Merge pull request 'fix(tradein/estimate): фильтр свежести в якоре дома и знаменателе коэффициента выкупа (#2656)' (#2661) from fix/2656-anchor-ratio-freshness into main

tradein-mvp/backend/app/core/config.py

@@ -30,6 +30,20 @@ _AUTH_DB_DEFAULT_NAME = "auth"
 # Роль приложения из data/sql/auth/002_auth_app_role.sql (least privilege).
 _AUTH_DB_DEFAULT_USER = "auth_app"
 
+# ── Окно свежести объявлений (#2656) ──────────────────────────────────────────
+# ЕДИНСТВЕННОЕ место, где живёт это число. Читают: estimator (_COMMON_WHERE
+# радиусного пути, inline-копия Tier W, оба SQL якоря дома) и ночной пересчёт
+# asking_to_sold_ratios (знаменатель коэффициента выкупа). Лежит здесь, а не в
+# estimator.py, потому что estimator сам импортирует area_bucket из
+# app.tasks.asking_to_sold_ratio — обратный импорт дал бы цикл.
+#
+# ЗАЧЕМ фильтр вообще: `is_active` означает РАЗНОЕ для разных источников (TTL
+# деактивации 30 дней у cian/yandex-вторички, NULL-сегмент не деактивируется
+# никогда), а `scraped_at` — одно и то же. Ослабление этого окна или подмена
+# `scraped_at` на `last_seen_at` впускает в ценовые выборки объявления, которых
+# никто не видел месяц (прод 2026-08: 21 132 из 37 497 активных строк).
+LISTINGS_FRESH_DAYS = 14  # объявления не старше 14 дней
+
 
 class Settings(BaseSettings):
     model_config = SettingsConfigDict(env_file=".env", env_file_encoding="utf-8", extra="ignore")

tradein-mvp/backend/app/services/estimator.py

@@ -54,7 +54,7 @@ from scraper_kit.providers.yandex.valuation import (
 from sqlalchemy import text
 from sqlalchemy.orm import Session
 
-from app.core.config import Settings, settings
+from app.core.config import LISTINGS_FRESH_DAYS, Settings, settings
 from app.core.db import SessionLocal
 from app.schemas.trade_in import (
     AggregatedEstimate,
@@ -92,7 +92,9 @@ FALLBACK_RADIUS_M = 2000
 AREA_TOLERANCE = 0.15  # ±15% площади
 MAX_ANALOGS_PER_ADDRESS = 5  # анти-bias: не больше 5 лотов с одного адреса
 MIN_ANALOGS_PER_SOURCE = 5  # гарантированный минимум на live source
-LISTINGS_FRESH_DAYS = 14  # объявления не старше 14 дней
+# LISTINGS_FRESH_DAYS (окно свежести объявлений) живёт в app.core.config — #2656:
+# его читает и ночной пересчёт asking_to_sold_ratios, а импортировать estimator
+# оттуда нельзя (estimator сам тянет area_bucket из этой задачи → цикл импорта).
 DEALS_PERIOD_MONTHS = 12  # сделки за последний год
 
 # ── ЭТАП 4 B2C launch — anonymous consent-before-save (152-ФЗ) ────────────────
@@ -2229,7 +2231,9 @@ def _fetch_anchor_comps(
       ненадёжны.)
     Tier D — фолбэк: None tier (caller остаётся на радиусном median-пути).
 
-    Excludes lots без price_per_m2. is_active=true. Best-effort: ([], None) на ошибке.
+    Excludes lots без price_per_m2. is_active=true И scraped_at свежее
+    LISTINGS_FRESH_DAYS (#2656 — то же окно, что у радиусного пути; см.
+    комментарий в SQL Tier A). Best-effort: ([], None) на ошибке.
 
