fix(site-finder): 5 дефектов из боевого фидбека analyze (#1736 #1737 #1738 #1739 #1740)

- #1736 MiniMap: проброс useConnectionPoints → точки подключения на карте analyze (были только в /legacy) - #1737 confidence: пронесено имя сервиса → RU-ярлык (Рынок/Будущее предложение/…) вместо «Компонент вкладывающий сервис» - #1738 pipeline: self-exclusion субъекта (ST_DWithin 80м) — проект не считает сам себя будущим конкурентом - #1739 PDF: snapshot_pdf обёрнут в try/except+logger.exception (причина 500 видна) + format=pdf в forecast export + font_url fallback - #1740 gate↔recommendation: при can_build_mkd=False — gate_caveat на обоих рекомендаторах (противоречие явное, не молчит) Verify: py_compile 5/5, tsc 0, ruff clean, pytest confidence/forecast 95 passed. Closes #1736 Closes #1737 Closes #1738 Closes #1739 Closes #1740
2026-06-18 11:47:21 +05:00 · 2026-06-18 11:47:21 +05:00 · b1c0ea1268
commit b1c0ea1268
parent e7901bc1e8
9 changed files with 349 additions and 100 deletions
--- a/backend/app/api/v1/parcels.py
+++ b/backend/app/api/v1/parcels.py
@ -49,6 +49,7 @@ from app.services.exporters.report_md import (
    render_report_markdown,
    render_report_telegram_summary,
 )
+from app.services.exporters.report_pdf import export_report_pdf
 from app.services.exporters.report_pptx import render_report_pptx
 from app.services.exporters.snapshot_pdf import generate_snapshot_pdf
 from app.services.site_finder.best_layouts import get_best_layouts
@ -244,6 +245,12 @@ PIPELINE_HORIZON_MONTHS = 24
 PIPELINE_SEVERITY_MEDIUM_THRESHOLD = 500  # flats_total < это → low
 PIPELINE_SEVERITY_HIGH_THRESHOLD = 3000  # flats_total >= это → high
 PIPELINE_TOP_OBJECTS_LIMIT = 10
+# #1738: самоисключение СУБЪЕКТА анализа из pipeline. Если анализируемый участок
+# уже застраивается (его ЖК есть в domrf_kn_objects), он не должен считаться
+# собственным «конкурентом». Отсекаем объекты, чья точка попадает в геометрию
+# участка или в ~80м от неё (домрф-координата ставится на корпус/въезд, может
+# не совпадать с центроидом ЗУ → буфер ловит «свой» объект).
+PIPELINE_SELF_EXCLUDE_M = 80


 def _coord_round(value: Any) -> float | None:
@ -1163,11 +1170,35 @@ def get_parcel_forecast(
        return {"status": "pending"}

    if run is not None:
+        report = run.result
+        # #1740: gate↔recommendation — если последний analyze-ран дал gate-вердикт
+        # «Нельзя строить МКД», помечаем forecast-рекомендатор (product_tz) caveat-флагом.
+        # Рекомендацию НЕ удаляем (строгость = продуктовое решение), только делаем
+        # противоречие явным. Best-effort: сбой чтения analyze-рана не валит выдачу форсайта.
+        try:
+            analyze_run = latest_run_for(db, cad_num, schema_version=ANALYZE_SCHEMA_VERSION)
+            gate = (analyze_run.result or {}).get("gate_verdict") if analyze_run else None
+            if (
+                isinstance(gate, dict)
+                and gate.get("can_build_mkd") is False
+                and isinstance(report, dict)
+                and isinstance(report.get("product_tz"), dict)
+            ):
+                report["product_tz"]["gate_caveat"] = (
+                    "Строительство МКД под вопросом (gate: Нельзя) — "
+                    "рекомендация носит условный характер"
+                )
+        except Exception:
+            logger.warning(
+                "gate_caveat enrich failed for forecast cad=%s — report unaffected",
+                cad_num,
+                exc_info=True,
+            )
        return {
            "status": "ready",
            "run_id": run.id,
            "created_at": run.created_at,
-            "report": run.result,
+            "report": report,
        }

    # Форсайт ещё не посчитан (таска в работе или /analyze не вызывали) — клиент поллит.
@ -1180,14 +1211,14 @@ def export_parcel_forecast(
    cad_num: str,
    db: Annotated[Session, Depends(get_db)],
    format: Annotated[
-        Literal["md", "json", "tg", "docx", "pptx"],
+        Literal["md", "json", "tg", "docx", "pptx", "pdf"],
        Query(
            description="Формат выгрузки: md (Markdown) | json (сырой отчёт) | "
-            "tg (сводка) | docx (Word-документ) | pptx (презентация)"
+            "tg (сводка) | docx (Word-документ) | pptx (презентация) | pdf (PDF-отчёт)"
        ),
    ] = "md",
 ) -> Response:
-    """Экспорт §22-форсайта — Markdown / JSON / DOCX / PPTX (файл) или TG-сводка (#959).
+    """Экспорт §22-форсайта — Markdown / JSON / DOCX / PPTX / PDF (файл) или TG-сводка (#959).

