deep-review #1964: v_objective_lots_latest has NO premise/district filter inside,
so a consumer's outer WHERE cannot push below DISTINCT ON → the view materializes
the WHOLE table (Parallel Seq Scan + external Sort 1.76M rows, ~55MB spill) on
every query. For REQUEST-PATH consumers inside analyze_parcel this is a ~19x latency
regression vs the pre-#1964 raw-table plan.
DISPROVEN remedy (NOT applied): a full index on the physflat-key does NOT help —
DISTINCT ON selects ol.* (51 cols, width≈945) so index-only-unique is impossible;
the planner ignores the index (seq-scan+sort still cheaper) and even forced it is
~3.9 s. A 142MB index for zero request-path benefit + slower bulk-INSERT during
objective-scrape is wrong. Honors original #1964 decision "no new index".
Prod EXPLAIN (Академический / 3km radius, 2026-06-28):
consumer via view inline (this commit)
concepts median 5854 ms 1640 ms (bitmap district + sort)
parcels district 5854 ms 1640 ms
parcels geo-median 6443 ms 122 ms (NestedLoop geo->complex bitmap)
parcels obj_pricing 5721 ms 441 ms (project bitmap per nearby ЖК)
FIX: keep v_objective_lots_latest ONLY for batch/background/cached consumers
(supply_layers L1, competitors._SOLD_COUNT_SQL, special_indices [/forecast bg task
30-180s], admin, landing). Revert the 4 request-path consumers inside analyze_parcel
to inline DISTINCT ON (physflat-key, latest snapshot) with the filter pushed INTO the
CTE so the district/spatial/project index applies:
- concepts._OBJECTIVE_MEDIAN_SQL
- parcels.py district price block
- parcels.py geo-radius median (complex_id-scoped)
- parcels.py obj_pricing CTE (project_name-scoped; aggregates over deduped set)
Migration 175 header CORRECTED: accurately states the partial mig-173 index does NOT
serve the view (qual can't push below DISTINCT ON), the full index is disproven/not
added, and which consumers use the view vs inline. No DDL change (still view-only).
Tests: +guards (concepts/obj_pricing dedup inline, not view; obj_pricing physflat
DISTINCT ON; perf-pushdown scope preserved). 965 passed.
Code-review follow-up: /recompute hardcoded price_source="objective_district_median"
for any body-supplied market_price_per_sqm, mislabeling the honesty-flag once
Stage 2b forwards a price whose genuine source differs (objective_geo_radius /
district_reference / class_norm from financial_estimate).
- schemas/concept.py: add optional price_source: str | None to MassingProgram.
- api/v1/concepts.py: on FAST path use payload.price_source if provided, else the
default label (now a module-level constant _DEFAULT_PRERESOLVED_SOURCE). DB-fallback
and class-norm paths keep their own resolved source unchanged.
- tests: assert body-provided price_source echoes through to financial.price_source
(not overwritten), and the default label applies when the front omits it.
Stage 2a of epic #1953: backend service + endpoint for live economic recompute
driven by the interactive 3D massing (Stage 2b debounced sliders).
- teap.py: add pure synthesize_teap_from_program(total_footprint_sqm, floors,
site_area_sqm, housing_class, sections) — builds a TEAP from the SCALAR
aggregate footprint × floors, mirroring synthesize_teap_from_buildability and
reusing the same shared norm constants (_OFFICE_SHARE_OF_GFA / _EFFICIENCY_BY_CLASS
/ _AVG_APARTMENT_SQM / _PARKING_PER_APARTMENT) — single source of truth.
- schemas/concept.py: add MassingProgram (program contract, optional pre-resolved
market_price_per_sqm + parcel_centroid_wkt) and MassingRecomputeOutput (teap + financial).
- api/v1/concepts.py: add POST /api/v1/concepts/recompute — synthesize TEAP → run
the existing pure compute_financial. FAST path uses body market_price_per_sqm
(no DB); else _lookup_market_price by centroid via run_in_threadpool; else class norm.
- tests: synthesize_teap_from_program (gfa math, parity with compute_teap, class
efficiency, sections no-op) + endpoint (200, coherent output, price passthrough
skips DB, DB fallback, class-norm default, floors validation).
_SUPPLY_BATCH_SQL джойнил domrf_kn_flats по ОДНОЙ глобальной дате
(f.snapshot_date = MAX(snapshot_date) по всей таблице). Но domrf_kn_flats —
ПО-ОБЪЕКТНЫЙ time-series: каждый ЖК скрейпится в свой день. На единственной
глобал-max дате присутствует обычно 1 объект → у остальных 0 квартир →
supply_units_in_radius=0 для всех строк 4.2 Планировки → frontend показывал
«Срок продажи 0 мес» и «% продано —». Регрессия от #1944 (objects-first
дедуп snapshot'ов объектов, который сам по себе корректен).