     Returns (comps, tier) где tier ∈ {'A','C', None}. comps — list dict с
     ключами price_per_m2 (int>0), area_m2 (float|None), rooms (int|None),
@@ -2255,6 +2259,15 @@ def _fetch_anchor_comps(
                                listing_segment, source_id
                         FROM listings
                         WHERE is_active = true
+                          -- #2656: то же окно свежести, что несёт _COMMON_WHERE
+                          -- радиусного пути. Без него якорь строился на
+                          -- объявлениях, которых никто не видел месяц (is_active
+                          -- живёт по TTL деактивации 30д, у NULL-сегмента — вообще
+                          -- бессрочно), и они ЗАМЕЩАЛИ headline (median_ppm2/
+                          -- median_price/n_analogs ниже), т.е. двигали деньги
+                          -- напрямую. Прод 2026-08: 31 дом из 952 получал якорь
+                          -- Tier A исключительно за счёт протухших строк.
+                          AND scraped_at > NOW() - (:fresh_days || ' days')::interval
                           AND price_per_m2 > 0
                           AND lower(translate(address, 'ёЁ', 'ее')) LIKE :street_like
                           AND lower(translate(address, 'ёЁ', 'ее')) ~ :house_re
@@ -2272,6 +2285,7 @@ def _fetch_anchor_comps(
                         "lon": lon,
                         "lat": lat,
                         "radius": ANCHOR_TIER_A_RADIUS_M,
+                        "fresh_days": LISTINGS_FRESH_DAYS,
                     },
                 )
                 .mappings()
@@ -2347,6 +2361,9 @@ def _fetch_anchor_comps(
                                days_on_market, photo_urls, lat, lon
                         FROM listings
                         WHERE is_active = true
+                          -- #2656: окно свежести, симметрично Tier A выше и
+                          -- _COMMON_WHERE радиусного пути (см. комментарий там).
+                          AND scraped_at > NOW() - (:fresh_days || ' days')::interval
                           AND price_per_m2 > 0
                           AND rooms = CAST(:rooms AS integer)
                           AND area_m2 BETWEEN :area_min AND :area_max
@@ -2366,6 +2383,7 @@ def _fetch_anchor_comps(
                         "area_max": area * 1.25,
                         "lon": lon,
                         "lat": lat,
+                        "fresh_days": LISTINGS_FRESH_DAYS,
                     },
                 )
                 .mappings()

tradein-mvp/backend/app/tasks/asking_to_sold_ratio.py

@@ -26,7 +26,14 @@ ask_side / per_bucket + deal_global / ask_global / global_row: трейлинг-
 n_listings>=30 для per_rooms, global -1 строка всегда). ON CONFLICT убран — DELETE идёт первым,
 конфликтов нет (повторный прогон в одной tx невозможен, refresh = re-seed по семантике).
 
-#2620 — ОДНО ПРЕДНАМЕРЕННОЕ РАСХОЖДЕНИЕ с 080: deal_side бакетится по
+#2656 — ВТОРОЕ ПРЕДНАМЕРЕННОЕ РАСХОЖДЕНИЕ с 080 (первое — #2620 ниже): ask_side/ask_global
+несут фильтр свежести `scraped_at > NOW() - LISTINGS_FRESH_DAYS дней` — тот же, что эстиматор
+применяет к ЧИСЛИТЕЛЮ (_COMMON_WHERE). Без него знаменатель считался по бессрочной популяции
+объявлений, а числитель — по 14-дневной, т.е. коэффициент калибровался на одном рынке, а
+применялся к другому. Замер на проде (2026-08, #2656): глобальный коэффициент −0.49%, бакеты
+44-62 +2.43% и 62-85 +4.58%; NULL-сегмент в знаменателе схлопывается с 674 строк до 20.
+
+#2620 — ПЕРВОЕ ПРЕДНАМЕРЕННОЕ РАСХОЖДЕНИЕ с 080: deal_side бакетится по
 LEAST(GREATEST(rooms,0),4), а ask_side — по _AREA_ROOMS_BUCKET_SQL (площадь, та же формула,
 что deals.rooms получает при импорте). Причина — deals.rooms НЕ настоящая комнатность
 (Росреестр её не отдаёт), это синтетика из площади; сравнивать её с РЕАЛЬНЫМИ комнатами
@@ -43,7 +50,7 @@ import logging
 from sqlalchemy import text
 from sqlalchemy.orm import Session
 
