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节点 n21 终选程序?按该运行锁定的规则最终选出的程序；可能是候选节点，也可能由护栏回退到基线。在终选来历上

实现 PLAN 的逐类型自适应簇粒度（n_clusters_c=clip(n_cells_c/TCS,3,25)、k_c 同步自适应）并做 ON/OFF 对照；代理上 4 档 TCS 全部低于父配置（local_spatial 66.92→64.7–66.3），按 PLAN 步骤 5 提交关闭态，输出与父节点 19 逐位一致。

方法说明?节点程序自带的 METHOD.md：这个程序做了什么、为什么。

来自 programs.git 8463a4e50c:solution/METHOD.md

调研员的计划

代码改动?这个节点的程序和父节点程序的逐行差别：绿色是新增，红色是删除。

对比：父节点版本 5a4242ec5a。改动的文件：solution/METHOD.md +24 −28、solution/cluster_sample.py +28 −8、solution/run.py +28 −1

diff --git a/solution/METHOD.md b/solution/METHOD.mdindex 4ba71cd..0a455a5 100644--- a/solution/METHOD.md+++ b/solution/METHOD.md@@ -1,44 +1,40 @@-在父 mix+簇抽样+压实尺度上叠加类型级表达均值时间插值：共有类型细胞加逐基因偏移 γ·t·Δ（a 侧）/−γ·(1−t)·Δ（b 侧），只校正高表达基因（mean>2），γ=2，坐标不动。+实现 PLAN 的逐类型自适应簇粒度（n_clusters_c=clip(n_cells_c/TCS,3,25)、k_c 同步自适应）并做 ON/OFF 对照；代理上 4 档 TCS 全部低于父配置（local_spatial 66.92→64.7–66.3），按 PLAN 步骤 5 提交关闭态，输出与父节点 19 逐位一致。 -## 方法（提交配置，family T2HI-01，机制=表达空间时间插值）+## 提交配置（family T2HI-04，机制=自适应簇粒度，状态：已实现、对照后关闭） -- 父节点 13 的全部路径（matched-align Procrustes、k-NN 簇抽样、K=0.62 压实尺度）不变，坐标与父逐位相同（本地 `np.array_equal` 验证，shape_scale/local 的空间部分不受影响）。-- 新机制（`apply_type_mean_shift`，run.py）：对两个括号阶段的每个**同名共有类型** c（代理上 5 个：NCC/Peri/V-CM/aPHM/pPHM），计算 pseudobulk 均值 mean_a[·,c]、mean_b[·,c]，Δ=mean_b−mean_a；来自 a 的 c 型细胞加 +γ·t·Δ，来自 b 的加 −γ·(1−t)·Δ（t 与坐标插值同一时间分数）。同类型所有细胞加同一逐基因向量 → 型内方差/共变结构逐位保留，只平移型均值。截断到 [0,∞)（输入 log1p 非负）。-- 提交参数：`T2_EXPR_MIN_MEAN=2.0`（仅对 max(mean_a,mean_b)>2 的高表达基因施加偏移；低表达基因的 Δ 主要是技术噪声，全基因偏移会伤 cell_state）、`T2_EXPR_GAMMA=2.0`（γ=1 是把型均值放到线性插值点；代理上 γ 增大单调改善到 2–3 后平台）。-- 单输入阶段退路（b is None）不经过该代码，行为同父。+提交 = 父节点 19 全部路径逐位不动：matched-align Procrustes 对齐（r≥0.3 贪心、保 z）、K=0.62 压实尺度、固定簇抽样（k=25、每型 n_clusters=10、random 播种、jitter 0.02）、类型级表达均值时间插值（同名共有类型、min_mean=2、γ=2）。单输入阶段退路（b is None）同父，不经过簇抽样。 -## 机制生效证据（PLAN mechanism_evidence）+## 机制实现（PLAN approach 步骤 1–3、6） -- 实际改变的细胞：默认配置下 3553/17616 行表达被平移（其余行属于单侧独有类型或偏移被 [0,∞) 截断归零），全部来自 5 个共有类型；坐标 0 行改变。-- 型均值向 (1−t)·mean_a+t·mean_b 移动（γ=2 时越过插值点 2 倍于到目标的距离，即外插），型内逐基因偏移为常数向量 → 型内 std 结构不变（同一行加同一向量，方差不变，仅截断处微调）。-- 四组变化（A 半，seed 0，对照=同代码 T2_EXPR_SHIFT=0）：expression_change 64.60→66.13（+1.53），cell_state 66.80→67.10（+0.30），local_spatial 65.02→66.92（+1.90，表达参与的 neighborhood_mmd/variogram 变好），shape_scale 71.01→71.01（逐位不变）。+- `cluster_sample.py::cluster_take` 新增 `adaptive` 参数：每类型 n_clusters_c = clip(round(n_cells_c / TARGET_CLUSTER_SIZE), MIN_CLUSTERS=3, MAX_CLUSTERS=25)，n_cells_c 为该类型在源阶段的实测细胞数（现场计算，非硬编码）；k_c = clip(round(TCS/5), 10, 40)（T2_ADAPTIVE_K=0 可固定 k=25）。+- `run.py` 环境变量：T2_ADAPTIVE_CLUSTERS（提交默认 0=关）、T2_TARGET_CLUSTER_SIZE、T2_MIN_CLUSTERS、T2_MAX_CLUSTERS、T2_ADAPTIVE_K。新增逻辑全在 `if adaptive is not None` 块内。+- 机制生效证据（TCS=120 开启时 stderr 打印逐类型诊断）：大类型簇确实变小（EXE-Endoderm 8063 细胞 quota1452：父 10 簇×~145 → 自适应 25 簇×59），小类型不再过碎（Forebrain 631：父 10 簇×~12 → 自适应 5 簇×23），k=24。即机制按设计改变了抽样粒度。  ## 机制关闭对照（PLAN mechanism_off_control） -`T2_EXPR_SHIFT=0` 跳过整个校正块，代码路径与父节点 13 完全相同（新增代码全部在 if 块内）；实测输出与父配置逐位一致，A 半查分 66.8572（= 节点 13 报告的同配置 66.86，四组 64.6/66.8/71.01/65.02 完全一致）。开关默认开。+T2_ADAPTIVE_CLUSTERS=0 时 n_clusters 固定 10、k 固定 25，代码路径与父节点 19 完全相同；实测输出与父配置 h5ad 逐位一致（X data/indices/indptr 与 spatial_3D 全部 np.array_equal），即四组分数与父相同（A 半 seed 0：board 67.79，expr 66.13 / cell_state 67.10 / local 66.92 / shape 71.01）。 -## 代理查分网格（T2:heart:val_interp A 半，共 12 次）+## 代理查分结果（T2:heart:val_interp A 半，seed 0，共 5 次）  | 配置 | board | expr | cell_state | local | shape | |---|---:|---:|---:|---:|---:|-| OFF（=父 13） | 66.86 | 64.60 | 66.80 | 65.02 | 71.01 |-| name 全基因 γ=1 | 66.96 | 65.59 | 65.19 | 66.04 | 71.01 |-| name 全基因 γ=0.5 | 66.88 | 65.14 | 65.80 | 65.56 | 71.01 |-| name center γ=1 | 66.90 | 65.22 | 65.53 | 65.86 | 71.01 |-| matched-pair γ=1 / 0.5 / center | 64.02 / 65.00 / 64.05 | 68.74/66.34/67.62 | 54.14/58.89/55.21 | — | 71.01 |-| name min_mean=0.5 / 1 / 3 / 4 | 67.07 / 67.16 / 67.30 / 67.21 | — | — | — | 71.01 |-| name min_mean=1+center | 67.12 | 65.20 | 66.31 | 65.98 | 71.01 |-| **提交 mm2 γ=2** | **67.79** | 66.13 | 67.10 | 66.92 | 71.01 |-| mm2 γ=1.5 / γ=3 | 67.60 / 67.84 | 65.88/66.06 | 66.93/67.33 | 66.58/66.97 | 71.01 |--结论：全基因均值平移伤 cell_state（跨阶段全局表达水平差有技术成分）；限制到高表达基因后 cell_state 不再受损且 expression/local 均升。matched-pair（跨类型相关匹配对做偏移）大幅提 expression 但摧毁 cell_state（错配类型把细胞推离其身份），弃用。γ=2 与 γ=3 差 0.05（噪声内），取更保守的 γ=2。+| 父配置（OFF，=提交） | **67.79** | 66.13 | 67.10 | **66.92** | 71.01 |+| 自适应 TCS=120, k=24 | 67.05 | 65.58 | 66.97 | 64.71 | 70.94 |+| 自适应 TCS=200, k=40 | 66.80 | 65.36 | 66.26 | 66.32 | 69.26 |+| 自适应 TCS=300, k=40 | 66.39 | 65.15 | 66.48 | 66.18 | 67.75 |+| 自适应 TCS=200, k=25 | 66.82 | 65.36 | 66.24 | 66.29 | 69.41 |++结论：PLAN 假设（固定 10 簇使大类型簇过大、邻域被平均化）被证伪——把大类型的大块连续簇打碎（25 簇）对 neighborhood_mmd 的伤害（0.0476→0.0490–0.0525）远大于小类型去碎片化的收益；k 固定与否不改变方向。local_spatial 在所有档位都 ≤ 66.32 < 67.32+1，触发 PLAN 步骤 5 的回退判据（步骤 4 的筛选条件 local_spatial>67.5 亦未满足），且风险 1（收益已饱和）应验。shape_scale 随 TCS 增大而单调下降（大簇提供的空间覆盖更连续），说明父的固定粒度同时是 shape 的最优附近。++## 验证过 / 没验证++- 验证过：提交配置在 proxy 视图 seed 0 复跑确定且与父逐位一致；vec-check 通过；耗时 ~4s、内存 <0.5GB（远低于 limits 28GB/30min）；机制 ON 的诊断输出证明自适应逻辑本身按 PLAN 工作。+- 没验证：TCS<120（更小簇）——TCS=120 已使 local_spatial 掉 2.2，方向单调向下，无必要；final 视图（E8.25+E8.75→E8.5）不可用于本 run 查分，但提交配置与父逐位相同，父在 final 的行为即本节点行为。  ## 知识来源与合规 -- 只用了视图内两个输入阶段（E8.25_late、E9.5，均为 T2 心脏允许的已发布输入）的现场 pseudobulk 统计和时间差 t；无保留阶段/禁窗/保留基因型信息，无外部数据，无硬编码统计量（均值、类型集合、基因过滤全部运行时从 view 计算）。-- γ、min_mean 为通过 vec-score 通道标定的常数超参（与父 K=0.62 同通道），只依赖 t 与表达分布，视图时间平移不变；同 seed 输出确定（seed 0 复跑逐位一致）。+无新增外部知识；全部统计量（类型细胞数、簇参数、均值）运行时从 view 现场计算。TCS 网格用 vec-score A 半标定（允许通道），提交取回退态故不引入新超参。视图无关：不读 board/路径/绝对时间，时间平移不变。 -## 风险+## 下一步建议 -- γ=2 是越过线性插值点的外插，其最优值在代理（E8.25+E9.5→E8.75）上标定；final 括号/目标不同，若真实轨迹接近线性，γ=2 会过冲（但 min_mean=2 限制了作用基因数，过冲幅度有限，且 γ∈[1.5,3] 平台宽）。-- 提升 +0.93（66.86→67.79）接近 T2 噪声（~1 分）；B 半未必完全复现，但四组中三组同向改善、shape 逐位不变，方向性较可信。+- local_spatial 的簇粒度维度已双向探明饱和（父固定 10 簇是局部最优；更细碎有害）。剩余空间更可能在 neighborhood 的表达侧（如型内 kNN 局部平滑 vs 全局均值平移）或 shape 与 local 的联合（簇的空间覆盖均衡化）。diff --git a/solution/cluster_sample.py b/solution/cluster_sample.pyindex 1080127..da00b48 100644--- a/solution/cluster_sample.py+++ b/solution/cluster_sample.py@@ -186,7 +186,8 @@ def grow_clusters(coords: np.ndarray, q: int, rng: np.random.Generator, def cluster_take(labels: np.ndarray, coords: np.ndarray, n: int,                  rng: np.random.Generator, k: int = 15, n_clusters: int = 5,                  cluster_frac: float = 1.0, seed_mode: str = "random",-                 jitter_frac: float = 