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>
מנגנון-הייצור (claude_session→claude -p) לא העביר model/effort: BLOCK_CONFIG
הגדיר temp+model per-בלוק שהיו מטא-דאטה-מת (block_writer.py:447 העביר רק
prompt/timeout/tools). הייצור רץ על מודל ברירת-המחדל של ה-CLI עם פרומפטים-חופשיים
→ מקור אי-העקביות בטיוטת-הביניים.
תיקון (עקביות-מבנית, WS5):
- נעיצת model="claude-opus-4-8" (GENERATION_MODEL) לכל בלוקי-ה-AI + effort per-בלוק
שמועבר בפועל דרך claude_session.query → `claude -p --model --effort`.
מפת-effort: ה=medium · ו=medium · ז=high · ח=medium · ט=high · יא=high · י=xhigh.
- ניסוח-פתיחה קבוע לבלוק-ה (תמיד "לפנינו ערר…", סוף ל-OR "עניינה של החלטה זו").
- מבנה-פנימי קבוע לבלוק-ה; סדר-בלוקים בייצוא כבר קבוע (_INTERIM_BLOCK_ORDER).
- הסרת שדות temp/model המתים מ-BLOCK_CONFIG; "temp" deprecated (Opus 4.7/4.8 דוחים
temperature→400). decision_blocks.temperature נשמר=0 לתאימות-עמודה בלבד.
- timeout נגזר מ-effort (לא מפיצול sonnet/opus שכבר לא קיים).
- עדכון endpoint reference /api/settings/mcp/blocks + blocks-tab + McpBlock לחשוף effort.
- ספ: docs/block-schema.md §3 (effort מחליף temperature), docs/spec/06-export.md
(דטרמיניזם-מבני של טיוטת-הביניים).
G2 (מקור-אמת יחיד) — אין מסלול-ייצור מקביל: write_interim_draft מתזמר את אותו
write_and_store_block→write_block של ההחלטה המלאה.
claude_session-local-only — הייצור נשאר דרך גשר-ה-CLI, לא SDK/קונטיינר.
INV-EX1 — סדר-ייצוא דטרמיניסטי נשמר; G11 — עקרונות-הכתיבה ל-12 הבלוקים נשמרים.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
The chair-feedback chain was DEAD: 27 feedback rows captured, 0 ever became a
lesson the writer reads (no weekly-analysis job ever existed). The chair's own
corrections — the most authoritative signal of all, and exactly "learn from every
returned draft" — went nowhere.
decision_lessons can't carry them: it's FK-coupled to a style_corpus row (a signed
final), which a case-in-progress doesn't have. So chair STYLE feedback instead
rides the discussion_rules channel that already reaches the writer for all blocks —
the same path /training promote uses.
- db.append_global_rule: the locked read-modify-write append, extracted from web
`_append_methodology_override` into one shared impl (G2). The web function is now
a thin wrapper that seeds defaults; chair-feedback calls it directly.
- record_chair_feedback (MCP tool): a STYLE-category correction (style/wrong_tone/
wrong_structure) with a lesson_extracted flows immediately to discussion_rules.
The chair IS the gate — no separate approval (INV-LRN1 graduated gate). SUBSTANCE
feedback (missing_content/factual_error/other) is case-specific → recorded only.
Invariants: INV-LRN1 (chair-authored style = highest authority, flows; substance
not auto-flowed), G2 (single append impl shared by promote + feedback), INV-LRN5
(style channel only).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
תיקוני-מבנה ללולאת-הלמידה (TaskMaster #157):
1. כרטיס ה-curator (/training טאב "אוצֵר") ספר decision_lessons WHERE source='curator'
— ערך שאף מסלול-קוד לא כתב → תמיד 0. עוצב-מחדש (דרך שער-העיצוב Claude Design, אושר)
להציג ביושר את שלושת ערוצי-ההזנה לכותב: דיסטילציה→appeal_type_rules (180, זורם),
פאנל→decision_lessons (81, ממתין), אוצֵר→source='curator'. get_curator_stats שוכתב.