-from app.core.config import settings
+from app.core.config import LISTINGS_FRESH_DAYS, settings
 from app.services import scrape_runs as runs_mod
 
 # Нижняя граница ppm² — отсекает нежилые/технические сделки; не меняется.
@@ -119,7 +126,8 @@ _DELETE_SQL = text(
 #     бакет LEAST(GREATEST(rooms,0),4) (rooms уже синтетика-из-площади при импорте, см. #2620
 #     комментарий у _AREA_ROOMS_BUCKET_SQL выше).
 #   ask_median  = percentile_cont(0.5) по listings.price_per_m2
-#     (is_active, та же ppm²-полоса [_PPM2_MIN, asking_ratio_ppm2_max], тот же город что
+#     (is_active + свежесть scraped_at ≤ LISTINGS_FRESH_DAYS (#2656), та же ppm²-полоса
+#     [_PPM2_MIN, asking_ratio_ppm2_max], тот же город что
 #     SOLD-сторона — city IS NULL OR city ILIKE :asking_city, #2583 H2). Бакет —
 #     _AREA_ROOMS_BUCKET_SQL (площадь, #2620), НЕ listings.rooms — см. комментарий там.
 #   per_rooms строки — только при n_deals>=30 AND n_listings>=30 AND ask>0 AND sold>0.
@@ -156,6 +164,13 @@ _REDERIVE_SQL = text(
             COUNT(*)                                                      AS n_listings
         FROM listings
         WHERE is_active
+          -- #2656: окно свежести — то же самое, что эстиматор применяет к ЧИСЛИТЕЛЮ
+          -- (_COMMON_WHERE, LISTINGS_FRESH_DAYS). Без него числитель оценки считался
+          -- по 14-дневной популяции, а знаменатель коэффициента — по бессрочной:
+          -- калибровка и применение по разным рынкам. `is_active` для этого не годится
+          -- — он означает разное у разных источников (TTL деактивации 30д, NULL-сегмент
+          -- не деактивируется никогда: 97.4% таких строк протухшие и при этом дорогие).
+          AND scraped_at > NOW() - (:fresh_days || ' days')::interval
           AND rooms IS NOT NULL
           -- #2620 hardening: area_m2 IS NULL falls into the CASE ELSE branch (bucket 4)
           -- of _AREA_ROOMS_BUCKET_SQL — a latent "everything unmeasured looks like a big
@@ -216,6 +231,9 @@ _REDERIVE_SQL = text(
             COUNT(*)                                                  AS n_listings
         FROM listings
         WHERE is_active
+          -- #2656: то же окно свежести, что и в ask_side выше (см. комментарий там)
+          -- — global-строка должна считаться по той же популяции, что per-bucket.
+          AND scraped_at > NOW() - (:fresh_days || ' days')::interval
           AND rooms IS NOT NULL
           -- #2620 hardening: same area_m2 IS NOT NULL as ask_side — keeps the global-row
           -- population consistent with the per-bucket rows it's a fallback for.
@@ -313,6 +331,7 @@ def recompute_asking_to_sold_ratios(db: Session, run_id: int) -> dict[str, int]:
                 "ppm2_min": _PPM2_MIN,
                 "ppm2_max": settings.asking_ratio_ppm2_max,
                 "asking_city": _ASKING_CITY_PATTERN,
+                "fresh_days": LISTINGS_FRESH_DAYS,
             },
         )
 

