feat(mera): витрина лэндинга на реальных ДКП-сделках вместо выдуманных

Лента «МЕРА сказала X — продали за Y» жила на константах в marketing-v3.ts.
Здесь появляется её настоящий источник: сделки Росреестра по ЕКБ, прогнанные
через тот же спайн оценщика, что и боевой расчёт (backtest_estimator).

Отбор строк идёт по полноте данных и свежести квартала и НЕ смотрит на
величину ошибки: отбор по малой ошибке дал бы формально работающий код и
врущую витрину — показанные строки перестали бы быть выборкой из работы
оценщика. Свойство закреплено двусторонним тестом.

Витрина не показывает адреса (номер дома есть у 2.7% сделок) и не показывает
дня сделки (deal_date — первое число квартала). Каждая строка несёт note о
том, что замер не point-in-time. Заниженные ради налога ДКП отбрасываются по
|отклонению| > 40% и ₽/м² вне [30k; 1.2M], счётчик отброшенного — в лог.

tradein-mvp/backend/app/api/public/mera.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-"""Публичный API МЕРЫ (B2C, meraocenka.ru) — анонимный, ровно две ручки.
+"""Публичный API МЕРЫ (B2C, meraocenka.ru) — анонимный, ровно три ручки.
 
 ЗАЧЕМ ОТДЕЛЬНЫЙ ПРЕФИКС, А НЕ ОТКРЫТИЕ КУСКА /api/v1/*
 -------------------------------------------------------
@@ -26,7 +26,7 @@ API, нужно было выбрать одно из двух:
 АНОНИМНОСТЬ
 -----------
 `rbac_guard` (app/core/rbac.py) требует `X-Authenticated-User` для любого
-non-public пути. Обе ручки перечислены в `_PUBLIC_PATHS` ТОЧНЫМИ строками —
+non-public пути. Все ручки перечислены в `_PUBLIC_PATHS` ТОЧНЫМИ строками —
 не префиксом: множество там — frozenset с проверкой `path in ...`, и
 добавление префиксной ветки ради двух путей расширило бы механизм, которым
 пользуется весь бэкенд, ради одной фичи.
@@ -93,10 +93,15 @@ router = APIRouter()
 # нажал ещё раз».
 _SUGGEST_LIMIT = 20
 _COVERAGE_LIMIT = 15
+# Витрина — один SELECT по своей же маленькой таблице, внешних вызовов нет,
+# поэтому бюджет шире соседних: он здесь против перебора-в-цикле, а не против
+# денежных трат. Лэндинг дёргает ручку один раз на загрузку страницы.
+_SHOWCASE_LIMIT = 60
 _WINDOW_S = 60.0
 
 _suggest_limiter = SlidingWindowLimiter(limit=_SUGGEST_LIMIT, window_s=_WINDOW_S)
 _coverage_limiter = SlidingWindowLimiter(limit=_COVERAGE_LIMIT, window_s=_WINDOW_S)
+_showcase_limiter = SlidingWindowLimiter(limit=_SHOWCASE_LIMIT, window_s=_WINDOW_S)
 