0.02, max_layers: int = 4) -> np.ndarray:+                 jitter_frac: float = 0.02, max_layers: int = 4,+                 adaptive: dict | None = None, diag: dict | None = None) -> np.ndarray:     labels = np.asarray(labels).astype(str)     n = int(min(max(n, 1), len(labels)))     if n >= len(labels):@@ -197,8 +198,20 @@ def cluster_take(labels: np.ndarray, coords: np.ndarray, n: int,         if kk <= 0:             continue         idx = np.flatnonzero(labels == lab)+        k_use, nc_use = k, n_clusters+        if adaptive is not None:+            tcs = float(adaptive.get("target_cluster_size", 120))+            nc_use = int(np.clip(round(idx.size / max(tcs, 1.0)),+                                 int(adaptive.get("min_clusters", 3)),+                                 int(adaptive.get("max_clusters", 25))))+            if adaptive.get("adaptive_k", True):+                k_use = int(max(10, min(40, round(tcs / 5.0))))+            if diag is not None:+                diag[str(lab)] = {"n_cells": int(idx.size), "quota": int(kk),+                                  "n_clusters": nc_use, "k": k_use,+                                  "cluster_target": int(max(1, np.ceil(kk / max(1, nc_use))))}         q_cl = int(np.clip(round(int(kk) * float(cluster_frac)), 0, int(kk)))-        sel = grow_clusters(coords[idx], q_cl, rng, k=k, n_clusters=n_clusters,+        sel = grow_clusters(coords[idx], q_cl, rng, k=k_use, n_clusters=nc_use,                             seed_mode=seed_mode, jitter_frac=jitter_frac,                             max_layers=max_layers)         chosen = idx[sel]@@ -218,16 +231,23 @@ def cluster_take(labels: np.ndarray, coords: np.ndarray, n: int, def cluster_mix_indices(labels_a, labels_b, coords_a, coords_b, t: float, n: int,                         rng: np.random.Generator, k: int = 15, n_clusters: int = 5,                         cluster_frac: float = 1.0, seed_mode: str = "random",-                        jitter_frac: float = 0.02, max_layers: int = 4):+                        jitter_frac: float = 0.02, max_layers: int = 4,+                        adaptive: dict | None = None, diag: dict | None = None):     """Drop-in replacement for sample.mix_indices using cluster sampling."""     n_b = int(round(float(t) * n))     n_b = int(np.clip(n_b, 0, n))     n_a = n - n_b     kw = dict(k=k, n_clusters=n_clusters, cluster_frac=cluster_frac,-              seed_mode=seed_mode, jitter_frac=jitter_frac, max_layers=max_layers)+              seed_mode=seed_mode, jitter_frac=jitter_frac, max_layers=max_layers,+              adaptive=adaptive, diag=diag)+    kw_a = dict(kw)+    kw_b = dict(kw)+    if diag is not None:+        kw_a["diag"] = diag.setdefault("a", {})+        kw_b["diag"] = diag.setdefault("b", {})     if n_a == 0:-        return np.array([], dtype=int), cluster_take(labels_b, coords_b, n_b, rng, **kw)+        return np.array([], dtype=int), cluster_take(labels_b, coords_b, n_b, rng, **kw_b)     if n_b == 0:-        return cluster_take(labels_a, coords_a, n_a, rng, **kw), np.array([], dtype=int)-    return (cluster_take(labels_a, coords_a, n_a, rng, **kw),-            cluster_take(labels_b, coords_b, n_b, rng, **kw))+        return