2. drift ספ↔סוכן: 07-learning.md §1.1 + INV-LRN3 קבעו שהאוצֵר רושם ממצאים כ-decision_lesson
source='curator', אך הסוכן כתב comments בלבד — הממצאים האיכותיים אבדו. נוסף כלי-MCP
record_curator_findings + §A.5b ב-hermes-curator.md (read-only נשמר; הצעה מגודרת-שער).
3. get_recent_decision_lessons(limit=15) חתך בשקט — נוסף WARN על מה שנחתך (חוקה §6);
הפתרון האמיתי = סינתזת-לקחים (TaskMaster #158).
Invariants: מקיים INV-LRN1/G10 (שער-יו"ר), INV-LRN3 (לכידה מובנית), INV-IA2/IA5 (מקור-אמת
יחיד), G12 (leak-guard עובר), G2 (אין מסלול מקביל — אותם מאגרים). פער-מימוש פתוח מתועד:
§A לא רץ אוטומטית על mark-final (pipeline-wake exits) → נדחה לתכנון נפרד.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
A digest pointing at a ruling we don't hold yet ("unlinked") was captured globally
(missing_precedents inbox) but never surfaced IN THE CONTEXT of the case being
decided — so a relevant ruling known only via a digest could fall through the cracks
at the moment it matters. Adds the case-contextual radar:
- db.search_digests_semantic: new `linked_only` filter (False = unlinked-only target set).
- digest_library.case_digest_radar(case_number): builds the case topic from title +
appeal_subtype + the analyst's claims, embeds once, matches against UNLINKED digests,
and returns leads enriched with the underlying ruling's gap status + suggested action
(new_lead / gap_open / fetched / available_link).
- MCP tool `digest_radar` + endpoint GET /api/cases/{n}/digest-radar (for the agent and
the future case-page lead).
INV-DIG1 preserved: radar only — every lead points at the underlying RULING (fetch /
upload / link), never cites the digest. Read-only.
Validated on 8124-09-24 (היטל השבחה): 5 on-topic unlinked digests, scores 0.64–0.72.
The visible case-page panel is a separate UI change → goes through the design gate.
Invariants: G2 (reuses the one digest semantic-search + gap/citation resolvers),
INV-DIG1 (no digest citation), INV-DIG3 (gap surfacing). No schema change.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
The internal citation graph fed only RANKING (raw in-degree), and the per-citation
TREATMENT was never classified — so a precedent distinguished N times got the same
authority boost as one followed N times (INV-COR2 violation), and the signal never
reached the agents' reasoning. Wires the full path:
Phase 1 — scripts/classify_citation_treatments.py: classify each linked edge's
treatment (followed/distinguished/…) from its match_context via
corroboration.classify_treatment (Opus 4.8 @ xhigh, local), filling
precedent_internal_citations.treatment. Idempotent.
Phase 2 — db.refresh_verified_layer: count only NON-negative treatments toward
verified/cite_count (INV-COR2/COR4). Unclassified counts as neutral-positive so
the signal degrades gracefully before classification runs.
Phase 3 — db.citation_authority(ids): per-precedent {total, positive, negative,
unclassified, by_treatment}. Surfaced as `cited_by` in search_precedent_library
hits and precedent_library_get, and `treatment` per incoming citation.
Phase 4 — legal-researcher/analyst/writer prompts: weigh & ARGUE authority
("הלכה שאומצה ב-N החלטות ועדת-ערר"), flag distinguished/overruled, never invent
the count (INV-AH; writer is read-only of the analyst).
Auto-approval stays kill-switched off (chair gate preserved, INV-G10). No schema
change (treatment column already existed). Operational: run the classifier +
refresh_verified_layer over the 379 edges, then sync agents across companies.
Invariants: G2 (one classifier + one authority query, reused), INV-COR2/COR3/COR4
(negative never corroborates; point-specific; ≥N), INV-G10 (no auto-approval),
INV-AH (no invented numbers).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Phase C — scripts/cull_principles.py: re-adjudicates every existing 'original'
principle with the SAME panel regime (panel_keep_score → classify → apply_cap),
reversible (CSV backup + rejected canonical recoverable), usage-throttled.
panel_extraction.panel_keep_score + apply_cap (shared, G2). Dry-run on 3
decisions: 37→15 survive.
