feat(#99 / T10): get_style_guide — יחסי-זהב נמדדים מהקורפוס לצד היעד

style_distance.measure_corpus_ratios(): מפצל כל החלטה ב-style_corpus לסעיפים
(chunker) ומחשב ממוצע %-סעיף — אגרגט "_all" + פר-תוצאה (כשיש). cached.
get_style_guide מציג שורת "נמדד בפועל" עם ⚠️ על פער מטווח-היעד.

מצב נוכחי: style_corpus.outcome לא מאוכלס → מוצג אגרגט כל-ההחלטות (n=48:
רקע 26.4% / טענות 9.7% / דיון 43.8% / סיכום 20.1%); פיצול לפי-תוצאה future-ready.
המדידה גם מאירה מגבלות זיהוי-סעיפים (כוונת T10 — לסמן פער לבדיקה). חופף-חלקית
ל-T7 שמודד adherence per-draft; זה מודד את הקורפוס. כשל מדידה מוצג, לא נבלע.

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

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

@@ -170,6 +170,41 @@ async def get_style_guide() -> str:
     )
     result += "\n"
 
+    # T10 — measured-from-corpus ratios alongside the targets, ⚠️ flags a gap
+    # (actual average outside the target range → revisit the target or the corpus).
+    try:
+        from legal_mcp.services.style_distance import measure_corpus_ratios
+        measured = await measure_corpus_ratios()
+        if measured:
+            result += "### נמדד מהקורפוס בפועל (ממוצע) — ⚠️ = פער מהיעד\n\n"
+            result += "| קבוצה | רקע | טענות | דיון | סיכום |\n|---|------|-------|------|-------|\n"
+            # Per-outcome rows (flagged vs that outcome's target), when outcomes exist.
+            for outcome in VALID_OUTCOMES:
+                m = measured.get(outcome)
+                if not m:
+                    continue
+                tgt = GOLDEN_RATIOS[outcome]
+                cells = []
+                for sec in ("background", "claims", "discussion", "summary"):
+                    val = m["sections"].get(sec)
+                    if val is None:
+                        cells.append("—")
+                        continue
+                    lo, hi = tgt[sec]
+                    cells.append(f"{val}%" + ("" if lo <= val <= hi else " ⚠️"))
+                result += f"| {outcome_labels[outcome]} (n={m['n']}) | " + " | ".join(cells) + " |\n"
+            # "_all" aggregate — the meaningful row today (corpus outcome unpopulated);
+            # shown informationally (no single target to flag against).
+            allm = measured.get("_all")
+            if allm:
+                cells = [f"{allm['sections'].get(s, '—')}%" if allm['sections'].get(s) is not None else "—"
+                         for s in ("background", "claims", "discussion", "summary")]
+                result += f"| כל ההחלטות (n={allm['n']}) | " + " | ".join(cells) + " |\n"
+            result += ("\n_⚠️ = הממוצע בפועל חורג מטווח-היעד; שקול לעדכן יעד ב-/methodology או לבדוק את הקורפוס. "
+                       "פיצול לפי-תוצאה יופיע כש-`style_corpus.outcome` יאוכלס._\n\n")
+    except Exception as e:  # surfaced, not swallowed
+        result += f"_מדידת יחסי-זהב מהקורפוס נכשלה: {e}_\n\n"
+
     # Opening and summary strategies
     result += "## אסטרטגיות פתיחה וסיכום לפי תוצאה\n\n"
     for outcome in VALID_OUTCOMES: