# scripts/ — מדריך סקריפטים

> **כלל:** כל עדכון, יצירה, או מחיקה של סקריפט בתיקייה זו מחייב עדכון של קובץ זה.

---

## סקריפטים פעילים

| Script | Type | Purpose | Scheduled |
|--------|------|---------|-----------|
| `pc.sh` | bash | **wrapper לכל קריאות Paperclip API מסוכנים** — מוסיף Authorization, X-Paperclip-Run-Id (audit trail), Content-Type, base URL. תחביר: `pc.sh <METHOD> <PATH> [BODY_JSON]`. אסור `curl` ישיר ל-`$PAPERCLIP_API_URL`. ראה `HEARTBEAT.md §0`. counterpart ב-Python: `web/paperclip_api.py`. | נקרא ע"י סוכנים |
| `spec-guard.sh` | bash | **PreToolUse hook לאכיפת "פרוטוקול כתיבת-קוד"** (CLAUDE.md §פרוטוקול כתיבת-קוד) — בכל Edit/Write/MultiEdit על נתיב-קוד (`web/`, `mcp-server/`, `web-ui/src/`, `scripts/`, `adapters/`) מזריק תזכורת ל-Claude לקרוא את `docs/spec/00-constitution.md`+ספ-התחום ולוודא קיום G1–G12 — לפני שכותבים. **+ leak-guard בזמן-אמת (G12):** על כתיבה ל-`mcp-server/src/*` בודק את התוכן-הנכתב (`new_string`/`content`) ומזהיר אם מוזרק מונח-Paperclip לשכבת-האינטליגנציה (לא-deduped). המקבילה האינטראקטיבית ל-INV-AG1. קלט JSON ב-stdin, פלט `hookSpecificOutput.additionalContext` (non-blocking, exit 0). Dedup פעם-בסשן לתזכורת-הספ. רשום ב-`.claude/settings.json`. | נקרא אוטומטית ע"י Claude Code (hook) |
| `leak_guard.py` | python | **המאכף הקנוני של INV-G12 (שער-הפלטפורמה / docs/spec/X15 §4 / R4).** שני כללים קשיחים: (1) `mcp-server/src` ללא סמלי-Paperclip (allowlist מנומק לפי substring); (2) רק `web/agent_platform_port.py` (+ קבצי-המעטפת) מייבאים את לקוח-Paperclip. stdlib-בלבד (אין venv). `leak_guard.py` = סריקת-repo (exit 1 על הפרה); `leak_guard.py <file>...` = קבצים נתונים (ל-hook). משותף ל-spec-guard.sh (hook), ל-CI (`.gitea/workflows/leak-guard.yaml`) ול-`mcp-server/tests/test_platform_port_leak_guard.py`. | CI + hook + pytest |
| `migrate_gap51_outcomes.py` | python | **GAP-51 (FU-14)** — נרמול ערכי `outcome` לאוצר הקנוני (rejected→rejection, accepted→full_acceptance, partial→partial_acceptance) ב-`decisions.outcome` + `cases.expected_outcome`. `betterment_levy` לא ממופה (practice_area, לא outcome). `--dry-run` (ברירת-מחדל) / `--apply` (גיבוי ל-`data/audit/gap51-outcome-backup-*.csv` + UPDATE טרנזקציוני). דורש POSTGRES_URL. בוצע 2026-06-06 (9 שורות). נוגע רק ב-cases/decisions — בטוח במקביל לחילוץ. | חד-פעמי (בוצע) |
| `sync_missing_agent_skills.py` | python | סקריפט "אל-כשל" להוספת `paperclipSkillSync` ל-`הגהת מסמכים` ו-`מנתח משפטי` שפיספסו את ה-sync ההיסטורי (Gap #28). תומך `--verify`/`--dry-run`/`--apply`. גיבוי אוטומטי ל-`agents-pre-skill-sync-*.sql`. דורש `PAPERCLIP_BOARD_API_KEY` (Infisical /paperclip ב-nautilus env). idempotent. | חד-פעמי (בוצע 2026-05-04). שמור לרפרנס |
| `sync_agents_across_companies.py` | python | **סנכרון סוכנים מ-CMP (1xxx, master) ל-CMPA (8xxx, mirror)** — Gap #25. משווה adapter_config (model/timeout/instructions/skills/etc), runtime_config (heartbeat), ושדות top-level (budget/metadata/icon/title/role). מסנן אוטומטית local skills שלא קיימים ב-mirror. לוגיקת subset (mirror יכול להחזיק יותר skills כי ה-API מוסיף required runtime skills). תומך `--verify`/`--dry-run`/`--apply [--only NAME]`. גיבוי אוטומטי. דורש `PAPERCLIP_BOARD_API_KEY`. **להריץ אחרי כל שינוי הגדרות ב-CMP.** **⚠ אם `adapter_type` שונה בין CMP ל-CMPA — `--apply` מדלג על הסוכן; `--verify` מדווח אותו רם כ-DRIFT.** בעת מעבר adapter (למשל ל-`deepseek_local`) חובה לעדכן ידנית בשתי החברות. **`--verify` יוצא exit≠0 על כל drift** (needs-sync / adapter-mismatch / missing-in-mirror) — שמיש כ-gate ל-cron/CI (GAP-21/FU-8a). | ידני אחרי כל שינוי |
| `fix_paperclipai_skills_drift.py` | python | סקריפט חד-פעמי (בוצע 2026-05-04) שניקה drift על `paperclipai/*` skills בין CMP ל-CMPA. הסיר `paperclip-dev` מכל 14 הסוכנים, ודאג ש-`paperclip-converting-plans-to-tasks` קיים רק על CEO ו-analyst. תומך `--apply` (ברירת מחדל: dry-run). דורש `PAPERCLIP_BOARD_API_KEY`. נשמר לרפרנס למקרה שhdrift חוזר. | חד-פעמי (בוצע) |
| `test_retrieval_by_name.py` | python | בדיקת אחזור-לפי-שם (#52/RC-A) — מאמת ש`search_precedent_library`/`search_internal_decisions` מדרגים את ההחלטה עצמה (אגסי) מעל מי שמצטט אותה, + רגרסיות לשאילתות מהותיות. הרצה: `DOTENV_PATH=/home/chaim/.env DATA_DIR=.../data mcp-server/.venv/bin/python scripts/test_retrieval_by_name.py` (exit 0 = עבר). | ידני אחרי שינוי שכבת חיפוש |
| `fu2b_reconcile_internal_case_numbers.py` | python | **FU-2b (GAP-07/08) — תיאום `case_number` של `internal_committee`** מציטוט-מלא למספר-בסיס קנוני (X1: trim·prefix-strip·`/`→`-`, חודש נשמר). דטרמיניסטי (token יחיד; 0/>1 → flag). `--dry-run` (ברירת-מחדל) מפיק טבלת-תיאום ל-`data/audit/fu2b-reconciliation-*.{csv,md}` עם flags (DUP_CHECK / PROC_MISMATCH / MISMATCH). `--apply --approved <csv>` מגבה ואז מעדכן רק שורות שאושרו ע"י היו"ר. scope: internal בלבד (external → #68). FK-safe. | חד-פעמי, **chair-gated** (apply רק אחרי אישור דפנה) |
