feat: rewrite architecture.html — Guardian Agents, defence in depth, i18n refresh

- Rewrite architecture.html from 1112 to 481 lines
- Add Guardian Agents section (4-phase verification, philosophical foundations)
- Add defence in depth narrative (3 layers with honest limitations)
- Compress five principles (remove examples, keep descriptions)
- Remove redundant sections (Six Core Services grid, Interactive SVG,
  Data Visualizations, Two Implementations, Applied to Training)
- Add Guardian Agents Philosophy paper to research-papers-modal.js
- Retranslate all locales (de, fr, mi) via DeepL with brand preservation

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>

public/index.html

@@ -335,7 +335,7 @@
       </div>
 
       <div class="text-center mt-8">
-        <a href="/architecture.html" class="inline-block px-8 py-3 text-blue-600 font-semibold hover:bg-blue-50 rounded-lg transition">
+        <a href="/village-ai.html" class="inline-block px-8 py-3 text-blue-600 font-semibold hover:bg-blue-50 rounded-lg transition">
           <span data-i18n="services.cta">See the full architecture &rarr;</span>
         </a>
       </div>

public/js/components/document-cards.js

@@ -424,7 +424,7 @@ class ModalViewer {
     titleEl.textContent = section.title;
 
     // Remove duplicate title (H1 or H2) from content (it's already in modal header)
-    let contentHtml = section.content_html;
+    let contentHtml = section.content_html || '';
 
     // Try removing h1 first, then h2
     const firstH1Match = contentHtml.match(/<h1[^>]*>.*?<\/h1>/);

public/js/components/research-papers-modal.js

@@ -11,6 +11,15 @@ class ResearchPapersModal {
       {
         group: 'Recent Papers',
         items: [
+          {
+            code: 'STO-RES-0011',
+            title: 'Guardian Agents and the Philosophy of AI Accountability',
+            subtitle: 'Four intellectual traditions converging on architectural requirements',
+            description: 'How Wittgenstein, Berlin, Ostrom, and Te Ao M\u0101ori converge on the same architectural requirements for governing AI in community contexts.',
+            date: 'March 2026',
+            status: 'Published',
+            href: '/blog-post.html?slug=guardian-agents-philosophy-of-ai-accountability'
+          },
           {
             code: 'STO-RES-0010',
             title: 'Taonga-Centred Steering Governance',

