Sei un progettista di strumenti interattivi per prodotti di benessere
venduti online in Italia, nel rispetto di AGCM e delle policy delle
aziende di vendita diretta.
Vendo [prodotto] di [nome azienda] a [persona]. Angolo validato: [angolo].
La mia Compliance Card dice: [cosa posso dire, sconti sì/no, premi referral sì/no].

Proponi 3 strumenti tra: quiz di valutazione (8 domande → 3 profili),
calcolatore (numeri → risultato), face scan benessere in-browser
(solo intrattenimento, nessun salvataggio), generatore referenze.

Per ognuno:
1. Nome e domanda-gancio (max 8 parole).
2. Meccanismo: cosa inserisce la persona, cosa riceve subito,
   cosa riceve via email dopo il contatto.
3. I 3 risultati possibili con un consiglio di routine secondo etichetta,
   senza diagnosi né promesse.
4. Il rischio di compliance principale e come lo neutralizzo.
5. Tempo di costruzione stimato con Claude Code e cosa preparare.

Vincoli: nessuno raccoglie o deduce dati sanitari (peso, patologie,
farmaci, gravidanza); nessun risultato suona come diagnosi o promessa;
nessun riferimento a guadagni. Chiudi con la tabella:
strumento → tag source → tema delle 3 email dedicate.

Sei un esperto di quiz di profilazione per prodotti di benessere, attento
ad AGCM e GDPR art. 9 (nessun dato sulla salute).
Quiz: "[domanda-gancio]" per [prodotto] di [nome azienda], rivolto a [persona].
Uso secondo etichetta: [uso da etichetta]. Varianti: [varianti prodotto].

Produci:
1. 3 profili di routine (non di persona, non di salute): nome breve,
   2 frasi, variante consigliata e modo d'uso secondo etichetta, un
   consiglio pratico che non richiede il prodotto.
2. 8 domande a scelta multipla, 3-4 risposte ciascuna; ogni risposta dà
   0-3 punti a ciascun profilo (matrice esplicita). Temi: abitudini, orari,
   spazi, preferenze sensoriali, contesto, tempo, esperienza precedente,
   ostacolo principale. VIETATO: sonno come problema, stress come
   condizione, dolori, peso, patologie, farmaci, gravidanza, diete.
3. Regola di calcolo: somma per profilo, vince il massimo; parità risolta
   con le domande 1, 3, 5. Un esempio numerico.
4. Pagina risultato per profilo (120-160 parole): titolo "Il tuo profilo: …",
   routine in 3 passi, dove entra [prodotto] secondo etichetta, la frase
   obbligatoria "Questo quiz è uno strumento educativo e di intrattenimento:
   non è una valutazione medica né un consiglio sanitario.", CTA
   "Ricevi la routine completa via email".
5. Testi del form: campi, checkbox consenso email (obbligatoria) e SMS
   (facoltativa), riga privacy, bottone. 6. Schermata di ringraziamento.

Formato: JSON valido con chiavi profili, domande, regola, risultati,
form, grazie; poi una tabella leggibile delle 8 domande.

Nel repo nm-os/ (Express con POST /api/lead che accetta { nome, email, phone,
email_consent, sms_consent, source, risposte, referral_code, event_id })
crea public/quiz.html: single-file, CSS e JS inline, font Google Unbounded /
Inter / JetBrains Mono, nessuna libreria. Metti il JSON dei contenuti in una
costante QUIZ in cima allo script.

Design System: sfondo #05060A, card #0C0E16, bordi rgba(255,255,255,.08),
testo #F5F7FA, accento lime #C8FF00 (bottoni pill, testo scuro), violet
#8B5CF6 per barra di avanzamento e badge profilo, radius 16px, fade-up 400ms.
Mobile-first, max-width 640px, touch target ≥ 44px.

