Флаг anchor_tier оставался равным anchor_tier_fetched ("A"/"C"), когда якорь
фактически НЕ строился — сброс делал только low-conf гейт (#audit-1), но не
Tier C corridor-гейт (#1795) и не сама _compute_same_building_anchor, когда
она отклоняет кандидата (комплов меньше estimate_sb_min_comps). Дальше по коду
залипший флаг читается как «headline построил якорь» и молча глушит IMV/Yandex
blend (#651, гейт `anchor_tier is None`) и quarter-index correction (#764
Guard-1a) — притом что радиусный headline их не получал.
Замер: 154 из 996 сделок теряют tier-флаг этой правкой, и у всех 154 изменение
цены ровно 0.000% — чинится именно залипший ФЛАГ, не ценообразование (баланс
метрик бэктеста подтверждает: единственная дельта в baseline — новая канарейка
unrecorded_lookup_calls, все остальные метрики побитово те же).
- estimator.py: сброс `anchor_tier = None` единой веткой `if anchor is None`
после всех трёх гейтов (Tier C / low-conf / _compute_same_building_anchor);
display-only IMV-карточка больше не гейтится по `anchor_tier is not None`
(иначе терялась в щели «тир добыт, якорь не построен, headline подавлен»).
- backtest_estimator.py: quarter_index_lookup/quarter_indexes_lookup в реплее
отвечают «промах» (None/{}), если сброс флага открыл путь, которого не было
в замороженной фикстуре, вместо падения с RuntimeError; счётчик таких промахов
уходит в baseline как unrecorded_lookup_calls (точное целое, канарейка на
расхождение реплея с захватом). Заодно пиннится estimate_dedup_analogs_enabled
= False внутри replay_fixture (было только в самом гейте) — иначе штатная
регенерация baseline (--from-fixture --update-baseline) писала baseline,
который тест не совпадал бы никогда.
- backtest_baseline.json: перегенерирован штатным путём, unrecorded_lookup_calls=0.
Выделено из #2656/PR #2661 — фильтры свежести (scraped_at) в якоре дома и в
знаменателе коэффициента выкупа остаются в исходном PR как отдельная, более
спорная правка (двигает деньги: знаменатель просаживается на ~1.3% по бакетам).
28/1084 прод-оценок имели lat IS NULL — гарантированный ноль аналогов, клиент
не получал оценку вовсе. Дом уже был в houses (скрейпленные листинги), но не
резолвился ни geoportal/cad_buildings, ни Nominatim: разговорное/усечённое имя
улицы («Онуфриева» вместо ГАР-каноничного «Начдива Онуфриева») или отсутствующий
в вводе корпус («49» вместо реального «49к1»). Добавлен последний тир geocode()
с двумя defensive-допущениями (суффиксный матч улицы + опциональная догадка
«номер+к1») — при любой неоднозначности возвращает None, а не гадает; проверено
живыми прод-адресами (Онуфриева/Хрустальногорская резолвятся, Крестинского
корректно остаётся неоднозначным — два разных дома в houses под одним номером).
Отдельно: HTTP 403 «услуга CLEAN выключена на аккаунте» логировался как ERROR
на каждый /estimate (164 события) — это статичная конфигурация аккаунта, а не
сбой; понижено до WARNING (первый раз за процесс) + DEBUG на повторы, чтобы
ERROR продолжал значить настоящую проблему.
price_index нормирован на медиану Екатеринбурга (99a_quarter_price_index.sql),
поэтому фолбэк `avg_analog_index = ... else 1.0` подставлял в знаменатель
gap-коррекции не «нейтраль», а уровень ЕКБ. Для цели вне ЕКБ (индексы области
0.28–0.82) это превращало поправку в безусловную скидку: factor = target_qi,
после клампа до −40%, с подписью «Учтена локация квартала» — то есть догадка
выдавалась пользователю за методику.
Нет данных → нет поправки. Ровно тот же factor=1.0 получается из avg := target_qi,
и это лучшая оценка неизвестного avg на живых данных: медиана |ошибки| 0.116
против 0.161 у 1.0, p90 0.337 против 0.517 (400 лотов, 2026-08-12).
Проверка направления на сделках Росреестра (12 мес, медианы ₽/м² по городам):
без поправки ошибка +0…+14%, с текущей поправкой −32…−40%. Правка поднимает
цену и одновременно уводит её к правде, а не просто вверх.