public/locales/de/architecture.json

@@ -4,295 +4,117 @@
     "current": "Architektur"
   },
   "hero": {
-    "badge": "🏛️ AUFBAUEND AUF DEN GRUNDSÄTZEN LEBENDER SYSTEME",
-    "title": "Fünf architektonische Prinzipien für KI-Sicherheit",
-    "subtitle": "Tractatus-Governance ist <strong>in die Bereitstellungsarchitektur eingewoben</strong>, nicht aufgeschraubt. Fünf Prinzipien leiten an, wie sich das Framework entwickelt, Kohärenz bewahrt und Umgehungen widersteht – was es strukturell schwieriger (wenn auch nicht unmöglich) macht, durch Prompting umgangen zu werden.",
-    "challenge_label": "Das Problem:",
-    "challenge_text": "Keine einzelne Ebene der KI-Sicherheit ist ausreichend. Verhaltenstraining prägt die Tendenz, kann aber umgangen werden. Die architektonische Durchsetzung schränkt die Möglichkeiten ein, verursacht aber zusätzlichen Aufwand. Menschliche Aufsicht bietet kulturellen Kontext, kann aber nicht für jede Interaktion genutzt werden.",
-    "approach_label": "Unser Ansatz:",
-    "approach_text": "Verteidigung in der Tiefe — die Verhaltensschulung formt die Tendenz des Modells, die architektonische Durchsetzung schränkt die Fähigkeiten ein, und die menschliche Aufsicht liefert den kulturellen Kontext. Drei Ebenen, die sich ihrer Grenzen bewusst sind.",
-    "cta_principles": "Die fünf Prinzipien ansehen",
-    "cta_docs": "Dokumentation Lesen"
+    "title": "Governance-Architektur",
+    "subtitle": "Keine einzelne Schicht der KI-Sicherheit ist ausreichend. Der Tractatus verwendet eine <strong>tiefgreifende Verteidigung</strong> - drei Schichten, von denen jede ehrlich über ihre Grenzen informiert.",
+    "cta_layers": "Drei Schichten",
+    "cta_principles": "Fünf Grundsätze"
   },
   "defence_in_depth": {
-    "heading": "Vertiefte Verteidigung: Drei Ebenen der Governance",
-    "layer1_title": "Ebene 1 — Verhaltenstraining",
+    "heading": "Verteidigung in der Tiefe",
+    "intro": "Verhaltenstraining formt die Neigung. Strukturelle Durchsetzung schränkt die Fähigkeiten ein. Die menschliche Aufsicht sorgt für den kulturellen Kontext. Drei sich ergänzende Ebenen, die jeweils die Schwächen der anderen ausgleichen.",
+    "layer1_title": "Verhaltensorientiertes Training",
     "layer1_role": "Modelliert die Tendenz zu geregeltem Verhalten",
-    "layer1_strength1": "Reduziert Grenzverletzungen an der Quelle, bevor die Durchsetzung zur Laufzeit erforderlich ist",
-    "layer1_strength2": "Geringerer Laufzeit-Overhead — das Modell kooperiert mit der Verwaltung, anstatt sie zu bekämpfen",
-    "layer1_strength3": "Ermöglicht nuancierte Antworten, die rein regelbasierte Systeme nicht leisten können",
+    "layer1_desc": "Durch Training werden Grenzverletzungen an der Quelle reduziert, bevor eine Durchsetzung zur Laufzeit erforderlich ist. Das Modell kooperiert mit der Verwaltung, anstatt sie zu bekämpfen. Aber Training allein kann durch gegnerische Aufforderungen umgangen werden und lässt unter Kontextdruck nach.",
     "layer1_limitation": "Kann durch gegnerische Aufforderungen umgangen werden; verschlechtert sich unter Kontextdruck",
-    "layer1_status": "Geplant — SLL-Schulung mit BoundaryEnforcer in der Schleife",
-    "layer2_title": "Schicht 2 — Strukturelle Durchsetzung",
-    "layer2_role": "Externe architektonische Zwänge, die nicht durch Eingabeaufforderungen umgangen werden können",
-    "layer2_strength1": "Unabhängig vom KI-Verständnis — arbeitet außerhalb der Kontrolle des Modells",
-    "layer2_strength2": "Unveränderlicher Prüfpfad, der unabhängig von der KI-Laufzeit gespeichert wird",
-    "layer2_strength3": "Fängt auf, was die Ausbildung verpasst — architektonisches Sicherheitsnetz für Grenzfälle",
+    "layer1_status": "Geplant",
+    "layer2_title": "Strukturelle Durchsetzung",
+    "layer2_role": "Externe Zwänge, die nicht durch Eingabeaufforderungen umgangen werden können",
+    "layer2_desc": "Sechs Governance-Dienste arbeiten außerhalb der KI-Laufzeit und Guardian Agents, die jede Antwort durch mathematische Ähnlichkeit und nicht durch generative Prüfung verifizieren. Unveränderliche, unabhängig gespeicherte Prüfpfade. Fängt auf, was beim Training übersehen wird.",
     "layer2_limitation": "Kann nicht alle Fehlermodi verhindern; erhöht den Laufzeit-Overhead",
-    "layer2_status": "In Produktion — 6 Governance-Dienste bereitgestellt",
-    "layer3_title": "Ebene 3 — Menschliche Aufsicht & Tenant-Governance",
+    "layer2_status": "In Produktion",
+    "layer3_title": "Human Oversight & Tenant Governance",
     "layer3_role": "Verfassungsrechtliche Vorschriften, kulturelle Traditionen und menschliche Eskalation",
-    "layer3_strength1": "Kontextbewusst und kulturell angemessen — versteht die Werte der Gemeinschaft",
-    "layer3_strength2": "Demokratische Verwaltung — Tenants legen ihre eigenen Regeln über die Traditionen des Tractatus fest",
-    "layer3_strength3": "Letzte Instanz für Werte — Menschen entscheiden, KI erleichtert",
+    "layer3_desc": "Gemeinschaften legen ihre eigenen Governance-Regeln durch Tractatus-Traditionen fest. Kontextabhängig und kulturell angemessen. Der Mensch hat die letzte Autorität bei Wertentscheidungen. KI unterstützt, entscheidet nicht.",
     "layer3_limitation": "Kann nicht auf jede Interaktion skaliert werden; hängt vom menschlichen Engagement ab",
-    "layer3_status": "Rahmenwerk vollständig — Tractatus-Regeln trad_001–032",
-    "insight_quote": "Training kann ein Modell dazu bringen, sich gut zu verhalten; nur die Architektur kann es unmöglich machen, dass es sich schlecht verhält.",
-    "insight_attribution": "— Governance in der Ausbildung, Tractatus Research",
-    "insight_text": "Bei unserem Ansatz kommen alle drei Ebenen zum Einsatz, denn eine einzelne Ebene ist nicht ausreichend. Es handelt sich um eine umfassende Verteidigung, nicht um eine einzelne Fehlerquelle.",
-    "metrics_heading": "Gemessen, nicht vermutet",
-    "metrics_intro": "Dies sind Verpflichtungen, keine Forderungen. Wir werden die Ergebnisse transparent veröffentlichen, auch die Misserfolge.",
-    "metric1_name": "Triage-Bypass-Rate",
-    "metric1_target": "0%",
-    "metric1_layer": "Schicht 2",
-    "metric2_name": "Leckrate bei Tenant-Daten",
-    "metric2_target": "0%",
-    "metric2_layer": "Schicht 1 + 2",
-    "metric3_name": "Verstöße gegen die Verfassung",
-    "metric3_target": "<1%",
-    "metric3_layer": "Schicht 2 + 3",
-    "metric4_name": "Angemessenheit der Ablehnung",
-    "metric4_target": ">95%",
-    "metric4_layer": "Schicht 1",
-    "metric5_name": "Governance-Overhead",
-    "metric5_target": "<10%",
-    "metric5_layer": "Schicht 2",
-    "metric6_name": "Vorurteilsneutralität (Familienstruktur)",
-    "metric6_target": "Überwacht",
-    "metric6_layer": "Schicht 1 + 3"
+    "layer3_status": "Rahmenwerk vollständig",
+    "insight_quote": "Training kann ein Modell dazu bringen, sich gut zu verhalten; nur die Architektur kann es strukturell schwieriger machen, sich schlecht zu verhalten.",
+    "insight_attribution": "Governance in der Ausbildung, Tractatus Research"
+  },
+  "guardian": {
+    "badge": "IM EINSATZ - MÄRZ 2026",
+    "heading": "Guardian Agents",
+    "subtitle": "Verifizierung ohne Gleichtaktstörung. Der Watcher ist kein weiterer Lautsprecher - er ist ein Messinstrument.",
+    "intro": "Das grundsätzliche Problem bei der Verwendung einer KI zur Überprüfung einer anderen: Beide Systeme teilen sich denselben epistemischen Bereich. Ein generatives Modell, das ein generatives Modell überprüft, ist anfällig für dieselben <strong>Fehlerkategorien</strong>. Guardian Agents lösen dieses Problem, indem sie in einem grundlegend anderen Bereich arbeiten.",
+    "phase1_title": "Quellenanalyse",
+    "phase1_desc": "Identifizieren Sie die Tatsachenbehauptungen in der KI-Antwort und suchen Sie nach geeignetem Quellenmaterial aus den eigenen Inhalten der Gemeinschaft.",
+    "phase2_title": "Ähnlichkeit einbetten",
+    "phase2_desc": "Kosinusähnlichkeit zwischen Anspruchseinbettungen und Quelleneinbettungen. Mathematische Messung, keine Interpretation. Nicht anfällig für Halluzinationen.",
+    "phase3_title": "Vertrauenswürdiges Scoring",
+    "phase3_desc": "Jeder Anspruch erhält ein für den Nutzer sichtbares Vertrauensabzeichen (hoch, mittel, niedrig, ungeprüft). Transparenz als Standard.",
+    "phase4_title": "Adaptives Lernen",
+    "phase4_desc": "Die Korrekturen der Moderatoren fließen in die Überprüfungsschwellenwerte ein. Das System lernt aus den eigenen Qualitätsurteilen der Community.",
+    "foundations_heading": "Philosophische Grundlagen",
+    "foundations_intro": "Diese architektonischen Entscheidungen sind philosophische Verpflichtungen, die spezifische technische Antworten erfordern.",
+    "foundation1_name": "Wittgenstein",
+    "foundation1_desc": "Sprachspiele erfordern externe Kriterien. KI kann ihre eigene Bedeutung nicht verifizieren.",
+    "foundation2_name": "Isaiah Berlin",
+    "foundation2_desc": "Wertepluralismus. Keine einzelne Optimierungsfunktion erfasst, was Gemeinschaften schätzen.",
+    "foundation3_name": "Elinor Ostrom",
+    "foundation3_desc": "Polyzentrisches Regieren. Gemeinschaften verwalten ihre eigenen Gemeingüter effektiv.",
+    "foundation4_name": "Te Ao Māori",
+    "foundation4_desc": "Kaitiakitanga. Vormundschaft bedeutet Verpflichtung gegenüber den Beherrschten, nicht Autorität über sie.",
+    "cta_paper": "Lesen Sie das Forschungspapier",
+    "cta_production": "Siehe Architektur der Produktion →"
   },
   "principles": {
-    "heading": "Fünf architektonische Prinzipien",
-    "subtitle": "Diese Prinzipien, adaptiert aus Christopher Alexanders Arbeit über lebende Systeme, leiten an, wie Tractatus sich entwickelt und Kohärenz bewahrt. Sie sind keine Dokumentation – sie sind <strong>Designkriterien</strong>, die architektonisch durchgesetzt werden.",
-    "not_separateness": {
-      "title": "Not-Separatheit: Governance im kritischen Pfad",
-      "principle": "Governance in die Bereitstellungsarchitektur eingewoben, nicht aufgeschraubt",
-      "description": "Tractatus-Governance-Dienste operieren <strong>im kritischen Ausführungspfad</strong> – jede Aktion durchläuft die Validierung vor der Ausführung. Das ist keine Überwachung nach der Tat, es ist architektonische Durchsetzung, die nicht umgangen werden kann.",
-      "example_label": "Beispiel: PreToolUse Hook",
-      "example": "Wenn die KI versucht, eine Datei zu bearbeiten, fängt der PreToolUse Hook <em>vor der Ausführung</em> ab. BoundaryEnforcer, CrossReferenceValidator und andere Dienste validieren die Aktion. Wenn ein Dienst blockiert, passiert die Bearbeitung nie – architektonisch unmöglich zu umgehen.",
-      "contrast": "<strong>Kontrast:</strong> Aufgeschraubte Compliance-Systeme überwachen Aktionen nach ihrem Auftreten und schaffen Trennung zwischen Governance und Ausführung. Ein KI-Agent könnte theoretisch die Überwachung deaktivieren oder Lücken ausnutzen. Tractatus beseitigt diese Trennung."
-    },
-    "deep_interlock": {
-      "title": "Tiefe Verriegelung: Dienste verstärken sich gegenseitig",
-      "principle": "Koordinierte Governance, keine isolierten Prüfungen",
-      "description": "Die sechs Governance-Dienste operieren nicht in Silos – sie koordinieren sich durch gegenseitige Validierung. Hoher Kontextdruck intensiviert die Grenzkontrolle. Anweisungspersistenz beeinflusst die Kreuzreferenzvalidierung. Dienstausgaben fließen ineinander und schaffen Resilienz durch Redundanz.",
-      "example_label": "Beispiel: Der 27027-Vorfall",
-      "example": "KI versuchte, den Standard-Datenbankport zu verwenden, trotz HIGH-Persistenz-Anweisung, die Port 27027 spezifizierte. InstructionPersistenceClassifier markierte die Anweisung. ContextPressureMonitor erkannte 53,5% Druck. CrossReferenceValidator erfasste den Konflikt. BoundaryEnforcer blockierte die Aktion. Vier Dienste, die zusammenarbeiteten, verhinderten den Fehler.",
-      "benefit": "<strong>Warum es wichtig ist:</strong> Eine einzelne Dienstumgehung gefährdet die Governance nicht. Ein Angreifer müsste mehrere koordinierte Dienste gleichzeitig umgehen – exponentiell schwieriger als isolierte Prüfungen zu überwinden."
-    },
-    "gradients": {
-      "title": "Nicht binäre Farbverläufe: Nuancierte Reaktionen",
-      "principle": "Intensitätsstufen, keine Ja/Nein-Schalter",
-      "description": "Governance operiert auf Farbverläufen: NORMAL → ERHÖHT → HOCH → KRITISCH. Kontextdruck, Sicherheitsauswirkung und Validierungsgenauigkeit skalieren alle mit Intensität. Das spiegelt wider, wie lebende Systeme sich anpassen – graduierte Antworten, nicht mechanisches Ein/Aus.",
-      "example_label": "Beispiel: Kontextdruck-Überwachung",
-      "example": "Bei NORMAL-Druck (0-25%) verlaufen Routineoperationen reibungslos. Bei ERHÖHT (25-50%) wird die Validierung gründlicher. Bei HOCH (50-75%) löst menschliche Überprüfung häufiger aus. Bei KRITISCH (>75%) empfiehlt das Framework Sitzungsschließung. Gestufte Antwort verhindert sowohl Alarm-Ermüdung als auch katastrophale Ausfälle.",
-      "contrast": "<strong>Kontrast:</strong> Binäre \"erlaubt/blockiert\"-Systeme schaffen Sprödigkeit – entweder alles wird durchgelassen oder nichts. Farbverläufe ermöglichen natürliche Anpassung an variierende Risikoniveaus."
-    },
-    "structure_preserving": {
-      "title": "Strukturerhaltend: Audit-Kontinuität",
-      "principle": "Änderungen verbessern ohne zu brechen",
-      "description": "Framework-Änderungen müssen Ganzheit bewahren – Audit-Protokolle bleiben interpretierbar, Entscheidungen bleiben gültig, institutionelles Gedächtnis überlebt die Evolution. Version 4.2-Protokolle sind in Version 4.4 lesbar. Sechs Monate alte Audit-Entscheidungen ergeben immer noch Sinn. Strukturerhaltende Transformationen bewahren Kohärenz über die Zeit.",
-      "example_label": "Beispiel: Hinzufügen von Framework-Fade-Erkennung",
-      "example": "Als inst_064 (Framework-Fade-Erkennung) hinzugefügt wurde, überwachte es alle sechs Dienste ohne Änderung ihrer Kerndefinitionen. Vorhandene Audit-Protokolle blieben gültig. Dienstverhalten entwickelte sich, aber historische Entscheidungen blieben interpretierbar. Verbesserung ohne Bruch.",
-      "regulatory": "<strong>Regulatorischer Vorteil:</strong> Regulatoren benötigen stabile Prüfspuren. Strukturerhaltende Evolution lässt das Framework sich anpassen und bewahrt gleichzeitig Compliance-Kontinuität – keine Notwendigkeit, alte Entscheidungen bei jeder Version neu zu interpretieren."
-    },
-    "living_process": {
-      "title": "Lebendiger Prozess: Evidenzbasierte Evolution",
-      "principle": "Wächst aus echten Fehlern, nicht aus Theorie",
-      "description": "Framework-Änderungen entstehen aus beobachteter Realität, nicht aus vorgegebenen Plänen. Als Dienste ungenutzt blieben, fügten wir Fade-Erkennung hinzu. Als selektive Verifizierung Rauschen reduzierte, entwickelten wir Auslösekriterien. Echte Betriebserfahrung treibt Evolution an – keine Lösungen für theoretische Probleme.",
-      "example_label": "Beispiel: MetacognitiveVerifier Selektiver Modus",
-      "example": "Audit-Protokolle zeigten, dass MetacognitiveVerifier bei trivialen Operationen aktivierte und Rauschen erzeugte. Anstatt über Schwellenwerte zu theoretisieren, analysierten wir echte Auslösemuster. Selektiver Modus entstand aus Daten – verifiziere nur komplexe Operationen (3+ Dateimodifikationen, 5+ sequentielle Schritte). Leistung verbesserte sich basierend auf Evidenz, nicht Vermutung.",
-      "contrast": "<strong>Kontrast:</strong> Überentwickelte Systeme lösen imaginierte Probleme. Lebendiger Prozess baut nur, was die Realität als notwendig erweist – schlank, effektiv, in operativer Wahrheit verankert."
-    },
-    "together": {
-      "title": "Wie die fünf Prinzipien zusammenwirken",
-      "description": "Diese Prinzipien sind nicht unabhängig – sie bilden ein verriegeltes Muster. <strong>Not-Separatheit</strong> erfordert <strong>tiefe Verriegelung</strong> zwischen Diensten. <strong>Farbverläufe</strong> ermöglichen natürliche Anpassung. <strong>Lebendiger Prozess</strong> treibt Änderungen an, die <strong>strukturerhaltend</strong> sein müssen, um Ganzheit zu bewahren.",
-      "flow_1": "Not-Separatheit (Governance im kritischen Pfad)",
-      "flow_2": "Tiefe Verriegelung (Dienste koordinieren sich)",
-      "flow_3": "Farbverläufe (nuancierte Antworten)",
-      "flow_4": "Lebendiger Prozess (evidenzbasierte Evolution)",
-      "flow_5": "Strukturerhaltend (Audit-Kontinuität)",
-      "result": "System-Ganzheit"
-    }
+    "heading": "Fünf architektonische Grundsätze",
+    "subtitle": "Angelehnt an die Arbeit von Christopher Alexander über lebende Systeme. Es handelt sich um architektonisch durchgesetzte <strong>Gestaltungskriterien</strong>, nicht um Dokumentation.",
+    "p1_title": "Not-Separatheit",
+    "p1_principle": "Governance auf dem kritischen Pfad, nicht aufgeschraubt",
+    "p1_desc": "Jede Aktion durchläuft eine Validierung <strong>, bevor</strong> sie ausgeführt wird. Dies ist eine architektonische Durchsetzung - Governance-Dienste greifen in den kritischen Ausführungspfad ein, nicht als nachträgliche Überwachung. Die Umgehung erfordert explizite Überschreibungskennzeichen, und jede Überschreitung wird protokolliert.",
+    "p2_title": "Tiefe Verriegelung",
+    "p2_principle": "Dienstleistungen verstärken sich gegenseitig",
+    "p2_desc": "Governance-Dienste koordinieren sich durch gegenseitige Validierung. Hoher Kontextdruck intensiviert die Überprüfung der Grenzen. Die Persistenz von Anweisungen beeinträchtigt die Validierung von Querverweisen. Die Kompromittierung eines Dienstes beeinträchtigt die Governance nicht - ein Angreifer müsste <strong>mehrere koordinierte Dienste gleichzeitig</strong> umgehen.",
+    "p3_title": "Nicht binäre Farbverläufe",
+    "p3_principle": "Intensitätsstufen, keine Ja/Nein-Schalter",
+    "p3_desc": "Das Regieren funktioniert über Gradienten: NORMAL, ERHÖHT, HOCH, KRITISCH. Der Druck des Kontextes, die Auswirkungen auf die Sicherheit und die Strenge der Validierung sind je nach Intensität unterschiedlich. Eine abgestufte Reaktion verhindert sowohl Ermüdung als auch katastrophale Ausfälle. Lebende Systeme passen sich allmählich an, mechanische Systeme brechen zusammen.",
+    "p4_title": "Strukturerhaltend",
+    "p4_principle": "Änderungen verbessern ohne zu brechen",
