commands: stats.md + batch.md aligned to canonical spec (Romanian, STOPPING_RULE highlight, _batch summary format)

.claude/commands/batch.md

@@ -1,95 +1,106 @@
 ---
-description: Run vision extraction in parallel on multiple screenshots (default screenshots/inbox/), then serial-append the results with partial-failure handling.
-argument-hint: "[dir_or_glob] [--limit N] [--calibration]"
+description: Procesează toate screenshot-urile din screenshots/inbox/ paralel (5 agenți). Append serial cu partial-failure semantics.
+argument-hint: "[N max_parallel=5]"
 ---
 
-# /batch — parallel vision extraction over multiple screenshots
+# /batch — parallel vision extraction over screenshots/inbox/
 
-Procesează screenshot-uri multiple. Lansează până la **5 subagenți `m2d-extractor` în paralel** (cap rigid — protejează context window și rate limits). După ce toți revin, append-ezi rezultatele **serial** (`append_row` citește/scrie CSV — paralelism la write = corupție garantată).
-
-## Arguments
-
-- `$1` (opțional) — director sau glob. Default `screenshots/inbox/`. Exemplu: `screenshots/inbox/2025-09-*.png`.
-- `--limit N` (opțional) — procesează doar primele N screenshot-uri (în ordine alfabetică). Default: toate.
-- `--calibration` (flag) — `source=vision_calibration` în loc de `vision`.
+Procesează screenshot-uri multiple din `screenshots/inbox/`. Lansează până la **5 subagenți `m2d-extractor` în paralel** (cap rigid — context window + rate limits). După ce toți revin, append-ezi rezultatele **serial** (`append_row` citește/scrie CSV — paralelism la write = ID collision garantat).
 
 ## Workflow
 
 ### Fază 1 — Colectează lista
 
-1. Enumeră fișierele PNG/JPG match-uind argumentul. Sortează alfabetic. Aplică `--limit` dacă există.
-2. Dacă lista e goală → raportezi "Nimic de procesat în <path>" și te oprești.
-3. Dacă lista are 1 element → sugerează `/backtest` în loc și continuă cu batch.
+1. Listează `screenshots/inbox/*.png` (sortat alfabetic).
+2. Dacă lista e goală → afișează `Inbox gol. Adaugă PNG-uri în screenshots/inbox/.` și oprește.
+3. Dacă `$ARGUMENTS` conține un număr `N`, folosește-l ca `max_parallel` în loc de 5 (dar nu depăși niciodată 5 — hard cap).
 
 ### Fază 2 — Extracție paralelă (max 5 concurent)
 
-Procesezi în **batch-uri de 5**. Pentru fiecare batch:
+Procesezi în **batch-uri de `max_parallel`**. Pentru fiecare batch:
 
-- Lansezi câte un Task tool call cu `subagent_type: "m2d-extractor"` pentru fiecare screenshot, ÎN ACELAȘI MESAJ (tool calls paralele). Prompt-ul per agent:
+- Lansezi câte un Task tool call cu `subagent_type: "m2d-extractor"` pentru fiecare screenshot, ÎN ACELAȘI MESAJ (tool calls paralele). Prompt per agent:
 
   ```
+  Extrage trade din `<absolute_path>`. Scrie JSON la `data/extractions/<basename_no_ext>.json` și log la `data/extractions/<basename_no_ext>.log`.
+
   screenshot_path: <absolute_path>
   screenshot_file: <basename>
   ```
 
-- Aștepți să se întoarcă toți cinci. Pentru fiecare, verifici că `data/extractions/<basename_no_ext>.json` a fost scris.
-- Treci la următorul batch de 5.
+- Aștepți să se întoarcă toți. Treci la următorul batch.
 
-**De ce 5**: peste 5 sub-agenți paraleli începi să saturezi context window-ul orchestratorului cu output-urile lor și rate limits-urile API-ului. Cap rigid.
+**De ce max 5**: peste 5 sub-agenți paraleli începi să saturezi context window-ul orchestratorului cu output-urile lor și rate limits-urile API-ului. Cap rigid.
 
