پایه نهم تا دیروز ناقص بود: ۲۸ صفحه از کتاب ingest نشده بود و فصل ۸ (حجم و
مساحت) اصلاً وجود نداشت. حالا ۱۴۳ از ۱۴۳ صفحه رفته و برنامه‌ی درسی ۸ فصل،
۲۸ مبحث و ۲۵۸ درس دارد.
۱۷۱ سوالِ تازه از روی مسئله‌های واقعیِ همان کتاب ساخته شد (جمعِ فایل: ۳۳۹).
برخلافِ سوال‌های نمونه‌ی قبلی که از عنوانِ مبحث ساخته شده بودند، این‌ها به
مسئله‌ی مشخصی در کتاب وصل‌اند.
مهم‌تر از خودِ سوال‌ها، چیزی که وسطِ کار معلوم شد: **بخشی از راه‌حل‌هایی که
vision از PDF استخراج کرده غلط است.** ۱۷ مورد پیدا شد، از جمله:
شمارنده‌های ۶۰ که نه اول‌اند و نه مرکب → کتاب: {۱, ۶۰} (۶۰ مرکب است)
x−y=۵ و y=x−۳ → کتاب: (۸,۵) (خطوط موازی‌اند، بی‌جواب)
نور در ۱۰۰ ساعت → کتاب: ۱۰۸×۱۰¹³ (ده برابر؛ درست ۱٫۰۸×۱۰¹⁴)
|۱−√۳| → کتاب: ۱−√۳ (منفی است؛ درست √۳−۱)
استوانه ۶۰cm×۱m → کتاب: ۲۸۲٫۷ m³ (خطای واحد؛ درست ۰٫۲۸۳)
اجرای قبلی با gpt-4o-mini همین جواب‌های غلط را بی‌صدا به‌عنوانِ گزینه‌ی درست
علامت می‌زد، چون فقط بازنویسی می‌کرد. مسیرِ تازه اول مسئله را مستقل حل می‌کند
و بعد با راه‌حلِ کتاب مقایسه می‌کند؛ هر اختلاف علامت می‌خورد و دستی بررسی شد.
۷۵ مسئله عمداً سوال نشدند — به شکل یا جدولی در کتاب ارجاع می‌دادند که در متن
نیست. حدس زدن در این موارد یعنی سوالِ بی‌جواب.
`seed_content --export` هم دیگر نمی‌تواند سوال‌ها را بی‌صدا پاک کند: فایل
دست‌نویس است و در دیتابیسِ هر ماشینی نیست، و یک export ساده آن را با آرایه‌ی
خالی بازنویسی می‌کرد. حالا خطا می‌دهد و `--only curriculum` را پیشنهاد می‌کند.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
سرورِ production از روزِ اول `{"grades": []}` برگردانده: دیتابیس gitignore است
(درست هم هست) و تنها راهِ پر کردنش اجرای `rag_import_collection` و بعد
`seed_curriculum_from_textbook` روی همان سرور بود — یعنی وابستگی به Qdrant، به
اعتبارِ AI که تمام شده، و به کسی که SSH دارد. نتیجه این شد که هیچ‌کس نتوانست
چیزی را تست کند.
حالا برنامه‌ی درسی در `content/seed/curriculum.json` کامیت می‌شود (۴ پایه، ۳۱
فصل، ۱۶۸ مبحث، ۱۳۰۰ درس، ۵۲۷ کیلوبایت متن) و `deploy.sh` خودش بالا می‌آوردش.
سرورِ تازه نه Qdrant می‌خواهد نه ترمینال.
`db.sqlite3` عمداً کامیت نمی‌شود: باینری است، دیف نمی‌شود، و هر دیپلوی محتوای
سرور — و فردا پاسخ‌های کاربران — را با نسخه‌ی لوکالِ یک نفر جایگزین می‌کند.
سوال‌ها با مسیرِ عنوان ذخیره می‌شوند نه با lessonId. این تصمیمِ اصلیِ کامیت
است: لوکالِ ما ۱۳۰۷ درس دارد با idهای ۳ تا ۲۰۰۵ (جای خالی، از پاک شدنِ دیتای
دمو)، و همان کوریکولوم روی دیتابیسِ خالی idهای ۱ تا ۱۳۰۷ می‌گیرد. با id،
سوالِ درسِ ۳ روی سرور به درسِ بی‌ربطی می‌چسبید — بدونِ هیچ خطایی. تست
`test_question_follows_the_title_path_not_the_id` همین را نگه می‌دارد.
`seed_content` ایدمپوتنت است و هیچ‌چیز پاک نمی‌کند: کوریکولوم با عنوان
هم‌سان‌سازی می‌شود و سوالِ تکراری رد می‌شود (`skip_existing`). روی سروری که
کاربرِ واقعی دارد، دیپلوی نباید بتواند محتوا یا پاسخی را از بین ببرد — و
ادمین باید بتواند سوالِ سیدشده را اصلاح کند بی‌آنکه دیپلویِ بعدی برش گرداند.
ردیف‌های `[DEMO]`/`[SEED]` موقعِ export کنار گذاشته می‌شوند؛ آن‌ها همان‌هایی‌اند
که `purge_demo_data` برای پاک کردنشان نوشته شد و جایشان در فایلی که مستقیم روی
production لود می‌شود نیست.
هنوز صفر سوالِ واقعی داریم: هر ۱۴ سوالِ لوکال رویِ ردیف‌های دمو بودند. مسیرِ
سوال‌ها ساخته و تست شده، ولی تا وقتی اعتبارِ AI شارژ نشود فایلش خالی می‌ماند.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
