אודיט #122 חשף ש-process_final_version מחשב diff+analysis אך משליך אותם כשאין
draft_final_pair במצב final_received — קרה ל-5 תיקים סופיים היסטוריים שקדמו למנגנון
ה-snapshot ב-mark-final (pair ראשון 2026-06-06), ולכל קריאת ingest_final_version ישירה.
התוצאה: הפרת INV-LRN4 בפועל (סופי שלא הושווה/נשמר).
התיקון: create-or-update — כשאין pair, פותחים אחד מ-decision_blocks החיים (status→analyzed)
כך שהדיסטילציה נשמרת כ-הצעה ברשם. לתיקים חדשים אין שינוי-התנהגות (תמיד יש pair
מ-mark-final → רק ה-update רץ). זה keystone שמאפשר backfill (#125.2) דרך הפייפליין הקיים.
caveat מתועד בלוג: לתיק היסטורי ה-draft = blocks נוכחיים (אולי נערכו אחרי-חתימה),
לא snapshot-אמיתי.
Invariants:
- INV-LRN4 (מקיים) — כל סופי מקבל pair ומנותח; אין סופי "פתוח".
- INV-LRN1/G10 (נשמר) — הדיסטילציה נשמרת כ-הצעה (analyzed) בלבד; שער ה-promote הידני
לקיפול ל-appeal_type_rules לא נעקף.
- G2 (מקיים) — אותו פנקס draft_final_pairs, לא מסלול מקביל.
- G1 (מקיים) — נרמול במקור (הרשם) במקום תיקון-בקריאה.
ref: data/audit/learning-loop-activity-20260611.md · TaskMaster legal-ai #122/#125.1
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
כל קריאות text→JSON ב-9 המחלצים העבירו את ברירת-המחדל של ה-CLI (כל הכלים
פעילים). המודל פלט מדי פעם stop_reason:"tool_use", מה שמפיל את --max-turns 1
ל-error_max_turns ומאלץ retry — ~$0.12-0.16 לניסיון, × 3. נצפה ב-drain
חילוץ-ההלכות (legal-halacha-drain, 15 כשלי error_max_turns ב-error.log).
התשתית כבר קיימת: claude_session.query מקבל tools="" לנטרול כל הכלים, ושני
מחלצים (digest_metadata_extractor, bulletin_splitter) כבר משתמשים בו. כאן רק
מיישרים את שאר המחלצים לאותו מסלול קנוני — אף קריאת חילוץ/שיפוט/סיווג טהורה
לא צריכה כלי.
מתוקנים (11 קריאות, 9 קבצים): halacha_extractor (×3: extract/NLI/consolidate),
corroboration, claims_extractor, argument_aggregator, appraiser_facts_extractor,
learning_loop, qa_validator, brainstorm, style_metadata_extractor.
Invariants: מקיים INV-G2 (מסלול קנוני יחיד; סימטריה בין מחלצים-אחים) — לא מסלול
מקביל חדש אלא שימוש עקבי בפרמטר הקיים. אין בליעה שקטה (§6) — נתיבי הכשל/retry
נשמרים. ללא שינוי-ספ.
בדיקות: 60/60 ב-tests/test_halacha_coerce.py + test_halacha_quality.py עוברות;
py_compile נקי על כל 9 הקבצים.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
סוגר את לולאת-הלמידה (INV-LRN4): כל החלטה נסגרת מול הסופי, וכל סופי
מנותח מול הטיוטה. מזין את הטבלאות ש-T15 כבר קורא מהן.
T5 — פנקס-התאמה:
- SCHEMA_V26: טבלת draft_final_pairs (snapshot draft + final + diff + analysis + status).
- db: create/update/list_draft_final_pairs.
- mark-final (app.py): תופס snapshot של הטיוטה (decision_blocks) ברגע החתימה,
לפני שאפשר לדרוס אותו, ופותח שורת-פנקס (status=final_received).
T4 — דיסטילציה אוטומטית:
- learning_loop.process_final_version: משתמש ב-snapshot (לא בבלוקים שאולי השתנו),
מסווג style_method↔substance, שומר הצעה ב-pair (status=analyzed).
**הוסר ה-auto-upsert של style_patterns** — ביטל את ה-bug שדרס את שער-היו"ר
וזיהם סגנון במהות (INV-LRN1 + INV-LRN5).
- LESSONS_PROMPT: הפרדת style_method↔substance מפורשת + לקח מופשט בלבד.
- curator wake + hermes-curator.md: מריץ ingest_final_version ראשון; מציע רק
style_method שלא תועד; substance→מסלול precedent.
INV-LRN1 (שער-יו"ר, אין auto-commit) · INV-LRN4 (ניגוד-אמת) · INV-LRN5 (טוהר).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
The claude_session bridge had two structural defects that made any
non-trivial document extraction unreliable:
1. subprocess.run() blocks the asyncio event loop in the MCP server
for the full duration of every LLM call (60-180s typical).
2. The 120-second timeout was below the cold-cache cost of any
document over ~12K Hebrew characters. Three back-to-back timeouts
on case 8174-24 dropped 43 appellant claims on the floor.
Phase 1 of the remediation plan — keeps claude_session as the engine
(no Anthropic API switch) and restructures around it:
claude_session.py
• query / query_json are now async — asyncio.create_subprocess_exec
instead of subprocess.run, so MCP server can serve other coroutines
while a call is in flight.
• DEFAULT_TIMEOUT 120 → 1800 (30 min). High enough that no realistic
document hits it; bounded so a runaway never zombifies forever.
• LONG_TIMEOUT 300 → 3600 for opus block writing on full case context.
• TimeoutError now actually kills the subprocess (asyncio.wait_for
cancellation alone leaves the child running).
claims_extractor.py
• _split_by_sections: chunks at numbered sections / Hebrew letter
headings / "פרק" markers / markdown ##, falls back to paragraph
breaks, then to hard splits. Targets 12K chars per chunk — small
enough that each chunk reliably finishes inside the timeout.
• _extract_chunk: per-chunk retry (1 attempt by default) with
structured logging on failure. Failed chunks no longer crash the
overall extraction; they're skipped with a partial-result warning.
• extract_claims_with_ai now runs chunks in parallel via
asyncio.gather bounded by a semaphore (CHUNK_CONCURRENCY=3).
For a 25K-char appeal: was sequential 150-300s, now ~70-90s.
Updated all 9 callers (claims, appraiser facts, block writer, qa
validator, brainstorm, learning loop, style analyzer × 3) to await
the now-async API.
The one-shot scripts/extract_claims_8174.py used to recover 43
appellant claims on case 8174-24 has been moved to .archive/ — phase 1
makes it obsolete. SCRIPTS.md updated.
Phase 2 (background-task wrapper around LLM-bound MCP tools, persistent
llm_tasks table, SSE progress) is the structural follow-up — separate PR.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
New module claude_session.py provides query() and query_json() that
run prompts via `claude -p` CLI — uses the claude.ai session, zero API cost.
Converted 6 services:
- claims_extractor.py: extract_claims_with_ai
- brainstorm.py: brainstorm_directions
- block_writer.py: write_block (was streaming+thinking, now simple)
- qa_validator.py: claims_coverage check
- style_analyzer.py: 3 API calls (single pass, multi pass, synthesis)
- learning_loop.py: extract_lessons
Only extractor.py still uses Anthropic API (for PDF OCR with Vision).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
