Un client poate avea mai multi angajati care scriu pe WhatsApp de pe
numere diferite; toti gasesc acum acelasi profil (rag/client.py,
~/.maria-bridge/clients.json). Profilul intra in prompt sub o sectiune
DESPRE CLIENT, la fiecare mesaj, stateless ca restul Mariei — dar nu
atinge cautarea/scorul din rag/rank.py, ca sa nu strice pragurile deja
calibrate. Administrare din dashboard (sectiune noua "Clienti cunoscuti"),
nu din chat, ca sa ramana pe canalul autentificat.
117/117 teste maria-whatsapp-bridge + teste noi pentru rutele de dashboard.
Co-Authored-By: Claude Agent <noreply@anthropic.com>
`TEST_MODE_SELF_CHAT_ONLY` insemna „self-chat SI grupurile permise"; nu exista
niciun fel de a spune „doar grupurile". `ALLOW_SELF_CHAT=false` (nou, implicit
`true`) scoate chatul cu sine insusi din filtrul puntii.
De ce: `SUPPORT_JID` e tot numarul propriu, deci escaladarile, reamintirile si
raspunsurile suportului cadeau in acelasi chat cu intrebarile — Maria isi citea
propriul canal de suport ca pe o discutie cu un client.
Pus pe `false` in `~/.maria-bridge/env`, puntea repornita: raspunde acum doar in
`120363409761730101@g.us` („Maria Test"). Se vede in `/status` (`allowSelfChat`)
si in linia de conectare din log.
Trimiterea catre suport nu e afectata — filtrul e doar pe mesajele primite.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Q4uzvgm7AyJch5WH8QHRhY
Jurnalul pastra doar intrebarile FARA raspuns. Replica omului care prelua
discutia se scria numai in firul din `conversations/`, care se sterge dupa
FIR_TTL_MIN — deci exact rezolvarea disparea, iar perechea eroare + rezolvare
trebuia recuperata manual din WhatsApp.
Acum, cat tine preluarea, fiecare mesaj al omului se adauga la fisierul
escaladarii (`completari`, `"fel": "raspuns_om"`, cu cine a scris). La fiecare
mesaj, nu doar la primul: rezolvarea vine de obicei in doua-trei replici. De aici
se pot extrage erorile si rezolvarile pentru `document_store` — „CUI cumparator
incorect" ajunge in documente doar daca o scrie cineva, si cel mai ieftin loc de
unde poate fi scrisa e ce a raspuns deja omul o data.
Limita, documentata in README: preluarea se detecteaza doar in grupuri cu cel
putin FIR_PRELUARE_MIN_PARTICIPANTI participanti, deci nu in self-chat si nu in
grupul de test.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Q4uzvgm7AyJch5WH8QHRhY
Doua reparatii pe poarta de acoperire, amandoua masurate pe setul de calibrare
extins (31 de cazuri, de la 26).
**Termenii distinctivi se comparau pe cuvantul intreg.** Documentatia si clientul
nu folosesc aceleasi forme: documentul scrie „token" si „tokenuri", omul scrie
„tokenul"; documentul „Generare", omul „generez". Trei continuari legitime din
cinci escaladau desi chunk-ul cu raspunsul era chiar in context. Comparatia se
face acum pe primele 5 litere; codurile raman intregi (ORA-01722 si ORA-01720 au
aceleasi cinci).
**Interogarea avea doua roluri amestecate.** Pe un fir, regasirea are nevoie de
ancora („da, ma blocheaza" singur nu gaseste nimic), dar acoperirea nu: judecata
pe ancora, ea cere sa apara in documente si salutul, si numele firmei, si luna,
deci raportul scade la fiecare replica si firul lung escaladeaza degeaba.
`rank.assess` primeste `dovada` — mesajul nou, plus OCR-ul capturii lui; cand
acesta n-are termeni proprii, se cade inapoi pe interogarea intreaga.
Setul de calibrare: 31/31 cu reparatia, 30/31 fara.
Ce NU s-a facut, desi era propus in handover: lista de formule de politete in
`rare_terms`. Masuratoarea nu o justifica — cu potrivirea pe radacina, cazurile cu
ancora politicoasa trec si fara ea, iar intr-una din configuratii facea rau.
Cauza reala nu era politetea din ancora, ci morfologia.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Q4uzvgm7AyJch5WH8QHRhY
Gasite citind logul rularii de test de azi.
