YUCLAW v9.1.0
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Start research with YUCLAW
Bien commencer avec YUCLAW

English · choose the question first

Research and education only. Not investment advice. The public website provides research records; the v9 workbench runs locally. Start with one company, one question and a fixed information cutoff.

  1. Inspect the evidence. Open a company in Explorer. Distinguish an accepted event from its filing and from a model classification. Several events may share one accession. Read the evidence-coverage status, excerpt and original filing.
  2. Fix the information set. Use the complete why/TICKER.history.json and why/history_manifest.json. Check build ID, digest, byte length and count before filtering recorded available_as_of. A date-only cutoff means the end of that UTC day. A newest-100 preview cannot establish that no historical evidence exists.
  3. Inspect a sentence. Run the fictional example below. Review source support, exact bytes, calculation, provenance and later corrections separately. A matching hash does not establish that a statement is true. The demand-collapse sentence intentionally remains unresolved.
  4. Record the limits. Events, filings, snapshots and independent observations are different units. Do not interpret extraction confidence as a calibrated probability. The C4 input is disclosed as frozen, and nominal weights alone do not reconstruct a confidence-weighted score.
  5. Reproduce before interpreting. Use the replay bundle to reproduce core tables. External provenance requires a separately acquired ledger reference. Statistical p-values shown for exploratory analyses do not establish anytime-valid inference or causal effects.

Admission rule change (prospective). From the 9.0.1 deployment date, a new filing event classified as an earnings beat or miss is accepted only when its cited excerpt states the comparison with expectations in the same sentence. This is a lexical and structural check, not factual entailment and not an independent check of analyst expectations. No earlier accepted event is reclassified and no reported estimate changes. The dated record is registered in the protocol chain: SourceLock R10 deployment record.

Try the published v9 fictional example

python3 -m venv yuclaw-env
# macOS / Linux:
source yuclaw-env/bin/activate
python -m pip install yuclaw==9.0.0
yuclaw workbench brief selftest
yuclaw workbench brief example --workspace ./yuclaw-research
yuclaw workbench brief guide --lang fr

On Windows, activate the environment with yuclaw-env\Scripts\activate. The example uses fictional records and needs no model API key. Expected selftest: 17 checks. On platforms without Linux Landlock, the protected SHD intake route remains unavailable; the brief example is separate.

Full v9 English guide · v8 foundation guide (PDF)

Live model-generation and watermark-detection connectors are not included. Human benefit has not been established by a user study. A provenance record, a watermark report and a verified calculation answer different questions.

Français · commencez par une question précise

Recherche et formation uniquement. Aucun conseil en investissement. Le site public présente les données de recherche ; l’atelier v9 fonctionne sur votre ordinateur. Choisissez une entreprise, une question et une date limite d’information.

  1. Examinez les sources. Ouvrez une entreprise dans Explorer. Distinguez l’événement accepté, le dépôt réglementaire et la classification du modèle. Plusieurs événements peuvent partager le même numéro de dépôt. Consultez la couverture, l’extrait et le document original.
  2. Figez l’ensemble d’information. Utilisez l’historique complet why/TICKER.history.json et son manifeste why/history_manifest.json. Vérifiez l’identifiant de construction, l’empreinte, la taille et le nombre d’objets, puis filtrez available_as_of. Une date seule désigne la fin de cette journée en UTC. Un aperçu des 100 derniers événements ne prouve pas l’absence de données antérieures.
  3. Examinez chaque phrase. Lancez l’exemple fictif ci-dessous. Évaluez séparément la source, les octets, le calcul, la provenance et les corrections ultérieures. Une empreinte identique ne prouve pas la véracité du texte. La phrase attribuant la révision à l’effondrement de la demande reste volontairement non résolue.
  4. Consignez les limites. Événements, dépôts, instantanés et observations indépendantes sont des unités différentes. La confiance d’extraction n’est pas une probabilité calibrée. L’entrée C4 est déclarée figée ; les poids nominaux ne suffisent pas à reconstituer le score pondéré par la confiance.
  5. Reproduisez avant d’interpréter. Le paquet de réplication permet de recalculer les tableaux principaux. La provenance externe exige une référence de registre obtenue séparément. Les valeurs p exploratoires ne démontrent ni une inférence valide à tout instant ni un effet causal.

Changement de règle d’admission (prospectif). À partir de la date de déploiement de 9.0.1, un nouvel événement classé comme résultat supérieur ou inférieur aux attentes n’est accepté que si l’extrait cité énonce la comparaison avec les attentes dans la même phrase. Il s’agit d’une vérification lexicale et structurelle, et non d’une inférence factuelle ni d’une vérification indépendante des attentes des analystes. Aucun événement déjà accepté n’est reclassé et aucune estimation publiée ne change. L’enregistrement daté figure dans la chaîne de protocoles : enregistrement de déploiement SourceLock R10.

Essayer l’exemple fictif de v9 publiée

python3 -m venv yuclaw-env
# macOS / Linux:
source yuclaw-env/bin/activate
python -m pip install yuclaw==9.0.0
yuclaw workbench brief selftest
yuclaw workbench brief example --workspace ./yuclaw-research
yuclaw workbench brief guide --lang fr

Sous Windows, activez l’environnement avec yuclaw-env\Scripts\activate. L’exemple utilise des données fictives et ne nécessite aucune clé d’API de modèle. Autotest attendu : 17 vérifications. Sans Linux Landlock, l’admission protégée SHD reste indisponible ; l’exemple de note est distinct.

Guide complet de v9 en français · Fondations v8 (PDF)

Les connecteurs de génération par modèle et de détection de filigrane ne sont pas inclus. Aucun bénéfice humain n’a été établi par une étude utilisateur. Un enregistrement de provenance, un rapport de filigrane et un calcul vérifié répondent à des questions différentes.

Corrections to packet limitations / Corrections des limites des paquets