Both books were already complete on Qdrant and answering /api/ai/ask, but
had no Grade/Unit/Node/Lesson rows, so none of their problems could ever
reach a quiz. The owner made the product call, so the curriculum is now
seeded from the books' own tables of contents (free, no API credit), and
559 four-option questions were authored from the verified chunks.
Coverage: all 21 nodes of grade 11 hold a full four-question quiz, and 10
of 12 in grade 12. The two that do not are both in فصل ۵: کاربردهای مشتق
and are short only because the weekly model limit landed mid-run — their
(lesson, problem) pairs are already exported and waiting.
Three supporting changes:
- generate_questions_from_chunks grows --export DIR, which writes the
(lesson, verified problem) pairs as JSON batches and makes no paid call
at all. The subagent route was the documented way to author questions
but had no tool behind it; now it does, and it emits the same PROMPT
the paid path uses so the two branches cannot drift apart in quality.
- _targets now skips as many chunks as a lesson already has questions
for. Re-running with a higher --per-lesson used to hand back the very
same chunk, producing a near-duplicate question — silently, because the
prompt gets rewritten each time, so neither the run nor question_io's
validation could catch it.
- GRADE_STYLE gains یازدهم and دوازدهم. Without them both grades fell to
the grey fallback; they are deliberately cool colours, separate from the
six general grades, because حسابان is a ریاضی‌فیزیک-only book.
458 tests pass.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
chunkها با تطبیقِ دقیقِ رشته به درس وصل می‌شدند (problem_type == lesson.title).
عنوانِ درس از یک استخراجِ قدیمی آمده بود و هر بازخوانیِ کتاب عنوانِ تازه می‌سازد،
پس بعد از بازخوانیِ امروز فقط ۵ تا ۸ درصدِ عنوان‌ها می‌خوردند — یعنی ۹۵٪ درس‌ها
بی‌هیچ خطایی هیچ نامزدی پیدا نمی‌کردند و ساختِ سوال صفر برمی‌گرداند.
لنگرِ پایدار صفحه است: هر Node دقیقاً یک بخشِ فهرستِ کتاب با بازه‌ی صفحه‌ی مشخص
است (تطبیق ۱۰۰٪: ۳۴/۳۴، ۲۸/۲۸، ۲۳/۲۳) و هر chunk هم source_page دارد. وقتی
عنوان نخورد، از روی بازه‌ی صفحه سراغ chunk می‌رویم — بدونِ هیچ فراخوانیِ مدلی.
نتیجه: هشتم ۰→۲۰۱، نهم ۰→۴۹، دهم ۰→۱۳۴.
رفتارِ قدیم با --strict-title حفظ شد، و یک محافظ گذاشته شد که یک chunk به دو
درس داده نشود.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
سه کارِ به‌هم‌پیوسته که از یک کشف شروع شدند: راه‌حل‌هایی که vision از کتاب
درآورده گاهی غلط‌اند، و این خطا در بازیابی دیده نمی‌شود — فقط وقتی کسی به
`solution` اعتماد کند خودش را نشان می‌دهد.
۱) بازبینیِ راه‌حل‌ها (rag_verify_solutions)
هر chunk دوباره حل می‌شود و با کتاب مقایسه. نتیجه سه‌حالته است، نه بله/خیر:
اجرای اول با بولی ۱۹٪ خطا گزارش کرد؛ خواندنِ دستیِ نمونه‌ها نشان داد ۳۵٪ از
آن‌ها مسئله‌هایی بودند که به شکلِ کتاب ارجاع می‌دادند و اصلاً قابلِ قضاوت
نبودند، و ۲۴٪ موردی که «۳/۱۰۴» را کسرِ ۳÷۱۰۴ خوانده بود نه عددِ ۳٫۱۰۴. با دو
حالت، «نمی‌دانم» ناچار به «غلط است» ترجمه می‌شد.
با سه حالت و پرامپتی که این دو تله را می‌شناسد: ۲٬۱۱۹ chunk بررسی شد،
۱٬۱۱۲ درست، ۱۲۳ غلط (۵٫۸٪)، ۸۸۱ غیرقابلِ قضاوت. آن ۸۸۱ رایگان برچسب خوردند
چون پیش‌فیلتر قبل از هر فراخوانی کنارشان گذاشت.
`solution` هرگز بازنویسی نمی‌شود — کتاب باید کتاب بماند. برچسب در payloadِ
Qdrant هم می‌نشیند، ولی با نامی که `retrieval._payload_text` نمی‌خواند: یک
نویسه هم به متنی که به مدل می‌رسد اضافه نشد.
