Add docs, scripts, skills, commands, and taskmaster config to repo

Includes:
- docs/: architecture, block-schema, migration-plan, product-specification
- scripts/: bidi_table, decompose-decisions, extract-claims, seed-knowledge, etc.
- skill-legal-decision/: SKILL.md + references + block-schema
- skill-legal-assistant/: SKILL.md
- skill-legal-docx/: SKILL.md + references
- .claude/commands/: bidi-table skill
- .taskmaster/: task config + PRDs
- .gitignore: exclude legacy/, kiryat-yearim/, node_modules/, memory/

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>

.taskmaster/docs/prd-fixes.txt

@@ -0,0 +1,58 @@
+# תיקוני איפיון מוצר — ממצאי סקירת מומחה
+
+## 4 ממצאים קריטיים
+
+### תיקון 1: הוספת שלב 6 (הגהת דפנה) לדרישות הפונקציונליות
+Priority: critical.
+שלב 6 חסר מסעיף הדרישות הפונקציונליות. צריך להגדיר: איך דפנה מקבלת את הטיוטה (DOCX), איך מחזירה הערות/תיקונים, מי מעלה את הגרסה הסופית ללולאת הלמידה.
+
+### תיקון 2: שינוי "אפס הזיות" למנגנון grounding + ולידציה
+Priority: critical.
+אף LLM לא יכול להבטיח 0 הזיות. צריך להחליף את הדרישה ב: (1) מנגנון grounding שמקשר כל הפניה למסמך מקור, (2) ולידציה אוטומטית שבודקת כל ציטוט/הפניה מול המסמכים שסופקו, (3) מדד: שיעור הפניות שלא עוברות ולידציה = 0 (לא שאין הזיות, אלא שכל הזיה נתפסת).
+
+### תיקון 3: הוספת סיכון context window overflow
+Priority: critical.
+תיק מורכב עם 50+ מסמכים יחרוג מ-context window. צריך: דרישה למדידת גודל חומרים, אסטרטגיית chunking/summarization, סף התראה.
+
+### תיקון 4: הגדרה מתמטית של "אחוז שינוי"
+Priority: critical.
+צריך להגדיר בדיוק: edit distance על מילים? תווים? סעיפים? מה נספר כ"שינוי"? הגדרה ברורה עם דוגמאות.
+
+## 9 ממצאים חשובים
+
+### תיקון 5: הוספת דרישות לבלוקים א-ד ויב
+Priority: high. בלוקים א-ד (כותרת, הרכב, צדדים) ויב (חתימות) חסרים מהדרישות.
+
+### תיקון 6: דרישת שמירת מצב ביניים (persistence)
+Priority: high. מה קורה אם חיים רוצה להמשיך מחר? recovery מנפילה?
+
+### תיקון 7: תיקון ספירת שלבים בטבלת מעקב
+Priority: high. טבלה כותבת "7 שלבים" אבל דרישות מכסות רק 6.
+
+### תיקון 8: הכרה ב-MVP de facto לרישוי והשבחה
+Priority: high. אין נתוני אימון לפיצויים — צריך להכיר שגרסה ראשונה מכסה רק רישוי+השבחה.
+
+### תיקון 9: בחינה מחדש של יעד 98%
+Priority: high. לפי Endsley מומחים תמיד משנים — 98% אולי לא ריאלי מסיבות פסיכולוגיות.
+
+### תיקון 10: הגדרת מנגנון לולאת למידה
+Priority: high. מה מעדכנים? fine-tuning? prompt engineering? RAG? few-shot?
+
+### תיקון 11: הוספת סיכון prompt injection ממסמכי מקור
+Priority: high. מסמכים מצדדים חיצוניים יכולים להכיל טקסט שמשפיע על ה-LLM.
+
+### תיקון 12: הוספת מנגנון back-flows (חזרה אחורה בתהליך)
+Priority: high. מה אם חיים רוצה לשכתב בלוק קודם? מה אם דפנה משנה כיוון?
+
+### תיקון 13: הוספת שלב QA/ולידציה לפני שליחה לדפנה
+Priority: high. checklist אוטומטי לפני הפלט הסופי.
+
+## 7 הערות
+
+### תיקון 14: ניהול גרסאות של בלוקים
+### תיקון 15: טיפול באיחוד תיקים (כמו אריאלי 1078+1083)
+### תיקון 16: תיקון LOA של סיעור מוחות (ב ולא ג)
+### תיקון 17: סיעור מוחות אופציונלי גם כשיש נימוק
+### תיקון 18: ניטרליות מבנית (לא רק לקסיקלית)
+### תיקון 19: מיפוי פרסורמן 4 stages (לא רק LOA)
+### תיקון 20: דרישת ביצועים per-block וסינכרוני/אסינכרוני

