feat(analysis): דגל "לא-נותח" + ניתוח-מחדש מאחד + בדיקת-השפעה (#201)

WS2b של עיצוב-מחדש זרימת-העבודה. מאפשר ניתוח כתב-הערר לבד ואז איחוד
מסמך-עיקרי שנוסף מאוחר, בלי force-delete גורף, עם diff ליו"ר.

- SCHEMA_V49: documents.claims_extracted_at + claims_extraction_status
  (אירוע-חילוץ per-מסמך, לא נגזר מ-doc_type), + אינדקס חלקי
  idx_documents_claims_pending. idempotent (ADD COLUMN IF NOT EXISTS).
  V48 שמור ל-#357.
- claims_extractor חותם את המסמך אחרי שמירת/אי-מציאת טענות.
- db.primary_docs_not_analyzed (is_primary V47 + claims_extracted_at IS NULL)
  + mark_document_claims_extracted; _row_to_doc חושף claims_analyzed.
- reanalyze_claims (כלי-MCP): snapshot→חילוץ-מאחד רק למסמכים חדשים/לא-נותחו
  (store_claims מחליף per-source ⇒ טענות אחרות נשמרות)→aggregate force=True
  (מסלול קנוני, מוחק רק legal_arguments)→_impact_diff before↔after ליו"ר.
- workflow_status חושף primary_docs_not_analyzed + next-step.
- ספ: 02-data-model §2ג (דגל לא-נותח), 04-analysis-writing §1.3.
- 5 בדיקות-יחידה ל-_impact_diff/_snapshot (פונקציות טהורות).

Invariants:
- G1 (נרמול-במקור): claims_extracted_at נחתם בנקודת-החילוץ, claims_analyzed
  נגזר ממנו — לא תיקון-בקריאה.
- G2 (מסלול קנוני יחיד / merge-not-fork): reanalyze מרחיב את מסלול
  claims_extractor+argument_aggregator הקיים, לא forks; האיחוד דרך
  store_claims per-source; aggregate force=True מוחק רק נגזר (legal_arguments).
- INV-DM (מודל-נתונים): דגל-אירוע per-מסמך, אינדקס חלקי, מקור-אמת יחיד.
- G10 (שער-אנושי): בדיקת-ההשפעה מוצגת ליו"ר, לא מוחלת אוטומטית.
- INV-TOOL idempotency: SCHEMA_V49 idempotent; ניתוח-מחדש חוזר על מסמך
  כבר-נותח הוא refresh נקי (store_methods replace per-source).

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

mcp-server/src/legal_mcp/tools/legal_arguments.py

@@ -4,9 +4,18 @@ from __future__ import annotations
 
 from uuid import UUID
 
-from legal_mcp.services import argument_aggregator, db
+from legal_mcp.services import argument_aggregator, claims_extractor, db
 from legal_mcp.tools.envelope import empty, err, ok  # GAP-48: SSoT envelope
 
+# Party labels reused across this module (display + impact diff).
+_PARTY_HE = {
+    "appellant": "עוררים",
+    "respondent": "משיבים",
+    "committee": "ועדה מקומית",
+    "permit_applicant": "מבקשי היתר",
+    "unknown": "צד לא מזוהה",
+}
+
 
 async def aggregate_claims_to_arguments(
     case_number: str,
@@ -55,16 +64,9 @@ async def get_legal_arguments(
         )
 
     # Group by party for nicer display.
-    party_he = {
-        "appellant": "עוררים",
-        "respondent": "משיבים",
-        "committee": "ועדה מקומית",
-        "permit_applicant": "מבקשי היתר",
-        "unknown": "צד לא מזוהה",
-    }
     by_party: dict[str, list[dict]] = {}
     for a in args:
-        label = party_he.get(a["party"], a["party"])
+        label = _PARTY_HE.get(a["party"], a["party"])
         by_party.setdefault(label, []).append(a)
 
