Estrae ogni trasformazione strutturale in una funzione dedicata
_t_xxx(text) -> tuple[str, int], sostituendo la mega-function da
418 righe con un loop su lista di coppie (stat_key, fn). Aggiunge
_parse_sections_with_body() condivisa tra analyze() e build_report().
Output identico verificato su tutti e 5 gli stem esistenti
pipeline.py produce conversione/<stem>/report.json invece di
structure_profile.json + report.md. Il JSON contiene tutto:
trasformazioni, struttura, distribuzione lunghezze sezioni,
anomalie (bare_headers, short/long sections) e residui con esempi.
Fix: bare_headers flagga solo header senza corpo < 30 chars;
header numerati con corpo lungo (aforismi) non sono anomalie.
Nuovo validate.py legge tutti i report.json e stampa tabella
di stato per ogni stem (✅ / ⚠️ / ❌) con soglie configurabili.
README aggiornato con sezione validazione batch e struttura report.json.
pipeline.py è una pipeline autonoma e non deve nominare la suddivisione
interna del progetto (step-0..4). Aggiornati docstring, commenti sezione,
messaggi di output e argparse description.
Nuova cartella conversione/ con pipeline.py che sostituisce
step-0+1+2+3+4 in un singolo comando senza operazioni manuali.
Usa opendataloader-pdf (algoritmo XY-Cut++ per ordine di lettura).
Trasformazioni strutturali:
- accenti backtick da PDF LaTeX (es. `e→è, puo`→può)
- rimozione dot-leader TOC e numerali romani pagina (i, ii, iii)
- normalizzazione header a gerarchia uniforme h1/h2/h3
- conversione sezioni numerate e aforismi → header ###
- rilevamento sezioni Esercizi → disabilita conversione numerazioni
- watermark URL rimossi, header vuoti scartati
davide