feat(calibration): style-clean recommend_effort (anti-primary) + confidence + --rerank (#213)

Make the effort-calibration recommendation style-clean (style acquisition is
the goal — write like chair Dafna Tamir):

- recommend_effort ranks by anti_pattern_total (PRIMARY, the clean style-rule
  violation count) → golden_ratio_deviation_pp (SECONDARY, structural-style,
  None=worst) → distance (faint final tiebreak). change_percent is EXCLUDED from
  the ranking (it mixes style with content-completeness per 07-learning §0.7 —
  noise for STYLE) and kept in the report as context only.
- Add a confidence flag ("clear"/"weak"): a pick whose anti-pattern lead over the
  runner-up is within noise (margin < epsilon = max(0.5, 0.20·spread)) is flagged
  ⚠️ weak, so an over-claimed pick (the old confident block-zayin "low") is never
  shown as confident. Rendered as a confidence column in the report.
- Add --rerank <report.json>: re-apply the new key to a saved calibration JSON
  offline (NO LLM, NO DB), print + write *-reranked.md. Re-ranks today's 8-final
  run without regenerating.
- recommend_effort stays a single shared pure function reused by
  scripts/calibrate_block_yod.py (G2); both --self-test suites pass.
- Spec note added (07-learning §0.7) + SCRIPTS.md updated.

Invariants: G8 (style-clean empirical ranking), G2 (single shared recommend_effort,
reused by the block-yod harness — no parallel metric path), INV-LRN5 (style-only
signal; change% reported-not-ranked).

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

docs/spec/07-learning.md

@@ -73,6 +73,8 @@
 
 **הקריאה:** טבלת `style_distance_history` (append-only) + `GET /api/learning/style-distance-history`. ירידה ב-`anti_pattern_total`/`change_percent` ככל ש-N גדל = **הוכחה מתגלגלת שהלמידה מכלילה** (INV-LRN4 — זהו משטח-המגמה של "ניגוד-האמת"). **אזהרת-פרשנות:** `change_percent` מערבב סגנון עם שלמות-תוכן (לפעמים היו"ר מכפילה אורך כי חסרה מהות, לפעמים חותכת) → `anti_pattern_total` הוא הסיגנל הנקי-יותר לסגנון. שימוש-חוזר בשירות `style_distance` ובבריכת `appeal_type_rules` — אין מסלול-מדד מקביל (G2).
 
+> **המלצת-הכיול style-ranked (#213):** `recommend_effort` ב-`scripts/calibrate_effort.py` מדרג efforts לפי `anti_pattern_total` **ראשי** (סיגנל-סגנון נקי) → סטיית-יחסי-זהב → `distance` (tiebreak קלוש). `change_percent` **מדווח-לא-מדורג** מאותה אזהרת-פרשנות לעיל (מערבב סגנון עם שלמות-תוכן). ההמלצה נושאת דגל-`confidence` ("clear"/"weak") כך שבחירה שההובלה-ב-anti שלה בתוך-הרעש (epsilon=max(0.5, 0.20·spread)) לא מוצגת כוודאית. אין מסלול-מדד מקביל — שימוש-חוזר ב-`style_distance` (G2).
+
 > **חלון נקי חד-פעמי:** תיק שכבר `lessons_folded` פספס את חלון ה-held-out שלו — אין backfill. הטבלה מתמלאת קדימה מהסופי הבא.
 
 ---