chore: auto-commit from dashboard

Jobul intern rula pe zile greșite (vineri/sâmbătă/marți în loc de
joi/vineri/luni) din cauza convenției diferite de day-of-week dintre
APScheduler și crontab standard. Scriptul standalone via OS crontab
e mecanismul corect și funcțional — rămâne singura sursă.

chore: sync stare working-tree — cron, KB notes, anaf-monitor snapshots

.gitignore

@@ -29,3 +29,4 @@ memory.bak/
 approved-tasks.json
 dashboard/status.json
 tools/anaf-monitor/monitor.log
+models/

config.json

@@ -60,11 +60,6 @@
       "git": 14400
     }
   },
-  "newsletter_cercetasi": {
-    "enabled": true,
-    "cron": "0 17 * * 4,5,1",
-    "channel": "echo-core"
-  },
   "allowed_tools": [
     "Read",
     "Edit",
@@ -109,8 +104,9 @@
       "949388626146517022"
     ],
     "user_name": "Marius",
-    "default_voice": "F1",
-    "auto_leave_minutes": 5
+    "default_voice": "M1",
+    "auto_leave_minutes": 5,
+    "stt_model": "/home/moltbot/echo-core/models/whisper-small-ro-cv11-int8"
   },
   "paths": {
     "personality": "personality/",
@@ -118,5 +114,10 @@
     "memory": "memory/",
     "logs": "logs/",
     "sessions": "sessions/"
+  },
+  "roa2web": {
+    "base_url": "https://roa2web.romfast.ro/roa2web/api",
+    "default_company": "114",
+    "default_company_name": "ROMFAST SRL"
   }
 }

cron/jobs.json

@@ -1,16 +1,4 @@
 [
-  {
-    "name": "discord-test",
-    "cron": "0 18 2 4 *",
-    "channel": "echo-core",
-    "model": "haiku",
-    "prompt": "Răspunde doar cu textul: Test Discord cron job — funcționează!",
-    "allowed_tools": [],
-    "enabled": false,
-    "last_run": "2026-04-02T18:09:42.851876+00:00",
-    "last_status": "ok",
-    "next_run": null
-  },
   {
     "name": "anaf-monitor",
     "kind": "shell",
@@ -23,9 +11,9 @@
     "report_on": "changes",
     "timeout": 120,
     "enabled": true,
-    "last_run": "2026-06-06T16:00:00.002312+00:00",
+    "last_run": "2026-07-10T10:00:00.001575+00:00",
     "last_status": "ok",
-    "next_run": "2026-06-09T10:00:00+00:00"
+    "next_run": "2026-07-10T16:00:00+00:00"
   },
   {
     "name": "security-audit-daily",
@@ -38,10 +26,10 @@
     ],
     "report_on": "changes",
     "timeout": 180,
-    "enabled": true,
-    "last_run": "2026-06-09T03:00:00.002688+00:00",
+    "enabled": false,
+    "last_run": "2026-06-21T03:00:00.004155+00:00",
     "last_status": "error",
-    "next_run": "2026-06-10T03:00:00+00:00"
+    "next_run": "2026-06-22T03:00:00+00:00"
   },
   {
     "name": "kb-index-refresh",
@@ -55,9 +43,9 @@
     "report_on": "never",
     "timeout": 120,
     "enabled": true,
-    "last_run": "2026-06-09T03:30:00.002397+00:00",
+    "last_run": "2026-07-10T03:30:00.002026+00:00",
     "last_status": "ok",
-    "next_run": "2026-06-10T03:30:00+00:00"
+    "next_run": "2026-07-11T03:30:00+00:00"
   },
   {
     "name": "archive-tasks-daily",
@@ -71,9 +59,9 @@
     "report_on": "changes",
     "timeout": 60,
     "enabled": true,
-    "last_run": "2026-06-09T03:00:00.002281+00:00",
+    "last_run": "2026-07-10T03:00:00.002135+00:00",
     "last_status": "ok",
-    "next_run": "2026-06-10T03:00:00+00:00"
+    "next_run": "2026-07-11T03:00:00+00:00"
   },
   {
     "name": "backup-config",
@@ -87,9 +75,9 @@
     "report_on": "never",
     "timeout": 120,
     "enabled": true,
-    "last_run": "2026-06-09T02:00:00.002899+00:00",
+    "last_run": "2026-07-10T02:00:00.002082+00:00",
     "last_status": "ok",
-    "next_run": "2026-06-10T02:00:00+00:00"
+    "next_run": "2026-07-11T02:00:00+00:00"
   },
   {
     "name": "insights-extract",
@@ -248,31 +236,31 @@
     "next_run": null
   },
   {
-    "name": "heartbeat-2h",
-    "cron": "0 6-18/2 * * *",
+    "name": "heartbeat-4h",
+    "cron": "0 6-18/4 * * *",
     "channel": "echo-work",
     "model": "sonnet",
     "prompt": "Heartbeat check. Rulează src/heartbeat.py printr-un scurt raport de status.\nDacă nu e nimic de raportat (email=0, calendar nu are evenimente <2h, kb ok), răspunde doar cu HEARTBEAT_OK și oprește-te — nu trimite mesaj.\nDacă e ceva: raport scurt pe Discord #echo-work.",
     "allowed_tools": [],
     "enabled": true,
-    "last_run": "2026-06-09T08:00:00.001362+00:00",
+    "last_run": "2026-07-10T14:00:00.002633+00:00",
     "last_status": "ok",
-    "next_run": "2026-06-09T10:00:00+00:00"
+    "next_run": "2026-07-10T18:00:00+00:00"
   },
   {
     "name": "night-execute",
     "cron": "0 23 * * *",
     "channel": "echo-work",
     "model": "opus",
-    "enabled": true,
+    "enabled": false,
     "prompt": "NIGHT-EXECUTE - Implementare autonoma proiecte aprobate\n\n## PASUL 1: Citeste proiectele aprobate\n\nCiteste /home/moltbot/echo-core/approved-tasks.json\nSelecteaza proiectele cu status='approved'\nDaca nu sunt proiecte aprobate: raporteaza pe Discord si opreste-te.\n\n## PASUL 2: Pentru fiecare proiect aprobat\n\nPentru un proiect cu schema extinsa (campuri optionale {repo, branch, base_branch}):\n  - {name} = slug-ul proiectului (cheia 'name' din JSON)\n  - {repo} = numele repo-ului Gitea (default = {name} daca nu e setat)\n  - {branch} = feature branch nou (None inseamna 'lucreaza pe HEAD-ul default al repo-ului')\n  - {base_branch} = branch-ul de la care porneste {branch} (default 'main')\n\n1. Verifica daca workspace-ul exista: /home/moltbot/workspace/{name}\n   - Daca NU exista:\n     TOKEN=$(grep GITEA_TOKEN /home/moltbot/echo-core/dashboard/.env | cut -d= -f2)\n     git clone https://moltbot:${TOKEN}@gitea.romfast.ro/romfast/{repo}.git /home/moltbot/workspace/{name}\n     # NOTA: cloneaza {repo}, nu {name}, ca sa suporte features pe repo-uri existente\n     # (ex: slug='roa2web-bonuri', repo='roa2web')\n     cd /home/moltbot/workspace/{name}\n     # Daca {branch} e setat: creeaza branch nou de la {base_branch}\n     if [ -n \"{branch}\" ]; then\n       git fetch origin {base_branch:-main}\n       git checkout {base_branch:-main}\n       git checkout -b {branch} 2>/dev/null || git checkout {branch}\n     fi\n   - Daca EXISTA workspace-ul si {branch} e setat: asigura-te ca esti pe {branch}:\n     cd /home/moltbot/workspace/{name}\n     git checkout {branch} 2>/dev/null || git checkout -b {branch} {base_branch:-main}\n\n2. Verifica daca prd.json exista: /home/moltbot/workspace/{name}/scripts/ralph/prd.json\n   - Daca nu: ruleaza generatorul PRD:\n     source .venv/bin/activate\n     python3 tools/ralph_prd_generator.py \"{name}\" \"{description}\" /home/moltbot/workspace\n\n3. Lanseaza Ralph loop:\n   cd /home/moltbot/workspace/{name}\n   chmod +x scripts/ralph/ralph.sh\n   mkdir -p scripts/ralph/logs\n   nohup ./scripts/ralph/ralph.sh 15 > scripts/ralph/logs/ralph-$(date +%Y%m%d).log 2>&1 &\n   echo $! > scripts/ralph/.ralph.pid\n\n4. Actualizeaza approved-tasks.json:\n   - status: 'running'\n   - started_at: timestamp curent\n   - pid: PID din .ralph.pid\n\n## PASUL 3: Raport Discord\n\nTrimite pe echo-work:\n- Cate proiecte au pornit\n- PID-urile lor\n- Pentru cele cu {branch} setat, mentioneaza branch-ul activ\n- 'morning-report va raporta progresul la 08:30'\n\n## REGULI IMPORTANTE\n\n- Nu modifica niciodata src/router.py, src/claude_session.py sau alte fisiere core echo-core prin Ralph\n- echo-core self-improvement NUMAI pe branch ralph/echo-improve, nu pe master\n- Daca ralph.sh esueaza: log in approved-tasks.json (status: failed, error: mesaj)\n- Daca git clone esueaza (repo inexistent): log status='failed' cu mesajul, NU continua cu PRD/ralph\n- Delay 5 secunde intre proiecte pentru a evita rate limiting\n",
     "allowed_tools": [
       "Bash",
       "Read",
       "Write"
     ],
-    "last_run": "2026-06-08T23:00:00.001531+00:00",
-    "last_status": "ok",
-    "next_run": "2026-06-09T23:00:00+00:00"
+    "last_run": "2026-06-20T23:00:00.001763+00:00",
+    "last_status": "error",
+    "next_run": "2026-06-21T23:00:00+00:00"
   }
 ]

cron/newsletter-cercetasi-state.json

@@ -1,5 +1,5 @@
 {
-  "last_sent": 21,
+  "last_sent": 26,
   "year": 2026,
-  "last_sent_at": "2026-06-04T19:53:04.648928+00:00"
+  "last_sent_at": "2026-07-09T15:01:09.525808+00:00"
 }

memory/kb/facebook/2026-06-29_tony-robbins-top-two-needs.md

@@ -0,0 +1,60 @@
+# Cele 6 Nevoi Fundamentale — Tony Robbins
+
+**Sursa:** https://www.facebook.com/share/v/18up5bw3Co/
+**Data:** 2026-06-29
+**Tags:** @coaching @growth @psychology
+
+---
+
+## TL;DR
+
+Tony Robbins explica cele 6 nevoi fundamentale ale omului si cum primele doua (top two needs) iti guverneaza toate deciziile. Exercitiu practic: identifica-ti top 2 nevoi actuale, costul lor, si ce nevoi ti-ar trebui pentru a trece la urmatorul nivel.
+
+---
+
+## Cele 6 Nevoi Fundamentale (Human Needs Psychology)
+
+1. **Certainty** (siguranta, confort, predictibilitate)
+2. **Uncertainty / Variety** (noutate, surpriza, adrenalina)
+3. **Significance** (a fi unic, important, special, remarcat)
+4. **Love & Connection** (iubire, apartenta, legatura cu ceilalti)
+5. **Growth** (crestere, evolutie, progres)
+6. **Contribution** (a contribui la ceva mai mare decat tine)
+
+---
+
+## Povestea ilustrativa — fata goth de 13 ani
+
+Tony vede o fata cu look goth (13 cercelusi, machiaj intens) care urmareste un baiat. Conversatie rapida dezvaluie:
+- **Nevoie #1: Significance** — 13 cercelusi, "nu sunt ca ceilalti, sunt unica, speciala, diferita"
+- **Nevoie #2: Certainty / Comfort** — breloc Tigger de la tata, cearceafuri Tigger, tapet Tigger — confortul copilariei ca ancora
+
+Observatie: toata "duritatea" exterioara era o strategie de significance. Sub ea, nevoia de confort era la fel de puternica.
+
+---
+
+## Exercitiu practic (din video)
+
+### Intrebarea 1 — Nevoi actuale (cum ai trait pana acum)
+- Care sunt top 2 nevoi **dupa care ai trait** (nu ce ai vrut, ci cum ai functionat)?
+- Ce te-a costat sa ai aceste nevoi in top? Ce ai pierdut? Ce relatii/sanatate/energie a suferit?
+
+### Intrebarea 2 — Nevoi pentru urmatorul nivel
+- Care ar trebui sa fie top 2 nevoi pentru a merge la urmatorul nivel al vietii?
+- Daca ai face schimbarea, cum s-ar schimba viata in bine?
+
+---
+
+## Insight-uri cheie
+
+- **Nu ce vrei, ci cum traiesti** — toata lumea "vrea" iubire, dar multi pun certainty sau significance inaintea ei, deci de fapt iubirea nu e prima nevoie operationala.
+- **Top 2 nevoi iti ghideaza toate deciziile** — cand stii ale tale si ale celorlalti, stii ce probleme vor aparea.
+- **Schimbarea de nevoi = schimbare de identitate** — nu e mintala, e somatica ("inside your body, not just your mind").
+
+---
+
+## Idei acționabile
+
+- [ ] Scrie top 2 nevoi dupa care ai trait pana acum — fii sincer, nu ce vrei sa fie @coaching
+- [ ] Scrie costul concret: ce ai ratat/stricat avand acele nevoi in top @growth
+- [ ] Decide top 2 nevoi pentru urmatorul nivel si descrie cum s-ar schimba viata @growth

memory/kb/facebook/index.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # Index — facebook/
 
-> 10 note. Citește acest index întâi; deschide doar fișierele relevante.
+> 11 note. Citește acest index întâi; deschide doar fișierele relevante.
 
 - **[Love Yourself Even If They Don't](2026-04-29_julien-blanc-love-yourself.md)**  `#self-love #self-esteem #social-approval #mindset`
   Julien Blanc face un exercițiu pe stradă: îl întreabă pe un trecător care e artistul lui preferat. Răspunsul: Glenn Gould. Nimeni din grup n
@@ -22,3 +22,5 @@
   Creierul tău poate schimba starea în 15 secunde fără să-ți schimbi viața. Trei trucuri: (1) **Face feedback** — relaxează fața ușor 15 sec, 
 - **[7 Micro Habits That Rewire Your Happiness](2026-06-07_7-micro-habits-rewire-happiness.md)**
   7 micro-obiceiuri bazate pe psihologie pentru a reprograma creierul spre fericire: zâmbetul de 3 secunde (declanșează dopamină/serotonină), 
+- **[Cele 6 Nevoi Fundamentale — Tony Robbins](2026-06-29_tony-robbins-top-two-needs.md)**  `@growth`
+  Tony Robbins explica cele 6 nevoi fundamentale ale omului si cum primele doua (top two needs) iti guverneaza toate deciziile. Exercitiu prac

memory/kb/index.json

@@ -1,5 +1,122 @@
 {
   "notes": [
+    {
+      "file": "notes-data/youtube/2026-07-10_opencode-token-usage-96-percent.md",
+      "title": "I Cut My OpenCode Token Usage by 96% - Here's How",
+      "date": "2026-07-10",
+      "tags": [],
+      "domains": [
+        "work",
+        "growth"
+      ],
+      "types": [],
+      "category": "youtube",
+      "project": null,
+      "subdir": null,
+      "video": "",
+      "tldr": "Autorul folosește un proxy man-in-the-middle pentru a vedea exact ce trimite OpenCode (agent de coding AI) către LLM la un simplu \"hello\" — și găsește 8.000 de tokeni: system prompt de 9.500 caractere..."
+    },
+    {
+      "file": "notes-data/youtube/2026-07-08_fine-tune-modele-mari-kimi-k27.md",
+      "title": "Fine-Tune the biggest open-source models (even with a bad PC)",
+      "date": "2026-07-08",
+      "tags": [],
+      "domains": [
+        "work",
+        "growth"
+      ],
+      "types": [],
+      "category": "youtube",
+      "project": null,
+      "subdir": null,
+      "video": "",
+      "tldr": "Tutorial complet despre cum se fine-tunează modele AI masive (ex: Kimi K2.7 — 1 trilion parametri) pe date proprii, fără hardware de sute de mii de dolari, folosind platforma **Fireworks AI** și tehni..."
+    },
+    {
+      "file": "notes-data/youtube/2026-07-04_anti-aging-mitochondria-martin-picard.md",
+      "title": "Anti-Aging Expert: This Reverses Gray Hairs, Restores Your Youth & Boosts Your Energy!",
+      "date": "2026-07-04",
+      "tags": [],
+      "domains": [
+        "health",
+        "growth"
+      ],
+      "types": [],
+      "category": "youtube",
+      "project": null,
+      "subdir": null,
+      "video": "",
+      "tldr": "Dr. Martin Picard explică de ce mitochondriile — nu genele — determina cat de repede imbatranesti. Secretul anti-aging nu e o suplimentare sau dieta, ci **alocarea eficienta a energiei**. Stresul cron..."
+    },
+    {
+      "file": "notes-data/youtube/2026-07-04_multi-millionaire-10x-income-side-hustles.md",
+      "title": "Multi-Millionaire: Cele mai bune side hustles pentru 10x Income",
+      "date": "2026-07-04",
+      "tags": [],
+      "domains": [
+        "growth"
+      ],
+      "types": [],
+      "category": "youtube",
+      "project": null,
+      "subdir": null,
+      "video": "",
+      "tldr": "Chris Koerner explică cum pornești o afacere cu $1k-$5k și ce principii l-au dus la succes cu 35+ proprietăți RV și multiple business-uri. Esența: alege unsexy, caută unfair advantage personal, evită ..."
+    },
+    {
+      "file": "notes-data/youtube/2026-07-04_hiking-food-250g-protein-endurance.md",
+      "title": "Hiking Food: 250g Protein Secret for Endurance",
+      "date": "2026-07-04",
+      "tags": [],
+      "domains": [
+        "health",
+        "growth"
+      ],
+      "types": [],
+      "category": "youtube",
+      "project": null,
+      "subdir": null,
+      "video": "",
+      "tldr": "Un hiker cu 20.000 de mile pe trasee explică sistemul lui de nutriție optimizat pentru endurance: proteina ridicată (1.3-1.5g/kg corp), grăsimi ca sursă primară de energie, carbohidrați naturali doar ..."
+    },
+    {
+      "file": "notes-data/facebook/2026-06-29_tony-robbins-top-two-needs.md",
+      "title": "Cele 6 Nevoi Fundamentale — Tony Robbins",
+      "date": "2026-06-29",
+      "tags": [],
+      "domains": [
+        "growth"
+      ],
+      "types": [
+        "coaching"
+      ],
+      "category": "facebook",
+      "project": null,
+      "subdir": null,
+      "video": "",
+      "tldr": "Tony Robbins explica cele 6 nevoi fundamentale ale omului si cum primele doua (top two needs) iti guverneaza toate deciziile. Exercitiu practic: identifica-ti top 2 nevoi actuale, costul lor, si ce ne..."
+    },
+    {
+      "file": "notes-data/youtube/2026-06-29_launch-million-dollar-startup-ai.md",
+      "title": "Watch me launch a million dollar startup with AI (live)",
+      "date": "2026-06-29",
+      "tags": [
+        "antreprenoriat",
+        "ai-marketing",
+        "validare",
+        "startup"
+      ],
+      "domains": [
+        "work",
+        "growth"
+      ],
+      "types": [],
+      "category": "youtube",
+      "project": null,
+      "subdir": null,
+      "video": "",
+      "tldr": "Un playbook de 9 prompts copy-paste care duce de la idee la landing page live cu reclame Meta, în sub 30 de minute. Cheia: \"vibe marketing\" (nu coding) + validare pre-vânzare ÎNAINTE să construiești p..."
+    },
     {
       "file": "notes-data/youtube/2026-06-27_jeremy-grantham-ai-bubble-warning.md",
       "title": "Billionaire's WARNING: I'm SELLING. The Crash Is Already Here! — Jeremy Grantham",
@@ -22,7 +139,38 @@
       "project": null,
       "subdir": null,
       "video": "https://www.youtube.com/watch?v=32u5T6lO8qk",
-      "tldr": "*Notă: Sumarizarea va fi adăugată de Echo.*"
+      "tldr": "Jeremy Grantham — 87 ani, 60 ani experiență, 165 miliarde $ gestionați — avertizează că suntem în cea mai mare bulă investițională din istoria SUA, generată de AI. Sfatul său: vinde actiunile US tech ..."
+    },
+    {
+      "file": "notes-data/youtube/2026-06-27_djokovic-discipline-changes-everything.md",
+      "title": "Discipline Changes Everything | Novak Djokovic",
+      "date": "2026-06-27",
+      "tags": [],
+      "domains": [
+        "growth",
+        "health"
+      ],
+      "types": [
+        "coaching"
+      ],
+      "category": "youtube",
+      "project": null,
+      "subdir": null,
+      "video": "",
+      "tldr": "Djokovic vorbeste despre transformarea sa prin disciplina, nutritie si mentalitate. Punctul central: limitele sunt constructe mentale, nu realitate. Mediul inconjurator face sau desface un obicei. Rel..."
+    },
+    {
+      "file": "notes-data/youtube/2026-06-27_cody-sanchez-unwanted-land.md",
+      "title": "Why I'm Buying UNWANTED Land (And You Should Too) | Cody Sanchez",
+      "date": "2026-06-27",
+      "tags": [],
+      "domains": [],
+      "types": [],
+      "category": "youtube",
+      "project": null,
+      "subdir": null,
+      "video": "",
+      "tldr": "Cody Sanchez cumpara 10 acri in West Texas pentru sub $10,000 in mai putin de o saptamana — ca experiment sa vada daca visul american e inca accesibil la pret mic. Concluzia: poti cumpara teren fara m..."
     },
     {
       "file": "notes-data/youtube/2026-06-27_google-open-knowledge-format.md",
@@ -10060,11 +10208,11 @@
     }
   ],
   "stats": {
-    "total": 581,
+    "total": 590,
     "by_domain": {
-      "work": 199,
-      "health": 101,
-      "growth": 267,
+      "work": 202,
+      "health": 104,
+      "growth": 275,
       "sprijin": 39,
       "scout": 9
     },
@@ -10074,14 +10222,14 @@
       "conversations": 0,
       "emails": 22,
       "exercitii": 4,
-      "facebook": 10,
+      "facebook": 11,
       "health": 6,
       "insights": 46,
       "projects": 234,
       "reflectii": 3,
       "retete": 1,
       "tools": 7,
-      "youtube": 151,
+      "youtube": 159,
       "memory": 44
     }
   },

memory/kb/index.md

@@ -7,14 +7,14 @@
 - **[conversations/](conversations/index.md)** — 1 note
 - **[emails/](emails/index.md)** — 22 note
 - **[exercitii/](exercitii/index.md)** — 4 note
-- **[facebook/](facebook/index.md)** — 10 note
+- **[facebook/](facebook/index.md)** — 11 note
 - **[health/](health/index.md)** — 6 note
 - **[insights/](insights/index.md)** — 46 note
 - **[projects/](projects/index.md)** — 234 note
 - **[reflectii/](reflectii/index.md)** — 3 note
 - **[retete/](retete/index.md)** — 1 note
 - **[tools/](tools/index.md)** — 7 note
-- **[youtube/](youtube/index.md)** — 151 note
+- **[youtube/](youtube/index.md)** — 159 note
 