 # ── Общий суточный потолок публичных подсказок ──────────────────────────────
 #
@@ -354,3 +359,80 @@ def public_stats(
         )
         for row in rows
     }
+class ShowcaseDeal(BaseModel):
+    """Одна строка витрины «МЕРА сказала X — продали за Y».
+
+    `district` / `floor` / `total_floors` НУЛЛАБЕЛЬНЫ намеренно: этих величин в
+    ДКП-данных может не быть, и фронт обязан пережить null, а не получить
+    правдоподобную подстановку. Улицы и дома в модели нет вовсе — номер дома
+    есть у 2.7% сделок (разбор в миграции 276).
+    """
+
+    district: str | None
+    rooms: int
+    area_m2: float
+    floor: int | None
+    total_floors: int | None
+    deal_quarter: str
+    predicted_rub: int
+    fact_rub: int
+    err_pct: float
+    n_analogs: int
+    note: str
+
+
+class ShowcaseResponse(BaseModel):
+    """Витрина целиком. `computed_at` — когда считали, `deals` — что показываем."""
+
+    computed_at: str | None
+    deals: list[ShowcaseDeal]
+
+
+_SHOWCASE_SQL = text(
+    """
+    SELECT district, rooms, area_m2, floor, total_floors, deal_quarter,
+           predicted_rub, fact_rub, err_pct, n_analogs, note, computed_at
+    FROM landing_showcase_deals
+    WHERE computed_at = (SELECT max(computed_at) FROM landing_showcase_deals)
+    ORDER BY id
+    """
+)
+
+
+@router.get("/showcase", response_model=ShowcaseResponse)
+def public_showcase(
+    request: Request,
+    db: Annotated[Session, Depends(get_db)],
+) -> ShowcaseResponse:
+    """Витрина лэндинга: реальные ДКП-сделки против прогноза МЕРЫ.
+
+    Читает готовый батч из `landing_showcase_deals` (пересчёт —
+    `app/tasks/landing_showcase_deals.py`), а не считает прогноз на лету:
+    один прогноз — это несколько пространственных SELECT'ов, двадцать штук на
+    анонимный GET были бы рычагом для DoS.
+
+    Пустой список — штатный ответ, а не ошибка: до первого пересчёта показывать
+    нечего, и это ровно то, что фронт должен увидеть вместо выдуманных строк.
+    """
+    _enforce(_showcase_limiter, request, "showcase")
+    rows = db.execute(_SHOWCASE_SQL).mappings().all()
+    computed_at = rows[0]["computed_at"].isoformat() if rows else None
+    return ShowcaseResponse(
+        computed_at=computed_at,
+        deals=[
+            ShowcaseDeal(
+                district=r["district"],
+                rooms=int(r["rooms"]),
+                area_m2=float(r["area_m2"]),
+                floor=(int(r["floor"]) if r["floor"] is not None else None),
+                total_floors=(int(r["total_floors"]) if r["total_floors"] is not None else None),
+                deal_quarter=r["deal_quarter"],
+                predicted_rub=int(r["predicted_rub"]),
+                fact_rub=int(r["fact_rub"]),
+                err_pct=float(r["err_pct"]),
+                n_analogs=int(r["n_analogs"]),
+                note=r["note"],
+            )
+            for r in rows
+        ],
+    )

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

@@ -118,6 +118,10 @@ _PUBLIC_PATHS = frozenset(
         # проду без единой персональной строки — их и показывают анонимному
         # посетителю, ради чего метрики и считаются.
         "/api/public/mera/stats",
+        # Витрина реальных ДКП-сделок против прогноза (миграция 276): читает
+        # СВОЮ таблицу-витрину, где по построению нет ни адреса, ни владельца —
+        # район + характеристики квартиры + пара «прогноз/факт».
+        "/api/public/mera/showcase",
     }
 )
 # #R2-H3: Caddy срезает внешний префикс /trade-in (uri strip_prefix) перед

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

@@ -0,0 +1,354 @@
+"""Пересчёт витрины лэндинга на РЕАЛЬНЫХ сделках (миграция 276).
+
+ЧТО ЭТО. Публичный лэндинг МЕРЫ показывал ленту «МЕРА сказала X — продали за Y»
+на выдуманных константах (frontend `marketing-v3.ts`). Здесь считается её
+настоящий источник: берём зарегистрированные ДКП-сделки Росреестра по ЕКБ,
+прогоняем каждую через ТОТ ЖЕ спайн оценщика, что и боевой расчёт
+(`scripts/backtest_estimator._predict_full_spine` → `estimator._price_from_inputs`),
+и кладём получившиеся пары «прогноз / факт» в `landing_showcase_deals`.
+
+ПРАВИЛО ОТБОРА — ЯВНО И БЕЗ ПОДГОНКИ
+------------------------------------
+Отбираем N строк ключом::
+
+    (полнота данных ↓, свежесть квартала ↓, id сделки ↓)
+
+Величина ошибки в ключе НЕ УЧАСТВУЕТ и участвовать не должна. Отбор по малой
+ошибке превращает витрину в рекламу: показанные 20 строк перестают быть
+выборкой из работы оценщика и становятся её лучшим хвостом, а посетитель
+читает их как «вот так МЕРА обычно и попадает». Это тот самый случай, когда
+код формально работает, а продукт врёт. Проверяется тестом
+`test_landing_showcase_deals.py::test_selection_ignores_error_magnitude`.
+
+Полнота — сколько из полей, которые видит посетитель (район, этаж, этажность),
+у строки заполнено. Свежесть — порядок квартала сделки.
+
+ЧЕСТНОСТЬ ВИТРИНЫ (нарушение любого пункта = витрина врёт)
+----------------------------------------------------------
+  * АДРЕСА НЕТ. Номер дома есть у 2.7% сделок, поэтому строка — это «район +
+    2-к, 54 м², 5 эт.», и никогда не улица с домом.
+  * ДНЯ НЕТ. `deals.deal_date` — первое число квартала (10 различных значений
+    на всю таблицу), поэтому в витрине только «II квартал 2026».
+  * ЗАМЕР НЕ POINT-IN-TIME. Спайн считает прогноз по СЕГОДНЯШНИМ активным
+    объявлениям, а сделка — прошлая. Между ними дрейф рынка, который в ошибку
+    входит целиком. Это записано в `note` КАЖДОЙ строки, а не только здесь:
+    поле note едет на фронт вместе с числами, а докстринг — нет.
+  * ЦЕНА ДКП БЫВАЕТ ЗАНИЖЕНА (налоговая оптимизация, сделки между своими).
+    Отсюда отбраковка выбросов ниже — и счётчики отбракованного в логе, чтобы
+    «мы показываем 20 отличных строк» нельзя было прочитать как «столько и
+    было».
+
+ЗАПУСК (прод, read-mostly: один DELETE+INSERT в свою таблицу)::
+
+    docker exec tradein-backend python -m app.tasks.landing_showcase_deals
+
+Планировщиком пока не дёргается — витрина обновляется редко (сделки приезжают
+кварталами), а вешать ежедневный джоб ради данных, которые меняются раз в три
+месяца, значит платить сотнями пространственных запросов за ничего.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import argparse
+import logging
+from dataclasses import dataclass
+from datetime import date
+from typing import Any
+
+from sqlalchemy import text
+from sqlalchemy.orm import Session
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# ── Пороги отбраковки выбросов ───────────────────────────────────────────────
+#
+# ДКП-цена — это то, что стороны заявили в Росреестр. Занижение до 1 млн ради
+# налога встречается, и такая строка на витрине выглядит как чудовищный промах
+# оценщика, хотя оценщик прав, а врёт документ. Отбрасываем обе стороны хвоста
+# по отклонению и заведомо невозможный ₽/м².
+MAX_ABS_ERR_PCT = 40.0
+MIN_FACT_PPM2 = 30_000.0
+MAX_FACT_PPM2 = 1_200_000.0
+
+# Замер по ЕКБ (n=398): MAPE 14.24%, покрытие коридором 88.22%. Порог 40%
+# отсекает хвост, а не «неудобные» строки: при MAPE 14% строка с отклонением
+# больше 40% — это почти всегда дефект цены в ДКП, а не дефект прогноза.
+
+NOTE = (
+    "Прогноз посчитан по активным объявлениям на дату пересчёта, сделка — прошлая: "
+    "это не point-in-time проверка, дрейф рынка за период входит в отклонение целиком. "
+    "Факт — цена ДКП, заявленная в Росреестр."
+)
+
+_ROMAN = {1: "I", 2: "II", 3: "III", 4: "IV"}
+
+
+def quarter_label(d: date | None) -> str | None:
+    """`date(2026, 4, 1)` → ``'II квартал 2026'``. Нет даты — нет ярлыка."""
+    if d is None:
+        return None
+    return f"{_ROMAN[(d.month - 1) // 3 + 1]} квартал {d.year}"
+
+
+@dataclass(frozen=True)
+class ShowcaseRow:
+    """Одна строка витрины — ровно то, что уедет в таблицу и на фронт."""
+
+    deal_id: int
+    district: str | None