1. `requests` NU ridica exceptie la 4xx/5xx, iar puntea raspunde 503 cand nu e
conectata la WhatsApp si 500 cand `sendMessage` cade. send_reply/send_image
ignorau codul, deci escaladarea se inregistra `notified: true` si omul primea
„te contacteaza cineva" pentru un mesaj care nu plecase nicaieri — exact
promisiunea pentru care exista ESCALATED_RECORDED. Acum trimiterea intoarce
motivul esecului ("" la reusita), iar `notified` si `notify_error` vin de acolo.
2. Puntea nu loga nimic la trimitere: o escaladare nu lasa nicio urma pe partea de
WhatsApp, deci nu se poate verifica daca captura chiar a ajuns la suport.
/send si /send-image logheaza acum destinatarul si inceputul mesajului.
3. Mesajele primite se logau taiate la 80 de caractere, fara semn ca sunt taiate.
Un mesaj de exact 80 arata ca unul intreg — asa am ajuns azi la concluzia
gresita ca gardul de „mesaj prea vag" nu functioneaza, cand de fapt mesajul era
mai lung decat parea. 200 de caractere si „… (+N)".
4. La o captura pe un fir deschis se logau doua linii „caut dupa" diferite, iar
prima nu era interogarea folosita. Prima zice acum „din captura, retin".
Teste: 103 pass (una noua: puntea respinge cu 503 -> notified false).
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Q4uzvgm7AyJch5WH8QHRhY
Doua greseli din grupul "Maria Test", 2026-09-01, pe care 27409fb le-a atenuat dar
nu le-a rezolvat.
1. La o reclamatie vaga Maria cauta, in loc sa intrebe. "Buna . Am si eu o factura
pe luna august cu eroare in spv la trimitere AUTO SULE" nu spune CE eroare e —
n-are ce cauta in documente si n-are ce trimite la suport, fiindca programatorul
ar pune exact aceeasi intrebare. Gardul (triaj.prea_vag) exista, dar cerea text
sub 12 cuvinte; mesajul are 14. Gresea si invers: "nu pot incarca factura in SPV,
imi da eroare de certificat" are 9 cuvinte si ARE raspuns in documente, si era
oprita degeaba. Lungimea nu masoara cat de precis e mesajul.
-> gardul nu mai numara cuvinte si se aplica DUPA cautare, doar cand nu exista
acoperire. O singura data pe fir: daca nici intrebat omul nu spune mai mult,
mesajul pleaca la suport.
2. Textul si captura, trimise una dupa alta, erau tratate ca doua probleme fara
legatura. `este_continuare` rupea firul la ORICE imagine — dar cazul frecvent e
tocmai omul care scrie problema si trimite captura imediat dupa, sau care
raspunde la "trimite-mi o captura". Textul se pierdea, captura se cauta doar pe
OCR-ul ei, se deschideau doua fire si se puteau deschide doua escaladari pentru
aceeasi problema.
-> o captura in primele FIR_IMAGINE_MIN (5) minute continua firul: textul citit
din ea intra in ancora (cu tot cu coduri), cautarea se face pe mesaj +
captura, iar pe o escaladare deschisa pleaca la aceeasi referinta — cu
imaginea, nu doar cu textul citit din ea (_notifica_suport ia si media).
Si, ca urmare a lui (2): RANK_STRONG_COSINE dispare. Interogarea pe un fir e ancora
plus mesajul nou, deci cosinusul urca la fiecare replica fara sa apara vreo dovada
noua — aceeasi captura da 0,778 singura si 0,836 cu mesajul de dinainte, adica peste
0,80 pus ieri. Orice prag fix de sus e trecut de o discutie destul de lunga. Acoperirea
ramane pe dovada lexicala (termenii distinctivi ai intrebarii chiar in chunk-uri),
care e stabila la lungime. Niciun caz cu raspuns in documente nu avea nevoie de
scurtatura.
ops/calibrate-rank.py: 26/26, cu interogarea combinata adaugata la set. Teste: 102 pass.
Verificat end-to-end pe scenariul real (mesaj, apoi captura la 10 secunde): intrebare
de detalii, apoi o singura escaladare care poarta si textul si captura.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Q4uzvgm7AyJch5WH8QHRhY
Grupul "Maria Test", 2026-09-01, ambele mesaje au primit raspunsuri inventate:
- "am si eu o factura pe luna august cu eroare in spv la trimitere AUTO SULE"
(cosinus 0,768) — mesajul nu spune CE eroare e; Maria a explicat cum se reface
o factura stearsa si a trimis omul sa verifice drepturile pe CIF in SPV.