 ## Note la rădăcină
 

memory/kb/youtube/2026-06-09_top-1-percent-claude-code-loops.md

@@ -0,0 +1,58 @@
+# How the Top 1% Actually Run Claude Code Now
+
+**URL:** https://youtu.be/2-0lxK2wgJ8
+**Data:** 2026-06-09
+**Tags:** @work @growth #loops #agents #automation #claude-code
+
+---
+
+## TL;DR
+
+Videoul descrie tranziția de la Stage 2 (juglezi manual mai mulți agenți) la Stage 3 (proiectezi loop-uri autonome care promtează agenții în locul tău). Unitatea de muncă nu mai e prompt-ul individual — e loop-ul întreg. Boris Czerny (Anthropic) și creatorul OpenAI confirmă ambii că acesta e viitorul. Se discută inner loops, outer loops, memory pentru loops și problema entropy/slop acumulat.
+
+---
+
+## Puncte cheie
+
+1. **Paradigm shift central:** Nu mai promtezi agenți direct — proiectezi loop-uri care promtează agenții autonom. "I don't prompt Claude anymore. I have loops that are running."
+
+2. **Cele 3 etape:**
+   - Stage 1: AI autocomplete (scrii cod, AI completează)
+   - Stage 2: Juglezi manual mai mulți agenți (unde sunt cei mai mulți acum)
+   - Stage 3: Proiectezi loop-uri care rulează agenții — leverage urcă un nivel
+
+3. **Inner loop concret** (spec → implementare → code review → fix → verificare → merge PR → monitorizare erori post-merge). Loops mai mici se imbricau deja în workflow-ul manual — acum devin un singur loop automat.
+
+4. **Outer loop** monitorizează surse externe (competitori, arxiv, Sentry) și alimentează inner loop-ul cu noi specs. Human-in-the-loop la aprobare rămâne important.
+
+5. **Memory pentru loops:** Git/commits ca memorie naturală (ce a fost deja fix-uit ieri). Slack sau Airtable ca decision surface — botul postează recomandări, reacția ta cu emoji = instrucțiune pentru următoarea rulare.
+
+6. **Problema entropy/slop:** Loop-urile pot acumula erori rapid ("collapse entropy into a much shorter time"). Soluția: un "oracle extern" obiectiv — teste care trec, erori reale din producție, Stripe revenue, reply rates — care ține loop-ul în check. Adversarial code review ca mecanism anti-entropy.
+
+7. **Meta-loop:** Un loop care monitorizează toate celelalte loop-uri, identifică ce funcționează, ce nu, și propune noi loop-uri (cu aprobare umană).
+
+8. **Relevanță directă pentru Echo/Ralph:** Sistemul Ralph din echo-core este exact Stage 3. Night-execute + ralph.sh + morning-report = un loop complet. Outer loop = evening-report care propune, Marius aprobă, inner loop = ralph.sh per story.
+
+---
+
+## Quote-uri
+
+> "I don't prompt Claude anymore. I have loops that are running. They're the ones that are prompting Claude and kind of figuring out what to do. My job is to write loops."
+— Boris Czerny (Anthropic)
+
+> "A unit of work being the loop itself rather than just a prompt."
+
+> "Eventually you stop being the thing that runs. You design the thing that runs and the leverage moves up one more layer."
+
+> "Entropy is slowly increasing over time anyway. And agents, because they can do a lot of work, basically collapse that into a much shorter time."
+
+> "Are these tokens actually economically valuable? Are they making a difference to my bottom line?"
+
+---
+
+## Idei acționabile
+
+- [ ] Revizuiește ralph.sh ca inner loop complet: spec (final-plan.md) → implementare → /review → /qa → merge PR → /loop monitorizare erori
+- [ ] Outer loop pentru Echo: un job săptămânal care analizează ce loop-uri rulează, care au impact, și propune loop-uri noi
+- [ ] Memory pattern Slack-like: evening-report ca decision surface cu reacții/comenzi simple (/a, /k) — deja implementat, validat de video
+- [ ] Oracle anti-entropy: adaugă metrică obiectivă per proiect Ralph (teste passing %, build status) ca exit condition pentru loop

memory/kb/youtube/2026-06-12_iulia-borcsa-suplimente.md

@@ -0,0 +1,110 @@
+# Dezvoltator Suplimente: "Producătorii De Vitamine Au Un Truc Ascuns" | Iulia Borcsa | Gândește Diferit
+
+**Sursă:** https://www.youtube.com/watch?v=GYiHEMUCvGI
+**Data:** 2026-06-12
+**Durată:** ~117 minute
+**Tags:** @health @growth
+
+---
+
+## TL;DR
+
+Iulia Borcsa, cercetător și dezvoltator de suplimente în Germania (~10 ani), explică ce nu știe consumatorul mediu despre industria suplimentelor: aditivi ascunși, forme cu biodisponibilitate scăzută, trucuri de marketing pe etichetă și cum să alegi corect fiecare supliment. Concluzia: 80-90% din suplimentele de pe piață conțin aditivi problematici, materia primă vine majoritar din China, brandurile diferite pot fi identice în interior, iar forma contează mai mult decât brandul.
+
+---
+
+## Puncte cheie
+
+### Aditivii — trucul ascuns din industrie
+- **80-90% din suplimente** conțin aditivi și excipienți pentru producție, profit și termen de valabilitate
+- **Stearat de magneziu (E470B)** — cel mai folosit aditiv, interferează cu absorbția substanței active, slăbește sistemul imunitar pe termen lung; la 10 capsule/zi ajungi la >1g, periculos
+- **Celuloză microcristalină** — umplutură de capsulă, poate conține nanoparticule care nu se elimină din corp
+- **Dioxid de siliciu** — agent de stabilizare în tablete
+- Tabletele și comprimatele au CEI MAI MULȚI aditivi; formele lichide/uleioase au cei mai puțini
+- Tabletele efervescente sunt problematice: arome sintetice, coloranți artificiali, corectori de aciditate
+
+### Cum să citești eticheta corect
+- **Magneziu bisglicinat 1000mg** pe față ≠ 1000mg magneziu elementar — sunt ~100-110mg magneziu + ~890mg glicină
+- Caută mereu **mg substanță activă elementară** și **% din doza zilnică recomandată**
+- Verifică termenul de valabilitate — unele produse nu îl au printat
+- Suplimentele lichide cu vitamina C și B degradează după deschidere; după 6-12 luni poți primi 30-50% din cantitatea declarată
+- Cumpără cât mai aproape de data fabricării
+
+### Formele suplimentelor — de la bună la proastă
+1. **Picături** — cea mai bună biodisponibilitate (absorbție începe în cavitatea bucală)
+2. **Capsule uleioase** — vitamina D3 dizolvată deja în ulei, absorbție excelentă
+3. **Capsule gelatinoase moi** — bune pentru liposolubile
+4. **Capsule clasice (pulbere)** — medii, mai puțini aditivi decât tabletele
+5. **Tablete comprimate** — cei mai mulți aditivi, evitați când posibil
+6. **Efervescente** — colorate, aromate artificial, evitate
+
+### Industria — cum funcționează de fapt
+- Oricine poate lansa un supliment fără cunoștințe; producătorul oferă formula cea mai ieftină
+- Private label: branduri diferite = aceeași pilulă din aceeași fabrică, prețuri diferite din marketing
+- Materia primă vine majoritar din China (nu neapărat rău, dar variabil calitativ)
+- România: zero controale aleatorii pe rafturi; alte țări au demonstrat degradarea conținutului
+
+### Ghid per supliment
+
+**Vitamina D3**
+- Formă ideală: picături în ulei sau capsule uleioase cu D3+K2
+- Nu tablete/capsule uscate — biodisponibilitate mult mai slabă
+- K2 obligatoriu alături de D3 (direcționează calciul spre oase, nu artere)
+
+**Magneziu**
+- Bisglicinat = formă cu absorbție bună și toleranță digestivă
+- Citrat = mai ieftin, ușor laxativ în doze mari
+- Oxidul de magneziu — evitat, biodisponibilitate minimă (~4%)
+- Verifică mg elementar pe etichetă, nu mg compus total
+
+**Omega 3**
+- Forma **trigliceride** (naturală) > forma ester etilici (prelucrată, biodisponibilitate scăzută)
+- Catre oxidare rapidă — verifică să conțină antioxidanți (extract de rozmarin)
+- Omega 3 oxidat pe termen lung face mai mult rău decât bine
+- Preferă ulei proaspăt, nu concentrate ultraprelucrate
+
+**Vitamina B12**
+- **Methylcobalamin** sau Adenosylcobalamin > Cyanocobalamin
+- Cyanocobalamin = ieftin, sintetizat, necesită conversie în organism (mulți nu o fac eficient)
+- Methylcobalamin = forma activă, direct utilizabilă
+
+**Fier**
+- Se ia SINGUR, la 2 ore distanță de orice alt supliment și de cafea
+- Interferează cu: magneziu, zinc, calciu — se inhibă reciproc
+- Vitamina C crește absorbția fierului (se poate combina)
+
+**Zinc**
+- Nu se combină cu cupru (se inhibă reciproc la absorbție)
+- Bisglicinat sau citrat > oxid de zinc
+
+**Calciu**
+- Nu combina cu fier sau zinc simultan
+- Calciul poate inhiba absorbția mai multor minerale — luat separat
+
+**Vitamina C**
+- Forma liposomală = absorbție superioară față de tablete standard
+- Mega-doze în tablete — cea mai mare parte eliminată prin urină
+
+---
+
+## Quote-uri memorabile
+
+> "Dacă suplimentezi cu un omega 3 oxidat, mai ales pe termen lung, îți pot face mai mult rău decât bine."
+
+> "Tu când deschizi flaconul, iei o capsulă, îl închizi, deschizi iar — posibil să mai iei din produs în jur de 50% din cantitatea declarată de producător."
+
+> "Dai un search pe internet și cauți magneziu, găsești 100 de produse. Tu n-o să ieși din carență de vitamina D cu un supliment prost formulat, pentru că vitaminele și mineralele concurează la absorbție. Se pot anula între ele."
+
+> "90% dintre suplimentele de pe piață conțin [aditivi problematici]."
+
+> "Oricine poate lansa un supliment pe piață. Neavând cunoștințele necesare, tu vii la mine, eu sunt producătorul, și îți dau o rețetă care mie în producție îmi este mult mai ieftină."
+
+---
+
+## Idei acționabile
+
+- [ ] La next cumpărătură suplimente: verifică forma (nu oxid, nu ester etilici), mg elementar, aditivi pe etichetă @health
+- [ ] Omega 3 actual: verifică dacă e trigliceride sau ester etilici și dacă are antioxidanți (rozmarin) @health
+- [ ] Vitamina D3: treci pe picături în ulei dacă ești pe capsule uscate @health
+- [ ] B12: verifică dacă e methylcobalamin, nu cyanocobalamin @health
+- [ ] Fier (dacă iei): izolat, nu combinat cu altele @health

memory/kb/youtube/2026-06-14_claude-trading-102k.md

@@ -0,0 +1,49 @@
+# I Tested Letting Claude Trade For A Month and Made $102k
+
+**URL:** https://youtu.be/RetsRS5u-8Q
+**Data:** 2026-06-14
+**Durată:** 19:06
+**Creator:** Brendan (AI trading, background UCLA math/econ + Raymond James investment banking)
+
+---
+
+## TL;DR
+
+Un trader cu background în matematică și finanțe a folosit Claude ca analist și portfolio manager timp de o lună (mai 2026), începând cu $66k și terminând cu ~$169k (+155%). Claude a propus strategia, a găsit ticker-ele, a ales contractele de opțiuni și a monitorizat zilnic portofoliul printr-un sistem deterministic construit tot cu Claude.
+
+---
+
+## Puncte cheie
+
+- **Strategia de bază:** LEAPS (opțiuni call cu expirare >1 an) pe companii mari + shares pe small-cap (opțiunile erau prea scumpe sau iliquide)
+- **Două moduri Claude:** non-deterministic (analyst mode — cercetare, recomandări, analiză) + deterministic (cod Python care rulează zilnic automat)
+- **Ticker-e alese de Claude:** OCR, NBIS, Service Now, HIMS, MP, Nokia — scorificate pe: catalyst timing, IV environment, corelație cu piața, teză individuală
+- **Cost lunar:** ~$1/zi pentru API (rulat o dată pe zi pentru news + analiză) — inițial folosit Claude web (subscription) pentru research, API doar pentru monitorizare
+- **Dashboard construit cu Claude:** valorizare live Yahoo Finance, alerts pe ținte/stop-uri, theta decay, macro gate (VIX, market breadth, credit spreads), news zilnic per poziție
+- **Sistem în 4 layere:** (1) date + valorizare, (2) analytics portofoliu, (3) context macro + news, (4) alerts + dashboard
+- **Cheie succesului:** context detaliat dat lui Claude (account size, risk tolerance, holding period) → output specific, nu generic
+
+---
+
+## Quote-uri
+
+> "The more specific your input, the better your output is. This way, you won't get pretty generic garbage that you would typically see if you ask open-ended questions to Claude."
+
+> "Claude here didn't treat these all equally. It scored them across different dimensions."
+
+> "Every single trade plus adjustment in the portfolio was all made by Claude."
+
+---
+
+## Idei acționabile
+
+- Sistem de monitorizare portofoliu cu 4 layere poate fi adaptat pentru **orice asset**, nu doar opțiuni
+- Pattern replicabil: Claude web pentru research inițial (subscription, fără cost API) → cod Python automat pentru monitorizare zilnică
+- LEAPS = risc calculat: expirare >45 zile elimină time decay agresiv, upside mare, downside capped față de short-dated options
+- Diversificare pe catalyst windows (short/medium/long) și sectoare (healthcare, AI infra, enterprise software, European AI)
+
+---
+
+## Tags
+
+@work @growth #trading #claude #automatizare #options #investing

memory/kb/youtube/2026-06-19_business-gurus-5m-review.md

@@ -0,0 +1,66 @@
+# We Spent $5M on Business Gurus, So You Don't Have To
+
+**Sursă:** https://youtu.be/14fe4x5e4bk
+**Data:** 2026-06-19
+**Durată:** 65 minute
+**Tip:** Podcast | @growth @work
+
+---
+
+## TL;DR
+
+Doi antreprenori cu afaceri de 8-9 cifre (Nick Fischer - New Reach, $150M+/an) analizează cele mai valoroase cursuri și guru-uri în care au investit colectiv $5M+. Concluzia principală: primele câteva investiții în fundamentele marketingului și copywriting-ului au generat cel mai mare ROI — nu cursurile scumpe de strategie avansată.
+
+---
+
+## Puncte cheie
+
+### Honorable mentions — copywriting
+- **Frank Kern** — Framework simplu și puternic: *"Here's what I got, here's what it'll do for you, here's what to do next."* Un singur post Facebook cu acest format → $171k revenue
+- **Jason Fladlien** — Cel mai bun la vânzări one-to-many (webinare), master al obiecțiilor
+- **John Benson** — Proces mecanic pentru generarea de "big ideas" de marketing (big idea map)
+- **Todd Brown (E5)** — Cel mai bun teacher de direct response marketing: thesis → central marketing argument → subbeliefs → claims → proof → assets de marketing/vânzări
+
+### #5 — Alex Hormozi (gratis)
+- Cursul de lead gen pe acquisition.com — framework "more, better, new"
+- Ordinea: **Mai mult** (volum) → **Mai bine** (optimizare) → **Nou** (idei noi)
+- Greșeala comună: oamenii sar direct la "nou" când nu au testat nici "mai mult"
+- Recomandat ca prim pas pentru orice om nou din echipă
+
+### Concept esențial: Dimensionalized Pain Points
+Când descrii durerea clientului, nu rămâne la abstract — **ancorează-o senzorial**:
+- Ce **vede**? (ex: calendarul gol)
+- Ce **aude**? (ex: "nu am buget")
+- Ce **simte**? (ex: instabilitate financiară)
+
+Diferența: "Nu ai leads?" (abstract) vs "Arată calendarul tău așa?" (concret, vizual) → al doilea convertește mult mai bine.
+
+### Copy Platform — instrument practic
+Un document cu: thesis → subbeliefs → belief ladder → empathy → common enemy → pain points dimensionalizate.
+- Produce automat 100+ idei de ads
+- Nu mai pornești niciodată de la pagină albă
+- AI poate ajuta să completezi golurile
+
+### Grit ca fundament
+Nick — 50 de email-uri reci/zi, manual, timp de 1 an, fără răspuns (domeniu blocat din prima zi cu 400 email-uri). Lecția: disciplina procesului e critică, dar trebuie să validezi premisele tehnice de bază.
+
+---
+
+## Quote-uri
+
+> "Here's what I got, here's what it'll do for you, here's what to do next. It's just the most simple direct offer copy of all time." — despre Frank Kern
+
+> "Specific and tangible and concrete language is what converts. 'Does your calendar look like this?' — see how there's a difference there?" — despre dimensionalized pain points
+
+> "You got to do more before you can refine or do better ads, and you got to do better ads before you start thinking of new concepts altogether." — framework Hormozi
+
+> "You will come out of that copy platform process with a hundred ad ideas. It'll just flow." — despre procesul de ideație
+
+---
+
+## Aplicabil pentru Marius
+
+- **Todd Brown E5** — relevant dacă vrei să îmbunătățești comunicarea ROA (thesis clar, argumente, dovezi)
+- **"More, better, new"** — înainte să cauți clienți noi, maximizează ce ai deja (clienți existenți, mai multă muncă la preț bun)
+- **Dimensionalized pain points** — util pentru orice prezentare sau propunere comercială ROA
+- **Copy platform** — chiar și pentru un ERP: ce vede clientul când are probleme? Calendar de raportări ratat, erori Oracle, angajat care nu știe să folosească modulul...