Фикс: flats_latest CTE (DISTINCT ON (obj_id) ... ORDER BY obj_id,
snapshot_date DESC, id DESC) берёт для КАЖДОГО obj_id его собственный
последний снимок и джойнится к nearby. objects-first MATERIALIZED дедуп
(#1944) сохранён → fan-out по снимкам не возвращается. Глобальный
db.scalar(MAX(snapshot_date)) + :latest_snap bind удалены.
Прод (66:41:0205010:287, r=1км, 9 объектов): supply 0 (global-max) → 2675
(per-object, 4 объекта имеют flats на разных датах 2026-05-17/05-05; ни один
не на глобал-max 2026-06-22). Данные flats частично сломаны (#1945, отдельно),
но фикс корректно двигает supply с 0 к реальным per-object числам.
Тесты: новый guard test_supply_joins_flats_per_object_latest_snapshot;
обновлены mock-фабрики (db.scalar больше не вызывается).
Миграция 172 убрала english 'Comfort' из v_bucket_success_score (NULL-class
→ 'не указан'), но _bucket_success_ranking в analytics_queries.py матчил
COALESCE(:cls, 'Comfort') — после 172 ни одна строка не равна 'Comfort' →
recommend_mix success-boost (#25, /analytics/recommend квартирография) тихо
возвращал [] (silent degradation). LIVE на проде с момента ручного применения
172 (graceful empty, без краша).
Fix:
- call site (recommend_mix): передаём target_class_db (уже переведённый через
_class_to_db_vocab english→русский), а не сырой english target_class.
Чинит и латентный pre-existing баг: Business/Elite никогда не матчили
русский источник.
- SQL default 'Comfort' → 'Комфорт' (массовый класс ЕКБ, 723 объекта).
NULL-class ('не указан') в default-путь намеренно не попадают
(документировано в docstring).
Prod-verified: OLD 'Comfort' default → 0 строк; NEW 'Комфорт' default → 5.
Tests:
- _bucket_success_ranking: реальный запрос (не замокан) с русским default —
SQL содержит 'Комфорт', не 'Comfort'; ranking непустой.
- recommend_mix: english 'Business' переводится в 'Бизнес' перед ranking
(раньше тест патчил _bucket_success_ranking→[] и баг не ловил;
helper теперь умеет patch_success_ranking=False).
- #1960: позитивный тест выбора quarter_rosreestr basis (deals≥5, все
higher fallback'и None) → median_price_basis='quarter_rosreestr'.
FIX A (#1955) «Что хорошо продаётся»: убран фантомный класс 'Comfort'.
- Миграция 172: v_bucket_success_score COALESCE(obj_class,'Comfort')
→ COALESCE(obj_class,'не указан'). Английский литерал заполнял 397 NULL
и сливался отдельным классом от русского 'Комфорт' → визуальные дубли
бакетов в UI. Источник уже канонически-русский (проверено на проде),
synonym-mapping не нужен.
- parcels.py: obj_class протаскивается в success-ranking query + dict.
- TS SuccessRankingBucket.obj_class добавлен.
FIX B (#1960) «Медиана рынка» = 64k (квартальная росреестровская n=1 ДКП):
- district.median_price_per_m2 больше не COALESCE(median_12m, ekb_ref) в SQL.
Basis-приоритет (newbuild-first): Objective по имени района →
geo_radius (Objective в 3км) → ekb_districts reference →
квартальная росреестровская медиана ТОЛЬКО при deals_count≥5.
Для 66:41:0205010:287: 64k → 132690 (geo_radius, newbuild-consistent).
- median_price_basis добавлен в payload + TS type (nullable median).
- Frontend null-guards для нового nullable median.
Tests: +4 (geo_radius basis, objective-приоритет, deals-guard, obj_class
passthrough); обновлены district-моки в 9 analyze-тестах под новую
SQL-сигнатуру.
The data-freshness monitor classified by run RECENCY only, so the domrf_kn
FLATS loader running status=done but extracting 0 flats for ~5 weeks went
undetected — and the kn source watched objects_count (healthy ~1548), not
flats_count (the broken =0 metric).
Add an opt-in zero-output check: an otherwise-fresh run-ledger source (recent
success, would-be fresh by age) that produced 0 work-rows in the 7d window is
downgraded to status="failed" (so scrape_freshness_check alerts), with an
additive "reason". Guards: alert_on_zero_output flag, run-ledger only
(timestamp_col is None), status=="ok" (age-stale/failed already covered), and
upd_7d==0 (SUM of the source's own work_col over done-runs).