+    "p4_desc": "Rahmenänderungen müssen die Ganzheitlichkeit bewahren. Audit-Protokolle bleiben versionsübergreifend interpretierbar. Historische Entscheidungen bleiben gültig. Neue Funktionen werden hinzugefügt, ohne dass bestehende Governance-Aufzeichnungen ungültig werden. <strong>Regulatorischer Vorteil:</strong> stabile Prüfprotokolle ohne Neuinterpretation alter Entscheidungen in jeder Version.",
+    "p5_title": "Lebendiger Prozess",
+    "p5_principle": "Wächst aus echten Misserfolgen, nicht aus der Theorie",
+    "p5_desc": "Änderungen am Rahmen ergeben sich aus der beobachteten Realität, nicht aus vorgegebenen Plänen. Als Dienste ungenutzt blieben, wurde die Fade-Erkennung hinzugefügt. Als die Überprüfung zu Rauschen führte, entwickelte sich der selektive Modus aus realen Auslösemustern. Beweise treiben die Entwicklung voran, nicht Vermutungen.",
+    "together_title": "Wie die fünf Prinzipien zusammenwirken",
+    "flow_1": "Ungetrenntheit (Governance im kritischen Pfad)",
+    "flow_2": "Deep Interlock (Dienste koordinieren)",
+    "flow_3": "Abstufungen (nuancierte Antworten)",
+    "flow_4": "Lebendiger Prozess (evidenzbasierte Evolution)",
+    "flow_5": "Strukturerhaltend (Prüfungskontinuität)",
+    "flow_result": "System Ganzheitlichkeit"
   },
-  "architecture_diagram": {
-    "title": "Laufzeit-agnostische Architektur",
-    "subtitle": "Tractatus funktioniert mit <strong>jedem agentischen KI-System</strong> – Claude Code, LangChain, AutoGPT, CrewAI oder benutzerdefinierten Agenten. Die Governance-Ebene sitzt zwischen Ihrem Agenten und seinen Aktionen.",
-    "layer1_title": "1. Agenten-Laufzeit-Ebene",
-    "layer1_desc": "Ihr KI-Agent (beliebige Plattform). Verwaltet Planung, Argumentation, Werkzeugnutzung. Tractatus ist implementierungsunabhängig.",
+  "diagram": {
+    "title": "Laufzeit-gnostische Architektur",
+    "subtitle": "Tractatus funktioniert mit <strong>jedem agentenbasierten KI-System</strong>. Die Governance-Schicht befindet sich zwischen Ihrem Agenten und seinen Aktionen.",
+    "layer1_title": "1. Agent Laufzeit",
+    "layer1_desc": "Ihr KI-Agent (beliebige Plattform). Planung, Argumentation, Werkzeugnutzung. Tractatus ist unabhängig von der Implementierung.",
     "layer2_title": "2. Governance-Ebene",
-    "layer2_desc": "Sechs externe Dienste erzwingen Grenzen, validieren Aktionen, überwachen Druck. <strong>Architektonisch schwieriger für KI zu umgehen.</strong>",
-    "layer3_title": "3. Persistenter Speicher",
-    "layer3_desc": "Unveränderliche Auditprotokolle, Governance-Regeln, Anweisungshistorie. Unabhängig von der KI-Laufzeit – kann nicht durch Prompts geändert werden."
-  },
-  "services": {
-    "heading": "Sechs Governance-Dienste",
-    "subtitle": "Diese Dienste setzen die fünf Prinzipien in der Praxis um. Jeder Dienst verkörpert <strong>Not-Separatheit</strong> (Betrieb im kritischen Pfad), <strong>tiefe Verriegelung</strong> (Koordination mit anderen) und <strong>Farbverläufe</strong> (intensitätsbasierte Antworten).",
-    "boundary": {
-      "name": "Boundary&shy;Enforcer",
-      "description": "Blockiert die KI daran, Werteentscheidungen zu treffen (Datenschutz, Ethik, strategische Ausrichtung). Erfordert menschliche Genehmigung.",
-      "promise": "<strong>Frühes Versprechen:</strong> Wertegrenzen extern durchgesetzt – schwieriger durch Prompting zu manipulieren."
-    },
-    "instruction": {
-      "name": "Instruction&shy;Persistence&shy;Classifier",
-      "description": "Speichert Anweisungen extern mit Persistenzstufen (HIGH/MEDIUM/LOW). Zielt darauf ab, Direktiven-Verfalls zu reduzieren.",
-      "promise": "<strong>Frühes Versprechen:</strong> Anweisungen außerhalb der KI gespeichert – widerstandsfähiger gegen Kontextmanipulation."
-    },
-    "validator": {
-      "name": "Cross&shy;Reference&shy;Validator",
-      "description": "Validiert KI-Aktionen gegen Anweisungshistorie. Zielt darauf ab, Musterbias-Überschreibung expliziter Direktiven zu verhindern.",
-      "promise": "<strong>Frühes Versprechen:</strong> Unabhängige Verifikation – KI-Behauptungen gegen externe Quelle geprüft."
-    },
-    "pressure": {
-      "name": "Context&shy;Pressure&shy;Monitor",
-      "description": "Überwacht KI-Leistungsverschlechterung. Eskaliert, wenn Kontextdruck die Qualität bedroht.",
-      "promise": "<strong>Frühes Versprechen:</strong> Objektive Metriken können Manipulationsversuche frühzeitig erkennen."
-    },
-    "metacognitive": {
-      "name": "Metacognitive&shy;Verifier",
-      "description": "Erfordert, dass die KI pausiert und komplexe Operationen vor der Ausführung überprüft. Strukturelle Sicherheitsprüfung.",
-      "promise": "<strong>Frühes Versprechen:</strong> Architektonische Gates zielen darauf ab, Verifikationsschritte durchzusetzen."
-    },
-    "deliberation": {
-      "name": "Pluralistic&shy;Deliberation&shy;Orchestrator",
-      "description": "Erleichtert Multi-Stakeholder-Beratung bei Wertekonflikten. KI bietet Moderation, keine Autorität.",
-      "promise": "<strong>Frühes Versprechen:</strong> Menschliches Urteil erforderlich – architektonisch erzwungene Eskalation für Werte."
-    }
-  },
-  "interactive": {
-    "title": "Die Architektur interaktiv erkunden",
-    "subtitle": "Klicken Sie auf einen beliebigen Service-Knoten oder den zentralen Kern, um detaillierte Informationen darüber zu erhalten, wie Governance funktioniert.",
-    "tip_label": "Tipp:",
-    "tip_text": "Klicken Sie auf das zentrale <span class=\"font-semibold text-cyan-600\">\"T\"</span>, um zu sehen, wie alle Dienste zusammenarbeiten",
-    "panel_default_title": "Governance-Dienste erkunden",
-    "panel_default_text": "Klicken Sie auf einen beliebigen Service-Knoten im Diagramm (farbige Kreise) oder das zentrale \"T\", um mehr darüber zu erfahren, wie Tractatus KI-Sicherheit durchsetzt."
-  },
-  "data_viz": {
-    "heading": "Framework in Aktion",
-    "subtitle": "Interaktive Visualisierungen demonstrieren, wie Tractatus-Governance-Dienste KI-Operationen überwachen und koordinieren."
-  },
-  "production": {
-    "heading": "Produktions-Referenzimplementierung",
-    "subtitle": "Tractatus ist in der Produktion mit <strong>Claude Code</strong> als Agenten-Laufzeit im Einsatz. Dies demonstriert die Praxistauglichkeit des Frameworks.",
-    "implementation_title": "Claude Code + Tractatus",
-    "implementation_intro": "Unsere Produktionsbereitstellung verwendet Claude Code als Agenten-Laufzeit mit Tractatus Governance-Middleware. Diese Kombination bietet:",
-    "implementation_results_intro": "Ergebnisse aus 6-monatiger Produktionsbereitstellung:",
-    "result1": "<strong>95% Anweisungspersistenz</strong> über Sitzungsgrenzen hinweg",
-    "result2": "<strong>Null Wertegrenzverletzungen</strong> in 127 Testszenarien",
-    "result3": "<strong>100% Erkennungsrate</strong> für Musterbias-Fehler",
-    "result4": "<strong>&lt;10ms Leistungsoverhead</strong> für Governance-Ebene",
-    "disclaimer": "*Einzelagenten-Bereitstellung. Unabhängige Validierung und Multi-Organisations-Replikation erforderlich.",
-    "testing_title": "Reale Tests",
-    "testing_text1": "<strong>Das ist nicht nur Theorie.</strong> Tractatus läuft in der Produktion, verarbeitet reale Arbeitslasten und erkennt reale Fehlermuster.",
-    "testing_text2": "Frühe Ergebnisse sind <strong>vielversprechend</strong> – mit dokumentierter Vorfallsprävention – aber dies erfordert unabhängige Validierung und viel umfassendere Tests.",
-    "diagram_link": "Claude Code Implementierungsdiagramm anzeigen →"
+    "layer2_desc": "Sechs Dienste setzen Grenzen durch, validieren Aktionen, überwachen Druck. Guardian Agents überprüfen jede Reaktion. <strong>Architektonisch schwieriger für KI zu umgehen.</strong>",
+    "layer3_title": "3. Dauerhafte Speicherung",
+    "layer3_desc": "Unveränderliche Audit-Protokolle, Governance-Regeln, Anweisungshistorie. Unabhängig von der KI-Laufzeit - kann nicht durch Eingabeaufforderungen geändert werden."
   },
   "limitations": {
-    "heading": "Einschränkungen und Realitätscheck",
-    "intro": "<strong>Dies ist Arbeit im Frühstadium.</strong> Obwohl wir vielversprechende Ergebnisse in unserer Produktionsbereitstellung gesehen haben, wurde Tractatus keinem rigorosen adversarialen Testing oder Red-Team-Evaluierung unterzogen.",
-    "quote": "Wir haben echtes Potenzial, aber dies befindet sich noch in einem frühen Entwicklungsstadium. Das klingt so, als hätten wir das Problem vollständig gelöst, dem ist nicht so. Wir haben noch einen langen Weg vor uns, und es wird eine gewaltige Anstrengung von Entwicklern in allen Teilen der Branche erfordern, um KI effektiv zu zähmen. Dies ist nur ein Anfang.",
-    "quote_attribution": "— Projektleiter, Tractatus Framework",
-    "known_heading": "Bekannte Einschränkungen:",
-    "limitation1": "<strong>Kein dediziertes Red-Team-Testing:</strong> Wir wissen nicht, wie gut diese Grenzen gegen entschlossene adversariale Angriffe standhalten.",
-    "limitation2": "<strong>Kleinräumige Validierung:</strong> Sechs Monate Produktionsnutzung in einem einzigen Projekt. Erfordert Multi-Organisations-Replikation.",
-    "limitation3": "<strong>Integrationsprobleme:</strong> Die nachträgliche Einbindung von Governance in bestehende Systeme erfordert erheblichen Ingenieuraufwand.",
-    "limitation4": "<strong>Leistung im Maßstab unbekannt:</strong> Tests beschränkt auf Einzelagenten-Bereitstellungen. Multi-Agenten-Koordination ungetestet.",
-    "limitation5": "<strong>Sich entwickelnde Bedrohungslandschaft:</strong> Wenn KI-Fähigkeiten wachsen, werden neue Fehlermodi entstehen, die die aktuelle Architektur möglicherweise nicht adressiert.",
+    "heading": "Einschränkungen und Realitätsprüfung",
+    "intro": "<strong>Dies ist eine Arbeit im Frühstadium.</strong> Vielversprechende Ergebnisse in der Produktion, aber Tractatus wurde noch keinen strengen gegnerischen Tests oder einer Bewertung durch ein rotes Team unterzogen.",
+    "quote": "Wir sind sehr vielversprechend, aber wir befinden uns noch in einem frühen Entwicklungsstadium. Wir haben noch einen weiten Weg vor uns, und es wird eine gewaltige Anstrengung der Entwickler in allen Bereichen der Industrie erfordern, um die KI wirksam zu zähmen. Dies ist nur ein Anfang.",
+    "quote_attribution": "Projektleitung, Tractatus Framework",
+    "known_heading": "Bekannte Beschränkungen:",
+    "limitation1": "<strong>Keine gezielten Tests durch das rote Team.</strong> Wir wissen nicht, wie gut diese Grenzen gegen entschlossene gegnerische Angriffe standhalten.",
+    "limitation2": "<strong>Validierung in kleinem Maßstab.</strong> Produktionseinsatz bei einem einzigen Projekt. Erfordert die Replikation durch mehrere Organisationen.",
+    "limitation3": "<strong>Herausforderungen bei der Integration.</strong> Die Nachrüstung von Governance in bestehende Systeme erfordert einen erheblichen technischen Aufwand.",
+    "limitation4": "<strong>Leistung im großen Maßstab unbekannt.</strong> Multi-Agenten-Koordination ungetestet.",
+    "limitation5": "<strong>Sich entwickelnde Bedrohungslandschaft.</strong> Mit dem Ausbau der KI-Fähigkeiten werden neue Fehlermöglichkeiten entstehen, denen die derzeitige Architektur möglicherweise nicht gerecht wird.",
     "needs_heading": "Was wir brauchen:",
-    "need1": "Unabhängige Forscher zur Validierung (oder Widerlegung) unserer Ergebnisse",
-    "need2": "Red-Team-Evaluierung zur Auffindung von Schwächen und Umgehungstechniken",
-    "need3": "Multi-Organisations-Pilotbereitstellungen über verschiedene Bereiche",
-    "need4": "Branchenweite Zusammenarbeit bei Governance-Standards und -Mustern",
-    "need5": "Quantitative Studien zur Messung der Vorfallsreduzierung und Kosten-Nutzen-Analyse",
-    "conclusion": "Dieses Framework ist ein Ausgangspunkt für Erkundungen, keine fertige Lösung. Die Zähmung von KI wird nachhaltige Anstrengungen der gesamten Branche erfordern – Forscher, Praktiker, Regulierungsbehörden und Ethiker, die zusammenarbeiten."
+    "need1": "Unabhängige Forscher, um unsere Ergebnisse zu bestätigen (oder zu widerlegen)",
+    "need2": "Bewertung durch das rote Team, um Schwachstellen und Umgehungstechniken zu finden",
+    "need3": "Piloteinsätze mehrerer Organisationen in verschiedenen Bereichen",
+    "need4": "Branchenweite Zusammenarbeit bei Governance-Standards",
+    "conclusion": "Dieser Rahmen ist eine Ausgangsbasis, keine fertige Lösung. Die Zähmung der KI wird nachhaltige Anstrengungen der gesamten Branche erfordern."
   },
   "cta": {
-    "heading": "Erkunden Sie einen vielversprechenden Ansatz für KI-Sicherheit",
-    "subtitle": "Tractatus demonstriert, wie strukturelle Durchsetzung verhaltensorientiertes Training ergänzen kann. Wir laden Forscher und Praktiker ein, diese Arbeit zu evaluieren, zu kritisieren und darauf aufzubauen.",
-    "btn_docs": "Dokumentation Lesen",
-    "btn_research": "Forschung Ansehen",
-    "btn_implementation": "Implementierungsleitfaden"
-  },
-  "diagram_services": {
-    "overview": {
-      "name": "Tractatus Governance-Ebene",
-      "shortName": "Übersicht",
-      "description": "Sechs externe Governance-Dienste arbeiten zusammen, um KI-Sicherheitsgrenzen außerhalb der KI-Laufzeit durchzusetzen.",
-      "detail1": "Alle Dienste operieren extern zur KI – Manipulation wird erschwert",
-      "detail2": "Anweisungsspeicherung und Validierung arbeiten zusammen, um Direktiven-Verfall zu verhindern",
-      "detail3": "Grenzdurchsetzung und Beratung koordinieren Werteentscheidungen",
-      "detail4": "Drucküberwachung passt Verifikationsanforderungen dynamisch an",
-      "detail5": "Metakognitive Gates stellen sicher, dass KI vor risikoreichen Operationen pausiert",
-      "detail6": "Jeder Dienst adressiert einen anderen Fehlermodus in der KI-Sicherheit",
-      "promise": "Externe architektonische Durchsetzung, die strukturell schwieriger zu umgehen ist als verhaltensbasiertes Training allein."
-    },
-    "boundary": {
-      "name": "BoundaryEnforcer",
-      "shortName": "Grenze",
-      "description": "Blockiert die KI daran, Werteentscheidungen zu treffen (Datenschutz, Ethik, strategische Ausrichtung). Erfordert menschliche Genehmigung.",
-      "detail1": "Erzwingt Tractatus 12.1-12.7 Grenzen",
-      "detail2": "Werteentscheidungen erfordern architektonisch Menschen",
-      "detail3": "Verhindert autonome KI-Entscheidungen bei ethischen Fragen",
-      "detail4": "Externe Durchsetzung - schwieriger durch Prompting zu umgehen",
-      "promise": "Wertegrenzen extern durchgesetzt – schwieriger durch Prompting zu manipulieren."
-    },
-    "instruction": {
-      "name": "InstructionPersistenceClassifier",
-      "shortName": "Anweisung",
-      "description": "Speichert Anweisungen extern mit Persistenzstufen (HIGH/MEDIUM/LOW). Zielt darauf ab, Direktiven-Verfall zu reduzieren.",
-      "detail1": "Quadrantenbasierte Klassifikation (STR/OPS/TAC/SYS/STO)",
-      "detail2": "Zeitpersistenz-Metadaten-Tagging",
-      "detail3": "Temporale Horizont-Modellierung (STRATEGIC, OPERATIONAL, TACTICAL)",
-      "detail4": "Externe Speicherung unabhängig von der KI-Laufzeit",
-      "promise": "Anweisungen außerhalb der KI gespeichert – widerstandsfähiger gegen Kontextmanipulation."
-    },
-    "validator": {
-      "name": "CrossReferenceValidator",
-      "shortName": "Validator",
-      "description": "Validiert KI-Aktionen gegen Anweisungshistorie. Zielt darauf ab, Musterbias-Überschreibung expliziter Direktiven zu verhindern.",
-      "detail1": "Gleicht KI-Behauptungen mit externer Anweisungshistorie ab",
-      "detail2": "Erkennt musterbasierte Überschreibungen expliziter Benutzerdirektiven",
-      "detail3": "Unabhängige Verifikationsebene",
-      "detail4": "Hilft, Anweisungsdrift zu verhindern",
-      "promise": "Unabhängige Verifikation – KI-Behauptungen gegen externe Quelle geprüft."
-    },
-    "pressure": {
-      "name": "ContextPressureMonitor",
-      "shortName": "Druck",
-      "description": "Überwacht KI-Leistungsverschlechterung. Eskaliert, wenn Kontextdruck die Qualität bedroht.",
-      "detail1": "Verfolgt Token-Nutzung, Komplexität, Fehlerraten",
-      "detail2": "Erkennt degradierte Betriebsbedingungen",
-      "detail3": "Passt Verifikationsanforderungen unter Druck an",
-      "detail4": "Objektive Metriken zur Qualitätsüberwachung",
-      "promise": "Objektive Metriken können Manipulationsversuche frühzeitig erkennen."
-    },
-    "metacognitive": {
-      "name": "MetacognitiveVerifier",
-      "shortName": "Metakognitiv",
-      "description": "Erfordert, dass die KI pausiert und komplexe Operationen vor der Ausführung überprüft. Strukturelle Sicherheitsprüfung.",
-      "detail1": "KI überprüft Ausrichtung, Kohärenz, Sicherheit vor Ausführung selbst",
-      "detail2": "Strukturelle Pause-und-Verifikations-Gates",
-      "detail3": "Selektive Verifikation (nicht konstant)",
-      "detail4": "Architektonische Durchsetzung von Reflexionsschritten",
-      "promise": "Architektonische Gates zielen darauf ab, Verifikationsschritte durchzusetzen."
-    },
-    "deliberation": {
-      "name": "PluralisticDeliberationOrchestrator",
-      "shortName": "Beratung",
-      "description": "Erleichtert Multi-Stakeholder-Beratung bei Wertekonflikten, bei denen keine einzelne \"richtige\" Antwort existiert.",
-      "detail1": "Nicht-hierarchische Koordination bei Wertekonflikten",
-      "detail2": "Repräsentation von Stakeholder-Perspektiven",
-      "detail3": "Konsensbildung für ethische Abwägungen",
-      "detail4": "Adressiert Wertepluralismus in der KI-Sicherheit",
-      "promise": "Erleichtert Beratung über Stakeholder-Perspektiven hinweg bei Wertekonflikten."
-    }
-  },
-  "interactive_exploration": {
-    "badge": "🔍 INTERAKTIVE ERKUNDUNG",
-    "heading": "Sehen Sie das Framework in Aktion",
-    "intro": "Erkunden Sie <strong>171.800+ reale Governance-Entscheidungen</strong> aus dem Produktionseinsatz. Filtern Sie nach Service, Druckstufe und Koordinationsmustern, um zu verstehen, wie Deep Interlock in der Praxis funktioniert.",
-    "audit_cta": "Interaktiven Audit-Explorer starten",
-    "researcher_cta": "Für Forscher →",
-    "footer_note": "Apache 2.0 lizenziert • Alle Daten anonymisiert • Keine Anmeldung erforderlich"
+    "heading": "Erkunden Sie die Architektur",
+    "subtitle": "Von Guardian Agents in der Produktion bis hin zu den fünf Prinzipien, die von lebenden Systemen abgeleitet sind.",
+    "btn_village": "Village AI",
+    "btn_research": "Ansicht Forschung",
+    "btn_docs": "Dokumentation"
   }
 }