memory/kb/youtube/2026-06-19_matt-pocock-agentic-engineering-workflow.md

@@ -0,0 +1,60 @@
+# Matt Pocock's Agentic Engineering Workflow (just copy him)
+
+**Sursa:** https://youtu.be/nQwJVHCtDDY
+**Data:** 2026-06-19
+**Durata:** 62:24
+**Tags:** @work @growth
+
+---
+
+## TL;DR
+
+Matt Pocock (educator TypeScript, autor skills pentru Claude Code) explica filosofia sa de lucru cu AI: nu modelul conteaza cel mai mult, ci harness-ul (setup-ul, skill-urile, codebase-ul). AI a "mancat" programarea tactica — acum conteaza sa fii bun la programarea strategica. Foloseste AFK agents (Away From Keyboard) via Sand Castle + GitHub Actions, si o abordare de tip coada (queue), nu loop infinit.
+
+---
+
+## Puncte cheie
+
+- **Tactical vs Strategic programming** — AI a preluat complet programarea tactica (scris cod, debug sintaxa). Ceea ce conteaza acum e strategic: arhitectura, interfetele, documentatia, task-urile bine scopate. Nu poti delega strategia catre AI.
+
+- **Harness > Model** — Toata lumea e obsedta de model. Matt argumenteaza 50/50: modelul si harness-ul conteaza la fel. Un codebase bun permite un model mai ieftin sa dea acelasi rezultat. Optimizeaza harness-ul, nu astepta modelul nou.
+
+- **Skill-urile ca procedures, nu abilities** — Preferi proceduri pe care TU le invoci, nu abilitati pe care modelul le alege. Ai control. Nu lasa modelul sa-ti faca gandirea strategica.
+
+- **AFK agents + Sand Castle** — Ruleaza agenti in sandbox-uri (Docker/Podman) via Sand Castle, in GitHub Actions. Paralelizezi fara sa blochezi masina locala. Momentul in care a descoperit AFK = momentul in care outputul sau a explodat.
+
+- **Queue, nu Loop** — Nu ai nevoie de un loop infinit. Ai nevoie de o coada de task-uri. Agent-ul preia un task, il rezolva, gata. Cum functioneaza orice echipa de developeri.
+
+- **Skill /teach** — Skill stateful care creeaza cursuri personalizate pe baza misiunii tale. Foloseste principii pedagogice: zone of proximala development, quizuri, learning record. Matt a invatat Rubik's cube cu el.
+
+- **Skills sunt abilitati ale tau, nu ale AI** — Cunostintele, skill-urile si intelepciunea tale sunt multiplicatorul. AI nu poate trece de nivelul tau de intelegere. Seniori iau boost 10x tocmai de aceea.
+
+- **Codebase bun = model mai ieftin** — Daca arhitectura e clara, un model mai slab face aceeasi treaba. AI nu trebuie sa "bata capul de perete" pentru a naviga un codebase haotic.
+
+- **Self-improving systems** — Daca AI a gasit un bug de securitate, intreaba-te DE CE a aparut. Construieste sisteme (cron jobs, review loops) care previn recurenta. Nu multumi AI-ului — repara procesul.
+
+- **Human-in-the-loop checkpoints** — Impinge checkpointurile cat mai spre dreapta (spre final), dar nu elimina observabilitatea. Vrei sa imbunatatesti si harness-ul, nu doar codul.
+
+---
+
+## Quote-uri
+
+> "AI has basically eaten tactical programming. It's gone. You need to be great at strategic programming in order to get the most out of this infinite fleet of tactical programmers."
+
+> "Your skills are the ceiling on what AI can do."
+
+> "Have a codebase that's easier to make changes in — that's how you optimize for token spend."
+
+> "People are focused on the wrong thing. They're looking at the big shiny new thing when in fact just focus on the stuff that's been working for 30-40 years."
+
+> "If someone keeps stealing your bike, maybe buy a lock."
+
+---
+
+## Idei acționabile
+
+- [ ] Sterge toate skill-urile/MCPuri, observa agentul "gol", apoi adauga inapoi doar ce-ti lipseste cu adevarat @work
+- [ ] Gandeste in cozi de task-uri (queue), nu in loop-uri infinite @work
+- [ ] La fiecare bug descoperit de AI, intreaba "de ce a aparut?" si construieste un sistem care previne recurenta @work
+- [ ] Skill-urile utile: `grill me` (interviuri adversariale inainte de implementare), `teach` (invatare personalizata) @growth
+- [ ] AFK agents pentru task-uri bine scopate = paralelizare fara effort @work

memory/kb/youtube/2026-06-21_claude-code-anki-setup.md

@@ -0,0 +1,56 @@
+# This Claude Code Setup Changed My Life (Seriously…)
+
+**URL:** https://youtu.be/1sMHcJMxYqo
+**Durata:** 13:47
+**Data:** 2026-06-21
+**Tags:** @growth @work @productivity
+
+---
+
+## TL;DR
+
+Combini Claude Code cu Anki (prin Anki Connect add-on) pentru a automatiza crearea și optimizarea flashcard-urilor. Claude Code citește videoclipuri, lecturi, transcrieri și generează automat carduri Anki — inclusiv diagrame, timestamps și note-type-uri custom. Dincolo de creare, Claude Code poate analiza progresul, re-prioritiza carduri, detecta leeches și închide bucla de învățare.
+
+---
+
+## Puncte cheie
+
+1. **Anki Connect** — add-on open-source care permite altor programe (inclusiv Claude Code) să comunice cu Anki. Instalare: Tools → Add-ons → Get Add-ons → cod Anki Connect.
+
+2. **Creare automată flashcards** din orice sursă:
+   - URL YouTube (+ transcrieri automate)
+   - Videoclipuri descărcate local
+   - Lecturi/cursuri
+   - Instrucțiunea include: note type custom, diagrame relevante, timestamps, ordonare beginner→advanced
+
+3. **Principiu de bază:** Concentrează-te 100% pe înțelegerea materialului. Lasă Claude Code să facă flashcard-urile. Lasă Anki să facă repetarea.
+
+4. **Optimizare avansată a deck-urilor:**
+   - **Prioritizare** — re-ordonează carduri pentru exam sau topic urgent (ex: vocabular AI pentru videoclipuri japoneze)
+   - **Leech surgery** — identifică pattern-uri la carduri eșuate des, rescrie sau simplifică
+   - **Laddering** — când un card e prea greu, generează carduri intermediare pentru conceptele lipsă
+   - **Confusable pairs** — detectează carduri mixate între ele, creează card explicit de diferențiere
+   - **Example diversification** — adaugă exemple variate ca un fapt să se generalizeze, nu să fie context-bound
+   - **Test loop** — hrănește rezultate de la examen/practice papers înapoi în Claude Code → re-prioritizare și rescriere în stilul examenului
+   - **Apply check** — conectează Claude Code la tool de recording (ex: Granola MCP) și verifică dacă aplici în viața reală ce înveți din carduri
+   - **Refactoring** — sparge carduri mari în carduri atomice (minimum information principle)
+
+5. **Workflow zilnic:** Claude Code inspectează Anki zilnic sau la 2 zile → analizează ce carduri eșuezi → propune acțiuni concrete (surgery, laddering, prioritizare)
+
+---
+
+## Quote-uri
+
+> "Your imagination is basically the limit when it comes to using this kind of stuff."
+
+> "Most of your time when consuming content like lectures or videos should be focused on actually understanding the material — leave the recall part to Anki."
+
+> "A fact memorized from one example is context-bound. It may not trigger in other contexts."
+
+---
+
+## Idei acționabile
+
+- [ ] Instalez Anki Connect și testez dacă Claude Code vede Anki-ul local
+- [ ] Testez cu un URL YouTube → generare flashcards automat
+- [ ] Minimum information principle: sparg carduri mari în carduri atomice

memory/kb/youtube/2026-06-23_remote-boring-businesses.md

@@ -0,0 +1,69 @@
+# 100% REMOTE Boring Businesses (That Almost Never Fail)
+
+**Sursa:** https://youtu.be/EnSJN9zl-yA?si=sX8Cmtt4mEZQafKa
+**Data:** 2026-06-23
+**Durata:** 15:37
+**Tags:** @work @growth @antreprenoriat
+
+---
+
+## TL;DR
+
+Fondatorul unui business de $23M/lună face un ranking al afacerilor remote. Concluzia: cele mai bune nu sunt cele "sexy" (dropshipping, SEO, FBA) ci **expertiza + proces + autoritate** — adică afaceri de compliance/consultanță specializată unde clientul plătește ca să elimine un risc, nu ca să cumpere ore. AI amplifică aceste afaceri în loc să le distrugă.
+
+---
+
+## Ranking (F → S tier)
+
+| Tier | Afacere | De ce |
+|------|---------|-------|
+| **F** | Dropshipping | Fără moat, fără ownership, mori când cresc costurile de ads |
+| **F** | Affiliate SEO | AI a inundat internetul, Google a tăiat traficul small sites |
+| **C** | Amazon FBA | Ești chiriaș pe terenul Amazon, risc platformă enorm |
+| **C** | VA Agency | People business stresant + AI va distruge marginile în 3 ani |
+| **B** | Bookkeeping / Billing / Payroll | Recurent, dureros, document-heavy — AI îți crește leverage |
+| **B-A** | Software Implementation (HubSpot, NetSuite, Salesforce) | Ești expert pe un platform deja vândut — "restaurant in stadion sold out" |
+| **A** | Fractional Executive (CFO, COO, CMO) | $5-15k/lună × 4-6 clienți, AI multiplică capacitatea |
+| **S** | Compliance / Expert Stamp business | Plătești să elimini risc, nu ore — modelul Intertek |
+
+---
+
+## Puncte cheie
+
+- **Modelul S tier = expertiza + proces + autoritate.** Clientul nu plătește ore, plătește eliminarea unui risc. Un quote de $33,600 plătit fără negociere pentru compliance mini-split.
+- **Formula B tier:** Recurring + Painful + Document-heavy. Dacă adaugi "clientul răspunde cu numele lui dacă greșești" → S tier.
+- **AI nu distruge expertul, îl amplifică.** Un expert care semna pe 3 clienți poate semna pe 5-6 cu AI. Stampila rămâne a omului.
+- **Fractional executive** e ideal pentru 10+ ani experiență în finance/ops/marketing — nu mai aplica la full-time, trimite 50 mesaje pe LinkedIn la fondatori cu $2-20M revenue.
+- **Bookkeeping:** nu ai nevoie de CPA. Înveți QuickBooks/Xero, alegi o nișă (contractors, dentists, real estate), 25 cold emails azi.
+
+---
+
+## Quote-uri
+
+> "You're a tenant on Amazon's land, and the rent goes up every year."
+
+> "The customer isn't paying for hours — they're paying to eliminate risk. That is not a labor bill, it was an insurance policy."
+
+> "If you can kill the risk, you can make a killing."
+
+> "The real AI opportunity isn't in building AI companies, it's rebuilding boring expert businesses with AI."
+
+> "The best remote businesses in 2026 are completely different than you'd think."
+
+---
+
+## 7-Day Playbook (S tier start)
+
+1. **Zi 1** — Alege un workflow: product compliance, R&D tax credits, HIPAA, OSHA (unul singur)
+2. **Zi 2** — Citește ghidurile oficiale, nu guru-uri — practicieni
+3. **Zi 3** — Alege nișa (ex: OSHA pentru producție, R&D credits pentru software)
+4. **Zi 4** — One-page offer: ce faci, pentru cine, cât, cum. Headline = riscul eliminat, nu orele tale
+5. **Zi 5** — Lista 50 de proprietari de business din nișă (LinkedIn, Apollo, asociații de industrie)
+6. **Zi 6** — Trimite 50 mesaje: scurt, specific, lead cu suma pe care o pierd dacă greșesc
+7. **Zi 7** — 3 apeluri. Nu trebuie să închizi nimic — înveți mai mult decât 3 luni de YouTube
+
+---
+
+## Relevanță pentru Marius
+
+**ERP ROA = software implementation model.** Marius este deja în B-A tier: implementează un ERP complicat pe care clienții nu îl înțeleg singuri. Exact modelul "restaurant in stadion sold out." Potențial de fractional consulting pe module specifice (D406, e-Factura, migrare Oracle).

memory/kb/youtube/2026-06-24_codie-sanchez-3s-breakthrough.md

@@ -0,0 +1,76 @@
+# #1 Biggest Mistake Blocking Your Breakthrough (Codie Sanchez)
+
+**Sursa:** https://youtu.be/ack8NtknHMw?si=3O2zDbmlXtpgsUyK
+**Data:** 2026-06-24
+**Durata:** 10:03
+**Tags:** @mindset @coaching @performance
+
+---
+
+## TL;DR
+
+Tony Robbins (neidentificat explicit, dar stilul și conținutul sunt clare) explică de ce oamenii eșuează să aibă un breakthrough: atacă problemele în ordinea greșită. Cei 3 S ai unui breakthrough trebuie aplicați în ordinea **State → Story → Strategy**, nu invers cum fac aproape toți.
+
+---
+
+## Cei 3 S ai unui Breakthrough (în ordinea corectă)
+
+### 1. STATE (primul, cel mai important)
+- Starea ta mentală/emoțională filtrează tot — percepția, memoria, motivația
+- Când ești furios, îți amintești orice greșeală a celeilalte persoane. Când ești îndrăgostit, nimic nu e greșit.
+- **State → Story → Behavior.** Dacă state-ul e greșit, niciun tool/strategie nu funcționează
+- "Total resolve" vs "dieting mindset" — fasting e mai ușor decât dieta pentru că e absolut. Negocierea cu tine însuți te slăbește.
+- **Greșeala:** "Mă voi pune pe dietă, chiar o voi face" spus fără resolve = nu se va întâmpla niciodată
+
+### 2. STORY (al doilea)
+- Narativa despre tine îți controlează viața mai mult decât orice altceva
+- O credință = ceva ce ți-ai spus ție atât de des încât l-ai acceptat ca adevăr
+- Frica de bază a tuturor (regi, câștigători de Grammy, jucători NFL): *"Nu sunt suficient. Nu voi fi iubit."*
+- "Am încercat totul" = de fapt ai repetat același 2 lucruri care nu funcționează
+- Credința nu = adevărul. Certitudinea despre ce nu va funcționa te oprește
+
+### 3. STRATEGY (al treilea, cel mai puțin important)
+- Strategia poate economisi 10 ani. Dar dacă story-ul nu o susține, nu o vei folosi
+- Problema fitnesului nu e lipsa strategiei — există milioane de strategii, toate funcționează
+- "Tyranny of how": fără bază de referință → nesiguranță → nu urmezi
+
+---
+
+## Insight cheie: Fasting vs Dieting
+
+> "Fasting is absolute. You just don't do it. Dieting is a rule by attrition — you negotiate with yourself. Negotiation with yourself makes you weak."
+
+Modelul aplicabil la orice schimbare: **absolutismul e mai sustenabil decât moderația** pentru că elimină decizia.
+
+---
+
+## Cele 6 Nevoi Umane
+
+1. **Certitudine** — confort de bază (survival need)
+2. **Incertitudine/Varietate** — fără ea, plictiseală
+3. **Semnificație** — supravalorizată azi prin social media
+4. **Conexiune și iubire** — nevoia cea mai profundă, dar oamenii o controlează și o distrug
+5. **Creștere** — spiritual need. "Everything grows or dies."
+6. **Contribuție** — ce face viața să aibă sens. Ceva dincolo de tine însuți
+
+---
+
+## Quote-uri
+
+> "The right numbers to a vault in the wrong order — you don't get the treasure."
+
+> "Your state controls your story. Your story and your state control whether you do anything."
+
+> "You have to divorce your limitations and marry the truth of your unlimited ability."
+
+> "The deepest fear everybody has — kings, Grammy winners, NFL champions — is that they're not enough."
+
+> "If you get to that place of total resolve, fasting is easy. When you're dieting, you're negotiating. Negotiation with yourself makes you weak."
+
+> "We need jackpots in our life to make us feel alive."
+
+---
+
+## Relevanță pentru Marius
+
+Conceptul **State → Story → Strategy** e util când un proiect stagnează sau motivația cade. Înainte de "ce fac" (strategie), verifică: în ce stare mentală ești? Ce story îți spui despre ce e posibil? Absolultismul (decide complet, fără negociere) funcționează mai bine decât moderația pentru schimbări de comportament.

memory/kb/youtube/2026-06-25_google-agentic-engineering-masterclass.md

@@ -0,0 +1,72 @@
+# Google Just Dropped a Masterclass on Agentic Engineering
+
+**URL:** https://youtu.be/zbmuiaPuiNM
+**Data:** 2026-06-25
+**Durata:** 21:55
+**Tags:** @work @growth
+
+---
+
+## TL;DR
+
+Google a publicat un ghid de 51 de pagini despre AI-driven SDLC (Software Development Life Cycle). Concluzia centrală: **harness-ul (regulile, workflow-urile, tool-urile, guardrails) contează 90%, modelul LLM doar 10%.** Vibe coding e ok pentru prototipuri, dar agentic engineering — cu spec-uri clare, teste automate și un harness bine inginerit — este singura cale spre cod fiabil și cost-eficient pe termen lung.
+
+---
+
+## Puncte cheie
+
+1. **AI coding e un spectru, nu un switch**
+   - Vibe coding → prompt casual, validare vizuală
+   - Structured AI assisted → prompts detaliate, spot-checking manual
+   - Agentic engineering → harness inginerit, evals automate, CI gates
+
+2. **Harness = 90% din sistem**
+   - Instrucțiuni, MCP servers, guardrails, hooks, skills (workflows), sub-agenți, observabilitate
+   - Modelul LLM e doar 10% — poți face Sonnet să performeze ca Opus cu harness-ul potrivit
+
+3. **Factory model**
+   - Tu proiectezi sistemul, agentul produce codul
+   - Planning agent separat de coding agent (evitare context rot + bias)
+   - Human review la final (cel puțin PR review)
+
+4. **Static vs Dynamic context**
+   - Static = reguli de bază, system prompt — încărcat mereu (fiabil dar costisitor)
+   - Dynamic = skills, conventions per folder — încărcat on-demand (eficient dar riscul că agentul uită să le ceară)
+   - Trend: un singur agent generalist + skills specializate, nu zeci de sub-agenți specializați
+
+5. **System evolution mindset**
+   - La fiecare problemă: nu doar fix-ul, ci și îmbunătățirea harness-ului
+   - Echivalentul `tasks/lessons.md` la scară industrială
+
+6. **Token economics**
+   - Vibe coding: CAPEX mic, OPEX mare (arzi tokens pe cod slab)
+   - Agentic engineering: CAPEX mare inițial, OPEX mic — crossover-ul vine repede
+   - 3-10x mai fiabil și mai ieftin pe termen lung
+
+7. **Conductor vs Orchestrator**
+   - Conductor = micro-management la nivel de fișier (modul vechi)
+   - Orchestrator = dai taskuri mari, revizuiești outcome-uri, agenți în paralel
+   - Google zice că mergi între cele două; autorul crede că cu harness bun rămâi mereu Orchestrator
+
+---
+
+## Quote-uri
+
+> "The harness matters as much as the model." — Anthropic (citat în video)
+
+> "The model is only 10%. Everything else — instructions, tools, context, guardrails, orchestration, observability — makes up the other 90%." — Google
+
+> "Rather than embedding every piece of specialized knowledge into the agent system prompt, skills allow the agent to remain a lightweight generalist that flexes into specialist roles on demand through progressive disclosure."
+
+> "Specification quality is the new bottleneck." — Google
+
+> "Every single time you go through this process, you're making it more and more reliable. The harness is worth investing your time into."
+
+---
+
+## Relevanță pentru Echo / ROA
+
+- Confirmă arhitectura Echo: personality/*.md (static) + skills gstack (dynamic) + lessons.md (evolution)
+- Ralph workflow = factory model în practică: PRD → planning agent → coding agent → review
+- `tasks/lessons.md` = system evolution mindset aplicat
+- Validare că abordarea cu un singur agent + skills e corectă (nu zeci de sub-agenți)

memory/kb/youtube/2026-06-27_cody-sanchez-unwanted-land.md

@@ -0,0 +1,84 @@
+# Why I'm Buying UNWANTED Land (And You Should Too) | Cody Sanchez
+
+**Sursa:** https://youtu.be/qewYYObfsiA
+**Data:** 2026-06-27
+**Durata:** 21:00
+**Tags:** @money @real-estate @business
+
+---
+
+## TL;DR
+
+Cody Sanchez cumpara 10 acri in West Texas pentru sub $10,000 in mai putin de o saptamana — ca experiment sa vada daca visul american e inca accesibil la pret mic. Concluzia: poti cumpara teren fara multi bani, mai repede decat ti se spune, si fara permisiunea altora.
+
+---
+
+## Cum a facut-o — framework in 3 pasi
+
+1. **Criterii** — ce vrei? (locatie, suprafata, restrictii)
+2. **Budget** — cat max? (al lui: $10K)
+3. **Timeline** — cand inchei? (al lui: 1 saptamana)
+
+---
+
+## Cum a gasit terenul
+
+- Platforma: **land.com** — favoriteaza listinguri, filtrezi dupa locatie + pret
+- Strategia de locatie: West Texas (langa Marfa) = teren ieftin + aproape de national parks = turisti
+- **Realtor specialist** in teren raw, nu generic — Phil i-a gasit in final ce voia
+- Regula de trei la apeluri: suni 3 realtor-i, astepti sa te sune unul inapoi
+
+---
+
+## Costuri reale (all-in)
+
+| Item | Cost |
+|------|------|
+| 10 acri teren | $9,000 |
+| Benzina/transport | $200 |
+| Title check | $500 |
+| Comision realtor | $300 |
+| **Total** | **~$10,000** |
+
+---
+
+## Modele de profit pe teren raw
+
+- **Glamping / camping** — rulota/camper turnkey de pe Facebook Marketplace (~$16K), inchiriata la $80–150/noapte
+- **Yurt-uri** (Mongolian gur) — $125–150K per unitate construit; un complex de 10 yurturi face $800K gross / $300K net pe an
+- **TP tents / containere** — setup ieftin ($10–30K)
+- **Agricultural exemptions** — taxe mai mici daca ai vaci, albine, wildlife monitoring (vanatoare/numaratoare cerbi) — minim 10 acri
+
+---
+
+## 5 scam-uri de evitat la teren
+
+1. **Vanzatorul nu detine terenul** → verifica intotdeauna titlul (title policy ~$500)
+2. **Terenul nu e ce zic** → inspectie in option period (10 zile)
+3. **Owner financing abuziv** → clauze care permit recuperarea integrala a terenului la o singura intarziere de plata
+4. **Flood planes** — chiar si in desert, drenajul conteaza
+5. **Mineral rights** — o companie energetica poate detine drepturi sa foreze pe terenul tau
+
+---
+
+## Hack-uri practice
+
+- **Locatie**: cumpara ieftin langa un oras turistic (Marfa, Big Bend) — turistii vin, dar se intorc la tine sa "scape de multime"
+- **Option period**: negociaza 10 zile sa verifici: apa (foraj put), septic, electricitate
+- **Survey**: cere title company sa comande un survey — mizeaza steak-uri la colturile terenului
+- **Parteneri**: poti pune un camper/rulota pe terenul altcuiva — impart profitul
+- **Procese, nu job**: checklist-uri per unitate + staff = business, nu job glorificat
+
+---
+
+## Quote
+
+> "Those who say it's impossible should get out of the way of those of us who are doing it."
+
+---
+
+## Idei acționabile
+
+- [ ] Exploreaza land.com pentru terenuri in zone rurale ieftine langa atractii turistice @real-estate
+- [ ] Calculeaza: 1 rulota/camper $16K → $100/noapte × 200 nopti = $20K/an = breakeven in 1 an @money
+- [ ] La orice cumparare teren: title policy + option period 10 zile + verify water/electric/septic @real-estate