| `fu2c_reconcile_external_case_numbers.py` | python | **FU-2c (GAP-08, #68) — תיאום `case_number` של פסיקה חיצונית** (`source_kind <> internal_committee`) מציטוט-מלא לצורה קנונית **מציין-הליך + docket** (החלטת-יו"ר 2026-05-31, Option A: `/` נשמר, *לא* `-`; תואם db.py:369 ו-INV-ID2). דטרמיניסטי (designator+docket; 0/>1 docket → flag). `--dry-run` (ברירת-מחדל) מפיק `data/audit/fu2c-reconciliation-*.{csv,md}` עם flags (MISMATCH / NO_CITATION / CIT_NO_DOCKET / DESIG_MISMATCH / DUP_CHECK). `--apply --approved <csv>` מגבה ואז מעדכן שורות לא-חוסמות (כולל ADVISORY/NO_CITATION). `--overrides <csv>` (id,proposed_canonical,reason) פותח שורות-חוסמות בהכרעת-יו"ר מפורשת (למשל פס"ד מאוחד — ראה `data/audit/fu2c-overrides.csv` לרשומת לויתן/קלמנוביץ). לוגיקת-החילוץ + פיצול flags אומתו offline על 24 רשומות. scope: external בלבד (internal = FU-2b). FK-safe. | חד-פעמי, **chair-gated** (apply רק אחרי אישור דפנה) |
| `eval_gold_bootstrap.py` | python | **FU-5 (GAP-11) — bootstrap ל-gold-set** של הערכת-אחזור ל-`data/eval/gold-set.jsonl`. שני מקורות: `--source citations` (cited==relevant מ-`search_relevance_feedback`; ריק עד שייצברו ציטוטים) ו-`--source known_item` (query=שם-תיק → relevant=עצמו; אות אמיתי היום). Idempotent — שומר שורות `source=chair`, מחדש `bootstrap_*`. דורש POSTGRES. | לפני eval; חוזר כשנצבר ground-truth |
| `eval_retrieval.py` | python | **FU-5 (GAP-11, INV-RET4/G8) — harness הערכת-אחזור** — מריץ את מסלול-האחזור בייצור (`search_library`/`search_internal`) על ה-gold-set, מחשב precision@k/recall@k/MRR/nDCG@k (k=5,10), מצרף overall+per-corpus+per-PA ל-`data/eval/eval-report-<ts>.{json,md}` + delta מול `data/eval/baseline.json` (מתעד retrieval_config). `--self-test` בודק את המטריקות offline; `--update-baseline` מאמץ snapshot. **שער-CI במשמעת:** הרץ לפני/אחרי כל שינוי בשכבת-האחזור באותו קונפיג. דורש POSTGRES+VOYAGE_API_KEY. | לפני/אחרי שינוי RRF/k/embedder/rerank |
| `legal-court-fetch-service.config.cjs` | pm2/js | **שירות-מארח Tier-1 לאחזור פסקי-דין מנט המשפט (X13)** — 2 apps: (א) `legal-court-fetch-xvfb` (Xvfb :99, צג-וירטואלי ל-Camoufox); (ב) `legal-court-fetch-service` (`python -m legal_mcp.court_fetch_service.server`, bound `10.0.1.1:8771`, Bearer `COURT_FETCH_SHARED_SECRET` מ-`~/.legal-court-fetch-service.env`, `DISPLAY=:99`). מריץ Camoufox דרך חבילת-הפייתון (in-process) כי הקונטיינר לא יכול דפדפן. תלות: `pip install -e "mcp-server[court-fetch]" && python -m camoufox fetch`. אחזור = ניווט→צופה→`GetImages`(X-Requested-With)→PDF, ללא CAPTCHA; כשל→`ok:false`→orchestrator מסלים ל-fallback אנושי. **אומת על עת"מ 46111-12-22 (34 עמ').** מראָה לדפוס `legal-chat-service.config.cjs`. ספ: `docs/spec/X13-court-fetch.md`. התקנה: `pm2 start scripts/legal-court-fetch-service.config.cjs && pm2 save`. בריאות: `curl http://10.0.1.1:8771/health`. | pm2 (host-side) |
| `reap_orphan_procs.py` | python | **reaper לתהליכים-יתומים שמרווים את שרת Nautilus** — הורג `task-master-mcp` (Node, מתנפח ל~3GB) ו-`camoufox-bin` (Firefox מ-X13 fetch שקרס) **רק כשהם יתומים (`ppid=1`)** — תהליך עם הורה-חי לעולם לא נוגעים בו. `/proc` טהור, בלי psutil. `--dry-run` (דיווח), `--loop N` (דמון כל N ש'). ראה זיכרון [[project_taskmaster_mcp_memory_leak]]. | דרך `legal-reaper.config.cjs` (pm2) |
| `legal-reaper.config.cjs` | pm2/js | **דמון pm2 ל-`reap_orphan_procs.py --loop`** (ברירת-מחדל 180ש', `REAP_INTERVAL_S` לעקיפה). `max_memory_restart 100M` (ה-reaper עצמו לא ידלוף). התקנה: `pm2 start scripts/legal-reaper.config.cjs && pm2 save`. לוגים: `pm2 logs legal-reaper`. | pm2 (host-side) |
| `drain_court_fetch.py` | python | **ריקון תור-אחזור הפסיקה (X13)** — קורא ל-`court_fetch_orchestrator.drain_pending(limit)` שמוריד+קולט כל job ממתין שהיומונים מילאו, וקושר חזרה ליומון. מקומי בלבד (ingest = claude CLI). no-op מהיר כשהתור ריק. הרצה ידנית: `mcp-server/.venv/bin/python scripts/drain_court_fetch.py [limit]`. | דרך `legal-court-fetch-drain.config.cjs` (pm2 cron) |
| `backfill_missing_precedents.py` | python | **הזנת `missing_precedents` פתוחים לתור-האחזור (X13)** — מסווג כל פער-פתוח; עליון-סדרתי→Tier-0(supremedecisions), נט-format→Tier-1; ועדת-ערר/לא-מזוהה→דילוג. יוצר `court_fetch_jobs` (idempotent). `--apply` (ברירת-מחדל dry-run). אחרי הרצה: drain-court-fetch קולט. | ידני (חד-פעמי/לפי-צורך) |
| `legal-court-fetch-drain.config.cjs` | pm2/js | **תזמון שעתי של `drain_court_fetch.py`** (cron `17 * * * *`, `COURT_FETCH_DRAIN_CRON` לעקיפה) — הופך את לולאת יומון→אחזור→קליטה ל-fully-autonomous. `autorestart:false` (one-shot per tick). דורש `legal-court-fetch-service` רץ. התקנה: `pm2 start scripts/legal-court-fetch-drain.config.cjs && pm2 save`. | pm2 cron (host-side) |
| `drain_metadata_queue.py` | python | **ריקון תור חילוץ-המטא של הפסיקה** — `process_pending_extractions(kind='metadata')` ב-batches עד ריק. רץ על **Gemini Flash** (structured JSON, `gemini_session`) — מהיר ואמין, במקום ה-claude CLI ה-agentic שפגע ב-`error_max_turns`. no-op מהיר כשריק. הרצה ידנית: `mcp-server/.venv/bin/python scripts/drain_metadata_queue.py [batch]`. | דרך `legal-metadata-drain.config.cjs` (pm2 cron) |
| `legal-metadata-drain.config.cjs` | pm2/js | **תזמון כל 15 דק' של `drain_metadata_queue.py`** (cron `*/15 * * * *`, `METADATA_DRAIN_CRON` לעקיפה) — מונע סתימה של תור חילוץ-המטא ב-/precedents. דורש `GEMINI_API_KEY` ב-`~/.env`. התקנה: `pm2 start scripts/legal-metadata-drain.config.cjs && pm2 save`. | pm2 cron (host-side) |
