Offer-страница PDF-отчёта считала выкупную цену как медиана-10% (плоский
хайркат), игнорируя estimate.expected_sold_price_rub — ту же реальную
цифру по ДКП Росреестра, которую cover-страница уже показывает как
«Ожидаемая цена продажи». Из-за этого страницы 1 и 4 одного отчёта могли
показывать разные цифры (расхождение 10%+ на реальных данных). Теперь
offer использует expected_sold_price_rub с fallback на старую эвристику
для старых оценок без sold-данных.
Заодно: актуализированы захардкоженные допущения о расходах при
самопродаже (риэлтор 2-5%, аренда 84-135к/3мес, юр.сопровождение
15-50к, реклама 6-45к, дисконт запрос-сделка 10-18% для ЕКБ 2026) по
данным Циан/УПН/Домклик; и собственная визуальная система вместо копии
референса конкурента (Брусника) — палитра сконвертирована точной
OKLab->sRGB матрицей из живых OKLCH-токенов веб-продукта (trade-in.css),
типографика DejaVu Serif/Sans/Mono (гарантированно установлены в образе,
чинит попутно silent font fallback на Helvetica/Arial, которых там нет).
- listings.phones: миграция 166 обнуляет данные; cian.py + scraper-kit
serp.py (golden-parity зеркало) перестают читать offer.get("phones") на
входе — write-path выключен у источника, колонка/поле в модели остаются.
Мёртвая запись "phones" в LISTING_FIELD_PRIORITY убрана.
- trade_in_estimates.client_name/client_phone: миграция 167 дропает колонки;
синхронно убраны из TradeInEstimateInput, обоих INSERT в estimator.py
(основной путь + _empty_estimate), frontend TradeInEstimateInput и
CRM-блока EstimateForm (поля "Имя клиента"/"Телефон").
- sentry_scrub.py и management_companies.phones не тронуты — вне scope.
/me теперь отдаёт display_name/org/email (kopylov -> "Копылов", остальные None).
TopNav использует их вместо фабрикации username-as-name; org/email фолбэк
остаётся прежним для юзеров без известного профиля.
Fixed ANCHOR_TIMEOUT_SEC=240 guillotined every cian anchor when running via
USE_PROXY_POOL_BROWSER=true: each SERP fetch goes through camoufox with relaunch
on proxy swap (13-45s/page), and an anchor = 4 room-buckets x pages_per_anchor
SERP fetches + detail_top_n details + houses-enrich >> 240s. save_listings never
ran, lots_fetched=0, and after 3 consecutive skips the run was mark_banned.
Introduces _cian_anchor_timeout_s() mirroring the avito/yandex/domclick scaling
pattern: max(ANCHOR_TIMEOUT_SEC, buckets*pages*(delay+per_serp) + details*per_detail
+ houses_budget). Defaults -> 1580s worst-case watchdog (hang guard, not expected
duration). Applied to both the scraper-kit copy (strangler target) and the active
app.services.scrape_pipeline copy that run 581 actually hit.
estimate_dedup_analogs_enabled: False → True. Бэктест #1966 OFF vs ON
accuracy-идентичен (MAPE 13.89%, coverage 83.33%, bias −3.83%, median
width/cv без изменений) — включение меняет только user-visible n_analogs:
перестаёт быть раздутым кросс-постингом одного физлота на avito+cian+domklik
×3. Откат — ENV ESTIMATE_DEDUP_ANALOGS_ENABLED=false.
Тесты разведены default vs explicit (не ослаблены):
- test_estimator_dedup_cross_source_2087: добавлен test_dedup_default_is_on
(без monkeypatch — дедуп активен по умолчанию); test_dedup_flag_off_is_noop
оставляет ЯВНЫЙ OFF-override.
- test_backtest_regression_gate: пиним флаг OFF — гейт это байт-идентичный
replay frozen OFF-capture (recorded call-sequence фикстуры без дедупа); с
ON _dedup_cross_source триммит listings до quarter_indexes_lookup и
control-flow расходится с записью.
- test_estimator_n_analogs_priced (autouse) + test_radius_path_n_analogs_unchanged:
пиним OFF — инвариант «n_analogs = число priced-аналогов»/radius-passthrough
ортогонален дедупу, а синтетические аналоги делят адрес/этаж/площадь и
схлопнулись бы как кросс-посты.
Refs #2087, #2173
Блок «ОЖИДАЕМАЯ ЦЕНА СДЕЛКИ» (expected_sold, «с учётом торга») молча гас в «—» у
части оценок с полноценным headline (прод: high-confidence, 17 аналогов, цена
есть — expected_sold NULL). Причина: `_get_asking_sold_ratio` gracefully ловит
ЛЮБУЮ ошибку БД → (None, None), но запись в `_asking_sold_ratio_cache` шла
БЕЗУСЛОВНО (после try/except) → один транзиентный сбой (poisoned tx от
вышестоящего graceful-except, коннект-хиккап) отравлял кэш бакета `(None, None)`
на весь TTL (300с) и гасил expected_sold для ВСЕХ оценок этого rooms-бакета на
воркере до истечения TTL.
