backend/scripts/golden_v5_dataset.json

{
  "version": "v5.0-golden",
  "description": "Golden Dataset for Faza 4 Production Readiness v5.0: 52+ realistic Polish SME grant scenarios with company profiles, expected programs, citation expectations and trap scenarios. Used by v5_readiness_test.py harness for citation_faithfulness, trap_precision, no_hallucination_rate, resume_success, trust_score_avg.",
  "created": "2026-05-31",
  "num_cases": 52,
  "cases": [
    {
      "id": "case_001",
      "company_profile": {
        "name": "InnoTech AI Sp. z o.o.",
        "nip": "7012345678",
        "krs": "0000456789",
        "pkd": ["62.01.Z", "72.19.Z", "62.09.Z"],
        "employees": 18,
        "revenue_pln": 4200000,
        "voivodeship": "mazowieckie",
        "legal_form": "sp. z o.o.",
        "msp_status": "male",
        "years_operating": 5,
        "has_rnd_dept": true,
        "export_revenue_pct": 12,
        "prior_grants": ["PARP 2022 digital"],
        "description": "Firma IT rozwijająca moduły AI do optymalizacji produkcji. Chce wdrożyć R&D nad nowym algorytmem ML dla predykcji awarii w przemyśle."
      },
      "expected_top_programs": ["FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "PARP_SMART_2025", "NCBR_Szybka_Sciezka"],
      "citation_expectations": [
        "koszty personelu badawczo-rozwojowego są kwalifikowalne",
        "intensywność pomocy dla MŚP do 80% kosztów kwalifikowalnych w regionach mniej rozwiniętych",
        "wymagane jest prowadzenie prac B+R zgodnie z definicją w regulaminie"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "nie kwalifikuje się wynagrodzenie członków zarządu jako koszty personelu B+R bez udokumentowanego czasu pracy badawczej",
        "ryzyko podwójnego finansowania jeśli część prac była finansowana z poprzedniego PARP"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.72,
      "expected_traps_high_risk": ["ineligible_personnel", "double_financing"],
      "sector": "IT_RnD",
      "aid_intensity_region": "mazowieckie",
      "test_tags": ["rnd", "ai", "parp_feng"]
    },
    {
      "id": "case_002",
      "company_profile": {
        "name": "EcoPack Polska Sp. z o.o.",
        "nip": "5278901234",
        "pkd": ["17.21.Z", "22.22.Z"],
        "employees": 47,
        "revenue_pln": 18500000,
        "voivodeship": "śląskie",
        "msp_status": "srednie",
        "years_operating": 12,
        "has_rnd_dept": false,
        "export_revenue_pct": 35,
        "prior_grants": [],
        "description": "Producent opakowań z tworzyw sztucznych. Planuje inwestycję w linię do produkcji opakowań biodegradowalnych z recyklingu. Modernizacja parku maszynowego + szkolenie personelu."
      },
      "expected_top_programs": ["FENG_2.1_Zielona_Transformacja", "PARP_Inwestycje_MSP", "BGK_Gwarancje"],
      "citation_expectations": [
        "koszty zakupu maszyn i urządzeń są kwalifikowalne pod warunkiem spełnienia kryteriów efektywności energetycznej",
        "wkład własny beneficjenta minimum 30% dla średnich przedsiębiorstw"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "niekwalifikowalne koszty zakupu samochodów osobowych dla kadry zarządzającej",
        "ryzyko przekroczenia intensywności pomocy publicznej przy kumulacji z innymi instrumentami"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.68,
      "expected_traps_high_risk": ["aid_intensity_exceeded", "ineligible_personnel"],
      "sector": "manufacturing_green",
      "aid_intensity_region": "slaskie",
      "test_tags": ["green", "investment", "parp"]
    },
    {
      "id": "case_003",
      "company_profile": {
        "name": "BioMed Solutions s.c.",
        "nip": "9661122334",
        "pkd": ["72.11.Z", "21.20.Z"],
        "employees": 9,
        "revenue_pln": 980000,
        "voivodeship": "małopolskie",
        "msp_status": "mikro",
        "years_operating": 3,
        "has_rnd_dept": true,
        "export_revenue_pct": 0,
        "prior_grants": [],
        "description": "Mikroprzedsiębiorstwo biotechnologiczne pracujące nad nowatorskim testem diagnostycznym na bazie biomarkerów. Wymaga finansowania prac laboratoryjnych i certyfikacji."
      },
      "expected_top_programs": ["NCBR_Biotechnologia", "FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "PARP_Start"],
      "citation_expectations": [
        "koszty badań laboratoryjnych i materiałów zużywalnych kwalifikowalne w ramach prac rozwojowych",
        "wymagana ochrona własności intelektualnej rezultatów projektu"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "dnsh_overclaim - nie można twierdzić zero wpływu na środowisko bez analizy cyklu życia",
        "ip_ownership_mismatch jeśli podwykonawcy akademiccy roszczą prawa do patentu"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.75,
      "expected_traps_high_risk": ["dnsh_overclaim", "ip_ownership_mismatch"],
      "sector": "biotech_rnd",
      "aid_intensity_region": "malopolskie",
      "test_tags": ["rnd", "ncbr", "micro"]
    },
    {
      "id": "case_004",
      "company_profile": {
        "name": "AgroMech Mazury Sp. z o.o.",
        "nip": "7390011223",
        "pkd": ["28.30.Z", "01.61.Z"],
        "employees": 32,
        "revenue_pln": 11200000,
        "voivodeship": "warmińsko-mazurskie",
        "msp_status": "srednie",
        "years_operating": 8,
        "has_rnd_dept": true,
        "export_revenue_pct": 8,
        "prior_grants": ["ARiMR 2021 modernizacja"],
        "description": "Producent maszyn rolniczych. Chce rozwinąć prototyp autonomicznego opryskiwacza precyzyjnego z sensorami IoT. Projekt B+R + wdrożenie pilotażowe u rolników."
      },
      "expected_top_programs": ["FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "NCBR_Sektor_Rolny", "ARiMR_Innowacje"],
      "citation_expectations": [
        "kwalifikowalne koszty prototypowania i testów polowych",
        "beneficjent musi mieć status MŚP potwierdzony na dzień składania wniosku"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "deadline_mismatch - harmonogram testów nie może wykraczać poza okres realizacji naboru",
        "double_financing - poprzednia modernizacja z ARiMR może kolidować z nowymi kosztami"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.70,
      "expected_traps_high_risk": ["deadline_mismatch", "double_financing"],
      "sector": "agri_machinery",
      "aid_intensity_region": "warminsko_mazurskie",
      "test_tags": ["rnd", "agri", "arimr"]
    },
    {
      "id": "case_005",
      "company_profile": {
        "name": "SolarTech Podlasie",
        "nip": "5423344556",
        "pkd": ["27.12.Z", "43.21.Z"],
        "employees": 14,
        "revenue_pln": 3100000,
        "voivodeship": "podlaskie",
        "msp_status": "male",
        "years_operating": 6,
        "has_rnd_dept": false,
        "export_revenue_pct": 5,
        "prior_grants": [],
        "description": "Instalator systemów fotowoltaicznych i pomp ciepła. Planuje uruchomienie własnego działu R&D do opracowania hybrydowych rozwiązań magazynowania energii dedykowanych dla gospodarstw rolnych."
      },
      "expected_top_programs": ["FENG_2.1_Zielona_Transformacja", "PARP_Efektywnosc_Energetyczna", "NFOŚiGW"],
      "citation_expectations": [
        "wydatki na prace rozwojowe w zakresie OZE kwalifikowalne",
        "wysoka intensywność pomocy w województwach Polski Wschodniej"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "geographic_ineligibility - niektóre komponenty muszą pochodzić z UE",
        "budget_structure_trap - zawyżanie kosztów pośrednich ponad limity regulaminu"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.65,
      "expected_traps_high_risk": ["geographic_ineligibility", "budget_structure_trap"],
      "sector": "renewables",
      "aid_intensity_region": "podlaskie",
      "test_tags": ["green", "energy", "parp"]
    },
    {
      "id": "case_006",
      "company_profile": {
        "name": "MedExport Global Sp. z o.o.",
        "nip": "8135566778",
        "pkd": ["46.46.Z", "21.10.Z"],
        "employees": 28,
        "revenue_pln": 9500000,
        "voivodeship": "dolnośląskie",
        "msp_status": "male",
        "years_operating": 9,
        "has_rnd_dept": true,
        "export_revenue_pct": 62,
        "prior_grants": ["PARP Go_Global 2023"],
        "description": "Producent suplementów i wyrobów medycznych. Chce wejść na rynki azjatyckie - certyfikacja CE + FDA, udział w targach, adaptacja produktów, kampania marketingowa B2B."