Phase D — services/principles.py: source-derived label הלכה (binding court) /
כלל פרשני (committee) / עיקרון (persuasive); umbrella עקרונות משפטיים. Wired into
canonical_halacha_get/list (principle_class+principle_label). UI string changes
deferred to the Claude Design gate. spec INV-LRN7; SCRIPTS.md; 7 new tests; 428 green.
Phase E needs no new code — synthesis already targets pending_synthesis, which the
cull leaves only on survivors (rejected canonicals → 'rejected').
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Grounded (INV-AH) multi-instance synthesis with drift guard + chair gate
(pending_review, G10). Single path used by backfill, MCP tool, nightly drain.
HELD from production run pending the principles-redesign (rename+cull, #152).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- הסרת כרטיס "סקירת התיק" הדל (3 אלמנטים בלבד)
- כפתור "התחל תהליך" עלה לפס-הפעולות בראש הדף (ליד "העלאת מסמכים")
- כרטיס חדש AgentActivityPreview: 4 הissues האחרונים + קישור לטאב מלא
- "תוצאה צפויה" ירדה לשורת מטא-דאטה בראיל הסטטוס (מוצגת רק אם נקבעה)
- תיקון באג: expected_outcome לא נשמר — guard if expected_outcome: הוחלף ב-is not None
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
אחרי העלאת החלטה סופית והרצת שני הפייפליינים האוטומטיים (למידת-קול,
חילוץ/אימות-הלכות), התיק לא הציג אם כל תהליך בוצע/הצליח/למה-נכשל. במיוחד
תקלת chair_name ריק (2026-06-12) שמפילה בשקט את העתק-ה-case_law → חילוץ-הלכות
לא מתחיל בכלל, בלי שזה גלוי. כעת מוצגות שתי אינדיקציות ליד כפתורי-ההרצה.
Backend (גזירה ממקור-יחיד, ללא מסלול-מעקב מקביל):
- SCHEMA_V36: draft_final_pairs.learning_run (JSONB) — שדה-תיעוד על פנקס-ההתאמה
(INV-LRN4), חותם את תוצאת-הריצה של פייפליין-הלמידה (succeeded/failed+סיבה+at).
- set_learning_run_outcome() — חיתום הצלחה/כישלון על ה-pair האחרון.
- case_learning_status() — גזירה read-only מ-draft_final_pairs/style_corpus/
decision_lessons/case_law/halachot: בוצע? הצליח? למה-לא? כמה הלכות חולצו.
- final_learning_pipeline.py — חותם outcome בהצלחה וב-except (surfaced, לא בלוע).
- חשיפה: case_get מוסיף learning_status (→MCP + /api/cases/{case}/details) +
endpoint ייעודי GET /api/cases/{case}/learning-status (אותה פונקציה — בלי כפילות).
UI (אושר דרך שער-העיצוב Claude Design — כרטיס 21-final-learning-status):
- useCaseLearningStatus (api/learning.ts) — hook + polling עדין בזמן in-flight.
- LearningStatusBadges — 2 שורות (למידת-קול / חילוץ-הלכות) עם badge + תת-שורה
(מס' לקחים · רישום-קורפוס / מס' הלכות + פירוק אושרו/ממתינות/נדחו / סיבת-כישלון).
- שילוב ב-drafts-panel תחת "החלטה סופית של היו״ר" + אינוולידציה בכפתורי-ההרצה.
אומת מול ה-DB החי: הצליח+5 הלכות (8174-12-24) · נכנס-אך-pending (1200-12-25) ·
לא-נכנס-לקורפוס (8125-09-24) · round-trip חיתום-כישלון. tsc/eslint נקיים.