tradein-mvp/backend/tests/test_asking_to_sold_ratio.py

@@ -208,6 +208,11 @@ def test_migration_080_derivation_is_subset_of_refresh_sql() -> None:
     #2620 hardening: the refresh also adds `AND area_m2 IS NOT NULL` to ask_side/ask_global
     (NULL area_m2 would fall into the CASE ELSE branch = bucket 4 — a latent trap). Absent
     in the 080 seed; dropped here the same way as the other guards above.
+
+    #2656: the refresh now also adds the freshness predicate (`scraped_at > NOW() -
+    LISTINGS_FRESH_DAYS days`) to each ask_* CTE — the same window the estimator applies to
+    the NUMERATOR (_COMMON_WHERE). Absent in the 080 seed; normalised away here, asserted
+    on its own in tests/test_freshness_filter_2656.py.
     """
     seed_sql = _MIGRATION_080.read_text("utf-8")
     # Extract the WITH … (up to the ON CONFLICT) from the seed.
@@ -269,11 +274,17 @@ def test_migration_080_derivation_is_subset_of_refresh_sql() -> None:
         """
         return re.sub(r"AND\s+area_m2\s+IS\s+NOT\s+NULL", "", s)
 
+    def _drop_freshness_guard(s: str) -> str:
+        """Remove the #2656 freshness predicate (absent in the 080 seed)."""
+        return re.sub(r"AND\s+scraped_at\s*>\s*NOW\(\)\s*-\s*\(:fresh_days[^\n]*?interval", "", s)
+
     def _norm(s: str) -> str:
         return _strip_sql(
             _normalise_ppm2(
                 _normalise_bucket_expr(
-                    _drop_area_not_null_guard(_drop_city_guard(_drop_segment_guard(s)))
+                    _drop_freshness_guard(
+                        _drop_area_not_null_guard(_drop_city_guard(_drop_segment_guard(s)))
+                    )
                 )
             )
         )

