feat(core): signature de trajectoire stable pour identite workflow (Phase 0, F1)

Primitive partagee (SP-4/SP-2/competences) : hashe la sequence ordonnee
(action_type, target) d'un parcours en ignorant les champs session-specifiques
(node_id, timestamp, coordonnees) -> deux apprentissages du meme parcours = meme
signature = base du create-or-update (decision F1). Le target stable peut etre
compose avec screen_signature() existante.

Test TDD: tests/unit/test_trajectory_signature.py (5 tests, RED->GREEN).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

core/execution/trajectory_signature.py

@@ -0,0 +1,34 @@
+"""Signature de trajectoire — identité stable d'un parcours appris (décision F1).
+
+Une trajectoire = séquence ordonnée d'actions sur des cibles stables. La signature
+hashe uniquement `(action_type, target)` de chaque étape, dans l'ordre, en **ignorant
+les champs session-spécifiques** (IDs de nœuds, timestamps, coordonnées). Deux
+apprentissages du même parcours produisent donc la même signature → create-or-update.
+
+Primitive partagée (Phase 0) : consommée par SP-4 (dédup/persist), SP-2 (rejeu) et le
+cycle compétences (dédup des skills). Pour composer avec un descripteur d'écran stable,
+passer `core.execution.screen_signature.screen_signature(...)` comme valeur de `target`.
+"""
+
+import hashlib
+from typing import Any, Iterable, Mapping
+
+_FIELD_SEP = "\x1f"  # sépare action_type et target dans une étape
+_STEP_SEP = "\x1e"   # sépare les étapes
+
+
+def _normalize_step(step: Mapping[str, Any]) -> str:
+    action_type = str(step.get("action_type", "unknown")).strip().lower()
+    target = str(step.get("target", "")).strip()
+    return f"{action_type}{_FIELD_SEP}{target}"
+
+
+def trajectory_signature(steps: Iterable[Mapping[str, Any]]) -> str:
+    """Retourne la signature SHA-256 (hex, 64 car.) d'une séquence d'étapes.
+
+    Chaque étape est un mapping ; seuls `action_type` et `target` sont pris en compte.
+    Tous les autres champs (node_id, timestamp, coordonnées…) sont ignorés afin de
+    garantir la stabilité de la signature entre deux sessions du même parcours.
+    """
+    canonical = _STEP_SEP.join(_normalize_step(step) for step in steps)
+    return hashlib.sha256(canonical.encode("utf-8")).hexdigest()