feat(learning): FU-4 — זיקוק-רובריקה propose-only מהכרעות-היו"ר (#133)

job תקופתי שסוגר את לולאת-הלמידה: מצליב את סבבי-הפאנל (FU-1, הצבעות+
נימוקים) מול הכרעות-היו"ר (FU-2 seeds), מזהה כשלים שיטתיים, ומציע
KEEP_SYSTEM v2 + exemplars מופשטים — כדוח-diff לעיון-היו"ר. לעולם לא
auto-applied.

- db.panel_rounds_vs_chair() — read-only LATERAL join: לכל הלכה עם seed
  chair-live (FU-2, אמת אנושית) + סבב-פאנל אחרון (FU-1) → הצבעות+נימוקי-
  3-השופטים מול keep/drop של היו"ר. הסיגנל היחיד = הכרעת-יו"ר, לא
  הצבעות-הפאנל (anti-echo-chamber, INV-LRN1).
- scripts/halacha_rubric_distill.py:
  • analyze_pairs() — ליבה דטרמיניסטית טהורה (offline-testable): false-keep
    (פאנל שמר, יו"ר דחה), false-drop, פיצולים-שהוכרעו, שיעור-מחלוקת-עם-
    היו"ר לכל שופט; בוחר ראיות-מחלוקת מכוסות.
  • הצעת-LLM מקומית (claude_session, tools="", אפס עלות): מזהה דפוסי-כשל
    ומציע נוסח-רובריקה v2 + exemplars מופשטים (INV-LRN5 — בלי מהות-תיק).
  • כותב data/learning/rubric-proposal-<ts>.md עם diff(KEEP_SYSTEM→v2);
    אף שורת-קוד לא משתנה. אימוץ = עריכה ידנית דרך PR (INV-LRN1).
  • <12 זוגות → "אין מספיק נתונים" (מצב נוכחי: seeds עדיין מצטברים).
  • --no-llm (סטטיסטיקה בלבד) / --limit N.
- tests/test_rubric_distill.py — 8 בדיקות offline על analyze_pairs.
- SCRIPTS.md עודכן. smoke read-only עבר (0 זוגות → insufficient-data).

תואם הדפוס הקיים (style_lesson_panel/halacha_panel_audit): פאנל מציע,
הטמעה נשארת שער-יו"ר ידני. Invariants: INV-LRN1 (propose-only) ·
INV-LRN5 (טוהר-רובריקה) · INV-G10 · anti-echo-chamber. בלי שער/UI חדש.

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

scripts/SCRIPTS.md

@@ -63,6 +63,7 @@
 | `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 מדיניות-ההצבעה של הפאנל** (Trust-or-Escalate, ICLR 2025). מריץ את שאלת-ה-KEEP של `halacha_panel_approve` על מדגם-הזהב ומודד מול `is_holding` (הציר-הגס) precision+coverage לכל מדיניות (unanimous/majority) + ספירת false-keep/false-drop. נותן את **אחוז-הטעות בפועל** לבחירת סף-סיכון α. מייבא שופטים מ-`halacha_panel_approve` (מקור-אמת יחיד). read-only, **חובה מקומי**. | ידני — לפני חיווט `--apply` |
+| `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) |