# PLAN — Graf szpitali (wielowojewódzki), architektura warstwowa Java 21

**Zakres i cel**
- Zbudować graf w Neo4j łączący szpitale w **całej Polsce** (wszystkie 16 województw, nie tylko podlaskie) z ich kadrą kierowniczą, organami nadzorczymi (rada społeczna / rada nadzorcza), partiami/komitetami wyborczymi oraz mandatami samorządowymi (radni sejmiku, radni powiatu, wójtowie/burmistrzowie, posłowie, senatorowie).
- Każdy węzeł osoby i szpitala niesie właściwość `sourceUrl` (lista) wskazującą dokładną stronę źródłową.
- Zachować metadane jakości danych obecne w materiale roboczym (`brak/niepotwierdzona`, `NIEZWERYFIKOWANE`, `brak danych`, rozbieżności źródeł), aby nie utracić kontekstu dziennikarskiego z [research-podlaskie.md](research-podlaskie.md).

**Historia (poprzedni plan, superseded)**
- Pierwsza wersja planu była jednoskryptowa (Python: `requests` + BeautifulSoup, ładowanie przez `neo4j` driver) i ograniczona do województwa podlaskiego. Zastąpiona przez ten plan: **wielowojewódzki**, **warstwowy**, jako aplikacja **Java 21 + Maven + Spring Shell**, gdzie każda warstwa to osobna komenda CLI.
- Wkład starego planu wchłonięty tutaj: tabela źródeł/provenance (sekcja 3→ obecnie 4.6 + 7), zapytania walidacyjne i raport nakładek (→ 5.6), obsługa przypadków brzegowych i rate-limitu (→ 7), lista produktów i checklista wykonawcza (→ 9, 10). Pseudokod Pythona porzucony — logikę realizuje kod Javy warstw `ingest`/`load`.

---

## Proces pracy: TDD (obowiązkowy)

Cały kod tego planu powstaje test-first. Agent **nie pisze kodu produkcyjnego zanim nie istnieje test, który go wymaga**. Pełne reguły w [CLAUDE.md](CLAUDE.md); tu skrót obowiązujący dla każdego zadania (§11) i każdej klasy z sekcji 3.

**Cykl red → green → refactor (małe kroki, jeden zachowaniowy przyrost = jeden obieg):**
1. **RED** — napisz test opisujący pożądane zachowanie w `src/test/java/...` (mirror pakietu z `src/main/java`). Uruchom `./mvnw -q test -Dtest=NazwaTestu` i zobacz, że **failuje** (kompiluje się, asercja nie przechodzi). Test bez uprzedniej porażki nic nie dowodzi.
2. **GREEN** — napisz **minimalny** kod produkcyjny zazieleniający test. Bez funkcji, których żaden test nie wymaga.
3. **REFACTOR** — posprzątaj kod i test przy zielonym pasku; testy nadal zielone.

**Zasady wiążące:**
- **Test najpierw.** Bug fix zaczyna się od testu reprodukującego buga (RED), potem poprawka (np. T1 `Deduplicator`).
- **Dług techniczny:** istniejący kod produkcyjny powstał bez testów. Dotykając klasy bez pokrycia — najpierw dopisz **charakteryzujący** test aktualnego zachowania (green), potem prowadź zmianę cyklem TDD (patrz T2–T3).
- **Testy jednostkowe** (bez Neo4j, szybkie, deterministyczne): normalizacja (`NameNormalizer`, `PartyNormalizer`), deduplikacja (`Deduplicator`), parsowanie źródeł (`MarkdownRegistrySource`), serializacja canonical (`CanonicalWriter`/`CanonicalReader`).
- **Testy integracyjne** dla warstwy `load`: Neo4j przez **Testcontainers** (`org.testcontainers:neo4j`) — idempotencja `MERGE`, constrainty schematu, raporty walidatora (tag **[NEO4J]**, wymaga Dockera).
- **Nazwy testów** opisują zachowanie: `metoda_warunek_oczekiwanyWynik` (np. `normalize_polishDiacritics_strippedToAsciiSlug`).
- **Definicja ukończenia:** zielony `./mvnw -q test` jest warunkiem uznania zadania za zrobione. Jeśli testy nie mogą się uruchomić (brak `mvn`/Dockera) — zgłoś jawnie, nie deklaruj sukcesu (tag `[~]` + notatka).

---

## 1. Architektura warstwowa

Aplikacja to jeden artefakt Spring Boot / Spring Shell z dwiema wyraźnie rozdzielonymi warstwami. Warstwy komunikują się przez **plik(i) w uwspólnionym formacie kanonicznym** (JSON), dzięki czemu można je uruchamiać niezależnie, wznawiać i testować.

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  WARSTWA 1: Akwizycja + normalizacja                          │
│  komenda:  ingest                                             │
│  wejście:  źródła per-województwo (pliki .md/.csv, konektory) │
│  wyjście:  canonical/*.json  (Canonical Model, jednolity)     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │  canonical JSON
                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  WARSTWA 2: Ładowanie do Neo4j + tworzenie powiązań           │
│  komenda:  load                                               │
│  wejście:  canonical/*.json                                   │
│  wyjście:  graf w Neo4j (węzły + relacje + provenance)        │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
```

Rozdział warstw plikiem kanonicznym daje:
- **niezależność** — warstwę 1 można uruchomić bez działającego Neo4j; warstwę 2 bez dostępu do sieci;
- **audytowalność** — plik kanoniczny to wersjonowalny, przeglądalny snapshot danych (można trzymać w git);
- **idempotencję** — warstwa 2 opiera się na `MERGE` po kluczach naturalnych, więc wielokrotne ładowanie tego samego pliku nie tworzy duplikatów.

---

## 2. Model kanoniczny (kontrakt między warstwami)

Jeden schemat dla **wszystkich** województw. Plik `canonical/<voivodeship>.json` (np. `podlaskie.json`, `mazowieckie.json`) lub jeden zbiorczy `canonical/all.json`.