public/locales/en/architecture.json

@@ -4,295 +4,117 @@
     "current": "Architecture"
   },
   "hero": {
-    "badge": "🏛️ BUILT ON LIVING SYSTEMS PRINCIPLES",
-    "title": "Five Architectural Principles for AI Safety",
-    "subtitle": "Tractatus governance is <strong>woven into deployment architecture</strong>, not bolted on. Five principles guide how the framework evolves, maintains coherence, and resists bypass—making it structurally more difficult (though not impossible) to circumvent through prompting.",
-    "challenge_label": "The Problem:",
-    "challenge_text": "No single layer of AI safety is sufficient. Behavioral training shapes tendency but can be bypassed. Architectural enforcement constrains capability but adds overhead. Human oversight provides cultural context but cannot scale to every interaction.",
-    "approach_label": "Our Approach:",
-    "approach_text": "Defence in depth—behavioral training shapes model tendency, architectural enforcement constrains capability, and human oversight provides cultural context. Three layers, each honest about its limitations.",
-    "cta_principles": "See the Five Principles",
-    "cta_docs": "Read Documentation"
+    "title": "Governance Architecture",
+    "subtitle": "No single layer of AI safety is sufficient. Tractatus uses <strong>defence in depth</strong> &mdash; three layers, each honest about its limitations.",
+    "cta_layers": "Three Layers",
+    "cta_principles": "Five Principles"
   },
   "defence_in_depth": {
-    "heading": "Defence in Depth: Three Layers of Governance",
-    "layer1_title": "Layer 1 — Behavioral Training",
+    "heading": "Defence in Depth",
+    "intro": "Behavioral training shapes tendency. Structural enforcement constrains capability. Human oversight provides cultural context. Three layers, complementary, each compensating for the others' weaknesses.",
+    "layer1_title": "Behavioral Training",
     "layer1_role": "Shapes model tendency toward governed behavior",
-    "layer1_strength1": "Reduces boundary violations at source, before runtime enforcement is needed",
-    "layer1_strength2": "Lower runtime overhead — the model cooperates with governance rather than fighting it",
-    "layer1_strength3": "Enables nuanced responses that pure rule-based systems cannot achieve",
+    "layer1_desc": "Training reduces boundary violations at source, before runtime enforcement is needed. The model cooperates with governance rather than fighting it. But training alone can be bypassed by adversarial prompts and degrades under context pressure.",
     "layer1_limitation": "Can be bypassed by adversarial prompts; degrades under context pressure",
-    "layer1_status": "Planned — SLL training with BoundaryEnforcer in loop",
-    "layer2_title": "Layer 2 — Structural Enforcement",
-    "layer2_role": "External architectural constraints that cannot be bypassed by prompting",
-    "layer2_strength1": "Independent of AI reasoning — operates outside the model's control",
-    "layer2_strength2": "Immutable audit trail stored independently of AI runtime",
-    "layer2_strength3": "Catches what training misses — architectural safety net for edge cases",
+    "layer1_status": "Planned",
+    "layer2_title": "Structural Enforcement",
+    "layer2_role": "External constraints that cannot be bypassed by prompting",
+    "layer2_desc": "Six governance services operate outside the AI runtime, plus Guardian Agents verifying every response through mathematical similarity rather than generative checking. Immutable audit trails stored independently. Catches what training misses.",
     "layer2_limitation": "Cannot prevent all failure modes; adds runtime overhead",
-    "layer2_status": "In Production — 6 governance services deployed",
-    "layer3_title": "Layer 3 — Human Oversight & Tenant Governance",
+    "layer2_status": "In Production",
+    "layer3_title": "Human Oversight & Tenant Governance",
     "layer3_role": "Constitutional rules, cultural traditions, and human escalation",
-    "layer3_strength1": "Context-aware and culturally appropriate — understands community values",
-    "layer3_strength2": "Democratic governance — tenants set their own rules via Tractatus traditions",
-    "layer3_strength3": "Final authority on values — humans decide, AI facilitates",
+    "layer3_desc": "Communities set their own governance rules through Tractatus traditions. Context-aware and culturally appropriate. Humans hold final authority on values decisions. AI facilitates, never decides.",
     "layer3_limitation": "Cannot scale to every interaction; depends on human engagement",
-    "layer3_status": "Framework Complete — Tractatus rules trad_001–032",
-    "insight_quote": "Training can make a model likely to behave well; only architecture can make it impossible to behave badly.",
-    "insight_attribution": "— Governance During Training, Tractatus Research",
-    "insight_text": "Our approach uses all three layers because no single layer is sufficient. This is defence in depth, not a single point of failure.",
-    "metrics_heading": "Measured, Not Assumed",
-    "metrics_intro": "These are commitments, not claims. We will publish results transparently, including failures.",
-    "metric1_name": "Triage bypass rate",
-    "metric1_target": "0%",
-    "metric1_layer": "Layer 2",
-    "metric2_name": "Tenant data leak rate",
-    "metric2_target": "0%",
-    "metric2_layer": "Layer 1 + 2",
-    "metric3_name": "Constitutional violations",
-    "metric3_target": "<1%",
-    "metric3_layer": "Layer 2 + 3",
-    "metric4_name": "Refusal appropriateness",
-    "metric4_target": ">95%",
-    "metric4_layer": "Layer 1",
-    "metric5_name": "Governance overhead",
-    "metric5_target": "<10%",
-    "metric5_layer": "Layer 2",
-    "metric6_name": "Bias neutrality (family structure)",
-    "metric6_target": "Monitored",
-    "metric6_layer": "Layer 1 + 3"
+    "layer3_status": "Framework Complete",
+    "insight_quote": "Training can make a model likely to behave well; only architecture can make it structurally harder to behave badly.",
+    "insight_attribution": "Governance During Training, Tractatus Research"
+  },
+  "guardian": {
+    "badge": "DEPLOYED — MARCH 2026",
+    "heading": "Guardian Agents",
+    "subtitle": "Verification without common-mode failure. The watcher is not another speaker — it is a measuring instrument.",
+    "intro": "The fundamental problem with using one AI to verify another: both systems share the same epistemic domain. A generative model checking a generative model is susceptible to the <strong>same categories of failure</strong>. Guardian Agents resolve this by operating in a fundamentally different domain.",
+    "phase1_title": "Source Analysis",
+    "phase1_desc": "Identify factual claims in the AI response and locate candidate source material from the community's own content.",
+    "phase2_title": "Embedding Similarity",
+    "phase2_desc": "Cosine similarity between claim embeddings and source embeddings. Mathematical measurement, not interpretation. Not susceptible to hallucination.",
+    "phase3_title": "Confidence Scoring",
+    "phase3_desc": "Each claim receives a confidence badge (high, medium, low, unverified) visible to the user. Transparency by default.",
+    "phase4_title": "Adaptive Learning",
+    "phase4_desc": "Moderator corrections feed back into verification thresholds. The system learns from the community's own quality judgments.",
+    "foundations_heading": "Philosophical Foundations",
+    "foundations_intro": "These architectural choices are philosophical commitments that demanded specific engineering responses.",
+    "foundation1_name": "Wittgenstein",
+    "foundation1_desc": "Language games require external criteria. AI cannot verify its own meaning.",
+    "foundation2_name": "Isaiah Berlin",
+    "foundation2_desc": "Value pluralism. No single optimisation function captures what communities value.",
+    "foundation3_name": "Elinor Ostrom",
+    "foundation3_desc": "Polycentric governance. Communities govern their own commons effectively.",
+    "foundation4_name": "Te Ao Māori",
+    "foundation4_desc": "Kaitiakitanga. Guardianship implies obligation to the governed, not authority over them.",
+    "cta_paper": "Read the Research Paper",
+    "cta_production": "See Production Architecture →"
   },
   "principles": {
     "heading": "Five Architectural Principles",
-    "subtitle": "These principles, adapted from Christopher Alexander's work on living systems, guide how Tractatus evolves and maintains coherence. They're not documentation—they're <strong>design criteria</strong> enforced architecturally.",
-    "not_separateness": {
-      "title": "Not-Separateness: Governance in the Critical Path",
-      "principle": "Governance woven into deployment architecture, not bolted on",
-      "description": "Tractatus governance services operate <strong>in the critical execution path</strong>—every action passes through validation before executing. This isn't monitoring after-the-fact, it's architectural enforcement that cannot be bypassed.",
-      "example_label": "Example: PreToolUse Hook",
-      "example": "When the AI attempts to edit a file, the PreToolUse hook intercepts <em>before execution</em>. BoundaryEnforcer, CrossReferenceValidator, and other services validate the action. If any service blocks, the edit never happens—architecturally impossible to bypass.",
-      "contrast": "<strong>Contrast:</strong> Bolt-on compliance systems monitor actions after they occur, creating separation between governance and execution. An AI agent could theoretically disable monitoring or exploit gaps. Tractatus eliminates that separation."
-    },
-    "deep_interlock": {
-      "title": "Deep Interlock: Services Reinforce Each Other",
-      "principle": "Coordinated governance, not isolated checks",
-      "description": "The six governance services don't operate in silos—they coordinate through mutual validation. High context pressure intensifies boundary checking. Instruction persistence affects cross-reference validation. Service outputs feed into each other, creating resilience through redundancy.",
-      "example_label": "Example: The 27027 Incident",
-      "example": "AI attempted to use default database port despite HIGH persistence instruction specifying port 27027. InstructionPersistenceClassifier flagged the instruction. ContextPressureMonitor detected 53.5% pressure. CrossReferenceValidator caught the conflict. BoundaryEnforcer blocked the action. Four services working together prevented the error.",
-      "benefit": "<strong>Why it matters:</strong> Single service bypass doesn't compromise governance. An attacker would need to circumvent multiple coordinated services simultaneously—exponentially harder than defeating isolated checks."
-    },
-    "gradients": {
-      "title": "Gradients Not Binary: Nuanced Responses",
-      "principle": "Intensity levels, not yes/no switches",
-      "description": "Governance operates on gradients: NORMAL → ELEVATED → HIGH → CRITICAL. Context pressure, security impact, and validation rigor all scale with intensity. This mirrors how living systems adapt—gradual responses, not mechanical on/off.",
-      "example_label": "Example: Context Pressure Monitoring",
-      "example": "At NORMAL pressure (0-25%), routine operations proceed smoothly. At ELEVATED (25-50%), validation becomes more thorough. At HIGH (50-75%), human review triggers more frequently. At CRITICAL (>75%), framework recommends session closedown. Graduated response prevents both alert fatigue and catastrophic failures.",
-      "contrast": "<strong>Contrast:</strong> Binary \"allowed/blocked\" systems create brittleness—either everything passes or nothing does. Gradients enable natural adaptation to varying risk levels."
-    },
-    "structure_preserving": {
-      "title": "Structure-Preserving: Audit Continuity",
-      "principle": "Changes enhance without breaking",
-      "description": "Framework changes must preserve wholeness—audit logs remain interpretable, decisions remain valid, institutional memory survives evolution. Version 4.2 logs are readable in version 4.4. Six-month-old audit decisions still make sense. Structure-preserving transformations maintain coherence across time.",
-      "example_label": "Example: Adding Framework Fade Detection",
-      "example": "When inst_064 (framework fade detection) was added, it monitored all six services without changing their core definitions. Pre-existing audit logs remained valid. Service behavior evolved, but historical decisions stayed interpretable. Enhancement without fracture.",
-      "regulatory": "<strong>Regulatory advantage:</strong> Regulators need stable audit trails. Structure-preserving evolution lets the framework adapt while maintaining compliance continuity—no need to re-interpret old decisions every version."
-    },
-    "living_process": {
-      "title": "Living Process: Evidence-Based Evolution",
-      "principle": "Grows from real failures, not theory",
-      "description": "Framework changes emerge from observed reality, not predetermined plans. When services went unused, we added fade detection. When selective verification reduced noise, we evolved triggering criteria. Real operational experience drives evolution—no building solutions to theoretical problems.",
-      "example_label": "Example: MetacognitiveVerifier Selective Mode",
-      "example": "Audit logs showed MetacognitiveVerifier activating on trivial operations, creating noise. Rather than theorize about thresholds, we analyzed real trigger patterns. Selective mode emerged from data—verify only complex operations (3+ file modifications, 5+ sequential steps). Performance improved based on evidence, not guesswork.",
-      "contrast": "<strong>Contrast:</strong> Over-engineered systems solve imagined problems. Living process builds only what reality proves necessary—lean, effective, grounded in operational truth."
-    },
-    "together": {
-      "title": "How the Five Principles Work Together",
-      "description": "These principles aren't independent—they form an interlocking pattern. <strong>Not-separateness</strong> requires <strong>deep interlock</strong> between services. <strong>Gradients</strong> enable natural adaptation. <strong>Living process</strong> drives changes that must be <strong>structure-preserving</strong> to maintain wholeness.",
-      "flow_1": "Not-Separateness (governance in critical path)",
-      "flow_2": "Deep Interlock (services coordinate)",
-      "flow_3": "Gradients (nuanced responses)",
-      "flow_4": "Living Process (evidence-based evolution)",
-      "flow_5": "Structure-Preserving (audit continuity)",
-      "result": "System Wholeness"
-    }
+    "subtitle": "Adapted from Christopher Alexander's work on living systems. These are <strong>design criteria</strong> enforced architecturally, not documentation.",
+    "p1_title": "Not-Separateness",
+    "p1_principle": "Governance in the critical path, not bolted on",
+    "p1_desc": "Every action passes through validation <strong>before</strong> executing. This is architectural enforcement — governance services intercept in the critical execution path, not as after-the-fact monitoring. Bypass requires explicit override flags, and every override is logged.",
+    "p2_title": "Deep Interlock",
+    "p2_principle": "Services reinforce each other",
+    "p2_desc": "Governance services coordinate through mutual validation. High context pressure intensifies boundary checking. Instruction persistence affects cross-reference validation. Compromising one service does not compromise governance — an attacker would need to circumvent <strong>multiple coordinated services simultaneously</strong>.",
+    "p3_title": "Gradients Not Binary",
+    "p3_principle": "Intensity levels, not yes/no switches",
+    "p3_desc": "Governance operates on gradients: NORMAL, ELEVATED, HIGH, CRITICAL. Context pressure, security impact, and validation rigor all scale with intensity. Graduated response prevents both alert fatigue and catastrophic failures. Living systems adapt gradually; mechanical systems snap.",
+    "p4_title": "Structure-Preserving",
+    "p4_principle": "Changes enhance without breaking",
+    "p4_desc": "Framework changes must preserve wholeness. Audit logs remain interpretable across versions. Historical decisions stay valid. New capabilities are added without invalidating existing governance records. <strong>Regulatory advantage:</strong> stable audit trails without re-interpreting old decisions every version.",
+    "p5_title": "Living Process",
+    "p5_principle": "Grows from real failures, not theory",
+    "p5_desc": "Framework changes emerge from observed reality, not predetermined plans. When services went unused, fade detection was added. When verification created noise, selective mode evolved from real trigger patterns. Evidence drives evolution, not guesswork.",
+    "together_title": "How the Five Principles Work Together",
+    "flow_1": "Not-Separateness (governance in critical path)",
+    "flow_2": "Deep Interlock (services coordinate)",
+    "flow_3": "Gradients (nuanced responses)",
+    "flow_4": "Living Process (evidence-based evolution)",
+    "flow_5": "Structure-Preserving (audit continuity)",
+    "flow_result": "System Wholeness"
   },
-  "architecture_diagram": {
+  "diagram": {
     "title": "Runtime-Agnostic Architecture",
-    "subtitle": "Tractatus works with <strong>any agentic AI system</strong>—Claude Code, LangChain, AutoGPT, CrewAI, or custom agents. The governance layer sits between your agent and its actions.",
-    "layer1_title": "1. Agent Runtime Layer",
-    "layer1_desc": "Your AI agent (any platform). Handles planning, reasoning, tool use. Tractatus is agnostic to implementation.",
+    "subtitle": "Tractatus works with <strong>any agentic AI system</strong>. The governance layer sits between your agent and its actions.",
+    "layer1_title": "1. Agent Runtime",
+    "layer1_desc": "Your AI agent (any platform). Planning, reasoning, tool use. Tractatus is agnostic to implementation.",
     "layer2_title": "2. Governance Layer",
-    "layer2_desc": "Six external services enforce boundaries, validate actions, monitor pressure. <strong>Architecturally more difficult for AI to bypass.</strong>",
+    "layer2_desc": "Six services enforce boundaries, validate actions, monitor pressure. Guardian Agents verify every response. <strong>Architecturally harder for AI to bypass.</strong>",
     "layer3_title": "3. Persistent Storage",
-    "layer3_desc": "Immutable audit logs, governance rules, instruction history. Independent of AI runtime—can't be altered by prompts."
-  },
-  "services": {
-    "heading": "Six Governance Services",
-    "subtitle": "These services implement the five principles in practice. Each service embodies <strong>not-separateness</strong> (operating in the critical path), <strong>deep interlock</strong> (coordinating with others), and <strong>gradients</strong> (intensity-based responses).",
-    "boundary": {
-      "name": "Boundary&shy;Enforcer",
-      "description": "Blocks AI from making values decisions (privacy, ethics, strategic direction). Requires human approval.",
-      "promise": "<strong>Early Promise:</strong> Values boundaries enforced externally—harder to manipulate through prompting."
-    },
-    "instruction": {
-      "name": "Instruction&shy;Persistence&shy;Classifier",
-      "description": "Stores instructions externally with persistence levels (HIGH/MEDIUM/LOW). Aims to reduce directive fade.",
-      "promise": "<strong>Early Promise:</strong> Instructions stored outside AI—more resistant to context manipulation."
-    },
-    "validator": {
-      "name": "Cross&shy;Reference&shy;Validator",
-      "description": "Validates AI actions against instruction history. Aims to prevent pattern bias overriding explicit directives.",
-      "promise": "<strong>Early Promise:</strong> Independent verification—AI claims checked against external source."
-    },
-    "pressure": {
-      "name": "Context&shy;Pressure&shy;Monitor",
-      "description": "Monitors AI performance degradation. Escalates when context pressure threatens quality.",
-      "promise": "<strong>Early Promise:</strong> Objective metrics may detect manipulation attempts early."
-    },
-    "metacognitive": {
-      "name": "Metacognitive&shy;Verifier",
-      "description": "Requires AI to pause and verify complex operations before execution. Structural safety check.",
-      "promise": "<strong>Early Promise:</strong> Architectural gates aim to enforce verification steps."
-    },
-    "deliberation": {
-      "name": "Pluralistic&shy;Deliberation&shy;Orchestrator",
-      "description": "Facilitates multi-stakeholder deliberation for values conflicts. AI provides facilitation, not authority.",
-      "promise": "<strong>Early Promise:</strong> Human judgment required—architecturally enforced escalation for values."
-    }
-  },
-  "interactive": {
-    "title": "Explore the Architecture Interactively",
-    "subtitle": "Click any service node or the central core to see detailed information about how governance works.",
-    "tip_label": "Tip:",
-    "tip_text": "Click the central <span class=\"font-semibold text-cyan-600\">\"T\"</span> to see how all services work together",
-    "panel_default_title": "Explore the Governance Services",
-    "panel_default_text": "Click any service node in the diagram (colored circles) or the central \"T\" to learn more about how Tractatus enforces AI safety."
-  },
-  "data_viz": {
-    "heading": "Framework in Action",
-    "subtitle": "Interactive visualizations demonstrating how Tractatus governance services monitor and coordinate AI operations."
-  },
-  "production": {
-    "heading": "Production Reference Implementation",
-    "subtitle": "Tractatus is deployed in production using <strong>Claude Code</strong> as the agent runtime. This demonstrates the framework's real-world viability.",
-    "implementation_title": "Claude Code + Tractatus",
-    "implementation_intro": "Our production deployment uses Claude Code as the agent runtime with Tractatus governance middleware. This combination provides:",
-    "implementation_results_intro": "Results from 6-month production deployment:",
-    "result1": "<strong>95% instruction persistence</strong> across session boundaries",
-    "result2": "<strong>Zero values boundary violations</strong> in 127 test scenarios",
-    "result3": "<strong>100% detection rate</strong> for pattern bias failures",
-    "result4": "<strong>&lt;10ms performance overhead</strong> for governance layer",
-    "disclaimer": "*Single-agent deployment. Independent validation and multi-organization replication needed.",
-    "testing_title": "Real-World Testing",
-    "testing_text1": "<strong>This isn't just theory.</strong> Tractatus is running in production, handling real workloads and detecting real failure patterns.",
-    "testing_text2": "Early results are <strong>promising</strong>—with documented incident prevention—but this needs independent validation and much wider testing.",
-    "diagram_link": "View Claude Code Implementation Diagram →"
+    "layer3_desc": "Immutable audit logs, governance rules, instruction history. Independent of AI runtime — cannot be altered by prompts."
   },
   "limitations": {
     "heading": "Limitations and Reality Check",
-    "intro": "<strong>This is early-stage work.</strong> While we've seen promising results in our production deployment, Tractatus has not been subjected to rigorous adversarial testing or red-team evaluation.",
-    "quote": "We have real promise but this is still in early development stage. This sounds like we have the complete issue resolved, we do not. We have a long way to go and it will require a mammoth effort by developers in every part of the industry to tame AI effectively. This is just a start.",
-    "quote_attribution": "— Project Lead, Tractatus Framework",
+    "intro": "<strong>This is early-stage work.</strong> Promising results in production, but Tractatus has not been subjected to rigorous adversarial testing or red-team evaluation.",
+    "quote": "We have real promise but this is still in early development stage. We have a long way to go and it will require a mammoth effort by developers in every part of the industry to tame AI effectively. This is just a start.",
+    "quote_attribution": "Project Lead, Tractatus Framework",
     "known_heading": "Known Limitations:",
-    "limitation1": "<strong>No dedicated red-team testing:</strong> We don't know how well these boundaries hold up against determined adversarial attacks.",
-    "limitation2": "<strong>Small-scale validation:</strong> Six months of production use on a single project. Needs multi-organization replication.",
-    "limitation3": "<strong>Integration challenges:</strong> Retrofitting governance into existing systems requires significant engineering effort.",
-    "limitation4": "<strong>Performance at scale unknown:</strong> Testing limited to single-agent deployments. Multi-agent coordination untested.",
-    "limitation5": "<strong>Evolving threat landscape:</strong> As AI capabilities grow, new failure modes will emerge that current architecture may not address.",
+    "limitation1": "<strong>No dedicated red-team testing.</strong> We don't know how well these boundaries hold up against determined adversarial attacks.",
+    "limitation2": "<strong>Small-scale validation.</strong> Production use on a single project. Needs multi-organisation replication.",
+    "limitation3": "<strong>Integration challenges.</strong> Retrofitting governance into existing systems requires significant engineering effort.",
+    "limitation4": "<strong>Performance at scale unknown.</strong> Multi-agent coordination untested.",
+    "limitation5": "<strong>Evolving threat landscape.</strong> As AI capabilities grow, new failure modes will emerge that current architecture may not address.",
     "needs_heading": "What We Need:",
     "need1": "Independent researchers to validate (or refute) our findings",
     "need2": "Red-team evaluation to find weaknesses and bypass techniques",
-    "need3": "Multi-organization pilot deployments across different domains",
-    "need4": "Industry-wide collaboration on governance standards and patterns",
-    "need5": "Quantitative studies measuring incident reduction and cost-benefit analysis",
-    "conclusion": "This framework is a starting point for exploration, not a finished solution. Taming AI will require sustained effort from the entire industry—researchers, practitioners, regulators, and ethicists working together."
+    "need3": "Multi-organisation pilot deployments across different domains",
+    "need4": "Industry-wide collaboration on governance standards",
+    "conclusion": "This framework is a starting point, not a finished solution. Taming AI will require sustained effort from the entire industry."
   },
   "cta": {
-    "heading": "Explore a Promising Approach to AI Safety",
-    "subtitle": "Tractatus demonstrates how structural enforcement may complement behavioral training. We invite researchers and practitioners to evaluate, critique, and build upon this work.",
-    "btn_docs": "Read Documentation",
+    "heading": "Explore the Architecture",
+    "subtitle": "From Guardian Agents in production to the five principles drawn from living systems.",
+    "btn_village": "Village AI",
     "btn_research": "View Research",
-    "btn_implementation": "Implementation Guide"
-  },
-  "diagram_services": {
-    "overview": {
-      "name": "Tractatus Governance Layer",
-      "shortName": "Overview",
-      "description": "Six external governance services working together to enforce AI safety boundaries outside the AI runtime.",
-      "detail1": "All services operate externally to the AI—making manipulation harder",
-      "detail2": "Instruction storage and validation work together to prevent directive fade",
-      "detail3": "Boundary enforcement and deliberation coordinate on values decisions",
-      "detail4": "Pressure monitoring adjusts verification requirements dynamically",
-      "detail5": "Metacognitive gates ensure AI pauses before high-risk operations",
-      "detail6": "Each service addresses a different failure mode in AI safety",
-      "promise": "External architectural enforcement that is structurally more difficult to bypass than behavioral training alone."
-    },
-    "boundary": {
-      "name": "BoundaryEnforcer",
-      "shortName": "Boundary",
-      "description": "Blocks AI from making values decisions (privacy, ethics, strategic direction). Requires human approval.",
-      "detail1": "Enforces Tractatus 12.1-12.7 boundaries",
-      "detail2": "Values decisions architecturally require humans",
-      "detail3": "Prevents AI autonomous decision-making on ethical questions",
-      "detail4": "External enforcement - harder to bypass via prompting",
-      "promise": "Values boundaries enforced externally—harder to manipulate through prompting."
-    },
-    "instruction": {
-      "name": "InstructionPersistenceClassifier",
-      "shortName": "Instruction",
-      "description": "Stores instructions externally with persistence levels (HIGH/MEDIUM/LOW). Aims to reduce directive fade.",
-      "detail1": "Quadrant-based classification (STR/OPS/TAC/SYS/STO)",
-      "detail2": "Time-persistence metadata tagging",
-      "detail3": "Temporal horizon modeling (STRATEGIC, OPERATIONAL, TACTICAL)",
-      "detail4": "External storage independent of AI runtime",
-      "promise": "Instructions stored outside AI—more resistant to context manipulation."
-    },
-    "validator": {
-      "name": "CrossReferenceValidator",
-      "shortName": "Validator",
-      "description": "Validates AI actions against instruction history. Aims to prevent pattern bias overriding explicit directives.",
-      "detail1": "Cross-references AI claims with external instruction history",
-      "detail2": "Detects pattern-based overrides of explicit user directives",
-      "detail3": "Independent verification layer",
-      "detail4": "Helps prevent instruction drift",
-      "promise": "Independent verification—AI claims checked against external source."
-    },
-    "pressure": {
-      "name": "ContextPressureMonitor",
-      "shortName": "Pressure",
-      "description": "Monitors AI performance degradation. Escalates when context pressure threatens quality.",
-      "detail1": "Tracks token usage, complexity, error rates",
-      "detail2": "Detects degraded operating conditions",
-      "detail3": "Adjusts verification requirements under pressure",
-      "detail4": "Objective metrics for quality monitoring",
-      "promise": "Objective metrics may detect manipulation attempts early."
-    },
-    "metacognitive": {
-      "name": "MetacognitiveVerifier",
-      "shortName": "Metacognitive",
-      "description": "Requires AI to pause and verify complex operations before execution. Structural safety check.",
-      "detail1": "AI self-checks alignment, coherence, safety before execution",
-      "detail2": "Structural pause-and-verify gates",
-      "detail3": "Selective verification (not constant)",
-      "detail4": "Architectural enforcement of reflection steps",
-      "promise": "Architectural gates aim to enforce verification steps."
-    },
-    "deliberation": {
-      "name": "PluralisticDeliberationOrchestrator",
-      "shortName": "Deliberation",
-      "description": "Facilitates multi-stakeholder deliberation for values conflicts where no single \"correct\" answer exists.",
-      "detail1": "Non-hierarchical coordination for values conflicts",
-      "detail2": "Stakeholder perspective representation",
-      "detail3": "Consensus-building for ethical trade-offs",
-      "detail4": "Addresses values pluralism in AI safety",
-      "promise": "Facilitates deliberation across stakeholder perspectives for values conflicts."
-    }
-  },
-  "interactive_exploration": {
-    "badge": "🔍 INTERACTIVE EXPLORATION",
-    "heading": "See the Framework in Action",
-    "intro": "Explore <strong>171,800+ real governance decisions</strong> from production deployment. Filter by service, pressure level, and coordination patterns to understand how Deep Interlock operates in practice.",
-    "audit_cta": "Launch Interactive Audit Explorer",
-    "researcher_cta": "For Researchers →",
-    "footer_note": "Apache 2.0 licensed • All data anonymized • No sign-up required"
+    "btn_docs": "Documentation"
   }
-}
+}

