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/workflow.py

@@ -46,8 +46,19 @@ async def workflow_status(case_number: str) -> str:
             "extraction": doc["extraction_status"],
             "chunks": chunk_map.get(doc["id"], 0),
             "pages": doc.get("page_count"),
+            # WS2 / #201: primary/secondary + whether claims were analysed.
+            "is_primary": doc.get("is_primary", False),
+            "claims_analyzed": doc.get("claims_analyzed", False),
         })
 
+    # WS2 / #201: PRIMARY documents added after the analysis ran and not yet
+    # included → the "not-analysed" condition that should prompt a merging
+    # re-analysis (reanalyze_claims). Derived from is_primary + claims_extracted_at.
+    pending_primary = await db.primary_docs_not_analyzed(case_id)
+    primary_not_analyzed = [
+        {"title": d["title"], "type": d["doc_type"]} for d in pending_primary
+    ]
+
     # Check draft status
     from pathlib import Path
     from legal_mcp import config
@@ -64,15 +75,19 @@ async def workflow_status(case_number: str) -> str:
         "documents": doc_status,
         "total_documents": len(docs),
         "total_chunks": sum(chunk_map.values()),
+        "primary_docs_not_analyzed": primary_not_analyzed,
         "has_draft": has_draft,
         "draft_size_bytes": draft_size,
-        "next_steps": _suggest_next_steps(case, docs, has_draft),
+        "next_steps": _suggest_next_steps(case, docs, has_draft, primary_not_analyzed),
     }
 
     return ok(status)
 
 
-def _suggest_next_steps(case: dict, docs: list, has_draft: bool) -> list[str]:
+def _suggest_next_steps(
+    case: dict, docs: list, has_draft: bool,
+    primary_not_analyzed: list | None = None,
+) -> list[str]:
     """Suggest next steps based on case state."""
     steps = []
     doc_types = {d["doc_type"] for d in docs}
@@ -85,6 +100,13 @@ def _suggest_next_steps(case: dict, docs: list, has_draft: bool) -> list[str]:
         if "response" not in doc_types:
             steps.append("העלה תשובת ועדה/משיבים")
 
+    # WS2 / #201: a primary document was added but not yet analysed.
+    if primary_not_analyzed:
+        titles = ", ".join(d["title"] for d in primary_not_analyzed)
+        steps.append(
+            f"מסמך-עיקרי לא-נותח ({titles}) — הרץ ניתוח-מחדש מאחד (reanalyze_claims)"
+        )
+
     pending = [d for d in docs if d["extraction_status"] == "pending"]
     if pending:
         steps.append(f"עיבוד {len(pending)} מסמכים ממתינים")