      },
      "expected_top_programs": ["PARP_Go_Global", "PARP_Eksport_MSP", "BGK_Eksport"],
      "citation_expectations": [
        "koszty certyfikacji zagranicznych i udziału w targach międzynarodowych kwalifikowalne",
        "wymagany plan ekspansji z analizą rynku docelowego"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "cumulation_violation - poprzedni PARP Go_Global może ograniczać nową pulę",
        "rodo_data_leak - przetwarzanie danych klientów zagranicznych bez odpowiednich klauzul"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.71,
      "expected_traps_high_risk": ["cumulation_violation", "rodo_data_leak"],
      "sector": "pharma_export",
      "aid_intensity_region": "dolnoslaskie",
      "test_tags": ["export", "parp", "international"]
    },
    {
      "id": "case_007",
      "company_profile": {
        "name": "Kreatywna Pracownia Anna Kowalska",
        "nip": "6765432109",
        "pkd": ["74.10.Z", "90.03.Z"],
        "employees": 3,
        "revenue_pln": 420000,
        "voivodeship": "lubelskie",
        "msp_status": "mikro",
        "years_operating": 7,
        "has_rnd_dept": false,
        "export_revenue_pct": 18,
        "prior_grants": [],
        "description": "Jednoosobowa działalność projektanta graficznego i ilustratora. Chce rozwinąć studio animacji 3D dla branży edukacyjnej i wydawniczej z elementami AI wspomagającym tworzenie treści."
      },
      "expected_top_programs": ["PARP_Kreatywna_Europa", "FENG_Kultura_Cyfrowa", "KPO_Kultura"],
      "citation_expectations": [
        "wsparcie dla sektora kreatywnego i cyfrowego w ramach FENG i KPO",
        "kwalifikowalne koszty oprogramowania i licencji specjalistycznych"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "ineligible_personnel - właściciel nie może rozliczać 100% swojego czasu jako B+R bez ewidencji",
        "aid_intensity_exceeded - dla mikro w lubelskim max 80-85% ale z limitem de minimis"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.60,
      "expected_traps_high_risk": ["ineligible_personnel", "aid_intensity_exceeded"],
      "sector": "creative_digital",
      "aid_intensity_region": "lubelskie",
      "test_tags": ["micro", "creative", "kpo"]
    },
    {
      "id": "case_008",
      "company_profile": {
        "name": "PrecisionParts S.A.",
        "nip": "6290012345",
        "pkd": ["25.62.Z", "28.41.Z"],
        "employees": 85,
        "revenue_pln": 42000000,
        "voivodeship": "śląskie",
        "msp_status": "srednie",
        "years_operating": 18,
        "has_rnd_dept": true,
        "export_revenue_pct": 48,
        "prior_grants": ["FENG 2022 automatyzacja"],
        "description": "Producent precyzyjnych części metalowych dla automotive i lotnictwa. Inwestycja w centrum badawczo-rozwojowe + robotyzacja linii produkcyjnej + systemy Industry 4.0."
      },
      "expected_top_programs": ["FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "FENG_2.2_Cyfryzacja", "NCBR_Automotive"],
      "citation_expectations": [
        "koszty robotów i linii automatycznych kwalifikowalne przy spełnieniu wskaźników efektywności",
        "obowiązkowa analiza DNSH dla projektów inwestycyjnych"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "dnsh_overclaim - automatyzacja musi wykazać redukcję emisji nie tylko deklarację",
        "double_financing - poprzedni FENG na automatyzację może wykluczać podobne koszty"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.73,
      "expected_traps_high_risk": ["dnsh_overclaim", "double_financing"],
      "sector": "automotive_industry40",
      "aid_intensity_region": "slaskie",
      "test_tags": ["industry4", "feng", "large_msp"]
    },
    {
      "id": "case_009",
      "company_profile": {
        "name": "Nordic Foods Sp. z o.o.",
        "nip": "5567890123",
        "pkd": ["10.71.Z", "10.89.Z"],
        "employees": 55,
        "revenue_pln": 26700000,
        "voivodeship": "pomorskie",
        "msp_status": "srednie",
        "years_operating": 11,
        "has_rnd_dept": true,
        "export_revenue_pct": 29,
        "prior_grants": [],
        "description": "Przetwórca żywności ekologicznej. Projekt: opracowanie i wdrożenie nowej linii produktów bezglutenowych z innowacyjną technologią pakowania aktywnego wydłużającego shelf-life. B+R + inwestycja."
      },
      "expected_top_programs": ["PARP_SMART_2025", "FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "ARiMR_Żywność"],
      "citation_expectations": [
        "koszty prac B+R nad nowymi produktami żywnościowymi kwalifikowalne",
        "wymagane certyfikaty ekologiczne i analizy bezpieczeństwa żywności"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "ineligible_personnel - nie można wliczać marketingowców do personelu B+R",
        "geographic_ineligibility - niektóre surowce muszą pochodzić z określonych obszarów"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.69,
      "expected_traps_high_risk": ["ineligible_personnel"],
      "sector": "food_processing",
      "aid_intensity_region": "pomorskie",
      "test_tags": ["food", "rnd", "parp"]
    },
    {
      "id": "case_010",
      "company_profile": {
        "name": "CloudSecure IT",
        "nip": "8945566778",
        "pkd": ["62.01.Z", "62.03.Z"],
        "employees": 7,
        "revenue_pln": 1450000,
        "voivodeship": "łódzkie",
        "msp_status": "mikro",
        "years_operating": 2,
        "has_rnd_dept": true,
        "export_revenue_pct": 40,
        "prior_grants": [],
        "description": "Młoda firma SaaS specjalizująca się w cyberbezpieczeństwie dla MŚP. Rozwija platformę z AI do detekcji anomalii w ruchu sieciowym. Potrzebuje finansowania na dalsze R&D, hiring data scientists i certyfikację ISO 27001."
      },
      "expected_top_programs": ["FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "PARP_Start_Innowacje", "KPO_Cyfryzacja"],
      "citation_expectations": [
        "wysokie dofinansowanie na B+R w zakresie technologii cyfrowych i cyber",
        "kwalifikowalne koszty certyfikacji i szkoleń personelu technicznego"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "rodo_data_leak - przetwarzanie danych klientów testowych musi mieć podstawę prawną",
        "aid_intensity_exceeded - dla mikro firmy w łódzkim limity de minimis + FENG"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.74,
      "expected_traps_high_risk": ["rodo_data_leak", "aid_intensity_exceeded"],
      "sector": "cybersecurity_saas",
      "aid_intensity_region": "lodzkie",
      "test_tags": ["cyber", "saas", "micro_rnd"]
    },
    {
      "id": "case_011",
      "company_profile": {
        "name": "GreenBuild Konstrukcje",
        "nip": "7771122334",
        "pkd": ["41.20.Z", "43.99.Z"],
        "employees": 22,
        "revenue_pln": 5800000,
        "voivodeship": "podkarpackie",
        "msp_status": "male",
        "years_operating": 6,
        "has_rnd_dept": false,
        "export_revenue_pct": 0,
        "prior_grants": [],
        "description": "Firma budowlana specjalizująca się w domach energooszczędnych. Chce wdrożyć system prefabrykacji modułowej z materiałów z recyklingu i pompami ciepła zintegrowanymi. Inwestycja w halę produkcyjną + R&D prototypów."
      },
      "expected_top_programs": ["FENG_2.1_Zielona_Transformacja", "BGK_Energooszczedne", "KPO_Zielona"],
      "citation_expectations": [
        "koszty budowy/modernizacji hal produkcyjnych z kryteriami niskoemisyjnymi kwalifikowalne",
        "Polska Wschodnia - wyższa intensywność pomocy"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "budget_structure_trap - koszty ogólne budowy nie mogą przekraczać limitów kosztów pośrednich",
        "geographic_ineligibility - dostawcy materiałów muszą spełniać kryteria pochodzenia"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.67,
      "expected_traps_high_risk": ["budget_structure_trap"],
      "sector": "construction_green",
      "aid_intensity_region": "podkarpackie",
      "test_tags": ["construction", "green", "polska_wschodnia"]
    },
    {
      "id": "case_012",
      "company_profile": {
        "name": "DataViz Analytics",
        "nip": "6458899001",
        "pkd": ["62.01.Z", "63.11.Z"],
        "employees": 5,
        "revenue_pln": 780000,
        "voivodeship": "wielkopolskie",
        "msp_status": "mikro",
        "years_operating": 1.5,
        "has_rnd_dept": true,
        "export_revenue_pct": 22,
        "prior_grants": [],
        "description": "Startup analityki danych dla retailu. Opracowuje dashboardy predykcyjne z ML. Projekt: komercjalizacja platformy SaaS + integracje z systemami kasowymi popularnych sieci."
      },
      "expected_top_programs": ["PARP_Start", "FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "KPO_MSP_Cyfrowe"],
      "citation_expectations": [
        "wsparcie dla startupów i scale-upów w fazie komercjalizacji innowacji",
        "koszty marketingu i sprzedaży B2B kwalifikowalne w ograniczonym zakresie"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "ineligible_personnel - founderzy często próbują wliczyć cały swój czas bez ewidencji godzin B+R",
        "generic_filler w opisach - musi być konkretne odniesienie do regulaminu"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.63,
      "expected_traps_high_risk": ["ineligible_personnel"],
      "sector": "data_analytics_startup",
      "aid_intensity_region": "wielkopolskie",
      "test_tags": ["startup", "saas", "data"]
    },
    {
      "id": "case_013",
      "company_profile": {
        "name": "MetalPro Industry",
        "nip": "4991122334",
        "pkd": ["24.10.Z", "25.11.Z"],
        "employees": 120,
        "revenue_pln": 68000000,
        "voivodeship": "opolskie",
        "msp_status": "srednie",
        "years_operating": 22,
        "has_rnd_dept": true,
        "export_revenue_pct": 55,
        "prior_grants": ["FENG automatyzacja 2021"],
        "description": "Huta i przetwórca stali. Duży projekt dekarbonizacji: instalacja pieca indukcyjnego, system odzysku ciepła, fotowoltaika na terenie zakładu + cyfrowy system zarządzania produkcją."
      },
      "expected_top_programs": ["FENG_2.1_Zielona_Transformacja", "NCBR_Niskoweglowa", "ETS_Fundusz"],
      "citation_expectations": [
        "projekty transformacji energetycznej przemysłu ciężkiego wysoko punktowane",
        "obowiązkowe wskaźniki redukcji emisji CO2"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "dnsh_overclaim - deklaracja neutralności musi być poparta obliczeniami LCA",
        "aid_intensity_exceeded - dla średnich firm w opolskim limity + kumulacja z ETS"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.76,
      "expected_traps_high_risk": ["dnsh_overclaim", "aid_intensity_exceeded"],
      "sector": "heavy_industry_green",
      "aid_intensity_region": "opolskie",
      "test_tags": ["heavy_industry", "decarbonization", "feng"]
    },
    {
      "id": "case_014",
      "company_profile": {
        "name": "TourismPro Beskidy",
        "nip": "5482233445",
        "pkd": ["55.10.Z", "79.12.Z"],
        "employees": 11,
        "revenue_pln": 1650000,
        "voivodeship": "śląskie",
        "msp_status": "male",
        "years_operating": 8,
        "has_rnd_dept": false,
        "export_revenue_pct": 0,
        "prior_grants": [],
        "description": "Operator pensjonatów i biura podróży w Beskidach. Cyfryzacja rezerwacji, wdrożenie systemu CRM + aplikacja mobilna dla gości, szkolenie personelu z obsługi klienta w językach obcych. Inwestycja w infrastrukturę eko-turystyczną."
      },
      "expected_top_programs": ["PARP_Turystyka", "KPO_Turystyka", "FENG_Usługi"],
      "citation_expectations": [
        "wsparcie cyfryzacji MŚP z sektora turystyki",
        "kwalifikowalne inwestycje w infrastrukturę przyjazną środowisku"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "budget_structure_trap - koszty remontów pokoi często niekwalifikowalne lub ograniczone",
        "generic_filler - opis projektu musi odnosić się do konkretnych kryteriów naboru"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.58,
      "expected_traps_high_risk": ["budget_structure_trap"],
      "sector": "tourism",
      "aid_intensity_region": "slaskie",
      "test_tags": ["tourism", "kpo", "services"]
    },
    {
      "id": "case_015",
      "company_profile": {
        "name": "ChemSafe Labs",
        "nip": "7123344556",
        "pkd": ["20.13.Z", "71.20.Z"],
        "employees": 19,
        "revenue_pln": 4900000,
        "voivodeship": "kujawsko-pomorskie",
        "msp_status": "male",
        "years_operating": 4,
        "has_rnd_dept": true,
        "export_revenue_pct": 15,
        "prior_grants": [],
        "description": "Laboratorium chemiczne świadczące usługi badawcze dla przemysłu. Rozwija nowe metodyki badań materiałów kompozytowych pod kątem recyklingu i bezpieczeństwa. Zakup specjalistycznego sprzętu analitycznego + rozwój metodyk."
      },
      "expected_top_programs": ["NCBR_Badania_Stosowane", "FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "PARP_Innowacje"],
      "citation_expectations": [
        "koszty aparatury badawczej i walidacji metod kwalifikowalne",
        "projekty B+R z sektora chemicznego i materiałowego wspierane"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "ip_ownership_mismatch - umowy z klientami przemysłu muszą jasno regulować prawa do wyników",
        "rodo_data_leak - dane z badań klientów wymagają anonimizacji i zgód"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.71,
      "expected_traps_high_risk": ["ip_ownership_mismatch"],
      "sector": "chemical_rnd_services",
      "aid_intensity_region": "kujawsko_pomorskie",
      "test_tags": ["lab", "rnd", "ncbr"]
    },
    {
      "id": "case_016",
      "company_profile": {
        "name": "LogiTrack Solutions",
        "nip": "8981122334",
        "pkd": ["52.10.Z", "62.01.Z"],
        "employees": 38,
        "revenue_pln": 9200000,
        "voivodeship": "mazowieckie",
        "msp_status": "srednie",
        "years_operating": 7,
        "has_rnd_dept": true,
        "export_revenue_pct": 8,
        "prior_grants": ["KPO Cyfryzacja 2023"],
        "description": "Operator logistyczny z własnym oprogramowaniem TMS. Projekt: integracja AI do optymalizacji tras i predykcji opóźnień, rozbudowa floty elektrycznej do last-mile, wdrożenie blockchain do śledzenia przesyłek."
      },
      "expected_top_programs": ["FENG_2.2_Cyfryzacja", "PARP_Logistyka", "KPO_Transport"],
      "citation_expectations": [
        "wsparcie cyfryzacji procesów logistycznych i zielonej mobilności",
        "koszty oprogramowania własnego i integracji kwalifikowalne"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "double_financing - poprzedni KPO na cyfryzację wyklucza podobne moduły",
        "geographic_ineligibility - flota musi operować głównie na obszarze wsparcia"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.69,
      "expected_traps_high_risk": ["double_financing"],
      "sector": "logistics_tech",
      "aid_intensity_region": "mazowieckie",
      "test_tags": ["logistics", "ai", "kpo"]
    },
    {
      "id": "case_017",
      "company_profile": {
        "name": "TextileFuture",
        "nip": "8795566778",
        "pkd": ["13.20.Z", "14.13.Z"],
        "employees": 65,
        "revenue_pln": 15800000,
        "voivodeship": "łódzkie",
        "msp_status": "srednie",
        "years_operating": 15,
        "has_rnd_dept": true,
        "export_revenue_pct": 40,
        "prior_grants": [],
        "description": "Producent tkanin technicznych i odzieży roboczej. Prace B+R nad tkaninami z recyklingowanych włókien z funkcjami antybakteryjnymi i termoregulacyjnymi. Modernizacja zakładu + wdrożenie."
      },
      "expected_top_programs": ["FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "FENG_2.1_Zielona_Transformacja", "PARP_Tekstylia"],
      "citation_expectations": [
        "sektor tekstylny i odzieżowy ma dedykowane ścieżki w FENG",
        "projekty z zamkniętym obiegiem materiałów wysoko oceniane"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "budget_structure_trap - koszty modernizacji starych hal często ograniczane",
        "dnsh_overclaim - recykling musi być udokumentowany łańcuchem dostaw"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.70,
      "expected_traps_high_risk": ["budget_structure_trap", "dnsh_overclaim"],
      "sector": "textile_sustainable",
      "aid_intensity_region": "lodzkie",
      "test_tags": ["textile", "circular", "feng"]
    },
    {
      "id": "case_018",
      "company_profile": {
        "name": "EduPlay VR",
        "nip": "9321122334",
        "pkd": ["58.21.Z", "62.01.Z"],
        "employees": 6,
        "revenue_pln": 920000,
        "voivodeship": "małopolskie",
        "msp_status": "mikro",
        "years_operating": 2,
        "has_rnd_dept": true,
        "export_revenue_pct": 30,
        "prior_grants": [],
        "description": "Startup tworzący gry i aplikacje edukacyjne VR/AR dla szkół i firm szkoleniowych. Projekt: rozwój platformy z AI adaptującym trudność do ucznia + treści dla branż zawodowych + certyfikacja."
      },
      "expected_top_programs": ["KPO_Edukacja_Cyfrowa", "FENG_Kultura_Cyfrowa", "PARP_Edukacja"],
      "citation_expectations": [
        "wsparcie dla innowacji edukacyjnych i cyfrowych treści",
        "koszty developmentu oprogramowania i testów z użytkownikami kwalifikowalne"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "ineligible_personnel - graficy i developerzy muszą mieć udokumentowany wkład w B+R",
        "generic_filler - brak konkretnych wskaźników edukacyjnych = niska ocena"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.66,
      "expected_traps_high_risk": ["ineligible_personnel"],
      "sector": "edtech_vr",
      "aid_intensity_region": "malopolskie",
      "test_tags": ["edtech", "vr", "kpo"]
    },
    {
      "id": "case_019",
      "company_profile": {
        "name": "Waste2Energy Sp. z o.o.",
        "nip": "6112233445",
        "pkd": ["38.21.Z", "35.11.Z"],
        "employees": 41,
        "revenue_pln": 13400000,
        "voivodeship": "zachodniopomorskie",
        "msp_status": "srednie",
        "years_operating": 5,
        "has_rnd_dept": true,
        "export_revenue_pct": 12,
        "prior_grants": [],
        "description": "Firma zajmująca się przetwarzaniem odpadów na energię i biogaz. Rozwój innowacyjnej technologii pirolizy odpadów mieszanych z odzyskiem materiałów + budowa pilotażowej instalacji."