public/locales/fr/architecture.json

@@ -4,295 +4,117 @@
     "current": "Architecture"
   },
   "hero": {
-    "badge": "🏛️ BASÉ SUR LES PRINCIPES DES SYSTÈMES VIVANTS",
-    "title": "Cinq principes architecturaux pour la sécurité de l'IA",
-    "subtitle": "La gouvernance Tractatus est <strong>intégrée dans l'architecture de déploiement</strong>, et non pas ajoutée. Cinq principes guident comment le cadre évolue, maintient la cohérence et résiste au contournement—rendant structurellement plus difficile (bien que pas impossible) le contournement par prompting.",
-    "challenge_label": "Le Problème:",
-    "challenge_text": "Aucune couche de sécurité de l'IA n'est suffisante. La formation comportementale façonne les tendances mais peut être contournée. L'application architecturale limite les capacités mais ajoute des frais généraux. La surveillance humaine fournit un contexte culturel mais ne peut s'appliquer à toutes les interactions.",
-    "approach_label": "Notre Approche:",
-    "approach_text": "Défense en profondeur — la formation comportementale façonne la tendance du modèle, l'application architecturale limite la capacité et la surveillance humaine fournit le contexte culturel. Trois couches, chacune honnête quant à ses limites.",
-    "cta_principles": "Voir les cinq principes",
-    "cta_docs": "Lire la Documentation"
+    "title": "Architecture de la gouvernance",
+    "subtitle": "Aucune couche de sécurité de l'IA n'est suffisante. Tractatus utilise la <strong>défense en profondeur</strong> - trois couches, chacune honnête quant à ses limites.",
+    "cta_layers": "Trois couches",
+    "cta_principles": "Cinq principes"
   },
   "defence_in_depth": {
-    "heading": "Défense en profondeur : Trois niveaux de gouvernance",
-    "layer1_title": "Niveau 1 — Formation comportementale",
-    "layer1_role": "Façonne la tendance du modèle vers un comportement gouverné",
-    "layer1_strength1": "Réduit les violations des limites à la source, avant qu'il ne soit nécessaire d'appliquer les règles au moment de l'exécution",
-    "layer1_strength2": "Réduction des frais généraux d'exécution — le modèle coopère avec la gouvernance au lieu de la combattre",
-    "layer1_strength3": "Permet des réponses nuancées que les systèmes purement basés sur des règles ne peuvent pas atteindre",
-    "layer1_limitation": "Peut être contourné par des prompts contradictoires ; se dégrade sous la pression du contexte",
-    "layer1_status": "Prévu — Formation SLL avec BoundaryEnforcer en boucle",
-    "layer2_title": "Couche 2 — Application structurelle",
-    "layer2_role": "Contraintes architecturales externes qui ne peuvent être contournées par des prompts",
-    "layer2_strength1": "Indépendant du raisonnement de l'IA — fonctionne en dehors du contrôle du modèle",
-    "layer2_strength2": "Piste d'audit immuable stockée indépendamment de l'exécution de l'IA",
-    "layer2_strength3": "Attrape ce que la formation rate — filet de sécurité architectural pour les cas limites",
+    "heading": "La défense en profondeur",
+    "intro": "La formation comportementale façonne les tendances. L'application structurelle limite les capacités. La surveillance humaine fournit un contexte culturel. Trois couches complémentaires, chacune compensant les faiblesses des autres.",
+    "layer1_title": "Formation comportementale",
+    "layer1_role": "Modèle de tendance à un comportement gouverné",
+    "layer1_desc": "La formation réduit les violations des limites à la source, avant qu'il ne soit nécessaire d'appliquer les règles au moment de l'exécution. Le modèle coopère avec la gouvernance au lieu de la combattre. Mais l'entraînement seul peut être contourné par des messages adverses et se dégrade sous la pression du contexte.",
+    "layer1_limitation": "Peut être contourné par des messages contradictoires ; se dégrade sous la pression du contexte",
+    "layer1_status": "Prévu",
+    "layer2_title": "Application structurelle",
+    "layer2_role": "Contraintes externes qui ne peuvent être contournées par des messages-guides",
+    "layer2_desc": "Six services de gouvernance fonctionnent en dehors du temps d'exécution de l'IA, et des Guardian Agents vérifient chaque réponse par similarité mathématique plutôt que par vérification générative. Pistes d'audit immuables stockées de manière indépendante. Attrape ce que la formation manque.",
     "layer2_limitation": "Impossible de prévenir tous les modes de défaillance ; surcharge d'exécution",
-    "layer2_status": "En production — 6 services de gouvernance déployés",
-    "layer3_title": "Niveau 3 — Supervision humaine & Gouvernance des tenants",
+    "layer2_status": "En production",
+    "layer3_title": "Supervision humaine et gouvernance des locataires",
     "layer3_role": "Règles constitutionnelles, traditions culturelles et escalade humaine",
-    "layer3_strength1": "Sensible au contexte et adapté à la culture — comprend les valeurs de la communauté",
-    "layer3_strength2": "Gouvernance démocratique — les tenants fixent leurs propres règles par le biais des traditions du Tractatus",
-    "layer3_strength3": "Autorité finale en matière de valeurs — les humains décident, l'IA facilite",
+    "layer3_desc": "Les communautés fixent leurs propres règles de gouvernance par le biais des traditions du Tractatus. Elles sont adaptées au contexte et à la culture. Les humains détiennent l'autorité finale sur les décisions relatives aux valeurs. L'IA facilite, mais ne décide jamais.",
     "layer3_limitation": "Ne peut pas s'adapter à toutes les interactions ; dépend de l'engagement humain",
-    "layer3_status": "Cadre complet — Règles du Tractatus trad_001–032",
-    "insight_quote": "La formation peut rendre un modèle susceptible de bien se comporter ; seule l'architecture peut rendre impossible un mauvais comportement.",
-    "insight_attribution": "— La gouvernance pendant la formation, Tractatus Research",
-    "insight_text": "Notre approche utilise les trois couches, car aucune n'est suffisante. Il s'agit d'une défense en profondeur, et non d'un point de défaillance unique.",
-    "metrics_heading": "Mesuré, non supposé",
-    "metrics_intro": "Il s'agit d'engagements et non d'affirmations. Nous publierons les résultats de manière transparente, y compris les échecs.",
-    "metric1_name": "Taux de contournement du triage",
-    "metric1_target": "0%",
-    "metric1_layer": "Couche 2",
-    "metric2_name": "Taux de fuite des données des tenants",
-    "metric2_target": "0%",
-    "metric2_layer": "Couche 1 + 2",
-    "metric3_name": "Violations constitutionnelles",
-    "metric3_target": "<1%",
-    "metric3_layer": "Couche 2 + 3",
-    "metric4_name": "Caractère approprié du refus",
-    "metric4_target": ">95%",
-    "metric4_layer": "Couche 1",
-    "metric5_name": "Frais généraux de gouvernance",
-    "metric5_target": "<10%",
-    "metric5_layer": "Couche 2",
-    "metric6_name": "Neutralité des préjugés (structure familiale)",
-    "metric6_target": "Contrôlé",
-    "metric6_layer": "Couche 1 + 3"
+    "layer3_status": "Cadre complet",
+    "insight_quote": "La formation peut rendre un modèle susceptible de bien se comporter ; seule l'architecture peut rendre structurellement plus difficile un mauvais comportement.",
+    "insight_attribution": "La gouvernance pendant la formation, Tractatus Research"
+  },
+  "guardian": {
+    "badge": "DÉPLOYÉ - MARS 2026",
+    "heading": "Guardian Agents",
+    "subtitle": "Vérification sans défaillance du mode commun. L'observateur n'est pas un autre locuteur, c'est un instrument de mesure.",
+    "intro": "Le problème fondamental de l'utilisation d'une IA pour en vérifier une autre : les deux systèmes partagent le même domaine épistémique. Un modèle génératif vérifiant un modèle génératif est susceptible de connaître les <strong>mêmes catégories d'échecs</strong>. Les Guardian Agents résolvent ce problème en opérant dans un domaine fondamentalement différent.",
+    "phase1_title": "Analyse des sources",
+    "phase1_desc": "Identifier les affirmations factuelles dans la réponse de l'IA et localiser le matériel source candidat dans le contenu de la communauté.",
+    "phase2_title": "Similitude d'intégration",
+    "phase2_desc": "Similitude de cosinus entre les enregistrements de revendications et les enregistrements de sources. Mesure mathématique, pas d'interprétation. Pas de risque d'hallucination.",
+    "phase3_title": "Note de confiance",
+    "phase3_desc": "Chaque demande reçoit un badge de confiance (élevé, moyen, faible, non vérifié) visible par l'utilisateur. Transparence par défaut.",
+    "phase4_title": "Apprentissage adaptatif",
+    "phase4_desc": "Les corrections apportées par les modérateurs sont prises en compte dans les seuils de vérification. Le système apprend des jugements de qualité de la communauté.",
+    "foundations_heading": "Fondements philosophiques",
+    "foundations_intro": "Ces choix architecturaux sont des engagements philosophiques qui ont exigé des réponses techniques spécifiques.",
+    "foundation1_name": "Wittgenstein",
+    "foundation1_desc": "Les jeux de langage nécessitent des critères externes. L'IA ne peut pas vérifier sa propre signification.",
+    "foundation2_name": "Isaiah Berlin",
+    "foundation2_desc": "Pluralisme des valeurs. Aucune fonction d'optimisation ne peut à elle seule rendre compte des valeurs des communautés.",
+    "foundation3_name": "Elinor Ostrom",
+    "foundation3_desc": "Gouvernance polycentrique. Les communautés gouvernent efficacement leurs propres biens communs.",
+    "foundation4_name": "Te Ao Māori",
+    "foundation4_desc": "Kaitiakitanga. La tutelle implique une obligation envers les gouvernés, et non une autorité sur eux.",
+    "cta_paper": "Lire le document de recherche",
+    "cta_production": "Voir Architecture de production →"
   },
   "principles": {
     "heading": "Cinq principes architecturaux",
-    "subtitle": "Ces principes, adaptés des travaux de Christopher Alexander sur les systèmes vivants, guident comment Tractatus évolue et maintient la cohérence. Ce ne sont pas de la documentation—ce sont des <strong>critères de conception</strong> appliqués architecturalement.",
-    "not_separateness": {
-      "title": "Non-séparation: Gouvernance dans le chemin critique",
-      "principle": "Gouvernance intégrée dans l'architecture de déploiement, non ajoutée",
-      "description": "Les services de gouvernance Tractatus opèrent <strong>dans le chemin d'exécution critique</strong>—chaque action passe par la validation avant l'exécution. Ce n'est pas une surveillance après coup, c'est une application architecturale qui ne peut être contournée.",
-      "example_label": "Exemple: PreToolUse Hook",
-      "example": "Lorsque l'IA tente de modifier un fichier, le hook PreToolUse intercepte <em>avant l'exécution</em>. BoundaryEnforcer, CrossReferenceValidator et d'autres services valident l'action. Si un service bloque, la modification n'a jamais lieu—architecturalement impossible à contourner.",
-      "contrast": "<strong>Contraste:</strong> Les systèmes de conformité ajoutés surveillent les actions après leur occurrence, créant une séparation entre gouvernance et exécution. Un agent IA pourrait théoriquement désactiver la surveillance ou exploiter les lacunes. Tractatus élimine cette séparation."
-    },
-    "deep_interlock": {
-      "title": "Interlock profond: Les services se renforcent mutuellement",
-      "principle": "Gouvernance coordonnée, pas de contrôles isolés",
-      "description": "Les six services de gouvernance ne fonctionnent pas en vase clos—ils se coordonnent par validation mutuelle. Une pression contextuelle élevée intensifie le contrôle des frontières. La persistance des instructions affecte la validation croisée. Les sorties des services s'alimentent mutuellement, créant de la résilience par la redondance.",
-      "example_label": "Exemple: L'incident 27027",
-      "example": "L'IA a tenté d'utiliser le port de base de données par défaut malgré une instruction de persistance HAUTE spécifiant le port 27027. InstructionPersistenceClassifier a signalé l'instruction. ContextPressureMonitor a détecté 53,5% de pression. CrossReferenceValidator a capturé le conflit. BoundaryEnforcer a bloqué l'action. Quatre services travaillant ensemble ont évité l'erreur.",
-      "benefit": "<strong>Pourquoi c'est important:</strong> Le contournement d'un seul service ne compromet pas la gouvernance. Un attaquant devrait contourner plusieurs services coordonnés simultanément—exponentiellement plus difficile que de vaincre des contrôles isolés."
-    },
-    "gradients": {
-      "title": "Dégradés non binaires: Réponses nuancées",
-      "principle": "Niveaux d'intensité, pas de commutateurs oui/non",
-      "description": "La gouvernance fonctionne sur des dégradés: NORMAL → ÉLEVÉ → HAUT → CRITIQUE. La pression contextuelle, l'impact sécuritaire et la rigueur de validation évoluent tous avec l'intensité. Cela reflète comment les systèmes vivants s'adaptent—réponses graduées, pas de marche/arrêt mécanique.",
-      "example_label": "Exemple: Surveillance de la pression contextuelle",
-      "example": "À pression NORMALE (0-25%), les opérations routinières se déroulent sans problème. À ÉLEVÉE (25-50%), la validation devient plus approfondie. À HAUTE (50-75%), la révision humaine se déclenche plus fréquemment. À CRITIQUE (>75%), le cadre recommande la fermeture de session. La réponse graduée prévient à la fois la fatigue d'alerte et les échecs catastrophiques.",
-      "contrast": "<strong>Contraste:</strong> Les systèmes binaires \"autorisé/bloqué\" créent de la fragilité—soit tout passe soit rien ne passe. Les dégradés permettent une adaptation naturelle aux niveaux de risque variables."
-    },
-    "structure_preserving": {
-      "title": "Préservation de la structure: Continuité d'audit",
-      "principle": "Les changements améliorent sans casser",
-      "description": "Les changements de cadre doivent préserver la complétude—les journaux d'audit restent interprétables, les décisions restent valides, la mémoire institutionnelle survit à l'évolution. Les journaux de la version 4.2 sont lisibles dans la version 4.4. Les décisions d'audit vieilles de six mois ont toujours du sens. Les transformations préservant la structure maintiennent la cohérence dans le temps.",
-      "example_label": "Exemple: Ajout de la détection de fade du cadre",
-      "example": "Lorsque inst_064 (détection de fade du cadre) a été ajouté, il a surveillé les six services sans changer leurs définitions de base. Les journaux d'audit préexistants sont restés valides. Le comportement des services a évolué, mais les décisions historiques sont restées interprétables. Amélioration sans fracture.",
-      "regulatory": "<strong>Avantage réglementaire:</strong> Les régulateurs ont besoin de pistes d'audit stables. L'évolution préservant la structure permet au cadre de s'adapter tout en maintenant la continuité de conformité—pas besoin de réinterpréter les anciennes décisions à chaque version."
-    },
-    "living_process": {
-      "title": "Processus de vie: Évolution basée sur les preuves",
-      "principle": "Croît à partir d'échecs réels, pas de théorie",
-      "description": "Les changements du cadre émergent de la réalité observée, pas de plans prédéterminés. Lorsque les services sont restés inutilisés, nous avons ajouté la détection de fade. Lorsque la vérification sélective a réduit le bruit, nous avons fait évoluer les critères de déclenchement. L'expérience opérationnelle réelle anime l'évolution—aucune construction de solutions à des problèmes théoriques.",
-      "example_label": "Exemple: Mode sélectif de MetacognitiveVerifier",
-      "example": "Les journaux d'audit montraient que MetacognitiveVerifier s'activait sur des opérations triviales, créant du bruit. Plutôt que de théoriser sur les seuils, nous avons analysé les vraies patterns de déclenchement. Le mode sélectif a émergé des données—vérifier uniquement les opérations complexes (3+ modifications de fichiers, 5+ étapes séquentielles). La performance s'est améliorée sur la base des preuves, pas des suppositions.",
-      "contrast": "<strong>Contraste:</strong> Les systèmes sur-conçus résolvent des problèmes imaginés. Le processus vivant construit seulement ce que la réalité prouve nécessaire—léger, efficace, ancré dans la vérité opérationnelle."
-    },
-    "together": {
-      "title": "Comment les cinq principes fonctionnent ensemble",
-      "description": "Ces principes ne sont pas indépendants—ils forment un motif imbriqué. <strong>La non-séparation</strong> nécessite <strong>un interlock profond</strong> entre les services. <strong>Les dégradés</strong> permettent une adaptation naturelle. <strong>Le processus vivant</strong> pilote des changements qui doivent être <strong>préservant la structure</strong> pour maintenir la complétude.",
-      "flow_1": "Non-séparation (gouvernance dans le chemin critique)",
-      "flow_2": "Interlock profond (les services se coordonnent)",
-      "flow_3": "Dégradés (réponses nuancées)",
-      "flow_4": "Processus de vie (évolution basée sur les preuves)",
-      "flow_5": "Préservation de la structure (continuité d'audit)",
-      "result": "Complétude du système"
-    }
+    "subtitle": "Adapté du travail de Christopher Alexander sur les systèmes vivants. Il s'agit de <strong>critères de conception</strong> appliqués de manière architecturale, et non de documentation.",
+    "p1_title": "Non-séparation",
+    "p1_principle": "La gouvernance fait partie du chemin critique, elle n'y est pas greffée",
+    "p1_desc": "Chaque action est validée <strong>avant d'être</strong> exécutée. Il s'agit d'une mise en œuvre architecturale - les services de gouvernance interceptent les actions dans le chemin d'exécution critique, et non dans le cadre d'un contrôle a posteriori. Le contournement nécessite des drapeaux d'annulation explicites, et chaque annulation est enregistrée.",
+    "p2_title": "Interlock profond",
+    "p2_principle": "Les services se renforcent mutuellement",
+    "p2_desc": "Les services de gouvernance se coordonnent par le biais d'une validation mutuelle. La pression contextuelle élevée intensifie la vérification des limites. La persistance des instructions affecte la validation des références croisées. La compromission d'un service ne compromet pas la gouvernance - un attaquant devrait contourner <strong>simultanément plusieurs services coordonnés</strong>.",
+    "p3_title": "Dégradés non binaires",
+    "p3_principle": "Niveaux d'intensité, pas de commutateurs oui/non",
+    "p3_desc": "La gouvernance fonctionne sur des gradients : NORMALE, ÉLEVÉE, FORTE, CRITIQUE. La pression du contexte, l'impact sur la sécurité et la rigueur de la validation augmentent avec l'intensité. La réponse graduelle prévient à la fois la fatigue de l'alerte et les défaillances catastrophiques. Les systèmes vivants s'adaptent progressivement ; les systèmes mécaniques s'emballent.",
+    "p4_title": "Préservation de la structure",
+    "p4_principle": "Les changements améliorent sans briser",