+    rooms: int
+    area_m2: float
+    floor: int | None
+    total_floors: int | None
+    deal_date: date | None
+    deal_quarter: str
+    predicted_rub: int
+    fact_rub: int
+    err_pct: float
+    n_analogs: int
+
+
+def completeness(row: ShowcaseRow) -> int:
+    """Сколько ВИДИМЫХ посетителю полей заполнено (0..3).
+
+    Считаем район/этаж/этажность: комнаты и площадь есть у всех кандидатов по
+    построению выборки, поэтому в оценке полноты они бесполезны.
+    """
+    return sum(x is not None for x in (row.district, row.floor, row.total_floors))
+
+
+def _sort_key(row: ShowcaseRow) -> tuple[int, date, int]:
+    """Ключ отбора. Ошибки здесь нет — см. «ПРАВИЛО ОТБОРА» в докстринге модуля."""
+    return (
+        -completeness(row),
+        -(row.deal_date or date.min).toordinal(),
+        -row.deal_id,
+    )
+
+
+def select_rows(rows: list[ShowcaseRow], limit: int) -> list[ShowcaseRow]:
+    """Отобрать `limit` строк по полноте и свежести (НЕ по величине ошибки)."""
+    return sorted(rows, key=_sort_key)[:limit]
+
+
+def build_row(
+    *,
+    deal_id: int,
+    district: str | None,
+    rooms: int,
+    area_m2: float,
+    floor: int | None,
+    total_floors: int | None,
+    deal_date: date | None,
+    predicted_rub: float | None,
+    fact_ppm2: float,
+    n_analogs: int,
+) -> ShowcaseRow | None:
+    """Кандидат → строка витрины, либо None если строка отбракована.
+
+    Причины отказа (все — «данных нет / данным нельзя верить», не «число
+    некрасивое»): спайн не дал ожидаемой цены продажи; квартал неизвестен;
+    ₽/м² факта вне здравого диапазона; |отклонение| больше порога.
+    """
+    if predicted_rub is None or predicted_rub <= 0 or area_m2 <= 0:
+        return None
+    quarter = quarter_label(deal_date)
+    if quarter is None:
+        return None
+    if not (MIN_FACT_PPM2 <= fact_ppm2 <= MAX_FACT_PPM2):
+        return None
+
+    fact_rub = fact_ppm2 * area_m2
+    # Знак ошибки — как в бэктесте: (прогноз − факт) / факт. Плюс = МЕРА
+    # назвала дороже, чем ушло по ДКП.
+    err_pct = 100.0 * (predicted_rub - fact_rub) / fact_rub
+    if abs(err_pct) > MAX_ABS_ERR_PCT:
+        return None
+
+    return ShowcaseRow(
+        deal_id=deal_id,
+        district=district,
+        rooms=rooms,
+        area_m2=round(area_m2, 2),
+        floor=floor,
+        total_floors=total_floors,
+        deal_date=deal_date,
+        deal_quarter=quarter,
+        predicted_rub=round(predicted_rub),
+        fact_rub=round(fact_rub),
+        err_pct=round(err_pct, 2),
+        n_analogs=n_analogs,
+    )
+
+
+# ── Район: FDW-вьюха чужой базы, поэтому best-effort ─────────────────────────
+_DISTRICT_SQL = text(
+    """
+    SELECT d.id AS deal_id, g.district_name
+    FROM deals d
+    JOIN gendesign_ekb_districts_geom g
+      ON ST_Contains(g.geom, d.geom::geometry)
+    WHERE d.id = ANY(CAST(:ids AS bigint[]))
+    """
+)
+
+
+def _fetch_districts(db: Session, deal_ids: list[int]) -> dict[int, str]:
+    """id сделки → район. Недоступна вьюха — пустой словарь, а не выдуманный район.
+
+    `gendesign_ekb_districts_geom` — foreign table в базу gendesign, и её гранты
+    на той стороне уже терялись (DROP MV CASCADE снимает GRANT). Оборачиваем в
+    SAVEPOINT ИМЕННО ЗДЕСЬ, на месте глушения: провалившийся SELECT переводит
+    транзакцию в aborted, и следующий запрос упал бы уже не по своей вине.
+    """
+    if not deal_ids:
+        return {}
+    try:
+        with db.begin_nested():
+            rows = db.execute(_DISTRICT_SQL, {"ids": deal_ids}).mappings().all()
+    except Exception as exc:
+        logger.warning("район не резолвится (витрина будет без района): %s", exc)
+        return {}
+    return {int(r["deal_id"]): r["district_name"] for r in rows if r["district_name"]}
+
+
+_DELETE_SQL = text("DELETE FROM landing_showcase_deals")
+_INSERT_SQL = text(
+    """
+    INSERT INTO landing_showcase_deals
+        (district, rooms, area_m2, floor, total_floors, deal_quarter,
+         predicted_rub, fact_rub, err_pct, n_analogs, note)
+    VALUES
+        (CAST(:district AS text), CAST(:rooms AS integer), CAST(:area_m2 AS numeric),
+         CAST(:floor AS integer), CAST(:total_floors AS integer),
+         CAST(:deal_quarter AS text), CAST(:predicted_rub AS bigint),
