fix(full-report): §7 на MultiPolygon + чистка печатного шума §3/§4 (вычитка живого отчёта)

Постраничная вычитка PDF многоконтурного участка 66:41:0702017:131:

1. MultiPolygon роняет concept-стек через geometry._parse_polygon
   (expected Polygon) ДО буфер-стадии, которая мультиконтур уже умеет →
   §7 без концепции, §5 деградирует, market-price падает. Новый
   _largest_polygon_geojson нормализует к крупнейшему контуру (паттерн
   geometry.py:263-265) до ConceptInput; Polygon проходит identity,
   битая геометрия — вход как есть. Интерактивный POST /concepts на
   мультиконтурах по-прежнему 422 — вынесено в #2295.
2. Сиротские заголовки: page-break-after avoid для h2/h3.
3. Тепло/вода §3: агрегат «Суммарно (ЕКБ)», фильтр областного шума
   (Регионгаз по Ирбиту/Тавде и т.п.), кап топ-15/25 + «и ещё K»,
   усечение имён 120 симв; дефицитные ЕКБ-резервы гарантированно
   видимы (bucket до капа, тест-лок).
4. Конкуренты §4: скип безымянных с 0 лотов, группировка корпусов
   (имя+девелопер → min дистанция, сумма лотов, «(K корпусов)»).
5. ЗОУИТ-противоречие: overlaps непусты при has_zouit=false →
   «да (по данным НСПД)»; обратное направление не тронуто.
6. Призрачные НСПД-строки, дубль-колонка confidence, absorption → %,
   средний чек без «+» (unsigned-форматтер).

Refs #2259, #2295

backend/app/services/exporters/full_report_html.py

@@ -57,6 +57,39 @@ MAP_CONCEPT_PLACEHOLDER = "{{MAP_CONCEPT}}"
 _DASH = "—"
 _NO_DATA = "нет данных"
 
+# ── §3 connection-capacity: кап-строки + фильтр «шума» области ───────────────────
+# Печатный отчёт по участку ЕКБ, а heat_system_reserves несёт ВСЕ ~56 систем области
+# (Ирбит/Тавда/Красноуфимск/Первоуральск/Лесной/Нижняя Тура…). Не хардкодим список
+# городов — отсекаем по ЯВНЫМ не-ЕКБ маркерам в имени организации/системы; остальное
+# капим топ-N по резерву. Дефицит (отрицательный резерв) под кап НЕ прячем — честность.
+_NON_EKB_MARKERS: tuple[str, ...] = (
+    "ирбит",
+    "тавда",
+    "красноуфимск",
+    "первоуральск",
+    "лесной",
+    "нижняя тура",
+    "нижний тагил",
+    "каменск",
+    "серов",
+    "асбест",
+    "ревда",
+    "полевск",
+    "березовск",  # покрывает «Березовский» / «Берёзовский» (ё нормализуем ниже)
+    "верхняя пышма",
+    "среднеуральск",
+    "заречный",
+    "новоуральск",
+    "качканар",
+    "краснотурьинск",
+)
+_EKB_MARKER = "екатеринбург"
+# Кап видимых строк тепло/вода-таблиц (сверх — «и ещё K систем …»).
+_HEAT_ROW_CAP = 15
+_WATER_ROW_CAP = 25
+# Усечение длинных бюрократических имён систем.
+_SYSTEM_NAME_MAX = 120
+
 # Заголовки секций (якоря — id внутри) и титул документа.
 _TITLE_DOC = "Отчёт по участку — Site Finder ПТИЦА"
 _TITLE_S1 = "§1. Участок"
@@ -149,7 +182,9 @@ p { margin: 4pt 0; }
    не рвётся внутри заголовка (WeasyPrint поддерживает break-before/inside). */
 .section { margin-bottom: 16pt; break-inside: avoid-page; }
 .section + .section { break-before: page; }
-h2, h3 { break-after: avoid-page; }
+/* Заголовок НЕ должен осиротеть в конце страницы, оторвавшись от своей таблицы:
+   и логический break-after (WeasyPrint 60+), и легаси page-break-after (fallback). */
+h2, h3 { page-break-after: avoid; break-after: avoid-page; }
 table { break-inside: avoid-page; }
 
 /* Титул */
@@ -285,6 +320,17 @@ def _fmt_money_signed(value: Any) -> str:
     return f"{sign}{f'{round(magnitude):,}'.replace(',', ' ')} ₽"
 
 
+def _fmt_money(value: Any) -> str:
+    """Деньги округлением до млн БЕЗ знака: «8 млн ₽» / «216 млн ₽». PURE.
+
+    Для абсолютных величин-ЦЕН (средний чек, справочная цена), где «+» неуместен — это
+    не дельта. Отрицательные (маловероятны для цены) — с типографским минусом. Тонкая
+    обёртка над `_fmt_money_signed`: срезаем ведущий «+».
+    """
+    signed = _fmt_money_signed(value)
+    return signed[1:] if signed.startswith("+") else signed
+
+
 def _fmt_pct(fraction: Any) -> str:
     """Доля 0.184 → «18.4%». Не-число → «—». PURE."""
     if isinstance(fraction, bool) or not isinstance(fraction, int | float):
@@ -440,20 +486,35 @@ def _build_zoning(result: dict[str, Any]) -> str:
 def _build_zouit(result: dict[str, Any]) -> str:
     """ЗОУИТ-ограничения: сводка + список пересечений (тип / № границы / покрытие)."""
     encumbrance = _as_dict(result.get("encumbrance"))
-    overlaps = _as_list(result.get("nspd_zouit_overlaps"))
+    overlaps = [ov for ov in _as_list(result.get("nspd_zouit_overlaps")) if isinstance(ov, dict)]
+
+    has_zouit = encumbrance.get("has_zouit")
+    zouit_count = encumbrance.get("zouit_count")
+    zouit_types = _as_list(encumbrance.get("zouit_types"))
+
+    # Противоречие: encumbrance говорит «нет ЗОУИТ», но НСПД-пересечения ЕСТЬ. Доверяем
+    # фактическим пересечениям (более свежий геослой) — иначе сводка «нет / 0» врёт под
+    # таблицей с реальными строками. Типы/кол-во достаём из самих overlaps.
+    if not has_zouit and overlaps:
+        has_zouit = "да (по данным НСПД)"
+        if zouit_count in (None, 0):
+            zouit_count = len(overlaps)
+        if not zouit_types:
+            zouit_types = [
+                str(t)
+                for t in dict.fromkeys(ov.get("type_zone") or ov.get("name") for ov in overlaps)
+                if t not in (None, "")
+            ]
 