Registry: new kn_flats source (kn_scrape_runs, work_col=flats_count, critical,
flag on) — watches the column that was broken; existing kn (objects_count)
unchanged. Flag also enabled on objective (rows_lots, critical). nspd/nspd_geo/
cadastre left unflagged (legitimate-0 / data-table).
JSON additive only (new nullable "reason" key; endpoint is dict[str,Any], no
frontend consumer / no codegen needed). 4 new tests (downgrade, no-false-
positive, age-precedence, registry). code-reviewer APPROVE.
Would have caught #1945 within ~8-14d instead of 5 weeks.
Walk-relevant POIs (school/shop/park/kindergarten/pharmacy/stops) now route
via a FOOT OSRM graph (osrm-walk service), car-relevant POIs (mall/hospital +
unknown) keep the DRIVING graph. Validation showed driving overstated
pedestrian-proximity distance — median 1.6-2.9x straight-line (#39).
- config: osrm_walk_local_url + osrm_walk_categories (frozenset, 9 walk cats)
- osrm_client_local: base_url override on get_road_distances_m (default unchanged)
- _apply_osrm_road_distances: split POIs by category, per-group OSRM call with
independent graceful fallback (one server down -> its group keeps straight-line),
in-place write-back by original index; never raises; flag-OFF byte-identical
- docker-compose: osrm-walk service (foot graph, internal, mem_limit 1.5g)
- build_osrm.sh: CAR=0 gate for foot-only refresh (doesn't touch live car graph)
- tests: per-category split, per-group fallback, asymmetric intra-group write-back
Still flag-gated (use_osrm_distances OFF) — enabling is a product decision.
Refs #39
kn (DOM.РФ ЖК) runs weekly (Mon cron) but thresholds were 2/5 → false "stale" every Wed-Sun. Recalibrate to 8/14 (weekly, mirrors objective) + regression test. Surfaced by the freshness monitor's first prod run. Refs #73
PR-A сделал get_or_fetch_zone_regulation БЕЗУСЛОВНЫМ в analyze. Analyze-тесты с
позиционным DB-моком (_make_db_for_analyze + call_idx/responses[]) не мокали
резолвер → новый безусловный вызов делает db.execute (get_cached) и сдвигает
последовательность ответов мока → parcel_meta получает чужой ответ = None.
Локально проходило (geoportal недоступен с dev-машины → резолвер возвращал None,
без db-вызова), в CI падало (раннер на проде ДОСТАЁТ geoportal → зона резолвится →
get_cached → desync): FAILED test_parcel_meta_found_in_cad_parcels.
Fix: autouse-фикстура в tests/api/v1/conftest.py глушит резолвер в no-op (return
None) для всех v1-тестов — блок 9e-bis ничего не синтезирует и не трогает БД
(идентично до-PR-A). test_analyze_zoning_regulation.py переопределяет резолвер
per-test (patch поверх autouse), поэтому его проверки сохранены.
Verify: затронутые analyze-файлы + zoning-файл = 72 passed, 0 failed. ruff чисто.
Refs #1891
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
PR-A синтезировал zone_code = geoportal-индекс ("Ж-2") → gate.is_residential_zone
матчил ^Ж и считал ЛЮБУЮ Ж-* зону жилой-МКД. Но по zone_regulation_cache.main_vri
(authoritative ВРИ): Ж-1/Ж-2 = только ИЖС (нет кодов МКД) → ^Ж давал FALSE POSITIVE
("можно МКД" на ИЖС-участке — реальный дефект для девелопера); Ц-2 = разрешает МКД
(коды 2.5/2.6) но без Ж-префикса → FALSE NEGATIVE.
Фикс: is_residential_zone получил приоритет-0 — при наличии main_vri решает по нему
авторитетно (mkd_permitted_from_vri: коды 2.1.1/2.5/2.6 = МКД, точное совпадение
токена, "2.50"/"2.59"/"12.0" не матчат), переопределяя ^Ж/subcategory/keyword.
Эвристики остаются ТОЛЬКО как fallback при main_vri=None (dump-путь без geoportal).
parcels.py прокидывает _regulation.main_vri в nspd_zoning на ОБОИХ путях (synth +
dump-augment) → dump-зоны (Ц-2 и пр.) тоже апгрейдятся на main_vri-детекцию.
Унифицирует PR-A+PR-B. Обратная совместимость: main_vri default None.
Проверено по зонам: Ж-3/4/5 permit_mkd=True, Ж-1/2=False(ИЖС), Ц-2=True,
Ц-1/3/4+ЦС-*=False.