```jsonc
{
  "schemaVersion": "1.0",
  "voivodeship": "podlaskie",           // slug województwa (16 możliwych wartości)
  "generatedAt": "2026-07-07T10:00:00Z",
  "hospitals": [
    {
      "id": "hosp:podlaskie:usk-bialystok",   // stabilny slug (voiv + nazwa)
      "name": "Uniwersytecki Szpital Kliniczny w Białymstoku",
      "shortName": "USK",
      "city": "Białystok",
      "voivodeship": "podlaskie",
      "legalForm": "SPZOZ",                    // SPZOZ | SP_PSYCHIATRYCZNY_ZOZ | SPOLKA_Z_OO | ...
      "foundingBody": "Uniwersytet Medyczny w Białymstoku",
      "supervisoryBodyType": "RADA_SPOLECZNA", // RADA_SPOLECZNA | RADA_NADZORCZA
      "nip": null,                             // gdy dostępny
      "krs": null,                             // dla spółek
      "website": "https://uskwb.pl",
      "sourceUrls": ["https://uskwb.pl/dyrekcja-szpitala/"]
    }
  ],
  "people": [
    {
      "id": "person:jan-kochanowicz",          // slug znormalizowanego imienia+nazwiska
      "fullName": "Jan Kochanowicz",
      "displayName": "prof. dr hab. n. med. Jan Kochanowicz",  // z tytułami, jak w źródle
      "titles": ["prof.", "dr hab.", "n. med."],
      "sourceUrls": ["https://uskwb.pl/dyrekcja-szpitala/"]
    }
  ],
  "affiliations": [                            // przynależność partyjna/komitetowa osoby
    {
      "personId": "person:karol-pilecki",
      "type": "PARTIA",                        // PARTIA | KOMITET_WYBORCZY | KWW_LOKALNY
      "name": "Koalicja Obywatelska",
      "confidence": "POTWIERDZONA",            // POTWIERDZONA | NIEPOTWIERDZONA | NIEZWERYFIKOWANA | BRAK_DANYCH
      "note": "jedno źródło prasowe: PO; historycznie PSL",
      "sourceUrls": ["https://bip-spzozwszjs.podlaskie.eu/rada.html"]
    }
  ],
  "roles": [                                   // funkcja osoby w szpitalu (krawędź hosp↔person)
    {
      "hospitalId": "hosp:podlaskie:usk-bialystok",
      "personId": "person:jan-kochanowicz",
      "roleType": "DYREKTOR",                  // DYREKTOR | ZASTEPCA_DYREKTORA | GLOWNY_KSIEGOWY
                                               // | CZLONEK_ORGANU_NADZORCZEGO | PRZEWODNICZACY_ORGANU | ...
      "roleLabel": "Dyrektor Naczelny",        // oryginalna etykieta ze źródła
      "organ": "DYREKCJA",                     // DYREKCJA | RADA_SPOLECZNA | RADA_NADZORCZA
      "status": "AKTUALNY",                    // AKTUALNY | PELNIACY_OBOWIAZKI | ELEKT | BYLY
      "validFrom": null,                       // ISO data, gdy znana
      "validTo": null,
      "note": "p.o. od 3.03.2025",
      "sourceUrls": ["https://uskwb.pl/dyrekcja-szpitala/"]
    }
  ],
  "mandates": [                                // mandat samorządowy/publiczny osoby (niezależny od szpitala)
    {
      "personId": "person:marek-olbrys",
      "mandateType": "RADNY_SEJMIKU",          // RADNY_SEJMIKU | RADNY_POWIATU | RADNY_GMINY
                                               // | WOJT_BURMISTRZ_PREZYDENT | STAROSTA | POSEL | SENATOR | MARSZALEK
      "body": "Sejmik Województwa Podlaskiego",
      "term": "VII",
      "voivodeship": "podlaskie",
      "sourceUrls": ["https://www.portalsamorzadowy.pl/osoba/marek-olbrys,876.html"]
    }
  ]
}
```

**Uwagi projektowe:**
- `id` osoby jest generowane deterministycznie z znormalizowanego imienia i nazwiska (patrz normalizacja) — to podstawa deduplikacji **między szpitalami i województwami** (np. osoba zasiadająca w radach kilku szpitali).
- Enumy (`legalForm`, `roleType`, `mandateType`, `confidence`, `status`) są zamknięte i wspólne dla wszystkich województw — to gwarantuje uwspólniony format.
- Pola `note` i `confidence` przenoszą metadane jakościowe z materiału roboczego (kluczowe dla kontekstu dziennikarskiego).

---

## 3. Stack technologiczny

| Element | Wybór |
|---|---|
| Język | Java 21 (records, sealed interfaces, pattern matching, virtual threads) |
| Build | Maven (multi-module opcjonalnie; na start single-module) |
| Framework | Spring Boot 3.x + **Spring Shell 3.x** (komendy CLI) |
| Neo4j | `spring-boot-starter-data-neo4j` **lub** czysty `neo4j-java-driver` (Bolt) |
| HTTP/scraping | `java.net.http.HttpClient` + **jsoup** (parsowanie HTML) |
| JSON | Jackson (`jackson-databind` + `jackson-datatype-jsr310`) |
| Fuzzy-match | `commons-text` (Levenshtein / Jaro-Winkler) do deduplikacji osób |
| CSV (raporty) | `commons-csv` |
| Testy | JUnit 5, Testcontainers (`neo4j` container) do testów warstwy ładowania |
| Konteneryzacja Neo4j | Docker (`neo4j:5`), Bolt na `7687`, UI na `7474` |

### Szkielet projektu Maven
```
szpitale-graph/
├── pom.xml
├── docker-compose.yml                # Neo4j 5
├── src/main/java/com/developx/szpitale/
│   ├── SzpitaleGraphApplication.java  # @SpringBootApplication, entrypoint Spring Shell
│   ├── model/                         # rekordy modelu kanonicznego
│   │   ├── CanonicalDataset.java
│   │   ├── Hospital.java  Person.java  Affiliation.java  Role.java  Mandate.java
│   │   └── enums/  (LegalForm, RoleType, MandateType, Confidence, ...)
│   ├── ingest/                        # WARSTWA 1
│   │   ├── IngestCommand.java         # @ShellComponent — komenda `ingest`
│   │   ├── source/                    # źródła per-województwo
│   │   │   ├── VoivodeshipSource.java     # interfejs: List<RawRecord> fetch()
│   │   │   ├── MarkdownRegistrySource.java# parser materiałów typu research-*.md
│   │   │   ├── HtmlScraperSource.java     # jsoup: strony szpitali/BIP
│   │   │   └── PkwSource.java             # weryfikacja afiliacji w PKW 2024
│   │   ├── normalize/
│   │   │   ├── NameNormalizer.java    # diakrytyki, tytuły, wielkość liter, slug
│   │   │   ├── PartyNormalizer.java   # mapowanie nazw partii/komitetów
│   │   │   └── Deduplicator.java      # scalanie osób (fuzzy + reguły)
│   │   └── CanonicalWriter.java       # zapis canonical/*.json
│   └── load/                          # WARSTWA 2
│       ├── LoadCommand.java           # @ShellComponent — komenda `load`
│       ├── CanonicalReader.java       # odczyt canonical/*.json
│       ├── GraphSchema.java           # constraints + indeksy (Cypher)
│       ├── GraphLoader.java           # UNWIND/MERGE węzłów i relacji
│       └── GraphValidator.java        # zapytania walidacyjne + raport CSV
└── src/test/java/...                  # JUnit + Testcontainers