     return ok({
@@ -72,3 +74,147 @@ async def get_legal_arguments(
         "total": len(args),
         "by_party": by_party,
     })
+
+
+# ── Re-analysis with merge + impact diff (WS2 / #201) ───────────────
+
+def _snapshot(args: list[dict]) -> dict:
+    """Build a comparable snapshot of aggregated arguments for the impact diff.
+
+    Captures, per party: the set of argument titles and a priority histogram —
+    enough to show the chair what changed without dumping full bodies. The
+    priority mix is the deterministic "recommendation" signal: it summarises the
+    balance of threshold/substantive/procedural/relief arguments per side.
+    """
+    by_party: dict[str, dict] = {}
+    for a in args:
+        party = a.get("party", "unknown")
+        bucket = by_party.setdefault(party, {"titles": [], "priorities": {}})
+        bucket["titles"].append((a.get("argument_title") or "").strip())
+        pr = a.get("priority", "substantive")
+        bucket["priorities"][pr] = bucket["priorities"].get(pr, 0) + 1
+    return {"total": len(args), "by_party": by_party}
+
+
+def _impact_diff(before: dict, after: dict) -> dict:
+    """Diff two argument snapshots → a chair-facing before↔after summary.
+
+    Reports, per party, which argument titles were added/removed and how the
+    priority mix (the "recommendation" balance) shifted. ``changed`` is a quick
+    boolean the UI/chair can gate on. Nothing here is auto-applied — it is purely
+    surfaced for the human gate (G10).
+    """
+    parties = sorted(set(before["by_party"]) | set(after["by_party"]))
+    per_party: list[dict] = []
+    any_change = False
+    for party in parties:
+        b = before["by_party"].get(party, {"titles": [], "priorities": {}})
+        a = after["by_party"].get(party, {"titles": [], "priorities": {}})
+        b_titles, a_titles = set(b["titles"]), set(a["titles"])
+        added = sorted(a_titles - b_titles)
+        removed = sorted(b_titles - a_titles)
+        prio_before = dict(sorted(b["priorities"].items()))
+        prio_after = dict(sorted(a["priorities"].items()))
+        changed = bool(added or removed or prio_before != prio_after)
+        any_change = any_change or changed
+        per_party.append({
+            "party": party,
+            "party_he": _PARTY_HE.get(party, party),
+            "count_before": len(b["titles"]),
+            "count_after": len(a["titles"]),
+            "added_arguments": added,
+            "removed_arguments": removed,
+            "priority_before": prio_before,
+            "priority_after": prio_after,
+            "changed": changed,
+        })
+    return {
+        "changed": any_change,
+        "total_before": before["total"],
+        "total_after": after["total"],
+        "by_party": per_party,
+    }
+
+
+async def reanalyze_claims(
+    case_number: str,
+    reanalyze_all_primary: bool = False,
+) -> str:
+    """ניתוח-מחדש מאחד של טענות — מחלץ ממסמכים-עיקריים חדשים/לא-נותחו בלבד,
+    מאחד עם הטענות הקיימות (לא מוחק הכול), מריץ צבירה-מחדש, ומחזיר בדיקת-השפעה
+    (diff טיעונים/המלצה לפני↔אחרי) ליו"ר.
+
+    Args:
+        case_number: מספר תיק הערר.
+        reanalyze_all_primary: True = לחלץ מחדש מכל המסמכים-העיקריים (ולא רק
+            מאלה שטרם-נותחו). ברירת-מחדל False = רק מסמכים-עיקריים חדשים/לא-נותחו.
+
+    מנגנון האיחוד (לא force-delete): כל מסמך מחולץ דרך
+    ``claims_extractor.extract_and_store_claims``, ש-``store_claims`` שלו מחליף רק
+    את טענות *אותו* מסמך (לפי ``source_document``) — כך טענות ממסמכים שכבר-נותחו
+    נשמרות. הצבירה-מחדש (``aggregate_claims_to_arguments(force=True)``) מחשבת את
+    הטיעונים מחדש מתוך **מערך-הטענות המאוחד השלם** — מסלול-החישוב הקנוני, לא מסלול
+    מקביל (G2).
+    """
+    case = await db.get_case_by_number(case_number)
+    if not case:
+        return err(f"תיק {case_number} לא נמצא.")
+
+    case_id = UUID(case["id"])
+
+    # 1. BEFORE snapshot — current aggregated arguments (the impact baseline).
+    before_args = await argument_aggregator.get_legal_arguments(case_id)
+    before = _snapshot(before_args)
+
+    # 2. Select PRIMARY documents to (re)extract. Default: only those not yet
+    #    analysed (the not-analysed flag). reanalyze_all_primary widens to every
+    #    primary doc. Source of truth for "primary" = is_primary (V47).
+    if reanalyze_all_primary:
+        all_docs = await db.list_documents(case_id)
+        targets = [d for d in all_docs if d.get("is_primary")]
+    else:
+        targets = await db.primary_docs_not_analyzed(case_id)
+
+    if not targets:
+        return ok({
+            "case_number": case_number,
+            "status": "no_pending_documents",
+            "message": "אין מסמכים-עיקריים חדשים/לא-נותחו. לא בוצע ניתוח-מחדש.",
+            "documents_analyzed": [],
+            "impact": _impact_diff(before, before),
+        })
+
+    # 3. Extract+merge claims from the selected documents only. Each call replaces
+    #    only that document's claims (merge), never the whole case (no force-delete).
+    analyzed: list[dict] = []
+    for doc in targets:
+        text = await db.get_document_text(UUID(doc["id"]))
+        if not text:
+            await db.mark_document_claims_extracted(UUID(doc["id"]), status="no_claims")
+            analyzed.append({"document": doc["title"], "status": "empty_text", "total": 0})
+            continue
+        res = await claims_extractor.extract_and_store_claims(
+            case_id=case_id,
+            document_id=UUID(doc["id"]),
+            text=text,
+            doc_type=doc["doc_type"],
+        )
+        analyzed.append({"document": doc["title"], **res})
+
+    # 4. Re-aggregate from the now-complete merged claim set. force=True is the
+    #    canonical recompute (deletes only legal_arguments, NOT claims) — same
+    #    path aggregate_claims_to_arguments always uses, not a fork.
+    agg = await argument_aggregator.aggregate_claims_to_arguments(case_id, force=True)
+
+    # 5. AFTER snapshot + impact diff for the chair.
+    after_args = await argument_aggregator.get_legal_arguments(case_id)
+    after = _snapshot(after_args)
+    impact = _impact_diff(before, after)
+
+    return ok({
+        "case_number": case_number,
+        "status": "completed",
+        "documents_analyzed": analyzed,
+        "aggregation": agg,
+        "impact": impact,
+    })