    Читает ПОСЛЕДНИЙ §22-ран schema_version "1.0" (тот же блоб, что отдаёт GET
    /{cad}/forecast inline) и отдаёт его в нужной форме.
@ -1197,6 +1228,8 @@ def export_parcel_forecast(
        зеркало содержания md/pdf; python-docx).
      • format=pptx → `render_report_pptx(run.result)` — attachment (.pptx, презентация,
        сжатое зеркало содержания docx; python-pptx).
+      • format=pdf → `export_report_pdf(run.result)` — attachment (.pdf, §13-отчёт,
+        зеркало содержания md/docx; WeasyPrint).
      • format=tg → `render_report_telegram_summary(run.result)` — КРАТКАЯ plain-text сводка
        для копипаста в Telegram, INLINE (без Content-Disposition: это сниппет читать/копировать
        и отправить, а не файл-download).
@ -1208,10 +1241,10 @@ def export_parcel_forecast(

    Args:
        cad_num: кадастровый номер участка (в имени файла `:` → `_`).
-        format: "md" (default) | "json" | "tg" | "docx" | "pptx".
+        format: "md" (default) | "json" | "tg" | "docx" | "pptx" | "pdf".

    Returns:
-        Response — для md/json/docx/pptx attachment с Content-Disposition (имя
+        Response — для md/json/docx/pptx/pdf attachment с Content-Disposition (имя
        `gendesign_forecast_<cad>_<YYYY-MM-DD>.<ext>`); для tg — inline text/plain сводка.
    """
    run = latest_run_for(db, cad_num, schema_version=_FORECAST_SCHEMA_VERSION)
@ -1249,6 +1282,15 @@ def export_parcel_forecast(
            headers={"Content-Disposition": f'attachment; filename="{base_name}.pptx"'},
        )

+    # pdf — байты (WeasyPrint), отдельной веткой (зеркало pptx early-return): §13-отчёт
+    # из export_report_pdf (#1739). md/json string-ветки остаются байт-в-байт прежними.
+    if format == "pdf":
+        return Response(
+            content=export_report_pdf(run.result),
+            media_type="application/pdf",
+            headers={"Content-Disposition": f'attachment; filename="{base_name}.pdf"'},
+        )
+
    if format == "json":
        payload = json.dumps(run.result, ensure_ascii=False, default=str)
        media_type = "application/json"
@ -1705,6 +1747,13 @@ def analyze_parcel(
                       ST_Centroid(ST_GeomFromText(:wkt, 4326))::geography,
                       :radius_m
                   )
+               -- #1738: исключаем СУБЪЕКТ анализа — объект на самом участке
+               -- (его точка внутри/в ~80м геометрии ЗУ) не считаем конкурентом.
+               AND NOT ST_DWithin(
+                       ST_SetSRID(ST_MakePoint(o.longitude, o.latitude), 4326)::geography,
+                       ST_GeomFromText(:wkt, 4326)::geography,
+                       :self_exclude_m
+                   )
               AND ready_dt >= CURRENT_DATE
               AND ready_dt <  CURRENT_DATE + cast(:horizon_months || ' months' AS interval)
             ORDER BY ready_dt ASC
@ -1712,6 +1761,7 @@ def analyze_parcel(
            {
                "wkt": geom_wkt,
                "radius_m": PIPELINE_RADIUS_M,
+                "self_exclude_m": PIPELINE_SELF_EXCLUDE_M,
                "horizon_months": str(PIPELINE_HORIZON_MONTHS),
            },
        )
@ -2731,6 +2781,26 @@ def analyze_parcel(
                e,
            )