نمونه‌ی خطاهای واقعیِ کتاب که پیدا شد:
BMI = ۱۰۰/(۲٫۷۴)² کتاب: ۳۳٫۲ درست: ۱۳٫۳
۱۶ آبی + ۲۴ صورتی کتاب: «کل ۵۰» درست: ۴۰
بزرگ‌ترین عددِ ۴رقمیِ بی‌تکرار کتاب: ۸۵۳۲ درست: ۹۸۷۶
g(x) = x³ − ۲ کتاب: «نمایی» درست: چندجمله‌ای
۲) سوال‌ها فقط از راه‌حل‌های تأییدشده
۱٬۱۹۹ سوال در content/seed/questions.json، همه از chunkهایی که برچسبِ
«درست» گرفته‌اند. هر شش پایه برنامه‌ی درسی دارند (۱٬۹۲۸ درس) — هشتم و دهم
تازه ساخته شدند.
۳) GET /api/nodes/{id}/quiz
واحدِ بازی در اپ «مبحث» است ولی سوال‌ها به «درس» بسته‌اند، و درس اینجا
ریزترین دانه است: یک نوعِ مسئله، نه یک جلسه. نتیجه‌اش این بود که اپ برای یک
آزمونِ چهارسوالی باید ده‌ها درخواست می‌زد. این اندپوینت از همه‌ی درس‌های مبحث
نمونه برمی‌دارد، حداکثر یکی از هر درس تا آزمون روی یک مهارت گیر نکند.
درهم‌ریزی با بذرِ nodeId:userId پایدار است: رفرشِ صفحه همان آزمون را می‌دهد،
نه مجموعه‌ی تازه‌ای که پیشرفت را بی‌معنا کند. `questionCount` جدا از
`requested` می‌آید تا مبحثِ کم‌سوال وانمود نکند کامل است.
──────────
اصلاحاتِ جانبی که سرِ راه لازم شدند:
• QDRANT_TIMEOUT_SECONDS: کلاینت بدونِ timeout ساخته می‌شد و پیش‌فرضِ ۵
ثانیه‌ایِ کتابخانه ingestِ کتابِ هشتم را روی اولین فراخوانی کشت.
• پاک‌سازیِ نقاطِ نیمه‌نوشته: upsert با wait=True ممکن است نوشته باشد و فقط
جوابش تایم‌اوت شده باشد؛ مسیرِ جبران فقط ردیف‌های DB را پس می‌گرفت و هر
retry یک نسخه‌ی تکراری در Qdrant جا می‌گذاشت (۸ مورد در پایه نهم، پاک شد).
• تشخیصِ سقفِ حساب: «insufficient user quota» با فاصله می‌آید نه زیرخط، و
محافظِ اول نمی‌گرفتش — یک اجرا ۷۷۰ فراخوانیِ محکوم‌به‌شکست زد.
• پرامپتِ vision حالا می‌خواهد محتوای شکل داخلِ متنِ مسئله نوشته شود. ۴۲٪ از
محتوای موجود به شکلی ارجاع می‌دهد که در متن نیست؛ مدل آن را دیده بود ولی
از او خواسته نشده بود بنویسدش. کتاب‌های موجود قبل از این قاعده وارد شده‌اند.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
تا پیش از این کلِ محتوای دیتابیس ردیف‌های [DEMO] و [SEED] بود — دانش‌آموزِ
پایه نهم در دمو «جمع تا ۱۰» می‌دید. سینیور «یک بیسیکِ کامل با دیتای واقعی»
خواسته بود.
seed_curriculum_from_textbook (رایگان، هیچ فراخوانیِ پولی ندارد):
Grade ← پایه‌ی کتاب
Unit ← فصلِ کتاب
Node ← درسِ داخلِ فصل، از فهرستِ خودِ کتاب
Lesson ← نوعِ مسئله‌ی استخراج‌شده در بازه‌ی صفحه‌ی همان درس
intro_text مستقیم از generalSolution کتاب می‌آید.
generate_questions_from_chunks سوالِ چهارگزینه‌ای با گزینه‌های انحرافیِ
باورپذیر می‌سازد (هزینه‌دار، اعتبارسنجیِ سخت‌گیرانه). سوال اینجا جدا شد
چون ساختنِ گزینه‌ی انحرافیِ درست به مدل نیاز دارد.
purge_demo_data ردیف‌های [SEED]/[DEMO] را گزارش و — فقط با --apply — پاک
می‌کند؛ بدونِ آن این ردیف‌ها در دمو داخلِ API دیده می‌شوند.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
