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source_17.py — s17 · SÉRIE FICHES CHAKRAS — MOOLADHARA À SAHASTRARA + VOID
Série SOURCE ANNEXE FIABLE · généré depuis l'analyse globale gravée (Fable, 12 juil 2026).
CODE GROUPÉ : couvre les 8 sous-fiches (analyses individuelles dans chaque sous-page).
Règle : zéro invention — tout champ provient des planches ou d'un recoupement daté.
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from dataclasses import dataclass, field, asdict
import json

# ── SOCLE COMMUN (passe U6c — imbrication, GO Ben 13 juil 2026, 23h35) ────
# socle_corpus.py = clé de voûte du paquet corpus/ (types partagés · registre
# · GRAPHE des jonctions · VERDICTS D1-D6). Loi 2 du contrat : les jonctions
# CANONIQUES entre pièces (dNN/sNN) vivent UNE SEULE FOIS dans GRAPHE — la
# liste locale `jonctions` (cible/nature) reste une NOTE DE LECTURE de la
# série (code GROUPÉ : les analyses fines vivent dans les 8 sous-pages).
# Loi 3 : aucun verdict recopié — D4 (Swadisthan = FEU, porté par s17+s18)
# fait foi dans VERDICTS["D4"] · D3 (Agnya OR harmonisé) dans VERDICTS["D3"].
ID_CORPUS = "s17"
try:
    from socle_corpus import GRAPHE, VERDICTS, SOURCES as REGISTRE_SOURCES
    JONCTIONS_SOCLE = [j for j in GRAPHE if ID_CORPUS in (j.a, j.b)]
    MODE_ILOT = False
except ImportError:  # exécution isolée : le module reste lisible en îlot
    GRAPHE, VERDICTS, REGISTRE_SOURCES = [], {}, {}
    JONCTIONS_SOCLE, MODE_ILOT = [], True

@dataclass
class Fiche:
    numero: str
    chakra: str

@dataclass
class Jonction:
    cible: str
    nature: str

@dataclass
class Source:
    sid: str = "s17"
    titre: str = "SÉRIE FICHES CHAKRAS — MOOLADHARA À SAHASTRARA + VOID"
    type_source: str = "série de 8 fiches pédagogiques uniformes"
    origine: str = "auteur de la série non identifié"
    auteur_shri_mataji: bool = False
    fiabilite: str = "\U0001f7e2 iconographie SY standard cohérente · \U0001f7e1 auteur non identifié"

    fiches: list = field(default_factory=lambda: [
        Fiche("1", "Mooladhara"),
        Fiche("2", "Swadisthan"),
        Fiche("3", "Nabhi"),
        Fiche("3,5", "Void (the master principle)"),
        Fiche("4", "Anahat"),
        Fiche("5", "Vishuddi"),
        Fiche("6", "Agnya"),
        Fiche("7", "Sahastrara"),
    ])

    format_commun: list = field(default_factory=lambda: [
        "4 vues : Position in Head · In Hands · In Feet · Gross Expression in Vertebral "
        "Column + plexus physique correspondant",
        "méditant central avec système subtil",
        "tableau Correspondences : Colour · Element · Planet · Day · Stone · Symbol · "
        "Quality · Organs controlled",
        "texte descriptif",
    ])

    points_cles: list = field(default_factory=lambda: [
        "Mooladhara : outside the spine, below the sacrum (CONTRASTE avec s13 non-SY)",
        "Swadisthan : élément Fire — ENTÉRINÉ (décision Ben, 12 juil 2026), l'eau passe au Nabhi ✅",
        "Void (3,5) : 10 Maîtres avec dates verbatim (diverge légèrement de s16)",
        "Agnya : Optic Thalamus = terminologie SY propre",
        "Sahastrara : Pluto, Symbol Bandhan",
    ])

    valeur: str = ("table de correspondances la plus complète de la SOURCE ANNEXE FIABLE — "
                   "référence croisée pour les codes Opus")

    jonctions: list = field(default_factory=lambda: [
        Jonction("d04", "carte-mère — même système complet fiche par fiche"),
        Jonction("s16", "Void : liste des 10 Maîtres — légère divergence de dates à documenter"),
        Jonction("s18", "tables de correspondances à confronter (Agnya, éléments)"),
        Jonction("s19", "1008T — même découpage G/D/C par chakra"),
        Jonction("s13", "contraste doctrinal Mooladhara (sous le sacrum vs périnée)"),
    ])

    en_attente: list = field(default_factory=lambda: [
        "✅ RÉSOLU (décision Ben, 12 juil 2026) : élément Swadisthan = FEU entériné (s17+s18 concordent)",
        "\U0001f7e1 auteur de la série à identifier",
        "analyses détaillées par chakra : voir les 8 sous-pages de s17",
    ])

    def rapport(self) -> str:
        etat_socle = ("îlot (socle_corpus non chargé)" if MODE_ILOT
                      else f"imbriqué — {len(JONCTIONS_SOCLE)} jonction(s) canoniques au GRAPHE")
        return "\n".join([
            f"[{self.sid}] {self.titre}",
            f"  fiches : {len(self.fiches)} · origine : {self.origine}",
            f"  de la main de Shri Mataji : {self.auteur_shri_mataji}",
            f"  fiabilité : {self.fiabilite}",
            f"  jonctions : {len(self.jonctions)}",
            f"  SOCLE : {etat_socle}",
        ])

    def to_json(self) -> str:
        data = asdict(self)
        data["id_corpus"] = ID_CORPUS
        data["jonctions_canoniques"] = [asdict(j) for j in JONCTIONS_SOCLE]
        data["mode_ilot"] = MODE_ILOT
        return json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)

if __name__ == "__main__":
    print(Source().rapport())