+    # #32 G5: gate verdict — can-build-MKD aggregated signal for UI banner.
+    # Вычисляем ДО сборки result_payload, чтобы при can_build_mkd is False (#1740)
+    # пометить рекомендации флагом-кейватом (противоречие gate↔рекомендация явное).
+    gate_verdict = compute_gate_verdict(
+        nspd_zoning=nspd_dump_data["nspd_zoning"],
+        nspd_zouit_overlaps=nspd_dump_data["nspd_zouit_overlaps"],
+        nspd_engineering_nearby=nspd_dump_data["nspd_engineering_nearby"],
+        nspd_dump=nspd_dump_data["nspd_dump"],
+    )
+
+    # #1740: gate говорит «Нельзя строить МКД», но рекомендатор всё равно выдаёт
+    # квартирографию — не удаляем рекомендацию (строгость = продуктовое решение),
+    # а делаем противоречие явным через caveat-флаг. success_recommendation —
+    # analyze-рекомендатор (топ-квартирография по district).
+    if gate_verdict.get("can_build_mkd") is False and success_recommendation is not None:
+        success_recommendation["gate_caveat"] = (
+            "Строительство МКД под вопросом (gate: Нельзя) — "
+            "рекомендация носит условный характер"
+        )
+
    result_payload: dict[str, Any] = {
        "cad_num": cad_num,
        "source": source,
@ -2827,12 +2897,8 @@ def analyze_parcel(
        "nspd_red_lines": [RedLine(**rl) for rl in nspd_dump_data.get("nspd_red_lines", [])],
        "nspd_dump": nspd_dump_data["nspd_dump"],
        # #32 G5: gate verdict — can-build-MKD aggregated signal for UI banner
-        "gate_verdict": compute_gate_verdict(
-            nspd_zoning=nspd_dump_data["nspd_zoning"],
-            nspd_zouit_overlaps=nspd_dump_data["nspd_zouit_overlaps"],
-            nspd_engineering_nearby=nspd_dump_data["nspd_engineering_nearby"],
-            nspd_dump=nspd_dump_data["nspd_dump"],
-        ),
+        # (вычислен выше, до сборки payload — нужен для gate_caveat #1740).
+        "gate_verdict": gate_verdict,
        # #114/#201: кастомные веса POI — source + applied dict для прозрачности.
        "weights_profile": {
            "source": _weights_source,
@ -3301,52 +3367,70 @@ def parcel_snapshot_pdf(
    Не является официальной выпиской ЕГРН — только аналитические данные НСПД.
    Генерация <2 сек. Открывается в Adobe Reader / Chrome.
    """
-    # 1) Получить метаданные участка из cad_parcels
-    parcel_row = (
-        db.execute(
-            text("""
-            SELECT readable_address          AS address,
-                   land_record_area          AS area_m2,
-                   land_record_category_type AS land_category,
-                   permitted_use_established_by_document AS vri,
-                   cost_value                AS cadastral_cost,
-                   updated_at               AS last_update
-              FROM cad_parcels
-             WHERE cad_num = CAST(:c AS text)
-             LIMIT 1
-            """),
-            {"c": cad_num},
-        )
-        .mappings()
-        .first()
-    )
-
-    if not parcel_row:
-        raise HTTPException(
-            status_code=404,
-            detail=f"Участок {cad_num} не найден в БД. Используйте POST /analyze для загрузки.",
+    # 1-6) Сбор данных участка из БД (метаданные + геометрия + POI + конкуренты +
+    # district + last_update). Обёрнуто в try/except (#1739): иначе сырая DB/PostGIS-
+    # ошибка всплывает 500-кой без объяснения причины. logger.exception сохраняет
+    # traceback; HTTPException(404) при отсутствии участка и (422) при отсутствии
+    # геометрии — re-raise НЕ оборачиваем (это валидные клиентские ответы, а не 500).
+    try:
+        # 1) Получить метаданные участка из cad_parcels
+        parcel_row = (
+            db.execute(
+                text("""
+                SELECT readable_address          AS address,
+                       land_record_area          AS area_m2,
+                       land_record_category_type AS land_category,
+                       permitted_use_established_by_document AS vri,
+                       cost_value                AS cadastral_cost,
+                       updated_at               AS last_update
+                  FROM cad_parcels
+                 WHERE cad_num = CAST(:c AS text)
+                 LIMIT 1
+                """),
+                {"c": cad_num},
+            )
+            .mappings()
+            .first()
        )

-    # 2) Получить геометрию (WKT) для POI / competitor queries
-    geom_row = (
-        db.execute(
-            text("""
-            SELECT ST_AsText(COALESCE(
-                (SELECT geom FROM cad_parcels_geom WHERE cad_num = CAST(:c AS text) LIMIT 1),
-                (SELECT geom FROM cad_parcels WHERE cad_num = CAST(:c AS text) LIMIT 1)
-            )) AS wkt
-            """),
-            {"c": cad_num},
-        )
-        .mappings()
-        .first()
-    )
-    geom_wkt: str | None = geom_row["wkt"] if geom_row else None
+        if not parcel_row:
+            raise HTTPException(
+                status_code=404,
+                detail=(
+                    f"Участок {cad_num} не найден в БД. "
+                    "Используйте POST /analyze для загрузки."
+                ),
+            )

-    # 3) POI в радиусе 1 км (только если есть геометрия)
-    poi_rows: list[dict[str, Any]] = []
-    if geom_wkt:
-        poi_rows = [
+        # 2) Получить геометрию (WKT) для POI / competitor queries
+        geom_row = (
+            db.execute(
+                text("""
+                SELECT ST_AsText(COALESCE(
+                    (SELECT geom FROM cad_parcels_geom WHERE cad_num = CAST(:c AS text) LIMIT 1),
+                    (SELECT geom FROM cad_parcels WHERE cad_num = CAST(:c AS text) LIMIT 1)
+                )) AS wkt
+                """),
+                {"c": cad_num},
+            )
+            .mappings()
+            .first()
+        )
+        geom_wkt: str | None = geom_row["wkt"] if geom_row else None
+
+        # #1739: без геометрии участка PDF-снимок бессмыслен (нет POI/конкурентов/
+        # района). 422 — клиентский кейс «данные неполны», не серверная 500.
+        if not geom_wkt:
+            raise HTTPException(
+                status_code=422,
+                detail=(
+                    f"Геометрия участка {cad_num} отсутствует в БД — "
+                    "PDF-снимок недоступен. Запустите POST /analyze для дозагрузки."
+                ),
+            )
+
+        # 3) POI в радиусе 1 км
+        poi_rows: list[dict[str, Any]] = [
            dict(r)
            for r in db.execute(
                text("""
@ -3371,10 +3455,8 @@ def parcel_snapshot_pdf(
            .all()
        ]

