Task21

[fernandodonea]

Resolves #36

Modificări principale
Features noi
core/scan_worker.py (fișier nou)

Implementare completă a clasei ScanWorker(QThread) care orchestrează pipeline-ul AI end-to-end
Fluxul per fișier: extragere text (PDF/imagine/txt) → Agent 1 (Extractor) → Agent 2 (Decider)
Fișierele cu decizia move sunt mutate și redenumite fizic automat; cele cu decizia quarantine sunt trimise spre review manual
Emite semnale progress_updated, log_updated, scan_finished conectate la UI
ui/tabs/scan_tab.py (modificat)

Înlocuire ScanThread (bazat pe extensii statice) cu noul ScanWorker AI
Adăugat câmp AI Organizing Rule pentru introducerea regulilor în limbaj natural
ai/llm_config.py (modificat)

Adăugat suport pentru AI_PROVIDER=google folosind langchain-google-genai
Factory returnează ChatGoogleGenerativeAI sau ChatOllama în funcție de variabila de mediu
Bug Fixes
ai/agent_decider.py (modificat de două ori)

Restaurat conținut (fișierul fusese golit accidental)
Prompt îmbunătățit pentru redenumire inteligentă: modelul acum tratează naming_convention ca un șablon cu placeholder-uri semantice (ex: abreviereaMateriei_Curs_NumarulCursului_Data → AlgoritmiAvansati_Curs_4_01012026.pdf)
Docs & Config
.env.example: adăugat GOOGLE_MODEL_NAME=gemini-2.5-flash
README.md: instrucțiuni complete de setup pas-cu-pas (ambele variante: Gemini și Ollama)
requirements.txt: adăugat langchain-google-genai și python-dotenv

Cum se testează
Copiați .env.example în .env și setați AI_PROVIDER=google + cheia API
Rulați aplicația: ./.venv/bin/python main.py
În tab-ul Scan, introduceți o regulă (ex: "cursurile merg în Facultate, redenumite abreviereaMateriei_Curs_NumarulCursului_Data")
Selectați un folder sursă și apăsați Start Scan
Verificați că fișierele au fost mutate și redenumite conform regulii