```

---

## 4. WARSTWA 1 — Akwizycja i normalizacja (`ingest`)

### 4.1. Zadanie
Pobrać dane z heterogenicznych źródeł dla wybranego województwa (lub wszystkich) i wyprodukować plik(i) w modelu kanonicznym. **Żadnej zależności od Neo4j.**

### 4.2. Interfejs źródła (pluginowalny per województwo)
```java
public interface VoivodeshipSource {
    String voivodeship();                 // "podlaskie", "mazowieckie", ...
    List<RawHospitalRecord> fetch();      // surowe rekordy przed normalizacją
}
```
Implementacje (wybierane po fladze/konfiguracji):
- **`MarkdownRegistrySource`** — parsuje istniejące materiały robocze w formacie tabel Markdown (jak `research-podlaskie.md`). To ścieżka startowa: podlaskie już mamy. Kolejne województwa dokładamy jako `research-<voiv>.md` (patrz sekcja 4.6 — generowane skillem deep-research).
- **`HtmlScraperSource`** — `HttpClient` + jsoup do stron szpitali (dyrekcja) i BIP (rady). Rate-limiting + retry z backoffem, `User-Agent`, poszanowanie `robots.txt`.
- **`PkwSource`** — kontrola krzyżowa afiliacji radnych w `samorzad2024.pkw.gov.pl` (podnosi `confidence`).

Rejestr źródeł spina wszystkie województwa; brak konfiguracji dla danego województwa = pomijane z ostrzeżeniem w logu (żadnych cichych luk).

### 4.6. Odkrywanie źródeł dla kolejnych województw — skill `deep-research`

Dla podlaskiego materiał źródłowy (`research-podlaskie.md`) już istnieje. Dla pozostałych 15 województw **nie znamy z góry** ani listy szpitali, ani adresów BIP z imiennymi składami rad, ani afiliacji. Ten etap rozpoznawczy realizuje **skill `deep-research`** (fan-out zapytań web, pobranie źródeł, adwersaryjna weryfikacja twierdzeń, synteza raportu z cytowaniami) — jest to krok **poprzedzający** warstwę 1, wykonywany przez agenta, nie przez kod Javy.

**Rola:** deep-research pełni funkcję „discovery" — produkuje dla danego województwa materiał `research-<voiv>.md` w **dokładnie tym samym formacie tabel** co `research-podlaskie.md`, który następnie wchłania `MarkdownRegistrySource` bez żadnych zmian w kodzie. To domyka pętlę: skill znajduje i weryfikuje źródła → zapisuje kanoniczny materiał roboczy → warstwa 1 go normalizuje → warstwa 2 ładuje do grafu.

**Co zlecić skillowi (per województwo), pytania badawcze:**
1. **Lista szpitali** danego województwa z podziałem na: wojewódzkie/uniwersyteckie/resortowe (organ tworzący: samorząd województwa / uczelnia medyczna / MSWiA / MON) oraz powiatowe (organ tworzący: powiat), z formą prawną (SPZOZ vs spółka prawa handlowego).
2. **Kadra kierownicza** każdego szpitala (dyrektor, zastępcy, gł. księgowy) — ze stron „Dyrekcja"/„Kierownictwo" i BIP szpitala.
3. **Skład organu nadzorczego** — rada społeczna (SPZOZ) lub rada nadzorcza (spółka) — z BIP szpitala / uchwał organu tworzącego.
4. **Afiliacje polityczne** członków organów — kontrola krzyżowa w PKW 2024 (`samorzad2024.pkw.gov.pl`), na portalsamorzadowy.pl, w BIP sejmiku/rad powiatów; jawne oznaczenie pewności.
5. **Mandaty samorządowe** (radny sejmiku/powiatu/gminy, wójt/burmistrz/starosta, poseł/senator) osób zasiadających w organach.

**Kontrakt wyjścia skilla** — aby był bezpośrednio parsowalny przez `MarkdownRegistrySource`, deep-research musi wyprodukować:
- nagłówek metodologiczny z datą dostępu i legendą oznaczeń pewności (jak w `research-podlaskie.md`);
- sekcje per szpital z tabelą `| Funkcja | Imię i nazwisko | Afiliacja partyjna | Źródło (URL) |`;
- **`sourceUrl` przy każdym wierszu** (twardy wymóg — brak URL = wiersz odrzucany/oznaczony `BRAK_DANYCH`);
- markery pewności zgodne z mapowaniem na enum `confidence`: `brak/niepotwierdzona` → `NIEPOTWIERDZONA`, `NIEZWERYFIKOWANE` → `NIEZWERYFIKOWANA`, `brak danych` → `BRAK_DANYCH`;
- sekcję „Rozbieżności, luki i rekomendacje weryfikacyjne" (jak część III materiału podlaskiego).

**Jak wywołać (przykład dla jednego województwa):**
```
/deep-research  Zbuduj materiał źródłowy o kadrze kierowniczej, radach społecznych/nadzorczych
                i afiliacjach politycznych szpitali w województwie mazowieckim. Zachowaj format
                tabel i legendę oznaczeń pewności identyczne jak w research-podlaskie.md. Przy
                każdym wpisie podaj dokładny URL źródła (BIP szpitala, uchwały organu tworzącego,
                PKW 2024, portalsamorzadowy.pl). Oznacz luki i rozbieżności źródeł.
```
Wynik zapisujemy jako `research-mazowieckie.md`. Skalowanie na wszystkie województwa: uruchamiać skill po jednym województwie (koszt i wolumen źródeł są duże) albo w partiach; każde uruchomienie to osobny plik `research-<voiv>.md`.

**Granica odpowiedzialności:** deep-research **znajduje i weryfikuje źródła** (etap dziennikarsko-badawczy, wymaga oceny człowieka przed publikacją, zwłaszcza dla oznaczeń `NIEZWERYFIKOWANA`). Kod Javy (warstwa 1) **nie prowadzi researchu** — jedynie deterministycznie normalizuje gotowy materiał `.md` do modelu kanonicznego. Ten podział utrzymuje warstwę 1 testowalną i powtarzalną, a odkrywanie źródeł — audytowalne i cytowane.

### 4.3. Normalizacja do formatu uwspólnionego
1. **Nazwiska** (`NameNormalizer`): usunięcie tytułów do `titles[]`, `displayName` zachowuje oryginał, `fullName` = imię+nazwisko, `id` = slug z NFKD bez diakrytyków, lower-case, `-`. Uwaga na warianty (np. `Wojciech Łuczaj` występuje w kilku szpitalach).
2. **Partie/komitety** (`PartyNormalizer`): mapowanie na kanoniczne nazwy (`Koalicja Obywatelska`, `PiS`, `PSL`, `Polska 2050`, `Trzecia Droga`, ...) + typ `PARTIA`/`KOMITET_WYBORCZY`/`KWW_LOKALNY`. `confidence` z markerów źródła (`NIEZWERYFIKOWANE` → `NIEZWERYFIKOWANA`, `brak danych` → `BRAK_DANYCH`, `brak/niepotwierdzona` → `NIEPOTWIERDZONA`).
3. **Funkcje** (`roleType`/`organ`/`status`): mapowanie etykiet („Dyrektor", „p.o. Dyrektora" → status `PELNIACY_OBOWIAZKI`, „Dyrektor-elekt" → `ELEKT`, „Rada Społeczna — Przewodniczący" → `PRZEWODNICZACY_ORGANU` + `organ=RADA_SPOLECZNA`).
4. **Deduplikacja osób** (`Deduplicator`): scalenie po `id`; przy zbieżnych, ale niepewnych dopasowaniach (pospolite nazwiska: Możejko, Jabłoński, Dzięcioł) — **nie scalać**, dodać `note="możliwy duplikat"` i zachować odrębne węzły. Fuzzy-match (Jaro-Winkler) tylko jako podpowiedź do przeglądu, nie jako automatyczne scalenie.

### 4.4. Komenda Spring Shell
```java
@ShellComponent
public class IngestCommand {