cluster_take(labels_a, coords_a, n_a, rng, **kw_a), np.array([], dtype=int)+    return (cluster_take(labels_a, coords_a, n_a, rng, **kw_a),+            cluster_take(labels_b, coords_b, n_b, rng, **kw_b))diff --git a/solution/run.py b/solution/run.pyindex 9b57de0..3d2e4c2 100644--- a/solution/run.py+++ b/solution/run.py@@ -175,6 +175,27 @@ def axis_std_norm(coords, ca, cb, t):     return coords * (st / np.maximum(sc, 1e-8))  +# --- node 21: adaptive per-type cluster granularity (PLAN T2HI-04 improve) ---+# Fixed n_clusters=10 makes cluster size scale with type size: large types get+# huge clusters spanning several spatial sub-regions (neighbourhood structure+# averaged away), small types get over-fragmented ones. Adaptive mode sets+# n_clusters_c = clip(round(n_cells_c / TARGET_CLUSTER_SIZE), MIN, MAX) so the+# spatial scale of a cluster is consistent across types, and k_c =+# clip(round(TARGET_CLUSTER_SIZE/5), 10, 40) matches region-growing step size+# to target cluster size. Measured on the proxy (A half, seed 0): parent 67.79+# (local_spatial 66.92); TCS=120 67.05 (local_spatial 64.71); TCS=200 66.80;+# TCS=300 66.39; TCS=200 with fixed k=25 66.82 -- the mechanism is harmful at+# every granularity tested (fragmenting large types' big contiguous clusters+# costs more neighbourhood structure than it saves on small types), so per+# PLAN step 5 it ships OFF. T2_ADAPTIVE_CLUSTERS=1 re-enables it.+ADAPTIVE_CLUSTERS = os.environ.get("T2_ADAPTIVE_CLUSTERS", "0") != "0"+ADAPTIVE_PARAMS = {+    "target_cluster_size": float(os.environ.get("T2_TARGET_CLUSTER_SIZE", "120")),+    "min_clusters": int(os.environ.get("T2_MIN_CLUSTERS", "3")),+    "max_clusters": int(os.environ.get("T2_MAX_CLUSTERS", "25")),+    "adaptive_k": os.environ.get("T2_ADAPTIVE_K", "1") != "0",+}+ if os.environ.get("T2_CLUSTER_SAMPLING") == "0":     CLUSTER_SAMPLING = False if os.environ.get("T2_MATCHED_ALIGN") == "0":@@ -239,8 +260,11 @@ def main() -> None:         ca = scale_to_rms(aligned_a, target_rms)         cb = scale_to_rms(aligned_b, target_rms)         n = _limits(params, stage_a.n, stage_b.n, t, "interp")+        cluster_diag = {} if ADAPTIVE_CLUSTERS else None         ia, ib = cluster_mix_indices(-            stage_a.labels, stage_b.labels, ca, cb, t, n, rng, **CLUSTER_PARAMS)+            stage_a.labels, stage_b.labels, ca, cb, t, n, rng, **CLUSTER_PARAMS,+            adaptive=ADAPTIVE_PARAMS if ADAPTIVE_CLUSTERS else None,+            diag=cluster_diag)         x_parts, p_parts = [], []         if ia.size:             x_parts.append(as_dense(stage_a.X, ia))@@ -261,6 +285,9 @@ def main() -> None:         if AXIS_ON:             coords = axis_std_norm(coords, ca, cb, t)         coords = np.asarray(coords, dtype=np.float32)+        if cluster_diag is not None:+            print(json.dumps({"adaptive_clusters": ADAPTIVE_PARAMS, "diag": cluster_diag},+                             default=float), file=sys.stderr)         info.update(t=t, n=int(expr.shape[0]), rms_a=rms_a, rms_b=rms_b,                     density_ratio=dratio, contract_factor=cf, target_rms=target_rms,                      out_rms=rms_radius(coords), n_from_a=int(ia.size), n_from_b=int(ib.size),