-    # 4) Конкуренты в радиусе 3 км (только если есть геометрия)
-    competitor_rows: list[dict[str, Any]] = []
-    if geom_wkt:
-        competitor_rows = [
+        # 4) Конкуренты в радиусе 3 км
+        competitor_rows: list[dict[str, Any]] = [
            dict(r)
            for r in db.execute(
                text("""
@ -3408,9 +3490,8 @@ def parcel_snapshot_pdf(
            .all()
        ]

-    # 5) Получить district (через пересечение с ekb_districts если есть геом)
-    district: str | None = None
-    if geom_wkt:
+        # 5) Получить district (через пересечение с ekb_districts)
+        district: str | None = None
        district_row = (
            db.execute(
                text("""
@ -3427,16 +3508,25 @@ def parcel_snapshot_pdf(
        if district_row:
            district = district_row["district_name"]

-    # 6) Форматировать last_update
-    raw_update = parcel_row["last_update"]
-    last_update_str: str | None = None
-    if raw_update is not None:
-        try:
-            last_update_str = raw_update.strftime("%d.%m.%Y")
-        except AttributeError:
-            last_update_str = str(raw_update)[:10]
+        # 6) Форматировать last_update
+        raw_update = parcel_row["last_update"]
+        last_update_str: str | None = None
+        if raw_update is not None:
+            try:
+                last_update_str = raw_update.strftime("%d.%m.%Y")
+            except AttributeError:
+                last_update_str = str(raw_update)[:10]
+    except HTTPException:
+        # 404/422 — валидные клиентские ответы, пропускаем без обёртки в 500.
+        raise
+    except Exception as exc:
+        logger.exception("snapshot data fetch failed for %s", cad_num)
+        raise HTTPException(
+            status_code=500, detail="Ошибка сбора данных для PDF-снимка"
+        ) from exc

-    # 7) Сгенерировать PDF
+    # 7) Сгенерировать PDF (WeasyPrint-рендер — отдельная зона отказа: шрифты,
+    # шаблон, движок). logger.exception сохраняет traceback причины 500 (#1739).
    try:
        pdf_bytes = generate_snapshot_pdf(
            cad_num=cad_num,
@ -3456,7 +3546,7 @@ def parcel_snapshot_pdf(
            competitors_limit=5,
        )
    except Exception as exc:
-        logger.error("snapshot PDF generation failed for %s: %s", cad_num, exc)
+        logger.exception("snapshot PDF render failed for %s", cad_num)
        raise HTTPException(status_code=500, detail="Ошибка генерации PDF") from exc

    cad_safe = cad_num.replace(":", "-")
--- a/backend/app/services/exporters/snapshot_pdf.py
+++ b/backend/app/services/exporters/snapshot_pdf.py
@ -13,8 +13,11 @@ from jinja2 import Environment, FileSystemLoader, select_autoescape

 logger = logging.getLogger(__name__)

-# Путь к директории шаблонов (относительно этого файла — 2 уровня вверх, затем templates)
-_TEMPLATE_DIR = pathlib.Path(__file__).parent.parent / "templates"
+# Путь к директории шаблонов: app/templates/parcel_snapshot.html (#1739).
+# Файл лежит в app/services/exporters/, поэтому до app/ — 3 уровня вверх
+# (exporters → services → app), затем templates. parent.parent давал
+# несуществующий app/services/templates → TemplateNotFound → 500 на snapshot.
+_TEMPLATE_DIR = pathlib.Path(__file__).parent.parent.parent / "templates"

 # Системные пути DejaVu Sans (Ubuntu/Debian Docker-образ + Alpine резерв)
 _DEJAVU_CANDIDATES: list[str] = [
@ -61,6 +64,10 @@ def _find_font_url() -> str:

    WeasyPrint умеет сам находить системные шрифты через fonttools/fontconfig,
    поэтому пустая строка допустима — шрифт тогда подбирается CSS generic.
+
+    #1739: при пустой строке шаблон НЕ эмитит `@font-face { src: url('') }`
+    (обёрнут в `{% if font_url %}`). Иначе WeasyPrint пытался резолвить пустой
+    URL → 'failed to load font' ошибка вместо тихого fallback на Arial/sans-serif.
    """
    for path in _DEJAVU_CANDIDATES:
        if pathlib.Path(path).exists():
--- a/backend/app/services/forecasting/confidence_engine.py
+++ b/backend/app/services/forecasting/confidence_engine.py
@ -42,11 +42,16 @@ JSON-safe и ложится в слот ReportConfidence (#987): {level, rationa

 from __future__ import annotations

+from collections.abc import Sequence
 from dataclasses import dataclass, field
 from typing import Any, Literal