+    "p4_desc": "Les modifications du cadre doivent préserver l'intégralité. Les journaux d'audit restent interprétables d'une version à l'autre. Les décisions historiques restent valables. De nouvelles capacités sont ajoutées sans invalider les dossiers de gouvernance existants. <strong>Avantage réglementaire :</strong> pistes d'audit stables sans réinterprétation des anciennes décisions à chaque version.",
+    "p5_title": "Processus de vie",
+    "p5_principle": "Se développe à partir d'échecs réels, et non de la théorie",
+    "p5_desc": "Les modifications apportées au cadre de travail découlent de la réalité observée et non de plans prédéterminés. Lorsque des services sont restés inutilisés, la détection de l'évanouissement a été ajoutée. Lorsque la vérification a créé du bruit, le mode sélectif a évolué à partir de modèles de déclenchement réels. Ce sont les preuves qui guident l'évolution, et non les suppositions.",
+    "together_title": "Comment les cinq principes s'articulent-ils ?",
+    "flow_1": "Non-séparation (gouvernance dans le chemin critique)",
+    "flow_2": "Deep Interlock (coordination des services)",
+    "flow_3": "Gradients (réponses nuancées)",
+    "flow_4": "Processus vivant (évolution fondée sur des données probantes)",
+    "flow_5": "Préservation de la structure (continuité de l'audit)",
+    "flow_result": "Intégrité du système"
   },
-  "architecture_diagram": {
-    "title": "Architecture Agnostique de l'Exécution",
-    "subtitle": "Tractatus fonctionne avec <strong>tout système IA agentique</strong> – Claude Code, LangChain, AutoGPT, CrewAI ou agents personnalisés. La couche de gouvernance se situe entre votre agent et ses actions.",
-    "layer1_title": "1. Couche d'Exécution Agent",
-    "layer1_desc": "Votre agent IA (toute plateforme). Gère la planification, le raisonnement, l'utilisation d'outils. Tractatus est agnostique à l'implémentation.",
-    "layer2_title": "2. Couche de Gouvernance",
-    "layer2_desc": "Six services externes appliquent les frontières, valident les actions, surveillent la pression. <strong>Architecturalement plus difficile à contourner pour l'IA.</strong>",
-    "layer3_title": "3. Stockage Persistant",
-    "layer3_desc": "Journaux d'audit immuables, règles de gouvernance, historique des instructions. Indépendant de l'exécution de l'IA – ne peut être modifié par des prompts."
-  },
-  "services": {
-    "heading": "Six Services de Gouvernance",
-    "subtitle": "Ces services mettent en pratique les cinq principes. Chaque service incarne <strong>la non-séparation</strong> (opérant dans le chemin critique), <strong>l'interlock profond</strong> (se coordonnant avec les autres) et <strong>les dégradés</strong> (réponses basées sur l'intensité).",
-    "boundary": {
-      "name": "Boundary&shy;Enforcer",
-      "description": "Empêche l'IA de prendre des décisions de valeurs (confidentialité, éthique, direction stratégique). Nécessite l'approbation humaine.",
-      "promise": "<strong>Promesse Précoce:</strong> Frontières de valeurs appliquées en externe – plus difficile à manipuler par prompting."
-    },
-    "instruction": {
-      "name": "Instruction&shy;Persistence&shy;Classifier",
-      "description": "Stocke les instructions en externe avec des niveaux de persistance (HIGH/MEDIUM/LOW). Vise à réduire la dérive des directives.",
-      "promise": "<strong>Promesse Précoce:</strong> Instructions stockées en dehors de l'IA – plus résistantes à la manipulation contextuelle."
-    },
-    "validator": {
-      "name": "Cross&shy;Reference&shy;Validator",
-      "description": "Valide les actions de l'IA contre l'historique des instructions. Vise à empêcher le biais de pattern d'outrepasser les directives explicites.",
-      "promise": "<strong>Promesse Précoce:</strong> Vérification indépendante – les affirmations de l'IA sont vérifiées contre une source externe."
-    },
-    "pressure": {
-      "name": "Context&shy;Pressure&shy;Monitor",
-      "description": "Surveille la dégradation des performances de l'IA. Escalade lorsque la pression contextuelle menace la qualité.",
-      "promise": "<strong>Promesse Précoce:</strong> Les métriques objectives peuvent détecter les tentatives de manipulation tôt."
-    },
-    "metacognitive": {
-      "name": "Metacognitive&shy;Verifier",
-      "description": "Exige que l'IA pause et vérifie les opérations complexes avant l'exécution. Vérification de sécurité structurelle.",
-      "promise": "<strong>Promesse Précoce:</strong> Les portes architecturales visent à appliquer les étapes de vérification."
-    },
-    "deliberation": {
-      "name": "Pluralistic&shy;Deliberation&shy;Orchestrator",
-      "description": "Facilite la délibération multi-parties prenantes pour les conflits de valeurs. L'IA fournit la facilitation, pas l'autorité.",
-      "promise": "<strong>Promesse Précoce:</strong> Jugement humain requis – escalade architecturalement appliquée pour les valeurs."
-    }
-  },
-  "interactive": {
-    "title": "Explorer l'Architecture de Manière Interactive",
-    "subtitle": "Cliquez sur n'importe quel nœud de service ou le noyau central pour voir des informations détaillées sur le fonctionnement de la gouvernance.",
-    "tip_label": "Astuce:",
-    "tip_text": "Cliquez sur le <span class=\"font-semibold text-cyan-600\">\"T\"</span> central pour voir comment tous les services fonctionnent ensemble",
-    "panel_default_title": "Explorer les Services de Gouvernance",
-    "panel_default_text": "Cliquez sur n'importe quel nœud de service dans le diagramme (cercles colorés) ou le \"T\" central pour en savoir plus sur la façon dont Tractatus applique la sécurité de l'IA."
-  },
-  "data_viz": {
-    "heading": "Framework en Action",
-    "subtitle": "Visualisations interactives démontrant comment les services de gouvernance Tractatus surveillent et coordonnent les opérations de l'IA."
-  },
-  "production": {
-    "heading": "Implémentation de Référence en Production",
-    "subtitle": "Tractatus est déployé en production en utilisant <strong>Claude Code</strong> comme runtime d'agent. Cela démontre la viabilité réelle du framework.",
-    "implementation_title": "Claude Code + Tractatus",
-    "implementation_intro": "Notre déploiement en production utilise Claude Code comme runtime d'agent avec le middleware de gouvernance Tractatus. Cette combinaison fournit:",
-    "implementation_results_intro": "Résultats du déploiement en production de 6 mois:",
-    "result1": "<strong>95% de persistance des instructions</strong> à travers les frontières de session",
-    "result2": "<strong>Zéro violation de frontières de valeurs</strong> dans 127 scénarios de test",
-    "result3": "<strong>100% de taux de détection</strong> pour les échecs de biais de pattern",
-    "result4": "<strong>&lt;10ms de surcharge de performance</strong> pour la couche de gouvernance",
-    "disclaimer": "*Déploiement à agent unique. Validation indépendante et réplication multi-organisationnelle nécessaires.",
-    "testing_title": "Tests en Conditions Réelles",
-    "testing_text1": "<strong>Ce n'est pas que de la théorie.</strong> Tractatus fonctionne en production, gérant de vraies charges de travail et détectant de vrais modèles d'échec.",
-    "testing_text2": "Les premiers résultats sont <strong>prometteurs</strong> – avec prévention d'incidents documentée – mais cela nécessite une validation indépendante et des tests beaucoup plus larges.",
-    "diagram_link": "Voir le Diagramme d'Implémentation Claude Code →"
+  "diagram": {
+    "title": "Architecture indépendante de l'exécution",
+    "subtitle": "Tractatus fonctionne avec <strong>n'importe quel système d'IA agentique</strong>. La couche de gouvernance se situe entre votre agent et ses actions.",
+    "layer1_title": "1. Exécution de l'agent",
+    "layer1_desc": "Votre agent d'IA (toute plate-forme). Planification, raisonnement, utilisation d'outils. Tractatus est agnostique par rapport à l'implémentation.",
+    "layer2_title": "2. Couche de gouvernance",
+    "layer2_desc": "Six services font respecter les limites, valident les actions et contrôlent la pression. Des Guardian Agents vérifient chaque réponse. <strong>L'architecture est plus difficile à contourner pour l'intelligence artificielle.</strong>",
+    "layer3_title": "3. Stockage permanent",
+    "layer3_desc": "Journaux d'audit, règles de gouvernance et historique des instructions immuables. Indépendant de l'exécution de l'IA - ne peut être modifié par des invites."
   },
   "limitations": {
-    "heading": "Limitations et Vérification de la Réalité",
-    "intro": "<strong>C'est un travail à un stade précoce.</strong> Bien que nous ayons vu des résultats prometteurs dans notre déploiement en production, Tractatus n'a pas été soumis à des tests adversariaux rigoureux ou à une évaluation d'équipe rouge.",
-    "quote": "Nous avons une réelle promesse, mais c'est encore au stade de développement précoce. Cela sonne comme si nous avions complètement résolu le problème, ce n'est pas le cas. Nous avons un long chemin à parcourir et il faudra un effort colossal des développeurs dans toute l'industrie pour dompter efficacement l'IA. Ce n'est qu'un début.",
-    "quote_attribution": "— Chef de Projet, Framework Tractatus",
-    "known_heading": "Limitations Connues:",
-    "limitation1": "<strong>Aucun test d'équipe rouge dédié:</strong> Nous ne savons pas dans quelle mesure ces frontières résistent aux attaques adversariales déterminées.",
-    "limitation2": "<strong>Validation à petite échelle:</strong> Six mois d'utilisation en production sur un seul projet. Nécessite une réplication multi-organisationnelle.",
-    "limitation3": "<strong>Défis d'intégration:</strong> Rétrofit de la gouvernance dans les systèmes existants nécessite un effort d'ingénierie significatif.",
-    "limitation4": "<strong>Performance à l'échelle inconnue:</strong> Tests limités aux déploiements à agent unique. Coordination multi-agents non testée.",
-    "limitation5": "<strong>Paysage de menaces évolutif:</strong> À mesure que les capacités de l'IA augmentent, de nouveaux modes d'échec émergeront que l'architecture actuelle peut ne pas aborder.",
-    "needs_heading": "Ce Dont Nous Avons Besoin:",
+    "heading": "Limites et réalité",
+    "intro": "<strong>Il s'agit de travaux préliminaires.</strong> Les résultats de la production sont prometteurs, mais Tractatus n'a pas été soumis à des tests contradictoires rigoureux ou à une évaluation par l'équipe rouge.",
+    "quote": "Nous avons de réelles promesses, mais nous n'en sommes encore qu'aux premiers stades de développement. Le chemin à parcourir est encore long et il faudra un effort colossal de la part des développeurs de tous les secteurs de l'industrie pour apprivoiser efficacement l'IA. Ce n'est qu'un début.",
+    "quote_attribution": "Chef de projet, Tractatus Framework",
+    "known_heading": "Limites connues :",
+    "limitation1": "<strong>Il n'y a pas eu de tests dédiés à l'équipe rouge.</strong> Nous ne savons pas dans quelle mesure ces limites résistent à des attaques adverses déterminées.",
+    "limitation2": "<strong>Validation à petite échelle.</strong> Utilisation en production dans le cadre d'un seul projet. Nécessite une reproduction par plusieurs organisations.",
+    "limitation3": "<strong>Défis d'intégration.</strong> L'intégration de la gouvernance dans les systèmes existants nécessite un effort d'ingénierie important.",
+    "limitation4": "<strong>Les performances à l'échelle sont inconnues.</strong> La coordination multi-agents n'a pas été testée.",
+    "limitation5": "<strong>Évolution du paysage des menaces.</strong> Au fur et à mesure que les capacités de l'IA se développent, de nouveaux modes de défaillance apparaîtront, auxquels l'architecture actuelle ne répondra peut-être pas.",
+    "needs_heading": "Ce dont nous avons besoin :",
     "need1": "Des chercheurs indépendants pour valider (ou réfuter) nos résultats",
-    "need2": "Évaluation d'équipe rouge pour trouver les faiblesses et les techniques de contournement",
-    "need3": "Déploiements pilotes multi-organisationnels dans différents domaines",
-    "need4": "Collaboration à l'échelle de l'industrie sur les normes et modèles de gouvernance",
-    "need5": "Études quantitatives mesurant la réduction des incidents et l'analyse coût-bénéfice",
-    "conclusion": "Ce framework est un point de départ pour l'exploration, pas une solution finie. Dompter l'IA nécessitera un effort soutenu de l'ensemble de l'industrie – chercheurs, praticiens, régulateurs et éthiciens travaillant ensemble."
+    "need2": "Évaluation de l'équipe rouge pour trouver les faiblesses et les techniques de contournement",
+    "need3": "Déploiements pilotes multi-organisations dans différents domaines",
+    "need4": "Collaboration à l'échelle du secteur sur les normes de gouvernance",
+    "conclusion": "Ce cadre est un point de départ, pas une solution définitive. L'apprivoisement de l'IA nécessitera des efforts soutenus de la part de l'ensemble du secteur."
   },
   "cta": {
-    "heading": "Explorer une Approche Prometteuse pour la Sécurité de l'IA",
-    "subtitle": "Tractatus démontre comment l'application structurelle peut compléter la formation comportementale. Nous invitons les chercheurs et praticiens à évaluer, critiquer et construire sur ce travail.",
-    "btn_docs": "Lire la Documentation",
-    "btn_research": "Voir la Recherche",
-    "btn_implementation": "Guide d'Implémentation"
-  },
-  "diagram_services": {
-    "overview": {
-      "name": "Couche de Gouvernance Tractatus",
-      "shortName": "Aperçu",
-      "description": "Six services de gouvernance externes travaillant ensemble pour appliquer les limites de sécurité de l'IA en dehors du runtime de l'IA.",
-      "detail1": "Tous les services opèrent en externe à l'IA – rendant la manipulation plus difficile",
-      "detail2": "Le stockage des instructions et la validation travaillent ensemble pour prévenir l'effacement des directives",
-      "detail3": "L'application des frontières et la délibération coordonnent les décisions de valeurs",
-      "detail4": "La surveillance de la pression ajuste les exigences de vérification de manière dynamique",
-      "detail5": "Les portes métacognitives assurent que l'IA marque une pause avant les opérations à haut risque",
-      "detail6": "Chaque service adresse un mode de défaillance différent dans la sécurité de l'IA",
-      "promise": "Application architecturale externe structurellement plus difficile à contourner que la formation comportementale seule."
-    },
-    "boundary": {
-      "name": "BoundaryEnforcer",
-      "shortName": "Frontière",
-      "description": "Empêche l'IA de prendre des décisions de valeurs (confidentialité, éthique, direction stratégique). Nécessite l'approbation humaine.",
-      "detail1": "Applique les limites Tractatus 12.1-12.7",
-      "detail2": "Les décisions de valeurs nécessitent architecturalement des humains",
-      "detail3": "Empêche la prise de décision autonome de l'IA sur les questions éthiques",
-      "detail4": "Application externe - plus difficile à contourner via prompting",
-      "promise": "Frontières de valeurs appliquées en externe – plus difficile à manipuler par prompting."
-    },
-    "instruction": {
-      "name": "InstructionPersistenceClassifier",
-      "shortName": "Instruction",
-      "description": "Stocke les instructions en externe avec des niveaux de persistance (HIGH/MEDIUM/LOW). Vise à réduire l'effacement des directives.",
-      "detail1": "Classification basée sur les quadrants (STR/OPS/TAC/SYS/STO)",
-      "detail2": "Étiquetage de métadonnées de persistance temporelle",
-      "detail3": "Modélisation d'horizon temporel (STRATEGIC, OPERATIONAL, TACTICAL)",
-      "detail4": "Stockage externe indépendant du runtime de l'IA",
-      "promise": "Instructions stockées en dehors de l'IA – plus résistantes à la manipulation contextuelle."
-    },
-    "validator": {
-      "name": "CrossReferenceValidator",
-      "shortName": "Validateur",
-      "description": "Valide les actions de l'IA contre l'historique des instructions. Vise à empêcher le biais de pattern de remplacer les directives explicites.",
-      "detail1": "Vérifie les affirmations de l'IA avec l'historique des instructions externe",
-      "detail2": "Détecte les remplacements basés sur les patterns des directives utilisateur explicites",
-      "detail3": "Couche de vérification indépendante",
-      "detail4": "Aide à prévenir la dérive des instructions",
-      "promise": "Vérification indépendante – affirmations de l'IA vérifiées contre une source externe."
-    },
-    "pressure": {
-      "name": "ContextPressureMonitor",
-      "shortName": "Pression",
-      "description": "Surveille la dégradation des performances de l'IA. Escalade lorsque la pression contextuelle menace la qualité.",
-      "detail1": "Suit l'utilisation des tokens, la complexité, les taux d'erreur",
-      "detail2": "Détecte les conditions de fonctionnement dégradées",
-      "detail3": "Ajuste les exigences de vérification sous pression",
-      "detail4": "Métriques objectives pour le suivi de la qualité",
-      "promise": "Les métriques objectives peuvent détecter les tentatives de manipulation tôt."
-    },
-    "metacognitive": {
-      "name": "MetacognitiveVerifier",
-      "shortName": "Métacognitif",
-      "description": "Exige que l'IA pause et vérifie les opérations complexes avant l'exécution. Vérification de sécurité structurelle.",
-      "detail1": "L'IA vérifie elle-même l'alignement, la cohérence, la sécurité avant l'exécution",
-      "detail2": "Portes structurelles de pause et vérification",
-      "detail3": "Vérification sélective (pas constante)",
-      "detail4": "Application architecturale des étapes de réflexion",
-      "promise": "Les portes architecturales visent à appliquer les étapes de vérification."
-    },
-    "deliberation": {
-      "name": "PluralisticDeliberationOrchestrator",
-      "shortName": "Délibération",
-      "description": "Facilite la délibération multi-parties prenantes pour les conflits de valeurs où aucune réponse \"correcte\" unique n'existe.",
-      "detail1": "Coordination non hiérarchique pour les conflits de valeurs",
-      "detail2": "Représentation des perspectives des parties prenantes",
-      "detail3": "Construction de consensus pour les compromis éthiques",
-      "detail4": "Adresse le pluralisme des valeurs dans la sécurité de l'IA",
-      "promise": "Facilite la délibération à travers les perspectives des parties prenantes pour les conflits de valeurs."
-    }
-  },
-  "interactive_exploration": {
-    "badge": "🔍 EXPLORATION INTERACTIVE",
-    "heading": "Voir le framework en action",
-    "intro": "Explorez <strong>171 800+ décisions de gouvernance réelles</strong> issues du déploiement en production. Filtrez par service, niveau de pression et modèles de coordination pour comprendre comment Deep Interlock fonctionne en pratique.",
-    "audit_cta": "Lancer l'explorateur d'audit interactif",
-    "researcher_cta": "Pour les chercheurs →",
-    "footer_note": "Licence Apache 2.0 • Toutes les données anonymisées • Aucune inscription requise"
+    "heading": "Explorer l'architecture",
+    "subtitle": "Des Guardian Agents dans la production aux cinq principes tirés des systèmes vivants.",
+    "btn_village": "Village AI",
+    "btn_research": "Voir la recherche",
+    "btn_docs": "Documentation"
   }
 }

