# Progres — atm-curs-dl (2026-09-12)

Pipeline personal de transcriere + sumarizare pentru cursul de trading ATM
(Bogdan Jinga, systeme.io), cont cu acces parțial. Repo: `romfast/atm-curs-dl`
pe Gitea. Pagină publicată (Tailscale, doar în tailnet):
**https://claude-agent.tailf7372d.ts.net/atm/index.html**

## Status: curriculum de bază 100% acoperit (53/53 lecții accesibile)

| Modul | Lecții | Status |
|---|---|---|
| Modulul 1 | 10 | ✅ |
| Catalizatori economici | 8 | ✅ |
| Modulul 2 | 16 | ✅ |
| Modulul 3 | 6 (5 video + 1 text) | ✅ |
| Modulul 4 | 4 | ✅ |
| Analiză Fundamentală | 9 | ✅ |

Toate transcrise (`transcripts/`) și sumarizate (`summaries/`), diagrame
verificate vizual (Playwright + server local), pe Gitea până la ultimul commit.

## În curs: Q&A (28 sesiuni) — pornit 2026-09-12 15:18

Userul a cerut extinderea la Q&A, apoi cele 5-6 lecții 1:1, apoi Analiza
Zilnică (147). Decizii luate cu el:
- **Format Q&A**: un fișier per sesiune, dar structurat pe *subiecte* cu
  titluri descriptive (nu pe dată), plus `summaries/09_QA/INDEX_TEMATIC.md`
  care adună toate întrebările din toate sesiunile pe temă.
- **Întrebările administrative se aruncă** (o linie la final cu câte).
- **Diagrame doar unde adaugă ceva** (mecanism de preț, exemplu numeric,
  setup) — nu pentru răspunsuri de proces/psihologie.
- **Sample aprobat**: `summaries/09_QA/01_2026-08-25.md` (commit `fc3c3f5`).
  E referința canonică pentru restul sesiunilor Q&A.

### Transcriere în curs — DOUĂ mașini
- **local (claude-agent)**: `tmux qa_local`, 16 fișiere, log
  `transcribe_qa_local.log`. Măsurat: `medium` int8, 4 cores = 0.56x
  durata audio.
- **moltbot** (LXC, 6 cores, fără GPU): `tmux qa_molt`, 12 fișiere în
  `/root/atm/audio`, script `/root/atm/tr_worker.py`, log `/root/atm/tr.log`.
  Rulează `medium` int8 cu `cpu_threads=5` (lasă 1 core pentru code-server
  și ttyd, care rulează acolo). Venv: `/home/moltbot/echo-core/.venv`.
  Acces: Tailscale SSH ca `root@moltbot` (userul a autorizat o dată).
- Split făcut LPT greedy **pe durată**, nu pe număr (sesiunile variază
  5 min - 3h24m). Backup audio pentru moltbot rămâne local în
  `audio/09_Q_and_A_molt/`.
- **Viteze reale măsurate** (nu estima, folosește-le): local `medium` int8
  pe 4 cores = **0.49x** durata audio. moltbot `medium` int8 pe 5 cores =
  **1.01x** — de două ori mai lent, are cores mult mai slabe. Split-ul
  inițial (bazat pe o estimare de 0.75x pentru moltbot) a fost dezechilibrat
  cu ~7h și a fost rebalansat la 16:10 mutând `26_11062025` și `09_09122025`
  înapoi local.
- Local rulează în două pase: `tmux qa_local` (lotul inițial) și
  `tmux qa_local2`, care așteaptă terminarea primei și reia `transcribe.py`
  ca să prindă fișierele mutate. `transcribe.py` sare peste ce are deja
  transcriere, deci pasele sunt sigure de repetat.
- **Workerul de pe moltbot își face `sorted(glob)` o singură dată la start**
  — dacă muți/ștergi fișiere din `/root/atm/audio` cât rulează, repornește-l
  (`tmux kill-session -t qa_molt` + relansare), nu te baza că observă
  schimbarea. E resumable, pierzi doar fișierul în lucru.
- **După ce termină**: adu transcrierile de pe moltbot în
  `transcripts/09_Q_and_A/` (`scp root@moltbot:/root/atm/transcripts/*.txt`),
  apoi sumarizează în formatul din sample.

### A/B pe modele, deja făcut — nu-l repeta
`whisper-small-ro-cv11-int8` (fine-tunat RO, există pe moltbot) e
**inutilizabil** pe conținutul ăsta: "MP4 short" → "empe patrat şort",
"PDF" → "pe-defect", "poziția" → "poliția". Fine-tunat pe Common Voice
(vorbire citită), se rupe pe live Zoom cu jargon englezesc. `medium`
generic câștigă clar și nu e nici mai lent (moltbot small-ro: 2.26x
realtime; local medium: 1.78x).

### Duplicate în curs — verifică ÎNTOTDEAUNA înainte de sumarizare
Cursul publică aceeași înregistrare sub două date. Găsit: **Q&A 18.08.2026
este identic cu 11.08.2026** (lecțiile 2 și 3). Sumarizat o singură dată,
sub 11.08.2026, cu notă în fișier și în `INDEX_TEMATIC.md`.