| `reconcile_metadata_status.py` | python | **נרמול `metadata_extraction_status` תקוע (G1)** — שורות עם ברירת-המחדל `'pending'` שאינן בצנרת-Gemini נערמות כ-backlog-רפאים שהדריינר (סורק `*_requested_at IS NOT NULL`) לעולם לא מנקה ומנפח את מונה "ממתין" ב-/operations. מיישב כל שורה למצב-אמת במקור: `internal_committee`→`completed` (מטא דטרמיניסטי, מחוץ ל-Gemini), `external_upload` מלא→`completed`, `external_upload` עם טקסט וחסר שם/תקציר→חותם `requested_at` (הדריינר יטפל), `cited_only` (אין טקסט)→`skipped`. אידמפוטנטי. תיקון-המקור הנלווה ב-`db.create_internal_committee_decision`. הרצה: `mcp-server/.venv/bin/python scripts/reconcile_metadata_status.py`. | חד-פעמי / re-runnable כהגנת-drift |
| `auto-sync-cases.sh` | bash | סנכרון תיקי ערר ל-Gitea — רץ כל דקה | `* * * * *` (cron) |
| `backup-db.sh` | bash | גיבוי PostgreSQL יומי ל-`data/backups/` (gzip) | לתזמן: `0 2 * * *` |
| `restore-db.sh` | bash | שחזור DB מגיבוי (companion ל-backup-db.sh) | ידני |
| `notify.py` | python | שליחת מייל התראה מסוכנים via SMTP (Gmail) | נקרא ע"י סוכנים |
| `bidi_table.py` | python | יצירת טבלאות box-drawing עם תמיכה ב-BiDi (עברית+אנגלית) | ספריית עזר |
| `convert_decision_template.py` | python | המרת `data/training/טיוטת החלטה.dotx` → `skills/docx/decision_template.docx` לטעינה ב-python-docx | להריץ כשמתעדכנת התבנית |
| `deploy-track-changes.sh` | bash | סנכרון skills CMP↔CMPA + בדיקות + הנחיות deploy לארכיטקטורת Track Changes | ידני |
| `retrofit_case.py` | python | retrofit רטרואקטיבי — מזריק bookmarks לקובץ קיים של תיק ספציפי ומגדיר אותו כ-active_draft | ידני (חד-פעמי לתיק) |
| `reembed_voyage.py` | python | Re-embed כל הוקטורים ב-DB עם המודל ב-`VOYAGE_MODEL` (לאחר שינוי מודל). 5 טבלאות, 1024 דמ', batches של 100. ראה `docs/voyage-upgrades-plan.md` | ידני (אחרי החלפת `VOYAGE_MODEL`) |
| `voyage_context3_poc.py` | python | POC #1 — voyage-3 vs voyage-context-3 על פסיקה אחת קצרה (קלמנוביץ, 63 chunks). הכרעה: context-3 לא מציג שיפור עקבי | בנצ'מרק חד-פעמי, נשמר לרפרנס |
| `voyage_context3_poc_long.py` | python | POC #2 — voyage-context-3 על פסיקה ארוכה (אהרון ברק 219 chunks) עם sliding windows. הכרעה: context-3 לא משתפר על פסיקה גדולה | בנצ'מרק חד-פעמי, נשמר לרפרנס |
| `voyage_multimodal_poc.py` | python | POC #3 — voyage-multimodal-3 על דוח שמאי (89 עמודים). הכרעה: שיפור משמעותי לטבלאות + 22 עמודי image-only שhttp text-OCR מאבד | בנצ'מרק חד-פעמי, מוכן לשלב C |
| `voyage_rerank_judge_poc.py` | python | POC #4 — voyage-3 vs rerank-2 vs context-3 על אהרון ברק, 18 שאילתות, claude-haiku-4-5 כ-judge. הכרעה: rerank-2 ניצח עם +9% mean@3 | בנצ'מרק חד-פעמי |
| `voyage_rerank_corpus_poc.py` | python | POC #5 — voyage-3 vs rerank-2 על קורפוס מלא (785 docs). הכרעה: +4.5% mean@3 כללי, +11.6% על P queries (practical) | בנצ'מרק חד-פעמי, אישר את שלב B |
| `multimodal_backfill.py` | python | Backfill voyage-multimodal-3 page embeddings על מסמכי תיקים קיימים. idempotent (skips by default), forces `MULTIMODAL_ENABLED=true` ל-run, רץ מהקונטיינר. שלב C — ראה `docs/voyage-upgrades-plan.md` | ידני per-case (`python multimodal_backfill.py 8174-24 8137-24`) |
| `backfill_chunk_pages.py` | python | Backfill `page_number` ב-`document_chunks` קיימים. legacy chunker לא tracked עמודים → `page_number=NULL` חוסם boost של multimodal hybrid (text+image join על אותו עמוד). re-extracts כל PDF (re-OCR אם צריך, ~$0.0015/page), מחשב page_offsets, ומעדכן chunks. idempotent | ידני per-case (`python backfill_chunk_pages.py 8174-24 8137-24`) |
| `rechunk_legacy_precedents.py` | python | **#57** — re-chunk + re-embed פסיקה שהוטמעה לפני תיקון ה-chunker (#55). בוחר כל `case_law` עם chunk זעיר (`length(trim(content))<50` — טביעת-האצבע של ה-chunker הישן) ומריץ `ingest.reindex_case_law` (re-chunk+re-embed מ-`full_text` שמור בלבד — ללא re-OCR/LLM, feedback_no_reocr_retrofit; idempotent DELETE-then-INSERT). idempotent ברמת-הבאטץ' (שואב מחדש את הסט המושפע בכל ריצה). דגל `--limit N`. רץ עם venv של mcp-server (`cd mcp-server && .venv/bin/python ../scripts/rechunk_legacy_precedents.py`) | חד-פעמי — מיגרציית-נתונים של פסיקה legacy (תוקן 2026-06-03) |
| `backfill_nevo_preamble.py` | python | **#86.2** — מיגרציית-נתונים: חיתוך preamble/רציו של נבו שדלף לפסיקה שהוטמעה לפני תיקון #86.1. מאתר כל `case_law` ש-`strip_nevo_preamble(full_text)` עדיין מקצר (דליפה היסטורית), ומבצע: (1) לכידת ה-מיני-רציו ל-`case_law.nevo_ratio` (gold-set ל-#86.3); (2) שכתוב `full_text` החתוך + חישוב-מחדש של `content_hash`; (3) `reindex_case_law` (re-chunk+embed, ללא re-OCR/LLM); (4) **סימון (לא מחיקה)** הלכות ש-`supporting_quote` שלהן בתוך ה-preamble שהוסר → `pending_review` + quality_flag `nevo_preamble_leak`. **שומר-בטיחות:** שורות עם keep%<`--min-keep` (ברירת-מחדל 60) מוחרגות מ-`--apply` כחשד over-strip (אלא אם `--include-suspicious`). **dry-run כברירת-מחדל**; `--apply` כותב backup JSON + manifest CSV ל-`data/audit/` תחילה. idempotent. רץ עם venv של mcp-server. **chair-gated** (לאמת manifest לפני apply) | מיגרציית-נתונים — dry-run בוצע (19 פסקים, 27 הלכות מזוהמות); apply ממתין לאישור |