调研来源?调研员查到并用到的知识条目和文献检索结果（只列标题和编号）。

用到的知识库条目

分析结果?分析员写的 ANALYSIS.json：改了什么、各组分数怎么变、假设是否成立、经验和下一步建议。

对话摘要?每个角色和大模型对话的统计：轮数、工具调用、用时、token 数和最后的回答摘录；原始记录只给路径。

只给统计和最后回答的摘录；完整对话请到原始记录位置里列出的文件看。

分析员

ANALYSIS.json written

工程师

做了什么：按 PLAN 实现逐类型自适应簇粒度（n_clusters_c=clip(n_cells_c/TCS,3,25)、k_c 自适应），带 T2_ADAPTIVE_CLUSTERS 开关和逐类型诊断输出；ON/OFF 对照验证关闭态与父节点 19 逐位一致。

查分结果（5 次，余 15）：父配置 67.79（local_spatial 66.92）；自适应 TCS=120/200/300/200+k25 → 67.05/66.80/66.39/66.82，local_spatial 全部更低（64.7–66.3），PLAN 假设被证伪——打碎大类型的大块连续簇对 neighborhood_mmd 的伤害大于小类型去碎片化的收益。按 PLAN 步骤 5 回退，提交=父配置（默认关闭），vec-check 通过、seed 确定。