+         CAST(:fact_rub AS bigint), CAST(:err_pct AS numeric),
+         CAST(:n_analogs AS integer), CAST(:note AS text))
+    """
+)
+
+
+def refresh_landing_showcase_deals(
+    db: Session,
+    *,
+    sample: int = 200,
+    since: str = "2025-01-01",
+    limit: int = 20,
+    city: str = "Екатеринбург",
+) -> dict[str, int]:
+    """Прогнать бэктест по ЕКБ и перезаписать витрину. Возвращает счётчики.
+
+    Счётчики (`considered` / `priced` / `rejected_outlier` / `written`) —
+    не отладочный шум: без них «на витрине 20 отличных строк» неотличимо от
+    «столько и было». Отбракованное печатается в лог всегда.
+    """
+    # Импорт внутри функции: `scripts.backtest_estimator` тянет оценщик со всеми
+    # его зависимостями, а web-процессу это на импорте приложения не нужно.
+    from scripts.backtest_estimator import (
+        _import_estimator_full,
+        _load_sample,
+        _predict_full_spine,
+    )
+
+    est = _import_estimator_full()
+    deals = _load_sample(db, sample=sample, since=since, city=city)
+    logger.info("витрина: загружено %d ДКП-сделок (city=%s, since=%s)", len(deals), city, since)
+
+    districts = _fetch_districts(db, [d.id for d in deals])
+
+    candidates: list[ShowcaseRow] = []
+    n_priced = 0
+    n_rejected = 0
+    for deal in deals:
+        capture: list[dict[str, Any]] = []
+        try:
+            pr = _predict_full_spine(db, deal, est, capture=capture)
+        except Exception as exc:
+            logger.warning("сделка %s: спайн упал, пропускаем: %s", deal.id, exc)
+            db.rollback()
+            continue
+        if pr is None:
+            continue
+        n_priced += 1
+        row = build_row(
+            deal_id=deal.id,
+            district=districts.get(deal.id),
+            rooms=deal.rooms,
+            area_m2=deal.area_m2,
+            floor=deal.floor,
+            total_floors=deal.total_floors,
+            deal_date=deal.deal_date,
+            predicted_rub=pr.expected_sold_price,
+            fact_ppm2=deal.sold_ppm2,
+            n_analogs=len(capture[0]["kwargs"]["listings"]) if capture else 0,
+        )
+        if row is None:
+            n_rejected += 1
+            continue
+        candidates.append(row)
+
+    chosen = select_rows(candidates, limit)
+
+    db.execute(_DELETE_SQL)
+    for row in chosen:
+        db.execute(
+            _INSERT_SQL,
+            {
+                "district": row.district,
+                "rooms": row.rooms,
+                "area_m2": row.area_m2,
+                "floor": row.floor,
+                "total_floors": row.total_floors,
+                "deal_quarter": row.deal_quarter,
+                "predicted_rub": row.predicted_rub,
+                "fact_rub": row.fact_rub,
+                "err_pct": row.err_pct,
+                "n_analogs": row.n_analogs,
+                "note": NOTE,
+            },
+        )
+    db.commit()
+
+    counters = {
+        "considered": len(deals),
+        "priced": n_priced,
+        "rejected_outlier": n_rejected,
+        "with_district": sum(1 for r in chosen if r.district is not None),
+        "written": len(chosen),
+    }
+    logger.info(
+        "витрина обновлена: рассмотрено=%d оценено=%d отбраковано_выбросов=%d "
+        "записано=%d с_районом=%d",
+        counters["considered"],
+        counters["priced"],
+        counters["rejected_outlier"],
+        counters["written"],
+        counters["with_district"],
+    )
+    return counters
+
+
+def main(argv: list[str] | None = None) -> int:
+    parser = argparse.ArgumentParser(description=__doc__)
+    parser.add_argument("--sample", type=int, default=200)
+    parser.add_argument("--since", default="2025-01-01")
+    parser.add_argument("--limit", type=int, default=20)
+    parser.add_argument("--city", default="Екатеринбург")
+    args = parser.parse_args(argv)
+
+    logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s %(levelname)s %(message)s")
+
+    from app.core.db import SessionLocal
+
+    db = SessionLocal()
+    try:
+        refresh_landing_showcase_deals(
+            db, sample=args.sample, since=args.since, limit=args.limit, city=args.city
+        )
+    finally:
+        db.close()
+    return 0
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    raise SystemExit(main())