- captura cu `<Error errorMessage="CUI cumparator incorect"/>` (0,778) — eroarea
nu exista in niciun document; Maria a inventat o procedura cu "ID de descarcare",
Borderou eFactura si retrimitere manuala.
Cauza: `RANK_STRONG_COSINE=0,70` inseamna "cosinusul singur e destul", dar toate
chunk-urile eFactura seamana intre ele — la 0,7x cosinusul nu mai distinge "e in
documente" de "e despre eFactura". Aceeasi greseala ca la codurile Oracle
(ORA-06550 vs ORA-12541, b7d75f0), doar ca fara cod pe care sa te sprijini.
- RANK_STRONG_COSINE 0,70 -> 0,80: peste atat trec doar potrivirile aproape
textuale, restul cad pe dovada lexicala (termenii rari ai intrebarii chiar in
chunk-uri). Ambele mesaje escaladeaza acum la suport.
- LLM_TEMPERATURE=0 la apelul modelului. Fara el llama.cpp foloseste 0,8 —
creativitate exact acolo unde vrem doar ce scrie in context.
- Cele doua cazuri reale sunt adaugate in ops/calibrate-rank.py: 25/25.
Teste: 99 pass.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Q4uzvgm7AyJch5WH8QHRhY
Din firul testat in grup: la "Urgent este", "Nu m-a contactat nimeni. Cat mai
dureaza?" si "Tot nimic", Maria trimitea de fiecare data "Caut informatia, revin
imediat...", calcula un embedding pe care il arunca, si raspundea acelasi sablon
("am adaugat si asta la M-..."). La intrebarea "cat mai dureaza" nu raspundea deloc,
iar "urgent" nu schimba nimic nicaieri.
- Completarea se decide INAINTEA confirmarii si a cautarii: raspunsul vine instant,
deci nici promisiune, nici embedding degeaba (~1-2s per mesaj).
- triaj.fel_completare: urgenta / stare / detaliu.
- urgenta -> escaladarea se marcheaza si suportul primeste un mesaj cu URGENT;
- stare -> raspuns cu ce stim (de cat timp asteapta) si reamintire catre echipa,
cel mult una la 15 minute, ca sa nu sune telefonul la fiecare "tot nimic";
- detaliu -> confirmare scurta, cu formularea rotita.
- Peste 30 de minute fara raspuns Maria o spune pe fata si indruma spre telefon
(SUPPORT_PHONE), in loc sa repete ca "echipa vede detaliul".
- Gramatica: "acum 10 minute", nu "acum 10 de minute".
Teste: 99 pass.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Q4uzvgm7AyJch5WH8QHRhY
Fiecare mesaj pornea de la zero. Masurat pe indexul viu, dupa o escaladare pentru
ORA-06550: "da, ma blocheaza complet" primea raspuns despre ordinul de plata la
Trezorerie (cosinus 0,642, "acoperit"), "eram la salvarea unei facturi" despre
corectia unei eFacturi (0,742), iar "am incercat si tot nu merge" cerea din nou
detaliile tocmai date. Patru cuvinte fara context seamana cu ceva din documente,
iar cautarea nu avea de unde sti ca sunt raspunsul la intrebarea Mariei.
rag/fir.py tine ancora (textul erorii), codurile ei, referinta escaladarii si
ultimele 6 schimburi, in ~/.maria-bridge/conversations/ (expira, ca si capturile).
La o continuare: cautarea e pe ancora + mesajul nou, modelul primeste istoricul,
mesajul se adauga la escaladarea deschisa de cate ori e nevoie, iar "mesaj prea
vag" nu se mai aplica. Escaladarea duce firul intreg la suport, nu un mesaj rupt
din context.
Firul se rupe doar la o captura noua sau un cod de eroare diferit — schimbarea
subiectului in cuvinte e prea usor de confundat cu o continuare.
In plus:
- Maria tace 60 min cand preia un om, dar automat doar in grupuri cu >= 2
participanti: in self-chat totul e `fromMe`. Comenzi explicite oriunde
("Maria, stop" / "Maria, continua").
- ALLOWED_GROUP_JIDS: testarea se muta in grupul "Maria Test"
(120363409761730101@g.us), ca sa nu mai poluam chatul "Eu". Filtru si in punte,
si in consumer. NU echo-test: puntea lui Echo nu filtreaza fromMe in grupuri,
deci cei doi boti ar intra in bucla.