Invariants: G1 (נרמול-במקור — גזירה, לא טלאי), G2 (אין מסלול מקביל — שדה על
הפנקס הקיים + exposer יחיד), INV-LRN4 (פנקס-ההתאמה), INV-IA1 (מקור-אמת יחיד).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
נוהל-יו"ר (2026-06-11): מבנה מספר-תיק = <סידורי>-<חודש>-<שנה>, ואורך הסידורי
מקודד את סוג-ההליך — 4 ספרות = ערר, 5 ספרות = בל"מ. הספרה הראשונה ממשיכה
לקבוע תחום בשני האורכים (1→רישוי, 8→היטל, 9→פיצויים). הכלל חד-כיווני:
5-ספרתי הוא תמיד בל"מ; 4-ספרתי אינו מחייב ערר (בל"מ-מורשת מזוהה מהנושא).
הבאג שדיווח עליו היו"ר: חיפוש פסיקה-חסרה לפי מספר-תיק החזיר 404 על כל ערך
שאינו תיק קיים — שבר את הטבלה תוך כדי הקלדה ועל מספרי 5-ספרות.
תיקונים:
- web/app.py: GET /api/missing-precedents — מסנן case_number שלא תאם תיק מחזיר
רשימה ריקה (200), לא 404. סמנטיקה תקינה ל-collection-filter.
- missing-precedents/page.tsx: debounce (350ms) על שדות-הסינון — קוורי אחד
אחרי שמפסיקים להקליד, לא אחד לכל הקשה.
- practice_area.py: regex סידורי \d{4}→\d{4,5}; case_serial_digits() +
is_blam_by_number() (5⇒בל"מ); derive_subtype_with_blam ו-derive_proceeding_type
מזהים בל"מ גם מ-5-ספרות (בנוסף לנושא). callers: cases.py, internal_decisions.py.
- proofreader.py: דפוסי חילוץ-שם-קובץ \d{3,4}→\d{3,5}.
- web-ui: practice-area.ts (מראָה ל-backend), schemas/case.ts (regex
serial-month-year, 4-or-5 ספרות, superRefine 5⇒בל"מ), placeholder בוויזרד.
- תיעוד: docs/spec/X1-identifiers.md §1א + legal-ai/CLAUDE.md.
Invariants: מקיים G1 (נרמול-במקור — ספרה ראשונה כמקור-אמת יחיד לתחום),
G2 (מסלול-סיווג יחיד, אין כפילות), INV-DM/X1 (מפתח קנוני + proceeding_type).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
תיקון data-loss: reset_halacha_extraction ביצע DELETE ללא-תנאי לפני חילוץ-מחדש;
קריסה בין המחיקה לאחסון הראשון מחקה את כל אישורי-היו"ר והשאירה את הרשומה תקועה
status='processing' עם 0 שורות (תקרית עמיאל 8126-03-25, 2026-06-08).
עכשיו המחיקה מחריגה review_status IN ('approved','published') — אישור אנושי לא
נמחק בשקט (INV-G10). ה-dedup-on-insert של store_halachot_for_chunk מדלג על חילוץ
טרי שמשכפל מאושרת שנשמרה, כך שאין כפילות. reset מחזיר {deleted, preserved},
וה-extractor מתעד כמה מאושרות נשמרו (provenance, G9).
עמידות מלאה מול מוות-תהליך (OOM) נשארת ל-X16/#114 (durable resume) — זה תנאי-מקדים.
בדיקה: test_halacha_reextract_preserves_approved.py (offline SQL-capture) מאמת
שה-DELETE מחריג approved/published; 64 בדיקות-הלכה קיימות עוברות.
Invariants: G10 (שער-יו"ר — אישור לא נמחק), G1 (תיקון במקור), G9 (provenance).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Rewire the source-document staging writes onto the unified storage layer
(INV-STG1), replacing direct shutil.copy2 calls:
- tools/documents.py: case originals + training-corpus uploads
- services/ingest.py: _stage_file (now async) — covers precedent-library,
internal-decisions, and digests (the canonical intake helper)
- services/digest_library.py: awaits the now-async _stage_file
Each write goes through storage.put_file(..., bucket=DOCUMENTS) with the
DATA_DIR-relative key; the Hebrew original filename rides as object metadata
(INV-STG2), content-type is guessed from the extension. DB path columns are
unchanged (still the absolute dest) — object_key backfill is Phase 3.
