fix(forecasting): wrap long lines, guard window_months=0, correct base_pace fallback comment (#1593 review)

- Add window_months > 0 guard to vel_by_room dict comprehension (mirrors _monthly_rate)
- Correct outer comment in recommendation.py: honest-zero for known-zero buckets,
  fallback only when velocity_by_room=None or bucket absent from _FORECAST_TO_METRIC_BUCKETS
- Add comment in as_dict() noting velocity_by_room is intentionally not serialized
  (internal pipeline attr consumed directly by recommendation.py)

backend/app/services/forecasting/recommendation.py

@@ -637,8 +637,9 @@ def _demand_only_overlay(
         # §9.2 #1593: per-bucket velocity из velocity_by_room (objective_lots
         # per комнатность). _FORECAST_TO_METRIC_BUCKETS даёт список metric-ключей
         # для данного forecast_bucket ("80+ м²" = "4"+"5+"). Суммируем ед./мес по
-        # бакетам. Если velocity_by_room отсутствует ИЛИ все нужные бакеты нулевые
-        # — fallback на агрегатный base_pace (лучше, чем 0-сигнал).
+        # бакетам. Честный 0 при известных бакетах — НЕ fallback. Fallback на
+        # агрегатный base_pace только когда velocity_by_room=None (пустая
+        # выборка) или bucket неизвестен в _FORECAST_TO_METRIC_BUCKETS.
         metric_keys = _FORECAST_TO_METRIC_BUCKETS.get(forecast_bucket, [])
         if vel_by_room is not None and metric_keys:
             bucket_velocity: float = sum(vel_by_room.get(k, 0.0) for k in metric_keys)

backend/app/services/site_finder/market_metrics.py

@@ -140,6 +140,8 @@ class MarketMetrics:
             "demand_concentration": _round_or_none(self.demand_concentration, 3),
             "price_sensitivity": _round_or_none(self.price_sensitivity, 4),
             "price_sensitivity_source": self.price_sensitivity_source,
+            # velocity_by_room намеренно не сериализуется: это внутренний
+            # pipeline-атрибут (потребляется recommendation.py напрямую).
         }
 
 
@@ -416,9 +418,10 @@ def compute_market_metrics(
     # #1593: per-bucket velocity — ед./мес по каждой комнатности. Ключи зеркалят
     # _room_bucket() ("студия","1","2","3","4","5+"). При has_sample=False нет
     # смысла делить 0 лотов → None (graceful, зеркало unit_velocity поведения).
+    # window_months > 0 защищает от ZeroDivisionError (зеркало _monthly_rate()).
     vel_by_room: dict[str, float] | None = (
         {bkt: float(cnt) / float(window_months) for bkt, cnt in sold_by_room.items()}
-        if has_sample and sold_by_room
+        if has_sample and sold_by_room and window_months > 0
         else None
     )