    @ShellMethod(key = "ingest",
        value = "Warstwa 1: pobiera i normalizuje dane szpitali do modelu kanonicznego (JSON).")
    public String ingest(
        @ShellOption(defaultValue = "all") String voivodeship,  // np. podlaskie | mazowieckie | all
        @ShellOption(defaultValue = "markdown") String source,  // markdown | html | pkw
        @ShellOption(defaultValue = "canonical") String outDir, // katalog wyjściowy
        @ShellOption(defaultValue = "false") boolean split      // plik per województwo vs all.json
    ) {
        // 1. wybierz źródła dla województw
        // 2. fetch -> normalize -> dedup
        // 3. zapisz canonical/<voiv>.json (lub all.json)
        // 4. zwróć podsumowanie: #szpitali, #osób, #ról, #mandatów, #luk
    }
}
```
Przykłady użycia:
```
ingest --voivodeship podlaskie --source markdown
ingest --voivodeship all --split true
ingest --voivodeship mazowieckie --source html --out-dir canonical
```

### 4.5. Produkt warstwy 1
- `canonical/<voiv>.json` (lub `canonical/all.json`) zgodny ze schematem z sekcji 2.
- `ingest-report.json` — statystyki i lista luk (szpitale bez składu rady, afiliacje `NIEZWERYFIKOWANA`) — odpowiednik „Głównych luk" z materiału roboczego.

---

## 5. WARSTWA 2 — Ładowanie do Neo4j i tworzenie powiązań (`load`)

### 5.1. Zadanie
Odczytać plik(i) kanoniczne i zmaterializować graf w Neo4j: węzły, relacje i provenance. **Żadnej zależności od sieci/scrapingu.** Idempotentne (`MERGE`).

### 5.2. Model grafu
**Węzły (labels):**
- `:Hospital {id, name, shortName, city, voivodeship, legalForm, foundingBody, supervisoryBodyType, nip, krs, website, sourceUrls}`
- `:Person {id, fullName, displayName, titles, sourceUrls}`
- `:Party {name, type}` (partia/komitet)
- `:GovBody {name, type, voivodeship, term}` (sejmik, rada powiatu, urząd gminy — dla mandatów)
- `:Voivodeship {slug, name}` (grupowanie i zapytania regionalne)

**Relacje:**
| Relacja | Od → Do | Właściwości |
|---|---|---|
| `[:DYREKTOR]` | Hospital → Person | `roleLabel, status, validFrom, validTo, note, sourceUrls` |
| `[:ZASTEPCA_DYREKTORA]` | Hospital → Person | j.w. |
| `[:CZLONEK_ORGANU]` | Hospital → Person | `organ (RADA_SPOLECZNA/RADA_NADZORCZA), roleLabel, status, sourceUrls` |
| `[:PRZEWODNICZY_ORGANOWI]` | Person → Hospital | `organ, sourceUrls` |
| `[:CZLONEK_PARTII]` | Person → Party | `confidence, note, sourceUrls` |
| `[:PELNI_MANDAT]` | Person → GovBody | `mandateType, term, sourceUrls` |
| `[:W_WOJEWODZTWIE]` | Hospital → Voivodeship | — |

> Uwaga: zamiast osobnych typów relacji dla każdej funkcji można użyć jednej `[:PELNI_FUNKCJE {roleType, organ, ...}]`. Wybór: **typowane relacje** dla czytelności zapytań Cypher + `roleType` jako property dla filtrowania.

### 5.3. Schemat (constraints + indeksy)
```cypher
CREATE CONSTRAINT hospital_id IF NOT EXISTS FOR (h:Hospital) REQUIRE h.id IS UNIQUE;
CREATE CONSTRAINT person_id   IF NOT EXISTS FOR (p:Person)   REQUIRE p.id IS UNIQUE;
CREATE CONSTRAINT party_name  IF NOT EXISTS FOR (x:Party)    REQUIRE x.name IS UNIQUE;
CREATE CONSTRAINT voiv_slug   IF NOT EXISTS FOR (v:Voivodeship) REQUIRE v.slug IS UNIQUE;
CREATE INDEX person_name IF NOT EXISTS FOR (p:Person) ON (p.fullName);
```

### 5.4. Ładowanie (parametryzowane, wsadowe)
```cypher
UNWIND $hospitals AS h
MERGE (hosp:Hospital {id: h.id})
SET hosp += {name:h.name, city:h.city, voivodeship:h.voivodeship,
             legalForm:h.legalForm, supervisoryBodyType:h.supervisoryBodyType,
             website:h.website, sourceUrls:h.sourceUrls}
MERGE (v:Voivodeship {slug: h.voivodeship})
MERGE (hosp)-[:W_WOJEWODZTWIE]->(v);