 Confidence = Literal["high", "medium", "low"]

+# Вход component_confidences может быть плоским уровнем (legacy) ИЛИ парой
+# (имя-сервиса, уровень) — чтобы пронести ИМЯ сервиса сквозь стек (#1737).
+ComponentConfidence = Confidence | tuple[str, Confidence]
+
 # ── Порядок уверенности для weakest-link MIN (хуже = ниже). Зеркало vocab
 # future_supply._CONFIDENCE_RANK / product_scoring._CONFIDENCE_RANK. ───────────────
 _CONFIDENCE_RANK: dict[Confidence, int] = {"low": 0, "medium": 1, "high": 2}
@ -61,6 +66,18 @@ _F_CONFOUNDED_WINDOW: str = "confounded_window"
 _F_ADVISORY_CAP: str = "advisory_cap"
 _F_COMPONENT: str = "component"  # один вкладывающий per-service confidence

+# ── RU-имена вкладывающих под-сервисов (#1737). Машинное имя сервиса (как его кормит
+# сборщик #988) → человекочитаемое RU-имя для отчёта/UI. Неизвестный/пустой ключ →
+# дефолт «Компонент» (graceful — не теряем фактор, просто без точечного имени). ──────
+_SERVICE_RU: dict[str, str] = {
+    "market_metrics": "Рынок",
+    "future_supply": "Будущее предложение",
+    "product_scores": "Скоринг продукта",
+    "special_indices": "Спец-индексы",
+    "forecasts": "Прогноз спрос/предложение",
+}
+_SERVICE_RU_DEFAULT: str = "Компонент"
+
 # ── Пороги счётчиков (align с per-service gate'ами, прочитанными в #949/#951) ──────

 # deal_count: число сделок (продаж) за окно. high — длинная плотная выборка,
@ -97,20 +114,29 @@ class ConfidenceFactor:
    (число сделок / ЖК / покрытие / месяцы / bool шок-окна — или None); `level` —
    его собственный вклад high/medium/low; `note` — короткая RU-фраза с числом
    («7 сделок за 6 мес — мало»), из которой собирается структурная причина §15.
+    `label` — человекочитаемое RU-имя фактора (#1737: для component-факторов это ИМЯ
+    под-сервиса — «Рынок» / «Будущее предложение» …, чтобы UI не показывал сырой
+    «Компонент N»); пусто для счётчиков (у них своя RU-метка на стороне UI).
    """

    name: str
    value: Any  # число/доля/флаг, обосновавшие level (или None)
    level: Confidence
    note: str  # RU, с реальным числом
+    label: str = ""  # RU-имя фактора (для component — имя сервиса, #1737); опционально

    def as_dict(self) -> dict[str, Any]:
-        return {
+        # `label` кладём ТОЛЬКО когда задан — схема обратно-совместима (старые
+        # потребители без поля `label` продолжают читать name/value/level/note).
+        out: dict[str, Any] = {
            "name": self.name,
            "value": self.value,
            "level": self.level,
            "note": self.note,
        }
+        if self.label:
+            out["label"] = self.label
+        return out


@dataclass(frozen=True)
@ -145,7 +171,12 @@ class ReportConfidenceResult:
                while f"{key}_{i}" in factors:
                    i += 1
                key = f"{key}_{i}"
-            factors[key] = {"value": f.value, "level": f.level, "note": f.note}
+            entry: dict[str, Any] = {"value": f.value, "level": f.level, "note": f.note}
+            # RU-имя фактора (для component — имя сервиса, #1737) кладём ТОЛЬКО когда
+            # задано — плоский dict остаётся обратно-совместимым по форме.
+            if f.label:
+                entry["label"] = f.label
+            factors[key] = entry
        factors["advisory_capped"] = self.advisory_capped
        return {
            "level": self.level,
@ -256,17 +287,23 @@ def _confounded_factor(confounded: bool) -> ConfidenceFactor:
    )


-def _component_factor(level: Confidence) -> ConfidenceFactor:
+def _component_factor(level: Confidence, service: str | None = None) -> ConfidenceFactor:
    """Один вкладывающий per-service confidence → ConfidenceFactor. PURE.