 ### Fază 3 — Append serial cu partial-failure
 
-Pentru fiecare screenshot din lista originală, **în ordine**:
+Ține trei liste: `ok`, `rejected`, `failed`. Pentru fiecare PNG din lista originală, **în ordine alfabetică**:
 
-1. Verifică `data/extractions/<basename_no_ext>.json`:
-   - Lipsă → log "missing JSON, agent abort", mută screenshot-ul la `screenshots/needs_review/`, continuă cu următorul.
-   - Citește JSON. Dacă `confidence == "low"` SAU `"image_unreadable" in ambiguities` → mută la `needs_review/`, continuă.
+1. **Verifică existența JSON-ului** `data/extractions/<basename_no_ext>.json`:
+   - Lipsește sau e corupt → mută PNG la `screenshots/needs_review/<basename>`, adaugă la `failed` cu motiv `missing/invalid JSON`, continuă.
 
-2. Apelează append:
+2. **Apelează append** (source = `vision` — `/batch` nu suportă calibration, pentru asta folosește `/backtest --calibration` individual):
 
    ```bash
-   python -c "from pathlib import Path; from scripts.append_row import append_extraction; import json; r = append_extraction(Path('data/extractions/<basename_no_ext>.json'), source='<source>'); print(json.dumps(r, default=str))"
+   python -c "from pathlib import Path; from scripts.append_row import append_extraction; import json; r = append_extraction(Path('data/extractions/<basename_no_ext>.json'), source='vision'); print(json.dumps(r, default=str))"
    ```
 
-   `<source>` = `vision_calibration` dacă `--calibration`, altfel `vision`.
+3. **Reacționezi**:
+   - `status == "ok"` → mută PNG la `screenshots/processed/<basename>`, adaugă la `ok` cu `id`, `set`, `outcome_path`.
+   - `status == "rejected"` → mută PNG la `screenshots/needs_review/<basename>`, mută JSON la `data/extractions/rejected/<basename_no_ext>.json` (creează folderul dacă lipsește), adaugă la `rejected` cu `reason`.
 
-3. Reacționezi la rezultat:
-   - `status == "ok"` → ține minte ID-ul, mută screenshot la `screenshots/processed/<basename>` dacă era în inbox.
-   - `status == "rejected"`, `reason` conține "duplicate" → ține minte ca skip; NU muta screenshot-ul (deja procesat).
-   - `status == "rejected"`, alt reason → log motivul, mută la `needs_review/`.
-
-4. NU oprești batch-ul la primul fail. Continuă până la capăt.
+4. **NU oprești batch-ul la primul fail**. Continuă până la capăt.
 
 ### Fază 4 — Regenerează MD o singură dată
 
-După ce toate append-urile s-au terminat (chiar și parțial), rulezi UNA SINGURĂ DATĂ:
-
 ```bash
-python scripts/regenerate_md.py
+python -m scripts.regenerate_md
 ```
 
-(Regenerarea după fiecare append e wasteful; CSV-ul e sursa de adevăr, MD-ul e mirror.)
+(MD regen după fiecare append e wasteful; CSV-ul e sursa de adevăr.)
 
-### Fază 5 — Raport final
+### Fază 5 — Scrie summary la `data/extractions/_batch_<utc_timestamp>.md`
 
-Format:
+`<utc_timestamp>` format ISO compact (ex: `2026-05-13T15-45-21Z`). Conținut:
+
+```markdown
+# Batch run <iso_utc_timestamp>
+
+Total: <N> | OK: <n_ok> | REJECTED: <n_rej> | FAILED: <n_fail>
+
+## OK
+- <basename>.png → id=<id>, set=<set>, outcome_path=<outcome_path>
+- ...
+
+## REJECTED
+- <basename>.png — reason: <reason>
+- ...
+
+## FAILED
+- <basename>.png — <motiv: missing/invalid JSON>
+- ...
+```
+
+Secțiuni goale se omit (dacă REJECTED e gol, nu scrii secțiunea).
+
+### Fază 6 — Afișează summary user-ului
+
+Format scurt în terminal:
 
 ```
-/batch terminat. Procesat <total> screenshot-uri.
-  OK:           <n_ok>     (trade-uri #<id1>, #<id2>, ...)
-  Duplicate:    <n_dup>    (skipped — deja în CSV)
-  Needs review: <n_nr>     (mutate la screenshots/needs_review/)
-    - <basename1>: <motiv>
-    - <basename2>: <motiv>
-  Erori:        <n_err>
-    - <basename>: <reason>
-Regenerat data/jurnal.md (<total_rows> rânduri).
+/batch terminat. Total <N> screenshot-uri.
+  OK:       <n_ok>     (trade-uri #<id1>, #<id2>, ...)
+  REJECTED: <n_rej>    (mutate la screenshots/needs_review/)
+  FAILED:   <n_fail>   (mutate la screenshots/needs_review/, JSON lipsă)
+Regenerat data/jurnal.md.
+Summary scris la data/extractions/_batch_<utc_timestamp>.md.
 ```
 