tradein-mvp/backend/tests/test_freshness_filter_2656.py

@@ -0,0 +1,350 @@
+"""#2656 — фильтр свежести объявлений там, где он двигает деньги.
+
+Дыра (найдена аудитом 2026-08, код читан на origin/main): главный радиусный путь
+эстиматора нёс `scraped_at > NOW() - LISTINGS_FRESH_DAYS дней` (_COMMON_WHERE), а
+ЧЕТЫРЕ другие выборки, которые тоже двигают цену, — нет:
+
+  1. `_fetch_anchor_comps` Tier A (same building) — якорь ЗАМЕЩАЕТ headline
+     (median_ppm2/median_price/n_analogs), т.е. правит цену напрямую;
+  2. `_fetch_anchor_comps` Tier C (микро-радиус ≤500 м) — то же замещение;
+  3. `asking_to_sold_ratio.ask_side`  — знаменатель коэффициента выкупа;
+  4. `asking_to_sold_ratio.ask_global` — он же, global-фолбэк.
+
+`is_active` не заменяет свежесть: он означает РАЗНОЕ у разных источников (TTL
+деактивации 30 дней у cian/yandex-вторички, NULL-сегмент не деактивируется никогда),
+а `scraped_at` — одно и то же. Прод 2026-08: 21 132 из 37 497 «активных» строк
+протухли по 14-дневной мерке самого эстиматора и при этом были полностью годны
+для якоря.
+
+Пятый (побочный) дефект, вскрытый тем же замером: `anchor_tier` оставался равным
+"C", когда якорь НЕ был построен, и этот залипший флаг молча глушил IMV-blend,
+quarter-index и radius-floor — см. вторую половину файла.
+
+Эти тесты — защита от снятия предиката: именно так дыра и появилась (в главном
+пути фильтр есть, в якоре и знаменателе забыли). Проверка на красноту сделана
+`git stash` на файлах реализации — все 7 тестов падают без фикса.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import inspect
+import os
+import re
+from datetime import UTC, datetime, timedelta
+from typing import Any
+from unittest.mock import MagicMock
+
+# Settings требует DATABASE_URL при инициализации (fail-fast, C-3).
+os.environ.setdefault("DATABASE_URL", "postgresql+psycopg://test:test@localhost:5432/test")
+
+from app.core import config as core_config
+from app.services import estimator as est_mod
+from app.services.estimator import _fetch_analogs, _fetch_anchor_comps, _price_from_inputs
+from app.services.geocoder import GeocodeResult
+from app.tasks import asking_to_sold_ratio as ratio_mod
+
+# getattr, а не прямой импорт: на origin/main константы в config ещё нет — тест
+# обязан падать ассертом О ЗНАЧЕНИИ (None != 14 / предикат отсутствует), а не
+# ImportError'ом на сборке модуля (красное должно значить «значение неверно»).
+LISTINGS_FRESH_DAYS = getattr(core_config, "LISTINGS_FRESH_DAYS", None)
+
+# Ровно тот предикат, что стоит в _COMMON_WHERE радиусного пути. Сверяем ПОДСТРОКОЙ,
+# а не регуляркой: цель — чтобы во всех местах стоял ОДИН И ТОТ ЖЕ текст, а не пять
+# похожих вариантов, которые потом разъедутся по смыслу.
+_PREDICATE = "AND scraped_at > NOW() - (:fresh_days || ' days')::interval"
+
+_ANCHOR_SRC = inspect.getsource(_fetch_anchor_comps)
+_TIER_C_MARK = "# ── Tier C: micro-radius"
+_TIER_A_SRC = _ANCHOR_SRC[: _ANCHOR_SRC.index(_TIER_C_MARK)]
+_TIER_C_SRC = _ANCHOR_SRC[_ANCHOR_SRC.index(_TIER_C_MARK) :]
+
+# Tier W не использует _COMMON_WHERE — у него ПОБАЙТОВАЯ inline-копия того же блока
+# (комментарий на месте требует держать пути в синхроне). Самое вероятное место
+# следующего расхождения — ровно того сорта, что чинит этот PR, поэтому тоже под тестом.
+_ANALOGS_SRC = inspect.getsource(_fetch_analogs)
+_TIER_W_SRC = _ANALOGS_SRC[_ANALOGS_SRC.index("# ── Tier W: wide") :]
+
+_REDERIVE_SQL = str(ratio_mod._REDERIVE_SQL.text)
+_ASK_SIDE_SQL = _REDERIVE_SQL[
+    _REDERIVE_SQL.index("ask_side AS") : _REDERIVE_SQL.index("per_bucket AS")
+]
+_ASK_GLOBAL_SQL = _REDERIVE_SQL[
+    _REDERIVE_SQL.index("ask_global AS") : _REDERIVE_SQL.index("global_row AS")
