npm run api:types — מסנכרן types.ts המחולל עם ה-endpoints החדשים
(/api/learning/pairs, style-distance, promote). הקוד משתמש בטיפוסים ידניים
(learning.ts) אז זה היגיינה לעתיד, לא תלות. סוגר את T11.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
שורש #85 התברר: `claude -p` נכשל מדי פעם ב-exit מהיר + stderr ריק על
פרומפטים גדולים/איטיים (CEO write_interim_draft, learning_loop distillation),
**אותו פרומפט מצליח בריצה חוזרת** — כשל חולף, לא nesting (אומת: nested claude
מ-bash וגם פרומפט 70K הצליחו; הכשל אינו דטרמיניסטי).
query() עוטף spawn+communicate ב-לולאת retry (MAX_RETRIES=3, backoff לינארי
5s*attempt). FileNotFoundError + timeout נשארים דטרמיניסטיים (ללא retry).
empty-response גם מטופל כ-transient.
אומת e2e: distillation על 1130-25 רץ בהצלחה → pair=analyzed (9 שינויים,
6 style_method, 33.8% diff). פותר גם את write_interim_draft של ה-CEO.
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>
Halacha-extraction quality (#81) and dedup-on-insert (#82) — engine changes
(pure + tested) plus measurement/ops tooling.
halacha_quality.py
- #81.4 application gate: is_fact_dependent() (high-precision "applied to THIS
case" deixis per the strict rubric §3/§27) + FLAG_APPLICATION. compute_quality_flags
now takes rule_type and flags rule_type=='application' OR fact-dependent —
blocking auto-approve (an illustration is not a generalizable holding).
- #82.3 lexical tail signal: jaccard_shingles / normalized_levenshtein /
lexical_near_duplicate + FLAG_NEAR_DUPLICATE, for the 0.83–0.93 cosine band.
halacha_extractor.py — pass rule_type to the flag computation; re-type a
binding-labeled fact-application to 'application' (mirrors non_decision→obiter).
db.py (store_halachot_for_chunk) — dedup now fetches the nearest same-precedent
neighbor once: cosine ≥ DEDUP → skip (unchanged); cosine in [BAND, DEDUP) with
high lexical overlap → FLAG_NEAR_DUPLICATE (review, not skip — never drop a
possibly-distinct principle unreviewed).
config.py — HALACHA_DEDUP_BAND_COSINE (0.83).
Scripts:
- scripts/halacha_goldset.py (#81.7) — export stratified sample for human
tagging; score validators (P/R/F1) against the tags. Backbone for #81.8.
- scripts/halacha_batch_reconcile.py (#82.7) — conservative cross-precedent
dedup (cosine ≥0.95), dry-run report only.
- scripts/calibrate_halacha_dedup.py (#82.1) — calibrate the lexical thresholds
against the 2026-06-03 cleanup gold-set.
Deferred (documented): #82.4 merge-provenance and #82.5 DB ON CONFLICT/UNIQUE
on normalized quote are NOT included — the current skip+flag behavior is safe,
whereas a UNIQUE on normalized_quote would fail on existing dups and a blind
merge risks losing provenance; they need their own chair-reviewed migration.
#82.6 over-merge guard is moot until merge lands. #81.6 full rhetorical-role
classifier deferred (section pre-filter + application flag cover the practical
case); #81.8 blocked on the human-tagged gold-set (harness now provided).
Verified:
- pytest tests/test_halacha_quality.py — 52 passed (14 new).
- calibrate: configured (0.55,0.70) → precision 1.0 (zero false-merge), recall
0.30 — correct profile for an auto-approve-blocking signal.
- goldset export: 15-row sample CSV. batch reconcile: 819 halachot → 5
cross-precedent candidate pairs.
Invariants: G1 (normalize at source — flag at insert, not at read); §6 (no
silent swallow — suspect items flagged to review, never dropped); G2 (no
parallel path — same store_halachot_for_chunk / compute_quality_flags).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
#86.2 backfill + #86.3 benchmark, plus a #86.1 over-strip fix found en route.
extractor.py
- extract_nevo_ratio(): capture Nevo's מיני-רציו block (editorial holdings
summary) before it is stripped — a free professional gold-set (#86.3).
- _DECISION_START hardening (#86.2): the merged #86.1 regex over-stripped.
(a) פסק-דין headers are markdown-wrapped (**פסק דין**); the old anchor
required the keyword as the first line char with one separator, so it
missed the header and matched a citation 32K deep (עמ"נ 50567-07-21,
losing 45% of the body). Now tolerates leading markdown + 0-3 seps,
and the final-nun form (דין ן vs דינו נ).
(b) bare השופט/הנשיא matched CITATIONS ("השופט מ' חשין, פסקה 23"). The
authoring-judge line ends with a colon; we now require it.
ingest.py
- capture the ratio before stripping and store it on the row (best-effort,
non-fatal); also strip the text-upload path (was file-only).
db.py
- add case_law.nevo_ratio column (additive); allow it in update_case_law.
scripts/backfill_nevo_preamble.py (#86.2) — dry-run-by-default data migration:
finds historically-leaked rulings, captures ratio→nevo_ratio, rewrites
full_text (+content_hash), reindexes, and FLAGS (never deletes) halachot whose
quote lives in the removed preamble (review_status=pending_review +
nevo_preamble_leak flag). Safety guard: rows with keep%<--min-keep (60) are
excluded from --apply as suspected over-strip. --apply writes backup+manifest
to data/audit/ first. Chair-gated — NOT applied here.
scripts/nevo_ratio_benchmark.py (#86.3) — LLM-as-judge (local claude_session,
zero cost) measures recall/precision/granularity of our halachot vs the Nevo
ratio. Works pre- and post-backfill (reads nevo_ratio, falls back to full_text).
