feat(learning): curator §A fires on mark-final — capture source='curator' findings on every final (#159)

חלופה ז (agent-centric) — סוגר את פער-המימוש מ-#157:

1. final_learning_pipeline.py — סדר-מחדש: enroll_style_corpus רץ ראשון (לפני הדיסטילציה של עד
   30 דק'), כך שרשומת style_corpus קיימת תוך שניות — והאוצֵר יכול לרשום ממצאים בלי מירוץ.
   enroll/ingest בלתי-תלויים; panel נשאר אחרון. תוויות [1/3]/[2/3] עודכנו.

2. hermes-curator.md PIPELINE-WAKE BRANCH — מבדיל final_learning_* (ממשיך ל-§A, מצב AUTO) מ-
   final_halacha_* (exit כקודם). ב-AUTO: §A.1–§A.5b → record_curator_findings, דילוג על §A.6
   (interaction) כדי לא להעיר את דפנה (הממצאים proposed ונסקרים ב-/training). §A.5b קיבל retry
   כרשת-ביטחון למירוץ-שארית.

3. docs/spec/07-learning.md §0.6 + §1.1 — עודכנו לסדר-הצינור החדש; הערת "פער-מימוש פתוח" → "נסגר".

Invariants: G2 (מחולל-יחיד לממצאי-curator — הסוכן; אין כפילות-תבונה), INV-LRN1/G10 (proposed,
שער-יו"ר), INV-LRN3, INV-DUR1 (סדר-צעדים בשמות יציבים; checkpoint resume — edge-case של ריצה
מקבילה-לפריסה, סיכון נמוך). depends-on #157.

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

.claude/agents/hermes-curator.md

@@ -34,13 +34,19 @@ case "$WAKE" in
       nohup .venv/bin/python ../scripts/final_${KIND}_pipeline.py --case "$CASE" \
       > "/tmp/final_${KIND}_${CASE}.log" 2>&1 &
     sleep 2
-    echo "PIPELINE_STARTED final_${KIND}_pipeline case=$CASE log=/tmp/final_${KIND}_${CASE}.log"
+    if [ "$KIND" = "learning" ]; then
+      echo "PIPELINE_STARTED_LEARNING case=$CASE log=/tmp/final_learning_${CASE}.log CONTINUE_TO_ANALYSIS"
+    else
+      echo "PIPELINE_STARTED_HALACHA final_${KIND}_pipeline case=$CASE log=/tmp/final_${KIND}_${CASE}.log"
+    fi
     ;;
   *) echo "NO_PIPELINE_WAKE" ;;
 esac
 ```
-אם הפלט הוא `PIPELINE_STARTED ...` — **זו כל המשימה**: כתוב comment קצר בעברית ("הופעל צינור <KIND> לתיק <CASE>; התוצאות יופיעו ב-/training (סגנון) או /approvals + /precedents (הלכות) תוך מספר דקות."), סגור את ה-issue (status=done), ו**סיים מיד — אל תמשיך לסעיפים שלמטה**.
-אם הפלט הוא `NO_PIPELINE_WAKE` — המשך כרגיל לתבנית שלמטה.
+**ניתוב לפי הפלט:**
+- `PIPELINE_STARTED_HALACHA ...` — **זו כל המשימה**: comment קצר בעברית ("הופעל צינור הלכות לתיק <CASE>; התוצאות יופיעו ב-/approvals + /precedents תוך מספר דקות."), סגור issue (status=done), **סיים מיד — אל תמשיך**.
+- `PIPELINE_STARTED_LEARNING ... CONTINUE_TO_ANALYSIS` — **מצב AUTO (mark-final)**: צינור-הפאנל רץ ברקע (אל תריץ `ingest_final_version` ידנית — ראה ההערה למטה). **המשך ל-§A** וזהה דפוסים משלך, אבל ב-AUTO: בצע §A.1–§A.5b בלבד, ואז **דלג על §A.6 (interaction) — אל תעיר את דפנה** (הממצאים `proposed` ונסקרים ב-/training); המשך ל-§A.7. רשומת `style_corpus` כבר קיימת (enroll רץ ראשון בצינור).
+- `NO_PIPELINE_WAKE` — יקיצת-תגובה/ידנית: המשך כרגיל ל-§A **כולל** §A.6 (interaction).
 
 > **הערה (INV-LRN4 / X16):** הצינור `final_learning_pipeline.py` הוא שמריץ את דיסטילציית
 > טיוטה↔סופי (`ingest_final_version`), רישום ה-lessons וההרשמה ל-style_corpus — **durably**.
@@ -144,10 +150,13 @@ record_curator_findings(
 ```
 מיפוי תג→category: `[סגנון]`→`style` · `[מבנה]`→`structure` · `[לקסיקון משפטי]`→`lexicon` · `[טבלאי]`→`tabular`.
 הכלי כותב כל ממצא כ-`decision_lesson` (`source='curator'`, `review_status='proposed'`) ומדלג על כפילויות.
-אם הוא מחזיר שגיאת "לא נמצאה רשומת style_corpus" — הסופי טרם נקלט לקורפוס-הסגנון; ציין זאת ב-comment והמשך (אל תיכשל).
+אם הוא מחזיר שגיאת "לא נמצאה רשומת style_corpus" — הסופי טרם נקלט (מירוץ נדיר מול enroll שבצינור). **המתן ~30 שניות ונסה פעם נוספת**; אם עדיין נכשל — ציין זאת ב-comment והמשך (אל תיכשל).
 **זו הצעה הממתינה לאישור דפנה — לא שינוי-קול. אתה עדיין read-only על התוכן ולא נוגע ב-skills/קבצים.**
 
 ## 6. בחר interaction (חובה — רוב המקרים יש)
+> **במצב AUTO (יקיצת `PIPELINE_STARTED_LEARNING` מ-mark-final): דלג על כל §A.6 ועבור ל-§A.7.** אל תעלה interaction
+> ואל תעיר את דפנה — הממצאים כבר נרשמו כ-`proposed` (§A.5b) ונסקרים בטאב "אוצֵר" ב-/training. §A.6 חל רק על יקיצת-תגובה/ידנית.
+
 לפי הקונטקסט בחר **אחד** מ-3 הסוגים. אם **אין שום החלטה אנושית נדרשת** — דלג ישירות ל-§A.7.
 
 ### 6a. ask_user_questions — לסינון/בחירה ממצאים