+]
+
+
+# ── 1. Предикат стоит во всех местах, где читаются listings ──────────────────
+
+
+def test_freshness_predicate_present_in_all_four_places() -> None:
+    """Все денежные выборки несут ТОТ ЖЕ предикат свежести, что _COMMON_WHERE.
+
+    Четыре починенных места + два уже защищённых (_COMMON_WHERE и его inline-копия
+    в Tier W): их держим под тем же тестом, потому что снятие предиката ТАМ — та же
+    дыра, только с другой стороны.
+
+    Falsifiable: на непропатченном коде FALSE во всех четырёх починенных (там только
+    `is_active = true`), TRUE после правки.
+    """
+    places = {
+        "_COMMON_WHERE (эталон, радиусный путь)": est_mod._COMMON_WHERE,
+        "_fetch_analogs Tier W (inline-копия _COMMON_WHERE)": _TIER_W_SRC,
+        "_fetch_anchor_comps Tier A": _TIER_A_SRC,
+        "_fetch_anchor_comps Tier C": _TIER_C_SRC,
+        "asking_to_sold_ratio ask_side": _ASK_SIDE_SQL,
+        "asking_to_sold_ratio ask_global": _ASK_GLOBAL_SQL,
+    }
+    missing = [name for name, sql in places.items() if _PREDICATE not in sql]
+    assert not missing, f"фильтр свежести #2656 снят в: {missing}"
+
+
+def test_freshness_window_lives_in_one_place() -> None:
+    """Окно берётся из ОДНОЙ константы (app.core.config.LISTINGS_FRESH_DAYS), не из литерала.
+
+    Иначе значения разъедутся — ровно так дыра #2656 и появилась. Проверяем и то, что
+    оба модуля импортируют имя из config (а не завели свою копию), и то, что в SQL нет
+    зашитого «14 days».
+    """
+    assert LISTINGS_FRESH_DAYS == 14  # текущее значение; меняется в одном месте
+    for mod in (est_mod, ratio_mod):
+        src = inspect.getsource(mod)
+        assert re.search(r"from app\.core\.config import [^\n]*LISTINGS_FRESH_DAYS", src), (
+            f"{mod.__name__}: LISTINGS_FRESH_DAYS не импортирован из app.core.config"
+        )
+        assert not re.search(r"^LISTINGS_FRESH_DAYS\s*=", src, re.M), (
+            f"{mod.__name__}: локальная копия константы — значение разъедется"
+        )
+    assert "'14 days'" not in _REDERIVE_SQL
+    assert "'14 days'" not in _ANCHOR_SRC
+
+
+def test_freshness_param_bound_in_both_anchor_tiers() -> None:
+    """Оба тира якоря БИНДЯТ :fresh_days — иначе SQL упадёт на невязанном параметре.
+
+    Отдельный тест от предиката: забыть параметр в dict — ровно та ошибка, которую
+    статическая проверка текста SQL не ловит, а прод ловит 500-й.
+    """
+    for name, src in (("Tier A", _TIER_A_SRC), ("Tier C", _TIER_C_SRC)):
+        assert '"fresh_days": LISTINGS_FRESH_DAYS,' in src, f"{name}: :fresh_days не забинден"
+
+
+# ── 2. Протухший комп не попадает в пул якоря, свежий попадает ───────────────
+
+_ADDRESS = "Екатеринбург, ул. Евгения Савкова, 29"
+_LAT, _LON = 56.838, 60.595
+
+
+def _listing_row(
+    *, source_id: str, days_ago: int, price_per_m2: float = 150_000.0
+) -> dict[str, Any]:
+    """Строка listings в форме .mappings() + служебный scraped_at для заглушки ниже."""
+    return {
+        "price_per_m2": price_per_m2,
+        "area_m2": 50.0,
+        "rooms": 2,
+        "floor": 3,
+        "total_floors": 9,
+        "address": _ADDRESS,
+        "source": "avito",
+        "source_url": f"https://avito.ru/offer/{source_id}",
+        "price_rub": int(price_per_m2 * 50.0),
+        "listing_date": None,
+        "days_on_market": 15,
+        "photo_urls": [],
+        "lat": _LAT,
+        "lon": _LON,
+        "listing_segment": "vtorichka",
+        "source_id": source_id,
+        "scraped_at": datetime.now(tz=UTC) - timedelta(days=days_ago),
+    }
+
+
+def _predicate_aware_db(rows: list[dict[str, Any]]) -> MagicMock:
+    """Session-заглушка, ИСПОЛНЯЮЩАЯ предикат свежести вместо Postgres.