    Per-service уже свернул свои тонкие сигналы в high/medium/low; берём как факт,
-    нота поясняет вклад. value=None (число — внутри самого под-сервиса).
+    нота поясняет вклад. value=None (число — внутри самого под-сервиса). `service` —
+    машинное имя под-сервиса (#1737): из него берём человекочитаемое RU-имя
+    («Рынок» / «Будущее предложение» / «Скоринг продукта» / «Спец-индексы»…) в
+    `label` и НАЗЫВАЕМ сервис в `note` (вместо безличного «вкладывающий сервис: high»).
+    Неизвестное/None имя → дефолт «Компонент» (graceful — фактор не теряется).
    """
+    ru_name = _SERVICE_RU.get(service or "", _SERVICE_RU_DEFAULT)
    return ConfidenceFactor(
        name=_F_COMPONENT,
        value=None,
        level=level,
-        note=f"вкладывающий сервис: {level}",
+        note=f"{ru_name}: {level}",
+        label=ru_name,
    )


@ -370,7 +407,7 @@ def _join_notes(notes: list[str], *, limit: int = 3) -> str:

 def compute_report_confidence(
    *,
-    component_confidences: list[Confidence] | None = None,
+    component_confidences: Sequence[ComponentConfidence] | None = None,
    deal_count: int | None = None,
    analog_count: int | None = None,
    domrf_coverage: float | None = None,
@ -398,7 +435,9 @@ def compute_report_confidence(

    Args:
        component_confidences: per-service confidence (#950/#952/#985/#986…), None/[]→
-            нет вкладывающих компонентов.
+            нет вкладывающих компонентов. Каждый элемент — ЛИБО плоский уровень
+            'high|medium|low' (legacy), ЛИБО пара (имя-сервиса, уровень) (#1737:
+            имя сервиса проносится сквозь стек в RU-метку фактора).
        deal_count: число сделок за окно (None → нет данных, тянет в low).
        analog_count: число ЖК-аналогов в выборке (= market_metrics.obj_count).
        domrf_coverage: доля domrf↔objective ∈ [0,1] (главный sparse-риск проекта).
@ -451,9 +490,16 @@ def compute_report_confidence(
        factors.append(_confounded_factor(True))

    # ── 2. Вкладывающие per-service confidence → факторы ──────────────────────
+    # Элемент — ЛИБО плоский уровень (legacy), ЛИБО пара (имя-сервиса, уровень)
+    # (#1737: проносим имя сервиса в RU-метку фактора). Мусор/неизвестный уровень
+    # отбрасываем (whitelist), как и раньше.
    for c in component_confidences or []:
-        if c in _CONFIDENCE_RANK:
-            factors.append(_component_factor(c))
+        if isinstance(c, tuple):
+            service, level = c
+        else:
+            service, level = None, c
+        if level in _CONFIDENCE_RANK:
+            factors.append(_component_factor(level, service))

    # ── 3. weakest-link агрегат (худший тянет вниз) ───────────────────────────
    raw_level = _aggregate(factors)
--- a/backend/app/services/forecasting/report_assembler.py
+++ b/backend/app/services/forecasting/report_assembler.py
@ -246,23 +246,33 @@ def _component_confidences(
    forecasts: Sequence[dict[str, Any]],
    product_scores: dict[str, Any] | None,
    special_indices: dict[str, Any] | None,
-) -> list[Confidence]:
+) -> list[tuple[str, Confidence]]:
    """Собрать per-service confidence вкладывающих под-сервисов — для #990. PURE.

    #990 свернёт их weakest-link (MIN) вместе с сырыми счётчиками. Берём confidence-
    метку каждого доступного под-вывода (market_metrics §9.2 / future_supply §9.3 /
    каждый per-горизонт forecast #952 / product_scores #985 / special_indices #986).
    Только whitelisted 'high|medium|low' (мусор/None отбрасываем).
+
+    #1737: возвращаем ПАРЫ (имя-сервиса, уровень) — машинное имя под-сервиса
+    («market_metrics» / «future_supply» / «product_scores» / «special_indices» /
+    «forecasts»), чтобы #990 пронёс ИМЯ сервиса в RU-метку фактора и UI не показывал
+    безличный «Компонент N».
    """
-    out: list[Confidence] = []
-    for source in (market_metrics, future_supply, product_scores, special_indices):
+    out: list[tuple[str, Confidence]] = []
+    for name, source in (
+        ("market_metrics", market_metrics),
+        ("future_supply", future_supply),
+        ("product_scores", product_scores),
+        ("special_indices", special_indices),
+    ):
        conf = _confidence_of(source)
        if conf is not None:
-            out.append(conf)
+            out.append((name, conf))
    for f in forecasts:
        conf = _confidence_of(f)
        if conf is not None:
-            out.append(conf)
+            out.append(("forecasts", conf))
    return out


--- a/backend/app/templates/parcel_snapshot.html
+++ b/backend/app/templates/parcel_snapshot.html
@ -4,10 +4,12 @@
  <meta charset="UTF-8" />
  <title>Карточка участка {{ cad_num }}</title>
  <style>
+    {% if font_url %}
    @font-face {
      font-family: 'DejaVu Sans';
      src: url('{{ font_url }}') format('truetype');
    }
+    {% endif %}
    * { box-sizing: border-box; margin: 0; padding: 0; }
    body {
      font-family: 'DejaVu Sans', Arial, sans-serif;
--- a/backend/tests/api/v1/test_parcels_forecast.py
+++ b/backend/tests/api/v1/test_parcels_forecast.py
@ -22,10 +22,33 @@ import datetime as dt
 from typing import Any
 from unittest.mock import MagicMock, patch