| `nevo_ratio_benchmark.py` | python | **#86.3** — מדידת איכות חילוץ-הלכות מול ה-מיני-רציו של נבו (gold-set מקצועי חינמי). לכל פסק עם `nevo_ratio` (או נגזר מ-`full_text` אם טרם בוצע backfill): LLM-judge מקומי (`claude_session`, אפס עלות) ממפה סמנטית את הלכות-המערכת מול הלכות-נבו ומפיק **recall** (כיסוי הלכות-נבו), **precision** (אחוז הלכותינו הממופות), **granularity** (יחס פירוק — איתות over-extraction ל-#81.5). `--case <num>` / `--all [--limit N]` / `--model` / `--out`. כותב CSV ל-`data/audit/`. רץ עם venv של mcp-server (דורש Claude CLI מקומי). אומת על בג"ץ 1764/05: recall 0.875, precision 1.0, granularity 1.75x | ידני — מדידת-איכות (CI/ad-hoc) |
| `migrate_blobs_to_minio.py` | python | **#106.4 — הגירת בלובים לדיסק→MinIO (DB-driven, dry-run-default).** סורק 6 עמודות-נתיב (documents.file_path · cases.active_draft_path · digests.source_document_path · draft_final_pairs.final_path · *_image_embeddings.image_thumbnail_path), מנרמל 3 פורמטי-נתיב legacy (container-abs `/data/`, host-abs, relative) ל-key יחסי-DATA_DIR, וגוזר bucket per-file-semantic (מסמך→documents, thumbnail→derived). dry-run מפיק תוכנית+מניפסט CSV (data/audit) + מדווח חסרים; `--apply` מעלה דרך mcli ומאמת size (דיסק לא נוגע → הפיך). אומת 2026-06-11: 3404 קבצים/899MB, 0 outside, 28 חסרים. **חובה mcli alias legalminio**. | ידני — הגירת-אחסון X14 |
| `storage_leak_tripwire.py` | python | **INV-STG1 tripwire (ניטור-ריצה).** משלים את ה-CI leak-guard: סורק בלובים ב-data/{cases,precedent-library,internal-decisions,digests,training} ומשווה מול ה-key-sets החיים של legal-documents/legal-derived (json-key match, סיווג bucket per-file כמו בהגירה). מדווח בלובים שדלפו (בדיסק אך לא ב-MinIO → יאבדו בניקוי, לא מוגשים/מגובים). read-only, `--since <ISO>`. אומת: 0 דליפות. **חובה מקומי** (mcli legalminio). | תקופתי / לפני ניקוי-דיסק #128 |
| `nevo_corpus_audit.py` | python | **#86.2/#86.3 — אודיט קורפוס-נבו (read-only).** `leak` סורק chunks+הלכות למרקרי-preamble של נבו (מיובאים מ-extractor._NEVO_MARKERS), מבחין בין הווקטור המזיק (מרקר בתוך הלכה=רציו-עריכה כהלכה) ל-benign (רשימת-ציטוטים), ומפיק CSV. אומת 2026-06-11: **0 הלכות מזוהמות** (שכבת-הידע נקייה) → אין purge/re-ingest (גם נוגד no-reocr). `leak --apply` מבצע backfill **אדיטיבי** של `case_law.nevo_ratio` מטקסט שמור (extract_nevo_ratio, ללא re-OCR) — captured 16→32. `benchmark` משווה הלכות-שלנו מול ה-מיני-רציו דרך הפאנל התלת-מודלי → recall כיסוי (1110-20: 13 הלכות, recall=1.0). **חובה מקומי** (benchmark). | ידני — ניטור-זיהום / ground-truth |
| `halacha_goldset.py` | python | **#81.7** — הארנס gold-set לאיכות חילוץ-הלכות. `export --n N` מייצא מדגם מרובד (לפי precedent×rule_type) ל-CSV עם עמודות-תיוג ריקות (`is_holding`/`correct_type`/`quote_complete`) לתיוג ידני (חיים/דפנה). `score --in <csv>` קורא את ה-CSV המתויג ומודד כל ולידטור (`compute_quality_flags`/`is_fact_dependent`/`is_quote_truncated`/`is_thin_restatement`) מול אמת-המידה האנושית: P/R/F1 + confusion. בסיס ל-#81.8 (כיול סף האישור). מייבא את אותם ולידטורים שה-extractor מריץ. רץ עם venv של mcp-server. **הערה:** קיים גם דף-תיוג אינטראקטיבי DB-backed (`/goldset`) — זה ה-CSV-fallback | ידני — export→תיוג→score |
| `goldset_panel_label.py` | python | **#81.7 — תיוג ה-gold-set בקונצנזוס תלת-מודלי (ללא man-in-the-loop, הנחיית-יו"ר 2026-06-11).** מריץ את שלושת השופטים העצמאיים (Opus/claude_session · DeepSeek · Gemini, מיובאים מ-`halacha_panel_approve`) עם ה-prompt העשיר (`is_holding`+`type`+נימוק מ-`goldset_ai_recommend`) על כל פריט; **רוב 2/3 נכתב ל-`is_holding`/`correct_type`** עם `tagged_by='panel:opus+deepseek+gemini'` (פיצול→NULL→יו"ר, INV-G10). מודד **Fleiss κ** (3 מעריכים) ומריץ **מבחן-אנונימיזציה** (שמות-תיק ממוסכים→שיפוט-מחדש; flip=שינון). לא מעגלי — הוולידטורים הנמדדים rule-based. כותב per-model+consensus+anon ל-DB ודוח ל-`data/audit/`. **מחליף** תיוג-ידני; `goldset_ai_recommend`/`goldset_independent_judge` נשארים כבדיקות single-model. `--limit`/`--no-anon`/`--force`. **חובה מקומי**. | ידני — לאחר יצירת/הרחבת batch |
| `goldset_ai_recommend.py` | python | **#81.7 QA (single-model, נבלע ב-panel)** — חוות-דעת claude בלבד ל-`ai_*`. כעת לינאז' 1/3 בתוך `goldset_panel_label`; נשאר כבדיקת-claude עצמאית/חידוש נקודתי. `--force`/`--limit`. **חובה מקומי**. | ידני — בדיקה נקודתית |
| `goldset_independent_judge.py` | python | **INV-DM7 ולידציה** — שופט-תפקיד **עצמאי שני** ממודל אחר (DeepSeek API ישיר, OpenAI-compatible) ששובר את עיגון-ה-AI: מסווג rule_role **בעיוור** (בלי לראות תיוג-אדם או המלצת-claude) ומחשב מטריצת-הסכמה (deepseek↔אדם מול ai↔אדם) + ציר-גס (כלל-בר-הכללה מול application/obiter). **ממצא (2026-06-07):** ai↔אדם=100% (מעוגן), deepseek↔אדם=50% מדויק אך **92% גס** → תת-הסוג holding/interpretive/procedural עמום-מטבעו (לא לשער עליו); הציר-הגס אמין חוצה-מודלים. read-only על הזהב. `--model`/`--limit`/`--concurrency`. מפתח מ-`~/.hermes/profiles/deepseek/.env`. raw→`/tmp/goldset_judge_raw.json`. | ידני — ולידציית אמינות-תוויות |