Teste: 94 pass. Calibrare 23/23, cu doua cazuri de continuare.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Q4uzvgm7AyJch5WH8QHRhY
Pe captura cu ORA-06550, avand in context chiar intrarea din dictionar care spune
"nu se rezolva din aplicatie", modelul i-a raspuns unui contabil sa verifice
schema de date si sa foloseasca "procedura alternativa MI_pack_parteneri_old" —
inventata. Si nu escalada, fiindca escaladarea se declansa doar cand NU exista
acoperire in documente, iar aici exista.
rag/triaj.py, trei decizii inaintea modelului:
- **Mesaj prea vag.** "Am o eroare" -> Maria cere operatiunea, ecranul si textul
erorii, in loc sa ghiceasca. Regula e ingusta: text scurt, fara captura, fara cod.
- **Erori marcate "Intotdeauna"/"Imediat" in dictionar** (9 din 29) -> raspunsul se
compune din campurile dictionarului, fara model, si pleaca automat la suport cu
referinta si captura. Textul de acolo e scris pentru clienti; parafrazarea lui nu
adauga nimic si poate strica tot.
- **Urgenta se intreaba, nu se deduce.** Raspunsul ("ma blocheaza" / "pot continua")
se ataseaza escaladarii deschise, nu deschide alta referinta. Fereastra 30 min.
In plus: SYSTEM_PROMPT interzice explicit vocabularul tehnic (procedura, schema,
tabela, PL/SQL, compilare, sesiune) si propunerile de verificat baza de date; cele
mai tehnice cinci intrari din dictionar rescrise in limbaj de client.
Teste: 85 pass. Calibrare 21/21. Reindexare: 5 embeddings noi, 164 refolosite.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Q4uzvgm7AyJch5WH8QHRhY
O captura cu ORA-06550 / PLS-00906 primea raspunsul despre ORA-12541 (TNS no
listener) si nu pleca la suport. Cauza: doua erori Oracle diferite se scriu
aproape la fel ("[Oracle][ODBC][Ora]ORA-..."), asa ca chunk-ul gresit a iesit la
cosinus 0,736 — peste RANK_STRONG_COSINE, care scurtcircuita orice alta dovada.
Chunk-ul corect din dictionar exista, dar statea pe pozitia 4, in afara TOP_K:
OCR-ul unei ferestre intregi aduce zeci de tokeni de zgomot, iar BM25 ineca tocmai
codul.
- `rank.codes()` scoate codurile de oriunde din text, nu doar ca token intreg —
OCR-ul le lipeste de ce e langa ("OraJORA-06550").
- `rank.by_codes()` e un al treilea clasament in fuziune: chunk-ul care poarta
codul cerut urca peste cele care doar seamana. Acum iese primul.
- `rank.assess()`: cand intrebarea are coduri, decid doar ele. Niciun cod gasit =
escaladare la suport, oricat de mare ar fi cosinusul.
- `consumer.search()` judeca acoperirea pe cosinusul chunk-urilor date chiar
modelului, nu pe cel mai bun din tot indexul.
Calibrare 21/21 (cele 19 cazuri + captura reala + ORA-00600, cod care nu e in
documente si trebuie sa plece la suport). Teste: 79 pass.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Q4uzvgm7AyJch5WH8QHRhY
Cheia de refolosire a embeddings-urilor era doar textul chunk-ului. La schimbarea
lui EMBED_MODEL indexul ar fi ramas un amestec de vectori din doua modele, iar
cautarea ar fi dat rezultate aiurea fara nici un mesaj de eroare. Acum fiecare
intrare poarta modelul cu care a fost calculata si se refolosesc doar cele cu
modelul curent; intrarile vechi, fara camp, se recalculeaza o singura data.
Indexul de pe container a fost stampilat manual cu `nomic-embed-text` (singurul
folosit pana acum), deci nu s-au recalculat cele 169 de chunk-uri.
`GET /groups` listeaza grupurile contului cu JID, nume si numar de participanti.
JID-ul unui grup ("120363...@g.us") nu se vede nicaieri in WhatsApp, iar el e
singurul mod de a scrie SUPPORT_JID pentru un grup de suport.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Q4uzvgm7AyJch5WH8QHRhY
Dictionarul de erori Oracle pus in `documents/` ar fi disparut in 10 minute:
`rclone sync` sterge de acolo tot ce nu exista in Drive. Aceeasi problema o avea
si butonul de adaugare document din dashboard — documentul traia pana la
urmatorul tur de sincronizare, ceea ce README-ul mentiona ca pe o ciudatenie, nu
ca pe un bug.
Acum sunt doua directoare cu un singur spatiu de nume: `documents/` (oglinda
Drive) si `documents-local/` (ce nu vine din Drive). La acelasi nume castiga
Drive-ul — e sursa comuna a echipei, iar copia locala poate fi o versiune veche
uitata acolo. Dashboard-ul scrie in cel local si marcheaza documentele „local".