tradein-mvp/backend/data/sql/276_landing_showcase_deals.sql

@@ -0,0 +1,44 @@
+-- 276: витрина лэндинга на РЕАЛЬНЫХ сделках (issue B2C-showcase).
+--
+-- ЗАЧЕМ ТАБЛИЦА, А НЕ ВЫЧИСЛЕНИЕ В РУЧКЕ. Прогноз считается полным спайном
+-- оценщика: несколько пространственных SELECT'ов на КАЖДУЮ сделку. Двадцать
+-- сделок — это сотни запросов; на публичной ручке без авторизации это готовый
+-- рычаг для DoS. Поэтому пересчёт — офлайн-задача (app/tasks/landing_showcase_deals.py),
+-- ручка читает готовые строки.
+--
+-- ЧЕГО ЗДЕСЬ НАМЕРЕННО НЕТ — АДРЕСА. В `deals` номер дома есть у 2.7% строк
+-- (620 различных адресов на 24 644 сделки), то есть «улица + дом» на витрине
+-- была бы додумана. Показываем район + характеристики квартиры; улицы нет
+-- даже колонкой, чтобы её нельзя было «на минутку» вывести.
+--
+-- deal_quarter — ТЕКСТ КВАРТАЛА, не дата: `deals.deal_date` принимает всего 10
+-- различных значений на всю таблицу (первое число квартала), то есть дня
+-- сделки в данных нет. Хранить date здесь значило бы отдать фронту точность,
+-- которой не существует.
+--
+-- district и floor — NULLABLE. Район резолвится через FDW-вьюху чужой базы
+-- (gendesign_ekb_districts_geom), и её гранты уже терялись (см. C3); floor в
+-- части ДКП-строк пуст. Правило проекта: нет величины — пишем NULL, а не
+-- правдоподобное значение. Отбор в задаче ранжирует такие строки ниже, но не
+-- запрещает их: пустая витрина хуже витрины без района.
+
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS landing_showcase_deals (
+    id            bigserial PRIMARY KEY,
+    computed_at   timestamptz NOT NULL DEFAULT now(),
+    district      text,
+    rooms         integer     NOT NULL,
+    area_m2       numeric(8, 2) NOT NULL,
+    floor         integer,
+    total_floors  integer,
+    deal_quarter  text        NOT NULL,
+    predicted_rub bigint      NOT NULL,
+    fact_rub      bigint      NOT NULL,
+    err_pct       numeric(6, 2) NOT NULL,
+    n_analogs     integer     NOT NULL,
+    note          text        NOT NULL
+);
+
+-- Ручка всегда читает ПОСЛЕДНИЙ пересчёт (max computed_at) — старые батчи
+-- остаются для сверки «что показывали неделю назад».
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_landing_showcase_deals_computed_at
+    ON landing_showcase_deals (computed_at DESC);