| `halacha_panel_approve.py` | python | **פאנל-אישור הלכות (Trust-or-Escalate, dry-run).** 3 שופטים בלתי-תלויי-לינאז' (Opus/claude_session · DeepSeek · Gemini-2.5-flash) מצביעים על ה**ציר-הגס האמין** (92% חוצה-מודלים): נקיות→"הלכה לשמירה?"; nli_unsupported→"הציטוט תומך בכלל?" (שיפוט-מחדש); פגומות→re-extraction. רק ורדיקט מוסכם פועל אוטומטית, **פיצול מסלים ליו"ר** (INV-G10). `--apply` **מחווט** (clean: רוב 2/3; nli: פה-אחד-entailed מנקה flag) — הפיך, מגבה ל-`data/audit/` קודם. מפתחות: DeepSeek מ-`~/.hermes/...`, Gemini מ-`~/.env`. **חובה מקומי**. dry-run 2026-06-07: 197→103 אוטו (פה-אחד) / ~15 (רוב). **FU-1 (#133):** כל סבב — הצבעות **+נימוקי-כל-שופט** — נשמר ל-`halacha_panel_rounds` בשני המצבים (capture-only, לא נוגע ב-`halachot`; `apply_mode` מתעד dry-run מול apply); ה-seed ללמידה נוצר בהצלבה מול הכרעת-היו"ר המאוחרת על אותה הלכה. `--no-capture` לדילוג. | ידני / שלב-אימות-הלכות במסלול-הסופי |
| `style_lesson_panel.py` | python | **פאנל-סגנון דו-סוכני (למידה כפולה).** על-גבי דיסטילציית-ה-Opus (draft↔final ב-`draft_final_pairs.analysis`), שני שופטים בלתי-תלויים — DeepSeek + Gemini-2.5-flash — מצביעים לכל לקח על השאלה הגסה "האם זו הנחיית-סגנון מופשטת ובת-הכללה (INV-LRN5 — קול ולא מהות)?". הסכמה 2/2-keep → נכתב כ-`decision_lesson` (`source=panel:deepseek+gemini`); 2/2-drop → לא נכתב; פיצול/substance → מוסלם ליו"ר. `--apply` הפיך, מגבה ל-`data/audit/`. הטמעה ל-SKILL.md/lessons.md נשארת שער-יו"ר ידני (INV-G10). מפתחות כמו פאנל-ההלכות. **חובה מקומי**. `--case <num>` / `--pair-id <uuid>`. | שלב-למידה במסלול-הסופי |
| `final_learning_pipeline.py` | python | **תזמור שלב-הלמידה (פקודה אחת).** מופעל ע"י הרמס כשלוחצים "הרץ למידת-קול" במסלול-הסופי. דטרמיניסטי: (1) `ingest_final_version` עם נתיב-הסופי, (2) רישום לקורפוס-הסגנון (idempotent), (3) `style_lesson_panel --apply`. **עמיד (X16/INV-DUR1):** 3 הצעדים רצים דרך `_pipeline_runtime.py` (משותף עם halacha) עם checkpoint לכל תיק — קריסה בפאנל [3] ממשיכה מ-[3] במקום לשלם שוב על דיסטילציית-Opus [1]. ברירת-מחדל auto-resume; `--fresh` ריצה נקייה. idempotent. **חובה מקומי**. `--case <num>` / `--force` / `--fresh`. | אוטו (כפתור run-learning) / ידני |
| `final_halacha_pipeline.py` | python | **תזמור שלב-אימות-ההלכות (פקודה אחת).** מופעל ע"י הרמס כשלוחצים "הרץ אימות-הלכות". דטרמיניסטי: (0) `precedent_extract_halachot` (החלטה), (1) `extract_internal_citations(chair)`, (2) `corroboration.build_all()`, (3) `halacha_panel_approve --apply`. **עמיד (X16/INV-DUR1):** 4 הצעדים רצים דרך `_pipeline_runtime.py` עם checkpoint לכל תיק — קריסה בפאנל [3] ממשיכה מ-[3]. ברירת-מחדל auto-resume; `--fresh` ריצה נקייה. **חובה מקומי**. `--case <num>` / `--limit N` / `--fresh`. | אוטו (כפתור run-halacha) / ידני |
| `_pipeline_runtime.py` | python | **runtime עמידות משותף (X16 / INV-DUR1)** ל-`final_halacha_pipeline` ו-`final_learning_pipeline` (מימוש אחד, G2). עוטף רשימת-צעדים async ב-LangGraph `StateGraph` ליניארי עם `AsyncSqliteSaver` (checkpoint לכל צעד; resume מדלג על צעדים שהושלמו). **degradation חיננית:** ללא langgraph (`pip install -e ".[durable]"`) — ריצה ליניארית כמו קודם (הכפתור לא נשבר). `Step(name, run)` + `run_pipeline(steps, thread_id, checkpoint_db, fresh)`. נבדק: `mcp-server/tests/test_pipeline_runtime.py`. | מיובא ע"י סקריפטי-המסלול-הסופי |
| `curator_apply_pipeline_branch.py` | python | **מקור-אמת לחיווט-הכפתורים של הרמס.** prompt-ה-curator חי רק ב-Paperclip DB (`agents.adapter_config.promptTemplate`). הסקריפט מקדים branch כך שיקיצה עם reason `final_learning_*`/`final_halacha_*` מריצה את ה-pipeline המתאים (HOME/DOTENV/DATA_DIR מוחלטים → DeepSeek+Gemini keys + DATA_DIR נפתרים נכון) ועוצרת, אחרת §A/§B כרגיל. idempotent (מסיר branch קודם). מחיל על שני הסוכנים (CMP+CMPA). `--verify`. **להריץ אחרי reset/יצירה-מחדש של סוכן-curator.** | אחרי reset prompt של curator |
| `halacha_panel_audit.py` | python | **רשת-ביטחון לפאנל** (selective-prediction monitoring) — דוגם הלכות שאושרו ע"י הפאנל (`reviewer LIKE 'panel:%'`), מריץ עליהן **שוב** את הצבעת-ה-KEEP של 3 השופטים, ומציף כל מקרה שכעת נוטה DROP (false-keep פוטנציאלי). report-only כברירת-מחדל; `--flag` מחזיר את ה-flips ל-`pending_review` לסקירת-יו"ר. `--sample N`/`--seed`. בסיס 2026-06-07: 0/15. מיועד להרצה תקופתית (שבועי). מייבא שופטים מ-`halacha_panel_approve`. **חובה מקומי**. | תקופתי (שבועי) — ניטור |
| `halacha_panel_calibrate.py` | python | **כיול + מדידת הפאנל** (Trust-or-Escalate, ICLR 2025). `--source live` (ברירת-מחדל): מריץ את שאלת-ה-KEEP על מדגם-הזהב ומודד מול `is_holding` precision+coverage+**split-rate** לכל מדיניות + false-keep/false-drop (מייבא שופטים מ-`halacha_panel_approve`, **חובה מקומי**). **#133/FU-5** — `--source captured`: **אפס-עלות** (בלי re-vote/LLM) — מצליב סבבים שמורים (FU-1) מול הכרעות-יו"ר (FU-2) דרך `db.panel_rounds_vs_chair` ומדווח split-rate+auto-precision **לכל סבב** (מגמת הלולאה: ככל שהרובריקה משתפרת precision נשמר ו-split יורד); משתף את `analyze_pairs` של FU-4 (מקור-יחיד). שתי המדידות מדווחות **anon-stability** (מבחן-אנונימיזציה #81.7) כמטריקת-בריאות נגד echo-chamber. `--batch`/`--limit`/`--concurrency`. | ידני — לפני חיווט `--apply` (live) / תקופתי — מעקב-לולאה (captured) |
| `halacha_rubric_distill.py` | python | **#133/FU-4 — זיקוק-רובריקה PROPOSE-ONLY.** מצליב `halacha_panel_rounds` (FU-1, הצבעות+נימוקים) מול הכרעות-היו"ר (FU-2, seeds ב-`halacha_goldset` batch `chair-live`) דרך `db.panel_rounds_vs_chair` (read-only), מנתח דטרמיניסטית **כשלים שיטתיים** (false-keep/false-drop, פיצולים-שהוכרעו, שיעור-מחלוקת-עם-היו"ר לכל שופט), ומציע `KEEP_SYSTEM` v2 + exemplars מופשטים (claude_session מקומי, אפס עלות) כ**דוח-diff** ל-`data/learning/rubric-proposal-<ts>.md`. **לעולם לא auto-apply** — אימוץ v2 = עריכה אנושית של הקבוע דרך PR (INV-LRN1); exemplars מופשטים בלבד (INV-LRN5); הסיגנל היחיד = הכרעת-יו"ר, לא הצבעות-פאנל (anti-echo). מתחת ל-12 זוגות → "אין מספיק נתונים". `--no-llm` (סטטיסטיקה בלבד) / `--limit N`. **חובה מקומי**. | תקופתי — אחרי שהצטברו הכרעות-יו"ר על מחלוקות-פאנל |