MV и FDW не трогаются намеренно: строки basis='district'/'city_fallback' имеют
n_deals 3–4, а эстиматор требует n_deals >= 10 — второй 1.0 (city_fallback в
99a) до него структурно не доходит (прод: 0 из 1894 строк видимы).
Тесты: два прежних кейса задавали уровень аналогов отсутствием кадастра,
то есть опирались на сам дефект — переведены на явную карту analog_indexes.
Refs #2583
Правки по ревью PR #2689.
Признак панорамы был недостижим примерно для десятой части страниц. Вызов стоял
после раннего возврата по пустой истории размещений, поэтому идеально отрисованная
страница без единого объявления до записи не доходила: на проде 1519 оценок против
1360 домов с историей. Резолв дома и запись панорамы подняты выше возврата — гейт
честности не тронут. Цена: match_or_create_house теперь вызывается и для таких
страниц (может создать дом), но это тот же вызов с тем же адресом, который уже
отрабатывает на остальных 90%.
Числа в комментариях к схеме были оценками планировщика, а не точным счётом:
listings 142 569 против реальных 93 408 (раздув мёртвыми кортежами на 53%),
house_sources 46 813 против 49 502. На безопасность удаления это не влияло — нули
там точные, — но оценка уезжала в постоянный комментарий к схеме, в PR, тезис
которого «каждое утверждение несёт число с прода». Пересчитано точным count(*).
Окно расписания ДОМ.РФ 03:00-04:00 совпадало с refresh_search_matview — то есть
ровно с тем заданием, которое переносит year_built в поиск. Планировщик берёт
случайный момент внутри окна и гоняет источники параллельно, так что порядок был
подбрасыванием монеты. Перенесено на 01:00-02:00; в комментарии честно сказано, что
гарантии всё равно нет и при аномально долгом прогоне возможно отставание на цикл.
Тесты, адресовавшие вызовы по позиции (db.execute.call_args_list[0]), переведены на
фильтр по SQL — это и была причина, по которой добавление второго execute ломало
шесть чужих тестов разом. То же для side_effect в тесте отката батча: исключение
доставалось бы записи панорамы, которая свои ошибки глотает, и тест молча проверял
бы не тот путь. В test_save_history_items_inserts_each возвращено утверждение о
числе коммитов (было удалено вместо обновления).
Refs #2674
Восемь находок «написано, покрыто тестами, ни разу не сработало» разведены на три
разных диагноза. Две из восьми оказались не мёртвым кодом, а оборванной проводкой.
ПОДКЛЮЧЕНО
Загрузчик ДОМ.РФ. Loader и CLI существуют с #2013, а Handler'а в product_handlers
и строки в scrape_schedules не было — вызвать его было нечем. На проде 29 978 строк
staging с ОДНИМ loaded_at (2026-07-12), то есть ровно один ручной запуск, 24 дня
без обновления. Отсюда кормятся houses.year_built/material_walls/total_floors и
дальше listings.year_built — когортный фильтр эстиматора. Недельный такт, окно
03:00-04:00 UTC (до импорта ДКП и дневных агрегатов).
filters_hash. Парсер читал estimation.sale.data.filtersHash, а Циан кладёт ключ
уровнем выше — estimation.sale.filtersHash. Колонка пуста 0/1658, при том что в
сохранённых сырых ответах хеш есть у 139/139 и все значения различны. Путь исправлен,
139 строк восстановлены бэкфиллом из raw_payload.
has_panorama. Разбирался парсером, лежал в карте приоритетов, обещан публичным
контрактом market.v_houses — и не попадал в houses ни одной строкой кода (0 из 9366).
Пишется там, где yandex_valuation уже держит и house_id, и мету. Гейт честности:
парсер отдаёт bool, а не bool|None, поэтому false пишем только при подтверждённо
отрисованной странице (есть год или этажность) — иначе NULL, а не выдуманный false.
УДАЛЕНО
Дедуп-обёртки эстиматора _phys_dedup_key / _extract_street_token: 25 ссылок, все из
тестов. Хуже, чем просто мёртвые — _phys_dedup_key утверждала правило «ключ = кадастр
ИЛИ улица», которого в боевом дедупе нет (_union_find_phys_dedup держит оба композита
и сливает по любому совпадению). Тесты переведены на живые функции.