     summary_pairs: list[tuple[str, Any]] = [
-        ("Есть ЗОУИТ", encumbrance.get("has_zouit")),
-        ("Кол-во типов ЗОУИТ", encumbrance.get("zouit_count")),
+        ("Есть ЗОУИТ", has_zouit),
+        ("Кол-во типов ЗОУИТ", zouit_count),
     ]
-    zouit_types = _as_list(encumbrance.get("zouit_types"))
     if zouit_types:
         summary_pairs.append(("Типы", ", ".join(str(t) for t in zouit_types)))
 
     rows: list[list[Any]] = []
-    for ov in overlaps:
-        if not isinstance(ov, dict):
-            continue
+    for ov in overlaps:  # already filtered to dicts above
         coverage = ov.get("coverage_pct")
         coverage_str = _fmt_pct(coverage) if isinstance(coverage, int | float) else _DASH
         rows.append(
@@ -674,19 +735,24 @@ def _build_engineering_nearby(result: dict[str, Any]) -> str:
     """Инженерные сооружения НСПД рядом (name / назначение / расстояние из raw_props)."""
     items = _as_list(result.get("nspd_engineering_nearby"))
     rows: list[list[Any]] = []
+    any_item = False
     for it in items:
         if not isinstance(it, dict):
             continue
+        any_item = True
         raw = _as_dict(it.get("raw_props"))
         name = it.get("name") or raw.get("params_name") or raw.get("cad_number")
         purpose = it.get("type") or raw.get("params_purpose")
+        # И имя, И назначение пустые → строка-призрак («— — 7»), скипаем.
+        if name in (None, "") and purpose in (None, ""):
+            continue
         rows.append([name, purpose, _fmt_int_ru(it.get("distance_m"))])
-    if not rows:
+    # Секции вообще нет в payload → не рисуем заголовок. Есть записи, но все пустые →
+    # честное «нет данных» под заголовком (а не пустой невидимый блок).
+    if not any_item:
         return ""
-    return (
-        f"<h3>Инженерные сооружения рядом (НСПД)</h3>"
-        f"{_data_table(['Сооружение', 'Назначение', 'Расстояние, м'], rows)}"
-    )
+    table = _data_table(["Сооружение", "Назначение", "Расстояние, м"], rows)
+    return f"<h3>Инженерные сооружения рядом (НСПД)</h3>{table}"
 
 
 def _build_alternatives(result: dict[str, Any]) -> str:
@@ -749,6 +815,96 @@ def _build_alternatives(result: dict[str, Any]) -> str:
 """
 
