feat(config): warning tags/category in validate_config + time_coverage in docs

[Gabrymi93]

Sintesi

validate_config segnala dataset.tags e dataset.category mancanti (accanto al warning source_id già esistente). Abilita il gate candidate strict di dataset-incubator: validate_candidate_structure.py promuove questi warning a failure per far rispettare lo standard candidate (docs/candidate-standard.md).

Documentato anche dataset.time_coverage in config-schema.md (campo già in uso nei candidate ma non documentato).

Contesto collegato

Nessuna issue — emerso dal lavoro di standardizzazione candidate (dataset-incubator, 2026-07-31).

Cosa cambia

• Bug fix
• Nuova funzionalità del motore
• Nuovo plugin sorgente
• Modifica contratto pubblico (dataset.yml, path output, schema parquet)
• Refactor / performance
• Documentazione

Impatto su contratti pubblici

Nessuno: warning additivi (non bloccanti), campo documentato già supportato.

• Struttura dataset.yml (nuovo campo, cambio obbligatorietà)
• Path output (nuovo layer, cambio percorso artifact)
• Schema parquet (nuova colonna, rename, cambio tipo)
• CLI o MCP tool (nuovo comando, cambio parametro)
• API pubblica del toolkit (firma funzione, classe, eccezione)

Se segnato, hai aggiornato downstream? [x] dataset-incubator (gate strict consuma questi warning) — [ ] docs/

Verifica

python -m pytest tests/test_dataset_loader.py -q
# 40 passed
ruff check toolkit/core/dataset_loader.py
# All checks passed

• pytest -m core passa
• ruff check . passa
• mypy toolkit/ passa (o motiva le eccezioni)
• Modificato o aggiunto test con marker appropriato (pure_unit ereditato da pytestmark di modulo)

Checklist PR

• Perimetro stretto: una PR = un layer o un fix mirato
• Se nuovo plugin: test + docs inclusi
• Issue collegata o motivazione dell'assenza
• Se rimuovo un modulo/funzione pubblica: n/a

Note per chi revisiona

• I warning sono additivi e non bloccanti: validate_config resta ok=True con warning.
• Il consumer DI (validate_candidate_structure.py, branch feat/candidate-standard) promuove questi warning a failure via strict=True — PR separata in dataset-incubator.
• time_coverage è già esposto da load_dataset_manifest e usato dal layer tool: la PR documenta il comportamento esistente.