Тиерные коэффициенты выкупа asking_to_sold_ratios_tiered + asking_to_sold_tier_bounds:
ноль читателей и писателей, флага tier_aware_ratio_enabled не существует. Посчитаны
один раз при накатке 098 (computed_at 2026-06-27) — тогда как живая
asking_to_sold_ratios обновляется ежедневно (2026-08-05). Методика сохранена в 098.
Колонки без писателя: listings.merged_into (113 уже называла её мёртвой) и
house_sources.raw_payload вместе с GIN-индексом по всегда-NULL колонке.
v_data_quality.price_disagreements_count: у всех 89 699 объявлений ровно один
источник, показатель структурно не мог быть ненулевым, а ноль читался как
«расхождений нет».
ЗАДОКУМЕНТИРОВАНО
BROWSER_BLOCK_RESOURCES выставлен во всех трёх прод-контейнерах, а код перестал его
читать в #1812. Блокировка при этом не ослабла (image глушит camoufox block_images,
font/media — дефолт списка типов), мёртв только выключатель. Сервис теперь говорит
об этом на старте: молча игнорируемая ручка опаснее отсутствующей.
v_price_divergence / v_cross_source_health оставлены как задел, но в COMMENT написано,
почему они пусты структурно: боевой путь загрузки зовёт upsert_listing_source
напрямую и не зовёт match_or_create_listing.
house_sources.ext_url пуст 46 813/46 813, но входит в публичный контракт
market.v_house_sources — оставлен и подписан.
Refs #2674
house_metadata (OSM/кадастр) отдаёт year_built без валидации; на проде
встретился 1829, который клампился в нижний пол хедонического фактора
(estimate_hedonic_factor_min=0.75) и резал выкупную цену на фикс. -25%
без физического смысла — модель никогда не видела осмысленного объёма
домов старше 1955 (см. COHORTS). Год вне [1917, текущий+3] теперь
трактуется как отсутствующий (None, нейтральный year-term) вместо
клампа, с WARNING-логом по house_id/адресу.
Единая точка входа _sanitize_build_year() в estimate_quality() перед
cohort-фильтром, house-match scoring и хедоническим фактором — покрывает
оба источника года (payload.year_built и house_meta.year_built).
Tier A (_fetch_anchor_comps, "тот же дом") матчил по normalized street+house
(_normalize_building_key намеренно дропает город) БЕЗ единого гео-предиката —
единственный запрос к listings в файле без ST_DWithin/города/house_id_fk/LIMIT.
"Серов, ул. Ленина, 5" получал якорь по ЕКБ-объявлениям (~40 191 из ~40 200
активных листингов — ЕКБ) с самым доверенным тиром 'A', завышая цену в 4-5х;
хуже — anchor_tier='A' блокировал честный #oblast-D deals-headline-fallback
(гейт `anchor_tier is None`), так что область не могла получить даже
резервную ДКП-оценку.
Фикс мирроит уже одобренный geo-bound для Tier S (f9ae6f0c, #oblast-D):
ST_DWithin(geom::geography, subject_point, ANCHOR_TIER_A_RADIUS_M) от
lat/lon субъекта, radius = DEFAULT_RADIUS_M (1000м, тот же константа что и
Tier S) — строковый match уже устанавливает "та же улица+дом", радиус нужен
только чтобы отсечь РЕАЛЬНО кросс-городские коллизии (ЕКБ/Серов — сотни км),
не для внутридомовой точности. Tier A целиком гейтится на lat/lon субъекта
(как Tier C) — без них геопредикат невозможен; в проде geo всегда есть
(_empty_estimate возвращается раньше при неудачном geocode).
Объявления без geom: `AND geom IS NOT NULL` + ST_DWithin (NULL → exclude,
не blind-include) — >99.97% листингов имеют координаты (см. f9ae6f0c),
исключение погрешности не создаёт.
_normalize_building_key НЕ тронут (город по-прежнему не входит в ключ) —
добавление городского токена сломало бы матчинг источников без города в
адресе (Avito anonymous) и внесло бы новый normalization-риск; кросс-
городская коллизия закрыта на SQL-уровне надёжнее.
Поправлен ложный комментарий _band_haircut (:1900-1908): "same-building
anchor pool для oblast не формируется" был неверен даже ДО фикса (Tier A
не имел гео-фильтра вовсе — либо матчил ЕКБ, либо честно матчил местные
листинги, если они были).