tradein-mvp/backend/tests/test_landing_showcase_deals.py

@@ -0,0 +1,137 @@
+"""Витрина лэндинга на реальных сделках — отбор и отбраковка (миграция 276).
+
+Главное, что здесь защищается, — НЕ формат строки, а свойство отбора: витрина
+показывает выборку из работы оценщика, а не её лучший хвост. Отбор по малой
+ошибке дал бы формально работающий код и врущий продукт, и заметить это на
+глаз в проде нельзя — числа будут красивые. Поэтому проверка двусторонняя:
+самая точная строка, у которой не хватает данных, обязана проиграть менее
+точной, но полной.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import os
+from datetime import date
+
+os.environ.setdefault("DATABASE_URL", "postgresql+psycopg://test:test@localhost:5432/test")
+
+from app.tasks.landing_showcase_deals import (
+    MAX_ABS_ERR_PCT,
+    ShowcaseRow,
+    build_row,
+    quarter_label,
+    select_rows,
+)
+
+
+def _row(
+    deal_id: int,
+    *,
+    district: str | None = "Кировский",
+    floor: int | None = 5,
+    total_floors: int | None = 9,
+    deal_date: date = date(2026, 1, 1),
+    err_pct: float = 10.0,
+) -> ShowcaseRow:
+    return ShowcaseRow(
+        deal_id=deal_id,
+        district=district,
+        rooms=2,
+        area_m2=54.0,
+        floor=floor,
+        total_floors=total_floors,
+        deal_date=deal_date,
+        deal_quarter="I квартал 2026",
+        predicted_rub=6_000_000,
+        fact_rub=5_500_000,
+        err_pct=err_pct,
+        n_analogs=40,
+    )
+
+
+def test_selection_ignores_error_magnitude() -> None:
+    """Точнейшая строка с дырами в данных НЕ должна оказаться впереди полной.
+
+    Ломать так: добавить в `_sort_key` слагаемое `abs(row.err_pct)` — тест
+    покраснеет с id 1 на первом месте вместо id 2.
+    """
+    almost_perfect_but_thin = _row(1, district=None, floor=None, err_pct=0.1)
+    complete_but_worse = _row(2, err_pct=27.0)
+
+    chosen = select_rows([almost_perfect_but_thin, complete_but_worse], limit=1)
+
+    assert [r.deal_id for r in chosen] == [2], (
+        "отбор поехал за величиной ошибки — витрина перестала быть выборкой "
+        "и стала рекламой лучшего хвоста"
+    )
+
+
+def test_selection_prefers_fresher_quarter_at_equal_completeness() -> None:
+    older = _row(1, deal_date=date(2025, 1, 1), err_pct=1.0)
+    fresher = _row(2, deal_date=date(2026, 4, 1), err_pct=35.0)
+
+    assert [r.deal_id for r in select_rows([older, fresher], limit=1)] == [2]
+
+
+def test_selection_is_deterministic_on_full_ties() -> None:
+    """Полные совпадения ключа разводятся id — иначе витрина «мерцает»."""
+    rows = [_row(7), _row(9), _row(8)]
+    assert [r.deal_id for r in select_rows(rows, limit=3)] == [9, 8, 7]
+
+
+# ── Отбраковка выбросов ──────────────────────────────────────────────────────
+
+
+def _build(**over: object) -> ShowcaseRow | None:
+    kwargs: dict[str, object] = {
+        "deal_id": 1,
+        "district": "Кировский",
+        "rooms": 2,
+        "area_m2": 50.0,
+        "floor": 5,
+        "total_floors": 9,
+        "deal_date": date(2026, 4, 1),
+        "predicted_rub": 5_000_000.0,
+        "fact_ppm2": 100_000.0,  # → факт 5 000 000 ₽, ошибка 0%
+        "n_analogs": 30,
+    }
+    kwargs.update(over)
+    return build_row(**kwargs)  # type: ignore[arg-type]
+
+
+def test_plain_row_survives_and_carries_signed_error() -> None:
+    row = _build(predicted_rub=5_500_000.0)
+    assert row is not None
+    assert row.fact_rub == 5_000_000
+    assert row.err_pct == 10.0, "знак и база ошибки: (прогноз − факт) / факт"
+    assert row.deal_quarter == "II квартал 2026"
+
+
+def test_underdeclared_dkp_is_rejected() -> None:
+    """Занижение ради налога выглядит как чудовищный промах оценщика."""
+    # Факт 2 000 000 ₽ против прогноза 5 000 000 — отклонение +150%.
+    assert _build(fact_ppm2=40_000.0) is None
+
+
+def test_error_just_under_threshold_survives() -> None:
+    """Порог отсекает хвост, а не «неудобные» строки — граница проверена с двух сторон."""
+    inside = _build(predicted_rub=5_000_000.0 * (1 + (MAX_ABS_ERR_PCT - 1) / 100))
+    outside = _build(predicted_rub=5_000_000.0 * (1 + (MAX_ABS_ERR_PCT + 1) / 100))
+    assert inside is not None
+    assert outside is None
+
+
+def test_impossible_ppm2_is_rejected_on_both_ends() -> None:
+    assert _build(fact_ppm2=20_000.0, predicted_rub=1_000_000.0) is None
+    assert _build(fact_ppm2=2_000_000.0, predicted_rub=100_000_000.0) is None
+
+
+def test_no_expected_sold_price_is_not_invented() -> None:
+    """Спайн не дал ожидаемой цены продажи — строки нет. Подставлять нечего."""
+    assert _build(predicted_rub=None) is None
+
+
+def test_unknown_quarter_is_not_invented() -> None:
+    assert _build(deal_date=None) is None
+    assert quarter_label(None) is None
+    assert quarter_label(date(2026, 7, 1)) == "III квартал 2026"

tradein-mvp/backend/tests/test_public_mera_api.py

@@ -26,6 +26,7 @@ from __future__ import annotations
 
 import os
 import sys
+from datetime import UTC, datetime
 from unittest.mock import AsyncMock, MagicMock, patch
 