Recalibrat cu dictionarul indexat (169 chunk-uri): 19/19, cele patru intrebari
Oracle noi ies la 0,73-0,75. Reindexarea a durat cat cele 29 de chunk-uri noi,
nu cat toate 169 — refolosirea vectorilor isi face treaba (log: "29 embeddings
noi, 140 refolosite").
Verificat pe canalul viu: o escaladare cu captura chiar pleaca pe WhatsApp,
imagine + rezumat + referinta, si apare in dashboard.
73 pass.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Q4uzvgm7AyJch5WH8QHRhY
Trei probleme legate, gasite testand cu capturi reale.
1. RASPUNSURI GENERICE. Cand raspunsul nu era in documente, modelul primea
oricum top-3 chunk-uri si compunea ceva plauzibil — utilizatorul pleca cu
impresia ca a primit ajutor. Acum, daca nu avem acoperire, modelul nu mai e
intrebat deloc: intrebarea pleaca la suport, cu referinta (M-260831-A1B2) si
confirmare onesta — "am trimis" doar daca notificarea chiar a plecat, altfel
"am inregistrat, dar nu am putut trimite". Jurnalul se scrie intotdeauna, in
~/.maria-bridge/escalations/, si se vede in dashboard. Daca a fost o captura,
imaginea insasi se retrimite la suport (endpoint nou /send-image, limitat la
MEDIA_DIR).
2. ORDONARE (rank.py). Un prag pe cosinus nu putea decide "avem raspunsul?":
masurat pe indexul viu, intrebarile bune dau 0,600-0,816 si cele straine
0,534-0,685 — intervale care SE SUPRAPUN. Lipseau codurile: ORA-01722, D406,
CIF sunt tokeni exacti pe care cautarea semantica ii topeste. Acum se ordoneaza
de doua ori — embeddings si BM25 — si se fuzioneaza clasamentele (RRF), iar
decizia de acoperire se ia pe dovezi: cosinus mare, sau cosinus de mijloc cu o
fractiune din termenii distinctivi gasita chiar in chunk-uri. Fractiunea conteaza:
cu un singur termen, "cum imi resetez parola de la Windows" trecea drept
acoperita fiindca "parola" apare in documente.
Pragurile sunt masurate, nu alese: ops/calibrate-rank.py ruleaza un set de cazuri
pe indexul real si matura grila. 15/15 la strong=0.70 weak=0.58 ratio=0.5.
3. DICTIONAR DE ERORI ORACLE. 29 de erori uzuale, scrise pentru utilizatorul din
fata aplicatiei: ce inseamna, ce poate incerca singur, cand sa sune. Fara nume
de servere, IP-uri sau pasi de administrare — Maria e chatbot pentru clienti.
Fisierul din git e SAMANTA: depozitul e oglinda Drive-ului, deci trebuie pus in
document_store ca sa nu dispara la sincronizare.
Pe drum, doua lucruri gasite in log:
- fiecare mesaj din self-chat sosea de DOUA ori, pe @s.whatsapp.net si pe @lid,
deci Maria raspundea de doua ori. Dedup pe key.id in punte.
- reindexarea reface toate embeddings-urile (~7 s fiecare pe CPU): adaugarea unui
document la 170 de chunk-uri insemna 20 de minute. Acum refoloseste vectorii
chunk-urilor nemodificate din indexul precedent, fara vreun fisier nou de stare.
Textul OCR se logheaza acum INTEGRAL, cu interogarea de cautare si sursele alese
cu scorurile lor — fara asta un raspuns gresit nu se poate explica: nu stiai daca
a citit prost captura sau a cautat prost in documente.
6 fisiere de test noi/extinse, 68 pass (de la 42).
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Q4uzvgm7AyJch5WH8QHRhY
Doua lucruri cerute de utilizator, ambele pe acelasi drum: sa poti lega
puntea fara sa ai un ecran de scanat, si sa poti trimite Mariei o poza cu
eroarea in loc sa transcrii mesajul.
Asociere prin cod de 8 caractere (alternativa la QR):
- endpoint-ul /pair exista, dar nu era folosibil: fara `browser` explicit
WhatsApp refuza codul, iar dupa introducerea lui corecta serverul cere un
restart (515) care consuma din bugetul de reincercari si putea opri puntea.
Acum descriptorul e Browsers.ubuntu('Chrome') si restartRequired reconecteaza
imediat, fara sa numere.