Două unelte, ambele în rădăcina repo-ului:
- `audio_fingerprint.py` — rulează pe mp3-uri **înainte** de transcriere.
  Amprentă = RMS pe ferestre de o secundă, corelat peste decalaje de ±15s.
  `md5` NU prinde duplicatele: cele două urcări sunt encodate separat, deci
  bytes diferiți și durate care diferă cu ~0.08s. Validat pe perechea
  cunoscută: **1.000** pentru duplicat, **0.038** pentru sesiuni diferite.
  Prag: >0.90 = duplicat, 0.70-0.90 = verifică manual.
  `\.venv/bin/python audio_fingerprint.py "audio/09_Q_and_A/*.mp3"`
- `check_duplicates.py` — pe transcrieri, pentru ce e deja transcris
  (`transcribe.py` șterge audio-ul după succes). Are `--selftest`.

Rulate pe toate cele 28 de sesiuni Q&A: **un singur duplicat**, cel de mai
sus. Atenție la durate apropiate care NU sunt duplicate — 13_28102025 și
16_07102025 diferă cu 0.288s dar sunt sesiuni complet diferite; verificat
prin transcrierea unor felii de 200s din mijloc.

**Rulează amândouă pe Analiza Zilnică (147 lecții) înainte de transcriere** —
acolo un duplicat costă ore, nu minute.

### Ce urmează după Q&A
1. Cele 5-6 lecții 1:1 (module 11, 17, 18, 20, 21, 22 — câte 1 lecție).
   Formatul se decide **după** transcriere — nu știm dacă e mentorat
   personal (irelevant) sau conținut tehnic.
2. Analiza Zilnică (147). Userul vrea un **sample separat** pe un fișier
   înainte, ca să aprobe un template — nu porni în masă fără asta.

### Modificări de infrastructură făcute pentru asta
- `extract_audio.py`: `--only <modul>` acum **ocolește** `CORE_MODULES`
  (înainte filtra întâi pe ele); `--lectures N` limitează la primele N.
- `render_html.py`: adăugat extensia `toc`, ca headingurile să primească
  `id` — fără ea link-urile din `INDEX_TEMATIC.md` n-au unde ateriza.

## Lecții FĂRĂ video — `extract_text_lessons.py`
`extract_audio.py` caută doar un MP4, deci sare peste lecțiile scrise.
Găsită una singură în curriculum-ul accesibil: **Modul 3 / #9 — Alte tipuri
de catalizatori** (expirări de opțiuni, witching, 0DTE). Avea 4.847 de
caractere de conținut real, nu era un quiz gol. Era numărată greșit ca
"acoperită" în versiunea anterioară a acestui fișier.

Conținutul vine din câmpul `html` al `/api/membership/lecture/<id>`,
împreună cu tot CSS-ul paginii — scriptul curăță `<style>`/`<script>`, apoi
tagurile. Rulează-l după `extract_audio.py`, pe aceleași module:
`\.venv/bin/python extract_text_lessons.py [--only "<modul>"]`

**Rulează-l și pe Q&A / Analiză Zilnică** înainte să declari un modul
complet — nu presupune că tot ce e acolo are video.

## Gardă nouă în `render_html.py`
O linie goală în interiorul unui `<svg>` face python-markdown să rupă blocul
HTML, iar browserul aruncă restul elementelor — diagrama se randează pe
jumătate, **fără nicio eroare**. S-a întâmplat de două ori (a doua oară în
2026-09-12, ștergând un `<text>` și lăsând linia cu spații). `render_html.py`
crapă acum cu numărul liniei în loc să publice o diagramă stricată.
Verificat că garda chiar prinde cazul.

## Ce a rămas — blocat de acces (`purchase_required`)
Modul 5 (7), Modul 6 (6), Master ATM 1-4 (4+3+5+3=15) = **28 lecții**.
Dacă userul primește acces: rulează din nou
`.venv/bin/python extract_audio.py` (skip automat pe ce există + pe ce
tot blocat) → `transcribe.py` → lansează agenți de sumarizare ca mai jos.

## Ce NU s-a atins din start (decis cu userul, conținut efemer/recurent)
Analiză Zilnică (147), Q&A (28), Live Trading Room (5), Rezultate Clienți
Mentorat (3), + 5 lecții unice (1:1 Daniel R, MG, IM, LC, DR, AP) = ~189.
Nu au fost incluse în `CORE_MODULES` din `extract_audio.py`. De reluat doar
dacă userul cere explicit.