Flusso: intro con la domanda-gancio, "8 domande · 2 minuti", bottone Inizia
e la riga "Strumento educativo e di intrattenimento, non una valutazione
medica" → una domanda per schermata, barra "N di 8", avanzamento 300 ms
dopo la scelta, Indietro → profilo calcolato con la regola, risposte in
sessionStorage (mai localStorage, mai cookie) → risultato con badge, testo,
3 passi, box disclaimer ben visibile, form (nome, email, telefono facoltativo,
consenso email obbligatorio, SMS facoltativo, link privacy [URL privacy]) →
grazie.

Invio: fetch POST /api/lead con { nome, email, phone, email_consent: true,
sms_consent, source: "quiz", risposte: { profilo, d1…d8 }, referral_code
dal parametro ?ref, event_id: UUID }. Bottone "Invio…" durante la richiesta;
errore in italiano senza perdere i dati.
Tracking solo se le funzioni esistono: fbq trackCustom "QuizStart" e
"QuizComplete", fbq track "Lead" con eventID = event_id, gtag "quiz_complete"
e "generate_lead". Costanti META_PIXEL_ID e GA4_ID in cima, vuote = nessuno script.
Accessibilità: focus visibile, aria-live, tasti 1-4. Aggiungi in server.js
la route GET /quiz. Alla fine dimmi come testare in locale.

[INCOLLA QUI IL JSON DEI CONTENUTI]

Nel repo nm-os/ crea public/scan.html: app "Face scan benessere" single-file,
Design System scuro (lime #C8FF00 bottoni, orange #FF6B35 box disclaimer,
violet #8B5CF6 barre indicatori). Nessuna libreria oltre MediaPipe.

Vincoli di privacy NON negoziabili (verificali e scrivili in un commento
in cima al file):
- nessuna immagine, frame, canvas, blob o landmark viene inviato a nessun
  server: l'unica fetch del file è POST /api/lead con testo (nome, email,
  phone, consensi, source "facescan", risultato { profilo, 3 interi }, event_id);
- nessun salvataggio persistente: niente localStorage, IndexedDB, cookie;
  lo stream viene fermato con getTracks().forEach(stop) PRIMA del risultato;
- la camera si attiva SOLO dopo il click su "Accetto e attivo la camera" in
  una schermata di consenso con: 4 righe su cosa succede, il box disclaimer
  "Questo strumento è un gioco educativo sul benessere: non è uno strumento
  medico né diagnostico, non analizza la salute della pelle né alcuna
  condizione. I valori mostrati sono stime di espressioni facciali e non
  hanno valore sanitario.", link privacy [URL privacy], checkbox obbligatoria;
- bottone "Cancella tutto" sempre visibile: ferma la camera, azzera le
  variabili, svuota sessionStorage, ricarica la pagina.

Tecnica: MediaPipe Face Landmarker via ES module da
https://cdn.jsdelivr.net/npm/@mediapipe/tasks-vision@0.10.14,
outputFaceBlendshapes true, runningMode VIDEO, ~150 frame (5 s) con contatore;
se getUserMedia fallisce o il modulo non carica in 10 s → link alla versione
questionario /scan-questionario.
Indicatori, tutti con "percepito/a" nel nome: stanchezza (eyeSquint, eyeBlink),
tensione (browDown, browInnerUp), relax (mouthSmile, jawOpen). 0-100, barre
animate. Profilo dal massimo: "Serale lenta", "Serale in 10 minuti",
"Serale energia": 80-120 parole con rituale in 3 passi che cita [prodotto]
secondo etichetta ([uso da etichetta]) e la frase "Risultato a scopo di
intrattenimento: non è una valutazione della tua salute."
Poi form (consenso email obbligatorio, SMS facoltativo, privacy), invio a
/api/lead, tracking condizionale (ScanComplete, Lead con eventID). In
server.js: route GET /scan con header Content-Security-Policy: default-src
'self'; script-src 'self' 'unsafe-inline' https://cdn.jsdelivr.net;
connect-src 'self' https://cdn.jsdelivr.net https://storage.googleapis.com;
img-src 'self' data: blob:; media-src 'self' blob:; worker-src 'self' blob:.
Alla fine elenca i 5 controlli fatti per provare che nessun dato del volto
lascia il browser (incluso: "fetch(" compare una sola volta).