UNWIND $people AS p
MERGE (person:Person {id: p.id})
SET person += {fullName:p.fullName, displayName:p.displayName,
               titles:p.titles, sourceUrls:p.sourceUrls};

UNWIND $roles AS r
MATCH (h:Hospital {id:r.hospitalId}), (p:Person {id:r.personId})
CALL apoc.merge.relationship(h, r.relType, {}, r.props, p) YIELD rel  // lub CASE per typ bez APOC
RETURN count(*);

UNWIND $affiliations AS a
MATCH (p:Person {id:a.personId})
MERGE (party:Party {name:a.name}) SET party.type = a.type
MERGE (p)-[m:CZLONEK_PARTII]->(party)
SET m += {confidence:a.confidence, note:a.note, sourceUrls:a.sourceUrls};

UNWIND $mandates AS md
MATCH (p:Person {id:md.personId})
MERGE (g:GovBody {name:md.body}) SET g.type = md.mandateType, g.voivodeship = md.voivodeship, g.term = md.term
MERGE (p)-[:PELNI_MANDAT {mandateType:md.mandateType, term:md.term, sourceUrls:md.sourceUrls}]->(g);
```
Batche po ~5–10 tys. wierszy w jednej transakcji (tu wolumen mały, ale trzymamy wzorzec).
> Jeśli nie chcemy zależności od APOC — w `GraphLoader` mapujemy `roleType` na stały typ relacji przez `switch` i wykonujemy osobny sparametryzowany `MERGE` per typ.

### 5.5. Komenda Spring Shell
```java
@ShellComponent
public class LoadCommand {

    @ShellMethod(key = "load",
        value = "Warstwa 2: ładuje model kanoniczny do Neo4j i tworzy powiązania.")
    public String load(
        @ShellOption(defaultValue = "canonical") String inDir,   // katalog z canonical/*.json
        @ShellOption(defaultValue = "all") String voivodeship,   // filtr: które pliki załadować
        @ShellOption(defaultValue = "true") boolean createSchema,// czy zakładać constraints/indeksy
        @ShellOption(defaultValue = "false") boolean wipe,       // wyczyścić graf przed ładowaniem
        @ShellOption(defaultValue = "true") boolean validate     // uruchomić walidację po ładowaniu
    ) {
        // 1. (opc.) wipe + createSchema
        // 2. read canonical -> UNWIND/MERGE nodes -> relationships
        // 3. (opc.) validate + zapis overlap_report.csv
        // 4. podsumowanie: #węzłów, #relacji per typ
    }
}
```
Konfiguracja połączenia w `application.yml`:
```yaml
spring:
  neo4j:
    uri: bolt://localhost:7687
    authentication: { username: neo4j, password: password }
```
Przykłady:
```
load --in-dir canonical --voivodeship all --wipe true
load --voivodeship podlaskie --create-schema false
```

### 5.6. Walidacja i raport (`GraphValidator`)
```cypher
// Szpitale bez dyrektora (luki do uzupełnienia)
MATCH (h:Hospital) WHERE NOT (h)-[:DYREKTOR]->() RETURN h.name, h.voivodeship;

// Osoby łączące funkcję w organie szpitala z mandatem samorządowym (kluczowy wniosek analityczny)
MATCH (h:Hospital)-[:CZLONEK_ORGANU]->(p:Person)-[:PELNI_MANDAT]->(g:GovBody)
RETURN p.fullName, collect(DISTINCT h.name) AS szpitale, collect(DISTINCT g.name) AS mandaty;

// Osoby zasiadające w organach wielu szpitali (powiązania międzyszpitalne / międzywojewódzkie)
MATCH (h:Hospital)-[:CZLONEK_ORGANU]->(p:Person)
WITH p, collect(DISTINCT h) AS hs WHERE size(hs) > 1
RETURN p.fullName, [x IN hs | x.name] AS szpitale;
```
Eksport `overlap_report.csv` (osoba, szpitale, funkcje, partia, mandaty, `confidence`, `sourceUrls`).

---

## 6. Rozszerzanie na kolejne województwa

Aby dodać województwo (np. mazowieckie):
1. **Odkrycie źródeł skillem `deep-research`** (sekcja 4.6): wygenerować `research-mazowieckie.md` w formacie tabel identycznym z `research-podlaskie.md` — z URL-ami źródeł, oznaczeniami pewności i sekcją luk/rozbieżności.
2. Dostarczyć źródło danych warstwie 1: materiał `research-mazowieckie.md` (obsłuży `MarkdownRegistrySource`) lub — dla źródeł ustrukturyzowanych — konfigurację scrapera BIP dla `HtmlScraperSource`.
3. Zarejestrować źródło w rejestrze województw (bean/konfiguracja) — **bez zmian w warstwie 2**.
4. Uruchomić `ingest --voivodeship mazowieckie` → `load --voivodeship mazowieckie`.

Model kanoniczny, schemat grafu i komendy pozostają niezmienne — nowe województwo to tylko nowe dane w tym samym kontrakcie. Slug województwa jest wymiarem we wszystkich zapytaniach, co umożliwia analizy krajowe i porównania międzyregionalne.

---

## 7. Obsługa błędów i przypadków brzegowych

| Sytuacja | Strategia |
|---|---|
| Brak strony ze składem organu | `role`/`affiliation` z `confidence=BRAK_DANYCH`, wpis w `ingest-report.json` (luka) |
| Identyczne nazwiska, różne osoby | Nie scalać; odrębne węzły + `note` „możliwy duplikat"; fuzzy-match tylko jako podpowiedź |
| Rozbieżne źródła afiliacji | Zachować obie w `note`, `confidence=NIEZWERYFIKOWANA`, obie w `sourceUrls` |
| Migracja domen BIP (`wrotapodlasia.pl`→`podlaskie.eu`) | Retry + fallback URL; log nieodpowiadających adresów |
| Dane dynamiczne (zmiany kadr) | `validFrom`/`validTo` + `status` na relacji funkcji (`AKTUALNY`/`PELNIACY_OBOWIAZKI`/`ELEKT`/`BYLY`) |
| Rate-limit / blokada scrapera | Exponential backoff; przełączenie na materiał `.md` jako cache; adnotacja źródła |
| Spółka z o.o. (rada nadzorcza) vs SPZOZ (rada społeczna) | `supervisoryBodyType` + `organ` na relacji rozróżniają organy |

---

## 8. Uruchomienie (end-to-end)

