2c6747fe43
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
atm-curs-dl
Descarcă local toate videourile din cursul ATM (Bogdan Jinga, systeme.io), pentru backup personal — contul are deja acces plătit.
Folosește API-ul JSON al systeme.io (login → listă module/lecții → per
lecție, URL-ul video pe CloudFront) în loc de scraping HTML. Fiecare fișier
video e neserializat/semnat (CloudFront servește direct MP4-ul), deci
descărcarea e un simplu requests streaming cu suport de resume (Range).
Utilizare
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env # completează ATM_EMAIL / ATM_PASSWORD
python download.py # scrie în ./videos/<modul>/<lectie>.mp4
Reluabil: reia descărcările întrerupte (Range) și sare peste fișierele deja
complete (videos/manifest.json).