diff --git a/CLAUDE.md b/CLAUDE.md
index 698d0e4..fc0e27b 100644
--- a/CLAUDE.md
+++ b/CLAUDE.md
@@ -3,77 +3,44 @@
 ## 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`.
 
 ---
 
-## 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.
 
 ---
 
-## 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.
 
 ---
 
-## 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`.
-
----
-
-## 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`.