| `halacha_rule_role_backfill.py` | python | **INV-DM7** — backfill חד-פעמי: מסווג-מחדש את ההלכות הישנות (`rule_type IN ('binding','persuasive')` — ערכי-סמכות שנשמרו במסווה תפקיד לפני פיצול הצירים) לאחד מחמשת **תפקידי-הכלל** (holding/interpretive/procedural/application/obiter) דרך claude_session המקומי (אפס עלות). **לא נוגע בסמכות** (נגזרת מ-`precedent_level`). `--apply` (ברירת-מחדל dry-run) / `--limit N` / `--concurrency`. כותב backup CSV ל-`data/audit/` תחילה. fail-safe (פריט שנכשל → נשמר ערך ישן). **חובה מקומי** (claude_session). | ידני חד-פעמי אחרי deploy של פיצול-הסמכות |
| `halacha_batch_reconcile.py` | python | **#82.7** — dedup חוצה-פסקים offline (שמרני, **dry-run בלבד**). dedup-on-insert משווה רק תוך-פסק; כאן סף מחמיר (cosine ≥0.95, `--cosine`) ולא-הרסני: מאתר זוגות הלכות near-duplicate בין פסקים שונים (pgvector `<=>` exact) עם איתות לקסיקלי (Jaccard/Levenshtein) ומדווח ל-CSV ב-`data/audit/` לסקירת היו"ר. לא מדלג/ממזג/מוחק. `--include-pending`. **`--link`** רושם את הזוגות שנמצאו כ-`equivalent_halachot` (parallel authority, #84.2 — קישור-מקביל ברמת-הלכה, **לא** ציטוט; idempotent, לא-הרסני). רץ עם venv של mcp-server. אומת: 800 הלכות → 5 זוגות (קושרו). | ידני — דוח-סקירה / `--link` לקישור |
| `calibrate_halacha_dedup.py` | python | **#82.1** — כיול ספי ה-dedup הלקסיקלי (#82.3) מול gold-set הניקוי. קורא `halacha-cleanup-manifest-*.csv` (זוגות duplicate↔survivor מתויגי-אדם), טוען טקסט-survivor מה-DB, ו-sweep של (jaccard_min × levenshtein_min) עם P/R/F1, מסמן את נקודת-העבודה המוגדרת. אימת ש-(0.55, 0.70) → **precision 1.0** (אפס false-merge), recall 0.30 — מתאים לאיתות-משני שחוסם auto-approve. `--manifest <path>`. רץ עם venv של mcp-server | חד-פעמי — כיול (בוצע 2026-06-06) |
| `audit_corpus_integrity.py` | python | בדיקה תקופתית של עקביות הקורפוס — 5 בדיקות SQL read-only על `case_law` ו-`cases`: (A) `external_upload` עם prefix פנימי `ערר`/`בל"מ`; (B) `internal_committee` חסר `chair_name`/`district`; (C) `cases.practice_area` מחוץ ל-{`rishuy_uvniya`, `betterment_levy`, `compensation_197`, `''`}; (D) תיקים מוכרעים (`final`/`exported`/`reviewed`) ללא `chair_name` (chair ריק מפיל בשקט את העתק-הסופי לקורפוס-הפסיקה — INV-G1); (E) תיקי `final` חתומים שחסרים מקורפוס-הפסיקה הפנימי (`internal_committee`). כותב log מצטבר ל-`data/logs/corpus_integrity_audit.log` ובמצב הפרות שולח wakeup ל-CEO ב-Paperclip (best-effort, רק אם `PAPERCLIP_API_URL`+`PAPERCLIP_API_KEY` מוגדרים). דגל: `--no-notify`. Idempotent, יוצא 0. **Cron יומי 07:00**: `0 7 * * * /home/chaim/legal-ai/mcp-server/.venv/bin/python /home/chaim/legal-ai/scripts/audit_corpus_integrity.py` | `0 7 * * *` (cron) |
| `backfill_legal_arguments.py` | python | Backfill `legal_arguments` לתיקים עם `claims` קיימים (TaskMaster #36). מקבץ פרופוזיציות גולמיות לטיעונים משפטיים מובחנים (~6-12 לכל צד) דרך `argument_aggregator.aggregate_claims_to_arguments` (Claude CLI). תומך `--dry-run`/`--apply`/`--force`/`--case <num>...`. **חייב לרוץ מהמכונה המקומית** (לא קונטיינר) — `claude_session` דורש Claude CLI | ידני per-case (`python scripts/backfill_legal_arguments.py --apply --case 1017-03-26`) |
| `upload_blam_decisions.py` | python | חד-פעמי (2026-05-26) — העלאת 2 החלטות בל"מ ל-`case_law` (8126/24 סופר נוח, 8047/23 הרנון) דרך `ingest_internal_decision` ישיר, עוקף MCP server שטרם נטען מחדש אחרי הוספת `proceeding_type`. **לא להריץ שוב** | חד-פעמי — להעביר ל-`.archive/` בהזדמנות |
| `process_pending_blam.py` | python | חד-פעמי (2026-05-26) — הרצת metadata + halacha extraction על 2 החלטות בל"מ שעלו ב-`upload_blam_decisions.py`. עוקף MCP (אותו טעם). **לא להריץ שוב** | חד-פעמי — להעביר ל-`.archive/` בהזדמנות |
| `ab_halacha_opus48.py` | python | **A/B לא-הרסני לחילוץ הלכות** — מריץ מחדש חילוץ הלכות על פסק-דין בודד דרך מודל/effort נבחרים (`AB_MODEL`/`AB_EFFORT`, ברירת-מחדל `claude-opus-4-8`/`xhigh`) ומשווה לסטטיסטיקות ההלכות הקיימות ב-DB **בלי למחוק/לכתוב כלום**. משכפל את `halacha_extractor.extract()` (אותם פרומפטים, בחירת-צ'אנקים, אימות-ציטוט) ומחליף רק את קריאת ה-LLM ב-`claude -p --model --effort`. מפיק `data/ab_halacha_<case>_<effort>.json`. הרצה: `DOTENV_PATH=/home/chaim/.env DATA_DIR=.../data .venv/bin/python scripts/ab_halacha_opus48.py <case_law_id>`. **ממצא 2026-05-31 (שטיין 1128-08-20):** Opus 4.8@xhigh חילץ 51 מול 124 בייצור (100% quote-verified מול 96%) אך ביטחון מכויל-נמוך יותר (חציון 0.75 מול 0.82) — ולכן **לא** מקטין את תור-האישור-הידני תחת sweep אוטו-אישור conf≥0.78 (26 מול 24). שיפור איכות, לא צמצום-תור. | ידני (החלטת מודל-חילוץ) |
| `compute_ndcg.py` | python | חישוב nDCG@10 על `search_relevance_feedback` (TaskMaster #50, Stage C). aggregation לפי `search_type` ולפי שבוע, כולל top-cited case_law ו-coverage %. דגלים: `--k 10`, `--weeks 12`, `--pretty`. read-only, פלט JSON. משמש גם את `GET /api/admin/rag-metrics` (מיובא inline) — שינוי חתימה ב-`compute()` ישבור את ה-endpoint | ידני / cron עתידי לדיווח שבועי |