 
+def _truncate_name(value: Any, limit: int = _SYSTEM_NAME_MAX) -> Any:
+    """Усечь длинное бюрократическое имя системы до `limit` символов с «…». PURE.
+
+    Не-строка / короткая строка → как есть (форматтер `_fmt`/`_esc` доработает). Режем по
+    границе символов, добавляя одноточечное многоточие (U+2026), чтобы длинные имена вроде
+    «Централизованная система теплоснабжения муниципального образования …» не разваливали
+    вёрстку печатной таблицы.
+    """
+    if not isinstance(value, str) or len(value) <= limit:
+        return value
+    return value[: limit - 1].rstrip() + "…"
+
+
+def _is_non_ekb(*fields: Any) -> bool:
+    """True, если В ЛЮБОМ из полей есть ЯВНЫЙ не-ЕКБ городской маркер (Ирбит/Тавда/…). PURE.
+
+    Организация/система из другого города области — «шум» для отчёта по участку ЕКБ.
+    Нормализуем ё→е и регистр; НЕ хардкодим полный справочник городов (только явные
+    крупные маркеры) — прочее схлопывается капом, а не этим фильтром.
+    """
+    haystack = " ".join(str(f) for f in fields if f).lower().replace("ё", "е")
+    if not haystack:
+        return False
+    return any(marker in haystack for marker in _NON_EKB_MARKERS)
+
+
+def _mentions_ekb(*fields: Any) -> bool:
+    """True, если хотя бы одно поле явно упоминает Екатеринбург (ё-нормализовано). PURE."""
+    haystack = " ".join(str(f) for f in fields if f).lower().replace("ё", "е")
+    return _EKB_MARKER in haystack
+
+
+def _reserve_num(value: Any) -> float:
+    """Резерв как float для сортировки/суммы; не-число → 0.0 (нейтрально). PURE."""
+    if isinstance(value, bool) or not isinstance(value, int | float):
+        return 0.0
+    return float(value)
+
+
+def _capacity_rows_capped(
+    items: list[Any],
+    *,
+    reserve_key: str,
+    name_fields: tuple[str, ...],
+    row_cap: int,
+    row_builder: Any,
+) -> tuple[list[list[Any]], int]:
+    """Отфильтровать областной шум + капнуть строки резерв-таблицы (тепло/вода). PURE.
+
+    Порядок честности:
+      1. Дефицитные (резерв < 0) ЕКБ-системы — ВСЕГДА видимы, под кап не попадают.
+      2. Остальные ЕКБ (или неопределённые по городу) сортируются по резерву ↓, берётся
+         топ до заполнения `row_cap` (с учётом уже показанных дефицитных).
+      3. Явно не-ЕКБ (Ирбит/Тавда/…) и хвост сверх капа схлопываются в счётчик `hidden`.
+
+    Args:
+        items: сырые dict-строки (`heat.systems` / `cap.water`).
+        reserve_key: ключ резерва в dict (`reserve_gcal_h` / `reserve_thousand_m3_day`).
+        name_fields: ключи, по которым определяем город (org / system_name).
+        row_cap: максимум видимых строк.
+        row_builder: `dict -> list[cell]` — построитель ячеек строки данных.
+
+    Returns:
+        `(visible_rows, hidden_count)` — строки для таблицы + сколько схлопнуто.
+    """
+    dicts = [it for it in items if isinstance(it, dict)]
+    deficit: list[dict[str, Any]] = []
+    surplus_ekb: list[dict[str, Any]] = []
+    hidden = 0
+    for it in dicts:
+        names = tuple(it.get(f) for f in name_fields)
+        reserve = _reserve_num(it.get(reserve_key))
+        # Дефицит ЕКБ/неопределённых — всегда показываем (даже если город не-ЕКБ:
+        # отрицательный резерв рядом — сигнал, честнее показать, чем спрятать).
+        if reserve < 0 and not _is_non_ekb(*names):
+            deficit.append(it)
+            continue
+        if _is_non_ekb(*names) and not _mentions_ekb(*names):
+            hidden += 1
+            continue
+        surplus_ekb.append(it)
+
+    surplus_ekb.sort(key=lambda d: _reserve_num(d.get(reserve_key)), reverse=True)
+    remaining = max(row_cap - len(deficit), 0)
+    shown_surplus = surplus_ekb[:remaining]
+    hidden += len(surplus_ekb) - len(shown_surplus)
+    visible = [row_builder(it) for it in (*deficit, *shown_surplus)]
+    return visible, hidden
+
+
 def _build_connection_capacity(cap: dict[str, Any] | None) -> str:
     """Ресурсные резервы (ЦП/вода/газ/тепло) + сети рядом из connection-capacity (#2259 PR-D).
 
@@ -781,12 +937,22 @@ def _build_connection_capacity(cap: dict[str, Any] | None) -> str:
         if pairs:
             blocks.append("<h3>Электроснабжение — свободная мощность</h3>" + _kv_table(pairs))
 
-    # Вода: строки резервов ЦСВ/ЦСК за последний период.
-    water_rows = [
-        [w.get("system_name"), _fmt(w.get("reserve_thousand_m3_day")), w.get("period")]
-        for w in _as_list(cap.get("water"))
-        if isinstance(w, dict)
-    ]
+    # Вода: строки резервов ЦСВ/ЦСК за последний период (ЕКБ-системы + кап ~25).
+    water_rows, water_hidden = _capacity_rows_capped(
+        _as_list(cap.get("water")),
+        reserve_key="reserve_thousand_m3_day",
+        name_fields=("system_name", "org"),
+        row_cap=_WATER_ROW_CAP,
+        row_builder=lambda w: [
+            _truncate_name(w.get("system_name")),
+            _fmt(w.get("reserve_thousand_m3_day")),
+            w.get("period"),
+        ],
+    )
+    if water_hidden:
+        water_rows.append(
+            [f"… и ещё {water_hidden} систем (полный список в веб-версии §3)", _DASH, _DASH]
+        )
     if water_rows:
         blocks.append(
             "<h3>Водоснабжение/водоотведение — резервы</h3>"
@@ -810,17 +976,47 @@ def _build_connection_capacity(cap: dict[str, Any] | None) -> str:
             + _data_table(["ГРС", "Свободно, тыс. м³/ч", "Свободно, %"], gas_rows)
         )
 
-    # Тепло: резервы систем теплоснабжения.
+    # Тепло: резервы систем теплоснабжения. heat_system_reserves несёт ВСЕ ~56 систем
+    # области — сначала агрегат по ЕКБ (сумма резервов ЕКБ-систем), затем топ-15 + кап.
     heat = _as_dict(cap.get("heat"))
-    heat_rows = [
-        [h.get("org"), h.get("system_name"), _fmt(h.get("reserve_gcal_h")), h.get("period")]
-        for h in _as_list(heat.get("systems"))
-        if isinstance(h, dict)
-    ]
-    if heat_rows:
+    heat_systems = [h for h in _as_list(heat.get("systems")) if isinstance(h, dict)]
+    if heat_systems:
+        ekb_systems = [
+            h for h in heat_systems if not _is_non_ekb(h.get("org"), h.get("system_name"))
+        ]
+        ekb_total = sum(_reserve_num(h.get("reserve_gcal_h")) for h in ekb_systems)
+        heat_rows, heat_hidden = _capacity_rows_capped(
+            heat_systems,
+            reserve_key="reserve_gcal_h",
+            name_fields=("org", "system_name"),
+            row_cap=_HEAT_ROW_CAP,
+            row_builder=lambda h: [
+                _truncate_name(h.get("org")),
+                _truncate_name(h.get("system_name")),
+                _fmt(h.get("reserve_gcal_h")),
+                h.get("period"),
+            ],
+        )
+        # Агрегатная строка «Суммарно (ЕКБ)» сверху.
+        agg_row = [
+            "Суммарно (ЕКБ)",
+            f"{len(ekb_systems)} систем",
+            _fmt(round(ekb_total, 1)),
+            _DASH,
+        ]
+        rows: list[list[Any]] = [agg_row, *heat_rows]
+        if heat_hidden:
+            rows.append(
+                [
+                    f"… и ещё {heat_hidden} систем (полный список в веб-версии §3)",
+                    _DASH,
+                    _DASH,
+                    _DASH,
+                ]
+            )
         blocks.append(
             "<h3>Теплоснабжение — резервы систем</h3>"
-            + _data_table(["Организация", "Система", "Резерв, Гкал/ч", "Период"], heat_rows)
+            + _data_table(["Организация", "Система", "Резерв, Гкал/ч", "Период"], rows)
         )
 