下一步最值得试：local_spatial 的簇粒度维度已饱和，建议转向表达侧邻域改善（型内 kNN 局部平滑替代/叠加全局均值平移）或簇的空间覆盖均衡化（shape 与 local 联合）。

调研员

5）在 node 7 设定，此后经历了 K=0.62 压实（坐标空间缩小 ~38%）和表达平移，但簇粒度从未重新适配。5 个共有类型细胞数差异大（如 V-CM 远多于 NCC），固定 n_clusters=10 导致大类型簇过大（跨越多个空间子区域，邻域结构被平均化）、小类型簇过碎。node 11 尝试过 FPS 播种和全局簇数微调但失败，原因：(1) FPS 是不同机制（播种策略），(2) 全局调参未区分类型，(3) 当时无压实/表达平移，坐标几何不同。本方案按类型自适应调整簇数，是结构变更而非全局调参。",
 "approach": "步骤：\n1. 在 cluster_sample.py 的 cluster_mix_indices 中，将 n_clusters 从固定值改为按类型计算：n_clusters_c = clip(round(n_cells_c / TARGET_CLUSTER_SIZE), MIN_CLUSTERS, MAX_CLUSTERS)。初值 TARGET_CLUSTER_SIZE=120（使 ~2400 细胞的类型得 20 簇，~300 细胞的得 3 簇），MIN_CLUSTERS=3，MAX_CLUSTERS=25。搜索范围 TARGET_CLUSTER_SIZE ∈ [60, 80, 100, 120, 160, 200]。\n2. k（k-NN 区域生长的邻居数）同步自适应：k_c = max(10, min(40, round(TARGET_CLUSTER_SIZE / 5)))，确保簇生长步长与目标簇大小匹配。\n3. 其余路径（matched-align、K=0.62、表达平移 γ=2 min_mean=2）逐位不动。\n4. 快速筛选：用 vec-score 查 A 半，先跑 TARGET_CLUSTER_SIZE=120 确认 local_spatial > 67.5 且其他三组不降超 0.5；再网格搜索 [80,100,120,160,200]，取 local_spatial 最高且 cell_state ≥ 67.5、expression_change ≥ 66.0 的配置。\n5. 若所有配置的 local_spatial 均 ≤ 67.32+1（噪声内），提交父配置不变。\n6. 单输入阶段退路：b is None 时不走簇抽样插值路径，行为同父。",
 "expected_groups": ["local_spatial"],
 "risks": "1) 簇粒度对 local_spatial 的边际收益可能已饱和（node 7 的 +10.6 是主要收益，后续微调空间有限）——Engineer 应在第一次查分后若 local_spatial ≤ 67.5 即停止网格搜索，节省查分次数。2) 增大簇数可能使小类型抽样过于碎片化，反而破坏邻域——监控 cell_state 是否下降。3) 压实后坐标空间缩小，k=25 的邻域图已更紧凑，可能当前 k 已接近最优——若 k 自适应无额外收益，固定 k=25 只调 n_clusters。4) 提升可能 <1 分（噪声内），需至少查 2 次确认方向。",
 "family_id": "T2HI-04",
 "mechanism": "将固定 n_clusters=10 改为按类型细胞数自适应（n_cells_c / TARGET_CLUSTER_SIZE），使每个簇的空间尺度跨类型一致，大类型获得更多更小的簇以保留局部邻域结构，小类型避免过度碎片化。",
 "vs_constant_shift": "这不是对输出做全局平移或重加权；它改变的是抽样算法的空间粒度——决定从源阶段提取哪些细胞、以多大的空间连续单元提取，直接影响输出点云的局部邻域拓扑。",
 "mechanism_evidence": "1) 打印每类型的实际 n_clusters 和平均簇大小（细胞数），验证大类型簇变小、小类型簇不过碎。2) 对比父配置与自适应配置的 local_spatial 子指标（neighborhood_mmd、variogram），确认改善来自邻域结构。3) 四组分变化：预期 local_spatial +1~2，cell_state/expression_change 变化 <0.5，shape_scale 不变（坐标未全局缩放）。",
 "mechanism_off_control": "环境变量 T2_ADAPTIVE_CLUSTERS=0 时，n_clusters 回退到固定值 10、k 固定 25，代码路径与父节点 19 完全相同（新增逻辑全在 if 块内），预期输出逐位一致、四组分数不变。",
 "sources": []}
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