.taskmaster/docs/prd-paperclip-workflow.txt

@@ -0,0 +1,46 @@
+# PRD — אינטגרציית Paperclip AI + תהליך תיק חדש
+
+## הקשר
+שתי משימות מחוברות שנגזרות מאיפיון המוצר (docs/product-specification.md) ומניתוח הפלאגין הקיים (/home/chaim/plugin-legal-ai/).
+
+## משימות
+
+### משימה: הרחבת DB schema לתהליך מלא
+Priority: critical. Dependencies: none.
+הוספת שדות וטבלאות חסרים: direction_doc JSONB ו-outcome_reasoning TEXT בטבלת decisions. הרחבת status בטבלת cases ל-13 ערכים (new, uploading, processing, documents_ready, outcome_set, brainstorming, direction_approved, drafting, qa_review, drafted, exported, reviewed, final). יצירת טבלת qa_results. כל זה ב-db.py כ-migration.
+
+### משימה: הוספת 5 API endpoints חדשים ב-MCP server
+Priority: critical. Dependencies: DB schema.
+POST /api/cases/{case_number}/outcome — הזנת תוצאה + נימוק. GET /api/cases/{case_number}/claims — טענות מחולצות. POST /api/cases/{case_number}/direction — שמירת מסמך כיוון. POST /api/cases/{case_number}/qa — הרצת QA ולידציה. POST /api/cases/{case_number}/learn — הפעלת לולאת למידה.
+
+### משימה: הוספת 8 tools חדשים לפלאגין Paperclip
+Priority: high. Dependencies: API endpoints.
+בקובץ src/worker.ts: legal_document_upload, legal_document_list, legal_document_text, legal_search_case, legal_find_similar, legal_set_outcome, legal_get_claims, legal_style_guide. בקובץ src/legal-api.ts: 8 methods חדשים. בקובץ plugin.json: עדכון רשימת tools.
+
+### משימה: שיפור status sync ב-Paperclip
+Priority: high. Dependencies: DB schema.
+מיפוי 13 סטטוסים (במקום 5→3). הוספת comments מפורטים ב-Paperclip בכל מעבר סטטוס. עדכון job sync-case-status.
+
+### משימה: כתיבת SOUL.md לסוכנים
+Priority: high. Dependencies: none.
+CEO Agent: הוראות בעברית — ניהול תהליך החלטה, מתי להתריע לחיים, מיפוי סטטוסים. Case Analyst Agent: הוראות בעברית — ניתוח מסמכים, חילוץ טענות, חיפוש תקדימים.
+
+### משימה: יישום skill /brainstorm
+Priority: critical. Dependencies: API endpoints.
+Skill חדש ב-Claude Code: מציג טענות מרכזיות (ס-1), מציע 2-3 כיוונים (ס-2), מנהל שיח עם חיים (ס-3), מייצר מסמך כיוון JSON (ס-4), שומר ב-DB. כלל: לא מתחילים דיון בלי כיוון מאושר (ס-5).
+
+### משימה: שיפור skill /draft-decision לכתיבה בלוק-אחרי-בלוק
+Priority: critical. Dependencies: brainstorm skill, DB schema.
+עכשיו הוא stub. צריך: כתיבה בלוק-אחרי-בלוק (ה→ו→ז→ח→ט→י→יא), שמירה ב-DB אחרי כל בלוק (כ-12), recovery ממצב שנפל (כ-13), חזרה אחורה (כ-14). בלוק י: CREAC + Opus + thinking + מסמך כיוון. פרמטרי עיבוד (temperature, model) לפי block-schema.
+
+### משימה: יישום skill /qa-validate
+Priority: critical. Dependencies: draft-decision.
+Skill חדש: grounding check (כל הפניה מול מסמכים), מענה לכל טענה, רקע ניטרלי, משקלות בטווח, מספור רציף, הגדרות להלן. אם נכשל — חוסם ייצוא. דוח שגיאות מפורט.
+
+### משימה: אינטגרציה E2E וחיבור Paperclip events
+Priority: high. Dependencies: all skills.
+חיבור Paperclip events ל-Claude Code (trigger כתיבה דרך issue comment). E2E test על תיק הכט: העלאת חומרים → הזנת תוצאה (דחייה) → כתיבה → QA → DOCX. השוואה להחלטה הסופית.
+
+### משימה: מבחן הסמכה
+Priority: critical. Dependencies: E2E integration.
+שלב ב מסעיף 8 באיפיון: המערכת כותבת החלטה לתיק שכבר יש לו החלטה סופית. השוואת טיוטה להחלטה — פער ≤10%. שלב ג: תיק חי — דפנה בודקת.