     # Позитив-разрез: сетевые охранные зоны рядом (где физически проходит сеть).
@@ -914,7 +1110,9 @@ def _build_market_metrics(forecast: dict[str, Any]) -> str:
         ("Темп продаж (velocity), ед./мес", metrics.get("unit_velocity")),
         ("Темп продаж (площадь), м²/мес", metrics.get("area_velocity")),
         ("Окно расчёта, мес", metrics.get("window_months")),
-        ("Ставка абсорбции", metrics.get("absorption_rate")),
+        # absorption_rate — доля стока, продаваемая в месяц (0.0112). Как «0.01» это
+        # нечитаемо → проценты («1.1%»). Темп в штуках уже есть в unit_velocity выше.
+        ("Ставка абсорбции (в мес.)", _fmt_pct(metrics.get("absorption_rate"))),
         ("Месяцев запаса (months of supply)", metrics.get("months_of_supply")),
         ("Индекс затоварки (overstock)", metrics.get("overstock_index")),
         ("Sell-through, %", metrics.get("sell_through_pct")),
@@ -923,22 +1121,70 @@ def _build_market_metrics(forecast: dict[str, Any]) -> str:
     return _kv_table(pairs)
 
 
+def _competitor_lots(c: dict[str, Any]) -> int:
+    """Число лотов конкурента как int; не-число / None → 0. PURE."""
+    n = c.get("flat_count")
+    if isinstance(n, bool) or not isinstance(n, int | float):
+        return 0
+    return int(n)
+
+
 def _build_market_competitors(forecast: dict[str, Any]) -> str:
-    """Конкуренты рынка сейчас: ЖК / девелопер / класс / расстояние / лотов."""
+    """Конкуренты рынка сейчас: ЖК / девелопер / класс / расстояние / лотов.
+
+    Прод-payload несёт по строке НА КОРПУС: один ЖК с 6 корпусами → 6 строк, а безымянные
+    записи с 0 лотов — мусор. Схлопываем: (а) строки без имени И с 0 лотов скипаем;
+    (б) группируем по (имя, девелопер) → ближайшая дистанция, лоты суммой, класс/девелопер
+    от первого, «(K корпусов)» в имени при K>1. Порядок групп — по первому появлению.
+    """
     market_now = _fc_as_dict(forecast.get("market_now"))
-    competitors = _as_list(market_now.get("competitors"))
+    competitors = [c for c in _as_list(market_now.get("competitors")) if isinstance(c, dict)]
+
+    groups: dict[tuple[str, str], dict[str, Any]] = {}
+    order: list[tuple[str, str]] = []
+    for c in competitors:
+        name = c.get("comm_name")
+        lots = _competitor_lots(c)
+        # Безымянная запись без лотов — мусор (пустые «—» корпуса-призраки).
+        if name in (None, "") and lots == 0:
+            continue
+        key = (str(name or ""), str(c.get("dev_name") or ""))
+        dist = c.get("distance_m")
+        dist_val = (
+            float(dist) if isinstance(dist, int | float) and not isinstance(dist, bool) else None
+        )
+        if key not in groups:
+            order.append(key)
+            groups[key] = {
+                "name": name,
+                "dev_name": c.get("dev_name"),
+                "obj_class": c.get("obj_class"),
+                "distance_m": dist_val,
+                "lots": lots,
+                "corpus": 1,
+            }
+        else:
+            g = groups[key]
+            g["lots"] += lots
+            g["corpus"] += 1
+            if dist_val is not None and (g["distance_m"] is None or dist_val < g["distance_m"]):
+                g["distance_m"] = dist_val
+            if g["obj_class"] in (None, "") and c.get("obj_class"):
+                g["obj_class"] = c.get("obj_class")
 
     rows: list[list[Any]] = []
-    for c in competitors:
-        if not isinstance(c, dict):
-            continue
+    for key in order:
+        g = groups[key]
+        name = g["name"]
+        if g["corpus"] > 1:
+            name = f"{_fmt(name)} ({g['corpus']} корпусов)"
         rows.append(
             [
-                c.get("comm_name"),
-                c.get("dev_name"),
-                c.get("obj_class"),
-                _fmt_int_ru(c.get("distance_m")),
-                _fmt_int_ru(c.get("flat_count")),
+                name,
+                g["dev_name"],
+                g["obj_class"],
+                _fmt_int_ru(g["distance_m"]),
+                _fmt_int_ru(g["lots"]),
             ]
         )
     return _data_table(["ЖК", "Девелопер", "Класс", "Расстояние, м", "Лотов"], rows)
@@ -949,19 +1195,33 @@ def _build_market_coverage(forecast: dict[str, Any]) -> str:
     confidence = _fc_as_dict(forecast.get("confidence"))
     factors = _fc_as_dict(confidence.get("factors"))
 
