f1033a916c
Agentul a atins pragul de context dupa diagrame; capitolul 04_selectia e inca in formatul vechi si se reia separat. Ce s-a schimbat: ansamblul nu mai arata ULTA mergand la TP2 — ULTA pica chiar filtrul de selectie (RVOL 0.61 si 5.01 % de suport), deci nu putea fi exemplul-vitrina; acum arata doar ce citeste selectia, cu granita "aici se termina selectia" marcata. Funnel-ul trece de la 8 trepte la 6, aliniat cu pasii nivelului 2, si fiecare treapta spune de ce. Cadranele primesc mini-histograme RS, ca sa se recunoasca dintr-un desen, nu dintr-o propozitie. Trimiterile fisier:linie sunt scoase de pe desene. Noi: univers (pragurile de pret si volum), sectoare (dominantul din cele 11), proximitate (banda de 3 % peste suportul monthly, cu observatia ca nu e pragul de 1-2 % din Buy Doji — masoara altceva). 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).