.taskmaster/docs/prd-phase2.txt

@@ -0,0 +1,47 @@
+# PRD Phase 2 — משימות חסרות שנלמדו במהלך ההקמה
+
+## הקשר
+המשימות הבאות חסרות ב-TaskMaster הנוכחי. חלקן כבר בוצעו (צריך לסמן done), חלקן עתידיות.
+
+## משימות שכבר בוצעו (לתיעוד בלבד)
+
+### משימה: הקמת תשתית DB
+16 טבלאות ב-4 שכבות (Core, Decision, Knowledge, RAG) + טבלת appeal_type_rules + טבלת decision_definitions. כולל pgvector, indexes, migrations. סטטוס: done.
+
+### משימה: ייבוא ידע ראשוני מ-vault
+75 רשומות: 15 לקחים, 44 ביטויי מעבר, 9 תקדימים (הורחב ל-49), 7 הוראות חוק. סקריפטים: seed-knowledge.py, seed-appeals.py. סטטוס: done.
+
+### משימה: ייבוא 20 תיקי ערר
+מטאדטה של 20 תיקים מהvault (3 פעילים, 17 ארכיון). כולל appeal_type classification. סטטוס: done.
+
+### משימה: הפרדת סוגי עררים ב-DB
+הוספת appeal_type לטבלאות cases, decisions, lessons_learned, transition_phrases. יצירת appeal_type_rules עם 30 כללים + 23 יחסי זהב. כולל הבדלי טון, מבנה, משקלות. סטטוס: done.
+
+### משימה: התקנת שרתי MCP
+Infisical MCP (גלובלי), TaskMaster AI (פרויקט). סטטוס: done.
+
+## משימות עתידיות חדשות
+
+### משימה: ייבוא חומרי מקור מלאים
+Priority: medium. Dependencies: task 2.
+ייבוא כל חומרי המקור מה-vault ל-DB — לא רק החלטות סופיות אלא גם כתבי ערר, כתבי תשובה, פרוטוקולים, שומות, חוות דעת. לכל 20 תיקים. כולל חילוץ טקסט מ-MD שכבר קיימים ו-OCR ל-PDF סרוקים. ~444 קבצים סה"כ.
+
+### משימה: חשיפת פונקציות חיפוש וולידציה כ-MCP tools
+Priority: high. Dependencies: tasks 7, 9.
+להוסיף ל-MCP server tools חדשים: search_precedents (חיפוש סמנטי בפסיקה והחלטות), validate_decision (בדיקת החלטה מול כללי block-schema), get_golden_ratios (קבלת יחסי זהב לפי סוג ערר ותוצאה), get_appeal_type_rules (כללים לפי סוג). כולל סינון לפי appeal_type.
+
+### משימה: יישום סגנון כתיבה מותאם לסוג ערר
+Priority: high. Dependencies: appeal_type_rules.
+לוודא שכל כלי הכתיבה (draft_section ב-MCP) משתמש ב-appeal_type_rules כדי להתאים: טון (חם/קר), מבנה פתיחה (רחב/ישיר), מספור (כותרות/אותיות), פתיחת דיון (שכבות/נושאי/ישיר), סיום (חם/יבש), משקלות בלוקים.
+
+### משימה: עדכון PRD ו-CLAUDE.md עם מצב נוכחי
+Priority: low.
+לעדכן את CLAUDE.md עם: 18 טבלאות ב-DB, 7 החלטות מפורקות, 212 טענות, 49 פסיקות, 131 embeddings, 30 כללי סוג ערר, 23 יחסי זהב. לעדכן את docs/architecture.md עם הטבלאות והסקריפטים החדשים.
+
+### משימה: שיפור parser להחלטות עם כיסוי נמוך
+Priority: medium. Dependencies: task 4.
+שטרית (167% חפיפה) ומבורך (133%) מראים חפיפה בין בלוקים. צריך לשפר את decompose-decisions-v2.py: טיפול בחפיפה, זיהוי טוב יותר של גבולות בלוקים כשאין כותרות מפורשות, הוספת סוג ערר פיצויים (9xxx) ל-parser.
+
+### משימה: Gitea — push קוד לrepository
+Priority: medium. Dependencies: none.
+לדחוף את כל הקוד (scripts, MCP server, docs) ל-Gitea repository שכבר מוגדר ב-gitea.nautilus.marcusgroup.org/Chaim/ezer-mishpati. כולל .gitignore מתאים (לא legacy vault, לא .env, לא node_modules).