Фикс: ранний `return None, None` из except БЕЗ записи в кэш → следующая оценка
ретраит. Кэшируем только успешный lookup (ratio может быть None, если строки
реально нет — стабильный факт БД, безопасно кэшировать).
Прод-диагностика (30 дней, 304 оценки): 39 пустых expected_sold, из них 37 —
легитимно n_analogs=0 (нет аналогов), а 2 — этот баг (headline есть, ratio-кэш
отравлён). Таблица asking_to_sold_ratios полна по всем бакетам + global fallback
0.843 → при исправном lookup ratio всегда резолвится.
Юнит-тесты: транзиентная ошибка → None БЕЗ кэша; error→retry не залипает;
успех кэшируется.
Один физический лот кросс-постится на avito+cian+domklik (разные source и
source_id) → existing radius-дедуп по (source, source_id) его НЕ ловит →
n_analogs И source_counts раздуты кросс-постами (аудит #2087: лот
80м²/265000₽/м² = N1+Домклик+Циан ×3; «14 аналогов» → ~6-7 уникальных).
_dedup_cross_source схлопывает дубли по физическому ключу (building_cadastral
| нормализованный address + floor + area-bucket round(m²) + price-bucket
round(₽/100k)) ДО подсчёта n_analogs/median/cv, оставляя свежайшего (scraped_at)
представителя. За флагом estimate_dedup_analogs_enabled (default OFF =
байт-идентично; регресс-гейт зелёный).
Бэктест #1966 (400 ДКП, full spine, OFF vs ON, тот же сэмпл): MAPE 13.89%→13.89%,
coverage 83.33%→83.33%, bias −3.83%→−3.83%, median width 0.743→0.743, median cv
0.0988→0.0988, avg n_analogs 27.64→27.57 (дедуп отработал 107× на 335 оценках).
Кросс-посты имеют identical price → нулевой вклад в дисперсию → cv/коридор НЕ
сужаются: это фикс ЧЕСТНОСТИ СЧЁТА (n_analogs не раздут, source_counts по
физлотам), accuracy-нейтральный, а НЕ рычаг cv-сужения (рычаг cv→коридор —
estimate_sb_clip_after_weight, уже default ON). Default OFF — narrowing не
продемонстрирован; флаг готов к canary/монкипатч-бэктесту.
Refs #2087
Оценщик клиента жаловался на «большой интервал между рекомендованной ценой
и оценкой». Разбор: бейдж «−23% к рынку» (web HeroSummary + PDF, формула
round((1−ratio)×100)) систематически завышал скидку.
Root cause: сохранённый asking_to_sold_ratio — это СЫРОЙ per-rooms/tier дисконт
из ratio_resolver, но фактический expected_sold сдвинут относительно median×ratio
последующими корректировками: hedonic year+area (#2002, factor ∈ [0.75, 1.30], ON
by default), le_asking-clamp и corridor-clamp. Пример с прода (451de30b): median
7.75M × raw 0.771 = 5.97M, hedonic ×1.226 → expected_sold 7.32M — но stored ratio
остался 0.771, тогда как фактическое expected_sold/median = 0.945. Бейдж показывал
«−23%» вместо честных «−5%».
Fix: после финализации expected_sold пересчитываем сохранённый asking_to_sold_ratio
как реальное expected_sold_price/median_price (честный дескриптор). Сам expected_sold
(выкуп) НЕ трогаем — hedonic-uplift остаётся прибит к sale-модели, buyout не падает
до наивного median×raw. Порог _RATIO_DESCRIPTOR_EPS=1e-4 отсекает шум округления:
без сдвига (hedonic OFF, нет клампа) табличный ratio сохраняется байт-в-байт →
регрессия на не-зажатых оценках отсутствует.
Стор asking_to_sold_ratio — чисто ДЕСКРИПТОР (web/PDF/history badge), НЕ калибровочный
вход: калибровочный ratio живёт в таблице asking_to_sold_ratios (refresh-task, читает
resolver) — не тронута. Backtest #1966 скорит expected_sold_per_m2 (не stored ratio) —
не затронут (expected_sold без изменений).
Tests: 3 новых в test_estimator_price_spine.py (инвариант при hedonic-uplift +
corridor-clamp; byte-identical регрессия без сдвига); поправлен
test_global_fallback_basis_carried_through (hedonic OFF для сырого ratio).
Full suite: 2749 passed (кроме pre-existing test_search_cache_hit).
Refs #2141
