Semplifica: CLI a due comandi, moduli piatti, solo modelli usati; test unitari su segnale sintetico

- rimossi scripts/, stadi.py, docs/USO.md, modelli non usati, partenze casuali, output ridondanti
- uscita unica (report.md con grafici per dominio, risultati.json, proposta.png)
- test: unitari su segnale sintetico, integrazione su dati/gen_*.csv (saltati se mancano)

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5.5 <noreply@anthropic.com>

tests/conftest.py

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+"""Fixture comuni: configurazione, segnale sintetico (verità nota) e CSV generati da gen_data (se presenti)."""
+
+from pathlib import Path
+
+import numpy as np
+import pytest
+
+from fitseg import config
+
+RADICE = Path(__file__).parent.parent
+SEEDS = [1, 2, 3]
+
+# verità del segnale sintetico
+TAU, T_AMB = 16.0, 23.0
+GRADINI = [(15.0, 80.0), (18.0, 70.0), (22.0, 60.0)]  # (istante [s], ampiezza [°C])
+
+
+@pytest.fixture(scope="session")
+def cfg():
+    return config.leggi(RADICE / "config.toml")
+
+
+def segnale(rumore=0.1, seed=0, gradini=GRADINI, durata=120.0, dt=0.15):
+    """T(t) = ambiente + Σ ampiezza·exp(−(t−t_j)/τ) per t ≥ t_j, più rumore gaussiano: nessun disturbo a salto."""
+    rng = np.random.default_rng(seed)
+    t = np.arange(dt, durata, dt)
+    x = sum(a * np.exp(-(t - tj) / TAU) * (t >= tj) for tj, a in gradini) if gradini else np.zeros_like(t)
+    T = T_AMB + x + rumore * rng.standard_normal(len(t))
+    return t, {"T_C": T, "dT_C": T - T_AMB}
+
+
+@pytest.fixture(scope="session")
+def sintetico():
+    return segnale()
+
+
+@pytest.fixture(params=SEEDS)
+def csv_gen(request):
+    """CSV prodotto da gen_data per il seed; il test è saltato se il file non c'è (dati/ non è in git)."""
+    percorso = RADICE / f"dati/gen_{request.param}.csv"
+    if not percorso.exists():
+        pytest.skip(f"{percorso} assente: rigenera con gen_data (vedi README)")
+    return percorso