memory/kb/youtube/2026-06-27_djokovic-discipline-changes-everything.md

@@ -0,0 +1,52 @@
+# Discipline Changes Everything | Novak Djokovic
+
+**Sursa:** https://youtu.be/Gj8TdHnIfuk
+**Data:** 2026-06-27
+**Durata:** 15:24
+**Tags:** @growth @health @coaching
+
+---
+
+## TL;DR
+
+Djokovic vorbeste despre transformarea sa prin disciplina, nutritie si mentalitate. Punctul central: limitele sunt constructe mentale, nu realitate. Mediul inconjurator face sau desface un obicei. Relatia cu tatalsau si sentimentul de "a nu fi de ajuns" l-au condus mai departe decat succesul in sine. La 38 de ani, inca testeaza limite — din curiozitate, nu din ego.
+
+---
+
+## Puncte cheie
+
+- **Mediul e totul** — stiinta spune 21 de zile pentru un nou obicei, dar fara mediu suportiv e aproape imposibil. Suntem fiinte sociale, tribale — avem nevoie sa apartinem chiar si unui singur om.
+- **Limitele sunt constructe mentale** — nu se considera ca are limite. Crede ca oamenii isi construiesc propriile plafoane in minte.
+- **Nutritia l-a transformat** — dupa 3 ani fara slam, ajustarea nutritiei a schimbat totul. Urca in sus.
+- **Analiza infrângerilor** — Kobe Bryant il sfatuia sa revada intervale specifice din meciurile pierdute, indiferent de disconfort. Acolo e lectia reala.
+- **Sentimentul de "nu sunt de ajuns"** — vine din relatia cu tatal sau. Il motiveaza, dar e si o batalie zilnica. Nu cauta sa-l elimine, cauta echilibrul.
+- **Ego vs umilinta** — dupa ce "umblai pe apa", egoul te duce in locuri din care e greu sa revii. Lectia: ce a functionat 20 de ani nu e garantat sa functioneze acum.
+- **Plictiseala ca instrument** — fiului sau ii spune: sta cu gandurile tale. Nu pune ecranul imediat. Plictiseala e momentul cel mai creativ.
+- **Sportul ca viata condensata** — un meci de tenis e o viata intr-o ora: esti egal la start, treci prin indoieli, frici, ups and downs, si la final câstigi sau pierzi. De aceea oamenii se identifica cu atletii.
+- **Transitia dupa sport** — adrenalina trebuie re-canalizata, nu pur si simplu oprita. Isi pregateste urmatoarea pasiune: sanatate, wellness, wellbeing.
+- **Battlefield = crestere** — a ales LA tocmai pentru ca acolo vede cel mai bun si cel mai rau din el. Slabiciunea te tine pe drum, forta te ajuta sa impartasesti.
+
+---
+
+## Quote-uri
+
+> "Not having success is not an option. It's basically a matter of existence, a survival of my family."
+
+> "The limits are normally constructs in our mind."
+
+> "I feel like I can use tennis as a platform to evolve into a better human being."
+
+> "When you are bored, you don't have to instantly take a book or a screen. You need to also learn how to be with your thoughts."
+
+> "On the battlefield, you see the best of yourself and the worst of yourself. And the worst of myself reminds me to keep going."
+
+> "If you are only reminded of your strength, you just have your ego. If you were only reminded of your weaknesses, you would be depressed. It's that dichotomy."
+
+---
+
+## Idei acționabile
+
+- [ ] **Audit mediu** — cine sunt oamenii din jur? Sustin schimbarile pe care vrei sa le faci? @growth
+- [ ] **Revede un esec recent** — un interval specific dintr-o situatie pierduta. Ce ai putea face diferit? @coaching
+- [ ] **10 minute fara ecran** — dimineata sau seara, sta cu gandurile. Nu cauta sa le umpli. @health
+- [ ] **Battlefield personal** — ce situatie/mediu te scoate din zona de confort si te face sa cresti? Mergi acolo mai des. @growth

memory/kb/youtube/2026-06-29_launch-million-dollar-startup-ai.md

@@ -0,0 +1,64 @@
+# Watch me launch a million dollar startup with AI (live)
+
+**URL:** https://youtu.be/Tz881ee0f8M
+**Durata:** 21:59
+**Canal:** L7V (Michia — serial entrepreneur, VC)
+**Data:** 2026-06-29
+**Tags:** @work @growth #antreprenoriat #ai-marketing #validare #startup
+
+---
+
+## TL;DR
+
+Un playbook de 9 prompts copy-paste care duce de la idee la landing page live cu reclame Meta, în sub 30 de minute. Cheia: "vibe marketing" (nu coding) + validare pre-vânzare ÎNAINTE să construiești produsul. Tools: AppMagic (research piață), Claude Code + MCP-uri (Higgsfield, Meta Ads, Vercel). Filosofia centrală: găsești o categorie care deja câștigă bani → cauți "blue ocean" în acea categorie → lansezi landing page → testezi cu reclame plătite → construiești doar dacă oamenii își dau emailul.
+
+---
+
+## Puncte cheie
+
+- **Validare înainte de construire** — cheltuie bani pe reclame să testezi ideea ÎNAINTE să scrii cod. E mai ieftin să afli că nimeni nu vrea produsul decât să-l construiești și să afli după.
+- **AppMagic.rocks** (gratuit) — vezi ce aplicații câștigă deja bani în categoria ta. Nu ghici piața, caut-o în date reale.
+- **Blue ocean în categorii dovedite** — nu concura direct, găsește un unghi nou în nișa care deja are tracțiune (ex: plant identifier → AI garden designer cu before/after viral).
+- **9 prompts, tot playbook-ul** — disponibile gratuit la l7v.com/ai, mereu actualizate cu cele mai noi modele.
+- **MCP-uri conectate la Claude** — Higgsfield (imagini + video ads), Meta Ads Manager, Vercel. Claude orchestrează totul fără să scrii cod.
+- **Higgsfield Marketing Studio** — template-uri de ad-uri dovedite (UGC, before/after, comparison table). Nu inventezi formate, le folosești pe cele care funcționează.
+- **Pixel Meta din prima zi** — setezi tracking înainte să pornești reclame ca Meta's AI să învețe cine convertește și să găsească mai mulți.
+- **Self-improving loop** — ultimul prompt: extrage ad-urile cu cel mai mic cost per conversie → iterează cu Higgsfield → trimite noi teste. Se îmbunătățește singur în timp.
+- **Vercel gratuit** pentru deployment — URL-ul de vercel.app convertește, nu e nevoie de domeniu propriu în faza de validare.
+
+---
+
+## Quotes notabile
+
+> "Forget vibe coding. Vibe marketing is printing millionaires faster than any time in history."
+
+> "AI does the work, we get to have a bit more fun in life. That's the whole point, right?"
+
+> "If you are not taking advantage of this, you are being left behind by the guys that are."
+
+> "It's much cheaper for you to validate people will buy what you're building than build it and then hope they will buy."
+
+---
+
+## Flow complet (9 pași)
+
+1. **AppMagic** → găsești categoria cu tracțiune + top apps
+2. **Prompt 1 Claude** → analizează app-ul, propune 5 blue ocean ideas
+3. **Prompt 2** → alegi idea, Claude generează product spec complet (UX, culori, viral hooks)
+4. **Prompt 3 + Higgsfield MCP** → generează mockup-uri și screenshot-uri app
+5. **Prompt 4** → landing page cu quiz + email capture + dashboard admin
+6. **Meta Ads Manager** → setezi pixel de conversie
+7. **Prompt 5** → Claude adaugă pixelul în landing page via Meta MCP
+8. **Higgsfield Marketing Studio prompt** → 20 reclame (UGC, before/after, video)
+9. **Vercel MCP** → deploy landing page live
+10. **Meta Ads prompt** → Claude uploadează și configurează campaniile automat
+11. **Self-improve prompt** → rulezi periodic, extrage winners, iterează
+
+---
+
+## Aplicabilitate pentru Marius
+
+- Playbook util pentru validarea rapidă a oricărui SaaS/tool înainte de investit timp în dev
+- Pattern "găsești ce câștigă deja → blue ocean" — aplicabil și pentru features ERP ROA
+- MCP-uri pentru Claude Code — model de referință pentru integrări externe
+- l7v.com/ai — bookmark, prompts actualizate automat

memory/kb/youtube/2026-07-04_anti-aging-mitochondria-martin-picard.md

@@ -0,0 +1,54 @@
+# Anti-Aging Expert: This Reverses Gray Hairs, Restores Your Youth & Boosts Your Energy!
+
+**Sursa:** https://m.youtube.com/watch?v=6xlmaorRY0w
+**Invitat:** Dr. Martin Picard — Profesor Behavioral Medicine, Columbia; Director Mitochondrial Psychobiology Group
+**Durata:** 2h 38min
+**Tags:** @health @growth @antrenament @energie @longevitate
+
+---
+
+## TL;DR
+
+Dr. Martin Picard explică de ce mitochondriile — nu genele — determina cat de repede imbatranesti. Secretul anti-aging nu e o suplimentare sau dieta, ci **alocarea eficienta a energiei**. Stresul cronic fura 60% din energia zilnica. Scopul de viata, miscarrea si somnul sunt cele mai puternice "medicamente" pentru mitocondrii. Parul alb poate fi reversibil.
+
+---
+
+## Puncte cheie
+
+- **Suntem energie**: mitochondriile genereaza ATP — tot ce facem (gandire, emotii, miscare) consuma aceasta energie dintr-un buget finit.
+- **Stresul = furt de energie**: hormonii de stres cresc consumul energetic cu **60%** — energia e furata de la procesele care te mentin tanar (imunitate, reparare ADN, productie de colagen).
+- **Nu stresul, ci raspunsul la stres**: problema nu e stresul acut (e sanatos), ci stresul cronic si **rezistenta la stres** (a nu accepta ce nu poti controla).
+- **Parul alb e reversibil**: cercetarile Picard arata ca stresul intens albesteste parul, iar reducerea stresului poate inversa procesul — dovada directa ca imbatranirea nu e unidirectionala.
+- **Rezistenta la energie**: diabetul, Alzheimer, cancerul sunt boli de "rezistenta energetica" — celulele nu mai pot procesa energia eficient (similar cu rezistenta la insulina).
+- **Scopul de viata = mitocondrii mai puternice**: studii pe creiere de oameni decedati arata ca cei cu sens puternic de viata au mitocondrii mai eficiente.
+- **Mancatul mai mult NU = mai multa energie**: calitatea si sincronizarea conteaza mai mult decat cantitatea; breakfast nu e obligatoriu pentru toata lumea.
+- **Maratonul dubleaza mitochondriile**: antrenamentul de rezistenta este cel mai puternic stimul pentru biogeneza mitocondrala.
+- **Dementa = "Diabet tip 3"**: creierul isi pierde capacitatea de a procesa glucoza; comunitatile cu stil de viata activ + social au rate mult mai mici de dementa.
+- **Red light therapy**: are potential pentru mitochondrii (fotobiomodulare), dar calitatea dispozitivelor variaza enorm — alege cu atentie.
+
+---
+
+## Quotes
+
+> "It's not the stress that burns us down, it's the **response to stress**."
+
+> "We are really in service of the mitochondria. They allow us to be alive."
+
+> "The secret to anti-aging is the **proper allocation of energy**."
+
+> "Energy is real — it's the difference between feeling like you can change the world or feeling completely drained."
+
+---
+
+## Idei actionabile
+
+- [ ] **Reduceti rezistenta**: cand simti tensiune (trafic, conflict, deadline) — nu lupta, accepta si redirecționeaza energia spre ce controlezi @health
+- [ ] **Miscare aerobica regulata**: minim 3x/saptamana, zona 2 (conversation pace) — cel mai bun stimul mitocondrial @health
+- [ ] **Dormit serios**: somnul e cand mitochondriile se repara — prioritate, nu optiune @health
+- [ ] **Sens de viata clar**: oamenii cu scop puternic au mitocondrii mai eficiente — nu e woo, e biologie @growth
+- [ ] **Stres acut DA, stres cronic NU**: expunere voluntara (sport, dus rece, post) = antrenament mitocondrial. Stres cronic (ruminate, ingrijorare) = furt de energie @health
+- [ ] **Analize recomandate**: lactate la efort, GDF-15 (marker inflamatie mitocondriale), HbA1c
+
+---
+
+*Salvat: 2026-07-04*

memory/kb/youtube/2026-07-04_hiking-food-250g-protein-endurance.md

@@ -0,0 +1,62 @@
+# Hiking Food: 250g Protein Secret for Endurance
+
+**Sursa:** https://youtu.be/-cKnhhJsaRs?si=ZFbpiFVGGGZ2tyDt
+**Durata:** 19:22
+**Data:** 2026-07-04
+**Tags:** @health @growth
+
+---
+
+## TL;DR
+
+Un hiker cu 20.000 de mile pe trasee explică sistemul lui de nutriție optimizat pentru endurance: proteina ridicată (1.3-1.5g/kg corp), grăsimi ca sursă primară de energie, carbohidrați naturali doar ca supliment în momentele de efort intens. Mâncare reală, neprocesată, puțini ingredienți. Plus suplimente esențiale: creatină, omega-3, magneziu, teanină pentru somn.
+
+---
+
+## Puncte cheie
+
+- **Proteina e prioritatea #1** — 1.3-1.5g per livră de greutate corporală la eforturi intense. La 175 lbs = ~250g proteină/zi. Lipsa proteinei duce la catabolism muscular, oboseală și dureri.
+
+- **Grăsimile = combustibil de durata lungă** — Zone 1-2 de frecvența cardiacă (sub 150 bpm) = ardere predominant de grăsimi. Fat-adapted = poți merge ore fără a mânca, corpul folosește rezervele proprii.
+
+- **Carbohidrații = supliment, nu aliment de bază** — Zahăr natural (curmale, miere, fructe) din 90 în 90 calorii pe oră, nu bulk. Prea mult deodată → insulina → oboseală. RX Bars (5 ingrediente: curmale, albuș, migdale, caju, fructe) > geluri procesate.
+
+- **Mâncarea de pe traseu a lui:**
+  - Dimineața: pui/vită freeze-dried (2 cups reconstituit) + miere (12g zahăr natural) + bone broth + 1oz ulei de măsline
+  - Ziua: fistic (1800 cal/zi), beef jerky zero zahăr (3oz), 4-5 RX Bars (tăiate în jumătate, 1 jumate/oră)
+  - Seara: același meniu ca dimineața
+
+- **Suplimente zilnice:**
+  - Dimineața: greens powder (vitamine/minerale/probiotice) + creatina monohidrat 10g + vitamina D3 10.000UI + K2
+  - Ziua: omega-3 3g + cofeina 100mg de 3x (300mg total)
+  - Seara: teanina + magneziu 1500mg (recuperare și frecventa cardiacă)
+
+- **Zone de antrenament:** 90% zone 1-2, 1x/săptămână V2max (sprinturi în urcare). Zone 3 = "zona gri" — nu antrenează nici endurance nici putere.
+
+- **Fat adaptation** — Keto/carnivore 1.5 ani → corp adaptat să ardă grăsimi primul. Fructele au revenit ca sursă de carbohidrați. Body fat 14% → 7-9%.
+
+- **App recomandat:** Cronometer — pentru calculat macros
+
+- **Carti recomandate:** "Training for the Uphill Athlete" și "The PE Diet"
+
+---
+
+## Citate
+
+> "Most hikers are eating low protein, high carb, poisonous, pre-made meals with tons of ingredients you can't pronounce."
+
+> "Carbs are not required, but they can be very useful when used as a supplement for different activities."
+
+> "If you're finishing hiking days off sore, stiff, and exhausted, there's a simple fix."
+
+> "Your body is going to want to use fats as a great energy source for long endurance."
+
+---
+
+## Idei acționabile
+
+- [ ] Dacă faci drumetii/sport de anduranta: prioritizeaza proteina peste carbohidrati
+- [ ] Creatina monohidrat — simpla, ieftina, eficienta pentru creier + muschi + energie
+- [ ] Magneziu + teanina seara = somn mai bun dupa efort fizic
+- [ ] Mancare reala > mese procesate pre-ambalate (citeste ingredientele)
+- [ ] Principiu aplicabil si non-hiking: carbohidratii naturali ca supliment, nu baza

memory/kb/youtube/2026-07-04_multi-millionaire-10x-income-side-hustles.md

@@ -0,0 +1,96 @@
+# Multi-Millionaire: Cele mai bune side hustles pentru 10x Income
+
+**Sursa:** https://youtu.be/0K5a1ql3Oc0?si=Uqfps8H9NZr12oQL
+**Durata:** 21:49
+**Invitat:** Chris Koerner — multi-milionar antreprenor, RV parks, e-commerce, ~$3-4M/an venit
+**Data:** 2026-07-04
+**Tags:** @growth @business @money
+
+---
+
+## TL;DR
+
+Chris Koerner explică cum pornești o afacere cu $1k-$5k și ce principii l-au dus la succes cu 35+ proprietăți RV și multiple business-uri. Esența: alege unsexy, caută unfair advantage personal, evită "mirage opportunities", găsește operatori buni și plătești-i din profit (nu equity).
+
+---
+
+## Idei cu $1.000
+
+### Wedding arch rental
+- Construiești un arc din lemn ($300 materiale) → îl închiriezi la nunți pentru ~$1.000/eveniment
+- NU mergi direct la mirese — mergi la **wedding planners** (suprafață mare, ating zeci de nunți lunar)
+- Găsești planners pe: The Knot, Zola, WeddingWire — scrapezi emailuri și telefoane, toate publice
+- 1 contact = potențial 1 nuntă/săptămână
+- Alte idei similare: photo walls, charcuterie carts, custom pizza, aranjamente funerale
+
+### Email newsletter local
+- Facebook/Instagram ad: "Afla ce se întâmplă în [Oraș], un email/săptămână"
+- Cost achiziție subscriber: ~$0.50-$1
+- Cu $1.000 → 1.000 subscribers
+- Monetizare: vânzare publicitate la $500/trimitere (= $500/lună din 1.000 sub-uri)
+- ROI în 2 luni; scale prin copy-paste în alte orașe
+- **Scrie personal, NU cu ChatGPT** — trebuie să sune ca un local autentic
+- 10% din subscribers sunt business owners = potențiali sponsori chiar în lista ta
+
+---
+
+## Idei cu $5.000
+
+### RV Parks (micro, 3-10 locuri)
+- De 3-10x mai profitabile decât case de închiriat, la același preț de cumpărare
+- Risc distribuit pe mai mulți chiriași vs. un singur chiriaș
+- **Cum găsești:** Google Maps, suni 100 parcuri, 2-3 sunt deal-uri bune
+- **Cum cumperi:** seller financing — vânzătorul "ține nota", tu plătești din profit lunar
+  - Pitch: "Dacă nu funcționează, îți iei parcul înapoi + tot ce am plătit până acum"
+- $2.000 pentru due diligence (inspecții + title policy)
+- $3.000 capital operațional (curent, curățenie, lansare)
+- Valorizare: cap rate = profit/preț. Cumperi la 10% cap rate → crești ocupancy → valoarea urcă la 8% cap rate → parc de $200k ajunge $360k
+
+---
+
+## Principii de business
+
+### Unfair advantage
+> "I will only start businesses today where I have an unfair advantage."
+- Fiecare are un avantaj specific: cunoștințe, rețea, audiență, experiență de nișă
+- Nu e rezervat celor bogați sau educați — un teenager poate ști Roblox mai bine decât oricine
+- Prioritizezi ideile unde ai un "right to win"
+
+### Mirage opportunity
+> "An industry that never seems to work for anybody but seems so obvious."
+- Evitare industrii unde toată lumea încearcă dar nimeni nu reușește
+- Exemple: grup apps (WhatsApp replacement), password managers, campus events apps, tools pentru podcasters (piață care renunță 95% în 6 luni)
+- Dacă nu înțelegi DE CE nu funcționează → stai departe
+
+### Fishing analogy — testezi mult
+- Antreprenoriatul = un ocean imens; cei mai mulți aruncă de câteva ori și se întorc acasă
+- Secretul: testezi mai mult, nu mai adânc pe o singură idee
+- Fiecare test mic (Facebook ads) îți dă semnale. Urmărești semnalele.
+
+### Unsexy = mai puțin competitiv
+> "Everyone wants sexy means sexy is the most competitive."
+- RV parks, wedding arches, email newsletters = nimeni nu se uită la ele
+- Oportunitate tocmai pentru că nu e atrăgătoare
+
+### Operatori buni > equity
+- Succesul vine din a găsi oameni buni care să conducă business-ul
+- **Equity e supraestimată** — 90% din equity merge la zero
+- Plătești operatorul din cash flow (trimestrial) → se simte antreprenor, e motivat real
+- A greșit în 20s: promitea equity, era sincer, dar e de puțin folos dacă business-ul nu face exit
+
+---
+
+## Cifre Chris Koerner
+- Net profit RV parks + mobile home parks: $400k-$600k total în 7 ani
+- Revenue: $3-4M/an
+- 35+ proprietăți implicate
+
+---
+
+## Citate
+
+> "Equity is overrated. I put a lot more emphasis on cash flow now in my 30s."
+
+> "I love the framework: 10,000 baby boomers are retiring every single day — buy their businesses or implement AI into them."
+
+> "The unsexy things are the most undercompeted."

