docs(CLAUDE.md): semplifica istruzioni, rimuovi path step-X hardcoded

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2026-04-20 11:05:20 +02:00
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## Regole invarianti
- **Lingua:** Rispondi sempre in italiano.
- **Venv obbligatorio:** Usa `.venv/bin/python` o attiva con `source .venv/bin/activate`. Mai `pip`/`python` di sistema.
- **Non modificare `raw.md`:** Il file `raw.md` di ogni stem è immutabile. La copia di lavoro è sempre `clean.md`.
- **Venv:** Usa `.venv/bin/python` o `source .venv/bin/activate`. Mai `pip`/`python` di sistema.
- **`raw.md` immutabile:** La copia di lavoro è sempre `clean.md`.
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## Pipeline (operazioni in ordine)
## Pipeline
```
PDF (sources/)
→ conversione (PDF → clean.md + structure_profile.json)
→ chunking (clean.md → chunks.json)
→ verifica (chunks.json → report + fix automatici)
→ vettorizzazione (chunks.json → ChromaDB)
→ retrieval (query → risposta via Ollama)
PDF → conversione → chunking → verifica → vettorizzazione → retrieval
```
Il parametro `--stem` identifica il documento (nome PDF senza `.pdf`). Lo stem è anche il nome della collection ChromaDB.
`--stem` = nome PDF senza estensione = nome collection ChromaDB.
Per i path degli script e degli output usa `git ls-files` o esplora la root: la struttura è in evoluzione verso un programma unico.
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## File critici
## Configurazione
| File | Ruolo |
|---|---|
| `config.py` | Fonte di verità: `EMBED_MODEL`, `OLLAMA_MODEL`, `TOP_K`, `TEMPERATURE`, `SYSTEM_PROMPT` |
| `chunker.py` | Chunking adattivo — `MIN_CHARS=200`, `MAX_CHARS=800`, `OVERLAP_S=2` |
| `verify_chunks.py` | Verifica chunk — stesse soglie di `chunker.py` |
| `fix_chunks.py` | Fix automatici su chunk anomali |
| `ingest.py` | Vettorizzazione ChromaDB — legge `EMBED_MODEL` da `config.py` |
| `rag.py` | Pipeline RAG interattiva |
| `conversione/pipeline.py` | Conversione PDF → clean Markdown strutturato |
`config.py` è la fonte di verità: `EMBED_MODEL`, `OLLAMA_MODEL`, `TOP_K`, `TEMPERATURE`, `SYSTEM_PROMPT`.
**Se cambi `EMBED_MODEL`:** riesegui ingest con `--force` — embedding incoerenti non producono errori ma risposte insensate.
**Se cambi `MIN_CHARS` / `MAX_CHARS`:** cerca tutte le occorrenze nel repo e sincronizza.
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## Regole di assistenza
## Workflow consigliato
**Modifica `EMBED_MODEL` in `config.py`:**
Avvisa sempre che serve rieseguire la vettorizzazione:
```bash
python ingest.py --stem <stem> --force
```
`ingest.py` importa `EMBED_MODEL` direttamente da `config.py` — la coerenza è critica: se violata non produce errori ma restituisce risultati insensati.
**Modifica soglie chunking (`MIN_CHARS`, `MAX_CHARS`, `OVERLAP_S`):**
I valori compaiono in più file che vanno sincronizzati manualmente:
- `chunker.py`
- `verify_chunks.py`
- `fix_chunks.py`
**Conversione PDF → Markdown:**
`conversione/pipeline.py` produce `raw.md` e `clean.md`. Il `clean.md` va sempre revisionato dopo la conversione automatica — la qualità del RAG dipende da esso più di qualsiasi parametro tecnico. Suggerisci sempre `/prepare-md conversione/<stem>/clean.md` dopo la conversione.
**Verifica chunk:**
Dopo `verify_chunks.py`, usa `/step6-fix <stem>` prima di procedere con la vettorizzazione.
1. Converti il PDF con lo script di conversione
2. `/prepare-md conversione/<stem>/clean.md`
3. Chunking
4. Vettorizza con `--stem <stem>`
6. `python rag.py --stem <stem>`
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## Skills custom
- `/prepare-md <path>`Revisione e correzione automatica di qualsiasi `clean.md`: sillabazione, artefatti, header malformati, paragrafi spezzati, gerarchia, sezioni vuote. Accetta path completo (`conversione/bitcoin/clean.md`) o stem (`bitcoin`).
- `/step6-fix <stem>`Dry-run e applicazione fix chunk tramite `fix_chunks.py`.
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## Output per stem
```
conversione/<stem>/raw.md ← immutabile
conversione/<stem>/clean.md ← copia di lavoro
conversione/<stem>/structure_profile.json
<stem>/chunks.json
<stem>/report.json
chroma_db/<stem>/ ← collection ChromaDB
```
- `/prepare-md <path|stem>`corregge `clean.md`: sillabazione, artefatti, header, paragrafi spezzati, gerarchia.
- `/step6-fix <stem>`verifica chunk, dry-run e applicazione fix via `fix_chunks.py`.