| `backfill_multimodal_precedents.py` | python | Backfill voyage-multimodal-3 page embeddings על רשומות `case_law` (external_upload + internal_committee) שחסרות `precedent_image_embeddings`. בונה אינדקס קבצים מ-`data/precedent-library/` ו-`data/internal-decisions/`, מנסה התאמה לפי tokens של מספרי תיק (כולל parts-match לפורמטים שונים של Nevo doc-id). מדלג על רשומות בלי קובץ-מקור או עם MD בלבד (PyMuPDF לא מרנדר MD). תומך `--dry-run` (default) / `--apply` / `--only external_upload\|internal_committee` / `--limit N`. רץ בקונטיינר (יש `/data` + Voyage env). **הופעל 2026-05-26**: 70 חסרים → 26 backfilled (503 pages, ~$0.21 voyage tokens), 44 אין-קובץ-מקור. ניתן להריץ שוב אחרי שיועלו עוד PDF/DOCX לספרייה | ידני |
| `monitor_halacha_quality.py` | python | מנטר איכות חילוץ הלכות. בודק drift של `avg(confidence)` בין baseline היסטורי לחלון אחרון. מחזיר JSON מטריקות + alert ב-stderr אם drift > threshold (ברירת מחדל 5%). 2 סדרות: trusted (approved+published) ו-all_extracted. תומך `--window N` / `--threshold X` / `--min-sample N` / `--silent` / `--exit-on-alert`. רץ ב-container או מקומית עם `mcp-server/.venv` (אין תלות ב-LLM, רק SQL). **תזמון מומלץ**: `0 8 * * 1` (יום ראשון 08:00, שבועי) | `0 8 * * 1` (לתזמן) |
| `audit_training_corpus.py` | python | audit של `style_corpus` — לכל החלטה: שדות מטא-דאטה מאוכלסים (`summary`/`outcome`/`key_principles`/`appeal_subtype`/`subject_categories`), קישור ל-`documents` (FK + chunks + embeddings). מפיק `data/audit/corpus-YYYY-MM-DD.json` + summary בקונסול. דרוש `POSTGRES_URL` או POSTGRES_*. אין תלויות חיצוניות מלבד asyncpg. **רץ מהמכונה המקומית** (לא קונטיינר) — חיבור ישיר ל-Postgres :5433 | ידני / קדם-עבודה לפני enrichment של מטא-דאטה |
| `backfill_style_exemplars.py` | python | **T1 (style-acquisition)** — מאכלס `style_exemplars` מקורפוס דפנה (`style_corpus` + `internal_committee` chair=דפנה): מפצל לסעיפים (`chunker._split_into_sections`) → פסקאות (25-450 מילים) → embed (Voyage) → שמירה עם `section`/`outcome`/`practice_area`. מאפשר לכותב לאחזר פסקאות-בלוק אמיתיות של דפנה (T2/T3). מקור-סגנון בלבד (INV-LRN5). אידמפוטנטי (מנקה per-decision). `--dry-run` (default) / `--apply`. דורש POSTGRES_URL + Voyage. **רץ מקומית** (venv). | ידני (`python scripts/backfill_style_exemplars.py --apply`) |
| `ingest_bulletins.py` | python | קליטת ארכיון העלון החודשי **"עו"ד על נדל"ן"** לקורפוס-הגילוי (X12) — כל PDF ב-`data/bulletins/incoming/` מפוצל ע"י LLM למצביעי-פסיקה (`digest_kind='decision'`) + מאמרים (`digest_kind='article'`), עם tag `publication='עו"ד על נדל"ן'`, דרך `bulletin_library.ingest_bulletin`. idempotent (dedup per-item לפי content_hash; הרצה חוזרת מוסיפה רק חדשים); כשל בעלון אחד לא עוצר את ה-batch. **רץ מהמכונה המקומית** (LLM מקומי-בלבד) עם venv של mcp-server: `mcp-server/.venv/bin/python scripts/ingest_bulletins.py [--dir PATH] [--limit N]`. | ידני, per-batch |

## תיקיית `.archive/` — סקריפטים שהושלמו

סקריפטים חד-פעמיים שהפונקציונליות שלהם הוטמעה ב-MCP server או ב-API.
נשמרים ב-git לצורך היסטוריה — **אין להריץ אותם**.

| Script | Original Purpose | Superseded By |
|--------|-----------------|---------------|
| `backfill_pattern_frequency.py` | עדכון תדירות דפוסי סגנון ב-DB | `web/app.py::_extract_pattern_variants()` |
| `batch_upload_training.py` | העלאת קורפוס אימון (16 קבצים) | Web UI: `/api/training/upload` |
| `benchmark_embeddings.py` | השוואת מודלי embeddings (voyage-3 vs voyage-4) | הושלם — voyage-3-large נבחר |
| `benchmark_new_vs_old.py` | השוואת Google Vision vs markdown קיים | הושלם — בדיקה חד-פעמית לתיק 1130-25 |
| `decompose-decisions.py` | פירוק החלטות סופיות ל-12 בלוקים | MCP: `write_block()`, `write_all_blocks()` |
| `export-decision-docx.py` | ייצוא החלטה ל-DOCX | MCP: `export_docx()` |
| `extract-citations.py` | חילוץ ציטוטי פסיקה מבלוק י | MCP service: `references_extractor.py` |
| `extract-claims.py` | חילוץ טענות מבלוק ז | MCP: `extract_claims()` + `claims_extractor.py` |
| `extract_claims_8174.py` | חד-פעמי — חילוץ טענות חסרות לתיק 8174-24 אחרי timeout של האנליסט (43 טענות עורר נוספו 30/04/26) | phase 1: `claude_session` async + 30min timeout + chunking סמנטי |
| `extract_all_google_vision.py` | OCR בכמות עם Google Vision | MCP: `document_upload()` pipeline |
| `extract_originals.py` | חילוץ טקסט מ-PDF עם Claude Opus | MCP service: `extractor.py` |
| `extract_originals_ocr.py` | חילוץ OCR מלא מ-PDF | MCP service: `extractor.py` |
| `generate-embeddings.py` | יצירת embeddings לבלוקים ופסיקה | אוטומטי — נוצרים עם יצירת בלוקים |
| `link-claims-to-discussion.py` | קישור טענות לפסקאות דיון | MCP service: `qa_validator.py` |
| `proofread_training_corpus.py` | ניקוי Nevo מ-DOCX/PDF ל-Markdown | MCP service: `proofreader.py` + Web UI |
| `seed-appeals.py` | seeding תיקי ערר ראשוניים ל-DB | MCP: `case_create()` |
| `seed-knowledge.py` | seeding לקחים, ביטויי מעבר, פסיקה | MCP: `record_chair_feedback()`, `precedent_attach()` |
| `validate-decision.py` | ולידציה מול block-schema | MCP: `validate_decision()` + `qa_validator.py` |