memory/kb/youtube/2026-07-08_fine-tune-modele-mari-kimi-k27.md

@@ -0,0 +1,67 @@
+# Fine-Tune the biggest open-source models (even with a bad PC)
+
+**URL:** https://youtu.be/kxstlfc8Lw4  
+**Durata:** 29:08  
+**Autor:** David Andre  
+**Data salvat:** 2026-07-08  
+**Tags:** @work @growth @ai @llm @fine-tuning
+
+---
+
+## TL;DR
+
+Tutorial complet despre cum se fine-tunează modele AI masive (ex: Kimi K2.7 — 1 trilion parametri) pe date proprii, fără hardware de sute de mii de dolari, folosind platforma **Fireworks AI** și tehnica **LoRA**. Cost real pentru un fine-tune: ~$131.
+
+---
+
+## Puncte cheie
+
+- **Kimi K2.7** este comparat cu Opus 4 și GPT-5, dar de 6-8x mai ieftin — unul dintre cele mai bune modele open-source acum
+- **3 ingrediente** pentru fine-tuning: un model open-source, GPU-uri (prin platformă), un dataset de calitate
+- **LoRA (Low Rank Adaptation)** = tehnica principă: nu antrenezi toți parametrii (imposibil), ci un "adapter" mic peste modelul înghețat — mult mai ieftin și rapid
+- **HuggingFace** = sursa principală pentru datasets; recomandă dataset-uri generate de modele mai mari (ex: Fable) dacă fine-tunezi un model mare
+- **Fireworks AI** = platforma folosită pentru training și deployment — interfață simplă, suportă LoRA pe Kimi K2.7, cu GPU-uri Nvidia B300 Blackwell (288 GB VRAM)
+- **Costul real**: fine-tune pe dataset Fable 5 (~4600 rânduri, 1 epocă) = **$131**; un dataset mai mare a costat $800
+- **Format dataset**: JSONL în formatul specific Fireworks; autorul oferă un "skill" gratuit pentru conversia oricărui dataset HuggingFace la formatul corect
+- **Agenți AI în workflow**: David folosește Pi Agent, Codex, Claude Code pentru a automatiza pașii: download dataset, conversie format, verificare, wiring backend
+- **Comparație fine-tuned vs default**: versiunea fine-tunată pe Fable afișează chain-of-thought (gândire vizibilă), răspunsuri mai bine formatate — deoarece Fable include thinking traces în dataset
+- **Deployment simplu pe Fireworks**: alegi modelul custom, region global, GPU-uri B300, autoscaling opțional — gata să servești inferențe
+
+---
+
+## Pași practici (flux)
+
+1. Alege model open-source (ex: Kimi K2.7 code)
+2. Alege dataset de pe HuggingFace (de preferință de la model mai mare decât cel pe care îl fine-tunezi)
+3. Descarcă dataset cu HuggingFace CLI (`huggingface-cli download ...`) — necesită token HF
+4. Convertește dataset în format JSONL compatibil Fireworks (min 1000 rânduri recomandat)
+5. Pe Fireworks AI: Fine-tuning → Supervised → selectezi Kimi K2.7 code LoRA → uploadeazi dataset → start
+6. Când e gata (~câteva ore): Deployments → Create → selectezi modelul custom → deploy pe B300
+7. Testează comparând răspunsurile față de modelul default
+
+---
+
+## Quote-uri relevante
+
+> "If you want to fine-tune powerful models such as the ones with one trillion parameters, you'll need a lot of cutting-edge GPUs... each of these GPUs is like $40,000 and you can even buy eight at minimum." — de aceea folosești o platformă cloud
+
+> "High-quality data is one of the most important factors. If you have a shitty dataset, you're going to have a shitty model."
+
+> "A lot of you are wasting money on running everything on Opus or GPT-5, while you could get much better usage if you had the most powerful model for the planning and then the smaller open-source models that are faster."
+
+---
+
+## Idei acționabile pentru Marius
+
+- [ ] Kimi K2.7 merită testat ca alternativă la Claude pentru task-uri repetitive (cost 7x mai mic) @work
+- [ ] Fireworks AI = opțiune concretă dacă vrei să fine-tunezi un model pe date ROA/ERP (ex: răspunsuri standardizate pentru chatbot Maria) @work
+- [ ] Dataset-ul pentru fine-tune chatbot Maria s-ar putea construi din întrebările frecvente ale clienților — deja ai sursa @work
+
+---
+
+## Surse menționate
+
+- Fireworks AI: https://fireworks.ai
+- HuggingFace datasets: https://huggingface.co/datasets
+- Kimi K2.7 API: (primul link din video)
+- Skill conversie dataset: (al doilea link din video — davidonj.com/skills)

memory/kb/youtube/2026-07-10_opencode-token-usage-96-percent.md

@@ -0,0 +1,48 @@
+# I Cut My OpenCode Token Usage by 96% - Here's How
+
+**URL:** https://youtu.be/FX7jcd3GYtI
+**Durata:** 9:42
+**Data salvat:** 2026-07-10
+**Tags:** @work @growth @ai @agents @llm
+
+---
+
+## TL;DR
+
+Autorul folosește un proxy man-in-the-middle pentru a vedea exact ce trimite OpenCode (agent de coding AI) către LLM la un simplu "hello" — și găsește 8.000 de tokeni: system prompt de 9.500 caractere + 11 definiții de tool-uri (bash, task, edit, read etc.) trimise la FIECARE request, plus un al doilea apel LLM ascuns doar pentru titlul conversației. Soluția: creează un agent custom minimal (fără tools, system prompt scurt) → 300-500 tokeni, reducere ~90-96%. Recomandare: pornește minimal, adaugă tools doar când chiar ai nevoie de ele.
+
+---
+
+## Puncte cheie
+
+- **8.000 tokeni pentru "hello"** — 0,025% e mesajul propriu-zis, restul e scaffolding (system prompt + tool definitions)
+- OpenCode face **2 apeluri LLM** per mesaj: unul ascuns doar ca să genereze titlul conversației (~2.000 tokeni, pt un titlu de 1 cuvânt)
+- System prompt default: ~114 linii, spune LLM-ului tot ce poate/nu poate face, format, emoji, etc.
+- 11 tool definitions trimise mereu — bash tool singur = 4.700 caractere, task tool = 3.000 caractere
+- **Cache-ul providerului NU te ajută pe tine** — reduce costul $ pentru provider, dar tot trimiți full payload pe rețea, tot consumi context window și latență
+- Soluție: agenți custom minimali (folder `.opencode/agents/*.md`) cu system prompt scurt și zero/puține tools, setați ca `primary` — switch cu Tab între agent complet (build) și agent lean
+- Trade-off: agentul lean nu are task/sub-agents, web fetch, etc. — dar poți adăuga selectiv doar ce ai nevoie
+- Filosofie: **start minimal, expand when necessary** — nu monta toate tool-urile/MCP-urile by default
+
+---
+
+## Quote-uri relevante
+
+> "8,000 tokens. That's what it cost me to say hello to an AI coding agent."
+
+> "Cached tokens are a cost optimization for the provider, not you. For you, it's still 8,000 tokens of latency and context window usage."
+
+> "Start minimal and expand when necessary."
+
+---
+
+## Idei acționabile pentru Marius
+
+- [ ] Relevant pentru Claude Code / echo-core: verifică dacă subagenții custom (`Agent` tool) pot fi definiți cu scope minim (fără tool-uri inutile) pentru task-uri simple, ca să reduci tokeni pe apelurile dese (heartbeat, routine checks) @work
+- [ ] Ideea de "agent lean vs agent complet, switch la nevoie" se mapează pe strategia ta Haiku/Sonnet din AGENTS.md — poate merită un al treilea nivel: agent minimal fără tools pentru întrebări simple @growth
+
+---
+
+## Surse menționate
+
+- Repo GitHub cu scriptul proxy + config agent (menționat, link nu apare explicit în transcript)

memory/kb/youtube/index.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # Index — youtube/
 
-> 151 note. Citește acest index întâi; deschide doar fișierele relevante.
+> 159 note. Citește acest index întâi; deschide doar fișierele relevante.
 
 - **[Talk to Claude on 3CX Phone System Tutorial (Full Setup)](2025-02-13_talk-to-claude-3cx-phone.md)**  `@work`
   Tutorial complet pentru a vorbi cu Claude Code prin telefon, folosind 3CX (sistem telefonic cloud gratuit) + un proiect GitHub custom. Setup
@@ -298,9 +298,25 @@
   Tony Robbins (neidentificat explicit, dar stilul și conținutul sunt clare) explică de ce oamenii eșuează să aibă un breakthrough: atacă prob
 - **[Google Just Dropped a Masterclass on Agentic Engineering](2026-06-25_google-agentic-engineering-masterclass.md)**  `@work @growth`
   Google a publicat un ghid de 51 de pagini despre AI-driven SDLC (Software Development Life Cycle). Concluzia centrală: **harness-ul (regulil
+- **[Why I'm Buying UNWANTED Land (And You Should Too) | Cody Sanchez](2026-06-27_cody-sanchez-unwanted-land.md)**
+  Cody Sanchez cumpara 10 acri in West Texas pentru sub $10,000 in mai putin de o saptamana — ca experiment sa vada daca visul american e inca
+- **[Discipline Changes Everything | Novak Djokovic](2026-06-27_djokovic-discipline-changes-everything.md)**  `@growth @health`
+  Djokovic vorbeste despre transformarea sa prin disciplina, nutritie si mentalitate. Punctul central: limitele sunt constructe mentale, nu re
 - **[Google's New Release Just Fixed AI Systems (Open Knowledge Format)](2026-06-27_google-open-knowledge-format.md)**  `@work @growth`
   Un video prezintă **Open Knowledge Format (OKF)** — un format *propus* pentru organizarea knowledge base-urilor astfel încât agenții AI să n
 - **[Billionaire's WARNING: I'm SELLING. The Crash Is Already Here! — Jeremy Grantham](2026-06-27_jeremy-grantham-ai-bubble-warning.md)**  `@growth @work #youtube #to-summarize #investitii #bubble #AI #sanatate #economie`
-  *Notă: Sumarizarea va fi adăugată de Echo.*
+  Jeremy Grantham — 87 ani, 60 ani experiență, 165 miliarde $ gestionați — avertizează că suntem în cea mai mare bulă investițională din istor
+- **[Watch me launch a million dollar startup with AI (live)](2026-06-29_launch-million-dollar-startup-ai.md)**  `@work @growth #antreprenoriat #ai-marketing #validare #startup`
+  Un playbook de 9 prompts copy-paste care duce de la idee la landing page live cu reclame Meta, în sub 30 de minute. Cheia: "vibe marketing" 
+- **[Anti-Aging Expert: This Reverses Gray Hairs, Restores Your Youth & Boosts Your Energy!](2026-07-04_anti-aging-mitochondria-martin-picard.md)**  `@health @growth`
+  Dr. Martin Picard explică de ce mitochondriile — nu genele — determina cat de repede imbatranesti. Secretul anti-aging nu e o suplimentare s
+- **[Hiking Food: 250g Protein Secret for Endurance](2026-07-04_hiking-food-250g-protein-endurance.md)**  `@health @growth`
+  Un hiker cu 20.000 de mile pe trasee explică sistemul lui de nutriție optimizat pentru endurance: proteina ridicată (1.3-1.5g/kg corp), grăs
+- **[Multi-Millionaire: Cele mai bune side hustles pentru 10x Income](2026-07-04_multi-millionaire-10x-income-side-hustles.md)**  `@growth`
+  Chris Koerner explică cum pornești o afacere cu $1k-$5k și ce principii l-au dus la succes cu 35+ proprietăți RV și multiple business-uri. E
+- **[Fine-Tune the biggest open-source models (even with a bad PC)](2026-07-08_fine-tune-modele-mari-kimi-k27.md)**  `@work @growth`
+  Tutorial complet despre cum se fine-tunează modele AI masive (ex: Kimi K2.7 — 1 trilion parametri) pe date proprii, fără hardware de sute de
+- **[I Cut My OpenCode Token Usage by 96% - Here's How](2026-07-10_opencode-token-usage-96-percent.md)**  `@work @growth`
+  Autorul folosește un proxy man-in-the-middle pentru a vedea exact ce trimite OpenCode (agent de coding AI) către LLM la un simplu "hello" — 
 - **[thinking-on-paper](thinking-on-paper.md)**  `@growth`
   Metoda "Thinking on Paper" — 3 principii: **Make it Wrong** (scrie repede, fără perfecționism), **Make it Shorter** (doar keywords), **Make 

src/fast_commands.py

@@ -787,6 +787,11 @@ def cmd_audio(args: list[str]) -> str:
     if len(text) > _MAX_TTS_CHARS:
         text = text[:_MAX_TTS_CHARS] + "..."
 
+    # Normalizare RO pentru TTS (numere, monedă, unități, abrevieri) —
+    # aceeași expandare ca voice mode live, fără trunchierea la 200 cuvinte
+    from src.voice.normalize import expand_for_tts
+    text = expand_for_tts(text)
+
     # Apel TTS (import direct din tools/tts.py)
     result = _tts_synthesize(text, voice)
     if result.get("ok"):

src/main.py

@@ -83,27 +83,6 @@ def main():
     scheduler = Scheduler(send_callback=_send_to_channel, config=config)
     client.scheduler = scheduler  # type: ignore[attr-defined]
 
-    # Newsletter Cercetași checker (optional)
-    newsletter_config = config.get("newsletter_cercetasi", {})
-    if newsletter_config.get("enabled"):
-        from src.newsletter_cercetasi import check_and_send as check_newsletter
-        from apscheduler.triggers.cron import CronTrigger as _CronTrigger
-
-        async def _newsletter_tick() -> None:
-            try:
-                await check_newsletter(config, _send_to_channel)
-            except Exception as exc:
-                logger.error("Newsletter checker failed: %s", exc)
-
-        nl_cron = newsletter_config.get("cron", "0 9 * * *")
-        scheduler._scheduler.add_job(
-            _newsletter_tick,
-            trigger=_CronTrigger.from_crontab(nl_cron),
-            id="__newsletter_cercetasi__",
-            max_instances=1,
-        )
-        logger.info("Newsletter Cercetasi checker registered (cron: %s)", nl_cron)
-
     # Telegram bot (optional — only if telegram_token exists)
     telegram_token = get_secret("telegram_token")
     telegram_app = None

src/newsletter_cercetasi.py

@@ -1,155 +0,0 @@
-"""Newsletter Cercetași checker — detects new editions and sends WhatsApp summaries."""
-
-import asyncio
-import json
-import logging
-import subprocess
-from datetime import datetime, timezone
-from pathlib import Path
-from typing import Awaitable, Callable
-
-import httpx
-
-from src.claude_session import CLAUDE_BIN, PROJECT_ROOT, _safe_env, build_system_prompt
-
-log = logging.getLogger("echo-core.newsletter-cercetasi")
-
-NEWSLETTER_BASE_URL = "https://cercetaiis-newsletter.beehiiv.com/p/newsletter-{n}-din-{year}"
-STATE_FILE = PROJECT_ROOT / "cron" / "newsletter-cercetasi-state.json"
-KB_PROMPT_FILE = (
-    PROJECT_ROOT / "memory" / "kb" / "projects" / "grup-sprijin" / "prompt-newsletter-cercetasi.md"
-)
-CLAUDE_TIMEOUT = 300
-
-
-def _read_state() -> dict:
-    try:
-        return json.loads(STATE_FILE.read_text())
-    except (FileNotFoundError, json.JSONDecodeError):
-        return {"last_sent": 0, "year": datetime.now(timezone.utc).year}
-
-
-def _write_state(state: dict) -> None:
-    STATE_FILE.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
-    STATE_FILE.write_text(json.dumps(state, indent=2, ensure_ascii=False) + "\n")
-
-
-async def _newsletter_exists(n: int, year: int) -> bool:
-    """Return True if newsletter #{n}/{year} exists (HTTP 200, no redirect to 404 page).
-
-    Beehiiv redirects non-existent newsletters: /p/newsletter-N-din-YEAR → /?404=... (302)
-    A real newsletter returns 200 directly without redirect.
-    """
-    url = NEWSLETTER_BASE_URL.format(n=n, year=year)
-    try:
-        async with httpx.AsyncClient(follow_redirects=False) as client:
-            resp = await client.get(url, timeout=10)
-            return resp.status_code == 200
-    except Exception as e:
-        log.debug("Newsletter #%d/%d check failed: %s", n, year, e)
-        return False
-
-
-def _generate_summary(n: int, year: int) -> str | None:
-    """Run Claude CLI to generate summary for newsletter #{n}/{year}. Returns text or None."""
-    url = NEWSLETTER_BASE_URL.format(n=n, year=year)
-
-    try:
-        kb_prompt = KB_PROMPT_FILE.read_text()
-    except FileNotFoundError:
-        log.error("KB prompt file not found: %s", KB_PROMPT_FILE)
-        return None
-
-    prompt = (
-        f"Newsletter-ul Cercetașilor #{n}/{year} este disponibil la: {url}\n\n"
-        f"Urmează instrucțiunile de mai jos pentru a genera rezumatul:\n\n"
-        f"{kb_prompt}"
-    )
-
-    cmd = [
-        CLAUDE_BIN, "-p", prompt,
-        "--model", "sonnet",
-        "--output-format", "json",
-        "--allowedTools", "WebFetch",
-    ]
-
-    try:
-        system_prompt = build_system_prompt()
-        cmd += ["--system-prompt", system_prompt]
-    except FileNotFoundError:
-        pass
-
-    try:
-        proc = subprocess.run(
-            cmd,
-            capture_output=True,
-            text=True,
-            timeout=CLAUDE_TIMEOUT,
-            env=_safe_env(),
-            cwd=PROJECT_ROOT,
-        )
-        if proc.returncode != 0:
-            log.error("Claude CLI error (exit %d): %s", proc.returncode, proc.stderr[:300])
-            return None
-        data = json.loads(proc.stdout)
-        return data.get("result", "").strip() or None
-    except subprocess.TimeoutExpired:
-        log.error("Claude CLI timed out for newsletter #%d", n)
-        return None
-    except (json.JSONDecodeError, Exception) as e:
-        log.error("Failed to generate newsletter summary: %s", e)
-        return None
-
-
-
-async def check_and_send(config, send_callback) -> None:
-    """Check for new newsletter; if found, generate summary and send via callback."""
-    state = _read_state()
-    current_year = datetime.now(timezone.utc).year
-
-    # New year → reset counter
-    if state.get("year", current_year) != current_year:
-        log.info("New year detected (%d → %d), resetting newsletter counter", state["year"], current_year)
-        state = {"last_sent": 0, "year": current_year}
-
-    next_n = state["last_sent"] + 1
-    log.info("Checking for Cercetasi newsletter #%d/%d...", next_n, current_year)
-
-    if not await _newsletter_exists(next_n, current_year):
-        log.info("Newsletter #%d/%d not yet available", next_n, current_year)
-        return
-
-    log.info("Newsletter #%d/%d found! Generating summary...", next_n, current_year)
-
-    summary = await asyncio.to_thread(_generate_summary, next_n, current_year)
-    if not summary:
-        log.error("Failed to generate summary for newsletter #%d/%d", next_n, current_year)
-        return
-
-    channel = config.get("newsletter_cercetasi.channel", "echo-core")
-    sent = False
-    try:
-        await send_callback(channel, summary)
-        sent = True
-        log.info("Newsletter #%d/%d summary sent to channel '%s'", next_n, current_year, channel)
-    except Exception as e:
-        log.error("Send failed for newsletter #%d/%d — will retry next check: %s", next_n, current_year, e)
-
-    # Trimite și pe WhatsApp dacă e configurat
-    owner = config.get("whatsapp.owner", "")
-    if owner and sent:
-        owner_jid = f"{owner}@s.whatsapp.net"
-        bridge_url = config.get("whatsapp.bridge_url", "http://127.0.0.1:8098")
-        try:
-            async with httpx.AsyncClient() as client:
-                for chunk in [summary[i:i+4096] for i in range(0, len(summary), 4096)]:
-                    await client.post(f"{bridge_url}/send", json={"to": owner_jid, "text": chunk}, timeout=15)
-            log.info("Newsletter #%d/%d summary sent to WhatsApp", next_n, current_year)
-        except Exception as e:
-            log.error("WhatsApp send failed for newsletter #%d/%d: %s", next_n, current_year, e)
-
-    if sent:
-        state["last_sent"] = next_n
-        state["year"] = current_year
-        state["last_sent_at"] = datetime.now(timezone.utc).isoformat()
-        _write_state(state)

src/voice/normalize.py

@@ -201,8 +201,12 @@ _CURRENCY_SUB = {
 }
 
 _CURRENCY_PATTERNS = [
-    # RON suffix (case-insensitive: RON, ron, lei)
-    (re.compile(r'(?<!\w)(\d+(?:\.\d+)?)\s+(?:RON|lei)\b', re.IGNORECASE), 'RON'),
+    # RON suffix (case-insensitive: RON, ron, lei). Accepts either a
+    # dot-decimal fraction ("12.50 lei") or, since Romanian accounting
+    # format uses comma for decimals ("53.600,00 lei" — the dot-thousands
+    # group is already collapsed by normalize_thousands upstream), a
+    # comma-decimal fraction in its own capture group.
+    (re.compile(r'(?<!\w)(\d+(?:\.\d+)?)(?:,(\d{1,2}))?\s+(?:RON|lei)\b', re.IGNORECASE), 'RON'),
     # Prefix currencies
     (re.compile(r'\$(\d+(?:\.\d+)?)'), 'USD'),
     (re.compile(r'€(\d+(?:\.\d+)?)'), 'EUR'),
@@ -222,25 +226,28 @@ def _format_currency_unit(n: int, singular: str, plural: str) -> str:
     return f"{word} {plural}"
 
