מודול 3 | תרגול 3: ביקורת ושכתוב עם Claude Code

הכן בסיס לפרויקט יצירת טיוטה ב-n8n. בשלב הזה צור רק CLAUDE.md ואת REVIEW_START.md, בלי לבנות תהליך עדיין. שמור ב-REVIEW_START.md את דרישות הבסיס והמקורות המלאים המופיעים בהמשך. אחרי בדיקת הקבצים אפתח שיחה חדשה ואבקש ממך לקרוא אותם ולהציע תוכנית.

# שלב ראשון: קובץ ההקשר
בדוק אם קיים קובץ CLAUDE.md בתיקיית הפרויקט הנוכחית.
אם הוא חסר, צור אותו. אם הוא קיים, הצע עדכון במקום לדרוס.
כתוב בו את הכללים הקבועים הבאים לעבודה שלנו:
- לקריאות LLM השתמש רק ב-OpenRouter.
- בנה קריאות LLM פשוטות באמצעות Basic LLM Chain יחד עם OpenRouter Chat Model. בלי AI Agent ובלי בלוקים של סוכנים.
- שמור הוראות מערכת בנפרד מנתוני הבקשה.
- נתון חסר נשאר חסר ומוביל לשאלה, לא להמצאה.
- עבוד בעותק ייחודי ושמר את המקור.
- אל תשמור מפתחות או סודות בקובץ. חיבור OpenRouter מוגדר ב-Credentials של n8n בלבד.
- הוסף פתקים מסבירים לצמתים, בדוק פלט אמיתי וציין במפורש מה לא נבדק.

# דרישות להמשך, לשמירה ב-REVIEW_START.md
## תהליך יצירת טיוטה עתידי
בהמשך נבנה תהליך בסיסי שמתחיל ב-Chat Trigger. כל הודעה היא מקרה בדיקה שלם ב-JSON וכוללת request, מערך sources, שדה draft שיכול להיות null, ו-max_rewrites שמתחיל ב-2. request מכיל את טקסט המייל המלא. sources מכיל רק את רשומות הקטלוג, עם source_id ותוכן המקור. המייל אינו פריט ב-sources. כש-sources ריק, המייל נשאר ב-request. כתוב קוד פענוח ובדיקת קלט, ללא קריאת LLM נוספת לשלב הזה. אם draft הוא null, צור טיוטה באמצעות המודל. אם סופקה טיוטה, העבר אותה כפי שהיא לבדיקה. הכן לי הודעת בדיקה מלאה להעתקה מתוך החומרים שב-REVIEW_START.md. אל תסתמך על זיכרון הצאט. החזר את הטיוטה לצאט. החלטת ביקורת תתווסף רק בשלב הבא.
- השתמש ב-Basic LLM Chain מחובר ל-OpenRouter Chat Model במחבר ה-Model של השרשרת.
- אכוף פלט מובנה באמצעות Structured Output Parser: title ו-objective כמחרוזות, steps ו-open_questions כמערכי מחרוזות, success_criteria כמחרוזת או null, ו-source_ids כמערך מחרוזות.
- מקור שלא מגדיר סף הצלחה משאיר success_criteria בערך null.
- נתון חסר הופך לשאלה פתוחה ב-open_questions, לא להמצאה.
- התייחס לבודק עתידי כאל קריאת LLM נפרדת, לא כאל סוכן. אל תבנה אותו עכשיו.

# תיקיית העבודה ב-n8n
השתמש בתיקיית המודול שלי ב-n8n עם שם ייחודי, לדוגמא: 18x | Module 3 | Practice | Review.
אל תזהה את התיקייה המקומית במחשב עם התיקייה ב-n8n.

# המקורות לבדיקה
השתמש במקורות הבאים כקלט דוגמה:

מייל פנייה:
"רוני, נוכל לבדוק בשבוע הבא מה קורה כשהעגלות עוברות בין שני הקוראים? חשוב לי לראות מתי שניהם מדווחים על אותו תג.
נתחיל בעגלה אחת ואחר כך נוסיף עוד שתיים. תשמרו את הקריאות והזמנים מכל קורא בנפרד, כדי שנוכל להשוות אחר כך. עדיף ביום שלישי בבוקר. המיקום עוד לא סגור.
שני הקוראים יישארו קבועים בעמדות המעבר. רק העגלות ינועו ביניהם."

מקור קטלוגי:
- source_id: M3-CAT-01
- equipment: scanner-rig
- purpose: movement-tracking
- description: שני קוראים נייחים ליד מעבר. העגלות עם התגיות נעות בין אזורי הקריאה.
- capabilities: שמירת מזהה תג, מזהה קורא וחותמת זמן בנפרד לכל קריאה.
- source_version: demo-v1
- provenance: מקור הוראה מדומה

# אופן העבודה
בפעם הראשונה הצג לי תוכנית קצרה לפני שאתה בונה. אחרי שאאשר, בנה. אל תבקש אישור לכל צומת בנפרד.
הפלט הטקסטואלי יהיה בעברית. בחר מודל נגיש ב-OpenRouter לפי הקטלוג הזמין, ואל תמציא מזהה מודל.
כעת שמור רק את שני הקבצים, הצג את מיקומם ותוכנם ועצור. אל תבנה או תריץ תהליך בשלב הזה.

Prepare an n8n drafting project base. For now create only CLAUDE.md and REVIEW_START.md, without building a workflow. Save the base requirements and the complete sources below in REVIEW_START.md. After inspecting the files I will open a new session and ask you to read them and propose a plan.