 ## Reguli
 
-- **Cap concurrency la 5**. Niciodată mai mulți subagenți paraleli — chiar și pentru un batch mare. Procesezi în secvențe de batch-uri de 5.
-- **Append serial obligatoriu**. `append_extraction` citește CSV-ul, computează `next_id` și scrie atomic; rulat în paralel ar duce la ID-uri duplicat sau pierderi.
+- **Hard cap concurrency la 5**. Chiar dacă `max_parallel` argumentat e mai mare, clamp la 5.
+- **Append serial obligatoriu**. `append_extraction` citește CSV, computează `next_id`, scrie atomic; rulat paralel = ID-uri duplicate sau pierderi.
 - **Partial failure = continuă**. Un screenshot prost nu blochează restul batch-ului.
 - **MD regen o singură dată** la final.
-- **Path discipline pentru subagent neschimbată**: agentul scrie doar la `data/extractions/`. Tu, ca orchestrator, muți screenshot-uri.
+- **Path discipline pentru subagent neschimbată**: agentul scrie doar la `data/extractions/`. Tu (orchestrator) muți screenshot-uri și rejected JSON-uri.
+- `/batch` folosește mereu `source=vision`. Pentru calibration, rulează `/backtest --calibration` individual pe fiecare screenshot.

.claude/commands/stats.md

@@ -1,42 +1,57 @@
 ---
-description: Show backtest statistics for data/jurnal.csv (overall, per-Set, per-calitate, per-instrument with Wilson + bootstrap CIs). --calibration shows P4 mismatch report.
-argument-hint: "[--calibration] [--seed N]"
+description: Afișează statistici WR / expectancy / per Set (din data/jurnal.csv). Cu --calibration arată raport P4.
+argument-hint: "[--calibration] [--overlay pl_marius|pl_theoretical] [--seed N]"
 ---
 
 # /stats — backtest statistics
 
-Rulează `scripts/stats.py` și afișează raportul.
+Wrapper read-only peste `scripts/stats.py`. Afișează raportul stat ca atare; eventual adăugă highlight la final dacă observi un Set care îndeplinește pragul STOPPING_RULE.
 
 ## Arguments
 
 - `--calibration` (flag) — afișează raportul P4 (mismatch field-by-field pe perechi `manual_calibration` ↔ `vision_calibration` join-uite pe `screenshot_file`).
-- `--seed N` (opțional) — seed pentru bootstrap RNG (default fără seed → output ne-determinist între run-uri). Folosește când vrei reproducibilitate.
+- `--overlay pl_marius|pl_theoretical` (opțional, default `pl_marius`) — care P/L overlay folosește.
+- `--seed N` (opțional) — seed pentru bootstrap RNG. Folosește pentru reproducibilitate.
 
-Default (fără flag-uri): backtest stats — overall + per-Set + per-calitate + per-instrument WR, expectancy, Wilson 95% CI pe WR, bootstrap 95% CI pe expectancy.
+Default (fără flag-uri): backtest stats — overall + per-Set + per-calitate + per-instrument WR, expectancy, Wilson 95% CI pe WR, bootstrap 95% CI pe expectancy, pe overlay `pl_marius`.
 
 ## Workflow
 
-1. Construiește comanda:
+1. **Parse `$ARGUMENTS`** și pasează-le direct prin:
 
    ```bash
-   python scripts/stats.py [--calibration] [--seed N]
+   python -m scripts.stats $ARGUMENTS
    ```
 
-   `--csv data/jurnal.csv` e default-ul scriptului — nu îl pasezi.
+   `--csv data/jurnal.csv` e default-ul scriptului; nu îl pasezi.
 