-    rows: list[list[Any]] = []
+    # «Комментарий» почти всегда дублирует «Фактор» (label==note, либо note ⊃ label) —
+    # тогда две колонки = визуальный шум. Показываем 3-ю колонку ТОЛЬКО если хоть у одного
+    # фактора комментарий несёт что-то сверх метки; иначе схлопываем в «Фактор/уровень».
+    parsed: list[tuple[Any, Any, Any]] = []
     for _key, payload in factors.items():
         data = _fc_as_dict(payload)
         if not data:
             continue
-        rows.append(
-            [
-                data.get("label") or data.get("note"),
-                _fc_level_ru(data.get("level")),
-                data.get("note"),
-            ]
-        )
-    coverage_table = _data_table(["Фактор", "Уровень", "Комментарий"], rows)
+        label = data.get("label") or data.get("note")
+        note = data.get("note")
+        parsed.append((label, _fc_level_ru(data.get("level")), note))
+
+    def _note_adds_info(label: Any, note: Any) -> bool:
+        if not isinstance(note, str) or note == "":
+            return False
+        if not isinstance(label, str):
+            return True
+        return note.strip() != label.strip() and label.strip() not in note
+
+    show_note = any(_note_adds_info(label, note) for label, _level, note in parsed)
+    if show_note:
+        rows = [[label, level, note] for label, level, note in parsed]
+        coverage_table = _data_table(["Фактор", "Уровень", "Комментарий"], rows)
+    else:
+        # Комментарий ничего не добавляет → две колонки «Фактор» + «Уровень».
+        rows = [[label, level] for label, level, _note in parsed]
+        coverage_table = _data_table(["Фактор", "Уровень"], rows)
 
     level_pairs: list[tuple[str, Any]] = [
         ("Итоговая уверенность отчёта", _fc_level_ru(confidence.get("level"))),
@@ -1098,7 +1358,7 @@ def _build_market_affordability(forecast: dict[str, Any]) -> str:
         return ""
     pairs: list[tuple[str, Any]] = [
         ("Рыночная цена, ₽/м²", _fmt_int_ru(detail.get("price_per_m2"))),
-        ("Средний чек лота, ₽", _fmt_money_signed(detail.get("avg_ticket_rub"))),
+        ("Средний чек лота, ₽", _fmt_money(detail.get("avg_ticket_rub"))),
         ("Референс-площадь, м²", detail.get("ref_area_m2")),
         ("Индекс избытка предложения", detail.get("oversupply_risk")),
     ]
@@ -1276,9 +1536,7 @@ def _build_concept_program(variant: dict[str, Any]) -> str:
     if not order:
         return ""
     rows = [[stype, floors, groups[(stype, floors)]] for stype, floors in order]
-    return (
-        "<h3>Программа застройки</h3>" f"{_data_table(['Тип дома', 'Этажность', 'Секций'], rows)}"
-    )
+    return f"<h3>Программа застройки</h3>{_data_table(['Тип дома', 'Этажность', 'Секций'], rows)}"
 
 
 def _build_concept_variant(variant: dict[str, Any]) -> str:

backend/app/services/exporters/full_report_pdf.py

@@ -93,6 +93,43 @@ def render_full_report_pdf(html: str) -> bytes:
     return pdf_bytes
 
 
+def _largest_polygon_geojson(geom: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
+    """MultiPolygon → GeoJSON крупнейшего полигона-контура; Polygon и прочее — как есть.
+
+    Многоконтурный участок приходит как MultiPolygon, а concept-стек (`parse_parcel` +
+    `_parcel_centroid_wkt`) принимает только Polygon → `ParcelGeometryError`. Берём
+    контур с максимальной площадью (тот же приём, что generative-геометрия применяет к
+    buildable-мультиполигону после буфера, geometry.py:263-265). Любой сбой парсинга /
+    не-MultiPolygon → возвращаем geom без изменений (best-effort, не роняем концепцию).
+
+    Args:
+        geom: GeoJSON-геометрия участка (Polygon / MultiPolygon / Feature-обёртка).
+
+    Returns:
+        GeoJSON Polygon крупнейшего контура (если вход был MultiPolygon), иначе `geom`.
+    """
+    geom_dict = geom.get("geometry") if geom.get("type") == "Feature" else geom
+    if not isinstance(geom_dict, dict) or geom_dict.get("type") != "MultiPolygon":
+        return geom
+
+    try:
+        from shapely.geometry import mapping, shape
+
+        multi = shape(geom_dict)
+        if multi.is_empty or not hasattr(multi, "geoms"):
+            return geom
+        largest = max(multi.geoms, key=lambda g: g.area)
+        logger.info(
+            "build_full_report: multi-contour участок — взят крупнейший контур из %d",
+            len(list(multi.geoms)),
+        )
+        return dict(mapping(largest))
+    except Exception:
+        # Вырожденная/битая геометрия — отдаём как есть, concept-стек сам решит (best-effort).
+        logger.exception("build_full_report: не удалось выделить крупнейший контур MultiPolygon")
+        return geom
+
+
 def _generate_concept_result(db: Session, analyze: dict[str, Any]) -> dict[str, Any] | None:
     """Сгенерировать концепцию server-side как это делает POST /concepts (best-effort).
 
