recoltarea trece pe agenti opencode cu deepseek-v4.1-flash

Sesiunea Claude ramane orchestrator: imparte munca, verifica, comite.
Recoltatul - citit 3-4 mii de cuvinte si scos regulile cu citat - il fac
agenti opencode pe model ieftin.

- .opencode/agents/recoltor.md: agentul, cu formatul dat ca model si cu
  regula care conteaza - fiecare citat verificat cu `sed -n` inainte sa
  fie scris. Fara asta un model ieftin inventeaza numere de linie
  plauzibile.
- run_opencode_batch.sh: lot in paralel cu xargs -P, log per fisier.
  Masurat: o recolta ~90s singura, trei in paralel ~120s in total.
- check_harvest_citations.py: auditul mecanic al citatelor, cu --selftest.
  Prinde liniile inexistente; restul ramane verificare prin sondaj.
- Primele patru recolte din transa noua (08-11.06.2026), citatele
  verificate: toate trimit la linii reale.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01ThN7ixZrowca8aTGrK1MUJ

run_opencode_batch.sh

@@ -0,0 +1,15 @@
+#!/bin/sh
+# Ruleaza un agent opencode peste o lista de fisiere, in paralel.
+#   ./run_opencode_batch.sh <agent> <paralelism> <fisier-cu-lista>
+# Fiecare linie din lista devine un prompt: "<verb> <fisier>".
+# Log per fisier in .opencode/logs/<agent>/<nume>.log - acolo te uiti cand
+# unul iese prost, nu in stdout-ul amestecat al celor N rulari.
+set -e
+AGENT="$1"; PAR="${2:-3}"; LIST="$3"
+cd /workspace/atm-curs-dl
+mkdir -p ".opencode/logs/$AGENT"
+xargs -a "$LIST" -d '\n' -P "$PAR" -I {} sh -c \
+  'f="{}"; n=$(basename "$f" .txt); \
+   opencode run --agent '"$AGENT"' --auto "Recolteaza $f" \
+     > ".opencode/logs/'"$AGENT"'/$n.log" 2>&1 \
+   && echo "OK   $n" || echo "ESEC $n"'