 
-def _format_currency(amount: str, code: str) -> str:
+def _format_currency(amount: str, code: str, comma_frac: str | None = None) -> str:
     main_sg, main_pl = _CURRENCY_MAIN[code]
-    if '.' in amount:
+    if comma_frac is not None:
+        whole_s, frac_s = amount, comma_frac
+    elif '.' in amount:
         whole_s, frac_s = amount.split('.', 1)
-        # Normalize fractional part to 2 digits so "12.5 RON" reads as
-        # 50 bani, not 5 bani.
-        if len(frac_s) == 1:
-            frac_s = frac_s + '0'
-        elif len(frac_s) > 2:
-            frac_s = frac_s[:2]
-        whole = int(whole_s)
-        frac = int(frac_s)
-        whole_part = _format_currency_unit(whole, main_sg, main_pl)
-        if frac == 0:
-            return whole_part
-        sub_sg, sub_pl = _CURRENCY_SUB[code]
-        frac_part = _format_currency_unit(frac, sub_sg, sub_pl)
-        return f"{whole_part} și {frac_part}"
-    return _format_currency_unit(int(amount), main_sg, main_pl)
+    else:
+        return _format_currency_unit(int(amount), main_sg, main_pl)
+    # Normalize fractional part to 2 digits so "12.5 RON" reads as
+    # 50 bani, not 5 bani.
+    if len(frac_s) == 1:
+        frac_s = frac_s + '0'
+    elif len(frac_s) > 2:
+        frac_s = frac_s[:2]
+    whole = int(whole_s)
+    frac = int(frac_s)
+    whole_part = _format_currency_unit(whole, main_sg, main_pl)
+    if frac == 0:
+        return whole_part
+    sub_sg, sub_pl = _CURRENCY_SUB[code]
+    frac_part = _format_currency_unit(frac, sub_sg, sub_pl)
+    return f"{whole_part} și {frac_part}"
 
 
 def expand_currency(text: str) -> str:
@@ -251,7 +258,10 @@ def expand_currency(text: str) -> str:
     bani / cenți / pence).
     """
     for pattern, code in _CURRENCY_PATTERNS:
-        text = pattern.sub(lambda m, c=code: _format_currency(m.group(1), c), text)
+        def _sub(m, c=code):
+            comma_frac = m.group(2) if m.re.groups >= 2 else None
+            return _format_currency(m.group(1), c, comma_frac)
+        text = pattern.sub(_sub, text)
     return text
 
 
@@ -296,12 +306,13 @@ _MAX_WORDS = 200
 _TRUNCATE_SUFFIX = "Restul l-am scris în chat."
 
 
-def normalize_for_tts(text: str) -> str:
-    """Apply the full normalization pipeline and truncate to 200 words.
+def expand_for_tts(text: str) -> str:
+    """Apply the full normalization pipeline (markdown strip, abbreviations,
+    numbers, currency, units, symbols) WITHOUT the 200-word truncation.
 
-    If the text exceeds 200 words, the first 200 are kept and the suffix
-    "Restul l-am scris în chat." is appended so the listener knows the
-    response continues in the text channel mirror.
+    Use this for one-shot TTS generation (e.g. /audio command) where the
+    "Restul l-am scris în chat." suffix from normalize_for_tts() would be
+    misleading (no live chat mirror exists for that flow).
     """
     text = strip_markdown(text)
     text = sanitize_punctuation(text)
@@ -312,6 +323,17 @@ def normalize_for_tts(text: str) -> str:
     text = expand_units(text)
     text = expand_numbers_ro(text)
     text = expand_symbols(text)
+    return text.strip()
+
+
+def normalize_for_tts(text: str) -> str:
+    """Apply the full normalization pipeline and truncate to 200 words.
+
+    If the text exceeds 200 words, the first 200 are kept and the suffix
+    "Restul l-am scris în chat." is appended so the listener knows the
+    response continues in the text channel mirror.
+    """
+    text = expand_for_tts(text)
     words = text.split()
     if len(words) > _MAX_WORDS:
         text = ' '.join(words[:_MAX_WORDS]) + f" {_TRUNCATE_SUFFIX}"

src/voice/pipeline.py

@@ -49,6 +49,14 @@ VAD_WINDOW_BYTES = PACKET_BYTES * (VAD_WINDOW_MS // PACKET_MS)
 VAD_THRESHOLD = 0.5
 SILENCE_FLUSH_MS = 800
 NO_SPEECH_DROP_THRESHOLD = 0.6
+# Hallucination rejection (no re-decode). faster-whisper's default temperature
+# is a fallback ladder [0.0..1.0]; on unclear audio it re-decodes the segment up
+# to 6x, which is what produced the 16-24s outliers in voice_stt_log.jsonl
+# against a >7s conversational-abort budget. We pin temperature=0.0 (no fallback)
+# and instead REJECT low-quality segments using the avg_logprob / compression_ratio
+# that faster-whisper already computes per segment — zero extra latency.
+AVG_LOGPROB_DROP_THRESHOLD = -1.0      # drop seg if avg_logprob below this
+COMPRESSION_RATIO_DROP_THRESHOLD = 2.4  # drop seg if gzip ratio above this (repetition/garbage)
 
 PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parent.parent.parent
 LOGS_DIR = PROJECT_ROOT / "logs"
@@ -83,19 +91,28 @@ _silero_lock = threading.Lock()
 
 
 def _get_whisper_model() -> Any:
-    """Lazy-load faster-whisper ``small`` int8 with the spike-validated
-    ``cpu_threads=4`` (see ``tasks/voice-bench-results.md``)."""
+    """Lazy-load faster-whisper int8 with the spike-validated ``cpu_threads=4``
+    (see ``tasks/voice-bench-results.md``).
+
+    Model is configurable via ``voice.stt_model`` (default ``"small"``). It may be
+    a faster-whisper model name or a path to a local CT2 dir — e.g. the Romanian
+    Common-Voice finetune that halved WER and fixed number transcription in the
+    D1 spike (``tools/voice_stt_spike.py``). Custom paths still load with
+    ``local_files_only=True`` since they live on disk."""
     global _whisper_model
     if _whisper_model is not None:
         return _whisper_model
     with _whisper_lock:
         if _whisper_model is not None:
             return _whisper_model
+        from src.config import Config
+        model_id = Config().get("voice.stt_model", "small") or "small"
         from faster_whisper import WhisperModel
         _whisper_model = WhisperModel(
-            "small", device="cpu", compute_type="int8", cpu_threads=4,
+            model_id, device="cpu", compute_type="int8", cpu_threads=4,
             local_files_only=True,
         )
+        log.info("STT model loaded: %s", model_id)
         return _whisper_model
 
 
@@ -145,6 +162,38 @@ def _pcm48_stereo_to_16_mono(pcm: bytes) -> np.ndarray:
     return np.ascontiguousarray(mono16, dtype=np.float32)
 
 
+def _filter_segments(segments: Any) -> tuple[list[str], float]:
+    """Keep transcribable segments, drop silence and hallucinations.
+
+    Pure + side-effect free (no model, no I/O) so the rejection thresholds are
+    unit-testable with fake segment objects. A segment is dropped when:
+      - ``no_speech_prob`` is high (silence/non-speech), OR
+      - ``avg_logprob`` is below ``AVG_LOGPROB_DROP_THRESHOLD`` (decoder unsure), OR
+      - ``compression_ratio`` exceeds ``COMPRESSION_RATIO_DROP_THRESHOLD`` (looped/garbage).
+    The avg_logprob/compression checks replace faster-whisper's temperature-fallback
+    re-decode (the source of the 16-24s latency outliers) with zero-cost rejection.
+    Returns ``(kept_text_parts, worst_no_speech_prob)``.
+    """
+    text_parts: list[str] = []
+    worst_no_speech = 0.0
+    for seg in segments:
+        no_sp = float(getattr(seg, "no_speech_prob", 0.0) or 0.0)
+        if no_sp > worst_no_speech:
+            worst_no_speech = no_sp
+        if no_sp > NO_SPEECH_DROP_THRESHOLD:
+            continue
+        avg_lp = getattr(seg, "avg_logprob", None)
+        if avg_lp is not None and float(avg_lp) < AVG_LOGPROB_DROP_THRESHOLD:
+            continue
+        comp = getattr(seg, "compression_ratio", None)
+        if comp is not None and float(comp) > COMPRESSION_RATIO_DROP_THRESHOLD:
+            continue
+        seg_text = (getattr(seg, "text", "") or "").strip()
+        if seg_text:
+            text_parts.append(seg_text)
+    return text_parts, worst_no_speech
+
+
 # ---------- VoiceSession ----------
 
 class VoiceSession:
@@ -679,6 +728,7 @@ class EchoVoiceSink(AudioSink):
             model = _get_whisper_model()
             segments, _info = model.transcribe(
                 mono16, language="ro", beam_size=5,
+                temperature=0.0,  # no fallback ladder — reject bad segments instead (see thresholds above)
                 initial_prompt=(
                     "Conversatie in romana cu asistentul Eco (Echo Core). "
                     "Marius i se adreseaza cu 'Salut, Eco', 'Eco' sau 'Echo Core' "
@@ -689,20 +739,10 @@ class EchoVoiceSink(AudioSink):
                     "F1, F2, F3, F4, F5. Exemple: vorbeste cu vocea M5, voce F3, "
                     "treci pe vocea F1."
                 ),
-                hotwords="Eco Echo Core Marius Bianca",
+                hotwords="Eco Echo Core Marius Bianca Bitcoin",
                 condition_on_previous_text=False,
             )
-            text_parts: list[str] = []
-            worst_no_speech = 0.0
-            for seg in segments:
-                no_sp = float(getattr(seg, "no_speech_prob", 0.0) or 0.0)
-                if no_sp > worst_no_speech:
-                    worst_no_speech = no_sp
-                if no_sp > NO_SPEECH_DROP_THRESHOLD:
-                    continue
-                seg_text = (getattr(seg, "text", "") or "").strip()
-                if seg_text:
-                    text_parts.append(seg_text)
+            text_parts, worst_no_speech = _filter_segments(segments)
             if not text_parts:
                 return
             text = " ".join(text_parts).strip()

tasks/lessons.md

@@ -51,3 +51,17 @@ Lecții capturate din corectările lui Marius. Citește acest fișier la începu
 **Greșeala:** Am editat index.json direct, cu o schemă diferită față de ce produce update_notes_index.py.
 **Regula:** Niciodată nu scriei manual în `memory/kb/index.json`. Fluxul corect: (1) creezi fișierul `.md` în `memory/kb/<categorie>/`, (2) rulezi `python3 tools/update_notes_index.py`. Dacă ai nevoie să salvezi o notiță din Facebook/video, folosești `scripts/transcribe_video.sh <URL> <lang> --save-kb` care face totul corect.
 **Când se aplică:** Orice salvare de notiță în KB (Facebook, YouTube, coaching, insights, orice). Dacă ești tentat să `json.dump` în index.json — stop, rulează scriptul.
+
+## Verifică că modelul/tool-ul numit chiar are capabilitatea ÎNAINTE de a planifica în jurul lui
+**Data:** 2026-06-27
+**Context:** Marius a cerut să folosesc `gemma4:31b-cloud` (Ollama) pentru decodare audio ca alternativă la Whisper. Am verificat pe pagina oficială Ollama: variantele cloud (31b) suportă doar Text+Image — audio există DOAR pe E2B/E4B (edge, local), iar acela e stricat de o regresie upstream deschisă (issue #16584). Premisa cererii era infezabilă.
+**Greșeala (evitată):** Dacă planificam direct integrarea fără să verific pagina modelului, scriam cod de cablare Ollama audio care n-ar fi funcționat niciodată. Search-ul generic spunea „Gemma 4 are audio" — adevărat la nivel de familie, fals pentru modelul cloud specific cerut.
+**Regula:** Când userul numește un model/serviciu specific pentru o capabilitate (audio, vision, tool-use, context lung), verifică pagina/docs ACELUI model exact înainte de a planifica. Capabilitățile diferă per variantă (cloud vs edge, sizes). Fetch pagina oficială, nu te baza pe search agregat la nivel de familie.
+**Când se aplică:** Orice task care pornește de la „folosește modelul X pentru Y". Confirmă X→Y pe sursa primară înainte de plan mode.
+
+## Corecția post-STT de text e cosmetică dacă consumatorul e un LLM — fixează la sursă (model), nu cu dicționar
+**Data:** 2026-06-27
+**Context:** Plan inițial pentru curățarea transcrierii Whisper avea 4 piese, inclusiv dicționar de restaurare diacritice + canonicalizare wake-word. Două review-uri independente (/autoplan CEO+Eng) au arătat: textul transcris merge la Claude, care citește română fără diacritice perfect; NU există wake-word gate în cod (`on_segment_done` dispatch necondiționat); singurul consumator precis (`detect_voice_change`) e deja fuzz-hardenat. Un spike a confirmat că modelul RO-finetuned (`mikr/whisper-small-ro-cv11`) înjumătățește WER (24%→10%) și fixează numerele la SURSĂ, +0.33s latență.
+**Greșeala (evitată):** Construirea unui strat de corecție hand-curat (întreținere perpetuă, risc de regresie pe cuvinte ambigue) când fix-ul real era un model finetuned cu același cost de inferență.
+**Regula:** Înainte de a peticit output-ul unui model ML cu post-procesare rule-based, întreabă: (1) cine e CONSUMATORUL textului? (un LLM tolerează erori; un parser regex nu); (2) există un model finetuned care fixează la sursă cu același cost? Spike-uiește modelul ÎNAINTE de a scrie straturi de corecție. Verifică unde merge output-ul prin cod, nu presupune un gate care „pare" că există.
+**Când se aplică:** Orice îmbunătățire de calitate STT/OCR/ML output. Tool de spike: `tools/voice_stt_spike.py`.

tasks/voice-stt-quality.md

@@ -0,0 +1,61 @@
+# Voice STT Quality — îmbunătățiri Whisper
+
+Branch: `voice/stt-quality`. Origine: cererea de a folosi Gemma 4 cloud pentru audio
+(infezabil — `gemma4:31b-cloud` n-are audio, E4B e stricat upstream, fără host de deploy).
+Pivot la îmbunătățirea Whisper, validat prin `/autoplan` (CEO + Eng review).
+
+## Ce s-a livrat
+
+### 1. Gate rejection halucinații (cost zero latență) — `src/voice/pipeline.py`
+- `model.transcribe(..., temperature=0.0)` — **dezactivează scara de fallback** a faster-whisper.
+  Codul vechi nu pasa `temperature`, deci folosea implicit `[0.0..1.0]` (6 pași) care re-decoda
+  segmentul pe audio prost → exact sursa latențelor de 24.4s / 16.7s din `voice_stt_log.jsonl`.
+- `_filter_segments()` — funcție pură nouă care dropează segmentele cu `no_speech_prob` mare,
+  `avg_logprob < -1.0` (decoder nesigur) sau `compression_ratio > 2.4` (buclă/gunoi). Zero
+  re-decodare. Prinde „Care pune o zana judiciul tugea" / „Acest lucru a fost foarte mult".
+- `hotwords += Bitcoin`. `initial_prompt` neatins (evită taxa de latență pe fiecare enunț).
+- Teste: `tests/test_voice_pipeline_filter.py` (8 cazuri).
+
+### 2. Unealtă de mining — `tools/voice_stt_mine.py`
+- CLI read-only peste `voice_stt_log.jsonl`: frecvențe token, tokeni rari (candidați
+  hotwords/corecții), candidați diacritice lipsă, rânduri suspecte de halucinație.
+- Tolerează rânduri fără `text_corrected` (citește `text`). Teste: `tests/test_voice_stt_mine.py` (13).
+
+### 3. Spike model RO-finetuned (D1) — `tools/voice_stt_spike.py`
+Compară modele faster-whisper pe audio RO sintetizat (Supertonic) cu ground-truth diacritizat.
+
+**Rezultat (threads=4, beam=5):**
+
+| Model | p50 | p95 | WER | Diacritice |
+|-------|-----|-----|-----|-----------|
+| `small` (baseline) | 2.59s | 3.04s | 24.2% | 12/20 |
+| **`mikr/whisper-small-ro-cv11`** (CT2 int8) | 2.92s | 3.25s | **10.5%** | **17/20** |
+
+- WER se înjumătățește; diacritice 60%→85%; numere PERFECTE (baseline: „120 si 3 delei"
+  → finetuned: „o sută douăzeci și trei de lei"). Cost: +0.33s p50 (în bugetul 1.5-3s).
+- Modelul CT2: `~/.cache/echo-ct2/whisper-small-ro-cv11-int8` (234M int8).
+
+### 4. Model STT configurabil — `src/voice/pipeline.py::_get_whisper_model`
+- Citește `voice.stt_model` din config (default `"small"`). Adopția finetuned = flip config,
+  nu cod. **Default rămâne `small`** până la decizia de adopție.
+
+## Cum adopți modelul finetuned (când decizi)
+```bash
+# config.json → "voice": { ..., "stt_model": "/home/moltbot/.cache/echo-ct2/whisper-small-ro-cv11-int8" }
+systemctl --user restart echo-core   # reload model
+```
+Re-rulează spike-ul oricând: `python3 tools/voice_stt_spike.py --models "small,<path>" --threads 4`
+
+## Decizii autoplan respinse (din review)
+- ❌ `temperature=[0.0..0.6]` fallback → regresie latență pe worst-case. Înlocuit cu rejection.
+- ❌ `canonicalize_wakeword` → **nu există wake gate** în cod (verificat); ar fi spart `detect_voice_change`.
+- ❌ Dicționar diacritice pe calea Claude → Claude citește română stâlcită OK; finetuned-ul rezolvă la sursă.
+- ⏸ `correct_vocab` / `src/voice/stt_correct.py` → deferate (21 mostre = anecdotă; mining adună întâi date).
+
+## Note de mediu
+- `transformers 5.12.1` instalat în `.venv` pentru conversia CT2 (one-time). A downgradat
+  `tokenizers` 0.23.1→0.22.2 (faster-whisper încă OK, pin `<1` respectat). Se poate `pip uninstall
+  transformers` dacă nu mai e nevoie de conversii.
+- **Pre-existent, neatins de mine:** `tools/tts.py` modificat necommis sparge 2 teste din
+  `test_voice_normalize.py` (truncare 200 cuvinte). Confirmat: cu `tts.py` committed, testele trec.
+```

tests/test_voice_normalize.py

@@ -78,6 +78,28 @@ def test_expand_currency(text, expected):
     assert expand_currency(text) == expected
 