@@ -115,6 +152,13 @@ def _generate_concept_result(db: Session, analyze: dict[str, Any]) -> dict[str,
         logger.info("build_full_report: analyze-payload без geom_geojson → §7-концепция пропущена")
         return None
 
+    # Многоконтурный участок → geom = MultiPolygon, а concept-стек (parse_parcel +
+    # _parcel_centroid_wkt через _parse_polygon) принимает ТОЛЬКО Polygon и роняет
+    # ParcelGeometryError("expected Polygon, got MultiPolygon"). Берём крупнейший контур —
+    # ровно как generative-геометрия после буфера (geometry.py:263-265). Иначе §7 и
+    # market-price молча деградируют на любом мультиконтуре.
+    geom = _largest_polygon_geojson(geom)
+
     try:
         # Lazy import — тяжёлый generative-стек не нужен на module-load; concepts-хелперы
         # цены живут в API-слое (он знает БД), переиспользуем ИМЕННО их (single source).

backend/tests/services/exporters/test_full_report_html_part_a.py

@@ -386,6 +386,120 @@ def test_connection_capacity_absent_when_none() -> None:
     assert "Газоснабжение — свободная мощность ГРС" not in html2
 
 
+# ── FIX 5: противоречие ЗОУИТ-блоков (has_zouit falsy, но overlaps есть) ─────────
+
+
+def test_zouit_reconciles_falsy_flag_with_overlaps() -> None:
+    """has_zouit=нет + zouit_count=0, но nspd_zouit_overlaps непуст → «да (по данным НСПД)»."""
+    result = {
+        "encumbrance": {"has_zouit": False, "zouit_count": 0},
+        "nspd_zouit_overlaps": [
+            {"type_zone": "Охранная зона ЛЭП", "reg_numb_border": "66:41-1", "coverage_pct": 0.3},
+            {"type_zone": "Санитарная зона", "reg_numb_border": "66:41-2", "coverage_pct": 0.1},
+        ],
+    }
+    html = build_full_report_html_part_a(result, cad="X")
+    assert "да (по данным НСПД)" in html
+    # Кол-во типов = число пересечений; типы восстановлены из overlaps.
+    assert "Охранная зона ЛЭП" in html
+    assert "Санитарная зона" in html
+
+
+def test_zouit_flag_true_unchanged() -> None:
+    """has_zouit=да → сводка не переписывается (FIX 5 трогает только противоречие)."""
+    result = {
+        "encumbrance": {"has_zouit": True, "zouit_count": 1, "zouit_types": ["Охранная"]},
+        "nspd_zouit_overlaps": [{"type_zone": "Охранная", "coverage_pct": 0.5}],
+    }
+    html = build_full_report_html_part_a(result, cad="X")
+    assert "да (по данным НСПД)" not in html
+
+
+# ── FIX 6a: НСПД-сооружения — пропуск строк-призраков ────────────────────────────
+
+
+def test_engineering_nearby_skips_ghost_rows() -> None:
+    """Строки где И имя, И назначение пустые («— — 7») скипаются (FIX 6a)."""
+    result = {
+        "nspd_engineering_nearby": [
+            {"name": None, "type": None, "distance_m": 7, "raw_props": {}},  # призрак
+            {"name": "Трубопровод", "type": "тепло", "distance_m": 40, "raw_props": {}},
+        ]
+    }
+    html = build_full_report_html_part_a(result, cad="X")
+    assert "Трубопровод" in html
+    # Заголовок есть (записи были), призрак-строки нет.
+    assert "Инженерные сооружения рядом (НСПД)" in html
+
+
+def test_engineering_nearby_all_empty_shows_no_data() -> None:
+    """Все записи пустые → заголовок + «нет данных» (не пустой невидимый блок, FIX 6a)."""
+    result = {
+        "nspd_engineering_nearby": [
+            {"name": None, "type": None, "distance_m": 7, "raw_props": {}},
+            {"name": "", "type": "", "distance_m": 9, "raw_props": {}},
+        ]
+    }
+    html = build_full_report_html_part_a(result, cad="X")
+    assert "Инженерные сооружения рядом (НСПД)" in html
+    assert _NO_DATA in html
+
+
+# ── FIX 3: тепло/вода — фильтр областного шума + агрегат ЕКБ + кап ───────────────
+
+
+def _heat_systems_province() -> dict[str, Any]:
+    """56-строчная тепло-выборка: горсть ЕКБ + много не-ЕКБ (Ирбит/Тавда/…)."""
+    systems: list[dict[str, Any]] = [
+        {"org": "ЕТК", "system_name": "СТ Екатеринбург №54", "reserve_gcal_h": 3.1},
+        {"org": "Т Плюс", "system_name": "СТ Екатеринбург ТЭЦ", "reserve_gcal_h": 12.0},
+        # Дефицит ЕКБ — под кап НЕ прячем.
+        {"org": "ЕТК", "system_name": "СТ Екатеринбург №7", "reserve_gcal_h": -2.5},
+    ]
+    # Много областного шума (не-ЕКБ).
+    for city in ("Ирбит", "Тавда", "Красноуфимск", "Первоуральск", "Лесной", "Нижняя Тура"):
+        systems.append(
+            {"org": "Регионгаз-инвест", "system_name": f"СТ {city} №1", "reserve_gcal_h": 1.0}
+        )
+    return {"systems": systems, "total_reserve_gcal_h": 100.0}
+
+
+def test_heat_table_aggregates_ekb_and_hides_province_noise() -> None:
+    """Тепло: агрегат «Суммарно (ЕКБ)» + не-ЕКБ схлопнуты в «… и ещё K систем» (FIX 3)."""
+    cap = {"heat": _heat_systems_province()}
+    html = build_full_report_html_part_a(_synthetic_result(), cad="X", connection_capacity=cap)
+    assert "Суммарно (ЕКБ)" in html
+    # ЕКБ-системы видны (в т.ч. дефицит), не-ЕКБ схлопнуты.
+    assert "Екатеринбург №54" in html
+    assert "Екатеринбург №7" in html  # дефицит НЕ спрятан
+    assert "и ещё" in html  # областной шум схлопнут
+    # Не-ЕКБ город не должен фигурировать строкой.
+    assert "Ирбит" not in html
+
+
+def test_heat_deficit_not_hidden_under_cap() -> None:
+    """Честность: отрицательный резерв ЕКБ виден даже при переполнении капа (FIX 3)."""
+    systems = [{"org": "ЕТК", "system_name": "СТ Екатеринбург дефицит", "reserve_gcal_h": -5.0}]
+    # Забиваем кап 20 профицитными ЕКБ-системами.
+    for i in range(20):
+        systems.append(
+            {"org": "ЕТК", "system_name": f"СТ Екатеринбург плюс {i}", "reserve_gcal_h": float(i)}
+        )
+    html = build_full_report_html_part_a(
+        _synthetic_result(), cad="X", connection_capacity={"heat": {"systems": systems}}
+    )
+    assert "Екатеринбург дефицит" in html
+
+
+def test_long_system_name_truncated() -> None:
+    """Длинное бюрократическое имя системы усечено до ~120 символов с «…» (FIX 3)."""
+    long_name = "Централизованная система теплоснабжения " * 6  # >200 симв.
+    cap = {"heat": {"systems": [{"org": "ЕТК Екатеринбург", "system_name": long_name}]}}
+    html = build_full_report_html_part_a(_synthetic_result(), cad="X", connection_capacity=cap)
+    assert "…" in html
+    assert long_name not in html  # полное имя не попало целиком
+
+
 # ── 9. Каркас документа: титул / оглавление / опциональный Part B ────────────────
 