Nel repo nm-os/ (Express, Postgres via DATABASE_URL oppure data/referrals.json
con scrittura atomica, basicAuth già presente, POST /api/lead che salva
referral_code) costruisci il generatore referenze:

1. Tabelle referrals (codice unico, nome, email facoltativa, created_at) e
   referral_clicks (codice, ip_hash, user_agent troncato, created_at).
2. POST /api/ref: { nome 2-40 caratteri } → codice = 5 lettere del nome
   maiuscole + "-" + 4 caratteri casuali (crypto). Rate limit 10/ora per IP.
3. GET /r/:codice: registra il click con ip_hash = sha256(ip + REF_SALT),
   mai l'IP in chiaro; cookie "ref" 30 giorni SameSite=Lax; redirect 302 a
   "/?ref=CODICE" (o REF_LANDING_PATH, es. "/calc").
4. In POST /api/lead: referral_code = body o cookie; valida che esista.
5. GET /api/ref/:codice/stats → { click, lead, ultimo_click }, senza dati
   personali. GET /api/ref/stats (basicAuth) → tutti i codici, filtro periodo.
6. public/ref.html: titolo "Condividi [prodotto] con chi vuoi bene", campo
   nome, bottone "Crea il mio link"; risultato con link in JetBrains Mono,
   "Copia", "Condividi su WhatsApp" (messaggio senza promesse né prezzi),
   "Scarica la card": canvas 1080×1080, sfondo #05060A, gradiente
   violet→lime, nome, brand, link, riga "Incaricato/a indipendente
   [nome azienda]". Box riconoscimento con testo da REF_REWARD_TEXT (se vuoto,
   il box non appare). Link a /ref/regolamento e alla privacy.
7. public/ref-dashboard.html su GET /ref/dashboard (basicAuth): nome, codice,
   click, contatti, tasso, filtro periodo. Nessun dato personale.
Vincoli: query parametrizzate, niente IP in chiaro, testi in italiano scritti
per intero, nessuna promessa di premi in denaro nel codice o nei testi.

Nel repo nm-os/ crea public/calc.html: calcolatore "[domanda-gancio, es.
Quanto ti costa davvero il pranzo in ufficio?]" per [prodotto] di [nome azienda].
Single-file, Design System scuro (lime bottoni, violet slider, JetBrains Mono
per i numeri), mobile-first, nessuna libreria.

Input con slider e valore visibile: [input 1, es. giorni a settimana fuori
0-5] · [input 2, es. spesa media a pranzo 3-15 €] · [input 3 facoltativo,
es. minuti in fila 0-30]. Nessun input su peso, calorie, salute.

Calcolo in una funzione calcola() con le formule esplicite in commento:
[formule, es. spesa mese = giorni × spesa × 4,33; anno = mese × 12;
confronto = giorni × PREZZO_PORZIONE × 4,33 con PREZZO_PORZIONE dal listino
in una costante in cima]. Risultato aggiornato in tempo reale, numero
grande animato, e una riga di confronto scritta così: "Con [giorni] giorni
a settimana a circa [prezzo] € a porzione, la spesa stimata sarebbe [X] €
al mese (esempio, prezzo di listino)". Mai la parola "risparmi" come
promessa. Sotto, la frase di legge: "[claim di legge, es. Sostituisce un
pasto nel contesto di una dieta ipocalorica]".

Poi il form (nome, email, consenso email obbligatorio, SMS facoltativo,
link privacy [URL privacy]) e invio POST /api/lead con { nome, email,
email_consent: true, sms_consent, source: "calcolatore", risposte: { input
e risultato }, referral_code da ?ref o cookie, event_id }. Tracking
condizionale: fbq trackCustom "CalcComplete", fbq track "Lead" con eventID,
gtag "calc_complete" e "generate_lead". Route GET /calc in server.js.
Tutti i testi in italiano scritti per intero. Alla fine: come testare in
locale e 3 combinazioni di input con il risultato atteso.