 
+# ============================================================
+# Currency — Romanian accounting format (comma decimal, dot
+# thousands already collapsed upstream by normalize_thousands)
+# ============================================================
+@pytest.mark.parametrize("text,expected", [
+    ("53600,00 lei", "cincizeci și trei de mii șase sute de lei"),
+    ("17600,50 lei", "șaptesprezece mii șase sute de lei și cincizeci de bani"),
+    ("100,00 lei", "o sută de lei"),
+    ("17600,05 lei", "șaptesprezece mii șase sute de lei și cinci bani"),
+])
+def test_expand_currency_comma_decimal(text, expected):
+    assert expand_currency(text) == expected
+
+
+@pytest.mark.parametrize("text,expected", [
+    ("53.600,00 lei", "cincizeci și trei de mii șase sute de lei"),
+    ("17.600,50 lei", "șaptesprezece mii șase sute de lei și cincizeci de bani"),
+])
+def test_normalize_for_tts_currency_ro_accounting_format(text, expected):
+    assert normalize_for_tts(text) == expected
+
+
 # ============================================================
 # Symbols (4)
 # ============================================================

tests/test_voice_pipeline_filter.py

@@ -0,0 +1,85 @@
+"""Tests for src/voice/pipeline.py::_filter_segments — STT hallucination gate.
+
+The gate replaces faster-whisper's temperature-fallback re-decode (the source of
+16-24s latency outliers) with zero-cost segment rejection on no_speech_prob,
+avg_logprob, and compression_ratio.
+"""
+import sys
+from dataclasses import dataclass
+from pathlib import Path
+from typing import Optional
+
+sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parent.parent))
+
+from src.voice.pipeline import (  # noqa: E402
+    AVG_LOGPROB_DROP_THRESHOLD,
+    COMPRESSION_RATIO_DROP_THRESHOLD,
+    NO_SPEECH_DROP_THRESHOLD,
+    _filter_segments,
+)
+
+
+@dataclass
+class FakeSeg:
+    text: str = ""
+    no_speech_prob: float = 0.0
+    avg_logprob: Optional[float] = 0.0
+    compression_ratio: Optional[float] = 1.0
+
+
+def test_keeps_clean_segment():
+    parts, worst = _filter_segments([FakeSeg(text="salut eco", avg_logprob=-0.3, compression_ratio=1.5)])
+    assert parts == ["salut eco"]
+    assert worst == 0.0
+
+
+def test_drops_high_no_speech():
+    seg = FakeSeg(text="hmm", no_speech_prob=NO_SPEECH_DROP_THRESHOLD + 0.1)
+    parts, worst = _filter_segments([seg])
+    assert parts == []
+    assert worst == NO_SPEECH_DROP_THRESHOLD + 0.1  # still tracked for logging
+
+
+def test_drops_low_avg_logprob_hallucination():
+    # "Care pune o zana judiciul tugea" style: decoder unsure
+    seg = FakeSeg(text="zana judiciul tugea", avg_logprob=AVG_LOGPROB_DROP_THRESHOLD - 0.5)
+    parts, _ = _filter_segments([seg])
+    assert parts == []
+
+
+def test_drops_high_compression_ratio_loop():
+    seg = FakeSeg(text="da da da da da", compression_ratio=COMPRESSION_RATIO_DROP_THRESHOLD + 1.0)
+    parts, _ = _filter_segments([seg])
+    assert parts == []
+
+
+def test_keeps_when_metrics_missing():
+    # Older/edge segments may not expose avg_logprob/compression_ratio
+    seg = FakeSeg(text="ok", avg_logprob=None, compression_ratio=None)
+    parts, _ = _filter_segments([seg])
+    assert parts == ["ok"]
+
+
+def test_drops_empty_text():
+    parts, _ = _filter_segments([FakeSeg(text="   ", avg_logprob=-0.2)])
+    assert parts == []
+
+
+def test_worst_no_speech_is_max_across_segments():
+    segs = [
+        FakeSeg(text="a", no_speech_prob=0.1, avg_logprob=-0.2),
+        FakeSeg(text="b", no_speech_prob=0.4, avg_logprob=-0.2),
+    ]
+    parts, worst = _filter_segments(segs)
+    assert parts == ["a", "b"]
+    assert worst == 0.4
+
+
+def test_mixed_keep_and_drop():
+    segs = [
+        FakeSeg(text="bun venit", avg_logprob=-0.3),
+        FakeSeg(text="garbage", avg_logprob=-3.0),       # dropped: low logprob
+        FakeSeg(text="la revedere", avg_logprob=-0.5),
+    ]
+    parts, _ = _filter_segments(segs)
+    assert parts == ["bun venit", "la revedere"]

tests/test_voice_stt_mine.py

@@ -0,0 +1,100 @@
+"""Tests for tools/voice_stt_mine.py — STT log mining helpers.
+
+Pure-function coverage: tokenize, token_frequency, rare_tokens,
+missing_diacritic_candidates, suspect_rows, row_text (back-compat with rows
+that predate the text_corrected field).
+"""
+import sys
+from pathlib import Path
+
+import pytest
+
+sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parent.parent))
+
+from tools.voice_stt_mine import (  # noqa: E402
+    missing_diacritic_candidates,
+    rare_tokens,
+    row_text,
+    suspect_rows,
+    token_frequency,
+    tokenize,
+)
+
+
+def test_tokenize_lowercases_and_drops_punct():
+    assert tokenize("Salut, Eco!") == ["salut", "eco"]
+
+
+def test_tokenize_keeps_diacritics():
+    assert tokenize("ședință și prețul") == ["ședință", "și", "prețul"]
+
+
+def test_tokenize_drops_digits():
+    # M3, numbers etc. are not alphabetic word tokens
+    assert tokenize("M3 are 120 lei") == ["m", "are", "lei"]
+
+
+def test_tokenize_empty_and_none():
+    assert tokenize("") == []
+    assert tokenize(None) == []
+
+
+def test_row_text_prefers_raw_text_field():
+    # Mining always wants raw STT output (the `text` field), even once
+    # newer rows add `text_corrected`.
+    assert row_text({"text": "cat", "text_corrected": "cât"}) == "cat"
+
+
+def test_row_text_missing_field():
+    assert row_text({}) == ""
+
+
+def test_token_frequency_counts_across_rows():
+    rows = [{"text": "eco eco"}, {"text": "Eco salut"}]
+    freq = token_frequency(rows)
+    assert freq["eco"] == 3
+    assert freq["salut"] == 1
+
+
+def test_rare_tokens_returns_singletons_sorted():
+    rows = [{"text": "eco eco salut bitcoin"}]
+    rare = rare_tokens(token_frequency(rows))
+    assert rare == ["bitcoin", "salut"]  # eco appears twice -> excluded
+    assert "eco" not in rare
+
+
+def test_missing_diacritic_candidates_flags_ascii_words():
+    rows = [{"text": "pretul este mare"}, {"text": "ședință corectă"}]
+    cands = missing_diacritic_candidates(token_frequency(rows), min_len=4)
+    assert "pretul" in cands
+    assert "mare" in cands
+    # words carrying diacritics are NOT restore candidates
+    assert "ședință" not in cands
+    assert "corectă" not in cands
+
+
+def test_missing_diacritic_respects_min_len():
+    rows = [{"text": "cat de bun"}]
+    cands = missing_diacritic_candidates(token_frequency(rows), min_len=4)
+    assert "cat" not in cands  # len 3 < 4
+    assert "bun" not in cands
+
+
+def test_suspect_rows_flags_high_latency():
+    rows = [
+        {"text": "ok", "stt_latency_s": 2.0, "no_speech_prob": 0.0},
+        {"text": "M3.", "stt_latency_s": 24.4, "no_speech_prob": 0.58},
+    ]
+    suspects = suspect_rows(rows)
+    assert len(suspects) == 1
+    assert suspects[0]["text"] == "M3."
+
+
+def test_suspect_rows_flags_borderline_no_speech():
+    rows = [{"text": "x", "stt_latency_s": 1.0, "no_speech_prob": 0.55}]
+    assert len(suspect_rows(rows)) == 1
+
+
+def test_suspect_rows_tolerates_missing_fields():
+    # rows without latency/no_speech must not crash
+    assert suspect_rows([{"text": "x"}]) == []

tools/anaf-monitor/hashes.json

@@ -1,14 +1,14 @@
 {
-  "D100": "27cf97a4d10c8529669d95b2d96ca3c9b41f7e4e50091dce19cf8af117f0ac4a",
+  "D100": "db8fc40765fd2e3b5fc1f0f900e160e6c45f625f093cf1f3bc17ea3a40d88380",
   "D101": "f72fc1c29657ea11e0238806a28f6abccf5b00e45904e1e0c9385cc64491fcaf",
   "D300": "cb7b55b568ab893024884971eac0367fb6fe487c297e355d64258dae437f6ddd",
   "D394": "c4c4e62bda30032f12c17edf9a5087b6173a350ccb1fd750158978b3bd0acb7d",
   "D406": "ca6103448d663ab16fcaef0f29f8933ef526cbf5aad12c7ff5dbd61b22ca9fc6",
   "SIT_FIN_SEM_2025": "8164843431e6b703a38fbdedc7898ec6ae83559fe10f88663ba0b55f3091d5fe",
   "SIT_FIN_AN_2025": "accceef5b6585a3e901d83d23fc2e60f6562eac4a2ce00f943856232bed929d6",
-  "DESCARCARE_DECLARATII": "8cc082021edb0ae97686d73f8179369be33a68ef03ec791757460bb7fff99e34",
+  "DESCARCARE_DECLARATII": "1abf61068fc38e76963520f455a87635efdcf6c126fbf913d8d860478d3fc5ba",
   "D205": "d3c20a7ae70f4c18bbb7add42af035e3746d323b2e6df37a4e31ed625ddb86d9",
-  "D390": "4726938ed5858ec735caefd947a7d182b6dc64009478332c4feabdb36412a84e",
+  "D390": "31d0bf3f98eda3556039cc7e186bfcaf71bdb962459a2cf54f4d03d1d57053fc",
   "BILANT_2024": "fbb8d66c2e530d8798362992c6983e07e1250188228c758cb6da4cde4f955950",
   "BILANT_2025": "115531c0d6f20d84c38ebb6f621d57ecc151128ce115fe5b303160a9e2f4655a"
 }

tools/anaf-monitor/snapshots/D100.txt

@@ -62,14 +62,14 @@ valabil începand cu
 		01/2024 - publicat în data de 09.02.2024
 soft A
 actualizat în data de
-29.05.2026
+29.06.2026
 soft J*
 actualizat în data de
 25.05.2026
 Anexa
 validări
 actualizat în data de
-20.05.2026
+17.06.2026
 Schema
 XSD
 100

tools/anaf-monitor/snapshots/D390.txt

@@ -16,6 +16,7 @@ publicat în data de
 soft A
 actualizat în data de
 07.05.2024
+Formular web
 soft J*
 actualizat în data de
 25.06.2025

tools/anaf-monitor/snapshots/DESCARCARE_DECLARATII.txt

@@ -51,7 +51,7 @@ Se transmit prin SPV
 F1129
 -  Ordinul de plată multiplu electronic (OPME) V.2.0.45 dată 
 			actualizare
-25.11.2025
+22.06.2026
 Formularul se depune on-line prin Sistemul naţional de raportare
 FOREXEBUG
 de către instituţiile publice şi, respectiv, prin portalul
@@ -273,6 +273,10 @@ D182
 ,
 408
 ,
+409
+,
+410
+,
 700
 ,
 710,
@@ -393,6 +397,11 @@ Raportări contabile semestriale 2025
 18.07.2025
 Se transmit prin portalul
 e-guvernare.ro
+Raportări contabile semestriale 2026
+- publicat în data de
+08.07.2026
+Se transmit prin portalul
+e-guvernare.ro
 Situaţii financiare anuale/Raportări anuale an 2022
 - publicat în data de
 20.01.2023
@@ -498,6 +507,11 @@ L153
 Se transmit prin 
 			portalul
 e-guvernare.ro
+Formularul
+S007
+Se transmit prin 
+			portalul
+e-guvernare.ro
 C801
 - Cerere de atribuire a numărului unic de identificare din aplicaţia 
 				informatică a ANAF - publicat în data de

tools/anaf-monitor/versions.json

@@ -1,7 +1,7 @@
 {
   "D100": {
-    "soft_a_url": "http://static.anaf.ro/static/10/Anaf/Declaratii_R/AplicatiiDec/D100_710_XML_0126_290526.pdf",
-    "soft_a_date": "29.05.2026",
+    "soft_a_url": "http://static.anaf.ro/static/10/Anaf/Declaratii_R/AplicatiiDec/D100_710_XML_0126_290626.pdf",
+    "soft_a_date": "29.06.2026",
     "soft_j_url": "http://static.anaf.ro/static/10/Anaf/Declaratii_R/AplicatiiDec/D100_22052026.zip",
     "soft_j_date": "22.05.2026"
   },

tools/ocr_bon.py

@@ -0,0 +1,175 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+Extrage date din bon fiscal / factură / extras de cont via Ollama vision LLM.
+
+Usage:
+    python tools/ocr_bon.py <pdf_sau_imagine> [--model minicpm-v] [--host http://10.0.20.161:11434]
+
+Modele recomandate (trage cu: ollama pull <model>):
+    minicpm-v          ~5GB, rapid, excelent pentru documente
+    llava:7b           ~4GB, clasic, bun pe bonuri
+    llama3.2-vision    ~8GB, cel mai precis
+"""
+
+import sys
+import json
+import base64
+import argparse
+import tempfile
+from pathlib import Path
+
+import httpx
+import fitz  # pymupdf
+
+OLLAMA_HOST = "http://10.0.20.161:11434"
+DEFAULT_MODEL = "minicpm-v"
+
+PROMPT = """Ești un sistem OCR specializat pe documente financiare românești.
+Extrage TOATE datele vizibile și returnează EXCLUSIV un JSON valid, fără text în afara JSON-ului.
+
+Schema JSON:
+{
+  "document_type": "bon_fiscal|factura|extras_cont|necunoscut",
+  "vendor": {
+    "name": "...",
+    "cui": "...",
+    "address": "..."
+  },
+  "client": {
+    "name": "...",
+    "cui": "..."
+  },
+  "document": {
+    "numar": "...",
+    "serie": "...",
+    "data": "YYYY-MM-DD",
+    "ora": "HH:MM:SS"
+  },
+  "items": [
+    {
+      "descriere": "...",
+      "cantitate": 0.0,
+      "unitate": "buc|l|kg|...",
+      "pret_unitar": 0.0,
+      "valoare": 0.0
+    }
+  ],
+  "tva": [
+    {
+      "cota_litera": "A|B|C",
+      "procent": 21.0,
+      "baza": 0.0,
+      "valoare_tva": 0.0
+    }
+  ],
+  "total_fara_tva": 0.0,
+  "total_tva": 0.0,
+  "total": 0.0,
+  "plata": {
+    "metoda": "card|numerar|transfer",
+    "tip_card": "...",
+    "pan_masked": "...",
+    "suma": 0.0
+  },
+  "note": "orice info suplimentar relevant"
+}
+
+Omite câmpurile care nu există în document. Returnează DOAR JSON."""
+
+
+def pdf_to_images_b64(pdf_path: Path, dpi: int = 150) -> list[str]:
+    """Convertește fiecare pagină PDF la PNG base64."""
+    doc = fitz.open(str(pdf_path))
+    images = []
+    mat = fitz.Matrix(dpi / 72, dpi / 72)
+    for page in doc:
+        pix = page.get_pixmap(matrix=mat)
+        images.append(base64.b64encode(pix.tobytes("png")).decode())
+    doc.close()
+    return images
+
+
+def image_to_b64(img_path: Path) -> str:
+    """Citește imagine și returnează base64."""
+    return base64.b64encode(img_path.read_bytes()).decode()
+
+
+def ask_ollama(model: str, images_b64: list[str], host: str) -> str:
+    """Trimite imaginile la Ollama și returnează răspunsul."""
+    payload = {
+        "model": model,
+        "prompt": PROMPT,
+        "images": images_b64,
+        "stream": False,
+        "options": {
+            "temperature": 0.1,
+            "num_predict": 2048,
+        }
+    }
+
+    with httpx.Client(timeout=600) as client:
+        r = client.post(f"{host}/api/generate", json=payload)
+        r.raise_for_status()
+        return r.json()["response"]
+
+
+def extract_json(text: str) -> dict:
+    """Extrage JSON din răspuns (poate fi înconjurat de markdown)."""
+    text = text.strip()
+    # Strip markdown code blocks
+    if "```" in text:
+        start = text.find("{", text.find("```"))
+        end = text.rfind("}") + 1
+        text = text[start:end]
+    return json.loads(text)
+
+
+def process(file_path: Path, model: str, host: str) -> dict:
+    suffix = file_path.suffix.lower()
+
+    if suffix == ".pdf":
+        print(f"  Conversie PDF → imagini...", file=sys.stderr)
+        images = pdf_to_images_b64(file_path)
+        print(f"  {len(images)} pagini extrase", file=sys.stderr)
+    elif suffix in (".jpg", ".jpeg", ".png", ".webp"):
+        images = [image_to_b64(file_path)]
+    else:
+        # Încearcă să detecteze tipul din conținut
+        header = file_path.read_bytes()[:8]
+        if header[:4] == b'%PDF':
+            images = pdf_to_images_b64(file_path)
+        else:
+            images = [image_to_b64(file_path)]
+
+    print(f"  Trimit la Ollama ({model})...", file=sys.stderr)
+    raw = ask_ollama(model, images, host)
+
+    try:
+        return extract_json(raw)
+    except json.JSONDecodeError:
+        print(f"  Răspuns brut (nu e JSON valid):\n{raw}", file=sys.stderr)
+        return {"error": "json_parse_failed", "raw": raw}
+
+
+def main():
+    parser = argparse.ArgumentParser(description="OCR bon fiscal via Ollama vision")
+    parser.add_argument("file", help="PDF sau imagine (jpg/png)")
+    parser.add_argument("--model", default=DEFAULT_MODEL, help=f"Model Ollama (default: {DEFAULT_MODEL})")
+    parser.add_argument("--host", default=OLLAMA_HOST, help=f"Ollama host (default: {OLLAMA_HOST})")
+    parser.add_argument("--pretty", action="store_true", help="JSON indentat")
+    args = parser.parse_args()
+
+    file_path = Path(args.file)
+    if not file_path.exists():
+        print(f"Fișierul nu există: {file_path}", file=sys.stderr)
+        sys.exit(1)
+
+    print(f"Procesez: {file_path.name}", file=sys.stderr)
+    result = process(file_path, args.model, args.host)
+
+    indent = 2 if args.pretty else None
+    print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=indent))
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