| `run_curator_deepseek_test.sh` | A/B test #1 (2026-05-05) — Hermes Curator על CMP-78 דרך DeepSeek V4-Pro ב-`provider:custom`, ללא interaction. תוצאה: 6:33 דק׳, 5 ממצאי סגנון/לקסיקון, פי 3 מהיר מ-Sonnet baseline (CMP-80) ופי ~20 זול. **הסקריפט נקודתי לתיק 1130-25 — לא להריץ שוב** | החלפת Curator לאדפטר DeepSeek מקומי (בתהליך) |
| `run_curator_deepseek_test_v2.sh` | A/B test #2 (2026-05-05) — אותו run אבל עם interaction. תוצאה: 9:08 דק׳, 5 ממצאים, היחיד מ-4 הריצות שזיהה תוצאה עובדתית נכונה (קבלה חלקית). interaction נכשל ב-API ("Agent run id required" בריצה ידנית). | החלפת Curator לאדפטר DeepSeek מקומי |
| `run_curator_sonnet_rerun.sh` | A/B test #3 (2026-05-05) — ריצה חוזרת של Sonnet 4.5 על אותו CMP-78. תוצאה: 12:52 דק׳ (לעומת 20:13 בריצה המקורית — כי בלי לולאת interaction.json). זיהה תוצאה שגויה ("דחייה") **בעקביות עם הריצה המקורית** — Sonnet עקבי-בטעות, DeepSeek אקראי. | בדיקה חד-פעמית — לא להריץ שוב |
| `ingest_incoming_batch.py` | python | קליטת batch של החלטות ועדת ערר מ-`data/precedents/incoming/` דרך המסלול הקנוני (`ingest_internal_decision`) + חילוץ מטא-דאטה לכל תיק (המסלול הפנימי לא מתזמן metadata — INV-ING3). רצף (לא מקבילי, להימנע מעומס CLI). רשימת `DECISIONS` נערכת ידנית לכל batch. config מ-`~/.env`. תומך תהליך [[project_precedent_incoming_workflow]]. | ידני, per-batch (חלופה ל-MCP `internal_decision_upload` כש-batch גדול) |
| `drain_halacha_queue.py` | python | ריקון תור חילוץ ההלכות (`process_pending_extractions kind='halacha'`) ב-batches של 4 עד שהתור ריק (2 סבבים ריקים). **רץ רק בחלון-לילה 23:00–05:00 שעון ישראל** (`_in_window`, zoneinfo DST-safe — המכונה UTC); מחוץ לחלון `===SKIP===`, ונעצר `===STOP===` כשהחלון נסגר (השאר ממשיך בלילה הבא, FIFO+checkpoint). env: `HALACHA_DRAIN_WINDOW_START`/`_END`/`HALACHA_DRAIN_TZ`. חילוץ-הלכות נשאר על claude_session (לא Gemini). self-heal ל-orphaned `processing`. ההלכות נוחתות `pending_review` (שער-יו"ר). **חילוץ תיק-בודד שהיו"ר מבקש רץ מיד דרך ה-CEO (`precedent_extract_halachot`) ואינו מגודר כאן.** | דרך `legal-halacha-drain.config.cjs` (pm2 cron) / ידני |
| `legal-halacha-drain.config.cjs` | pm2/js | **תזמון חלון-לילה של `drain_halacha_queue.py`** (cron UTC `0 20,21,22,23,0,1,2,3 * * *` = superset שמכסה את 23:00–05:00 ישראל בקיץ ובחורף; הסקריפט גוזם לחלון המדויק ב-zoneinfo). `HALACHA_DRAIN_CRON` לעקיפה. ירייה כל שעה גם מחדשת one-shot שמת באמצע (advisory-lock הופך חפיפה לבטוחה). דורש claude CLI. התקנה: `pm2 start scripts/legal-halacha-drain.config.cjs && pm2 save`. | pm2 cron (host-side) |
| `ingest_digests_batch.py` | python | קליטת batch של יומוני "כל יום" מ-`data/digests/incoming/` דרך המסלול העצמאי של קורפוס-הגילוי (`digest_library.ingest_digest`) — חילוץ-LLM (תג-מושג, כותרת-הלכה, מראה-מקום, שני-תאריכים), embedding יחיד, ו-autolink לפסק המקורי (X12/INV-DIG3). רצף (לא מקבילי). מזהה-יומון+תאריך נגזרים משם-הקובץ; העלון החודשי מדולג. **לא מעביר קבצים** — ה-DB (content_hash) הוא מקור-האמת היחיד; הרצה חוזרת מדלגת על קיימים (`exists`). config מ-`~/.env`. | ידני, per-batch (חלופה ל-MCP `digest_upload`) |
| `drain_digests.py` | python | ריקון תור ההעשרה של יומונים (X12): מעבד כל digest בסטטוס `pending` דרך `digest_library.enrich_digest` (חילוץ-LLM Sonnet + embedding + autolink). מקבילי (CONCURRENCY=3, env-tunable), idempotent. מוסיף `~/.local/bin` ל-PATH כדי שה-claude CLI יימצא תחת cron. בודק דגל `drain_controls('legal-digest-drain')` ב-startup → no-op כשכבוי מ-/operations. | דרך `legal-digest-drain.config.cjs` (pm2 cron) + ידני אחרי backfill. חלופת-MCP: `digest_process_pending` |
| `legal-digest-drain.config.cjs` | pm2/js | **תזמון כל שעתיים של `drain_digests.py`** (cron `0 */2 * * *`, `DIGEST_DRAIN_CRON` לעקיפה) — הועבר מ-crontab של המערכת ל-pm2 כדי שיופיע ויהיה שליט בדף `/operations` (הרץ-עכשיו/הפעל/כבה). `autorestart:false` (one-shot per tick). דורש claude CLI + `VOYAGE_API_KEY`. התקנה: `pm2 start scripts/legal-digest-drain.config.cjs && pm2 save`. | pm2 cron (host-side) |

| `renumber_cases.py` | python | **מיגרציה חד-פעמית (בוצעה 2026-06-12)** — תיקון 11 מספרי-תיקים לפורמט קנוני `NNNN-MM-YY` (הוספת ספרות-חודש; 1046-26→1024-02-26 תיקון-סידורי). רץ על ה-host (לא בקונטיינר): DB pool של האפליקציה + `mcli` (MinIO) + Gitea API + Paperclip DB. אטומי per-case עם גיבוי ל-`data/audit/` ואימות-אחרי. FK-ים על `cases.id` (UUID) לא נגעו; משכתב כל עמודה עם `cases/{old}/` (file_path **וגם** image_thumbnail_path שהוא storage-key בלי `/data`), מנרמל זהות חוצת-קורפוס (case_law/style_corpus/style_exemplars/citations — לא תוכן/full_text), מעביר מפתחי-MinIO ב-3 buckets (legal-immutable=WORM copy-only), משנה-שם repo ב-Gitea, ומעדכן שם-פרויקט ב-Paperclip. dry-run כברירת-מחדל; `--apply --tier clean\|archive`. **מיצוי — לא להריץ שוב** (ה-MAPPING היסטורי). | חד-פעמי — בוצע |

## סקריפטים שנמחקו (git history בלבד)

| Script | Reason |
|--------|--------|
| `import-final-decisions.py` | מיגרציה הושלמה — כל ההחלטות ב-`data/training/` |
| `compare_extractions.py` | בדיקה חד-פעמית לתיק 1130-25 |
| `decompose-decisions-v2.py` | כפילות של v1 |
| `extract_google_vision.py` | hardcoded לתיק בודד |
| `extract_google_vision_single.py` | wrapper חד-פעמי |
| `test-search.py` | סקריפט דיבאג |