-2. Rulează prin Bash tool. Output-ul vine pe stdout în UTF-8.
+2. Rulează prin Bash. Output-ul vine pe stdout în UTF-8.
 
-3. Afișează output-ul **as-is** către user. Nu reformata, nu re-rezuma, nu interpreta. Scriptul are deja format ales (tabel + secțiuni text).
+3. **Afișează output-ul as-is** către user. NU reformata, NU re-rezuma, NU inventa numere. Scriptul are deja format ales (tabele + secțiuni text).
 
-4. **Interpretare** scurtă (max 3 propoziții) DACĂ user-ul cere explicit sau dacă observi ceva ce merită menționat:
-   - În modul backtest: Set-uri cu N ≥ 40 și Wilson lower bound > 50% → candidat pentru GO LIVE (vezi `STOPPING_RULE.md`).
-   - În modul `--calibration`: dacă există ≥10 perechi și mismatch rate > 10% pe câmpuri core (`entry/sl/tp0/1/2/outcome_path/max_reached/directie`) → P4 FAIL, vision agent are nevoie de fix (`.claude/agents/m2d-extractor.md`).
+4. **Highlight STOPPING_RULE** la final, DOAR dacă observi în output un Set care îndeplinește toate cele 3 thresholds din `STOPPING_RULE.md`:
+   - `N ≥ 40` trade-uri non-pending pe acel Set
+   - `WR ≥ 55%` cu Wilson 95% CI lower bound ≥ 45%
+   - `Expectancy ≥ +0.20R` pe overlay `pl_marius`
 
-5. NU edita CSV. NU regenera MD (citire pură).
+   Dacă DA pe vreun Set:
+
+   ```
+   🚀 STOPPING RULE: Set <X> îndeplinește pragurile (N=<n>, WR=<wr>, Wilson_LB=<lb>, E=<exp>R). Discută cu user dacă pornește forward paper trading la 0.25R per trade pe acest Set.
+   ```
+
+   Dacă **niciun Set** nu îndeplinește toate: nu adăuga highlight. Lasă raportul scriptului să vorbească.
+
+5. **Highlight calibration P4** (în modul `--calibration`):
+   - Dacă perechi `(manual_calibration, vision_calibration)` < 10 → adăugă: `Insuficient pentru P4 — continuă să acumulezi calibrare (minim 10 perechi).`
+   - Dacă ≥ 10 perechi și mismatch rate > 10% pe câmpuri core (`entry/sl/tp0/tp1/tp2/outcome_path/max_reached/directie`) → adăugă: `⚠️ P4 FAIL: mismatch > 10% pe câmpuri core. Fix promptul vision agent (.claude/agents/m2d-extractor.md) și re-rulează calibrarea.`
+   - Dacă ≥ 10 perechi și mismatch ≤ 10% → adăugă: `✅ P4 PASS: mismatch ≤ 10% pe câmpuri core.`
+
+6. NU edita CSV. NU regenera MD. Citire pură.
 
 ## Reguli
 
 - Read-only. Această comandă nu scrie nimic.
-- Output-ul scriptului e ground truth — nu inventezi numere.
-- `calitate` e descriptor biased (post-outcome) — vezi `STOPPING_RULE.md` §3 — raportul îl afișează informational only. NU sugerezi user-ului să folosească `calitate` ca filtru pentru GO LIVE.
-- Pentru calibration P4: minimum 10 perechi pentru ca verdictul să aibă sens. Sub 10 perechi → raportezi "insuficient pentru P4 — continuă să acumulezi calibrare".
+- Output-ul scriptului e ground truth — nu inventezi numere; doar le citești și aplici regulile STOPPING_RULE.
+- `calitate` e descriptor biased post-outcome (vezi `STOPPING_RULE.md` §3) — raportul îl afișează informational only. NU sugera user-ului să folosească `calitate` ca filtru pentru GO LIVE.
+- Highlight-ul `🚀 STOPPING RULE` e doar trigger pentru discuție; decizia GO LIVE rămâne a user-ului, cu caveats-urile semnate în `STOPPING_RULE.md`.