Тест-страж test_estimator_deals_headline_fallback_oblast_d.py использовал
голый db=MagicMock() для _fetch_anchor_comps — db.execute(...).mappings().all()
на unconfigured MagicMock тривиально возвращает [] (MagicMock __iter__ default),
так что anchor_tier никогда не мог стать 'A' и регрессия было бы невидима.
Пропатчено явно (документирует допущение) + добавлен новый тест, который
НЕ мокает _fetch_anchor_comps — гоняет реальную SQL-логику через фейковый
db.execute, симулирующий настоящую ST_DWithin-фильтрацию по haversine-
дистанции. На pre-fix коде (git stash) даёт headline=186 400 ₽/м² вместо
честных 30 000 (deal corridor) — воспроизводит репортнутый баг buквально.
EKB control-тест подтверждает: несколько объявлений в одном доме ЕКБ
по-прежнему формируют Tier A anchor (n=4, ~145k ₽/м²) — не деградировало.
test_tier_a_primary_1774.py: позитивные Tier A тесты теперь передают
lat/lon субъекта (гейт требует их) — тесты на python-side novostroyki-
гейтинг (ожидающие tier=None) оставлены с lat=None (конечный результат
не меняется: Tier A целиком пропускается без lat/lon, как и Tier C раньше).
Full suite: 2842 passed, 9 skipped, 1 pre-existing failure (test_search_cache_hit,
не связан). Ruff чист.
Раньше _yandex_lookup/_yandex_suggest/_nominatim_suggest молча подставляли
"Екатеринбург, " в запрос, если в адресе не было маркера города/области.
Житель Нижнего Тагила, вводя «Ленина, 1», получал уверенно неверную цену по
екатеринбургской улице Ленина (обе улицы называются одинаково) — фронт город
вообще не передаёт.
- geocode()/suggest() принимают опциональный city_hint: str | None; без него
внешние тиры больше НЕ подставляют город, а bias (ll/spn) смещается на всю
область (OBLAST66_VIEWBOX) вместо ЕКБ-центра. Явный маркер города в адресе
или city_hint сохраняют прежнее поведение (ЕКБ-путь не деградирует).
- GeocodeResult.city_ambiguous — честный флаг «город определил провайдер, а
не пользователь» (не эвристика на корректность), проброшен в
AggregatedEstimate.target_city_ambiguous (ephemeral, не персистится).
- Cache-ключ geocode_cache учитывает city_hint (address|city=...) — без hint'а
формат не меняется (backward-compat), с hint'ом разные города для одного
текста адреса больше не делят одну запись.
- API: /api/v1/geocode/lookup, /suggest и POST /trade-in/estimate получили
опциональный city_hint — контракт не ломается (default None).
23 новых теста в test_geocoder_city_hint.py; проверено что они падают
(ImportError на _cache_key) на коде до фикса через git stash.
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.
H1 (деньги, каждая оценка): time-adjust ДКП-коридора брал СберИндекс `residential_real_estate_prices`,
а для обл.66 это 100% «Первичный рынок» (новостройки) → коррекция направленно противоположна
вторичке (первичка Jan→May +0.89% vs вторичка −0.39%). Fix: SBER_COEFF_DASHBOARDS →
(real_estate_deals, dinamika-tsen-obyavlenii) — обе вторичка; + segment-guard в SQL
(`segment ILIKE '%вторичн%'`) как defense-in-depth. Live-verified: остаются только Вторичный-серии.
H2 (честность): `_compute_confidence` ветка «≥4 адреса» не имела потолка разброса → пул с ±45%
IQR + «расширили радиус из-за нехватки данных» уходил как «medium» вопреки объяснению. Fix:
medium требует IQR/median < 0.35; + force-low при fallback-расширении с разбросом > 0.30.
Regression-гейт: перегенерён baseline (dedup OFF, как в гейте) — ровно 1 из 277 фикстур-кейсов
medium→low (высокодисперсный, справедливо): calibration.medium.n 2→1 (mape 14.64→6.99 —
ненадёжный ушёл), low.coverage 81.82→81.88. Δ минимальна и обоснована. 127 тестов зелёные.
Stale-СберИндекс (72д) — НЕ трогаю в коде: time-adjust валидно ре-базит Jan→May; сброс потерял
бы валидную коррекцию. Реальный gap операционный (pull не гонялся с 19.06) — в scheduler/ops.