tools/roa2web_client.py

@@ -0,0 +1,214 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+Client generic pentru API-ul roa2web — autentificare + query-uri rapoarte.
+
+Autentificare: user/parolă Oracle (ca la login-ul normal ROA) + 2FA email la
+prima logare. După primul login cu trust_device=True, sesiunile următoare
+folosesc refresh_token din keyring — fără OTP.
+
+Credențiale (keyring, service "echo-core", vezi src/credential_store.py):
+    roa2web_user, roa2web_pass, roa2web_server,
+    roa2web_access_token, roa2web_refresh_token, roa2web_trusted_device_token
+
+Firma implicită și base_url sunt în config.json -> "roa2web".
+
+Usage:
+    python3 tools/roa2web_client.py summary [--company COD_SAU_NUME] [--luna N] [--an N]
+    python3 tools/roa2web_client.py companies
+    python3 tools/roa2web_client.py get <path> [--company COD_SAU_NUME] [--param k=v ...]
+    python3 tools/roa2web_client.py verify-2fa <cod> <email>
+"""
+
+import argparse
+import json
+import sys
+from pathlib import Path
+from urllib.parse import urlsplit, urlunsplit
+
+import requests
+
+sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parent.parent))
+
+from src.credential_store import get_secret, set_secret
+from src.config import Config
+
+
+class ROA2WebError(Exception):
+    pass
+
+
+class ROA2WebClient:
+    def __init__(self):
+        self.config = Config()
+        self.base_url = self.config.get("roa2web.base_url", "https://roa2web.romfast.ro/roa2web/api")
+        self.session = requests.Session()
+        self._token = get_secret("roa2web_access_token")
+
+        parsed = urlsplit(self.base_url)
+        self._origin = f"{parsed.scheme}://{parsed.netloc}"
+        # IIS/ARR reverse-proxy-ul din fata backend-ului serveste totul sub /roa2web,
+        # dar FastAPI nu stie de acest prefix -> redirect-urile lui (307, ex. trailing
+        # slash pe rutele definite la "/") vin fara el si pica in 404. Il reinjectam.
+        self._prefix = parsed.path[: -len("/api")] if parsed.path.endswith("/api") else parsed.path
+
+    @property
+    def default_company(self) -> str:
+        return self.config.get("roa2web.default_company", "114")
+
+    def _store_tokens(self, data: dict) -> None:
+        set_secret("roa2web_access_token", data["access_token"])
+        if data.get("refresh_token"):
+            set_secret("roa2web_refresh_token", data["refresh_token"])
+        if data.get("trusted_device_token"):
+            set_secret("roa2web_trusted_device_token", data["trusted_device_token"])
+        self._token = data["access_token"]
+
+    def _login_password(self) -> None:
+        user = get_secret("roa2web_user")
+        pw = get_secret("roa2web_pass")
+        server = get_secret("roa2web_server") or "romfast"
+        if not user or not pw:
+            raise ROA2WebError("Lipsesc roa2web_user/roa2web_pass din keyring (eco secrets set ...)")
+
+        payload = {"username": user, "password": pw, "server_id": server}
+        trusted = get_secret("roa2web_trusted_device_token")
+        if trusted:
+            payload["trusted_device_token"] = trusted
+
+        r = self.session.post(f"{self.base_url}/auth/login", json=payload, timeout=15)
+        r.raise_for_status()
+        data = r.json()
+        if data.get("requires_2fa"):
+            raise ROA2WebError(
+                f"Necesar cod OTP nou, trimis pe {data.get('masked_email')}. "
+                "Cere-i lui Marius codul, apoi ruleaza verify_2fa(code, email)."
+            )
+        self._store_tokens(data)
+
+    def _refresh(self) -> bool:
+        refresh_token = get_secret("roa2web_refresh_token")
+        if not refresh_token:
+            return False
+        r = self.session.post(
+            f"{self.base_url}/auth/refresh",
+            json={"refresh_token": refresh_token},
+            timeout=15,
+        )
+        if r.status_code != 200:
+            return False
+        self._store_tokens(r.json())
+        return True
+
+    def verify_2fa(self, code: str, email: str, server_id: str | None = None) -> dict:
+        server = server_id or get_secret("roa2web_server") or "romfast"
+        r = self.session.post(
+            f"{self.base_url}/auth/verify-2fa-code",
+            json={"code": code, "email": email, "server_id": server, "trust_device": True},
+            timeout=15,
+        )
+        r.raise_for_status()
+        data = r.json()
+        self._store_tokens(data)
+        return data
+
+    def request(self, method: str, path: str, params: dict | None = None, _retried: bool = False) -> dict:
+        if not self._token and not self._refresh():
+            self._login_password()
+
+        url = f"{self.base_url}{path}" if path.startswith("/") else f"{self.base_url}/{path}"
+        headers = {"Authorization": f"Bearer {self._token}"}
+        r = self.session.request(method, url, params=params, headers=headers, timeout=30, allow_redirects=False)
+
+        if r.status_code in (307, 308) and "Location" in r.headers:
+            loc = urlsplit(r.headers["Location"])
+            loc_path = loc.path
+            if self._prefix and not loc_path.startswith(self._prefix):
+                loc_path = self._prefix + loc_path
+            fixed_url = urlunsplit((urlsplit(self.base_url).scheme, urlsplit(self.base_url).netloc, loc_path, loc.query, ""))
+            r = self.session.request(method, fixed_url, headers=headers, timeout=30)
+
+        if r.status_code == 401 and not _retried:
+            if self._refresh() or (self._login_password() or True):
+                return self.request(method, path, params=params, _retried=True)
+        r.raise_for_status()
+        return r.json()
+
+    def get(self, path: str, params: dict | None = None) -> dict:
+        return self.request("GET", path, params=params)
+
+    def companies(self) -> list:
+        return self.get("/companies").get("companies", [])
+
+    def dashboard_summary(self, company: str | None = None, luna: int | None = None, an: int | None = None) -> dict:
+        params = {"company": company or self.default_company}
+        if luna:
+            params["luna"] = luna
+        if an:
+            params["an"] = an
+        return self.get("/reports/dashboard/summary", params)
+
+
+def resolve_company(client: ROA2WebClient, value: str | None) -> str:
+    """Acceptă cod numeric sau (parte din) numele firmei; implicit firma din config."""
+    if not value:
+        return client.default_company
+    if value.isdigit():
+        return value
+    needle = value.lower()
+    matches = [c for c in client.companies() if needle in c["name"].lower()]
+    if not matches:
+        raise ROA2WebError(f"Firma '{value}' nu a fost gasita in lista de firme.")
+    if len(matches) > 1:
+        names = ", ".join(f"{c['id_firma']}={c['name']}" for c in matches)
+        raise ROA2WebError(f"'{value}' e ambiguu, se potriveste cu mai multe firme: {names}")
+    return str(matches[0]["id_firma"])
+
+
+def main():
+    parser = argparse.ArgumentParser(description="Client CLI pentru roa2web API")
+    sub = parser.add_subparsers(dest="cmd", required=True)
+
+    p = sub.add_parser("summary", help="Dashboard financiar (trezorerie, clienti, furnizori)")
+    p.add_argument("--company", help="Cod sau nume firma (implicit: cea din config.json)")
+    p.add_argument("--luna", type=int)
+    p.add_argument("--an", type=int)
+
+    sub.add_parser("companies", help="Lista firmelor disponibile")
+
+    p = sub.add_parser("get", help="Query generic pe orice endpoint /api/...")
+    p.add_argument("path", help='ex: "/reports/invoices" sau "/reports/treasury/bank-cash-register"')
+    p.add_argument("--company", help="Daca e dat, se adauga ca param 'company'")
+    p.add_argument("--param", action="append", default=[], metavar="k=v", help="Parametru query, repetabil")
+
+    v = sub.add_parser("verify-2fa", help="Finalizeaza login-ul cu un cod OTP primit pe email")
+    v.add_argument("code")
+    v.add_argument("email")
+
+    args = parser.parse_args()
+    client = ROA2WebClient()
+
+    try:
+        if args.cmd == "summary":
+            company = resolve_company(client, args.company)
+            data = client.dashboard_summary(company=company, luna=args.luna, an=args.an)
+        elif args.cmd == "companies":
+            for c in client.companies():
+                print(f"{c['id_firma']}\t{c['name']}")
+            return
+        elif args.cmd == "get":
+            params = dict(kv.split("=", 1) for kv in args.param)
+            if args.company:
+                params["company"] = resolve_company(client, args.company)
+            data = client.get(args.path, params or None)
+        elif args.cmd == "verify-2fa":
+            raw = client.verify_2fa(args.code, args.email)
+            data = {k: v for k, v in raw.items() if k not in ("access_token", "refresh_token", "trusted_device_token")}
+    except ROA2WebError as e:
+        print(f"Eroare: {e}", file=sys.stderr)
+        sys.exit(1)
+
+    print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2))
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

tools/tts.py

@@ -35,10 +35,26 @@ _TTS_PUNCT_MAP = {
 }
 
 
+# Supertonic ONNX model hard limit: inputs longer than this trigger
+# Mul node dimension mismatches in attention layers.
+_MAX_TTS_CHARS = 400
+
+
 def sanitize_for_supertonic(text: str) -> str:
-    """Replace Unicode punctuation Supertonic rejects with ASCII equivalents."""
+    """Replace Unicode punctuation and strip chars that crash Supertonic's ONNX model."""
     for src, dst in _TTS_PUNCT_MAP.items():
         text = text.replace(src, dst)
+    # Strip emoji and high-codepoint chars (keep ASCII printable + Latin/Romanian diacritice)
+    cleaned = []
+    for ch in text:
+        cp = ord(ch)
+        if (32 <= cp <= 126) or (128 <= cp <= 591):
+            cleaned.append(ch)
+        else:
+            cleaned.append(' ')
+    text = ' '.join(''.join(cleaned).split())
+    if len(text) > _MAX_TTS_CHARS:
+        text = text[:_MAX_TTS_CHARS]
     return text
 
 

tools/voice_stt_mine.py

@@ -0,0 +1,166 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""Mine logs/voice_stt_log.jsonl for STT correction candidates.
+
+Read-only analysis tool. Surfaces what the always-on STT log has captured so
+Marius can decide hotwords, spot recurring mistranscriptions, and judge whether
+a model swap (e.g. a Romanian-finetuned Whisper) actually helps.
+
+Pure helpers (tokenize / aggregate) are importable and tested; the CLI just
+prints reports. Tolerates rows written before the `text_corrected` field
+existed (falls back to `text`).
+
+Usage:
+    python3 tools/voice_stt_mine.py                # full report
+    python3 tools/voice_stt_mine.py --tokens       # token frequency only
+    python3 tools/voice_stt_mine.py --rare         # one-off tokens (candidates)
+    python3 tools/voice_stt_mine.py --suspect      # likely hallucination rows
+    python3 tools/voice_stt_mine.py --log PATH     # custom log path
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import argparse
+import json
+import re
+import sys
+from collections import Counter
+from pathlib import Path
+from typing import Iterable, Iterator
+
+PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parent.parent
+DEFAULT_LOG = PROJECT_ROOT / "logs" / "voice_stt_log.jsonl"
+
+# Latency above this (s) almost always means the decoder thrashed on unclear
+# audio — a strong hallucination signal worth reviewing. Mirrors the >7s
+# conversational-abort budget from tasks/voice-bench-results.md.
+SUSPECT_LATENCY_S = 7.0
+SUSPECT_NO_SPEECH = 0.5
+
+_TOKEN_RE = re.compile(r"[A-Za-zĂÂÎȘȚăâîșț]+", re.UNICODE)
+# Romanian diacritic letters; a token with none of these is a diacritic-restore
+# candidate worth a human glance (not auto-corrected — see plan D2).
+_DIACRITICS = set("ĂÂÎȘȚăâîșț")
+
+
+def read_log(path: Path) -> list[dict]:
+    """Parse the JSONL log; skip malformed lines instead of crashing."""
+    rows: list[dict] = []
+    if not path.exists():
+        return rows
+    with path.open(encoding="utf-8") as f:
+        for line in f:
+            line = line.strip()
+            if not line:
+                continue
+            try:
+                rows.append(json.loads(line))
+            except json.JSONDecodeError:
+                continue
+    return rows
+
+
+def row_text(row: dict) -> str:
+    """Raw transcript for a row. New rows may add `text_corrected`; mining
+    always wants the raw STT output, which lives in `text`."""
+    return (row.get("text") or "").strip()
+
+
+def tokenize(text: str) -> list[str]:
+    """Split into alphabetic word tokens, lowercased. Drops digits/punct."""
+    return [t.lower() for t in _TOKEN_RE.findall(text or "")]
+
+
+def token_frequency(rows: Iterable[dict]) -> Counter:
+    counter: Counter = Counter()
+    for row in rows:
+        counter.update(tokenize(row_text(row)))
+    return counter
+
+
+def rare_tokens(freq: Counter, max_count: int = 1) -> list[str]:
+    """Tokens seen at most `max_count` times — candidate mistranscriptions,
+    proper nouns to add as hotwords, or code-switch garbage."""
+    return sorted(t for t, c in freq.items() if c <= max_count)
+
+
+def missing_diacritic_candidates(freq: Counter, min_len: int = 4) -> list[str]:
+    """All-ASCII tokens (no Romanian diacritics) of reasonable length, sorted by
+    frequency. These are the words a diacritic-restore pass would target — kept
+    as a review list only (v1 does not auto-restore, per plan D2)."""
+    out = [
+        (t, c) for t, c in freq.items()
+        if len(t) >= min_len and not (set(t) & _DIACRITICS) and t.isalpha()
+    ]
+    out.sort(key=lambda tc: (-tc[1], tc[0]))
+    return [t for t, _ in out]
+
+
+def suspect_rows(rows: Iterable[dict]) -> list[dict]:
+    """Rows that look like hallucinations: very high latency or borderline
+    no_speech_prob that still produced text."""
+    out = []
+    for row in rows:
+        lat = float(row.get("stt_latency_s") or 0.0)
+        nsp = float(row.get("no_speech_prob") or 0.0)
+        if lat >= SUSPECT_LATENCY_S or nsp >= SUSPECT_NO_SPEECH:
+            out.append(row)
+    return out
+
+
+def _iter_report(rows: list[dict]) -> Iterator[str]:
+    freq = token_frequency(rows)
+    yield f"entries: {len(rows)}"
+    if rows:
+        lats = [float(r.get("stt_latency_s") or 0.0) for r in rows]
+        yield f"latency: mean={sum(lats)/len(lats):.2f}s max={max(lats):.2f}s"
+    yield ""
+    yield "== top tokens =="
+    for tok, cnt in freq.most_common(20):
+        yield f"  {cnt:>3}  {tok}"
+    yield ""
+    yield "== rare tokens (<=1, candidate corrections / hotwords) =="
+    rare = rare_tokens(freq)
+    yield "  " + (", ".join(rare) if rare else "(none)")
+    yield ""
+    yield "== missing-diacritic candidates (review only) =="
+    cands = missing_diacritic_candidates(freq)[:30]
+    yield "  " + (", ".join(cands) if cands else "(none)")
+    yield ""
+    suspects = suspect_rows(rows)
+    yield f"== likely-hallucination rows ({len(suspects)}) =="
+    for r in suspects:
+        yield (f"  lat={float(r.get('stt_latency_s') or 0):.1f}s "
+               f"nsp={float(r.get('no_speech_prob') or 0):.2f}  "
+               f"{row_text(r)!r}")
+
+
+def main(argv: list[str] | None = None) -> int:
+    ap = argparse.ArgumentParser(description=__doc__,
+                                 formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter)
+    ap.add_argument("--log", type=Path, default=DEFAULT_LOG, help="path to voice_stt_log.jsonl")
+    ap.add_argument("--tokens", action="store_true", help="token frequency only")
+    ap.add_argument("--rare", action="store_true", help="one-off tokens only")
+    ap.add_argument("--suspect", action="store_true", help="likely-hallucination rows only")
+    args = ap.parse_args(argv)
+
+    rows = read_log(args.log)
+    if not rows:
+        print(f"no entries in {args.log}", file=sys.stderr)
+        return 1
+
+    freq = token_frequency(rows)
+    if args.tokens:
+        for tok, cnt in freq.most_common():
+            print(f"{cnt:>4}  {tok}")
+    elif args.rare:
+        print("\n".join(rare_tokens(freq)))
+    elif args.suspect:
+        for r in suspect_rows(rows):
+            print(f"lat={float(r.get('stt_latency_s') or 0):.1f}s "
+                  f"nsp={float(r.get('no_speech_prob') or 0):.2f}  {row_text(r)!r}")
+    else:
+        print("\n".join(_iter_report(rows)))
+    return 0
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    raise SystemExit(main())

tools/voice_stt_spike.py

@@ -0,0 +1,180 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""STT model spike — compare faster-whisper models on Romanian diacritic accuracy.
+
+Answers the autoplan D1 question: does a Romanian-finetuned whisper-small beat the
+generic `small` on diacritics WITHOUT regressing latency? Synthesizes clean RO
+audio via Supertonic (ground-truth text known, with diacritics), runs each model,
+and scores diacritic preservation + word error rate + latency.
+
+This is an evaluation harness, not production code. Synthetic TTS audio is a clean
+probe for diacritic behaviour specifically — it is NOT a proxy for real-mic acoustic
+robustness, so weight latency + diacritics, not absolute WER.
+
+Usage:
+    python3 tools/voice_stt_spike.py --models small,/home/.../whisper-small-ro-cv11-int8
+    python3 tools/voice_stt_spike.py --models small,<path> --threads 4 --trials 2
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import argparse
+import statistics
+import sys
+import tempfile
+import time
+import unicodedata
+from pathlib import Path
+
+import httpx
+
+SUPERTONIC_URL = "http://127.0.0.1:7788"
+
+# Ground truth with correct Romanian diacritics (mirrors tools/voice_bench.py).
+UTTERANCES_RO: list[tuple[str, str]] = [
+    ("short", "Salut, ce mai faci?"),
+    ("conversational", "Stai puțin să mă gândesc la asta."),
+    ("medium", "Am verificat în calendar și avem ședință cu echipa la trei după-amiază."),
+    ("numbers", "Costul total este o sută douăzeci și trei de lei și cincizeci de bani."),
+    ("question", "Marius, vrei să-ți pun pe agenda de mâine să suni la NOAA?"),
+    ("longer", "Vreau să-mi reamintești diseară să verific dacă scriptul de backup a rulat corect."),
+]
+
+_DIACRITICS = set("ăâîșțĂÂÎȘȚ")
+
+
+def _strip_punct_lower(text: str) -> list[str]:
+    out = []
+    for raw in text.split():
+        w = "".join(c for c in raw if c.isalnum() or c in _DIACRITICS)
+        if w:
+            out.append(w.lower())
+    return out
+
+
+def _deaccent(s: str) -> str:
+    # Map RO diacritics to base letters for "ignoring diacritics" comparison.
+    table = str.maketrans("ăâîșțĂÂÎȘȚ", "aaistAAIST")
+    s = s.translate(table)
+    return "".join(c for c in unicodedata.normalize("NFD", s)
+                    if unicodedata.category(c) != "Mn")
+
+
+def wer(ref: list[str], hyp: list[str]) -> float:
+    """Word error rate via Levenshtein on token lists."""
+    n, m = len(ref), len(hyp)
+    if n == 0:
+        return 0.0 if m == 0 else 1.0
+    dp = list(range(m + 1))
+    for i in range(1, n + 1):
+        prev = dp[0]
+        dp[0] = i
+        for j in range(1, m + 1):
+            cur = dp[j]
+            cost = 0 if ref[i - 1] == hyp[j - 1] else 1
+            dp[j] = min(dp[j] + 1, dp[j - 1] + 1, prev + cost)
+            prev = cur
+    return dp[m] / n
+
+
+def diacritic_score(ref: str, hyp: str) -> tuple[int, int]:
+    """For each ground-truth word that carries a diacritic, did the hypothesis
+    contain that exact diacritized word? Returns (correct, total)."""
+    ref_words = _strip_punct_lower(ref)
+    hyp_words = set(_strip_punct_lower(hyp))
+    hyp_deaccent = {_deaccent(w) for w in hyp_words}
+    correct = total = 0
+    for w in ref_words:
+        if set(w) & _DIACRITICS:
+            total += 1
+            if w in hyp_words:
+                correct += 1
+    return correct, total
+
+
+def synthesize(text: str, out_path: Path) -> float:
+    import wave
+    r = httpx.post(f"{SUPERTONIC_URL}/v1/audio/speech",
+                   json={"model": "supertonic-3", "input": text, "voice": "M2",
+                         "response_format": "wav", "lang": "ro"}, timeout=60.0)
+    r.raise_for_status()
+    out_path.write_bytes(r.content)
+    with wave.open(str(out_path), "rb") as wf:
+        return wf.getnframes() / float(wf.getframerate())
+
+
+def run_model(model_ref: str, wavs: list[tuple[str, str, str, float]],
+              threads: int, trials: int) -> dict:
+    from faster_whisper import WhisperModel
+    t0 = time.perf_counter()
+    model = WhisperModel(model_ref, device="cpu", compute_type="int8", cpu_threads=threads)
+    load_s = time.perf_counter() - t0
+    rows, lats = [], []
+    dia_c = dia_t = 0
+    wers = []
+    for name, ref_text, wav_path, _dur in wavs:
+        best_text = ""
+        for trial in range(trials):
+            t1 = time.perf_counter()
+            segments, _ = model.transcribe(wav_path, language="ro", beam_size=5,
+                                           temperature=0.0, condition_on_previous_text=False)
+            text = " ".join(s.text.strip() for s in segments).strip()
+            lats.append(time.perf_counter() - t1)
+            if trial == 0:
+                best_text = text
+        c, tt = diacritic_score(ref_text, best_text)
+        dia_c += c
+        dia_t += tt
+        w = wer(_strip_punct_lower(ref_text), _strip_punct_lower(best_text))
+        wers.append(w)
+        rows.append((name, ref_text, best_text, c, tt, w))
+    return {
+        "model": model_ref, "load_s": load_s, "rows": rows,
+        "p50": statistics.median(lats), "p95": sorted(lats)[max(0, int(0.95*(len(lats)-1)))],
+        "dia_correct": dia_c, "dia_total": dia_t,
+        "wer": statistics.mean(wers) if wers else 1.0,
+    }
+
+
+def main(argv=None) -> int:
+    ap = argparse.ArgumentParser(description=__doc__,
+                                 formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter)
+    ap.add_argument("--models", required=True, help="CSV of model names or CT2 dirs")
+    ap.add_argument("--threads", type=int, default=4)
+    ap.add_argument("--trials", type=int, default=2)
+    args = ap.parse_args(argv)
+
+    work = Path(tempfile.mkdtemp(prefix="stt_spike_"))
+    print(f"[spike] synth dir {work}", flush=True)
+    wavs = []
+    for name, text in UTTERANCES_RO:
+        p = work / f"{name}.wav"
+        dur = synthesize(text, p)
+        wavs.append((name, text, str(p), dur))
+        print(f"[spike] TTS {name}: {dur:.2f}s", flush=True)
+
+    results = []
+    for ref in args.models.split(","):
+        ref = ref.strip()
+        if not ref:
+            continue
+        print(f"[spike] running {ref} (threads={args.threads})…", flush=True)
+        results.append(run_model(ref, wavs, args.threads, args.trials))
+
+    print("\n" + "=" * 72)
+    print(f"{'model':<42} {'p50':>6} {'p95':>6} {'WER':>6} {'diacr':>8}")
+    print("-" * 72)
+    for r in results:
+        dia = f"{r['dia_correct']}/{r['dia_total']}"
+        label = Path(r["model"]).name if "/" in r["model"] else r["model"]
+        print(f"{label:<42} {r['p50']:>5.2f}s {r['p95']:>5.2f}s {r['wer']*100:>5.1f}% {dia:>8}")
+    print("=" * 72)
+    for r in results:
+        label = Path(r["model"]).name if "/" in r["model"] else r["model"]
+        print(f"\n### {label}")
+        for name, ref_text, hyp, c, tt, w in r["rows"]:
+            print(f"  [{name}] ref: {ref_text}")
+            print(f"  [{name}] hyp: {hyp}   (diacr {c}/{tt}, wer {w*100:.0f}%)")
+    return 0
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    sys.exit(main())