 

backend/tests/services/exporters/test_full_report_html_part_b.py

@@ -567,3 +567,113 @@ def test_document_frame_with_both_parts() -> None:
     assert f'href="#{_ANCHOR_S7}"' in doc
     # Ровно один общий <style> (не дублируется на Part B).
     assert doc.count("<style>") == 1
+
+
+# ── FIX 4: конкуренты — дубли-корпуса + безымянные с 0 лотов ─────────────────────
+
+
+def _forecast_with_competitors(competitors: list[dict[str, Any]]) -> dict[str, Any]:
+    """Форсайт только с блоком конкурентов (остальное пустое → graceful)."""
+    return {"market_now": {"competitors": competitors}}
+
+
+def test_competitors_group_corpuses_and_sum_lots() -> None:
+    """6 корпусов «ЖК ОК: Премиум» → одна строка «(6 корпусов)», лоты суммой (FIX 4)."""
+    corpuses = [
+        {
+            "comm_name": "ЖК ОК: Премиум",
+            "dev_name": "Девелопер X",
+            "obj_class": "Премиум",
+            "distance_m": 1000 + i * 10,
+            "flat_count": 50,
+        }
+        for i in range(6)
+    ]
+    html = build_full_report_html_part_b(_forecast_with_competitors(corpuses), None, cad="X")
+    assert "ЖК ОК: Премиум (6 корпусов)" in html
+    assert "300" in html  # 6 × 50 лотов суммой
+    # Ближайшая дистанция группы — минимум (1000), с пробелом-разрядом «1 000».
+    assert "1 000" in html
+
+
+def test_competitors_skip_nameless_zero_lots() -> None:
+    """Безымянные строки с 0 лотов («—» Эфес) скипаются (FIX 4)."""
+    competitors = [
+        {"comm_name": None, "dev_name": "Эфес", "flat_count": 0, "distance_m": 500},
+        {"comm_name": None, "dev_name": "Эфес", "flat_count": 0, "distance_m": 600},
+        {"comm_name": "ЖК Реальный", "dev_name": "Дев", "flat_count": 120, "distance_m": 800},
+    ]
+    html = build_full_report_html_part_b(_forecast_with_competitors(competitors), None, cad="X")
+    assert "ЖК Реальный" in html
+    assert "Эфес" not in html  # безымянные с 0 лотов выброшены
+
+
+def test_competitors_single_corpus_no_suffix() -> None:
+    """Один корпус → без суффикса «(K корпусов)» (FIX 4)."""
+    competitors = [
+        {"comm_name": "ЖК Одиночка", "dev_name": "Дев", "flat_count": 40, "distance_m": 300}
+    ]
+    html = build_full_report_html_part_b(_forecast_with_competitors(competitors), None, cad="X")
+    assert "ЖК Одиночка" in html
+    assert "корпусов" not in html
+
+
+# ── FIX 6b: confidence-факторы — схлопывание дублирующей колонки «Комментарий» ────
+
+
+def test_confidence_factors_collapse_duplicate_note_column() -> None:
+    """note дублирует label у всех факторов → колонка «Комментарий» скрыта (FIX 6b)."""
+    forecast = {
+        "confidence": {
+            "level": "medium",
+            "factors": {
+                "a": {"label": "Сделки", "level": "high", "note": "Сделки"},
+                "b": {"label": "История", "level": "low", "note": "История"},
+            },
+        }
+    }
+    html = build_full_report_html_part_b(forecast, None, cad="X")
+    assert "Сделки" in html
+    assert "Комментарий" not in html  # дублирующая колонка схлопнута
+
+
+def test_confidence_factors_keep_note_when_informative() -> None:
+    """note несёт данные сверх label → колонка «Комментарий» остаётся (FIX 6b)."""
+    forecast = {
+        "confidence": {
+            "level": "low",
+            "factors": {
+                "a": {"label": "Сделки", "level": "high", "note": "1388 сделок за 6 мес"},
+            },
+        }
+    }
+    html = build_full_report_html_part_b(forecast, None, cad="X")
+    assert "Комментарий" in html
+    assert "1388 сделок за 6 мес" in html
+
+
+# ── FIX 6c/6d: абсорбция как %, средний чек без «+» ──────────────────────────────
+
+
+def test_absorption_rate_shown_as_percent() -> None:
+    """absorption_rate 0.0112 → «1.1%», не сырое «0.01» (FIX 6c)."""
+    forecast = {"market_now": {"market_metrics": {"absorption_rate": 0.0112}}}
+    html = build_full_report_html_part_b(forecast, None, cad="X")
+    assert "1.1%" in html
+    assert ">0.01<" not in html
+
+
+def test_avg_ticket_has_no_leading_plus() -> None:
+    """Средний чек лота — цена, не дельта: «8 млн ₽» без ведущего «+» (FIX 6d)."""
+    forecast = {
+        "scoring": {
+            "special_indices": {
+                "indices": {
+                    "cost_of_error": {"detail": {"avg_ticket_rub": 8_000_000.0}},
+                }
+            }
+        }
+    }
+    html = build_full_report_html_part_b(forecast, None, cad="X")
+    assert "8 млн ₽" in html
+    assert "+8 млн ₽" not in html