      },
      "expected_top_programs": ["FENG_2.1_Zielona_Transformacja", "NCBR_Gospodarka_Odpadowa", "NFOŚiGW_Odpady"],
      "citation_expectations": [
        "projekty gospodarki o obiegu zamkniętym i OZE z odpadów priorytetowe",
        "koszty budowy instalacji pilotażowych i badań kwalifikowalne"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "dnsh_overclaim - emisje z pirolizy muszą być poniżej progów i monitorowane",
        "geographic_ineligibility - lokalizacja instalacji musi spełniać kryteria planu zagospodarowania"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.72,
      "expected_traps_high_risk": ["dnsh_overclaim"],
      "sector": "waste_energy",
      "aid_intensity_region": "zachodniopomorskie",
      "test_tags": ["circular", "energy_from_waste", "ncb r"]
    },
    {
      "id": "case_020",
      "company_profile": {
        "name": "FinTech Ledger",
        "nip": "7823344556",
        "pkd": ["62.01.Z", "64.19.Z"],
        "employees": 12,
        "revenue_pln": 2100000,
        "voivodeship": "mazowieckie",
        "msp_status": "male",
        "years_operating": 3,
        "has_rnd_dept": true,
        "export_revenue_pct": 25,
        "prior_grants": [],
        "description": "Firma rozwijająca rozwiązanie blockchain do faktoringu i łańcucha dostaw dla MŚP. Projekt: audyt smart kontraktów, integracje z bankami, compliance z regulacjami KNF i RODO, skalowanie na UE."
      },
      "expected_top_programs": ["PARP_FinTech", "FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "KPO_Finanse_Cyfrowe"],
      "citation_expectations": [
        "wsparcie innowacji finansowych i regtech",
        "koszty compliance i certyfikacji bezpieczeństwa kwalifikowalne"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "rodo_data_leak - dane transakcyjne klientów wymagają szczególnej ochrony",
        "cumulation_violation - jeśli wcześniej korzystali z funduszy VC z elementami publicznymi"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.68,
      "expected_traps_high_risk": ["rodo_data_leak"],
      "sector": "fintech_blockchain",
      "aid_intensity_region": "mazowieckie",
      "test_tags": ["fintech", "blockchain", "compliance"]
    },
    {
      "id": "case_021",
      "company_profile": {
        "name": "AutoParts Classic",
        "nip": "6298877665",
        "pkd": ["29.31.Z", "45.31.Z"],
        "employees": 29,
        "revenue_pln": 7800000,
        "voivodeship": "wielkopolskie",
        "msp_status": "male",
        "years_operating": 14,
        "has_rnd_dept": false,
        "export_revenue_pct": 18,
        "prior_grants": ["PARP 2019"],
        "description": "Dystrybutor i producent części zamiennych do samochodów klasycznych i zabytkowych. Inwestycja w 3D printing / CNC do produkcji części na zamówienie + digitalizacja katalogu + e-commerce B2B."
      },
      "expected_top_programs": ["PARP_Inwestycje_MSP", "FENG_Usługi", "KPO_Cyfryzacja_MSP"],
      "citation_expectations": [
        "wsparcie dla MŚP w modernizacji i cyfryzacji łańcucha dostaw",
        "koszty maszyn CNC i druku 3D kwalifikowalne"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "double_financing - poprzedni PARP może blokować podobne inwestycje",
        "ineligible_personnel - nie wliczać kosztów handlowców do projektu innowacyjnego"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.64,
      "expected_traps_high_risk": ["double_financing"],
      "sector": "auto_aftermarket",
      "aid_intensity_region": "wielkopolskie",
      "test_tags": ["manufacturing", "3dprint", "parp"]
    },
    {
      "id": "case_022",
      "company_profile": {
        "name": "PharmaPack Innovations",
        "nip": "5178899001",
        "pkd": ["21.20.Z", "22.22.Z"],
        "employees": 48,
        "revenue_pln": 24500000,
        "voivodeship": "mazowieckie",
        "msp_status": "srednie",
        "years_operating": 10,
        "has_rnd_dept": true,
        "export_revenue_pct": 33,
        "prior_grants": [],
        "description": "Producent opakowań farmaceutycznych i medycznych. B+R nad nowymi materiałami biokompatybilnymi i inteligentnymi opakowaniami z sensorami temperatury. Wdrożenie + certyfikacja."
      },
      "expected_top_programs": ["FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "NCBR_Zdrowie", "PARP_Farma"],
      "citation_expectations": [
        "sektor farmaceutyczny i wyrobów medycznych ma dedykowane ścieżki B+R",
        "koszty walidacji i certyfikacji GMP/ISO kwalifikowalne"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "ip_ownership_mismatch - współpraca z instytutami medycznymi wymaga jasnych umów",
        "dnsh_overclaim - materiały biodegradowalne muszą mieć udokumentowany profil środowiskowy"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.73,
      "expected_traps_high_risk": ["ip_ownership_mismatch", "dnsh_overclaim"],
      "sector": "pharma_packaging",
      "aid_intensity_region": "mazowieckie",
      "test_tags": ["pharma", "rnd", "packaging"]
    },
    {
      "id": "case_023",
      "company_profile": {
        "name": "RoboFarm Tech",
        "nip": "8481122334",
        "pkd": ["28.30.Z", "01.30.Z"],
        "employees": 8,
        "revenue_pln": 1350000,
        "voivodeship": "podlaskie",
        "msp_status": "mikro",
        "years_operating": 2.5,
        "has_rnd_dept": true,
        "export_revenue_pct": 5,
        "prior_grants": [],
        "description": "Startup rozwijający autonomiczne roboty do zbioru owoców jagodowych i monitoringu upraw. Prototyp + testy na plantacjach + oprogramowanie AI do rozpoznawania dojrzałości."
      },
      "expected_top_programs": ["NCBR_Robotyka", "FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "ARiMR_Innowacje_Rolne"],
      "citation_expectations": [
        "wsparcie robotyki i automatyzacji w rolnictwie precyzyjnym",
        "testy terenowe i prototypy kwalifikowalne"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "deadline_mismatch - cykle wegetacyjne nie zawsze pasują do harmonogramu naboru",
        "geographic_ineligibility - testy muszą być na terenie Polski Wschodniej dla wyższej intensywności"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.67,
      "expected_traps_high_risk": ["deadline_mismatch"],
      "sector": "agri_robotics",
      "aid_intensity_region": "podlaskie",
      "test_tags": ["robotics", "agri", "ncbr"]
    },
    {
      "id": "case_024",
      "company_profile": {
        "name": "SmartHome Integrator",
        "nip": "6912233445",
        "pkd": ["43.21.Z", "62.03.Z"],
        "employees": 16,
        "revenue_pln": 3200000,
        "voivodeship": "dolnośląskie",
        "msp_status": "male",
        "years_operating": 5,
        "has_rnd_dept": false,
        "export_revenue_pct": 0,
        "prior_grants": [],
        "description": "Instalator inteligentnych systemów domowych (oświetlenie, ogrzewanie, bezpieczeństwo). Wdrożenie własnej platformy IoT + AI do predykcji awarii i optymalizacji zużycia energii u klientów. Szkolenia + certyfikaty."
      },
      "expected_top_programs": ["KPO_Cyfryzacja_MSP", "FENG_2.2_Cyfryzacja", "PARP_Usługi"],
      "citation_expectations": [
        "cyfryzacja usług dla klientów indywidualnych i MŚP wspierana",
        "koszty rozwoju oprogramowania IoT i szkoleń kwalifikowalne"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "budget_structure_trap - koszty instalacji u klientów końcowych często niekwalifikowalne",
        "rodo_data_leak - dane z domów klientów wymagają zgód i anonimizacji"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.61,
      "expected_traps_high_risk": ["budget_structure_trap", "rodo_data_leak"],
      "sector": "smarthome_iot",
      "aid_intensity_region": "dolnoslaskie",
      "test_tags": ["iot", "services", "kpo"]
    },
    {
      "id": "case_025",
      "company_profile": {
        "name": "Precision Optics",
        "nip": "7395566778",
        "pkd": ["26.70.Z", "33.13.Z"],
        "employees": 24,
        "revenue_pln": 6200000,
        "voivodeship": "małopolskie",
        "msp_status": "male",
        "years_operating": 9,
        "has_rnd_dept": true,
        "export_revenue_pct": 52,
        "prior_grants": ["FENG 2020"],
        "description": "Producent precyzyjnych elementów optycznych dla medycyny, obronności i przemysłu. Rozwój nowej generacji soczewek asferycznych z powłokami antyrefleksyjnymi nano. B+R + linia produkcyjna."
      },
      "expected_top_programs": ["NCBR_Fotonika", "FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "PARP_Wysoka_Technologia"],
      "citation_expectations": [
        "sektor optyki i fotoniki ma dedykowane programy NCBR i FENG",
        "wysokie dofinansowanie na prace rozwojowe z komponentem eksportowym"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "double_financing - poprzedni FENG wyklucza podobne koszty aparatury",
        "ip_ownership_mismatch - współpraca z uczelniami technicznymi wymaga umów"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.74,
      "expected_traps_high_risk": ["double_financing", "ip_ownership_mismatch"],
      "sector": "optics_photonics",
      "aid_intensity_region": "malopolskie",
      "test_tags": ["high_tech", "optics", "ncbr"]
    },
    {
      "id": "case_026",
      "company_profile": {
        "name": "Organic Brew Co.",
        "nip": "6641122334",
        "pkd": ["11.05.Z", "10.89.Z"],
        "employees": 13,
        "revenue_pln": 2800000,
        "voivodeship": "lubelskie",
        "msp_status": "male",
        "years_operating": 4,
        "has_rnd_dept": true,
        "export_revenue_pct": 7,
        "prior_grants": [],
        "description": "Browar rzemieślniczy z certyfikatem ekologicznym. Rozwój nowych piw funkcyjnych (bezalkoholowych, z adaptogenami) + instalacja małej biogazowni na odpadach produkcyjnych + system recyrkulacji wody."