 # Settings требует DATABASE_URL на конструирование — stub до любого app-импорта
@@ -76,10 +77,12 @@ def _reset_limiters():
     public_mera._suggest_limiter._hits.clear()
     public_mera._coverage_limiter._hits.clear()
     public_mera._stats_limiter._hits.clear()
+    public_mera._showcase_limiter._hits.clear()
     yield
     public_mera._suggest_limiter._hits.clear()
     public_mera._coverage_limiter._hits.clear()
     public_mera._stats_limiter._hits.clear()
+    public_mera._showcase_limiter._hits.clear()
 
 
 @pytest.fixture()
@@ -107,9 +110,9 @@ def client() -> TestClient:
 # ── 1-2. Периметр и его связка с rbac ────────────────────────────────────────
 
 
-def test_public_router_exposes_exactly_three_routes() -> None:
+def test_public_router_exposes_exactly_four_routes() -> None:
     paths = {r.path for r in public_mera.router.routes}
-    assert paths == {"/suggest", "/coverage", "/stats"}, (
+    assert paths == {"/suggest", "/coverage", "/stats", "/showcase"}, (
         "изменился набор публичных (анонимных) ручек МЕРЫ. Это не рефакторинг: "
         "всё под /api/public/ проксируется на meraocenka.ru целиком и доступно "
         "без идентичности. Обнови тест ОСОЗНАННО вместе с rbac._PUBLIC_PATHS."
@@ -157,6 +160,51 @@ def test_anonymous_gets_suggest(client: TestClient) -> None:
     assert resp.json() == {"items": []}
 
 
+def test_anonymous_gets_showcase(client: TestClient) -> None:
+    """Витрина открыта анониму и отдаёт то, что лежит в таблице.
+
+    Пустое поле района проходит НАСКВОЗЬ как null: витрина не имеет права
+    подставить правдоподобный район там, где его не удалось определить.
+    """
+    row = {
+        "district": None,
+        "rooms": 2,
+        "area_m2": 54.0,
+        "floor": 5,
+        "total_floors": None,
+        "deal_quarter": "II квартал 2026",
+        "predicted_rub": 6_100_000,
+        "fact_rub": 5_900_000,
+        "err_pct": 3.39,
+        "n_analogs": 41,
+        "note": "не point-in-time",
+        "computed_at": datetime(2026, 8, 29, 10, 0, tzinfo=UTC),
+    }
+    db = MagicMock()
+    db.execute.return_value.mappings.return_value.all.return_value = [row]
+    client.app.dependency_overrides[get_db] = lambda: db
+
+    resp = client.get(f"{PREFIX}/showcase")
+    assert resp.status_code == 200, resp.text
+    body = resp.json()
+    assert body["computed_at"].startswith("2026-08-29T10:00")
+    assert body["deals"][0]["district"] is None
+    assert body["deals"][0]["fact_rub"] == 5_900_000
+    # Адреса в контракте ручки нет вовсе — в `deals` дом известен у 2.7% строк.
+    assert "address" not in body["deals"][0]
+
+
+def test_showcase_rate_limited_per_ip(client: TestClient) -> None:
+    db = MagicMock()
+    db.execute.return_value.mappings.return_value.all.return_value = []
+    client.app.dependency_overrides[get_db] = lambda: db
+    codes = [
+        client.get(f"{PREFIX}/showcase").status_code for _ in range(public_mera._SHOWCASE_LIMIT + 1)
+    ]
+    assert codes[: public_mera._SHOWCASE_LIMIT] == [200] * public_mera._SHOWCASE_LIMIT
+    assert codes[-1] == 429, f"бюджет витрины не сработал: {codes}"
+
+
 def test_suggest_is_post_so_address_never_lands_in_access_log() -> None:
     """Адрес едет ТЕЛОМ, а не в query.