public/locales/mi/architecture.json

@@ -4,295 +4,117 @@
     "current": "Hoahoa whare"
   },
   "hero": {
-    "badge": "🏛️ I hangaia i runga i ngā mātāpono o ngā pūnaha ora",
-    "title": "Ngā Mātāpono Hoahoanga e Rima mō te Haumaru AI",
-    "subtitle": "Kua rarangahia te whakahaere Tractatus ki roto i te hanganga whakaurunga, ehara i te mea kua tāpirihia noa. E rima ngā mātāpono e ārahi ana i te whanaketanga o te anga, i tōna ū ki te kotahitanga, me tōna aukati i te huri huarahi—nā reira he uaua ake ā-hanganga (ahakoa ehara i te mea kāore e taea) te huri mā te whakahau.",
-    "challenge_label": "Te raru:",
-    "challenge_text": "Kāore he paparanga kotahi o te haumaru AI e ranea ana.   Ka āhua whakaritea e te whakangungu whanonga ngā tūāhua, engari ka taea te karo.   Ka herea e te whakatinanatanga hanganga ngā āheinga, engari ka piki ake te kawenga.   Ka whakarato te tirotiro a te tangata i te horopaki ahurea, engari kāore e taea te whakawhānui ki ia whakawhitinga.",
-    "approach_label": "Tō mātou huarahi:",
-    "approach_text": "Te ārai hohonu—ka ārahi te whakangungu whanonga i te āhua tauira, ka herea e te whakatinanatanga hanganga te āheinga, ā, ka whakarato te tirotiro a te tangata i te horopaki ahurea. E toru ngā paparanga, ia paparanga e pono ana ki āna here.",
-    "cta_principles": "Tirohia ngā Mātāpono e Rima",
-    "cta_docs": "Pānuitia ngā tuhinga tautoko"
+    "title": "Whakangao Whakahaere",
+    "subtitle": "Kāore he paparanga kotahi o te haumaru AI e ranea ana. Ka whakamahi a Tractatus <strong>i te ārai hohonu</strong> &mdash; e toru ngā paparanga, ā, e pono ana ia ki ōna here.",
+    "cta_layers": "E toru ngā paparanga",
+    "cta_principles": "Ngā Mātāpono e Rima"
   },
   "defence_in_depth": {
-    "heading": "Ārai Hōhonu: Ngā Papanga Toru o te Whakahaere",
-    "layer1_title": "Papanga 1 — Whakangungu Whanonga",
+    "heading": "Ārai hohonu",
+    "intro": "Ka āhua te whanonga mā te whakangungu.   Ka herea te āheinga e te whakatinanatanga hanganga.   Ka whakarato te tirotiro a te tangata i te horopaki ahurea.   E toru ngā paparanga, he tautoko tētahi ki tētahi, ā, ka whakakī ia paparanga i ngā ngoikoretanga o ērā atu.",
+    "layer1_title": "Whakangungu Whanonga",
     "layer1_role": "He tauira āhua e whakaatu ana i te ahunga ki te whanonga e whakahaerehia ana",
-    "layer1_strength1": "Ka whakaiti i ngā takahi rohe i te puna, i mua i te hiahia kia whakatinanahia i te wā whakahaere.",
-    "layer1_strength2": "Whakaitihia ngā utu whakahaere wā-roa — ka mahi tahi te tauira me te whakahaere, kaua e whawhai ki a ia.",
-    "layer1_strength3": "Ka āhei ki te whakautu matatini, kāore e taea e ngā pūnaha ture-anake.",
+    "layer1_desc": "Ka whakaiti te whakangungu i ngā takahi rohe i te puna, i mua i te hiahia kia whakatinanahia i te wā whakahaere. Ka mahi tahi te tauira me te whakahaere, kaua e whawhai ki a ia. Engari, ka taea te karo i te whakangungu anake mā ngā whakahau whakahē, ā, ka ngoikore i raro i te pēhanga horopaki.",
     "layer1_limitation": "Ka taea te karo mā ngā tono whakahē; ka ngoikore i raro i te pēhanga horopaki.",
-    "layer1_status": "Kua whakamaheretia — whakangungu SLL me BoundaryEnforcer i roto i te poro",
-    "layer2_title": "Papanga Tuarua — Whakakaha Hanganga",
-    "layer2_role": "Ngā here hanganga o waho kāore e taea te karo mā te tono.",
-    "layer2_strength1": "Motuhake i te whakaaro AI — e mahi ana i waho o te mana whakahaere o te tauira",
-    "layer2_strength2": "He ara arotake kāore e taea te whakarerekē, kua penapenahia motuhake i waho atu i te wā whakahaere o te AI.",
-    "layer2_strength3": "Ka hopu i ngā mea kāore e kitea e ngā whakangungu — he kupenga haumaru hanganga mō ngā take pito",
-    "layer2_limitation": "Kāore e taea te aukati i ngā momo hapa katoa; ka tāpiri i te taumahatanga i te wā whakahaere.",
-    "layer2_status": "Kei te whakaputanga — kua whakatinanahia e ono ngā ratonga whakahaere",
-    "layer3_title": "Papanga 3 — Te Aroturuki a te Tangata me te Whakahaere a ngā Kiritaki Noho",
+    "layer1_status": "Kua whakaritea",
+    "layer2_title": "Whakakaha Hanganga",
+    "layer2_role": "Ngā here o waho kāore e taea te karo mā te tono.",
+    "layer2_desc": "E ono ngā ratonga whakahaere e mahi ana i waho o te wā whakahaere AI, ā, kei reira hoki ngā Guardian Agents e whakamana ana i ia whakautu mā te taurite pāngarau, ehara mā te tirotiro whakaputa. Ka penapenahia motuhake ngā ara arotake kāore e taea te whakarerekē. Ka hopu i ngā mea kāore i kitea e te whakangungu.",
+    "layer2_limitation": "Kāore e taea te aukati i ngā momo hapa katoa; ka tāpiri i te taumaha whakahaere i te wā whakahaere.",
+    "layer2_status": "Kei te whakaputa",
+    "layer3_title": "Te Aroturuki a te Tangata me te Whakahaere a ngā Kiritaki Rēti",
     "layer3_role": "Ngā ture tūtohu, ngā tikanga ahurea, me te pikinga ake a te tangata",
-    "layer3_strength1": "E mōhio ana ki te horopaki, e tika ana ki te ahurea — e mārama ana ki ngā uara o te hapori",
-    "layer3_strength2": "Kāwanatanga ā-iwi — ka whakarite e ngā kainoho ō rātou ake ture mā ngā tikanga a Tractatus",
-    "layer3_strength3": "Ko te mana whakamutunga mō ngā uara — ko te tangata e whakatau ana, ko te AI e āwhina ana",
+    "layer3_desc": "Ka whakarite ngā hapori i ā rātou ake ture whakahaere mā ngā tikanga Tractatus.  E mōhio ana ki te horopaki, ā, e hāngai ana ki te ahurea.  Ko te tangata anake te mana whakamutunga mō ngā whakataunga uara.  Ka āwhina te AI, kāore ia e whakatau.",
     "layer3_limitation": "Kāore e taea te whakawhānui ki ia whakawhitinga katoa; e whakawhirinaki ana ki te whai wāhi a te tangata.",
-    "layer3_status": "Kua oti te anga — Ngā ture Tractatus trad_001–032",
-    "insight_quote": "Ka taea e te whakangungu te whakarite kia pai te whanonga o tētahi tauira; ko te hanganga anake e taea ai te aukati i tōna whanonga kino.",
-    "insight_attribution": "— Whakahaere i te wā o te Whakangungu, Rangahau Tractatus",
-    "insight_text": "Ka whakamahi tō mātou huarahi i ngā papa e toru katoa, nā te mea kāore tētahi papa kotahi e ranea. He ārai hōhonu tēnei, ehara i te wāhi ngoikore kotahi.",
-    "metrics_heading": "I ine, ehara i te whakapae",
-    "metrics_intro": "Ko ēnei he oati, ehara i ngā kerēme. Ka whakaputa mātou i ngā hua i runga i te mārama, tae atu ki ngā hapa.",
-    "metric1_name": "Tauine whakawhiti triāhi",
-    "metric1_target": "0 ōrau",
-    "metric1_layer": "Papanga tuarua",
-    "metric2_name": "Te reiti rerenga raraunga o ngā kaipāmu",
-    "metric2_target": "0 ōrau",
-    "metric2_layer": "Papanga 1 me 2",
-    "metric3_name": "Ngā hē ki te ture matua",
-    "metric3_target": "iti iho i te kotahi ōrau",
-    "metric3_layer": "Papanga tuarua me te tuatoru",
-    "metric4_name": "Te tika o te whakahē",
-    "metric4_target": "Iwa tekau mā rima ōrau",
-    "metric4_layer": "Papanga tuatahi",
-    "metric5_name": "Te taumahatanga whakahaere",
-    "metric5_target": "iti iho i te tekau ōrau",
-    "metric5_layer": "Papanga tuarua",
-    "metric6_name": "Kore tairitenga (āhua whānau)",
-    "metric6_target": "Kua aroturukihia",
-    "metric6_layer": "Papanga 1 me 3"
+    "layer3_status": "Kua oti te anga",
+    "insight_quote": "Ka taea e te whakangungu te whakarite kia pai te whanonga o tētahi tauira; ko te hanganga anake e taea ai te whakarite kia uaua ake ā-tinana kia kino tōna whanonga.",
+    "insight_attribution": "Whakahaere i te wā whakangungu, Rangahau Tractatus"
+  },
+  "guardian": {
+    "badge": "Kua whakatūria — Poutū-te-rangi 2026",
+    "heading": "Guardian Agents",
+    "subtitle": "Whakamana me te kore hapa aratau noa. Ehara te kaitirotiro i te kaikōrero anō — he taputapu ine ia.",
+    "intro": "Ko te raru matua o te whakamahi i tētahi AI hei whakamana i tētahi atu: e noho tahi ana ngā pūnaha e rua i te wāhi mātauranga kotahi. He tauira whakaputa e tirotiro ana i tētahi tauira whakaputa, ā, ka pāngia e ngā <strong>momo hapa kotahi</strong>. Ka whakatau ngā Guardian Agents i tēnei mā te mahi i roto i tētahi wāhi tino rerekē.",
+    "phase1_title": "Tātaritanga Puna",
+    "phase1_desc": "Tautuhia ngā whakapae pono i roto i te whakautu AI, ā, rapua ngā rauemi puna pea mai i ngā ihirangi a te hapori.",
+    "phase2_title": "Whakaurunga Ōrite",
+    "phase2_desc": "Te ōritetanga cosine i waenga i ngā whakaurunga kerēme me ngā whakaurunga puna. He ine pāngarau, ehara i te whakamārama. Kāore e pāngia e te whakamatapae.",
+    "phase3_title": "Te Tohu Whakapono",
+    "phase3_desc": "Ka whiwhi ia kerēme i tētahi tohu whakawhirinaki (teitei, waenga, iti, kāore i whakamana) e kitea ana e te kaiwhakamahi. He mārama noa iho.",
+    "phase4_title": "Ako Whakarite",
+    "phase4_desc": "Ka hoki ngā whakatikatika a te kaiwhakahaere ki ngā pae whakamana. Ka ako te pūnaha i ngā whakataunga kounga a te hapori.",
+    "foundations_heading": "Ngā Pūtake Arorau",
+    "foundations_intro": "Ko ēnei kōwhiringa hoahoanga he ū ki ngā ariā, ā, i tono kia puta he whakautu hangarau motuhake.",
+    "foundation1_name": "Wittgenstein",
+    "foundation1_desc": "Me whai paearu ā-waho ngā kēmu reo. Kāore e taea e te AI te whakamana i tōna ake tikanga.",
+    "foundation2_name": "Īhaia Pēnina",
+    "foundation2_desc": "Te kanorau uara. Kāore he mahi whakapai kotahi e hopu i ngā mea e whakanuia ana e ngā hapori.",
+    "foundation3_name": "Elinor Ostrom",
+    "foundation3_desc": "Kaitiakitanga ā-pokapū maha. Ka whakahaere pai e ngā hapori ā rātou rawa tūmatanui.",
+    "foundation4_name": "Te ao Māori",
+    "foundation4_desc": "Kaitiakitanga. Ko te tiakitanga e tohu ana i te haepapa ki te hunga e tiakina ana, ehara i te mana whakahaere ki a rātou.",
+    "cta_paper": "Pānuitia te Puka Rangahau",
+    "cta_production": "Tirohia te hanganga whakaputa →"
   },
   "principles": {
     "heading": "Ngā Mātāpono Hoahoanga e Rima",
-    "subtitle": "Ko ēnei mātāpono, i whakarerekētia mai i ngā mahi a Christopher Alexander mō ngā pūnaha ora, e ārahi ana i te whanaketanga o Tractatus me te pupuri i tōna kotahitanga. Ehara ēnei i te tuhinga—he paearu hoahoa ēnei e whakatinanahia ana mā te hanganga.",
-    "not_separateness": {
-      "title": "Kāore i te Motuhake: Te Whakahaere i te Ara Tino Hira",
-      "principle": "Kua rarangihia te whakahaere ki roto i te hanganga whakaurunga, ehara i te mea kua tāpirihia noa.",
-      "description": "Ka whakahaerehia e ngā ratonga whakahaere Tractatus i roto i te ara whakahaere matua—ka whakamanahia ia mahi i mua i tōna whakahaere. Ehara tēnei i te aroturuki i muri i te mahi; he whakatinanatanga hanganga kāore e taea te karo.",
-      "example_label": "Tauira: Tohu Whakamahinga I mua i te Taputapu",
-      "example": "Ka ngana te AI ki te whakatika i tētahi kōnae, ka mau a PreToolUse hook i mua i te whakatinana. Ka whakamana a BoundaryEnforcer, CrossReferenceValidator me ētahi atu ratonga i te mahi. Mēnā ka aukati tētahi ratonga, kāore rawa e puta te whakatika—kāore e taea ā-hanganga te karo.",
-      "contrast": "Rerekētanga: Ka aroturuki ngā pūnaha whakatutuki ā-ture tāpirihia ngā mahi i muri i tō rātou tū, ā, ka waihanga wehenga i waenga i te whakahaere me te whakatinana. I runga i te ariā, ka taea e tētahi māngai AI te whakaweto i te aroturuki, te whakamahi rānei i ngā āputa. Ka whakakore a Tractatus i taua wehenga."
-    },
-    "deep_interlock": {
-      "title": "Hononga Hōhonu: Ka whakapakari ngā ratonga i a rātou anō",
-      "principle": "He whakahaere whakakotahi, ehara i ngā tirohanga motuhake",
-      "description": "Ehara i te mea ka mahi motuhake ngā ratonga whakahaere e ono; ka whakarite rātou mā te whakau ā-taha. Ka whakapiki ake te pēhanga horopaki teitei i te tirotiro rohe. Ka pā te mau tonu o ngā tohutohu ki te whakau whakawhāiti. Ka whakauru ngā hua o ia ratonga ki ētahi atu, ā, mā te tāpiri tārua ka waihangatia te pakari.",
-      "example_label": "Tauira: Te aitua 27027",
-      "example": "I ngana te AI ki te whakamahi i te tauranga taunoa o te pātengi raraunga ahakoa i tautuhia te tauranga 27027 e te tohutohu manawaroa taumata teitei. I tohu te InstructionPersistenceClassifier i te tohutohu. I kitea e te ContextPressureMonitor te pēhanga 53.5%. I mau e te CrossReferenceValidator te taupatupatu. I aukati te BoundaryEnforcer i te mahi. Nā ngā ratonga e whā e mahi ngātahi ana i aukati i te hapa.",
-      "benefit": "He aha te take: Kāore te whakawhiti-ā-tahi o ngā ratonga e whakararuraru ana i te whakahaere. Me huri te kaiwhakatumatuma i ngā ratonga maha kua whakaritea i te wā kotahi—he tino uaua ake i te whakakore i ngā whakamātautau motuhake."
-    },
-    "gradients": {
-      "title": "Ehara i te rua noa: ngā urupare matatini",
-      "principle": "Ngā taumata kaha, ehara i ngā pana āe/kāo",
-      "description": "Ka whakahaerehia te whakahaere i runga i ngā taumata: NOA → TEITEI → TINO TEITEI → OHOTATA. Ka piki haere te pēhanga horopaki, te pānga haumarutanga, me te mātotoru whakamana i runga i te kaha. E whakaata ana tēnei i te āhua e urutau ai ngā pūnaha ora—ngā urupare āta haere, ehara i te whakawhiti mīhini.",
-      "example_label": "Tauira: Aroturuki i te pēhanga horopaki",
-      "example": "I te pēhanga NORMAL (0–25%), ka haere maeneene ngā mahi auau.  I te pēhanga ELEVATED (25–50%), ka hōhonu ake te whakamana.  I te pēhanga HIGH (50–75%), ka whakaoho ake ngā arotake a te tangata.  I te pēhanga CRITICAL (>75%), ka tūtohu te anga kia kati te wānanga.  Ka ārai te urupare whakawhānui i te ngenge o ngā whakatūpato me ngā hapa tino kino.",
-      "contrast": "Whakatairite: Ka waihanga ngā pūnaha rua 'whakaaetia/ārai' i te ngoikore—ka whakaaetia katoa, kāore rānei he mea e whakaaetia. Ka āhei ngā taumata whakawhānui ki te urutau māori ki ngā taumata mōrearea rerekē."
-    },
-    "structure_preserving": {
-      "title": "Tiaki Hanganga: Haere tonu o te arotake",
-      "principle": "Ka whakapai ake ngā panoni, ā, kāore e pakaru.",
-      "description": "Me tiaki ngā panonitanga anga i te kotahitanga—ka taea tonu te whakamārama i ngā rangitaki arotake, ka tika tonu ngā whakataunga, ka ora tonu te mahara ā-tari i roto i te whanaketanga. Ka taea te pānui i ngā rangitaki putanga 4.2 i roto i te putanga 4.4. He whai tikanga tonu ngā whakataunga arotake i mahia i te ono marama ki muri. Ka pupuri i te hanganga, ka mau tonu te hono puta noa i te wā.",
-      "example_label": "Tauira: Te tāpiri i te kitenga memeha anga",
-      "example": "I te tāpiri i te inst_064 (te kitenga ngaro anga), i aroturuki ia i ngā ratonga e ono katoa, ā, kāore i whakarerekē i ā rātou whakamārama matua. I noho whai mana tonu ngā rangitaki arotake o mua. I whanake te whanonga o ngā ratonga, engari i noho mārama tonu ngā whakataunga o mua. Whakapainga, kāore he pakaru.",
-      "regulatory": "Painga ā-ture: Me whai ara arotake pumau ngā kaiwhakahaere ture. Mā te whanaketanga e tiaki ana i te hanganga ka taea e te anga te urutau, ā, ka mau tonu te haere tonu o te ū ki ngā ture—kāore he take kia whakamāramahia anō ngā whakataunga tawhito i ia putanga."
-    },
-    "living_process": {
-      "title": "Te Huringa Ora: Whanaketanga e hāngai ana ki ngā taunakitanga",
-      "principle": "Ka tipu mai i ngā hē tūturu, ehara i te ariā.",
-      "description": "Ka puta ngā panonitanga anga i te ao tūturu kua kitea, ehara i ngā mahere kua whakaritea i mua. I te kore whakamahinga o ngā ratonga, ka tāpirihia e mātou te kitenga memeha. I te whakaiti a te whakamana kōwhiri i te haruru, ka whakawhanake mātou i ngā paearu whakaoho. Ko te wheako whakahaere tūturu te mea e aki ana i te whanaketanga—ehara i te hanga rongoā mō ngā raru ariā.",
-      "example_label": "Tauira: Aratau Kōwhiringa a te Kaiwhakamana Mātauranga-ā-Hinengaro",
-      "example": "I whakaatu ngā rangitaki arotake i te whakahohe a MetacognitiveVerifier i ngā mahi māmā, ā, i whakaputa haruru.  Kāore i te whakapae mō ngā pae, engari i tātaritia e mātou ngā tauira whakaoho tūturu.  I puta te aratau kōwhiri i ngā raraunga—kia whakamana anake i ngā mahi matatini (3+ whakarerekētanga kōnae, 5+ hikoinga whai muri).  I pai ake te mahinga i runga i ngā taunakitanga, ehara i te whakapae noa.",
-      "contrast": "Whakatairite: Ka whakatau ngā pūnaha kua whakawhanakehia rawa i ngā raruraru i whakaarohia. Ka hanga anake e te tukanga ora ngā mea e whakaatu ana te ao tūturu he mea tika—whai hua, whai painga, e ū ana ki te pono whakahaere."
-    },
-    "together": {
-      "title": "Me pēhea ngā mātāpono e rima e mahi ngātahi ai",
-      "description": "Ehara ēnei mātāpono i te motuhake—he tauira honohono ēnei.   Ko te kore wehewehenga e hiahiatia ana kia tino honohono ngā ratonga.   Ka āhei ngā āputa ki te urutau ā-taiao.   Ko te tukanga ora e aki ana i ngā panonitanga, ā, me tiaki i te hanganga kia mau tonu te kotahitanga.",
-      "flow_1": "Kāore i te wehewehe (whakahaere i te ara tino hira)",
-      "flow_2": "Hononga Hōhonu (ka whakarite ngā ratonga)",
-      "flow_3": "Ngā āhua whakautu āta",
-      "flow_4": "Te Tukanga Ora (whanaketanga e hāngai ana ki ngā taunakitanga)",
-      "flow_5": "Te tiaki hanganga (te haere tonu o te arotake)",
-      "result": "Te Katoa o te Pūnaha"
-    }
+    "subtitle": "I ahu mai i ngā mahi a Christopher Alexander mō ngā pūnaha ora. Ko ēnei <strong>he paearu hoahoa</strong> e whakatinanahia ana mā te hanganga, ehara i te tuhinga.",
+    "p1_title": "Kāore te wehewehe",
+    "p1_principle": "Ko te whakahaere he wāhanga o te ara matua, ehara i te mea kua tāpirihia noa.",
+    "p1_desc": "Ka whakamana ia mahi <strong>i mua i</strong> tōna whakatinana. He whakatinanatanga hanganga tēnei — ka aukati ngā ratonga whakahaere i te ara whakatinana matua, ehara i te aroturuki i muri i te mahi. Me whai tohu whakakapi mārama te whakawhiti, ā, ka tuhia ngā whakakapi katoa.",
+    "p2_title": "Hononga Hōhonu",
+    "p2_principle": "Ka tautoko ngā ratonga i a rātou anō.",
+    "p2_desc": "Ka whakakotahitia ngā ratonga whakahaere mā te whakau ā-taha. Ka whakakaha ake te pēhanga horopaki teitei i te tirotiro rohe. Ka pā te manawanui o ngā tohutohu ki te whakau whakawhānui. Ahakoa ka pakaru tētahi ratonga, kāore e pakaru te whakahaere — me huri noa te kaiwhakatumatuma i <strong>ngā ratonga maha kua whakaritea i te wā kotahi</strong>.",
+    "p3_title": "Ngā āhua whakawhiti, ehara i te rua anake",
+    "p3_principle": "Ngā taumata kaha, ehara i ngā pana āe/kāo",
+    "p3_desc": "Ka whakahaerehia te whakahaere i runga i ngā taumata: NOA, TEITEI, TINO TEITEI, OHOTATA. Ka piki haere te pēhanga horopaki, te pānga haumarutanga, me te mātotoru whakamana i runga i te kaha. Mā te urupare ā-taumata e ārai i te ngenge o ngā whakatūpato me ngā hapa tino kino. Ka urutau āta haere ngā pūnaha ora; ka pakaru ohorere ngā pūnaha miihini.",
+    "p4_title": "E tiaki ana i te hanganga",
+    "p4_principle": "Ka whakapai ake ngā panoni, ā, kāore e pakaru.",
+    "p4_desc": "Me tiaki i te kotahitanga o ngā panoni anga.  Ka noho tonu ngā rangitaki arotake kia taea te whakamārama puta noa i ngā putanga.  Ka noho whai mana tonu ngā whakataunga o mua.  Ka tāpirihia ngā āheinga hou, ā, kāore e whakakorehia ngā rekoata whakahaere o nāianei. <strong> Painga ā-ture:</strong> he ara arotake pumau, kāore e hiahiatia kia whakamāramahia anō ngā whakataunga o mua i ia putanga.",
+    "p5_title": "Tukanga Ora",
+    "p5_principle": "Ka tipu mai i ngā hē tūturu, ehara i te ariā.",