```bash
# 0. Neo4j
docker compose up -d          # neo4j:5, Bolt 7687, UI 7474

# 1. Build
mvn clean package             # Java 21, Spring Boot fat-jar

# 2. Uruchom powłokę Spring Shell
java -jar target/szpitale-graph.jar

# 3. W powłoce — warstwa 1, potem warstwa 2
shell:> ingest --voivodeship all --split true
shell:> load   --voivodeship all --wipe true --validate true

# alternatywnie tryb nieinteraktywny (jedna komenda na wywołanie):
java -jar target/szpitale-graph.jar ingest --voivodeship podlaskie
java -jar target/szpitale-graph.jar load   --voivodeship podlaskie
```

---

## 9. Produkty (deliverables)

1. **Aplikacja Java 21 / Maven / Spring Shell** z komendami `ingest` (warstwa 1) i `load` (warstwa 2).
2. **Model kanoniczny** (`canonical/*.json`) — wersjonowalny, wielowojewódzki snapshot danych.
3. **Schemat Neo4j** — udokumentowane labels, typy relacji i właściwości (sekcja 5.2–5.3).
4. **`overlap_report.csv`** — osoby łączące funkcje w organach szpitali z mandatami/partiami, z `sourceUrls` i `confidence`.
5. **`ingest-report.json`** — statystyki i rejestr luk/rozbieżności per województwo.
6. **Testy** — JUnit + Testcontainers (Neo4j) dla warstwy ładowania; testy jednostkowe normalizacji/deduplikacji.

---

## 10. Checklista wykonawcza

- [ ] `pom.xml`: Java 21, Spring Boot 3.x, Spring Shell, Neo4j driver, jsoup, Jackson, commons-text/csv.
- [ ] Rekordy modelu kanonicznego + enumy (sekcja 2).
- [ ] Warstwa 1: `VoivodeshipSource` + `MarkdownRegistrySource` (start: parser `research-podlaskie.md`).
- [ ] Normalizacja: `NameNormalizer`, `PartyNormalizer`, `Deduplicator`.
- [ ] Komenda `ingest` + zapis `canonical/*.json` + `ingest-report.json`.
- [ ] Warstwa 2: `GraphSchema`, `GraphLoader` (UNWIND/MERGE), `GraphValidator`.
- [ ] Komenda `load` + `overlap_report.csv`.
- [ ] `docker-compose.yml` (Neo4j 5) + `application.yml` (Bolt, credentials).
- [ ] Testy: parsowanie MD, normalizacja nazwisk, ładowanie do Testcontainers-Neo4j, zapytania walidacyjne.
- [ ] Weryfikacja end-to-end na podlaskim, następnie dołożenie kolejnego województwa: `deep-research` → `research-<voiv>.md` → `ingest` → `load`.
- [ ] Dla każdego nowego województwa: uruchomić skill `deep-research` (sekcja 4.6), zweryfikować oznaczenia `NIEZWERYFIKOWANA` przed użyciem, zapisać `research-<voiv>.md`.

---

## 11. Kolejka zadań dla lokalnego agenta (TDD, kroki atomowe)

Ta sekcja jest pisana pod **mały lokalny model** o ograniczonym kontekście. Każde zadanie jest samowystarczalne: jeden plik lub jedna metoda, dokładna ścieżka, dokładny test, jedna komenda weryfikacji, twarde kryterium ukończenia. Agent **nie planuje** — bierze pierwsze niezrobione zadanie i wykonuje je w całości.

### Reguły pracy (przeczytaj przed każdym zadaniem)

1. **Bierz DOKŁADNIE jedno zadanie** z listy poniżej, od góry. Nie łącz zadań.
2. **Nie dotykaj plików spoza zadania.** Jeśli zadanie mówi „plik X", edytuj tylko X i jego test.
3. **Cykl TDD (obowiązkowy, patrz `CLAUDE.md`):**
   - napisz test w `src/test/java/...` (mirror pakietu),
   - uruchom `./mvnw -q test -Dtest=NazwaTestu` i zobacz **RED** (czerwony),
   - napisz minimalny kod produkcyjny → **GREEN**,
   - posprzątaj przy zielonym → **REFACTOR**.
4. **Komenda z katalogu `szpitale-graph/`.** Zawsze `./mvnw` (jest wrapper), nigdy `mvn`.
5. **Definicja ukończenia zadania:** `./mvnw -q test` przechodzi na zielono ORAZ nie ma nowych ostrzeżeń kompilatora dla dotkniętego pliku.
6. **Jeśli utkniesz > 2 próby** — zostaw plik bez zmian, dopisz jednolinijkową notatkę `// TODO(local-agent): <opis blokady>` i przejdź dalej NIE psując builda.
7. **Nie wymyślaj API.** Używaj tylko klas/metod, które już istnieją w `src/main/java` (sprawdź plik zanim wywołasz metodę).
8. Zadania z tagiem **[NEO4J]** wymagają Dockera (Testcontainers). Jeśli `docker` niedostępny — pomiń, zostaw zadanie odhaczone jako `[~]` z notatką „brak Dockera".
9. **Zapisz punkt kontrolny po KAŻDYM zadaniu** (patrz §13). Bez zapisanego checkpointu zadanie NIE jest ukończone, nawet jeśli testy są zielone.

### Legenda statusów: `[ ]` niezrobione · `[x]` zrobione · `[~]` pominięte (z notatką)

---

**T1 — Naprawić kompilację w `Deduplicator` [BLOKER, robić pierwsze]**
- Plik: `src/main/java/com/developx/szpitale/ingest/normalize/Deduplicator.java`, metoda `checkFuzzyDuplicates`.
- Objaw: `groups` jest typu `Map<String, List<Person>>`, a kod wkłada do niego `List<String>` (błąd kompilacji ~linia 75). Zmienna `personIds` jest nieużywana, a pętla `for (String existingId : groups.keySet())` iteruje po pustej mapie — nigdy nie porówna z już-widzianymi osobami.