## Cum se reia sumarizarea (dacă apar lecții noi)
1. Verifică ce transcrieri nu au încă `.md` în `summaries/`:
   `diff <(find transcripts -name "*.txt" | sed 's/\.txt$//') <(find summaries -name "*.md" | sed 's/\.md$//')`
   (numele de fișier diferă — compară manual pe conținutul folderelor, nu literal cu diff)
2. Lansează un agent per lecție (Agent tool, subagent general), cu prompt care:
   - trimite la citit `STYLE.md` (integral) + `summaries/05_MODUL_4/01_patternuri_complexe_partea_a_doua.md`
     (exemplul de referință canonic) + o lecție înrudită deja scrisă
   - dă calea transcrierii sursă (spune explicit "citește-o integral cu Read")
   - cere output la calea potrivită în `summaries/<modul>/`
   - **obligă verificare vizuală Playwright individuală pe fiecare `<svg>`**
     (tab nou dedicat via `browser_tabs`, server local `python3 -m http.server`
     pe port propriu în `summaries/`, apoi `render_html.py`) — regulă din
     STYLE.md, nu opțională nici pentru diagrame "simple"
   - interzice explicit rularea `transcribe.py`/`extract_audio.py` (un agent
     confuz a pornit-o din greșeală o dată, a dus la procese concurente)
3. După fiecare agent: `git add -A && git commit && git push` (commit-uri
   mici, per lecție sau grup mic — nu aștepta să acumulezi zeci de fișiere).

## Reguli de stil — `STYLE.md`
Document complet cu toate cerințele acumulate din conversația cu userul
(fără emoji, română + termeni trading în engleză, mecanisme concrete nu
afirmații, diagrame la scară cu context de trend, DA/NU pentru capcane,
exemple long+short, minim 2-3 exemple numerice, secțiune obligatorie
"Cum tranzacționezi efectiv X" — de ce/ce faci/trigger/intrare-SL-TP,
referințe web reale). **Citește-l integral înainte de orice lecție nouă.**

## Probleme întâlnite + fix-uri
- **NU rula `find <transcripts> -size -1k -delete` cât rulează
  `transcribe.py`.** Greșeală făcută pe 2026-09-12: am folosit-o ca să curăț
  fișierele goale aduse de pe moltbot, în timp ce transcrierea locală scria
  în același director. `faster_whisper` ține fișierul deschis și scrie
  bufferat — o transcriere de o oră stă sub 1KB minute în șir. `find` a
  șters fișierul de sub proces; la final Python a închis un handle către un
  inode dispărut, a logat "Transcribed" ca și cum ar fi reușit, iar
  `transcribe.py` a șters și audio-ul. Lecția 11 (25.11.2025) a fost pierdută
  complet și a trebuit re-descărcată.
  Fix-uri aplicate:
  - `pull_moltbot.sh` — aduce în staging, mută doar fișierele peste 1KB.
    Folosește-l în loc de `scp` + `find -delete`.
  - `transcribe.py` — `transcribe_file()` întoarce acum bool și **verifică
    numărul de cuvinte față de durata audio** (prag: 15% din 100 cuvinte/min)
    înainte ca apelantul să șteargă audio-ul. Un fișier dispărut sau o
    transcriere suspect de scurtă păstrează audio-ul, deci pierzi doar timp
    de CPU, nu și descărcarea.

- **Halucinație whisper** (propoziții repetate în buclă): a apărut la
  `05_MODUL_4/02_3_STRATEGIA_5_MDSRT.txt`. Fix: re-extrage audio pentru
  lecția aia (`extract_audio.py` are funcțiile reutilizabile), retranscrie
  cu `condition_on_previous_text=False` în loc de setările default din
  `transcribe.py`. Verifică orice transcriere sub ~15% din numărul de
  cuvinte așteptat pt durata audio — semn de halucinație sau eșec silențios.
- **Procese lungi mor la reset de sesiune Claude** (nu la reboot de
  container — LXC-ul rulează continuu). Fix: pornește orice job de ore
  în `tmux new-session -d -s <nume> "<comanda> 2>&1 | tee -a <log>"`,
  verifică cu `tmux has-session -t <nume>`, nu cu `ps aux` pe un PID salvat.
  Detalii + motiv complet în memorie: `feedback_tmux_pentru_procese_lungi.md`.
- **Browser Playwright partajat între agenți paraleli**: tab-urile se
  "fură" reciproc. Fix folosit de agenți: tab dedicat via `browser_tabs`,
  sau verificare `document.title`/URL înainte de fiecare screenshot, sau
  (când a fost prea instabil) un script Playwright/Node de sine stătător
  în afara MCP-ului partajat.
- **Lecții fără conținut tehnic** (intro-uri, workshop-uri de psihologie):
  nu forța diagrame — STYLE.md permite adaptare, precedent stabilit în
  `01_MODUL_1/01_bun_venit_in_atm.md` și `10_workshop_increderea_in_tine.md`.

## Fișiere cheie ale proiectului
- `download.py` / `extract_audio.py` — login systeme.io + extragere audio
  direct din URL (fără video pe disc)
- `transcribe.py` — faster-whisper (CPU, model `medium`, int8)
- `render_html.py` — .md → .html responsive, rulează după orice modificare
- `.env` — credențiale (gitignored, nu se comite)
- `STYLE.md` — regulile de format, citește-l mereu primul

## Ce ar putea urma (neconfirmat, doar idei)
- Userul poate cere reluarea Analiză Zilnică / Q&A dacă găsește valoare
  în ele, deși au fost deprioritizate.
- Dacă userul primește acces la modulele blocate, reia pipeline-ul.
- Userul a spus că va pune întrebări punctuale pe conținutul deja scris —
  following-up conversations pot referi direct fișierele din `summaries/`.