+import pytest
 from fastapi.testclient import TestClient

 from app.main import app

+
+def _weasyprint_native_libs_available() -> tuple[bool, str]:
+    """Probe whether WeasyPrint can render (native GTK/Pango/GObject libs present).
+
+    libpango/libgobject отсутствуют на macOS dev, присутствуют в Docker/CI-образе.
+    Зеркало гварда из tests/services/exporters/test_report_pdf.py — пропускаем
+    PDF-рендер на dev, но прогоняем на CI (#1739).
+    """
+    try:
+        from weasyprint import HTML
+
+        HTML(string="<p>x</p>").write_pdf()
+    except (OSError, ImportError) as e:
+        return False, str(e)
+    return True, ""
+
+
+_WP_OK, _WP_ERR = _weasyprint_native_libs_available()
+_skip_if_no_weasyprint = pytest.mark.skipif(
+    not _WP_OK, reason=f"WeasyPrint native libs missing: {_WP_ERR}"
+)
+
 # ── Константы ─────────────────────────────────────────────────────────────────

 _CAD = "66:41:0204016:10"
@ -289,7 +312,11 @@ def test_get_forecast_ready_when_run_present() -> None:
    db = MagicMock()
    app.dependency_overrides[get_db] = _override_db(db)
    try:
-        with patch("app.api.v1.parcels.latest_run_for", return_value=fake_run) as lrf:
+        # 1-й вызов — §22-ран ("1.0"); 2-й — analyze-ран для gate_caveat (#1740),
+        # здесь None (gate не применяется).
+        with patch(
+            "app.api.v1.parcels.latest_run_for", side_effect=[fake_run, None]
+        ) as lrf:
            client = TestClient(app)
            resp = client.get(f"/api/v1/parcels/{_CAD}/forecast")
            assert resp.status_code == 200, resp.text
@ -297,8 +324,8 @@ def test_get_forecast_ready_when_run_present() -> None:
            assert body["status"] == "ready"
            assert body["run_id"] == 66
            assert body["report"] == report_dict
-            # Читаем именно §22-схему "1.0" (3b-i schema-filtered seam).
-            _, kwargs = lrf.call_args
+            # Читаем именно §22-схему "1.0" (3b-i schema-filtered seam) — первый вызов.
+            _, kwargs = lrf.call_args_list[0]
            assert kwargs.get("schema_version") == "1.0"
    finally:
        app.dependency_overrides.clear()
@ -590,8 +617,54 @@ def test_export_forecast_no_run_returns_404() -> None:
        app.dependency_overrides.clear()


+@_skip_if_no_weasyprint
+def test_export_forecast_pdf_returns_pdf() -> None:
+    """format=pdf → 200 application/pdf + attachment .pdf, тело — PDF-байты (%PDF) (#1739)."""
+    from app.core.db import get_db
+
+    fake_run = MagicMock()
+    fake_run.result = _REPORT_FIXTURE
+
+    db = MagicMock()
+    app.dependency_overrides[get_db] = _override_db(db)
+    try:
+        with patch("app.api.v1.parcels.latest_run_for", return_value=fake_run) as lrf:
+            client = TestClient(app)
+            resp = client.get(f"/api/v1/parcels/{_CAD}/forecast/export?format=pdf")
+            assert resp.status_code == 200, resp.text
+            assert resp.headers["content-type"] == "application/pdf"
+            cd = resp.headers["content-disposition"]
+            assert "attachment;" in cd
+            assert cd.endswith('.pdf"')
+            # cad-двоеточия санитизированы в имени файла.
+            assert f"gendesign_forecast_{_CAD.replace(':', '_')}_" in cd
+            # WeasyPrint PDF начинается с маркера %PDF.
+            assert resp.content[:4] == b"%PDF"
+            # Читаем именно §22-схему "1.0".
+            _, kwargs = lrf.call_args
+            assert kwargs.get("schema_version") == "1.0"
+    finally:
+        app.dependency_overrides.clear()
+
+
+def test_export_forecast_pdf_no_run_returns_404() -> None:
+    """format=pdf + рана нет → 404 (как md/json/docx/pptx export-вариант, НЕ 202/500)."""
+    from app.core.db import get_db
+
+    db = MagicMock()
+    app.dependency_overrides[get_db] = _override_db(db)
+    try:
+        with patch("app.api.v1.parcels.latest_run_for", return_value=None):
+            client = TestClient(app)
+            resp = client.get(f"/api/v1/parcels/{_CAD}/forecast/export?format=pdf")
+            assert resp.status_code == 404, resp.text
+            assert "посчитан" in resp.json()["detail"]
+    finally:
+        app.dependency_overrides.clear()
+
+
 def test_export_forecast_invalid_format_returns_422() -> None:
-    """format вне {md,json,tg,docx,pptx} → 422 (Literal-валидация ДО работы с БД)."""
+    """format вне {md,json,tg,docx,pptx,pdf} → 422 (Literal-валидация ДО работы с БД)."""
    from app.core.db import get_db

