Fascicolo ESG
Prima tranche in sviluppo: collega evidenze e decisioni alle versioni della pratica ESG. Conserva i dati nel cliente e incarico selezionati con Studio Archive.
File e incarico
Una pratica, un periodo e file CSV o testo UTF-8 selezionati. Ogni dato conserva file, hash, riga o cella e motivazione. Dato mancante, zero e non applicabilità restano distinti. PDF, Word, Excel e OCR non sono ancora supportati da questo modulo.
Versioni e revisione
Registra separatamente servizio richiesto e regime volontario, obbligatorio o irrisolto. Il professionista valuta interpretazioni e fonti e registra le proprie decisioni. Una nuova versione rende obsolete le decisioni e le bozze che dipendono dai dati modificati, mantenendo la storia.
Bozze parziali e registri
Produce stato JSON recuperabile e bozze Markdown e JSON con riferimenti alle versioni esatte. I nomi dei revisori sono dichiarati, non firme autenticate. La verifica automatica riguarda identità, percorsi, hash e dipendenze; non sostituisce il giudizio professionale.
Funzioni ancora da implementare
Non produce un report ESG completo, calcoli delle metriche, valutazioni ESRS o tassonomia, né procedure o conclusioni di assurance. Le fonti e il catalogo forniti sono proposte da verificare. Le dichiarazioni di conformità restano disabilitate. Nessun invio, firma o deposito.
Esercitarsi con dati fittizi
Apri il corso ESG: fonte iniziale, rettifica da 0 a 15 kWh e seconda prova con meno guida. In Codex desktop chiedi «Vera, insegnami il fascicolo ESG». In Work locale usa il corso solo quando i controlli nativi richiesti sono disponibili. In Cowork il corso si svolge per iscritto in una sola conversazione.
Apri materiali e guidaQuali dati arrivano al modello
Python legge localmente i file CSV e testo selezionati, fino a 8 MB per file, ed estrae celle o righe. Identità della pratica, percorsi, estratti, valori proposti, motivazioni, fonti, nomi dichiarati dei revisori, decisioni e bozze possono arrivare al modello; anche gli originali che il modello legge per il lavoro possono entrarvi. Si applica il conto OpenAI in Codex o Anthropic in Cowork scelto dallo studio. Non vi sono anonimizzazione automatica o garanzia di elaborazione del modello solo locale. Questo modulo non invia dati a servizi esterni; il report del lavoro deve descrivere le letture effettivamente eseguite dal modello.