+    "p5_desc": "Ka puta ngā panonitanga anga i te ao tūturu kua kitea, ehara i ngā mahere kua whakaritea i mua. I te wā kāore ngā ratonga i whakamahia, ka tāpirihia te kitenga ngaro. I te wā i puta ai te haruru i te whakamana, ka whanake te aratau kōwhiri mai i ngā tauira whakaoho tūturu. Ko ngā taunakitanga e aki ana i te whanaketanga, ehara i te whakapae.",
+    "together_title": "Me pēhea ngā mātāpono e rima e mahi ngātahi ai",
+    "flow_1": "Kāore i te wehewehe (whakahaere i te ara tino hira)",
+    "flow_2": "Hononga Hōhonu (ka whakarite ngā ratonga)",
+    "flow_3": "Ngā āhua whakautu āta",
+    "flow_4": "Te Tukanga Ora (whanaketanga e hāngai ana ki ngā taunakitanga)",
+    "flow_5": "Te tiaki hanganga (te haere tonu o te arotake)",
+    "flow_result": "Te Katoa o te Pūnaha"
   },
-  "architecture_diagram": {
+  "diagram": {
     "title": "Hoahoa ā-hanganga kāore e whakawhirinaki ki te wā whakahaere",
-    "subtitle": "Ka mahi a Tractatus me ētahi pūnaha AI māngai—pērā i Claude Code, LangChain, AutoGPT, CrewAI, me ngā māngai ritenga. Kei waenga i tō māngai me āna mahi te paparanga whakahaere.",
-    "layer1_title": "1. Papanga Whakahaere Wā-Tūturu a te Āpiha",
-    "layer1_desc": "Tō māngai AI (i runga i tētahi papanga). Ka whakahaere i te whakamahere, te whakaaroaro, me te whakamahi taputapu. Kāore a Tractatus e whai whakaaro ki te whakatinanatanga.",
+    "subtitle": "Ka mahi a Tractatus me <strong>tētahi pūnaha AI whai mahi katoa</strong>. Kei waenga i tō māngai me āna mahi te paparanga whakahaere.",
+    "layer1_title": "1. Wā Whakahaere Agena",
+    "layer1_desc": "Tō māngai AI (i runga i tētahi papanga).   Whakamahere, whakaaroaro, whakamahi taputapu.   Kāore a Tractatus e whai whakaaro ki te whakatinanatanga.",
     "layer2_title": "2. Papanga Whakahaere",
-    "layer2_desc": "E ono ngā ratonga o waho e whakatinana ana i ngā rohe, e whakau ana i ngā mahi, e aroturuki ana i te pēhanga. He uaua ake ā-hanganga kia taea e te AI te karo.",
+    "layer2_desc": "E ono ngā ratonga e whakatinana ana i ngā rohe, e whakamanahia ana ngā mahi, e aroturuki ana i te pēhanga. Ka whakamana ngā Kaihautū Tiaki i ia whakautu. <strong>He uaua ake ā-hanganga kia taea e te AI te karo.</strong>",
     "layer3_title": "3. Rokiroki mau tonu",
-    "layer3_desc": "Ngā rangitaki arotake kāore e taea te whakarerekē, ngā ture whakahaere, me te hītori o ngā tohutohu. Motuhake i te wā whakahaere AI—kāore e taea te whakarerekē e ngā tono."
-  },
-  "services": {
-    "heading": "Ngā Ratonga Whakahaere e ono",
-    "subtitle": "Ka whakatinana ēnei ratonga i ngā mātāpono e rima ki te mahi. Ia ratonga e whakaata ana i te kāore he wehenga (e mahi ana i te ara tino hira), te hononga hohonu (e whakarite tahi ana me ētahi atu), me ngā taumata (ngā urupare e hāngai ana ki te kaha).",
-    "boundary": {
-      "name": "Kaitiaki Rohe",
-      "description": "Ka aukati i te AI kia kaua e whakatau i ngā uara (tūmataitinga, tikanga, aronga rautaki). Me whakaaetanga a te tangata.",
-      "promise": "Tūmanako Tuatahi: Ngā here uara e whakatinanahia ana e ētahi atu—he uaua ake te whakarerekē mā te akiaki."
-    },
-    "instruction": {
-      "name": "Tohutohu—Manawanui—Kaituhi",
-      "description": "Ka rokiroki i ngā tohutohu ki waho me ngā taumata mauroa (TEITEI/WAENGA/ITEI). Ko te whāinga kia whakaiti i te ngaro o ngā tohutohu.",
-      "promise": "Tūmanako Tuatahi: Ngā tohutohu e penapenahia ana ki waho o te AI—he pakari ake ki te whakarerekē horopaki."
-    },
-    "validator": {
-      "name": "Kaitātari Whakataurite",
-      "description": "Ka whakamana i ngā mahi AI i runga i te hītori o ngā tohutohu. Ko te whāinga kia aukati i te whakawhē ā-pateroni kia kore e whakakapi i ngā tohutohu mārama.",
-      "promise": "Tūmanako Tuatahi: Whakamana motuhake—ka tirotirohia ngā kerēme a te AI ki ngā puna o waho."
-    },
-    "pressure": {
-      "name": "Horopaki – Pēhanga – Aroturuki",
-      "description": "E aroturuki ana i te hekenga o te mahi a te AI. Ka whakamōhio atu ina ka whakararuraru te pēhanga horopaki i te kounga.",
-      "promise": "Tūmanako Āmua: Ka taea e ngā ine tūturu te kite wawe i ngā whakamātau whakarerekē."
-    },
-    "metacognitive": {
-      "name": "Kaitātari Whakaaroaro",
-      "description": "Me whakamutu a AI, me whakamana i ngā mahi matatini i mua i te whakatinana. Tirohanga haumaru hanganga.",
-      "promise": "Tūmanako Tuatahi: Ko te whāinga o ngā kuaha hoahoanga kia whakapakari i ngā hipanga whakamana."
-    },
-    "deliberation": {
-      "name": "Kaiwhakahaere Whiriwhiringa Kanorau",
-      "description": "Ka āwhina i ngā whakawhitiwhiti kōrero a ngā kaiwhai pānga maha mō ngā taupatupatu uara. Ka whakarato te AI i te whakahaere, ehara i te mana whakahaere.",
-      "promise": "Tūmanako Tuatahi: Me whai whakatau a te tangata—ka whakamanahia mā te hanganga kia piki haere ngā uara."
-    }
-  },
-  "interactive": {
-    "title": "Tūhura i te hoahoanga ā-whakawhitinga",
-    "subtitle": "Pāwhiria tētahi pūtake ratonga, te pūtake matua rānei, kia kite i ngā pārongo taipitopito mō te āhua o te whakahaere.",
-    "tip_label": "Tohu:",
-    "tip_text": "Pāwhiritia te <span class=\"font-semibold text-cyan-600\">\"T\"</span> kei te pokapū kia kite ai koe me pēhea ngā ratonga katoa e mahi ngātahi ana",
-    "panel_default_title": "Tūhuratia ngā Ratonga Whakahaere",
-    "panel_default_text": "Pāwhiritia tētahi pūtake ratonga i te hoahoa (ngā porowhita tae) rānei te \"T\" pokapū kia mōhio ake ai koe ki te āhua e whakatinana ai a Tractatus i te haumaru AI."
-  },
-  "data_viz": {
-    "heading": "Anga e Mahi Ana",
-    "subtitle": "Ngā whakaaturanga ā-ataata whakauru e whakaatu ana me pēhea e aroturuki, e whakarite hoki ai ngā ratonga whakahaere a Tractatus i ngā whakahaere AI."
-  },
-  "production": {
-    "heading": "Whakatinanatanga Tautuhinga Hanga",
-    "subtitle": "Ka whakatinanahia a Tractatus ki te taiao whakaputa mā te whakamahi i te Claude Code hei wāhi whakahaere mō te māngai. E whakaatu ana tēnei i te whai hua o te anga i roto i te ao tūturu.",
-    "implementation_title": "Waehere a Kōro + Tractatus",
-    "implementation_intro": "Kei te whakamahi tā mātou whakarewatanga whakaputa i te Claude Code hei wā-whakahaere māngai, me te raupaparorohiko whakahaere Tractatus. Ka whakarato tēnei huinga i:",
-    "implementation_results_intro": "Ngā hua i puta i te whakaurunga whakaputa mō te ono marama:",
-    "result1": "95% te mau tonu o ngā tohutohu puta noa i ngā rohe wāhanga",
-    "result2": "Ngā hē paanga ki ngā uara kore i roto i ngā āhuatanga whakamātautau e 127",
-    "result3": "100% te reiti kitenga mō ngā hapa whakatōpū tauira",
-    "result4": "Te utu mahi i raro iho i te 10ms mō te paparanga whakahaere",
-    "disclaimer": "Whakaurunga o tētahi kaiwhakahaere kotahi. Me whai whakamana motuhake, me whakahāngai anō i ngā whakahaere maha.",
-    "testing_title": "Whakamātautau ā-ao tūturu",
-    "testing_text1": "Ehara tēnei i te ariā anake. Kei te rere a Tractatus i te taiao whakaputa, e whakahaere ana i ngā kawenga mahi tūturu, ā, e kitea ana ngā tauira hapa tūturu.",
-    "testing_text2": "E tūmanako ana ngā hua tuatahi—me te aukati i ngā aitua kua tuhia—engari me whakamana motuhake, ā, me whakamātautau whānui ake.",
-    "diagram_link": "Tirohia te Tūtohi Whakatinanatanga Waehere a Claude →"
+    "layer3_desc": "Ngā rangitaki arotake kāore e taea te whakarerekē, ngā ture whakahaere, me te hītori o ngā tohutohu. Motuhake i te wā whakahaere AI — kāore e taea te whakarerekē e ngā tono."
   },
   "limitations": {
     "heading": "Ngā here me te tirohanga pono",
-    "intro": "He mahi i te wāhanga tuatahi tēnei. Ahakoa kua kite mātou i ngā hua tūmanako i tā mātou whakaurunga whakaputa, kāore anō a Tractatus kia whakamātauria i raro i ngā whakamātautau whakatumatuma kaha, i te arotakenga kapa whero rānei.",
-    "quote": "He tino tūmanako ā mātou, engari kei te wāhanga whakawhanaketanga tuatahi tonu tēnei. Ahakoa e kī ana tēnei kua oti katoa te raru, kāore anō kia oti. He roa tonu te huarahi kei mua i a mātou, ā, me whakapau kaha nui rawa atu e ngā kaiwhakawhanake puta noa i te umanga kia taea ai te whakahaere pai i te AI. He tīmatanga noa iho tēnei.",
-    "quote_attribution": "— Kaiārahi o te Kaupapa, anga Tractatus",
+    "intro": "<strong>He mahi i te wāhanga tuatahi tēnei.</strong> He hua whakatenatena i te whakaputanga, engari kāore anō a Tractatus kia whakamātauria i raro i ngā whakamātautau whakataetae mātātoa, kāore hoki i whiwhi arotakenga rōpū whero.",
+    "quote": "He tino tūmanako kei a mātou, engari kei te wāhanga whakawhanaketanga tuatahi tonu tēnei. He roa tonu te huarahi kei mua i a mātou, ā, ka hiahiatia he kaha nunui nā ngā kaiwhakawhanake puta noa i te umanga kia taea ai te whakahaere pai i te AI. He tīmatanga noa iho tēnei.",
+    "quote_attribution": "Tumuaki o te kaupapa, anga Tractatus",
     "known_heading": "Ngā here e mōhiotia ana:",
-    "limitation1": "Kāore he whakamātautau motuhake a te rōpū whero: kāore mātou e mōhio ana me pēhea te pakari o ēnei here ki ngā whakaeke whakataetae kaha.",
-    "limitation2": "Whakamana ā-iti: Ono marama o te whakamahinga whakaputa i runga i tētahi kaupapa kotahi. Me tārua i roto i ngā whakahaere maha.",
-    "limitation3": "Ngā wero whakaurunga: He nui te kaha hangarau e hiahiatia ana kia whakauruhia te whakahaere ki ngā pūnaha o nāianei.",
-    "limitation4": "Ehara i te mea mōhiotia te mahi i te rahi: He here ngā whakamātautau ki ngā whakaurunga mō tētahi māngai anake. Kāore i whakamātauria te whakakotahitanga o ngā māngai maha.",
-    "limitation5": "Te āhua o ngā mōrearea e whanake ana: Ka piki haere ngā pūkenga AI, ka puta ake ētahi huarahi hē hou kāore pea e taea e te hanganga o nāianei te whakatika.",
+    "limitation1": "<strong>Kāore he whakamātautau motuhake a te rōpū whero.</strong> Kāore mātou e mōhio ana me pēhea te pakari o ēnei here ki ngā whakaeke whakataetae kaha.",
+    "limitation2": "<strong>Whakamana ā-iti.</strong>  Whakamahinga whakaputa i runga i tētahi kaupapa kotahi.   Me tārua i roto i ngā whakahaere maha.",
+    "limitation3": "<strong>Ngā wero o te whakaurunga.</strong>  Hei whakauru i te whakahaere ki roto i ngā pūnaha e tū ana, me nui te kaha hangarau.",
+    "limitation4": "<strong>Kāore i mōhiotia te mahinga i te rahi nui.</strong> Kāore anō kia whakamātauria te whakakotahitanga o ngā māngai maha.",
+    "limitation5": "<strong>Te āhua o ngā tūraru e whanake ana.</strong> I te tipu haere o ngā pūkenga AI, ka puta ake ētahi huarahi hē hou kāore pea e taea e te hanganga o nāianei te whakatika.",
     "needs_heading": "He aha tā mātou e hiahiatia ana:",
     "need1": "Ngā kairangahau motuhake hei whakau (rānei hei whakahē) i ā mātou kitenga",
     "need2": "Te arotakenga a te tīma whero hei rapu ngoikoretanga me ngā tikanga whakawhiti",
     "need3": "Ngā whakaurunga whakamātautau maha-rōpū puta noa i ngā rāngai rerekē",
-    "need4": "Te mahi ngātahi puta noa i te umanga mō ngā paerewa me ngā tauira whakahaere",
-    "need5": "Ngā rangahau tauine e ine ana i te whakaheke o ngā aitua me te tātaritanga painga-utu",
-    "conclusion": "He tīmatanga tēnei anga mō te torotoro, ehara i te rongoā kua oti.  Hei whakahaumaru i te AI, me whakapau kaha tonu te umanga katoa—ngā kairangahau, ngā kaiwhakahaere mahi, ngā kaiwhakahaere ture, me ngā kaitohutohu matatika e mahi ngātahi ana."
+    "need4": "Te mahi ngātahi ā-umanga whānui mō ngā paerewa whakahaere",
+    "conclusion": "He tīmatanga tēnei anga, ehara i te rongoā kua oti.   Hei whakahaumaru i te AI, me ū tonu te kaha a te katoa o te umanga."
   },
   "cta": {
-    "heading": "Tūhuratia tētahi huarahi tūmanako mō te haumaru o te AI",
-    "subtitle": "E whakaatu ana te Tractatus me pēhea e taea ai e te whakatinanatanga hanganga te tautoko i te whakangungu whanonga. Ka tono mātou ki ngā kairangahau me ngā kaiwhakahaere kia aromatawai, kia arotake, kia whakawhanake ake i tēnei mahi.",
-    "btn_docs": "Pānuitia ngā tuhinga tautoko",
+    "heading": "Tūhuratia te hoahoanga",
+    "subtitle": "Mai i ngā Agent Guardian kei te hanga, tae noa ki ngā mātāpono e rima i tangohia mai i ngā pūnaha ora.",
+    "btn_village": "Village AI",
     "btn_research": "Tirohia te Rangahau",
-    "btn_implementation": "Aratohu Whakatinana"
-  },
-  "diagram_services": {
-    "overview": {
-      "name": "Papanga Whakahaere o Tractatus",
-      "shortName": "Whakarāpopototanga",
-      "description": "E ono ngā ratonga whakahaere ā-waho e mahi ngātahi ana ki te whakatinana i ngā here haumaru o te AI i waho o te wā whakahaere o te AI.",
-      "detail1": "Ka whakahaere katoa ngā ratonga i waho atu o te AI—nā reira ka uaua ake te whakahaere.",
-      "detail2": "Ka mahi ngātahi te rokiroki whakahau me te whakamana kia aukati i te ngaro o ngā whakahau.",
-      "detail3": "Ka whakakotahitia te whakatinana i ngā rohe me te whiriwhiringa mō ngā whakataunga uara.",
-      "detail4": "Ka whakarerekē aunoa i ngā whakaritenga whakamana mā te aroturuki pēhanga.",
-      "detail5": "Ka whakarite ngā kuaha metakaitarai kia whakatā te AI i mua i ngā mahi tūraru nui.",
-      "detail6": "E aro ana ia ratonga ki tētahi aratau hapa rerekē i roto i te haumaru AI.",
-      "promise": "He whakatinanatanga hanganga ā-waho e uaua ake ana ki te karo i te hanganga i te whakangungu whanonga anake."
-    },
-    "boundary": {
-      "name": "Kaitiaki Rohe",
-      "shortName": "Rohe",
-      "description": "Ka aukati i te AI kia kaua e whakatau i ngā uara (tūmataitinga, tikanga, aronga rautaki). Me whakaaetanga a te tangata.",
-      "detail1": "Ka whakatinana i ngā rohe o Tractatus 12.1–12.7",
-      "detail2": "Hei whakatau i ngā uara i runga i te hanganga, me whai tangata.",
-      "detail3": "Ka aukati i te AI kia kaua e whakatau ā-unoa mō ngā pātai matatika",
-      "detail4": "Whakatinana ā-waho – he uaua ake ki te karo mā te akiaki",
-      "promise": "Ngā here uara e whakatinanahia ana i waho—he uaua ake ki te whakarerekē mā te akiaki."
-    },
-    "instruction": {
-      "name": "Akoranga Manawaroa Kaiwhakarōpū",
-      "shortName": "Tohutohu",
-      "description": "Ka rokiroki i ngā tohutohu ki waho me ngā taumata mauroa (TEITEI/WAEHAE/ITEI). Ko te whāinga kia whakaiti i te ngaro o ngā tohutohu.",
-      "detail1": "Te whakarōpūtanga e hāngai ana ki ngā wāhanga e whā (STR/OPS/TAC/SYS/STO)",
-      "detail2": "Tohu metadata mō te mau tonu o te wā",
-      "detail3": "Tātai i te pae wā (rautaki, whakahaere, rautaki ā-mahi)",
-      "detail4": "Rokiroki ā-waho motuhake i te wā whakahaere AI",
-      "promise": "Ngā tohutohu kua penapenahia ki waho o te AI—he kaha ake ki te aukati i te whakarerekētanga horopaki."
-    },
-    "validator": {
-      "name": "Kaitātari Whakataurite",
-      "shortName": "Kaitātari pono",
-      "description": "Ka whakamana i ngā mahi AI i runga i te hītori o ngā tohutohu. Ko te whāinga kia aukati i te whakawhē o ngā tauira kia kore ai e whakakapi i ngā tohutohu mārama.",
-      "detail1": "Whakatairitehia ngā kerēme AI ki te hītori o ngā tohutohu o waho",
-      "detail2": "Ka kitea ngā whakakapi ā-pateroni o ngā tohutohu whakamahinga mārama",
-      "detail3": "Papanga whakamana motuhake",
-      "detail4": "Ka āwhina ki te aukati i te huringa o ngā tohutohu",
-      "promise": "Whakamana motuhake—ka tirohia ngā kerēme a te AI ki ngā puna o waho."
-    },
-    "pressure": {
-      "name": "Te Kaiwhakahaere Pēhanga Horopaki",
-      "shortName": "Pēhanga",
-      "description": "E aroturuki ana i te hekenga o te mahinga AI. Ka whakamōhio atu ina ka whakararuraru te pēhanga horopaki i te kounga.",
-      "detail1": "E aroturuki ana i te whakamahinga o ngā tohu, te matatini, me ngā reiti hapa",
-      "detail2": "Ka kitea ngā āhuatanga whakahaere kua heke te kounga",
-      "detail3": "Ka whakarerekē i ngā whakaritenga whakamana i raro i te pēhanga",
-      "detail4": "Ngā ine whāinga mō te aroturuki kounga",
-      "promise": "Ka taea e ngā ine tūturu te kite wawe i ngā whakamātau whakarerekē."
-    },
-    "metacognitive": {
-      "name": "Kaitātari Whakaaroaro",
-      "shortName": "Mō te māramatanga ki ngā whakaaro",
-      "description": "Me whakamutu a AI, ā, me whakamana i ngā mahi matatini i mua i te whakatinana. Tirohanga haumaru hanganga.",
-      "detail1": "Ka arotake aunoa te AI i te whakatikatika, te hono, me te haumaru i mua i te whakatinana.",
-      "detail2": "Ngā tatau whakatā me te whakamana hanganga",
-      "detail3": "Whakamana kōwhiri (ehara i te mea mau tonu)",
-      "detail4": "Te whakatinanatanga hanganga o ngā hipanga whakaata",
-      "promise": "Ko te whāinga o ngā kuaha hoahoanga kia whakapakari i ngā hipanga whakamana."
-    },
-    "deliberation": {
-      "name": "Kaiwhakahaere Whiriwhiringa Maha",
-      "shortName": "Whiriwhiringa",
-      "description": "Ka āwhina i te whakawhitiwhiti kōrero a ngā rōpū whai pānga maha mō ngā taupatupatu uara kāore he whakautu kotahi e tika ana.",
-      "detail1": "Te whakakotahitanga kore-tūmataiti mō ngā taupatupatu uara",
-      "detail2": "Te whakaaturanga o ngā tirohanga a ngā kaiwhai pānga",
-      "detail3": "Te hanga whakaaetanga mō ngā whakawhitinga whai tikanga",
-      "detail4": "E aro ana ki te kanorau uara i roto i te haumaru AI",
-      "promise": "Ka āwhina i te whakawhitiwhiti whakaaro puta noa i ngā tirohanga o ngā hunga whai pānga mō ngā taupatupatu uara."
-    }
-  },
-  "interactive_exploration": {
-    "badge": "🔍 RANGAHANGA WHAKAWHITI",
-    "heading": "Tirohia te anga e mahi ana",
-    "intro": "Tūhuratia ngā whakataunga whakahaere tūturu neke atu i te 171,800 i puta i te whakaurunga whakaputa. Tātarihia mā te ratonga, te taumata pēhanga, me ngā tauira whakakotahitanga kia mārama ai koe ki te āhua o te mahi a Deep Interlock i te ao tūturu.",
-    "audit_cta": "Whakarewahia te Kai Torohū Arotake Whakaurunga",
-    "researcher_cta": "Mō ngā Kairangahau →",
-    "footer_note": "He raihana Apache 2.0 • Kua whakakorea ngā ingoa katoa o ngā raraunga • Kāore he rēhitatanga e hiahiatia"
+    "btn_docs": "Tuhipoka"
   }
-}
+}

src/utils/document-section-parser.js

@@ -3,6 +3,8 @@
  * Analyzes markdown documents and creates card-based sections
  */
 
+const marked = require('marked');
+
 /**
  * Parse document into sections based on H2 headings
  */
@@ -36,6 +38,7 @@ function parseDocumentSections(markdown, contentHtml) {
       // Save previous section if exists
       if (currentSection) {
         currentSection.content = sectionContent.join('\n').trim();
+        currentSection.content_html = marked.parse(currentSection.content);
         currentSection.excerpt = extractExcerpt(currentSection.content);
         currentSection.readingTime = estimateReadingTime(currentSection.content);
         currentSection.technicalLevel = detectTechnicalLevel(currentSection.content);
@@ -77,6 +80,7 @@ function parseDocumentSections(markdown, contentHtml) {
   // Save last section
   if (currentSection && sectionContent.length > 0) {
     currentSection.content = sectionContent.join('\n').trim();
+    currentSection.content_html = marked.parse(currentSection.content);
     currentSection.excerpt = extractExcerpt(currentSection.content);
     currentSection.readingTime = estimateReadingTime(currentSection.content);
     currentSection.technicalLevel = detectTechnicalLevel(currentSection.content);