---
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]"
---

# /batch — parallel vision extraction over multiple screenshots

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`.

## 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.

### Fază 2 — Extracție paralelă (max 5 concurent)

Procesezi în **batch-uri de 5**. 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:

  ```
  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.

**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.

### Fază 3 — Append serial cu partial-failure

Pentru fiecare screenshot din lista originală, **în ordine**:

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.

2. Apelează append:

   ```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))"
   ```

   `<source>` = `vision_calibration` dacă `--calibration`, altfel `vision`.

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.

### 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
```

(Regenerarea după fiecare append e wasteful; CSV-ul e sursa de adevăr, MD-ul e mirror.)

### Fază 5 — Raport final

Format:

```
/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).
```

## 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.
- **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.