Files
legal-ai/scripts
Chaim f935f166a9
All checks were successful
G12 Leak-Guard / leak-guard (pull_request) Successful in 3s
Lint — undefined names / undefined-names (pull_request) Successful in 10s
feat(calibration): כיול-אמפירי model×effort מול הסופיים (#208)
A/B harness שמכייל את ה-effort הנעוץ per-בלוק (#204) מול הסופיים של דפנה:
מייצר מחדש כל בלוק דרך מסלול-הייצור (write_block(effort_override=…) →
claude_session.query → claude -p, Opus 4.8, מקומי-בלבד) ומודד מול הסקשן
המתאים בסופי דרך style_distance.block_distance_to_final (change_percent,
anti_pattern_total, golden-ratio deviation, composite distance). ממליץ
per-בלוק על ה-effort הקרוב-ביותר לסופי.

- scripts/calibrate_effort.py — ההארנס (מודל eval_retrieval.py): --self-test
  (offline, מוכיח מדידה+המלצה, אפס DB/CLI) · --dry-run · --efforts/--blocks/
  --case/--repeats. דוח data/eval/effort-calibration-<ts>.{json,md} עם
  גודל-מדגם בולט — עדות-כיוון, לא רגרסיה (מעט סופיים-עלויים).
- style_distance.py — block_distance_to_final + split_final_by_section
  (מקור-מדידה יחיד, G2; reuse compute_diff_stats/count_anti_patterns/chunker).
- block_writer.py — write_block(effort_override=) להזרקת effort per-קריאה
  בלי לדרוס את ברירות-המחדל הנעוצות; רושם את ה-effort האפקטיבי.
- scripts/SCRIPTS.md — ערך חדש.

Invariants: G8 (eval-harness — מדידה אמפירית, לא הנחה) · G2 (reuse של
style_distance/learning_loop — אין מסלול-מדד מקביל) · claude_session
local-only (reference_claude_generation_path) · INV-LRN4/5 (השוואה מול
הסופי, מדידת-סגנון; אין מהות-תיק נגררת). אומת: --self-test 14/14 PASS.
הריצה החיה host-only (claude CLI) — לא ניתנת-להרצה ב-worktree/קונטיינר.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-06-30 12:13:43 +00:00
..