Under the default STORAGE_BACKEND=filesystem the bytes land at the exact
legacy on-disk location (put_file → shutil.copy2 to DATA_DIR/key), so this
is zero behaviour change in prod. shutil import dropped where now unused.
tests: +2 staging regression tests (file lands under DATA_DIR at the legacy
path); 20 storage + 22 ingest tests green; 242 collected with no import
breakage.
Derived/export write sites (thumbnails, extracted text, DOCX exports) are
Phase 2b. Keeps G2; advances INV-STG1. Spec: docs/spec/X14-storage-minio.md.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
סוגר את הלולאה — יומון שמצביע על פס"ד בית-משפט שלא בקורפוס מזניק אחזור
אוטומטי, וקושר את היומון חזרה אחרי הקליטה (INV-DIG3 + INV-CF2).
- digest_library.try_autolink: בכשל-קישור, אם הציטוט מסווג כפס"ד-בימ"ש
(supreme/admin) → _enqueue_court_fetch יוצר court_fetch_jobs(pending);
ועדת-ערר (skip) לא מוזנק. never-raises (לא שובר קליטת-יומון).
- orchestrator.drain_pending(limit): מנקז pending/failed סדרתי (cooldown,
INV-CF4), fetch+ingest לכל אחד; בהצלחה מקשר את היומון ל-case_law שנקלט.
- כלי-MCP court_fetch_drain + רישום ב-server.py.
- X13 spec: עודכן (הפער ב-INV-CF2 סומן כמתוקן).
נבדק מול ה-DB: עת"מ 46111-12-22 → job tier=admin pending digest-linked;
ערר 1110/20 → לא מוזנק. כלי מקומי בלבד (ingest = claude CLI).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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>
Backend for the halacha approval-queue triage (#84). The keyboard UI, batch
actions and defer/reject (#84.4–6) already shipped; this adds the gating,
prioritization and metrics the queue was missing.
db.list_halachot — two opt-in triage controls:
* exclude_low_quality (#84.1): drop items carrying ANY quality_flag
(application / quote_unverified / truncated / non_decision / thin /
nli_unsupported / near_duplicate) — they belong in a 'needs extraction fix'
bucket, not the chair's approve queue.
* order_by_priority (#84.3): active-learning order — negatively-treated
first, then most-uncertain (lowest confidence), then oldest — instead of
FIFO, so the highest-value decisions surface first.
halachot_pending (MCP) — now gated + prioritized BY DEFAULT; include_low_quality=
true reveals the needs-fix bucket. The agent review path benefits immediately.
GET /api/halachot — same two params, default OFF (non-breaking; the UI opts in).
metrics.halacha_backlog (#84.7) — splits pending into clean vs flagged, adds
deferred, reviewed_total, approve_ratio, and a pending_by_flag breakdown, so the
backlog distinguishes real review work from extraction noise.
Deferred (documented): #84.2 near-duplicate cluster cards and wiring the UI
fetch to the new params require frontend work + an api:types regen AFTER this
deploys (the new query params aren't in prod's OpenAPI until then) — a clean
follow-up. The backend fully supports both now.
Verified against the live DB (read-only):
- pending 177 → gated-clean 110, 0 flagged items leak into the clean queue.
- priority order surfaces the lowest-confidence items first (0.55, 0.55, ...).
- backlog: pending_clean=110 / pending_flagged=67 / approve_ratio=0.916,
pending_by_flag={nli_unsupported:59, quote_unverified:3, thin:3, truncated:2}.
- pytest tests/test_halacha_quality.py — 52 passed (no regression).
Invariants: G1 (gate at source — SQL filter, not post-hoc); G2 (no parallel
path — same list_halachot); §6 (flagged items routed to a bucket, never dropped).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
הפרוסה האחרונה של GAP-48 (INV-TOOL1). 18 כלי drafting הומרו ל-{status,data,message}
דרך tools/envelope.py — כולל מסלול הפקת-ההחלטה הקריטי.