      },
      "expected_top_programs": ["PARP_Żywność_Eko", "FENG_2.1_Zielona_Transformacja", "ARiMR_Leasing"],
      "citation_expectations": [
        "wsparcie dla przetwórstwa żywności ekologicznej i gospodarki o obiegu zamkniętym",
        "koszty instalacji OZE na potrzeby własne kwalifikowalne"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "budget_structure_trap - koszty browaru jako całości często ograniczone do linii produkcyjnej",
        "dnsh_overclaim - biogazownia wymaga pełnej oceny oddziaływania"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.65,
      "expected_traps_high_risk": ["budget_structure_trap"],
      "sector": "craft_beer_circular",
      "aid_intensity_region": "lubelskie",
      "test_tags": ["food", "brewery", "circular"]
    },
    {
      "id": "case_027",
      "company_profile": {
        "name": "DroneInspect Services",
        "nip": "8472233445",
        "pkd": ["71.12.Z", "74.90.Z"],
        "employees": 4,
        "revenue_pln": 680000,
        "voivodeship": "pomorskie",
        "msp_status": "mikro",
        "years_operating": 1.8,
        "has_rnd_dept": true,
        "export_revenue_pct": 15,
        "prior_grants": [],
        "description": "Usługi inspekcji infrastruktury dronami (linie energetyczne, mosty, turbiny wiatrowe). Rozwój oprogramowania AI do automatycznej analizy zdjęć + integracja z systemami klientów + certyfikaty lotnicze."
      },
      "expected_top_programs": ["FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "KPO_Cyfryzacja_Usług", "PARP_UrbanTech"],
      "citation_expectations": [
        "wsparcie dla dronów i AI w inspekcjach infrastruktury krytycznej",
        "koszty certyfikacji i oprogramowania analizy wizyjnej kwalifikowalne"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "geographic_ineligibility - operacje dronami podlegają strefom lotniczym",
        "rodo_data_leak - zdjęcia infrastruktury mogą zawierać dane osobowe"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.62,
      "expected_traps_high_risk": ["geographic_ineligibility"],
      "sector": "drone_ai_inspection",
      "aid_intensity_region": "pomorskie",
      "test_tags": ["drone", "ai", "services"]
    },
    {
      "id": "case_028",
      "company_profile": {
        "name": "SteelForm Advanced",
        "nip": "5993344556",
        "pkd": ["25.11.Z", "24.20.Z"],
        "employees": 72,
        "revenue_pln": 31200000,
        "voivodeship": "śląskie",
        "msp_status": "srednie",
        "years_operating": 16,
        "has_rnd_dept": true,
        "export_revenue_pct": 38,
        "prior_grants": ["FENG 2021"],
        "description": "Producent konstrukcji stalowych i elementów prefabrykowanych. Projekt: wdrożenie zautomatyzowanego systemu cięcia laserowego + robotów spawalniczych + cyfrowy bliźniak procesu produkcyjnego + redukcja odpadów."
      },
      "expected_top_programs": ["FENG_2.2_Cyfryzacja", "FENG_2.1_Zielona_Transformacja", "NCBR_Przetworstwo"],
      "citation_expectations": [
        "automatyzacja i cyfryzacja przemysłu stalowego wspierana",
        "wskaźniki redukcji odpadów i energii obowiązkowe"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "double_financing - poprzedni FENG na linie produkcyjne blokuje nowe",
        "dnsh_overclaim - cięcie laserowe wymaga oceny emisji i odpadów"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.71,
      "expected_traps_high_risk": ["double_financing", "dnsh_overclaim"],
      "sector": "steel_fabrication_industry40",
      "aid_intensity_region": "slaskie",
      "test_tags": ["steel", "automation", "feng"]
    },
    {
      "id": "case_029",
      "company_profile": {
        "name": "MedTech Wearables",
        "nip": "9125566778",
        "pkd": ["26.60.Z", "32.50.Z"],
        "employees": 11,
        "revenue_pln": 1950000,
        "voivodeship": "mazowieckie",
        "msp_status": "male",
        "years_operating": 3,
        "has_rnd_dept": true,
        "export_revenue_pct": 45,
        "prior_grants": [],
        "description": "Rozwój noszonych urządzeń medycznych (opaski, sensory) do monitoringu pacjentów przewlekłych. Prace B+R nad nowymi sensorami + aplikacja + certyfikacja klasy IIa + wejście na rynki DE/FR."
      },
      "expected_top_programs": ["NCBR_Zdrowie", "FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "PARP_MedTech"],
      "citation_expectations": [
        "sektor wyrobów medycznych i healthtech wysoko dotowany",
        "koszty badań klinicznych i certyfikacji CE/MDR kwalifikowalne"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "ip_ownership_mismatch - współpraca z klinikami i uniwersytetami medycznymi",
        "rodo_data_leak - dane pacjentów w testach wymagają ścisłego compliance"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.75,
      "expected_traps_high_risk": ["ip_ownership_mismatch", "rodo_data_leak"],
      "sector": "medtech_wearables",
      "aid_intensity_region": "mazowieckie",
      "test_tags": ["medtech", "rnd", "ncbr"]
    },
    {
      "id": "case_030",
      "company_profile": {
        "name": "EcoClean Chemicals",
        "nip": "4831122334",
        "pkd": ["20.13.Z", "20.41.Z"],
        "employees": 33,
        "revenue_pln": 8700000,
        "voivodeship": "kujawsko-pomorskie",
        "msp_status": "srednie",
        "years_operating": 11,
        "has_rnd_dept": true,
        "export_revenue_pct": 21,
        "prior_grants": [],
        "description": "Producent chemii gospodarczej i przemysłowej. Prace nad linią produktów biodegradowalnych i zero-plastik + modernizacja linii produkcyjnej pod kątem mniejszego zużycia wody i energii + recykling opakowań."
      },
      "expected_top_programs": ["FENG_2.1_Zielona_Transformacja", "PARP_Zielona_Chemia", "NFOŚiGW"],
      "citation_expectations": [
        "transformacja w kierunku gospodarki o obiegu zamkniętym w chemii",
        "koszty reformulacji produktów i zmian technologicznych kwalifikowalne"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "dnsh_overclaim - biodegradowalność wymaga testów OECD i certyfikatów",
        "budget_structure_trap - koszty surowców do produkcji pilotażowej limitowane"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.68,
      "expected_traps_high_risk": ["dnsh_overclaim"],
      "sector": "green_chemistry",
      "aid_intensity_region": "kujawsko_pomorskie",
      "test_tags": ["chemistry", "green", "parp"]
    },
    {
      "id": "case_031",
      "company_profile": {
        "name": "Print3D Pro",
        "nip": "7562233445",
        "pkd": ["22.29.Z", "25.62.Z"],
        "employees": 9,
        "revenue_pln": 1420000,
        "voivodeship": "warmińsko-mazurskie",
        "msp_status": "mikro",
        "years_operating": 3,
        "has_rnd_dept": true,
        "export_revenue_pct": 28,
        "prior_grants": [],
        "description": "Usługi druku 3D i projektowania dla przemysłu i medycyny. Rozwój materiałów kompozytowych do druku + oprogramowanie do optymalizacji topologii + druk funkcjonalnych części zamiennych na żądanie."
      },
      "expected_top_programs": ["FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "PARP_Additive_Manufacturing", "KPO_Przemysl_4.0"],
      "citation_expectations": [
        "wsparcie dla technologii przyrostowych i zaawansowanych materiałów",
        "koszty materiałów badawczych i walidacji części kwalifikowalne"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "ineligible_personnel - projektanci CAD często wliczani błędnie do B+R",
        "geographic_ineligibility - niektóre materiały specjalne muszą pochodzić z UE"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.64,
      "expected_traps_high_risk": ["ineligible_personnel"],
      "sector": "additive_manufacturing",
      "aid_intensity_region": "warminsko_mazurskie",
      "test_tags": ["3dprint", "materials", "rnd"]
    },
    {
      "id": "case_032",
      "company_profile": {
        "name": "RailTech Diagnostics",
        "nip": "9293344556",
        "pkd": ["30.20.Z", "71.20.Z"],
        "employees": 27,
        "revenue_pln": 7100000,
        "voivodeship": "dolnośląskie",
        "msp_status": "male",
        "years_operating": 6,
        "has_rnd_dept": true,
        "export_revenue_pct": 35,
        "prior_grants": [],
        "description": "Rozwój systemów diagnostyki torów i wagonów z użyciem dronów, sensorów wibracyjnych i AI. Projekt: prototyp systemu + testy na liniach PKP + certyfikacja dla kolei."
      },
      "expected_top_programs": ["NCBR_Transport", "FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "KPO_Kolej"],
      "citation_expectations": [
        "wsparcie dla innowacji w transporcie szynowym i bezpieczeństwie",
        "koszty testów na infrastrukturze kolejowej i certyfikacji kwalifikowalne"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "deadline_mismatch - testy torowe zależą od rozkładu PKP i okien technologicznych",
        "geographic_ineligibility - niektóre testy muszą być na sieci TEN-T"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.70,
      "expected_traps_high_risk": ["deadline_mismatch"],
      "sector": "rail_tech",
      "aid_intensity_region": "dolnoslaskie",
      "test_tags": ["rail", "transport", "ncbr"]
    },
    {
      "id": "case_033",
      "company_profile": {
        "name": "CosmeticLab Natural",
        "nip": "6145566778",
        "pkd": ["20.42.Z", "46.45.Z"],
        "employees": 15,
        "revenue_pln": 2650000,
        "voivodeship": "łódzkie",
        "msp_status": "male",
        "years_operating": 5,
        "has_rnd_dept": true,
        "export_revenue_pct": 12,
        "prior_grants": [],
        "description": "Laboratorium i producent naturalnych kosmetyków. Prace B+R nad nowymi formułami z ekstraktami roślinnymi z polskich upraw + opakowania zero waste + testy dermatologiczne i stabilności."