+
+    Настоящей БД в тестах нет, поэтому отсев по `scraped_at` делает сама заглушка —
+    но ТОЛЬКО если SQL реально несёт предикат И :fresh_days забинден. Без фикса
+    предиката в SQL нет → протухшие строки доезжают до пула якоря → тест краснеет.
+    Это эмуляция ровно одного WHERE-условия, не мини-Postgres: остальные предикаты
+    (адрес/гео/сегмент) заданы данными фикстуры так, чтобы они тривиально проходили.
+    """
+    db = MagicMock()
+
+    def _execute(stmt: Any, params: dict[str, Any] | None = None) -> MagicMock:
+        sql = str(stmt)
+        kept = rows
+        if _PREDICATE in sql:
+            cutoff = datetime.now(tz=UTC) - timedelta(days=params["fresh_days"])
+            kept = [r for r in rows if r["scraped_at"] > cutoff]
+        result = MagicMock()
+        result.mappings.return_value.all.return_value = kept
+        return result
+
+    db.execute.side_effect = _execute
+    return db
+
+
+def test_stale_comps_excluded_fresh_kept_in_anchor_pool() -> None:
+    """4 свежих + 3 протухших компа → в якорь идут только 4 свежих.
+
+    Прод-мотивация: протухшие строки в сегменте, из которого строится якорь, в среднем
+    на 7.7% дороже живых (дорогое висит дольше и первым выпадает из выдачи), т.е.
+    фантом в тонком пуле тянет якорь ВВЕРХ. Замер #2656: 31 дом из 952 получал якорь
+    Tier A исключительно за счёт протухших.
+    """
+    rows = [_listing_row(source_id=f"f{i}", days_ago=1) for i in range(4)]
+    rows += [_listing_row(source_id=f"s{i}", days_ago=40, price_per_m2=260_000.0) for i in range(3)]
+
+    comps, tier = _fetch_anchor_comps(
+        _predicate_aware_db(rows),
+        address=_ADDRESS,
+        target_house_id=None,
+        lat=_LAT,
+        lon=_LON,
+        rooms=2,
+        area=50.0,
+    )
+
+    assert tier == "A"
+    assert len(comps) == 4
+    assert all(c["price_per_m2"] == 150_000.0 for c in comps), "протухший комп попал в якорь"
+
+
+def test_thin_pool_loses_anchor_when_only_stale_comps_remain() -> None:
+    """3 свежих + 5 протухших: было ≥ min_comps=4 → якоря больше нет (Tier D фолбэк).
+
+    Это и есть заявленная цена правки: 139 из 1014 реальных оценок теряют якорь и
+    уезжают на радиусный путь / ДКП-фолбэк. Честнее, чем якорь на объявлениях,
+    которых никто не видел месяц.
+    """
+    rows = [_listing_row(source_id=f"f{i}", days_ago=2) for i in range(3)]
+    rows += [_listing_row(source_id=f"s{i}", days_ago=45) for i in range(5)]
+
+    comps, tier = _fetch_anchor_comps(
+        _predicate_aware_db(rows),
+        address=_ADDRESS,
+        target_house_id=None,
+        lat=_LAT,
+        lon=_LON,
+        rooms=2,
+        area=50.0,
+    )
+
+    # Tier A не набрал порог; Tier C на тех же строках — тоже (заглушка отдаёт их же).
+    assert tier is None
+    assert comps == []
+
+
+# ── 3. anchor_tier сбрасывается, когда якорь не построен ─────────────────────
+
+
+def _geo() -> GeocodeResult:
+    return GeocodeResult(
+        lat=_LAT, lon=_LON, full_address="Екатеринбург, ул. Ленина, 5", provider="dadata"
+    )
+
+
+def _price(
+    *,
+    anchor_comps: list[dict[str, Any]],
+    anchor_tier_fetched: str | None,
+    imv_anchor: dict[str, Any] | None = None,
+    n_listings: int = 6,
+) -> est_mod.PricingResult:
+    listings = [
+        {"price_per_m2": 200_000.0, "address": f"ул. Ленина, {i + 5}", "source": "avito"}
+        for i in range(n_listings)
+    ]
+    return _price_from_inputs(
+        listings=listings,
+        area_m2=50.0,
+        rooms=2,
+        repair_state=None,
+        floor=5,
+        total_floors=9,
+        target_year=None,
+        analog_tier="W",