עיקרון לכלים עם כשל משמעותי (export_docx/revise_draft/apply_user_edit): err()
ברמת-המעטפת — כך שהסוכן והמשתמש רואים את הכשל; failed_gates רוכב ב-data.
שאר הכלים: ok(data=payload) להצלחה, err להיעדר-תיק/קלט-שגוי/חריגה.
6 צרכני-app.py חוּוטו (get_decision_template, apply_user_edit ×2, revise_draft,
list_bookmarks, export_docx) עם envelope_unwrap + בדיקת status=="error"→4xx,
לשמירת חוזה-ה-API (X6) ללא-שינוי. test_export_qa_gate עודכן לחוזה החדש.
בדיקות: 182/182 עוברים (כולל שערי-QA של הייצוא).
GAP-48 סגור: כל ~12 משפחות-הכלים אחידות. נותר ב-FU-14: GAP-49/50 (שובר), GAP-54.
Invariants: משלים INV-TOOL1 + G2. מתועד ב-X9 (נסגר) + gap-audit פרוסה 7.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
ה-provenance (document_id, page_number, score) כבר נשלף ב-search_similar אך
נזרק בבניית פלט draft_section. כעת מוחזר לכל קטע ב-case_documents/precedents,
כך שהכותב יכול לעקוב אחורה אל מסמך-המקור והעמוד ולצטטם, ולא לסמוך על תוכן
חסר-מקור. תוספתי בלבד — אין צרכן שמפרסר את מפתחות-הפלט, תואם-לאחור.
נותר ב-GAP-47: העברת הנחיות-יו"ר מ-analysis-and-research.md ל-DB
(get_chair_directions) — שינוי-מסלול גדול יותר, לפרוסה נפרדת.
Invariants: מקיים INV-TOOL4 (מקור-אמת נגיש) + G9 (provenance). לא נוגע ב-G2/G1.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
INV-TOOL3 (idempotency על מפתח דטרמיניסטי). כל שלושת הכלים מחזירים את הרשומה
הקיימת במקום ליצור כפילות:
- case_create — מפתח case_number (כבר UNIQUE ב-schema): מחזיר את התיק הקיים
במקום unique-violation.
- precedent_attach — מפתח (case_id, section_id, citation, quote): צירוף חוזר
של אותו ציטוט לאותו סעיף מחזיר את הקיים.
- document_upload — מפתח (case_id, SHA-256 של בייטי הקובץ): העלאה חוזרת של אותו
קובץ מחזירה את המסמך הקיים ו**מדלגת על copy+OCR+embed** (החלק היקר). נוספה
עמודת documents.content_hash (תוספתי, DEFAULT '') + get_document_by_hash.
נבחרה בדיקת-מפתח ברמת-אפליקציה (SELECT-לפני-INSERT) ולא UNIQUE-constraint —
כדי לא לשבור startup אם קיימים נתונים-כפולים legacy. אין מיגרציה הרסנית.
עודכנו docs/spec/X9 (INV-TOOL3 ✅) ו-gap-audit (GAP-52 ✅, פרוסה 2).
py_compile עבר על 4 קבצי הקוד. אימות runtime (restart MCP server) נדחה עד
שהחילוץ הפעיל יסתיים.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
תוספתי בלבד, אפס שבירת-תאימות. שני invariants מחוזה-כלי-ה-MCP (X9):
GAP-44 (INV-TOOL4, סימטריית extract/get): נוסף get_appraiser_facts — ה-get
המקביל ל-extract_appraiser_facts. קורא list_appraiser_facts + detect_appraiser_conflicts
מה-DB ללא חילוץ-LLM יקר ולא-דטרמיניסטי. מחזיר count=0 (לא שגיאה) אם טרם חולץ.
GAP-53 (INV-TOOL5, limit-caps / OWASP API4:2023): נוסף _clamp_limit (תקרה 200,
non-positive→max) על ~13 כלי list/search ב-server.py (case_list, search_*,
precedent_library_list, halachot_pending, missing_precedent_list, list_*_citations…).
list_chair_feedback קיבל param limit חדש (server→workflow→db עם LIMIT) — היה ללא תקרה כלל.