Валидация вскрыла: не-ЕКБ headline over-priced — analog Tier-S (same-building) fallback БЕЗ geo-предиката матчил одноимённую улицу+дом в ДРУГОМ городе → тянул ЕКБ-листинги (40191 EKB/~0 non-EKB) с distance_m=0. Серов ask-head 186k vs sold 30k; Н.Тагил 187k vs deal-corridor 89k.
Part 1 (Tier-S geo-bound, ~4624): + ST_DWithin(geom, subject, radius) в address-prefix fallback (зеркалит Tier-W). >99.97% листингов с coords → режет только cross-city false-positives.
Part 2 (deals-headline-fallback): _fetch_dkp_corridor widen на city-wide при street-sample <3 (gated city!=екатеринбург); _price_from_inputs: при median_ppm2<=0 (нет листингов) + anchor_tier None + dkp_raw>=3 → headline из deal-corridor, confidence=low, n_analogs=0, expected_sold=None.
Deep-review ✅ APPROVE (no 🔴/🟠; ~10 downstream stages traced coherent). EKB byte-green regression-гейт (fallback требует median_ppm2<=0, невозможно для frozen fixture; Part 1 SQL не в replay). Тесты: Н.Тагил 0-листингов+corridor85911 → headline=85911 (не 0/186k); EKB-control dense → headline из листингов (fallback не срабатывает). Full suite 2418 passed.
Follow-ups (🟡): fallback без city-gate (sparse EKB n/a→deals, safe); api_analog_tier мислейбл 'city'; Part1/2a integration-test; EKB backtest post-deploy (rule #7).
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).
Group E4 (final, highest-risk step of scraper_kit migration epic #2277):
estimator.py and house_imv_backfill.py's avito_imv/cian_valuation/
yandex_valuation call sites now import from scraper_kit.providers.* instead
of app.services.scrapers.*, following the exact wiring proven safe by E1/E2/E3
(#2334/#2335/#2336):
- estimator.py's avito IMV (_get_or_fetch_imv_cached, both call sites) and
house_imv_backfill.py's _process_one_house: add config=RealScraperConfig()
— kit's evaluate_via_imv silently drops the configured proxy without it.
- estimator.py's cian valuation (Stage 9): add config=RealScraperConfig() —
mandatory kwarg on the kit function (TypeError if omitted).
- estimator.py's yandex valuation: add config=RealScraperConfig() (mandatory)
and delay_provider=get_scraper_delay — without it kit silently falls back
to a hardcoded 5.0s throttle instead of the DB-configured anti-ban delay.
- All exception classes imported consistently from the same kit module as
evaluate_via_imv (not just the function) — mixing legacy/kit exception
classes would break `except IMVAddressNotFoundError` etc. via identity
mismatch (caught by an existing test that assumed the legacy class,
fixed alongside).
Observability: both cian_valuation and yandex_valuation graceful-degradation
except-blocks upgraded from logger.warning to logger.exception. GlitchTip's
LoggingIntegration listens at event_level=ERROR (main.py/scheduler_main.py) —
a WARNING never reaches GlitchTip as an event regardless of exc_info, so a
future config-wiring mistake at these call sites needs ERROR level to be
visible in monitoring.
house_imv_backfill.py: RealScraperConfig is imported lazily inside
_process_one_house (not at module level) to avoid a circular import —
app.services.scraper_adapters imports backfill_house_imv/
process_houses_imv_batch from this module at module level. Verified via
direct import in both orders plus a full `app.main` import.
Also fixes a stale docstring claiming process_houses_imv_batch is "not wired
into scheduler" — it is, via scrape_pipeline.py's run_avito_city_sweep.
Test updates: 2 pre-existing tests (test_backfill_wave2.py) mocked the legacy
IMVAddressNotFoundError/IMVEvaluation/IMVGeo classes, now updated to import
from scraper_kit to match the production exception identity. Added
config=/delay_provider= regression-guard asserts to the relevant estimator
and backfill tests, mirroring the existing #2306 cian_price_history pattern.
Legacy app/services/scrapers/{avito_imv,cian_valuation,yandex_valuation}.py
are untouched and still imported by cian_history_backfill.py's valuation
block (separately scoped, not touched here) — revert is a clean single-commit
revert, no schema/data migration involved.