- codul are TTL de 3 minute, iar /status il da doar cat timp e valabil —
un cod expirat afisat in dashboard trimite omul sa tasteze degeaba.
- dashboard: camp pentru numar + buton, in acelasi card cu QR-ul.
Imagini cu erori (capturi de ecran):
- puntea descarca imaginile in ~/.maria-bridge/media/ (imageMessage sau
document cu mimetype image/*, si prin ambalajele efemer/"vezi o data" —
fara despachetare pareau mesaje fara continut si se aruncau tacut).
- rag/ocr.py: tesseract ron+eng. Modelul de raspuns e strict text, deci OCR
nu e o optiune de calitate, e singura cale.
- cautarea in index merge DOAR pe liniile care arata a eroare; o fereastra
intreaga de meniuri si totaluri dilueaza embedding-ul si scoate chunk-uri
fara legatura. Modelul primeste captura intreaga, marcata ca text OCR.
- capturile se sterg imediat dupa citire (pot contine date de client).
- cand nu se citeste nimic si nu exista legenda, Maria cere textul erorii
in loc sa raspunda in gol.
16 teste noi (42 in total). install.sh verifica tesseract; README documenteaza
ambele metode de asociere si drumul unei capturi.
Separat, in docs/chatboti-si-punti.md: chatul "Eu" e vazut de AMBELE punti de pe
numar. Puntea lui Echo (LXC 110) e asociata ca dispozitiv :11 al aceluiasi cont,
momentan nelegata dar pornita — daca se reasociaza, raspunde in "Eu" langa Maria.
Notat si ca serviciile lui Echo sunt unitati de UTILIZATOR: `systemctl is-active`
ca root raspunde "inactive" desi botul ruleaza.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Q4uzvgm7AyJch5WH8QHRhY
Dupa asocierea de azi, puntea nu raspundea la niciun mesaj desi `connected: true`
si consumer-ul rula. WhatsApp livreaza self-chat-ul pe conturile noi cu un JID de
tip LID (`51947713372214@lid`), nu cu `<numar>@s.whatsapp.net`, iar filtrul
`TEST_MODE_SELF_CHAT_ONLY` compara doar cu al doilea — deci arunca tot.
- `ownLid` calculat din `sock.user.lid` (cu rezerva pe `creds.me.lid`), fara
sufixul de dispozitiv: credentialele au "51947713372214:13@lid", dar
remoteJid-ul mesajelor vine fara ":13".
- `isSelfChat` accepta acum ambele formate.
- Logul de conectare si `/status` arata si LID-ul.
Cauza pentru care a fost greu de gasit: mesajele respinse dispareau fara nicio
urma. Acum fiecare motiv de respingere se logheaza (nu e self-chat, fromMe in
afara self-chat, fara continut text), cu JID-urile comparate. Exact linia asta a
aratat problema in 30 de secunde:
[whatsapp] ignorat (nu e self-chat): remoteJid=51947713372214@lid ownJid=40723197939@s.whatsapp.net
Verificat live: "token efactura expirat" -> preluat, cautat in RAG, raspuns trimis.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Q4uzvgm7AyJch5WH8QHRhY
LXC 171 a fost asociat la WhatsApp (+40723197939, dispozitiv nou al aceluiasi
cont), iar pe 104 `maria-whatsapp-bridge` si `maria-whatsapp-consumer` au fost
oprite si dezactivate ca sa nu raspunda amandoua la acelasi mesaj.
`llama-qwen35.service` ramane pornit acolo: el e LLM-ul de raspuns, folosit acum
de 171 prin retea.
docs/chatboti-si-punti.md a fost scris cu cateva ore inainte de mutare si spunea
ca instanta vie e cea de pe 104 — actualizat peste tot (tabel, sectiuni, porturi,
comenzi de verificare), plus un avertisment sa nu se reporneasca prototipul ca
"reparatie": ar raspunde in paralel, pe acelasi numar, cu un index de 24 de
chunk-uri.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Q4uzvgm7AyJch5WH8QHRhY
Pe 2026-08-31 s-a pierdut aproape o ora de diagnostic fiindca Maria raspundea pe
WhatsApp, dar verificarile se faceau pe containerul gresit: pe LXC 171 totul parea
rupt (niciun LLM pe 8091, WhatsApp neasociat, log fara activitate) in timp ce
raspunsurile veneau de pe LXC 104. Nicio pagina nu spunea ca exista doua instalari.
docs/chatboti-si-punti.md, verificat live: tabel scurt "cine e cine", cate o
sectiune per instanta (Maria pe Flowise, Maria WhatsApp de pe 104 care e cea vie,
Maria din git de pe 171 care nu e asociata, Echo pe 110, puntea Discord), tabel de
porturi cu notarea ca 8099 si 11434 exista pe ambele containere cu continut
diferit, comenzi de verificat cu cine vorbesti, si capcanele (prototipul de pe 104
nu e in git, depozitul e oglinda a Drive-ului, reindexarea dureaza ~21 min,
granita Mariei fata de infrastructura).