Verified:
- pytest tests/test_nevo_preamble.py — 12 passed (incl. citation/markdown
over-strip regressions).
- backfill dry-run: 19 leaked rulings, 27 contaminated halachot, all ≥75%
keep (the 32K over-strip is gone).
- benchmark on בג"ץ 1764/05: recall=0.875 precision=1.0 granularity=1.75x.
Invariants: G1 (normalize at source — strip/capture at ingest, not at read);
no silent swallow (contaminated halachot flagged + reported, not dropped);
data-migration is dry-run-default with backup+manifest, chair-gated.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
write_interim_draft failed for all blocks from the CEO MCP instance with
"Claude CLI failed (exit 1): unknown error". Two fixes:
1. Error surfacing (the certain win): on non-zero exit, capture and log
both stderr AND stdout (the CLI sometimes writes its diagnostic to
stdout or nowhere), so the next occurrence is diagnosable instead of
collapsing to "unknown error". This is why #85 was unsolved — the real
error was swallowed (engineering rule §6: no silent swallow).
2. Defensive hardening: strip Claude Code session markers (CLAUDECODE,
CLAUDE_CODE_*, CLAUDE_AGENT_*, AI_AGENT, CLAUDE_EFFORT) from the env of
nested `claude -p` calls and run them from $HOME, decoupling them from
the parent agent's session/project state. Aligns query() with the
existing query_streaming() path (which already sets cwd=HOME). Auth/
config vars are preserved.
Note: the original adapter-context failure could not be reproduced in a
plain interactive session (nested claude -p succeeds there in both old and
new code), so the env markers are a suspect, not a proven cause. The real
value is the diagnostics. Verified: nested query() returns PONG from
inside a CLAUDECODE=1 session; unit tests cover env sanitization.
Invariants: G1 (normalize at source — fix the spawn, not readers),
G2 (no parallel path — same query()), §6 (no silent error swallow).
INV: feedback_claude_session_local_only preserved (all calls stay local).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
אימות (G2 — לא לפתור מחדש): קליטת-הפסיקה כבר מאוחדת ע"י FU-1. שני מסלולי-
הפסיקה (precedent_library + internal_decisions) עוברים דרך
ingest.ingest_document הקנוני עם ולידציית-enums + citation-guard סימטריים
(מתועד ב-01-ingest §4). המסלול ה-3 (training→style_corpus) הוא קורפוס נפרד
במכוון. מאומת ב-test_unified_ingest (9/9). אין קוד — רק תיעוד סגירה.
Invariants: מאשר INV-ING1 + G2 מקוימים. doc-only.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
n8n was unused and fully removed (Coolify service + containers + volumes
deleted 2026-06-06), so drop its row from the services table.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
asyncpg עם pgvector register_vector מקבל את ה-embedding כ-list[float] ישירות;
str() גרם ל-DataError. תוקן בהתאם לדפוס store_*_image_embeddings.
Backfill הורץ בהצלחה: 2670 דוגמאות מ-83 החלטות.
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>
PR #73 כתב שבידוד סוכני Paperclip "נאכף ברמת runtime" — אומת (2026-06-06)
שזה לא נכון: 14/16 הסוכנים על claude_local הרשמי שמריץ claude -p ב-cwd משותף,
ואין לו worktreeMode/-w (קיים רק ב-fork ה-deepseek). מתקן לתיאור מדויק +
הפניה ל-TaskMaster #104 (נסגר cancelled: "לתעד, לא לבדד").
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Old build-NNN tags accumulated in the shared host /var/lib/docker
(~1.3GB each, 24 builds = ~30GB) and filled the disk to 100%.
Keep the newest 5 build tags, drop dangling images, and prune build
cache older than 72h on every run.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
מתג-המקטעים נפתח כעת על "החלטות ועדות ערר" (הקורפוס המרכזי של היו"ר)
במקום "פסיקת בתי משפט".
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>
עונה ל"להתחשב במה שכבר למדנו": הכותב התעלם מעריכות היו"ר ב-/methodology
(נשמרו ב-appeal_type_rules אך block_writer קרא רק קבועי lessons.py) ומ-
decision_lessons של /training. עכשיו הכל מגיע לכתיבה.
- db.get_methodology_overrides(category) — overrides של היו"ר (יחסי-זהב,
כללי-דיון, צ׳קליסטים) מ-appeal_type_rules (כמו merge של ה-API).
- db.get_recent_decision_lessons(limit, practice_area) — לקחי /training.
- _build_style_context(practice_area): מוסיף סעיף "⭐ למידה מצטברת — גובר
על ברירת-מחדל" עם שניהם, אחרי voice-fingerprint (T0). שני ה-callers מעבירים
practice_area. עובד יחד עם הלולאה (T4/T5) שתזין לאותן טבלאות.
תיקון-מספור (חלק מ-T9, דחוף כי T0 הזריק את הטעות): voice-fingerprint §3.1
תוקן — ההחלטה ממוספרת תמיד (מספור-אוטומטי ב-Word); "ללא מספור" היה
ארטיפקט-חילוץ. האנטי-דפוס האמיתי: רשימת-מיני בתוך פסקה + מספרים ידניים.
INV-LRN4 (הזרמת למידה) · INV-LRN5 (טוהר). G11.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
