# 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 |
| `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 — הסקריפט מדלג על הסוכן עם warning. בעת מעבר adapter (למשל ל-`deepseek_local`) חובה לעדכן ידנית בשתי החברות לפני sync.** | 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) |
| `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`) |
| `audit_corpus_integrity.py` | python | בדיקה תקופתית של עקביות הקורפוס — 3 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`, `''`}. 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 |
| `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 |

## 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 |

## 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 |