Faptul care lega totul: WhatsApp-ul lui Echo (110) si al Mariei (104) sunt legate
la acelasi numar, +40723197939, ca dispozitive diferite ale aceluiasi cont.
Documentul e legat din CLAUDE.md si dintr-un citat pus in capul celor cinci
README-uri implicate, ca sa fie gasit de cine aterizeaza direct acolo.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Q4uzvgm7AyJch5WH8QHRhY
Prototipul a ramas sa ruleze pe LXC 104 (/root/maria-whatsapp-bridge/), in afara
git-ului, si aceea era Maria conectata la WhatsApp — nu cea din git, de pe 171.
Indexul ei avea 24 de chunk-uri dintr-un singur fisier, deci inventa raspunsuri
la orice iesea din subiectul roaauto.
Pe 171 totul parea rupt (nimic pe 8091, WhatsApp neasociat, rag.log fara
activitate) desi utilizatorul primea raspunsuri pe telefon. Notat in README cum
se verifica intai care instanta e conectata, ca sa nu se mai piarda timp asa.
Notat si ca LLM-ul de raspuns (llama.cpp, Qwen3.5-2B-Q4, port 8091) ruleaza pe
LXC 104 si se foloseste prin retea; pe 171 Ollama are doar embeddings.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Q4uzvgm7AyJch5WH8QHRhY
Descoperit la prima sincronizare reala din Drive: `maria-sync.timer` a pornit
peste rularea manuala si doua procese faceau embeddings in paralel pe acelasi
Ollama, ambele urmand sa scrie acelasi rag_index.json. Embedding-ul a incetinit
de la ~7s la ~20s din concurenta, iar ultimul care termina ar fi suprascris
munca celuilalt.
- config.exclusive(): lacat `flock` intre procese, luat la intrarea in sync.py si
indexer.py. Nu asteapta — a doua rulare iese curat cu "o reindexare e deja in
curs", fiindca ar reface exact acelasi lucru. Verificat pe procese reale.
- indexer scrie indexul atomic (tmp + os.replace): consumer-ul reciteste fisierul
la 30s si putea prinde un JSON pe jumatate scris.
- build() intoarce `warnings` pentru XML-urile care nu se pot parsa, iar rularea
din linia de comanda le scrie in stderr. Pana acum, un XML invalid se indexa
tacut ca text simplu, cu o singura linie pierduta in log.
Context de performanta, masurat pe LXC 171 fara alta incarcare: un embedding
`nomic-embed-text` ia ~7,3s, deci o reindexare completa a celor 173 de chunk-uri
dureaza ~21 de minute — mai mult decat intervalul timer-ului. Nu e o problema
practica (amprenta reindexeaza doar la schimbare, iar lacatul opreste
suprapunerea), dar explica de ce prima rulare pare blocata.
docs/rclone-google-drive-headless.md: procedura de conectare a unui container
headless la Drive prin `rclone authorize`, cu transcriptul rularii reale de pe
Windows, capcanele (sync e distructiv pe destinatie, connection string in loc de
cale pe nume, unde stau secretele) si de ce nu contul de serviciu. Indexata in
CLAUDE.md.
6 teste noi (lacat, eliberare la exceptie, scriere atomica, avertismente).
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Q4uzvgm7AyJch5WH8QHRhY
Pasii 2-4 din README (creare remote, verificare acces, scriere DRIVE_REMOTE,
prima sincronizare) erau de facut de mana, cu ID-ul dosarului copiat corect de
fiecare data. Scriptul ii face pe toti dintr-un token `rclone authorize`:
valideaza ca tokenul e JSON, refuza devreme daca rclone sau env-ul lipsesc,
face backup la env inainte de a-l rescrie, si e idempotent.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Q4uzvgm7AyJch5WH8QHRhY
Dosarul document_store din Drive are 3 surse .xml pe care depozitul le ignora
complet, fiindca store.py accepta doar .txt/.md. La d406_saft_knowledge exista
ambele formate, iar .xml e cu trei luni mai nou (2026-01-28 vs 2025-10-15) si cu
50% mai mare (64 KB vs 41 KB) — deci indexam varianta mai saraca.