- Zamiar metody: dla każdej osoby znaleźć **już przetworzone** osoby o podobnym nazwisku (Jaro-Winkler w przedziale `[SUSPECT_THRESHOLD, DUPLICATE_THRESHOLD)`) i wypisać ostrzeżenie o możliwych duplikatach. **Nie scalać** (patrz sekcja 4.3 pkt 4).
- TDD:
  1. Test `DeduplicatorTest.checkFuzzyDuplicates_similarNames_reportedNotMerged`: podaj listę 2 osób o bardzo podobnych `fullName` (np. `Jan Kowalski` / `Jan Kowaski`) o różnych `id`; asercja: obie osoby nadal istnieją jako odrębne węzły (brak scalenia). RED najpierw.
  2. Minimalny fix: zmień typ na `Map<String, List<String>>` (id → lista podobnych id) i porównuj bieżącą osobę z **wcześniej odwiedzonymi** (np. utrzymuj `List<Person> seen` i iteruj po niej), a nie po `groups.keySet()`. Popraw wypis, by używał `candidates`, nie `personIds`; usuń `personIds`.
- DoD: `./mvnw -q compile` przechodzi; `./mvnw -q test -Dtest=DeduplicatorTest` zielony.

**T2 — Testy `NameNormalizer` (charakteryzujące + slug)**
- Plik prod: `src/main/java/com/developx/szpitale/ingest/normalize/NameNormalizer.java` (istnieje — najpierw go przeczytaj, nazwy metod bierz z pliku).
- Test: `NameNormalizerTest` w `src/test/java/com/developx/szpitale/ingest/normalize/`.
- Przypadki (po jednym asercie na test):
  - `normalize_polishDiacritics_strippedToAsciiSlug` → wejście `Łukasz Żółć` daje slug bez diakrytyków, lower-case, separator `-` (np. `lukasz-zolc`).
  - `normalize_academicTitles_movedToTitlesList` → `prof. dr hab. Jan Kochanowicz` → `fullName == "Jan Kochanowicz"`, `titles` zawiera `prof.`, `dr hab.`.
  - `normalize_displayName_keepsOriginal` → `displayName` zachowuje oryginał z tytułami.
- DoD: `./mvnw -q test -Dtest=NameNormalizerTest` zielony. Jeśli zachowanie kodu odbiega od oczekiwań — to jest RED; napraw kod minimalnie, chyba że wymagałoby to zmiany API (wtedy `// TODO(local-agent)` i pomiń dany przypadek).

**T3 — Testy `PartyNormalizer` (mapowanie nazw + confidence)**
- Plik prod: `.../ingest/normalize/PartyNormalizer.java` (przeczytaj metody).
- Test: `PartyNormalizerTest`.
- Przypadki:
  - `mapParty_knownAlias_canonicalName` → `PO` / `KO` → `Koalicja Obywatelska` (użyj aliasu, który realnie jest w mapie w kodzie).
  - `mapConfidence_marker_toEnum` → marker `NIEZWERYFIKOWANE` → `ConfidenceLevel.NIEZWERYFIKOWANA`; `brak danych` → `BRAK_DANYCH`; `brak/niepotwierdzona` → `NIEPOTWIERDZONA`.
- DoD: `./mvnw -q test -Dtest=PartyNormalizerTest` zielony.

**T4 — Test `MarkdownRegistrySource` na małym fixture**
- Plik prod: `.../ingest/source/MarkdownRegistrySource.java` (przeczytaj sygnaturę `fetch()` / konstruktor).
- Fixture: utwórz `src/test/resources/fixtures/research-mini.md` z JEDNYM szpitalem i tabelą `| Funkcja | Imię i nazwisko | Afiliacja partyjna | Źródło (URL) |` z 1 wierszem zawierającym URL.
- Test: `MarkdownRegistrySourceTest.fetch_miniFixture_returnsOneHospitalRecord` → asercja: dokładnie 1 `RawHospitalRecord`, z niepustym `sourceUrl`.
- Zasada twarda (sekcja 4.6): **wiersz bez URL** → odrzucony lub oznaczony `BRAK_DANYCH`. Dodaj drugi test `fetch_rowWithoutUrl_flaggedOrSkipped` na to.
- DoD: `./mvnw -q test -Dtest=MarkdownRegistrySourceTest` zielony.

**T5 — Round-trip `CanonicalWriter` → `CanonicalReader`**
- Pliki prod: `.../ingest/CanonicalWriter.java`, `.../load/CanonicalReader.java`.
- Test: `CanonicalRoundTripTest.write_thenRead_yieldsEqualDataset` → zbuduj mały `CanonicalDataset` (1 szpital, 1 osoba, 1 rola), zapisz do pliku tymczasowego (`@TempDir`), odczytaj i porównaj pola. RED najpierw (może ujawnić brak modułu JSR-310 lub złą serializację enumów).
- DoD: `./mvnw -q test -Dtest=CanonicalRoundTripTest` zielony.

**T6 — [NEO4J] Idempotencja `GraphLoader` (Testcontainers)**
- Pliki prod: `.../load/GraphSchema.java`, `.../load/GraphLoader.java`.
- Test integracyjny: `GraphLoaderIT` z `@Testcontainers` + `Neo4jContainer` (dependency już w `pom.xml`).
- Przypadki:
  - `load_twice_isIdempotent` → załaduj ten sam mały dataset 2× i sprawdź, że liczba węzłów `:Hospital`/`:Person` się nie podwaja (skutek `MERGE`).
  - `schema_constraints_created` → po `GraphSchema` istnieje constraint unikalności na `Hospital.id`.
- Wymaga Dockera. Bez Dockera → `[~]` + notatka.
- DoD: `./mvnw -q test -Dtest=GraphLoaderIT` zielony (lub pominięte z notatką).

**T7 — [NEO4J] Zapytania walidatora + `overlap_report.csv`**
- Plik prod: `.../load/GraphValidator.java`.