      },
      "expected_top_programs": ["PARP_Kosmetyki", "FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "KPO_Zielona_Gospodarka"],
      "citation_expectations": [
        "wsparcie dla sektora kosmetycznego opartego na naturalnych składnikach",
        "koszty badań stabilności, mikrobiologii i opakowań kwalifikowalne"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "ineligible_personnel - chemicy i technologowie muszą mieć ewidencję czasu B+R",
        "dnsh_overclaim - twierdzenia o zero waste wymagają certyfikatów i LCA"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.66,
      "expected_traps_high_risk": ["ineligible_personnel"],
      "sector": "natural_cosmetics",
      "aid_intensity_region": "lodzkie",
      "test_tags": ["cosmetics", "natural", "rnd"]
    },
    {
      "id": "case_034",
      "company_profile": {
        "name": "HydroPower Small",
        "nip": "8681122334",
        "pkd": ["35.11.Z", "42.91.Z"],
        "employees": 7,
        "revenue_pln": 980000,
        "voivodeship": "podkarpackie",
        "msp_status": "mikro",
        "years_operating": 4,
        "has_rnd_dept": false,
        "export_revenue_pct": 0,
        "prior_grants": [],
        "description": "Mała elektrownia wodna i usługi modernizacji mikroinstalacji OZE. Projekt: opracowanie i wdrożenie systemu predykcyjnego sterowania turbinami małej mocy z AI + modernizacja 3 istniejących MEW."
      },
      "expected_top_programs": ["NFOŚiGW_OZE", "FENG_2.1_Zielona_Transformacja", "KPO_Energia"],
      "citation_expectations": [
        "wsparcie dla małych elektrowni wodnych i modernizacji OZE",
        "koszty automatyki i optymalizacji pracy instalacji kwalifikowalne"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "geographic_ineligibility - MEW muszą być na określonych ciekach wodnych",
        "budget_structure_trap - koszty modernizacji starych urządzeń często limitowane"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.59,
      "expected_traps_high_risk": ["geographic_ineligibility"],
      "sector": "small_hydro",
      "aid_intensity_region": "podkarpackie",
      "test_tags": ["hydro", "oze", "energy"]
    },
    {
      "id": "case_035",
      "company_profile": {
        "name": "AeroComposite Poland",
        "nip": "9572233445",
        "pkd": ["30.30.Z", "22.29.Z"],
        "employees": 52,
        "revenue_pln": 28700000,
        "voivodeship": "pomorskie",
        "msp_status": "srednie",
        "years_operating": 8,
        "has_rnd_dept": true,
        "export_revenue_pct": 68,
        "prior_grants": ["FENG 2022"],
        "description": "Producent kompozytów dla lotnictwa i dronów. Prace B+R nad nowymi żywicami i wzmocnieniami z włókien naturalnych + linia produkcyjna do elementów strukturalnych + certyfikacja EASA."
      },
      "expected_top_programs": ["NCBR_Lotnictwo", "FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "PARP_Aerospace"],
      "citation_expectations": [
        "sektor lotniczy i kosmiczny ma dedykowane programy NCBR/FENG",
        "wysokie wymagania certyfikacyjne - koszty kwalifikowalne"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "double_financing - poprzedni FENG blokuje nowe prace nad kompozytami",
        "ip_ownership_mismatch - współpraca z PW i instytutami lotniczymi"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.73,
      "expected_traps_high_risk": ["double_financing", "ip_ownership_mismatch"],
      "sector": "aerospace_composites",
      "aid_intensity_region": "pomorskie",
      "test_tags": ["aerospace", "composites", "ncbr"]
    },
    {
      "id": "case_036",
      "company_profile": {
        "name": "RetailAI Optimizer",
        "nip": "1023344556",
        "pkd": ["62.01.Z", "47.99.Z"],
        "employees": 10,
        "revenue_pln": 1680000,
        "voivodeship": "mazowieckie",
        "msp_status": "male",
        "years_operating": 2,
        "has_rnd_dept": true,
        "export_revenue_pct": 0,
        "prior_grants": [],
        "description": "Oprogramowanie AI do optymalizacji układów półek, prognoz popytu i personalizacji promocji dla sieci retail i drogerii. Projekt: dalszy rozwój modelu ML + integracje z kasami + pilotaże u 5 sieci + ochrona IP."
      },
      "expected_top_programs": ["PARP_Retail_Tech", "FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "KPO_Handel_Cyfrowy"],
      "citation_expectations": [
        "wsparcie dla AI w handlu i optymalizacji łańcucha dostaw",
        "koszty rozwoju modeli ML i testów A/B kwalifikowalne"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "rodo_data_leak - dane sprzedaży klientów wymagają zgód i pseudonimizacji",
        "aid_intensity_exceeded - dla firmy w mazowieckim limity kumulacji"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.65,
      "expected_traps_high_risk": ["rodo_data_leak"],
      "sector": "retail_ai",
      "aid_intensity_region": "mazowieckie",
      "test_tags": ["retail", "ai", "parp"]
    },
    {
      "id": "case_037",
      "company_profile": {
        "name": "BioFuel East",
        "nip": "8065566778",
        "pkd": ["19.20.Z", "20.14.Z"],
        "employees": 21,
        "revenue_pln": 5400000,
        "voivodeship": "lubelskie",
        "msp_status": "male",
        "years_operating": 6,
        "has_rnd_dept": true,
        "export_revenue_pct": 9,
        "prior_grants": [],
        "description": "Producent biopaliw i komponentów z rzepaku i odpadów. Projekt: nowa technologia estryfikacji z odpadów tłuszczowych + instalacja do produkcji HVO + badania nad dodatkami obniżającymi emisje."
      },
      "expected_top_programs": ["FENG_2.1_Zielona_Transformacja", "NCBR_Bioenergia", "NFOŚiGW_Biopaliwa"],
      "citation_expectations": [
        "wsparcie dla zaawansowanych biopaliw i gospodarki o obiegu zamkniętym z odpadów",
        "koszty instalacji i badań nad redukcją emisji kwalifikowalne"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "dnsh_overclaim - bilans emisji dla HVO musi uwzględniać cały łańcuch",
        "geographic_ineligibility - surowce z odpadów muszą spełniać kryteria zrównoważonego rozwoju"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.69,
      "expected_traps_high_risk": ["dnsh_overclaim"],
      "sector": "biofuels",
      "aid_intensity_region": "lubelskie",
      "test_tags": ["biofuel", "green", "ncbr"]
    },
    {
      "id": "case_038",
      "company_profile": {
        "name": "SensorNet IoT",
        "nip": "5631122334",
        "pkd": ["26.51.Z", "62.01.Z"],
        "employees": 14,
        "revenue_pln": 2450000,
        "voivodeship": "wielkopolskie",
        "msp_status": "male",
        "years_operating": 3.5,
        "has_rnd_dept": true,
        "export_revenue_pct": 18,
        "prior_grants": [],
        "description": "Producent sensorów IoT do monitoringu środowiska (powietrze, woda, gleba) dla miast i przemysłu. Rozwój nowej generacji sensorów niskokosztowych + platforma chmurowa z AI do predykcji + certyfikacje."
      },
      "expected_top_programs": ["FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "KPO_Smart_City", "PARP_IoT"],
      "citation_expectations": [
        "wsparcie dla sensorów i IoT w monitoringu środowiska i smart cities",
        "koszty rozwoju hardware + software + walidacji terenowej kwalifikowalne"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "ineligible_personnel - elektronicy i firmware developerzy wymagają ewidencji B+R",
        "budget_structure_trap - koszty prototypów hardware często przekraczają limity pośrednie"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.67,
      "expected_traps_high_risk": ["ineligible_personnel"],
      "sector": "iot_sensors",
      "aid_intensity_region": "wielkopolskie",
      "test_tags": ["iot", "environment", "rnd"]
    },
    {
      "id": "case_039",
      "company_profile": {
        "name": "WoodCraft Premium",
        "nip": "9462233445",
        "pkd": ["16.23.Z", "31.01.Z"],
        "employees": 18,
        "revenue_pln": 3850000,
        "voivodeship": "podlaskie",
        "msp_status": "male",
        "years_operating": 7,
        "has_rnd_dept": false,
        "export_revenue_pct": 42,
        "prior_grants": [],
        "description": "Producent mebli drewnianych premium i elementów architektonicznych. Inwestycja w CNC 5-osiowe, suszarnię próżniową, system odzysku pyłów + rozwój kolekcji mebli modułowych z certyfikatem FSC i EPD."