.taskmaster/docs/prd.txt

@@ -0,0 +1,132 @@
+# PRD — Legal Decision Assistant (עוזר משפטי)
+
+## Project Overview
+
+AI-powered system to assist the Chair of the Jerusalem District Planning Appeals Committee (Adv. Dafna Tamir) in writing formal legal decisions. The system migrates knowledge from a legacy Obsidian vault to a structured PostgreSQL + pgvector + n8n platform on the Nautilus server.
+
+## Current State (What Already Exists)
+
+### Infrastructure (Completed)
+- PostgreSQL with pgvector on Nautilus (legal-ai-postgres)
+- 16 database tables in 4 layers: Core, Decision, Knowledge, RAG
+- MCP server (legal-ai) with document upload, case management, search, style analysis
+- Web upload interface (ezer-mishpati-web) at legal-ai.nautilus.marcusgroup.org
+- Voyage AI embeddings (voyage-3-large, dim=1024) — 323 existing embeddings from 4 training decisions
+- Coolify, Gitea, Redis, n8n (empty), Infisical on Nautilus
+
+### Data Already Imported
+- 19 appeal cases with basic metadata (case numbers, titles, parties, addresses, status)
+- 15 lessons learned from 3 analyzed decisions (הכט, בית הכרם, קרית יערים)
+- 44 transition phrases from Dafna's writing style
+- 9 case law references (precedents)
+- 7 statutory provisions
+- 4 training decisions in style corpus with 90 style patterns
+
+### Legacy Vault (Read-Only Reference)
+Located at legacy/dafna-tamir/. Contains:
+- 16 archived case folders with source materials (~280 documents total)
+- 3 active case folders
+- 9 completed decisions (PDF/DOCX)
+- Original SKILL.md style guide
+- Original Claude Code skills
+
+## What Needs to Be Done
+
+### Phase 1: Full Case Audit (Priority: HIGH)
+Systematically audit all 19 case folders in the legacy vault:
+- For each case folder: list every document, classify by type (appeal/response/decision/exhibit/protocol/expert-opinion), record dates and page counts
+- Identify completed decisions vs. in-progress vs. not-started
+- Identify gaps (missing documents, incomplete metadata)
+- Produce audit report per case
+
+### Phase 2: Document Import (Priority: HIGH)
+Import all documents from legacy vault to the database:
+- Register each document in the `documents` table with correct case_id, doc_type, title, file_path
+- Track which documents have been imported vs. pending
+- Priority: completed cases first (הכט, בית הכרם, אפרים אבי, etc.)
+
+### Phase 3: Text Extraction (Priority: HIGH)
+Extract text from all imported documents:
+- PDF extraction using PyMuPDF (already in MCP server dependencies)
+- DOCX extraction
+- Hebrew OCR for scanned PDFs (Claude Vision or Tesseract)
+- Store extracted text in documents.extracted_text
+- Update extraction_status for each document
+
+### Phase 4: Decision Decomposition (Priority: HIGH)
+Parse the 9 completed decisions into the 12-block structure:
+- For each completed decision: create a `decisions` record
+- Identify and extract each of the 12 blocks (alef through yod-bet)
+- Store blocks in `decision_blocks` with correct block_id, content, word counts, weights
+- Extract individual paragraphs to `decision_paragraphs` with paragraph numbers
+- Track citations within paragraphs (case law references)
+- This is critical training data for the system
+
+### Phase 5: Claims Extraction (Priority: MEDIUM)
+Extract party claims from appeal documents and responses:
+- Parse appeal letters (כתבי ערר) to extract appellant claims
+- Parse responses (כתבי תשובה) to extract respondent/committee claims
+- Store in `claims` table with party_role, claim_text, source_document
+- Link claims to paragraphs in discussion blocks where they are addressed (addressed_in_paragraph)
+
+### Phase 6: Embeddings & RAG (Priority: MEDIUM)
+Generate embeddings for all extracted content:
+- Chunk extracted document text (600 tokens, 100 overlap — already configured)
+- Generate Voyage embeddings for document chunks
+- Generate embeddings for decision paragraphs → paragraph_embeddings
+- Generate embeddings for case law summaries → case_law_embeddings
+- Build semantic search functions in MCP server
+- Test: "find similar precedents for this case"
+
+### Phase 7: n8n Workflow Automation (Priority: LOW)
+Create automated workflows:
+- Document upload → classify document type → store in DB → generate embeddings
+- New appeal creation → auto-create 12-block structure → generate DOCX template
+- Precedent search → RAG query → return ranked results
+- Draft validation → check against block-schema constraints
+
+### Phase 8: Enhanced Web UI (Priority: LOW)
+Extend ezer-mishpati-web:
+- Case management dashboard (list all cases, status, documents)
+- Decision writing interface (block-by-block with live preview)
+- Precedent search interface with semantic results
+- Style guide reference panel
+- DOCX export from decision blocks
+
+## Technical Architecture
+
+### Database: 4 Layers, 16 Tables
+Layer 1 (Core): cases, documents, document_chunks, style_corpus, style_patterns
+Layer 2 (Decision): decisions, decision_blocks, decision_paragraphs, claims
+Layer 3 (Knowledge): case_law, case_law_citations, statutory_provisions, transition_phrases, lessons_learned
+Layer 4 (RAG): paragraph_embeddings, case_law_embeddings
+
+### Key Design Decisions
+- Embedding model: Voyage voyage-3-large (1024 dimensions)
+- Chunk size: 600 tokens with 100 overlap
+- Decision structure: 12 blocks based on CREAC/DITA/Akoma Ntoso/Federal Judicial Center
+- All Hebrew content — RTL support required in DOCX export
+- Style guide: SKILL.md (Dafna's writing patterns, tone per appeal type, transition phrases)
+
+### MCP Server Stack
+- Python asyncpg for PostgreSQL
+- FastMCP for tool registration
+- PyMuPDF for PDF extraction
+- Anthropic API for Claude Vision OCR (scanned PDFs)
+
+## Critical Rules
+1. "Judge Test" — every decision readable by a judge unfamiliar with the case
+2. "Neutral Background" — Block ו contains only objective facts, no party quotes or value judgments
+3. "No Duplication" — Block י references previous blocks, doesn't repeat them
+4. "Original Claims Only" — Block ז uses only original appeal/response documents; supplements go to Block ח
+5. 12-Block Architecture — see docs/block-schema.md for full specification
+6. Work methodically — audit before import, validate after each step, no shortcuts
+
+## File Locations
+- Project root: /home/chaim/legal-ai/
+- Legacy vault: legacy/dafna-tamir/ (read-only)
+- MCP server: mcp-server/src/legal_mcp/
+- Documentation: docs/ (architecture.md, block-schema.md, migration-plan.md)
+- Scripts: scripts/ (seed-knowledge.py, seed-appeals.py)
+- Style guide: skill-legal-decision/SKILL.md
+- Lessons: memory/legal-decision-lessons.md