    db = MagicMock()
@ -599,7 +672,7 @@ def test_export_forecast_invalid_format_returns_422() -> None:
    try:
        with patch("app.api.v1.parcels.latest_run_for", return_value=None) as lrf:
            client = TestClient(app)
-            resp = client.get(f"/api/v1/parcels/{_CAD}/forecast/export?format=pdf")
+            resp = client.get(f"/api/v1/parcels/{_CAD}/forecast/export?format=xml")
            assert resp.status_code == 422, resp.text
            lrf.assert_not_called()
    finally:
--- a/frontend/src/components/site-finder/analysis/ForecastConfidenceBlock.tsx
+++ b/frontend/src/components/site-finder/analysis/ForecastConfidenceBlock.tsx
@ -35,11 +35,15 @@ function isConfidenceFactor(v: unknown): v is ConfidenceFactor {
  );
 }

-function factorLabel(key: string): string {
+function factorLabel(key: string, factor: ConfidenceFactor): string {
+  // #1737: backend проносит RU-имя сервиса в `label` для component-факторов
+  // («Рынок» / «Будущее предложение» / …) — предпочитаем его, чтобы не показывать
+  // безличный «Компонент N».
+  if (factor.label) return factor.label;
  if (FACTOR_RU[key]) return FACTOR_RU[key];
-  // component_2..N → «Компонент N» (note уже несёт «вкладывающий сервис: …»)
-  const m = key.match(/^component_(\d+)$/);
-  if (m) return `Компонент ${m[1]}`;
+  // Fallback для старых конвертов без `label`: component / component_2..N → «Компонент N».
+  const m = key.match(/^component(?:_(\d+))?$/);
+  if (m) return m[1] ? `Компонент ${m[1]}` : "Компонент";
  return key;
 }

@ -142,7 +146,7 @@ export function ForecastConfidenceBlock({ confidence }: Props) {
                        color: "var(--fg-primary)",
                      }}
                    >
-                      {factorLabel(key)}
+                      {factorLabel(key, factor)}
                      {valueStr != null && (
                        <span
                          style={{
--- a/frontend/src/components/site-finder/analysis/MiniMap.tsx
+++ b/frontend/src/components/site-finder/analysis/MiniMap.tsx
@ -16,6 +16,7 @@ import dynamic from "next/dynamic";
 import type { ParcelAnalyzeResponse } from "@/lib/site-finder-api";
 import type { ParcelAnalysis } from "@/types/site-finder";
 import type { Geometry } from "geojson";
+import { useConnectionPoints } from "@/hooks/useConnectionPoints";

 // MiniMap высота тайла карты — компромисс между плотностью Section 1 и
 // читаемостью. Layer-controls/легенда вне этого размера (flow ниже).
@ -87,10 +88,18 @@ function toSiteMapData(data: ParcelAnalyzeResponse): ParcelAnalysis {
 export function MiniMap({ data }: Props) {
  const adapted = toSiteMapData(data);

+  // #1736: точки подключения ресурсов (электро/газ/вода/тепло). Зеркалим
+  // обвязку legacy /site-finder (page.tsx:109,568) — тянем CP-данные по
+  // data.cad_num и пробрасываем prop `connectionPoints` в <SiteMap>, который
+  // рисует ConnectionPointsLayer + CpLayerControlPanel при truthy prop.
+  const { data: connectionPoints } = useConnectionPoints(data.cad_num);
+
  // #1218: НЕ задаём height + overflow:hidden на обёртке. SiteMap сам
  // ограничивает высоту карты-тайла (mapHeight), а легенда + layer-controls
-  // (Будущие проекты / Зоны риска / Перспективные ЗУ / Красные линии) лежат
-  // под картой потоком и должны быть видны/кликабельны.
+  // (Будущие проекты / Зоны риска / Перспективные ЗУ / Красные линии) + панель
+  // точек подключения (CpLayerControlPanel) лежат под картой потоком и должны
+  // быть видны/кликабельны. MINIMAP_HEIGHT ограничивает ТОЛЬКО тайл карты, не
+  // клипает CP-панель.
  return (
    <div
      style={{
@ -101,6 +110,7 @@ export function MiniMap({ data }: Props) {
    >
      <SiteMap
        data={adapted}
+        connectionPoints={connectionPoints}
        competitors={data.competitors ?? []}
        pipelineObjects={data.pipeline_24mo?.top_objects ?? []}
        riskZones={data.nspd_risk_zones ?? []}
--- a/frontend/src/types/forecast.ts
+++ b/frontend/src/types/forecast.ts
@ -158,6 +158,13 @@ export interface ConfidenceFactor {
  note: string;
  level: ConfidenceLevel;
  value: number | null;
+  /**
+   * Human-readable RU label (#1737). For per-service «component» factors this is
+   * the service name («Рынок» / «Будущее предложение» / …) so the UI never shows a
+   * bare «Компонент N». Optional — older envelopes omit it; the UI falls back to
+   * the factor key.
+   */
+  label?: string;
 }

 export interface ReportConfidence {