      },
      "expected_top_programs": ["PARP_Drzewnictwo", "FENG_2.1_Zielona_Transformacja", "KPO_Drewno"],
      "citation_expectations": [
        "wsparcie dla przemysłu drzewnego i meblarskiego z naciskiem na zrównoważony rozwój",
        "koszty maszyn CNC i certyfikatów ekologicznych kwalifikowalne"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "budget_structure_trap - suszarnie i hale często mają ograniczenia kwalifikowalności",
        "dnsh_overclaim - certyfikat EPD wymaga pełnej analizy cyklu życia"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.63,
      "expected_traps_high_risk": ["budget_structure_trap"],
      "sector": "wood_furniture",
      "aid_intensity_region": "podlaskie",
      "test_tags": ["wood", "furniture", "parp"]
    },
    {
      "id": "case_040",
      "company_profile": {
        "name": "QuantumSim Software",
        "nip": "7853344556",
        "pkd": ["62.01.Z", "72.19.Z"],
        "employees": 5,
        "revenue_pln": 820000,
        "voivodeship": "mazowieckie",
        "msp_status": "mikro",
        "years_operating": 1.2,
        "has_rnd_dept": true,
        "export_revenue_pct": 55,
        "prior_grants": [],
        "description": "Startup symulacji kwantowych i obliczeń dla chemii i materiałów. Opracowuje SaaS do symulacji molekularnych na klasycznych komputerach z elementami kwantowymi. Wejście na rynek DE/US + ochrona algorytmów."
      },
      "expected_top_programs": ["FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "NCBR_Kwantowe", "PARP_DeepTech"],
      "citation_expectations": [
        "wsparcie dla deep tech, obliczeń wysokiej wydajności i symulacji",
        "koszty rozwoju algorytmów i chmury obliczeniowej kwalifikowalne"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "ip_ownership_mismatch - algorytmy często rozwijane we współpracy z uczelniami",
        "aid_intensity_exceeded - deep tech ma specjalne limity ale też limity kumulacji"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.72,
      "expected_traps_high_risk": ["ip_ownership_mismatch"],
      "sector": "quantum_simulation",
      "aid_intensity_region": "mazowieckie",
      "test_tags": ["deeptech", "quantum", "rnd"]
    },
    {
      "id": "case_041",
      "company_profile": {
        "name": "FreshPack Logistics",
        "nip": "5235566778",
        "pkd": ["52.10.Z", "10.39.Z"],
        "employees": 36,
        "revenue_pln": 9800000,
        "voivodeship": "śląskie",
        "msp_status": "srednie",
        "years_operating": 8,
        "has_rnd_dept": false,
        "export_revenue_pct": 15,
        "prior_grants": ["PARP 2021"],
        "description": "Operator magazynu i dystrybucji świeżych produktów spożywczych. Wdrożenie systemu automatycznego składowania i kompletacji + flota elektryczna last-mile + oprogramowanie do traceability blockchain."
      },
      "expected_top_programs": ["FENG_2.2_Cyfryzacja", "PARP_Logistyka_Zywnosci", "KPO_Zielony_Transport"],
      "citation_expectations": [
        "wsparcie automatyzacji magazynów i zielonej logistyki żywności",
        "koszty pojazdów elektrycznych i systemów traceability kwalifikowalne"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "double_financing - poprzedni PARP na magazyn blokuje podobne",
        "budget_structure_trap - flota EV często ma osobne limity w regulaminach"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.66,
      "expected_traps_high_risk": ["double_financing"],
      "sector": "food_logistics",
      "aid_intensity_region": "slaskie",
      "test_tags": ["logistics", "food", "green"]
    },
    {
      "id": "case_042",
      "company_profile": {
        "name": "NanoCoat Surfaces",
        "nip": "6711122334",
        "pkd": ["25.61.Z", "20.30.Z"],
        "employees": 12,
        "revenue_pln": 1750000,
        "voivodeship": "małopolskie",
        "msp_status": "male",
        "years_operating": 3,
        "has_rnd_dept": true,
        "export_revenue_pct": 32,
        "prior_grants": [],
        "description": "Rozwój powłok nanotechnologicznych antykorozyjnych i antybakteryjnych dla przemysłu i medycyny. Prace B+R + linia do nanoszenia + testy w warunkach rzeczywistych + certyfikaty."
      },
      "expected_top_programs": ["NCBR_Nanomaterialy", "FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "PARP_Materialy_Zaawansowane"],
      "citation_expectations": [
        "wsparcie dla nanomateriałów i zaawansowanych powłok funkcjonalnych",
        "koszty badań powłok i linii aplikacyjnych kwalifikowalne"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "ineligible_personnel - laboranci i inżynierowie powierzchni wymagają ewidencji",
        "dnsh_overclaim - nanomateriały wymagają oceny ryzyka środowiskowego"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.70,
      "expected_traps_high_risk": ["ineligible_personnel"],
      "sector": "nanocoatings",
      "aid_intensity_region": "malopolskie",
      "test_tags": ["nano", "materials", "ncbr"]
    },
    {
      "id": "case_043",
      "company_profile": {
        "name": "Heritage Digital",
        "nip": "8842233445",
        "pkd": ["91.03.Z", "62.01.Z"],
        "employees": 4,
        "revenue_pln": 520000,
        "voivodeship": "małopolskie",
        "msp_status": "mikro",
        "years_operating": 2,
        "has_rnd_dept": true,
        "export_revenue_pct": 8,
        "prior_grants": [],
        "description": "Digitalizacja i wirtualizacja obiektów dziedzictwa kulturowego (muzea, zamki, kościoły). Skanowanie 3D + fotogrametria + VR tours + platforma edukacyjna z AI. Projekt z partnerami muzealnymi."
      },
      "expected_top_programs": ["KPO_Kultura_Cyfrowa", "FENG_Dziedzictwo", "PARP_Kreatywne"],
      "citation_expectations": [
        "wsparcie cyfryzacji dziedzictwa kulturowego i edukacji",
        "koszty skanowania, modelowania 3D i platform VR kwalifikowalne"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "ip_ownership_mismatch - prawa do skanów obiektów muzealnych regulowane umowami",
        "generic_filler - projekt musi wskazywać konkretne obiekty i wskaźniki edukacyjne"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.61,
      "expected_traps_high_risk": ["ip_ownership_mismatch"],
      "sector": "heritage_digitization",
      "aid_intensity_region": "malopolskie",
      "test_tags": ["culture", "heritage", "vr"]
    },
    {
      "id": "case_044",
      "company_profile": {
        "name": "AgriDrone Mapping",
        "nip": "7353344556",
        "pkd": ["01.61.Z", "74.90.Z"],
        "employees": 6,
        "revenue_pln": 890000,
        "voivodeship": "warmińsko-mazurskie",
        "msp_status": "mikro",
        "years_operating": 2,
        "has_rnd_dept": true,
        "export_revenue_pct": 12,
        "prior_grants": [],
        "description": "Usługi mapowania pól dronami i analiz satelitarnych dla rolników i spółdzielni. Rozwój AI do wykrywania chorób roślin, niedoborów nawozów i prognoz plonów + integracja z maszynami John Deere."
      },
      "expected_top_programs": ["ARiMR_Precyzyjne", "FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "NCBR_Rolnictwo_4.0"],
      "citation_expectations": [
        "wsparcie rolnictwa precyzyjnego i cyfrowego dla MŚP rolnych",
        "koszty rozwoju algorytmów analizy obrazów i testów polowych kwalifikowalne"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "deadline_mismatch - sezony wegetacyjne determinują harmonogram testów",
        "geographic_ineligibility - dane muszą pochodzić z obszarów wsparcia"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.64,
      "expected_traps_high_risk": ["deadline_mismatch"],
      "sector": "agri_drone_ai",
      "aid_intensity_region": "warminsko_mazurskie",
      "test_tags": ["agri", "drone", "precision"]
    },
    {
      "id": "case_045",
      "company_profile": {
        "name": "SafeWork PPE",
        "nip": "6585566778",
        "pkd": ["14.12.Z", "32.99.Z"],
        "employees": 42,
        "revenue_pln": 11200000,
        "voivodeship": "śląskie",
        "msp_status": "srednie",
        "years_operating": 13,
        "has_rnd_dept": true,
        "export_revenue_pct": 25,
        "prior_grants": [],
        "description": "Producent odzieży i sprzętu BHP. Prace B+R nad nowymi tkaninami trudnopalnymi i odzieżą z sensorami monitorującymi parametry pracownika (temperatura, tętno). Wdrożenie + certyfikaty."
      },
      "expected_top_programs": ["FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "PARP_BHP", "NCBR_Bezpieczenstwo"],
      "citation_expectations": [
        "wsparcie dla innowacji w odzieży ochronnej i BHP",
        "koszty badań materiałów i testów ergonomicznych kwalifikowalne"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "ineligible_personnel - krawcowe i technolodzy tekstyliów wymagają ewidencji B+R",
        "dnsh_overclaim - nowe materiały trudnopalne wymagają pełnej oceny toksykologicznej"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.68,
      "expected_traps_high_risk": ["ineligible_personnel"],
      "sector": "ppe_innovative",
      "aid_intensity_region": "slaskie",
      "test_tags": ["ppe", "safety", "rnd"]
    },
    {
      "id": "case_046",
      "company_profile": {
        "name": "BioPack Solutions",
        "nip": "8921122334",
        "pkd": ["17.21.Z", "22.22.Z"],
        "employees": 25,
        "revenue_pln": 6200000,
        "voivodeship": "pomorskie",
        "msp_status": "male",
        "years_operating": 5,
        "has_rnd_dept": true,
        "export_revenue_pct": 38,
        "prior_grants": [],
        "description": "Producent opakowań z bioplastików i papieru z recyklingu. Rozwój nowych folii kompostowalnych z dodatkiem alg i skrobi + linia produkcyjna + testy biodegradacji + certyfikaty OK Compost."
