PJQ — Public Judgment Quotient

Все видео из канона. Поля: id, external_id, title, channel_name, domain, tier, first_seen.

Последний снапшот вердикта по YouTube video_id (11 симв.). Возвращает строку из verdicts + расклад в %% (из v_verdict_mood): n_sampled, cnt_* по 7 категориям, pct_*, mood_net (-1..+1), support_pct, qa_sampled_pct / qa_agreement_pct, classifier_model, rubric_version.

Все снапшоты по video_id во времени (от старого к новому). Полезно для анализа динамики mood — как меняется приём со временем.

Exemplar-цитаты последнего снапшота по video_id. Если stance задан (SUP/AGA/NEU/OFF/THIN/SUS/AGN) — фильтруется по нему. Это единственное место, где хранится текст комментариев.

Самые спорные видео — высокий controversy (раскол SUP/AGA, 0..1). Для поиска тем с максимальным расколом мнений в аудитории. Отличается от mood_net (направление): controversy = размер раскола. 1.0 = война 50/50. limit: сколько вернуть (1..20, default 5). days: макс возраст вердикта (default 30).

Агрегатный mood-вью с фильтрами по домену и tier. domain ∈ {POL, ECON, BIZ, TECH, EDU, ENV, SOC, MED, TRV, ENT, LIFE, unassigned}. tier ∈ {official, semi_official, independent, unassigned}. Возвращает последние `limit` снапшотов с расчётом mood_net и support_pct.

Полный pipeline: URL -> вердикт в SQLite + Obsidian vault. ВАЖНО: долгая операция, ~10-20 мин на 300 комментов (haiku 10м + sonnet QA 8м). `qa=False` — пропустить sonnet-эскалацию (быстрее, но без QA-метрик). Возвращает verdict_id + summary (hard_counts + mood + QA-stats). На публичном сервере отк