לא הוסף get_appraiser_facts ל-frontmatter של סוכנים (INV-AG3 "לא עודף" — ההוראות
עוד לא מפנות אליו; חיווט = follow-up). נותר ב-FU-14: GAP-45/48/49/50/51/52.
עודכנו docs/spec/X9 (INV-TOOL4/5) ו-gap-audit (סטטוס פרוסה 1).
אומת: py_compile על 4 קבצי הקוד. אימות runtime (restart MCP server) נדחה עד
שהחילוץ הפעיל של היו"ר יסתיים.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Root cause of "agent can't find the Agasi decision in the corpus" (CMPA-55):
the decision was fully ingested, but the retrieval layer failed on the
realistic agent query — searching by case name.
- RC-A (#52): lexical tsvector covered only chunk content + halacha text,
so a bare-name query ("אגסי") matched decisions that *cite* the case, not
the case itself. Add meta_tsv on case_law(case_name, case_number) (SCHEMA
V20) and OR it into the lexical halacha/chunk SQL with a match boost, so a
name/number hit surfaces the case's own rows. Agasi: rank 4 → rank 1.
- RC-B (#53): precedent_library_list hard-defaulted source_kind=external_upload
and never exposed the param, hiding uploaded ערר/בל"מ (internal_committee)
decisions. Thread source_kind through service → tool → MCP tool (supports
'internal_committee' / 'all_committees').
- #54: agent instructions (researcher/analyst/writer) — search-by-name
protocol: add content/case-number, search both corpora, use all_committees
before declaring "not in corpus".
- #55: chunker produced tiny fragment chunks ("דיון", "החלטה") from header
keywords matched mid-sentence. Anchor SECTION_PATTERNS to line start +
merge sub-min sections; exclude <50-char fragments at query time (484
existing fragments hidden; full re-chunk tracked as #57).
Tests: scripts/test_retrieval_by_name.py (name ranks case above citer +
substantive regressions); chunker unit checks (0 tiny chunks). New findings
filed as tasks #56 (halacha source_kind leak) and #57 (re-chunk migration).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Six-phase upgrade of /training from a read-only dashboard into a full
Style Studio for managing Daphna's style corpus.
- Upload Sheet on /training: file → proofread preview → commit (no more
CLI-only `upload-training` skill).
- Rich corpus metadata: GET /api/training/corpus returns summary, outcome,
key_principles, page_count, parties (regex), legal_citation, lessons_count.
PATCH endpoint for chair edits. CorpusDetailDrawer with 4 tabs (details
/content/lessons/patterns) replaces the bare table row.
- LLM metadata enrichment: style_metadata_extractor + MCP tools
(style_corpus_enrich, style_corpus_pending_enrichment) fill summary
/outcome/key_principles via claude_session (free, host-side).
- Per-decision lessons: new decision_lessons table + 4 REST endpoints +
LessonsTab in drawer; hermes-curator now auto-posts findings as
decision_lessons(source=curator).
- Curator Portrait tab: prompt rendered with link to Gitea, recent
curator findings, style_analyzer training prompts, propose-change
form that writes proposals to data/curator-proposals/ for manual
chair review (no auto-mutation of the agent file).
- Style chat tab: SSE-streamed conversations with the style agent.
New host-side pm2 service (legal-chat-service, port 8770) wraps
claude CLI with stream-json + --resume continuation; FastAPI proxies
via host.docker.internal. Zero API cost — uses chaim's claude.ai
subscription. chat_conversations + chat_messages persist history.
Architecture: keeps the existing rule that claude_session only runs
on the host (not the container). The new legal-chat-service is the
canonical bridge between the container and the local CLI for the chat
feature; everything else (upload, metadata, lessons) stays within the
container's existing capabilities.
Audit script (scripts/audit_training_corpus.py) included for verifying
which corpus rows still need enrichment.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
