Два дефекта, найденных прогоном сценария глазами посетителя на живом домене.
## 1. Город предлагали выбрать, но отвечать по нему не умели
Дропдаун на сайте (`OBLAST_CITIES`, city-registry.ts) и списки покрытия
(`COVERAGE_GREEN/YELLOW_CITIES`, trade_in.py) — одно множество, записанное в
двух местах. Они разошлись в обе стороны:
предлагали, но не отвечали: Серов
отвечали, но не предлагали: Берёзовский, Среднеуральск, Ревда
Житель Серова выбирал СВОЙ город из НАШЕГО дропдауна и получал:
«Этот адрес вне области, по которой мы собираем данные.
Сейчас это Свердловская область: Екатеринбург целиком и ещё несколько
городов вокруг.»
Про город в той же самой области. Серов при этом покрыт данными: 363 активных
объявления в радиусе 15 км, все свежие (замер по проде). Поэтому добавлен в
жёлтый тир, а не убран из дропдаунa; три недостающих города добавлены на фронт.
Шапка city-registry.ts этот риск прямо предсказывала — «перед добавлением
7-го города сверить оба списка вручную, теста на это пока нет». Теперь тест
есть: бэкендовый сьют читает TS-реестр и требует РАВЕНСТВА множеств. Плюс
проверка, что у каждого города с порогом есть центроид, — иначе порог мёртвый,
город по координатам не резолвится.
## 2. Подсказки не слушались выбранного города
`city_hint` доезжает до геокодера, но на выдачу не влияет: его смотрит только
екатеринбургский кадастровый тир (как признак «речь не про ЕКБ, тир
пропускаем»), а DaData-тир ограничен регионом целиком и хинта не принимает.
Замер: выбран Серов, введено «Ленина 1» → первой подсказкой «Невьянский р-н,
пгт Верх-Нейвинский». Человек выбирает верхний вариант и считает чужой дом —
ровно баг #2576, ради которого город и спрашивают.
Публичная ручка теперь подставляет город в саму строку запроса. Проверено на
проде: «Серов Ленина 1» даёт серовскую выдачу целиком. Для Екатеринбурга
подстановка безвредна — три разных адреса дали тот же результат с префиксом и
без, поэтому правило одно на все города, без исключения для основного трафика.
Чинится в публичной ручке, а не в геокодере: там от `city_hint` зависит
поведение закрытого контура (`target_city_ambiguous`).
## Фикстура теста
`_FAR_AWAY_CITY` стояла в 21 км от центра Серова и работала как «далеко от
всех» лишь потому, что Серов не был поддержан. Переехала в Тавду — 271 км до
ближайшего центроида.
## Мутации
убрать Серов из покрытия (состояние прода) → падает сверка списков
не подставлять город в строку → падает проверка ручки
откат → 21 passed
Плюс backend 75 passed, vitest 56 passed, tsc, lint, build, isolation guard.
`city-registry.ts` добавлен в paths-фильтр БЭКЕНДОВОГО лэйна: сверку списков
делает бэкендовый тест, и без этой строки правка одного лишь дропдауна её бы
не запускала — то есть ровно тот путь, которым списки и разошлись.
Повторная проверка /coverage закрыла оба MAJOR из #2894, но выявила три
новых дефекта:
1. Город больше не резолвится из моды listings.city найденной когорты —
эта колонка хранит город SWEEP-контекста скрейпера (миграция 196), не
геокод адреса объявления. Замер на проде: 90/90 строк в радиусе 1000м
вокруг Берёзовского имеют city='Екатеринбург', 74/74 вокруг Ревды —
city='Первоуральск'. Города-спутники из COVERAGE_GREEN/YELLOW_CITIES были
физически недостижимы. Город теперь резолвится детерминированно по
lat/lon запроса — ближайший центроид из статичной константы (8 городов,
рядом с ручкой, не в БД — comment объясняет почему) в пределах 25 км.
city_hint остаётся в схеме (фронт его шлёт для соседних ручек), но чисто
информационный — на порог/статус не влияет.
2. test_max_age_outlier_days_passed_to_sql проверял подстроку, которая
встречается в SQL дважды (count и percentile_cont) — мутация «убрать
FILTER у percentile_cont, оставив у count» проходила зелёной. Добавлен
живой поведенческий тест (вставляет когорту + выброс days_on_market=4000,
проверяет что медиана не сдвигается) — ловит эту мутацию (подтверждено:
median 8→9 при мутации).
3. _live_session() вызывался в pytest.mark.skipif на этапе сбора тестов и
создавал никогда не закрываемый Session, плюс дублировался в теле теста.
Заменено на _live_db_available() (open+close голого connection) для
skipif и pytest-фикстуру live_session с гарантированным close/dispose.
4. Nit: пустая когорта в поддерживаемом городе отдавала status=not_covered
вместе с ненулевым threshold — противоречило докстрингу
CoverageProbeResponse.threshold ("0, когда порог неприменим"). threshold
теперь всегда 0 при not_covered, независимо от причины.
Independent review found two MAJOR defects in POST /api/v1/trade-in/coverage:
MAJOR-1: the probe cohort WHERE clause was missing three predicates present
in estimator._COMMON_WHERE / Tier W (novostroyki guard, geo_precision !=
'city', price_rub > 0) — the free probe could answer "ok" at points where
the paid estimator's own 1000m radius tier sees zero real analogs. Prod
example: 56.868904/60.837955, 2 rooms, 50 m2 gave n_listings=22/status=ok
while the estimator's cohort at the same radius was 0 (all 54 rows were
novostroyki). Added the three predicates verbatim from estimator.py, plus
both a static SQL-text regression test and a real-Postgres integration test
(skip_allowlist.txt, same _live_session() pattern as test_gar_flats_loader)
that inserts novostroyka/geo_precision=city/price=0 rows and asserts they
are not counted.
MAJOR-2: median_listing_age_days was computed from days_on_market, which on
prod is populated almost exclusively by one source (yandex) — thin cohorts
produced a "median" over 1-2 listings. Added n_with_age to the response
(honest count of listings the median is based on); median is now null below
COVERAGE_MIN_AGE_SAMPLES=5, and values above COVERAGE_MAX_AGE_DAYS=365 (near
-certainly dead listings, per prod: 15% of fresh yandex rows exceed 365d,
max 4261d) are excluded as outliers before the percentile is computed.
MINOR: city_hint was trusted at face value and echoed back verbatim — a
client could pass city_hint="Екатеринбург" with coordinates in Серов and get
threshold=8/status=ok. _resolve_coverage_city now prioritizes the SQL
cohort's mode city (ground truth) over the client hint, falling back to hint
only when the cohort is empty (where status is forced not_covered anyway).
Unmatched cities no longer echo the raw client string in the city field.
POST /api/v1/trade-in/coverage — до оплаты пользователь видит только n похожих
объявлений в радиусе 1000м и медианный возраст листинга, без единой цены.
Один SQL (радиус GIST + rooms + area ±15% + freshness 14д + тот же дедуп/cap-
канон, что у estimator._fetch_analogs), ноль внешних вызовов, ноль записей.
Пороги ok/thin/not_covered — константы рядом с ручкой (зелёные города >=8,
жёлтые >=12, остальные всегда not_covered). Поле median_listing_age_days
(не "срок продажи" — возраст активного объявления, цензурированная выборка).
RBAC не тронут — путь остаётся закрытым, открытие анонимного периметра
вынесено в #2895.
Deep-review MEDIUM: предполётная проверка purge_expired_trade_in_data считала
по базовому предикату без retain_until — здоровая оплаченная строка (retain_until
проставлен, платёж есть) через сутки после продажи тоже попадала под счётчик,
и джоба аварийно останавливалась на первой же честной продаже навсегда
(вместе с ней — и 180-дневное удаление лидов, вызываемое из той же функции
после этой проверки).
- _PREFLIGHT_PAID_CANDIDATES_SQL: добавлен терм `retain_until IS NULL` —
теперь считает только реальную аномалию (retain_until не проставлен, а
платёж есть), а не штатное состояние. Докстринги функции/модуля поправлены
под фактическое поведение.
- Тест на неверный инвариант (`"retain_until" not in sql`) заменён на
позитивный (`"retain_until IS NULL" in sql`) + добавлены live-DB тесты на
оба случая из ревью (здоровая оплаченная строка не поднимает тревогу,
джоба не блокируется).
- privacy/page.tsx: константа "12 месяцев" вынесена в content.ts
(PAID_REPORT_RETENTION_MONTHS) вместо литерала + расходящегося комментария;
добавлен сверяющий тест (test_paid_retention_text_consistency.py) по
образцу _CONSENT_TEXT_SNAPSHOT. Смягчена формулировка про автоматическое
удаление — задача на проде выключена и ни разу не запускалась, текст
теперь описывает установленный порядок, а не наблюдаемый факт.
- Все 10 висячих ссылок на untracked `mera-pr-d-spec.md` (7 файлов) заменены
на краткое изложение сути в комментарии + ссылку на PR #2754.
Мина: purge_expired_trade_in_data (сейчас enabled=false) удаляет строки
WHERE expires_at < NOW() AND created_by IS NULL — это ровно популяция
будущих платящих физлиц (владелец продаёт отчёт за 150 руб., отчёт должен
жить год на нашей стороне, а не 24ч). Первый прогон после запуска продаж
безвозвратно снёс бы оплаченное.
Делается ДО платёжного кода, которого в этом PR нет:
- migration 234: колонка trade_in_estimates.retain_until (NULL = неоплачено,
бэкенд-бита-в-бит не меняется) + частичный индекс под purge-предикат.
- config.py: trade_in_paid_retention_days=365 (ENV) — единственный источник
"12 месяцев" для будущей оферты/экрана/SQL продления.
- Единый гейт чтения ESTIMATE_READABLE_SQL + estimate_readable() — раньше
SQL-фильтр (404) и Python-проверка (410) в trade_in.py уже разошлись по
тексту ответа; текст "estimate expired (24h TTL)" убран (стал бы ложью при
годовом хранении).
- purge_expired_trade_in_data: retain_until IS NULL (не < NOW() — оплаченное
не удаляем в принципе) + NOT EXISTS(payments) как независимая страховка +
pre-flight, который считает оплаченных кандидатов и падает в mark_failed
ДО первого батча при ненулевом результате.
- PDF: "Ссылка доступна до …" только при retain_until IS NOT NULL;
"ДЕЙСТВИТЕЛЕН ДО" (expires_at, актуальность расчёта) не тронут.
- Фронт: retain_until прокинут в mapper (validUntil остаётся на expires_at).
- privacy-страница: убрано устаревшее "механизма удаления нет" (неправда
после #2547), добавлен срок 12 месяцев для оплаченных отчётов.
Ни строчки платёжного кода. expires_at, trade_in_estimate_retention_hours,
_DELETE_EXPIRED_LEADS_SQL не тронуты.
Правки по ревью PR #2671.
Текст «надёжная медиана начинается от 10» обещал то, чего мы гарантировать не
можем: пары — псевдореплики (одно объявление переиспользуется на многих
сделках, на живом кейсе Космонавтов 2-комн. 42 пары стоят на 2 различных
объявлениях), и 10 пар надёжности не дают. Теперь отказ сообщает факт: сколько
пар есть и что на такой выборке медиана гуляет на десятки п.п.
Формулировка диапазонной ветки укорочена: она дублировала street_only-
дисклеймер, который идёт следующим блоком. Проверено скриншотом отрендеренной
карточки — две формулировки подряд читались как стена текста; теперь три
однострочных хинта, на 820px — по две строки, переполнения нет.
В шапку секции добавлен потолок гейта, найденный ревью: бутстрап пересэмплировал
ПАРЫ, т.е. мерил дисперсию со стороны сделок, а доминирует дисперсия со стороны
ОБЪЯВЛЕНИЙ (джекнайф p90 17.3 п.п., max 63.8); 22 из 64 переживших групп стоят
на одном объявлении. Плюс нижняя граница оказалась слишком мягкой, а не строгой:
26 из 64 показываемых значений ниже −23.8%, самое глубокое −58.5%. Оба пункта —
отдельная задача, здесь только зафиксированы, чтобы порог не перечитали как
гарантию.
Тесты: пустое утверждение "1" in explanation (всегда истинно из-за "10")
заменено на «всего 1 —». Добавлены два недостающих — отсутствие пар со скидкой
даёт explanation=None, и порядок проверок (3 пары по +80% отчитываются «мало
пар», а не «вне диапазона»).
/sales-vs-listings отдавал median_discount_pct без всякой проверки: после
сегментного гарда #2660 по `%Космонавтов%` 2-комн. значение уехало с −11.9%
на +36.4%, то есть пользователю написали бы «продали на 36% дороже, чем
просили». Корень унаследованный — пейринг ДКП↔объявление идёт по улице без
номера дома (ADR #721), так что на длинной улице в пару попадают квартиры
разных ценовых классов. Пейринг здесь не чиним, перестаём показывать число,
которому нельзя верить.
Пороги подобраны по проду (симуляция эндпоинта на 238 реальных
пользовательских запросах из trade_in_estimates, 128 дали хотя бы одну пару):
- MIN_PAIRS = 10 — бутстрап по 12 плотным группам: p90 отклонения медианы
подвыборки от полной 18.8 п.п. при k=5, 12.0 при k=10, 9.9 при k=15.
Кривая ломается на 10; совпадает с уже принятым в продукте
sell_time_sensitivity_min_n_lots.
- Санитарный диапазон [−60%, +20%] — асимметричный. Сверху распределение
разорвано (…+16.9, пусто, +33.7…+103.1), отсечка попадает в разрыв; ни один
городской бакет asking_to_sold_ratios не даёт плюса вообще (max 0.9132).
Снизу разрыва нет (у большого минуса есть механизм — занижение цены в ДКП),
граница грубая «заведомо не рынок»: 2.5× худшего бакета (студии, −23.8%).
Форма отказа — не пустота: новое поле median_discount_explanation по образцу
confidence_explanation оценщика, фронт рендерит его вместо числа. Гаснет ровно
строка «медианный торг»: сделки, медиана ₽/м², диапазон, linkage_rate_pct и
per-pair discount_pct не трогаются.
Пользовательская половина разбора #2574: витрины читают listings без сегмента
и без свежести, поэтому показывают числа, посчитанные не по тому пулу.
1. Миграция 211 — гард #1186 в window_listings у street_sales_vs_listings().
27.3% кандидатов на пару «ДКП ↔ объявление» были новостройками, и
девелоперский прайс (который не торгуется) формировал показываемый процент
торга. is_active здесь по-прежнему НЕ фильтруется — осознанно: функция
намеренно смотрит и снятые объявления, иначе к сделке нечего подставить.
Сигнатура не меняется, значит CREATE OR REPLACE — замена, а не вторая
перегрузка (грабли #2627 закрыты тестом-сравнением сигнатур с м.205).
2. location_index — предикат свежести + сегментный гард в обоих запросах
медианы, симметрично _COMMON_WHERE эстиматора. Витрина обязана смотреть на
тот же пул, на котором считается цена; окно свежести берётся импортом
LISTINGS_FRESH_DAYS, второго определения константы не заводим.
3. /scraper/data-quality и /cache-stats — «активно» не прячем, а разделяем:
рядом отдаётся «из них не виделись N дней» (+ сам порог N в ответе).
Именно слепой count(*) WHERE is_active заставлял #2574 месяц выглядеть
как «всё собирается».
Refs #2660
Три дефекта, каждый блокировал легальный публичный запуск.
1. Адрес физлица сохранялся в базу ДО любого согласия: согласие фиксировалось
только на форме заявки, то есть ПОСЛЕ записи адреса. Для пилота с договором
терпимо, для человека с улицы — нет. Проверка согласия поставлена первой
строкой расчёта, до геокодирования и до обоих мест записи адреса.
Хранение — колонками на самой оценке, 1:1 с уже работающим прецедентом для
заявок (миграция 182): IP клиента, версия политики, дословный снимок текста.
Отдельная таблица событий не заводилась: согласие даётся ровно на создание
этой строки, и когда строка удаляется по сроку, исчезновение доказательства
вместе с данными логично.
Enforcement НЕ выводится из пустого created_by — первая версия так и делала
и сломала 92 несвязанных теста оценщика, которые зовут расчёт без имени
пользователя, проверяя ценовую логику. Вместо этого явный флаг, который
выставляет единственный боевой вызывающий. B2B-поток не тронут: поле
согласия опционально, иначе сломались бы пилоты, чей фронт его не шлёт.
2. Срок жизни оценки применялся только как фильтр при чтении — физического
удаления не было ни в одной фоновой задаче, данные жили вечно вопреки
декларированному сроку. Заведена задача удаления пачками с ограничением на
прогон и коммитом после каждой пачки, идемпотентная. В расписании она
ВЫКЛЮЧЕНА: это первая автоматическая задача, удаляющая персональные данные,
и первый прогон должен быть под наблюдением.
3. Пути «удалите мои данные» не было. Добавлен сервис удаления и админская
ручка. Ключи: имя пользователя, идентификатор оценки, телефон, чат в
телеграме.
Честно зафиксировано в коде: аноним без ссылки на оценку, без оставленного
телефона и без обращения в поддержку неидентифицируем — удалить его данные
без дополнительной идентификации нельзя. Отдельно: удаление чистит только
копию в базе, зеркало переписки в телеграм-топике не удаляется ничем в
кодовой базе, нужен ручной шаг.
4. Соответствие текста согласия на фронте и снимка на бэке держалось на
комментарии. Теперь есть тест, который ловит расхождение.
Сроки хранения вынесены в настройки. Значение для заявок предложено инженерно
(типичный отраслевой диапазон), юридически обоснованный срок — за юристом, и
это записано в коде.
Тесты: 2775 passed.
#2488 (_resolve_target_city + LOWER(d.city)=:target_city) смёржен НА ВЕРХ моего #2489
(substring :address ILIKE '%'||d.city||'%') → в _fetch_dkp_corridor образовался
двойной city-фильтр (benign, но избыточный + латентный ё/е edge в substring).
- estimator._fetch_dkp_corridor: убран мой substring-фильтр, оставлен #2488
_resolve_target_city (словарь ~30 городов обл.66 вкл. ЕКБ + все sweep-города;
city=None → фильтр не применяется — прежнее #2488-поведение). Убран unused :address bind.
- api/v1/trade_in.get_street_deals: substring заменён на тот же _resolve_target_city
паттерн (консистентность; #2488 не трогал street-deals). city_filter — литерал,
значение bind-параметром (не инъекция).
Live-verified: Ленина 2к ЕКБ → median 118052, 1 город (байт-в-байт как substring).
Regression-гейт байт-зелёный (коридор заморожен в фикстуре), 53 теста, ruff clean.
C2 city-scope коридора был NO-OP для не-ЕКБ: estimate_quality резолвил город из geo.full_address, но геокодер РОНЯЕТ город для не-ЕКБ («Ленина, 1» вместо «Нижний Тагил, Ленина, 1») → target_city=None → коридор либо unscoped, либо None. Verified на проде: Н.Тагил corridor=None.
Фикс: резолвить город из payload.address (город есть) с fallback на canonical/geo; коридор матчить тоже по payload.address. GET: row.address приоритетнее canonical.
Verified прод-диагностикой: corridor(address=payload.address, city=resolve) → Н.Тагил=9, ЕКБ=15 (было: Н.Тагил=None). EKB regression-гейт байт-зелёный. geocoder full_address city-strip (display «Ленина,1») → cosmetic, E.
Миграция 177 залила +47183 ДКП-сделки по всей Свердловской обл. (66, 368 городов,
deals.city заполнен). Потребители deals матчат по имени улицы БЕЗ city-фильтра →
одноимённые улицы дешёвых городов области контаминируют ЕКБ-числа.
C1 — street-deals + ДКП-коридор (клиент видит СЕЙЧАС):
- estimator._fetch_dkp_corridor + api/v1/trade_in.get_street_deals: добавлен city-скоуп
`city IS NOT NULL AND :address ILIKE '%'||city||'%'` (канонический deals.city как
подстрока целевого адреса — self-normalizing, адрес всегда содержит город).
- Live-repro (Ленина, 2к, 12мес): median 52 908 → 118 052 ₽/м² (было занижение ~−55%).
C2 — дневной пересчёт asking→sold ratio (imminent, «выкупная» −29%):
- tasks/asking_to_sold_ratio: deal_side + deal_global скоупятся на ЕКБ (asking-сторона =
listings покрыты скрейпом только по ЕКБ; в listings нет колонки city). Константа
_ASKING_CITY_PATTERN. ask-стороны не трогаем.
- Live-repro (rooms=2): sold_median all-city 82 593 (ratio 0.622) → EKB 116 858
(ratio 0.880). Предотвращает обвал «выкупной» на след. пересчёте.
- Когда появятся oblast-листинги (B1/B2) → заменить на per-city ratio через `district`.
Тесты: subset-тест 080↔refresh (mirror _drop_segment_guard прецедента для city-guard) +
позитивный тест скоупа; 125 passed вкл. regression-гейт (байт-зелёный — коридор заморожен
в фикстуре), expected_sold, idor, 781. Regression-гейт не затронут (dkp_raw — frozen kwarg).
Финальный PR issue #2045 (BE-3): GET /api/v1/trade-in/location-coef для
LocationDrawer. FDW foreign table -> локальное зеркало osm_poi_ekb_local
(TRUNCATE+INSERT, тот же паттерн что cad_buildings_local/cadastral_geo_match,
избегает ~1.16s/row FDW round-trip) -> straight-line POI-скоринг, портированный
из Site Finder poi_score.py::compute_poi_weighted_top7 (CATEGORY_WEIGHTS as-is,
радиус 1200м для квартир вместо Ptica 2000м для участков). score->coef -
новая MVP-эвристика (0.95..1.05, не откалибрована на реальных дельтах).
Graceful fallback (не 500, не фабрикуем факторы): пустая/не отрефрешенная
osm_poi_ekb_local или отсутствие lat/lon у оценки -> coef=1.0, factors=[],
geo_source="unavailable".
Scheduler: source=osm_poi_ekb_refresh, daily, зарегистрирован и в боевом
dispatch (scheduler.py), и в kit-registry (product_handlers.py) - иначе
test_kit_registry_completeness падает на ship-dark инварианте (#2192).
Frontend wiring (mappers.ts/LocationDrawer.tsx) - вне scope, отдельная задача
после проверки endpoint'а curl'ом на деплое.
Единый helper estimator._canonical_sources(analogs, valuation_flags) — источник
правды для sources_used, зовётся идентично на POST (estimate_quality) и
GET-rehydrate (get_estimate) из ТЕХ ЖЕ persisted analogs + оценочных флагов.
Root cause: три расходящиеся деривации — POST брал sources_used из top-N
analogs_lots, GET возвращал persisted-колонку (радиусный набор + quarter_index),
source_counts на GET считался из persisted analogs. Источник (напр. cian) мог
попасть в source_counts, но не в sources_used → счётчик «X/7» прыгал 4→5 между
POST-ответом и reload(GET).
- sources_used = {листинговые из persisted analogs} ∪ {avito_imv/yandex_valuation/
cian_valuation}. Детерминированно отсортирован.
- source_counts на POST теперь тоже из analogs_lots (не полной metadata-выборки)
→ инвариант source_counts.keys() ⊆ sources_used на POST и GET.
- POST персистит канонический sources_used в колонку (history/PDF консистентны для
новых строк); GET рехайдрейтит его же helper'ом — чинит и СТАРЫЕ строки
(листинговая часть пересобирается из analogs, quarter_index/радиусный шум
отбрасывается фильтром оценочных флагов).
Оценочные флаги персистятся в колонке sources_used и читаются оттуда на GET —
реконструкция не требуется.
Repro 451de30b: до — sources_used=[avito,avito_imv,domklik,yandex], source_counts
имеет cian (не в sources_used); после — sources_used=[avito,avito_imv,cian,
domklik,yandex] (5/7), counts.keys() ⊆ sources_used.
Part of #2087 (M1).
radius_m (schema + estimate_quality comp-search) уже в main (e23dabe4). Здесь —
остаток: два derived-роута принимают radius_m как optional query-param.
- GET /estimate/{id}/house-analytics и /sell-time-sensitivity: += radius_m
(int|None). None → байт-идентичная авто-логика (расширение до 300 м только при
<8 in-house записей). Задан → явный радиус расширения выборки домов, клампится
в [100,5000], возвращается в radius_m ответа.
Refs #2044
Данные уже считаются в estimator — отдаём наружу для /trade-in/v2 (снимает
approximate-флаги CV / счётчиков источников / даты отчёта / «ИСТОЧНИКОВ N/7»).
- AggregatedEstimate += cv (float|None), source_counts (dict[str,int]), created_at.
- estimator: _cv_from_ppm2 / _source_counts helpers. cv прокинут через
PricingResult — anchor-путь берёт CV комплов (anchor["cv"]), radius-путь — CV
радиусной ₽/м²-выборки. source_counts считается по ПОЛНОЙ выборке (metadata_lots)
до top-N отсечки. created_at = момент создания.
- POST /estimate возвращает все три; GET /estimate/{id} пересчитывает cv/
source_counts из сохранённых analogs (best-effort) + created_at из колонки.
- /history: += sources_used (jsonb) в проекции → колонка «ИСТОЧНИКОВ N/7».
- /cache-stats: += avg_median_price (по median_price>0) + repeat_address_pct
(доля строк с неуникальным address). Честный best-effort по persisted-оценкам.
Refs #2043
