echo-core/tasks/lessons.md

Lessons Learned

Lecții capturate din corectările lui Marius. Citește acest fișier la începutul oricărei sesiuni de cod (înainte de plan mode) și aplică lecțiile relevante. Iterează neobosit pentru a evita rate drop-uri pe greșeli repetate.

Format per lecție:

## <titlu scurt>
**Data:** YYYY-MM-DD
**Context:** ce făceam când a apărut corectarea
**Greșeala:** ce am făcut greșit
**Regula:** ce să fac în schimb, în viitor
**Când se aplică:** trigger-uri concrete (fișiere, task-uri, situații)

---

Supertonic rejectează ghilimelele curly (Unicode) cu HTTP 500

Data: 2026-05-27 Context: Marius a dat o comandă audio pe Discord cu un URL, iar răspunsul lui Claude conținea „foo" (ghilimele românești curly). Supertonic a returnat HTTP 500: synthesis failed: Found 1 unsupported character(s): ['„'] și răspunsul nu s-a mai auzit. Fără retry logic vizibil în UX — pur și simplu tace. Greșeala: Am presupus că normalize_for_tts produce text deja "TTS-safe" pentru Supertonic. În realitate strip_markdown păstrează ghilimelele Unicode („ U+201E, " U+201D, — U+2014, … U+2026, etc.) pe care Supertonic le refuză. Regula: Înainte de orice apel HTTP la Supertonic, sanitizează punctuația Unicode la echivalentele ASCII („ " " → ", ' ' ‚ → ', – — → -, … → ..., « » → "). Funcția sanitize_punctuation în src/voice/normalize.py face asta și e apelată chiar după strip_markdown în pipeline. Dacă apar caractere noi care crapă Supertonic (ex: simboluri matematice, săgeți), adaugă-le în _TTS_PUNCT_MAP. Când se aplică: Orice cod care trimite text la Supertonic (tools/tts.py, src/voice/tts_stream.py). Inclusiv testare manuală cu curl — folosește text românesc realistic (include „foo", em-dash —, ellipsis …).

Mai multe threads ≠ mai rapid — fitează cpu_threads pe physical cores, nu logical

Data: 2026-05-27 Context: Benchmark tools/voice_bench.py pentru faster-whisper small int8 pe i7-6700T (4 physical / 8 logical cores). Marius a urcat VM-ul de la 2 → 4 → 6 cores online, așteptând că mai multe = mai rapid. Greșeala: Presupoziție implicită că cpu_threads=N scalează liniar cu N. La 6 threads small.p50 a regresat la 2.79s vs 2.25s la 4 threads (+24% MAI LENT). Era ușor de ratat dacă rulam doar un singur pass. Regula: Pentru workload-uri compute-bound (int8/fp16 ML inference, video encode, criptografie) setează cpu_threads = numărul de PHYSICAL cores, NU logical. Hyperthreads adaugă synchronization overhead și memory bandwidth contention fără paralelism real. Sweet spot tipic: min(num_physical_cores, $optimal_threads). Verifică cu lscpu (Core(s) per socket × Socket(s) = physical; CPU(s) = logical). Dacă faci benchmark, rulează SWEEP nu single point — 2/4/6/8 threads să vezi unde e curba reală. Când se aplică: Configurare cpu_threads, OMP_NUM_THREADS, MKL_NUM_THREADS, torch.set_num_threads(), ffmpeg -threads, sau orice runtime ML/inference. Mai ales pe Proxmox VM-uri unde "more cores online" sună ca îmbunătățire. Întreabă-te: e workload compute-bound (yes → physical only) sau IO-bound (yes → logical OK)?

Nu șterge crontab-uri din sistem fără confirmare explicită

Data: 2026-05-20 Context: Marius a cerut să șteargă "newsletter test din cron jobs". Am interpretat că check_newsletter_cercetasi.py din crontab de sistem face parte din "newsletter test". Greșeala: Am inclus în scop un crontab de sistem care nu fusese menționat explicit. "newsletter test" se referea doar la job-ul newsletter-test din cron/jobs.json. Regula: Crontab-ul de sistem (crontab -l) este separat de cron/jobs.json. Nu îl modifica fără instrucțiuni explicite. Dacă scope-ul nu e clar, întreabă înainte de a acționa pe crontab sistem. Când se aplică: Orice task care implică ștergerea sau modificarea cron jobs — distinge întotdeauna între cron/jobs.json (APScheduler) și crontab-ul de sistem.

Nu scrie manual în index.json — rulează update_notes_index.py

Data: 2026-04-29 Context: Salvam o notiță din Facebook reel în memory/kb/. Am adăugat manual o intrare în index.json cu schema greșită (id + path în loc de file), ceea ce a blocat notes.html pe "Se încarcă..." cu un TypeError în renderNoteCard. 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.