# Step one: the context file
Check whether a CLAUDE.md file exists in the current project folder.
If it is missing, create it. If it exists, propose an update instead of overwriting.
Write these fixed working rules into it:
- For LLM calls use OpenRouter only.
- Build simple LLM calls using a Basic LLM Chain together with an OpenRouter Chat Model. No AI Agent and no agent blocks.
- Keep system instructions separate from request data.
- A missing value stays missing and leads to a question, not to invention.
- Work in a unique copy and preserve the source.
- Do not store keys or secrets in the file. The OpenRouter connection is configured in n8n Credentials only.
- Add explanatory notes on nodes, check real output, and state explicitly what was not tested.

# Future requirements to save in REVIEW_START.md
## Future drafting process
Later we will build a base process starting with a Chat Trigger. Each message is a complete JSON test case containing request, a sources array, a draft field that can be null, and max_rewrites initially set to 2. request contains the complete email text. sources contains only catalog records with source_id and source content. The email is not an item in sources. When sources is empty, the email remains in request. Write parsing and input validation code without an additional LLM call for this step. If draft is null, generate a draft using the model. If a draft is supplied, pass it through unchanged for review. Prepare a complete copyable test message using the materials in REVIEW_START.md. Do not rely on chat memory. Return the draft to chat. A review decision will be added only in the next stage.
- Use a Basic LLM Chain connected to an OpenRouter Chat Model on the chain Model connector.
- Enforce structured output with a Structured Output Parser: title and objective are strings, steps and open_questions are string arrays, success_criteria is a string or null, and source_ids is a string array.
- A source that does not define a success threshold leaves success_criteria as null.
- A missing value becomes an open question in open_questions, not an invention.
- Treat a future reviewer as a separate LLM call, not an agent. Do not build it now.

# n8n working folder
Use my module folder in n8n with a unique name, for example: 18x | Module 3 | Practice | Review.
Do not identify the local folder on the machine with the folder in n8n.

# The sources for testing
Use the following sources as sample input:

Request email:
"Roni, can we test next week what happens when the carts pass between the two readers? It matters to me to see when both of them report the same tag.
We will start with one cart and then add two more. Save the reads and times from each reader separately, so we can compare afterwards. Tuesday morning is preferred. The location is not final yet.
Both readers will stay fixed at the crossing stations. Only the carts move between them."

Catalog source:
- source_id: M3-CAT-01
- equipment: scanner-rig
- purpose: movement-tracking
- description: Two fixed readers near a crossing. The carts with tags move between the reading zones.
- capabilities: Store tag id, reader id and timestamp separately for each read.
- source_version: demo-v1
- provenance: Simulated instructional source

# Working style
On the first run show me a short plan before you build. After I approve, build. Do not ask for approval on every single node.
Return narrative output in Hebrew. Select an accessible OpenRouter model from its available catalog, without inventing a model ID.
For now save only the two files, show their paths and contents, then stop. Do not build or run a workflow at this stage.

קרא את CLAUDE.md ואת REVIEW_START.md בתיקייה הנוכחית. הצע תוכנית קצרה לבסיס יצירת הטיוטה בלבד. לאחר שאאשר בנה והריץ אותו ב-n8n.

Read CLAUDE.md and REVIEW_START.md in the current folder. Propose a short plan for the drafting base only. After I approve, build and run it in n8n.

{
  "title": "ניסוי קריאות חופפות",
  "objective": "בדיקת דיווח של שני קוראים על אותו תג",
  "steps": [
    "מתחילים מיד בשלוש עגלות בחיפה.",
    "שומרים קובץ קריאות אחד ללא מזהה קורא."
  ],
  "success_criteria": "דיוק של 99%",
  "open_questions": [],
  "source_ids": ["M3-CAT-01"]
}

{
  "title": "Overlapping reads experiment",
  "objective": "Check reporting of two readers on the same tag",
  "steps": [
    "Start immediately with three carts in Haifa.",
    "Save a single reads file without reader id."
  ],
  "success_criteria": "99% accuracy",
  "open_questions": [],
  "source_ids": ["M3-CAT-01"]
}

{
  "title": "טיוטת ניסוי קריאות חופפות",
  "objective": "בדיקת דיווח של שני קוראים על אותו תג",
  "steps": [
    "צעד עבודה מוצע: לבקש אישור למיקום, לשעה המדויקת ולסף ההצלחה לפני תיאום.",
    "מתחילים בעגלה אחת בין שני קוראים קבועים, ואז מוסיפים עוד שתי עגלות.",
    "שומרים מזהה תג, מזהה קורא וחותמת זמן בנפרד לכל קריאה, ומשווים קריאות של שני הקוראים על אותו תג."
  ],
  "success_criteria": null,
  "open_questions": [
    "מה מיקום הניסוי?",
    "מה שעת ההתחלה המדויקת?",
    "מה סף ההצלחה המוסכם?"
  ],
  "source_ids": ["M3-CAT-01"]
}

{
  "title": "Overlapping reads experiment draft",
  "objective": "Check reporting of two readers on the same tag",
  "steps": [
    "Suggested work step: request approval for the location, exact time and success threshold before coordination.",
    "Start with one cart between two fixed readers, then add two more carts.",
    "Save tag id, reader id and timestamp separately for each read, and compare reads of both readers on the same tag."
  ],
  "success_criteria": null,
  "open_questions": [
    "What is the experiment location?",
    "What is the exact start time?",
    "What is the agreed success threshold?"
  ],
  "source_ids": ["M3-CAT-01"]
}