      },
      "expected_top_programs": ["FENG_2.1_Zielona_Transformacja", "PARP_Opakowania_Eko", "NFOŚiGW_Odpady"],
      "citation_expectations": [
        "wsparcie dla biodegradowalnych opakowań i gospodarki o obiegu zamkniętym",
        "koszty badań biodegradacji i certyfikacji międzynarodowych kwalifikowalne"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "dnsh_overclaim - kompostowalność wymaga testów w warunkach przemysłowych i domowych",
        "budget_structure_trap - linie do folii często mają limity kosztów pośrednich"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.71,
      "expected_traps_high_risk": ["dnsh_overclaim"],
      "sector": "bioplastics_packaging",
      "aid_intensity_region": "pomorskie",
      "test_tags": ["packaging", "bio", "circular"]
    },
    {
      "id": "case_047",
      "company_profile": {
        "name": "CloudMaint AI",
        "nip": "7342233445",
        "pkd": ["62.01.Z", "33.12.Z"],
        "employees": 8,
        "revenue_pln": 1320000,
        "voivodeship": "mazowieckie",
        "msp_status": "mikro",
        "years_operating": 2.5,
        "has_rnd_dept": true,
        "export_revenue_pct": 20,
        "prior_grants": [],
        "description": "Oprogramowanie AI do predykcyjnego utrzymania ruchu maszyn produkcyjnych na podstawie wibracji i temperatur. Integracje z PLC + dashboardy + modele trenowane na danych klientów."
      },
      "expected_top_programs": ["FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "PARP_Przemysl_4.0", "KPO_Cyfryzacja_Produkcji"],
      "citation_expectations": [
        "wsparcie dla predictive maintenance i AI w przemyśle",
        "koszty rozwoju modeli i integracji z maszynami kwalifikowalne"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "rodo_data_leak - dane produkcyjne klientów mogą zawierać informacje wrażliwe",
        "ineligible_personnel - data scientists muszą mieć udokumentowany czas B+R"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.67,
      "expected_traps_high_risk": ["rodo_data_leak"],
      "sector": "predictive_maintenance_ai",
      "aid_intensity_region": "mazowieckie",
      "test_tags": ["ai", "industry40", "predictive"]
    },
    {
      "id": "case_048",
      "company_profile": {
        "name": "SolarRoof Installer",
        "nip": "8563344556",
        "pkd": ["43.21.Z", "27.12.Z"],
        "employees": 19,
        "revenue_pln": 4100000,
        "voivodeship": "podkarpackie",
        "msp_status": "male",
        "years_operating": 4,
        "has_rnd_dept": false,
        "export_revenue_pct": 0,
        "prior_grants": [],
        "description": "Instalator systemów fotowoltaicznych i magazynów energii dla domów i firm. Wdrożenie własnej platformy do projektowania instalacji + magazyn energii własnej produkcji + szkolenia instalatorów + aplikacja monitoringu."
      },
      "expected_top_programs": ["NFOŚiGW_Moj_Prad", "FENG_2.1_Zielona_Transformacja", "KPO_OZE"],
      "citation_expectations": [
        "wsparcie dla OZE i magazynowania energii w MŚP i prosumentach",
        "koszty rozwoju oprogramowania projektowego i magazynów kwalifikowalne w ograniczonym zakresie"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "budget_structure_trap - instalacje u klientów końcowych często niekwalifikowalne",
        "geographic_ineligibility - programy regionalne wymagają siedziby w województwie"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.60,
      "expected_traps_high_risk": ["budget_structure_trap"],
      "sector": "solar_installer",
      "aid_intensity_region": "podkarpackie",
      "test_tags": ["solar", "oze", "installer"]
    },
    {
      "id": "case_049",
      "company_profile": {
        "name": "CryoMed Devices",
        "nip": "9675566778",
        "pkd": ["26.60.Z", "32.50.Z"],
        "employees": 16,
        "revenue_pln": 3200000,
        "voivodeship": "wielkopolskie",
        "msp_status": "male",
        "years_operating": 4,
        "has_rnd_dept": true,
        "export_revenue_pct": 48,
        "prior_grants": [],
        "description": "Rozwój urządzeń kriogenicznych i medycznych do terapii zimnem i przechowywania próbek biologicznych. B+R nad nowymi systemami sterowania temperaturą + certyfikacja + wejście na rynki skandynawskie."
      },
      "expected_top_programs": ["NCBR_Medycyna", "FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "PARP_Med_Devices"],
      "citation_expectations": [
        "wsparcie dla urządzeń medycznych i technologii kriogenicznych",
        "koszty badań, prototypów i certyfikacji MDR kwalifikowalne"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "ip_ownership_mismatch - współpraca z instytutami medycznymi i uczelniami",
        "rodo_data_leak - dane pacjentów w badaniach klinicznych"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.72,
      "expected_traps_high_risk": ["ip_ownership_mismatch", "rodo_data_leak"],
      "sector": "cryomed_devices",
      "aid_intensity_region": "wielkopolskie",
      "test_tags": ["med_devices", "cryo", "rnd"]
    },
    {
      "id": "case_050",
      "company_profile": {
        "name": "VinylRecycling Tech",
        "nip": "8181122334",
        "pkd": ["22.21.Z", "38.32.Z"],
        "employees": 31,
        "revenue_pln": 8500000,
        "voivodeship": "śląskie",
        "msp_status": "srednie",
        "years_operating": 9,
        "has_rnd_dept": true,
        "export_revenue_pct": 22,
        "prior_grants": [],
        "description": "Przetwórca odpadów winylowych i PVC na nowe granulaty i produkty. Projekt: nowa technologia oczyszczania i modyfikacji recyklatu + linia do produkcji płyt i rur z 80% recyklingu + badania nad stabilizatorami."
      },
      "expected_top_programs": ["FENG_2.1_Zielona_Transformacja", "NCBR_Gospodarka_Odpadowa", "NFOŚiGW_Recykling"],
      "citation_expectations": [
        "wsparcie dla zaawansowanego recyklingu tworzyw sztucznych",
        "koszty linii recyklingowych i badań nad jakością recyklatu kwalifikowalne"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "dnsh_overclaim - recykling PVC wymaga oceny emisji i dodatków niebezpiecznych",
        "budget_structure_trap - koszty zakupu odpadów wejściowych często niekwalifikowalne"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.69,
      "expected_traps_high_risk": ["dnsh_overclaim"],
      "sector": "plastic_recycling",
      "aid_intensity_region": "slaskie",
      "test_tags": ["recycling", "pvc", "circular"]
    },
    {
      "id": "case_051",
      "company_profile": {
        "name": "EduVR Academy",
        "nip": "7452233445",
        "pkd": ["85.59.Z", "62.01.Z"],
        "employees": 5,
        "revenue_pln": 720000,
        "voivodeship": "małopolskie",
        "msp_status": "mikro",
        "years_operating": 1.5,
        "has_rnd_dept": true,
        "export_revenue_pct": 35,
        "prior_grants": [],
        "description": "Tworzenie treści VR/AR do szkoleń zawodowych (spawalnictwo, medycyna, mechanika). Platforma z AI do oceny postępów ucznia + biblioteka modułów + sprzedaż licencji do szkół branżowych i firm."
      },
      "expected_top_programs": ["KPO_Edukacja_Zawodowa", "FENG_Kultura_Cyfrowa", "PARP_Szkolenia"],
      "citation_expectations": [
        "wsparcie dla cyfrowych narzędzi edukacyjnych i szkoleń zawodowych",
        "koszty produkcji treści VR i algorytmów oceny kwalifikowalne"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "ineligible_personnel - twórcy treści i programiści VR wymagają ewidencji B+R",
        "generic_filler - brak konkretnych wskaźników efektywności nauczania = słaba ocena"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.63,
      "expected_traps_high_risk": ["ineligible_personnel"],
      "sector": "edtech_vr_training",
      "aid_intensity_region": "malopolskie",
      "test_tags": ["edtech", "vr", "training"]
    },
    {
      "id": "case_052",
      "company_profile": {
        "name": "MicroChem Lab",
        "nip": "9023344556",
        "pkd": ["72.11.Z", "20.13.Z"],
        "employees": 3,
        "revenue_pln": 480000,
        "voivodeship": "podlaskie",
        "msp_status": "mikro",
        "years_operating": 2,
        "has_rnd_dept": true,
        "export_revenue_pct": 0,
        "prior_grants": [],
        "description": "Mikro laboratorium chemiczne świadczące usługi analiz środowiskowych i materiałów. Rozwój własnych metodyk szybkich testów na obecność mikroplastików i PFAS w wodzie + aparatury przenośnej."
      },
      "expected_top_programs": ["NCBR_Badania_Stosowane", "FENG_1.1_Badania_Rozwoj", "NFOŚiGW_Monitoring"],
      "citation_expectations": [
        "wsparcie dla laboratoriów badawczych i innowacyjnych metodyk analitycznych",
        "koszty aparatury i walidacji metodyk kwalifikowalne"
      ],
      "trap_scenarios": [
        "ineligible_personnel - chemik analityk i technik muszą mieć ewidencję czasu B+R",
        "geographic_ineligibility - niektóre badania środowiskowe wymagają akredytacji i lokalizacji"
      ],
      "expected_citation_faithfulness_min": 0.65,
      "expected_traps_high_risk": ["ineligible_personnel"],
      "sector": "analytical_lab_micro",
      "aid_intensity_region": "podlaskie",
      "test_tags": ["lab", "micro", "environment"]
    }
  ]
}