- Test integracyjny `GraphValidatorIT`: wgraj dataset, w którym jedna osoba ma i `CZLONEK_ORGANU` (szpital) i `PELNI_MANDAT` (GovBody); asercja: raport nakładek zawiera tę osobę; plik `overlap_report.csv` powstaje i ma nagłówek z sekcji 5.6.
- DoD: `./mvnw -q test -Dtest=GraphValidatorIT` zielony (lub pominięte z notatką).

**T8 — Zielony pełny build**
- Uruchom `./mvnw -q test` (wszystko). Cel: brak błędów, brak nowych ostrzeżeń.
- Jeśli któreś [NEO4J] pominięte — odnotuj w tej checklistcie jako `[~]` z powodem.
- DoD: `./mvnw -q verify` przechodzi (pomijając wyłącznie zadania bez Dockera).

---

## 12. Sekcja postępu (aktualizuje lokalny agent)

Po ukończeniu zadania agent zmienia jego status w liście poniżej i dopisuje jedną linię do dziennika.

- [x] T1 Deduplicator compile fix
- [x] T2 NameNormalizer testy
- [ ] T3 PartyNormalizer testy
- [x] T4 MarkdownRegistrySource test
- [x] T5 Canonical round-trip
- [~] T6 GraphLoader idempotencja [NEO4J] (skipped: Docker API too old)
- [ ] T7 GraphValidator + CSV [NEO4J]
- [ ] T8 Zielony pełny build

**Dziennik (data — zadanie — wynik):**
- (pusto)

---

## 13. Punkty kontrolne i wznawianie (odporność na śmierć agenta)

Cel: jeśli lokalny agent zostanie ubity w połowie (crash, wyczerpany kontekst, restart), **następne uruchomienie musi kontynuować od ostatniego bezpiecznego stanu**, bez powtarzania zrobionej pracy i bez zostawiania połowicznych zmian.

Mechanizm opiera się na dwóch trwałych źródłach prawdy:
- **git** — jeden commit = jeden ukończony punkt kontrolny (kod jest w historii, nie tylko w drzewie roboczym);
- **`local-agent-progress.json`** (w katalogu `szpitale-graph/`) — maszynowy stan zadań, czytany na starcie.

### 13.1. Procedura STARTU (zawsze na początku uruchomienia)

1. `cd szpitale-graph`
2. Przeczytaj `local-agent-progress.json`.
3. `git status --porcelain` — sprawdź drzewo robocze:
   - **Czyste** → wznów od pierwszego zadania o statusie `todo`.
   - **Brudne** (są niezacommitowane zmiany) → oznacza to przerwanie w połowie zadania `in_progress`. Wykonaj **odzysk**: `git checkout -- . && git clean -fd` (odrzuć połowiczną pracę), ustaw to zadanie z powrotem na `todo` w JSON, i zacznij je od zera. Połowiczny kod jest zawsze do wyrzucenia, bo checkpoint zapisujemy tylko przy zielonych testach.
4. Zweryfikuj punkt startowy: `./mvnw -q test` powinno odzwierciedlać ostatni checkpoint (zielone dla zrobionych zadań; czerwone tylko dla T1 na samym starcie projektu).

### 13.2. Procedura na WEJŚCIU w zadanie

1. Ustaw status zadania w JSON na `in_progress`, wpisz `startedAt` (data z systemu).
2. **Zacommituj samą tę zmianę stanu**: `git add local-agent-progress.json && git commit -m "T<n>: start"`. Dzięki temu drzewo jest czyste w trakcie pracy nad kodem, a przerwanie łatwo wykryć (jakiekolwiek brudne pliki = połowiczna praca do odrzucenia).

### 13.3. Procedura ZAPISU punktu kontrolnego (po zielonych testach)

Wykonuj dopiero gdy `./mvnw -q test` (lub `-Dtest=...` dla danego zadania) jest **zielone**:
1. Zaktualizuj `local-agent-progress.json`: status `done`, `finishedAt`, krótka `note`.
2. Zaktualizuj checklistę w §12 (`[ ]` → `[x]` / `[~]`) i dopisz linię do dziennika §12.
3. Jeden atomowy commit obejmujący kod + testy + JSON + PLAN:
   ```
   git add -A && git commit -m "T<n>: <krótki opis> [checkpoint]"
   ```
4. Po commicie drzewo jest czyste → to jest bezpieczny punkt wznowienia.

### 13.4. Niezmienniki (muszą zachodzić między zadaniami)

- **Każdy commit buduje się** — nigdy nie commituj czerwonego builda (wyjątek: jedyny dozwolony czerwony stan to punkt WYJŚCIOWY projektu przed T1).
- **Jeden checkpoint = jedno zadanie** — nie łącz dwóch zadań w jeden commit.
- **Brudne drzewo == praca w toku do odrzucenia** — nigdy nie da się „częściowo ukończonego" zadania odzyskać; zawsze restart zadania od zera. To celowe uproszczenie: agent nie musi rozumować o połowicznym stanie.
- **JSON i git zgadzają się** — jeśli JSON mówi `done` a `git log` nie ma checkpointu tego zadania (lub odwrotnie), źródłem prawdy jest **git**: napraw JSON do stanu wynikającego z historii commitów, potem kontynuuj.

### 13.5. Format `local-agent-progress.json`

Pełny bieżący stan jest w pliku `szpitale-graph/local-agent-progress.json`. Schemat pola `tasks[]`:
- `id` (np. `"T1"`), `title`, `status` (`todo` | `in_progress` | `done` | `skipped`),
- `startedAt`, `finishedAt` (ISO-8601 lub `null`), `note` (string).

Wznawianie sprowadza się do: wczytaj JSON → znajdź pierwszy `todo`/`in_progress` → (jeśli `in_progress` + brudne drzewo) odzysk wg §13.1 → wykonuj wg §13.2–13.3.

---

**Koniec planu**