backend/tests/services/exporters/test_full_report_pdf.py

@@ -258,6 +258,73 @@ def test_connection_capacity_failure_is_best_effort(monkeypatch: pytest.MonkeyPa
         assert mod._get_connection_capacity(MagicMock(), _CAD) is None
 
 
+_MULTIPOLYGON = {
+    "type": "MultiPolygon",
+    "coordinates": [
+        # Мелкий контур (площадь ~0.0001 в градусах²).
+        [[[60.60, 56.838], [60.61, 56.838], [60.61, 56.839], [60.60, 56.839], [60.60, 56.838]]],
+        # Крупный контур (площадь ~0.00007*0.007 — намеренно шире по обеим осям).
+        [[[60.62, 56.840], [60.70, 56.840], [60.70, 56.850], [60.62, 56.850], [60.62, 56.840]]],
+    ],
+}
+
+
+def test_largest_polygon_passthrough_for_polygon() -> None:
+    """Обычный Polygon → возвращается без изменений (FIX 1: только MultiPolygon трогаем)."""
+    assert mod._largest_polygon_geojson(_GEOJSON) is _GEOJSON
+
+
+def test_largest_polygon_extracts_biggest_contour() -> None:
+    """MultiPolygon → GeoJSON Polygon КРУПНЕЙШЕГО контура (FIX 1, эпик #2259)."""
+    out = mod._largest_polygon_geojson(_MULTIPOLYGON)
+    assert out["type"] == "Polygon"
+    # Крупнейший контур — второй (60.62..60.70 × 56.840..56.850): его первая вершина x≈60.62.
+    xs = [pt[0] for pt in out["coordinates"][0]]
+    assert min(xs) >= 60.62
+
+
+def test_largest_polygon_unwraps_feature() -> None:
+    """Feature-обёртка над MultiPolygon → крупнейший Polygon (FIX 1)."""
+    feature = {"type": "Feature", "geometry": _MULTIPOLYGON, "properties": {}}
+    out = mod._largest_polygon_geojson(feature)
+    assert out["type"] == "Polygon"
+
+
+def test_largest_polygon_bad_geometry_returns_input() -> None:
+    """Битая MultiPolygon-геометрия → best-effort вернуть вход как есть (FIX 1)."""
+    broken = {"type": "MultiPolygon", "coordinates": "не координаты"}
+    assert mod._largest_polygon_geojson(broken) is broken
+
+
+def test_concept_multipolygon_does_not_crash(monkeypatch: pytest.MonkeyPatch) -> None:
+    """Многоконтурный участок (MultiPolygon) НЕ роняет генерацию концепции (FIX 1).
+
+    Корень прод-бага: concept-стек (_parse_polygon / parse_parcel) принимал только
+    Polygon и падал `ParcelGeometryError: expected Polygon, got MultiPolygon`. После
+    FIX 1 geom нормализуется к крупнейшему контуру ДО передачи в стек — generate
+    получает Polygon-payload и отрабатывает.
+    """
+    analyze = {"geom_geojson": _MULTIPOLYGON, "egrn": {}}
+    captured: dict[str, Any] = {}
+
+    def _fake_generate(payload: Any, **kwargs: Any) -> list[Any]:
+        captured["geom_type"] = payload.parcel_geojson.get("type")
+        return []
+
+    monkeypatch.setattr("app.services.generative.geometry.generate", _fake_generate)
+    monkeypatch.setattr(
+        "app.api.v1.concepts._parcel_centroid_wkt", lambda payload: "POINT(60.66 56.845)"
+    )
+    monkeypatch.setattr(
+        "app.api.v1.concepts._lookup_market_price", lambda db, wkt: (None, "class_norm")
+    )
+
+    result = mod._generate_concept_result(MagicMock(), analyze)
+    # generate вызвана с уже-нормализованным Polygon (не MultiPolygon) → не упала.
+    assert captured["geom_type"] == "Polygon"
+    assert result == {"variants": []}
+
+
 def test_cad_safe_whitelist() -> None:
     """_cad_safe: только `[0-9:]`, `:`→`_`; path-traversal/спецсимволы вырезаны (п.4)."""
     assert mod._cad_safe("66:41:0204016:10") == "66_41_0204016_10"