+        fallback_used=False,
+        area_widened=False,
+        anchor_comps=anchor_comps,
+        anchor_tier_fetched=anchor_tier_fetched,
+        dkp_raw=None,
+        imv_anchor=imv_anchor,
+        imv_eval=None,
+        yandex_val_present=False,
+        cian_val_present=False,
+        ratio_resolver=lambda _ppm2: (None, None),
+        quarter_index_lookup=lambda _q: None,
+        quarter_indexes_lookup=lambda _qs: {},
+        target_house_cadnum=None,
+        dadata_coarse=False,
+        geo=_geo(),
+        dadata_qc_geo=None,
+    )
+
+
+def _anchor_comp(ppm2: float) -> dict[str, Any]:
+    return {"price_per_m2": ppm2, "area_m2": 50.0, "rooms": 2, "floor": 3, "total_floors": 9}
+
+
+def test_anchor_tier_reset_when_anchor_not_built() -> None:
+    """Якорь не построен (комплов меньше min_comps) → anchor_tier=None, а не залипшая "C".
+
+    Побочный дефект, вскрытый замером #2656: сброс делал только low-conf гейт, а когда
+    _compute_same_building_anchor возвращала None сама, флаг оставался равным
+    anchor_tier_fetched. Дальше по коду он читается как «headline построил якорь».
+    """
+    pr = _price(
+        anchor_comps=[_anchor_comp(150_000.0), _anchor_comp(155_000.0)], anchor_tier_fetched="C"
+    )
+
+    assert pr.anchor_tier is None
+    assert pr.anchor_comps_used == []
+    assert pr.median_ppm2 == 200_000.0  # headline остался радиусным
+
+
+def test_sticky_anchor_tier_no_longer_mutes_imv_blend() -> None:
+    """Тот же случай + IMV-якорь: blend (гейт `anchor_tier is None`) обязан сработать.
+
+    Это и есть денежное последствие залипшего флага: 24 оценки, у которых якоря нет ни
+    до, ни после правки, всё равно меняли цену — IMV-blend молча глушился. Falsifiable:
+    без фикса anchor_tier == "C" → blend пропускается → median_price остаётся 10 000 000.
+    """
+    imv = {"recommended_price": 14_000_000}  # > медианы (10 млн) × threshold 1.15
+    pr = _price(
+        anchor_comps=[_anchor_comp(150_000.0), _anchor_comp(155_000.0)],
+        anchor_tier_fetched="C",
+        imv_anchor=imv,
+    )
+
+    assert pr.anchor_tier is None
+    assert pr.median_price > 10_000_000, "IMV-blend заглушен залипшим anchor_tier"
+    assert pr.avito_imv_summary is not None
+
+
+def test_imv_card_survives_when_headline_suppressed_and_anchor_absent() -> None:
+    """Карточка Avito IMV не исчезает в щели «тир добыт, якоря нет, headline подавлен».
+
+    Раньше её заполнял display-only блок под условием `anchor_tier is not None`. После
+    сброса залипшего флага открылась щель: blend не срабатывает (нужен median_price > 0),
+    старый блок тоже (tier уже None) — и пользователь ТЕРЯЛ карточку, которую видел
+    раньше. Отображение, не деньги: median/expected_sold блок не трогает.
+
+    Нулевой headline берём отсутствием аналогов (n=0). Раньше здесь стояло n=3 —
+    тонкая выборка ниже HEADLINE_LISTINGS_MIN_N, которую гейт достаточности обнулял.
+    #oblast-F (#2823, смержен 2026-08-09) это поведение снял: тонкая выборка больше
+    НЕ обнуляет headline, только помечает низкую надёжность. Щель, которую стережёт
+    тест, от этого не исчезла — она просто достигается единственным оставшимся
+    нулевым состоянием.
+    """
+    pr = _price(
+        anchor_comps=[_anchor_comp(150_000.0), _anchor_comp(155_000.0)],
+        anchor_tier_fetched="C",
+        imv_anchor={"recommended_price": 14_000_000},
+        n_listings=0,
+    )
+
+    assert pr.anchor_tier is None
+    assert pr.median_price == 0  # headline подавлен гейтом достаточности
+    assert pr.avito_imv_summary is not None, "карточка IMV потеряна"
+    assert pr.avito_imv_summary.recommended_price == 14_000_000