- store.py devine sursa unica pentru extensii (DOC_EXTENSIONS = .txt/.md/.xml).
Cand acelasi nume de baza exista in mai multe formate, la indexare intra unul
singur, cel mai bogat (.xml > .md > .txt); celalalt ramane pe disc, marcat
`shadowed_by`. Fara asta, acelasi raspuns ar aparea de doua ori in rezultate.
`list_documents()` arata tot (dashboard), `documents_for_index()` doar
castigatorii (indexer).
- indexer.py taie XML-ul altfel: un chunk per element de nivel 1, adica o
problema = un chunk, cu <mesaj_eroare> si <rezolvare> impreuna. Taierea pe
linii goale le-ar separa si cautarea ar returna eroarea fara raspuns.
Etichetele raman prefixe lizibile ("mesaj eroare: ..."), fara paranteze
unghiulare care doar dilueaza embedding-ul. XML invalid nu opreste indexarea:
cade pe taierea obisnuita, cu o linie in log. Elementele peste 4000 de
caractere se taie mai departe pe granite de cuvant — `chunk_text` imparte doar
pe linii goale, deci un element scris ca un paragraf lung ar fi ramas intreg
(prins de test).
- sync.py: amprenta si `rclone --include` derivate din DOC_EXTENSIONS.
- dashboard: acelasi filtru si aceeasi preferinta (copie, fiindca nu poate
importa `store` — coliziune de nume pe `config`), plus marcajul "umbrit de X"
in tabelul de documente si numarul de documente chiar indexate.
- README: sectiunea Drive rescrisa pe `rclone authorize` (autorizezi pe o masina
cu browser, muti tokenul) in loc de cont de serviciu — mai putini pasi, fara
consola Google Cloud. Documentat si ca `sync` sterge local ce nu mai e in Drive.
tests/ nou (20 de teste, fara retea si fara Ollama): preferinta de format,
vizibilitatea in dashboard, taierea XML, entitati, comentarii, XML invalid,
elemente uriase. Suita puntii Discord: 426 pass, neafectata.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Q4uzvgm7AyJch5WH8QHRhY
Maria raspunde clientilor ERP ROA. Depozitul ei de documente contine doar
material orientat spre client final, dar adaugam si o bariera in SYSTEM_PROMPT:
refuza intrebarile despre servere, Proxmox, containere, IP-uri, baze de date,
parole sau chei, chiar daca ceva de acest fel ajunge in context.
Regula completa (ce are voie sa intre in ~/.maria-bridge/documents/) e scrisa
in /workspace/claude-agent/CLAUDE.md, sectiunea "Maria (RAG) - GRANITA
OBLIGATORIE".
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Q4uzvgm7AyJch5WH8QHRhY
Ollama (+ nomic-embed-text) is now installed locally on LXC 171 for
embeddings — previously OLLAMA_URL was an unverified placeholder pointing
at nothing. rclone is installed too, but DRIVE_REMOTE still needs a Google
service account the user must create in GCP Console; noted the
document_store folder ID found via Drive search to save that step later.
Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
Drop the standalone maria-dashboard.service — one common panel now
controls both bridges, at the operator's request. discord-bridge's
dashboard/api.py gains a Maria section (fixed-unit start/stop/restart
for maria-whatsapp/maria-rag, WhatsApp status+QR proxy, document CRUD,
reindex, Drive sync trigger, log tail) reached via subprocess/HTTP —
no cross-module imports, to avoid colliding with discord-bridge's own
`config` module name. index.html gets a matching "Maria — WhatsApp +
RAG" section. maria-whatsapp-bridge loses its dashboard/ folder and
DASHBOARD_* env keys; install.sh/README point at the shared panel.
Co-Authored-By: Claude Agent <noreply@anthropic.com>
The unit file lives in ops/ (alongside the other three units), not in
dashboard/ — install.sh linked the wrong path, so `enable --now` for the
dashboard failed silently. Caught by running the installer for real.
Co-Authored-By: Claude Agent <noreply@anthropic.com>
Move the /tmp prototype (Baileys bridge + RAG consumer) into git as a
proper sibling project to discord-bridge/: own systemd --user units
(whatsapp bridge, rag consumer, dashboard, periodic Drive sync timer),
a filesystem document store with a stdlib control dashboard (start/
stop/restart, document CRUD, reindex, Google Drive sync via rclone),
and an idempotent ops/install.sh following the same conventions.
Co-Authored-By: Claude Agent <noreply@anthropic.com>