Тесты: +22 (mkd_permitted_from_vri true/false/none + no-false-prefix; override
suppress ИЖС / enable Ц-2 / overrides subcategory; fallback при None unchanged;
synth ИЖС-кейс не даёт residential). Полный бэкенд локально: 3442 passed, 0 failed,
coverage 70.3% (gate 65%). ruff чисто. Схема не менялась. Code-review 2×approve 0 major.
Refs #1881#1891
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
financial_estimate фаерил ~0% в проде (0/542 анализов, 90д): резолв ПЗЗ-зоны на
участок проваливался на 94%. Причина — в analyze ДВА резолвера зоны:
(1) get_quarter_dump_data/_get_zoning (nspd_quarter_dumps, точный ST_Intersects) —
терзоны НЕ замощают квартал плотно, центроид участка падает в 45-86м ЗАЗОР между
валидными зонами → nspd_zoning=None у 512/542; (2) get_or_fetch_zone_regulation →
EKBGeoportalClient.zone_index_at (живой геопортал, cache-first) — РАБОТАЕТ, резолвит
gap-участки. Но (2), дающий max_far, был ЗАГЕЙЧЕН за `_nspd_zoning is not None`, т.е.
зазор дампа глушил рабочий резолвер. Плюс: dump кладёт кадастровый рег-номер
("66:41-7.14") в zone_code, а gate.is_residential_zone матчит ^Ж → не срабатывал.
Фикс (PR-A): убран `_nspd_zoning is not None` из условия — резолвер геопортала
работает при наличии centroid (region-guard: только КН 66:41, геопортал ЕКБ-only).
Когда dump зону не дал — синтезируем минимальный nspd_zoning из geoportal:
zone_code = индекс зоны ("Ж-2") → is_residential_zone ^Ж срабатывает → can_build_mkd
резолвится для Ж-* зон. Запись обратно в nspd_dump_data["nspd_zoning"] доходит до
gate / финмоста / ответа (читают по ключу). Когда dump зону ДАЛ — zone_code не
перетираем (raw_props.subcategory детектит жильё), только добавляем regulation-поля.
Геопортал — authoritative источник (point-in-zone по ПОЛНОМУ слою ПЗЗ); «зазор»
только в нашем кэше-дампе, не в реальности. Хот-path-safe (try/except, timeout 3с,
cache-first). Расширение dump-резидентности на Ц-*/ЦС-* → PR-B.
Тесты: +7 (синтез при dump=None+geoportal; нет синтеза при обоих None; dump zone_code
не перетёрт; геопортал падает→деградация; is_residential_zone Ж-2=True, ПК-1/ЦС-3=False).
Кейс синтеза ассертит РЕАЛЬНЫЙ gate can_build_mkd=True. 47 passed (вкл. pre-existing
zoning+gate), ruff+mypy чисто. Схема не менялась (api-types regen не нужен).
Прод-замер: 66:41:0303006:930 (Ж-5 gap) сейчас zone_code/max_far/financial=None,
can_build=False → после деплоя ожидаем Ж-5/max_far=4/can_build=True/financial=PRESENT.
Refs #1881
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
Resolve numeric ПЗЗ limits (max_far/КСИТ, max_height_m, max_floors,
max_building_pct, min_parcel_area_m2) by parcel centroid via the coordinate
resolver get_or_fetch_zone_regulation (cache-first; bounded 3s live geoportal)
and merge into the /analyze nspd_zoning object. Powers the ПТИЦА cockpit's
real КСИТ/height/density (was placeholder). Flag-gated
(enable_zoning_regulation_in_analyze, default on) and hot-path-safe: any
exception/timeout → null fields, analyze never 500s or slow-fails (3s cap).
Additive — existing nspd_zoning keys untouched. 198 tests pass.
Note: zone_index_at is a live WFS call per analyze even on warm cache
(~0.3-0.5s healthy / 3s cap degraded) — optimization tracked as follow-up.
Optional query param exclude_dev (CSV, case-insensitive) drops competitor
rows by dev_name from the «Конкуренты» block of the parcel snapshot PDF.
Client case: generate a report without a specific developer's offer.
Without the param behavior is unchanged (zero behavior change).
- #1736 MiniMap: проброс useConnectionPoints → точки подключения на карте analyze (были только в /legacy)
- #1737 confidence: пронесено имя сервиса → RU-ярлык (Рынок/Будущее предложение/…) вместо «Компонент вкладывающий сервис»
- #1738 pipeline: self-exclusion субъекта (ST_DWithin 80м) — проект не считает сам себя будущим конкурентом
- #1739 PDF: snapshot_pdf обёрнут в try/except+logger.exception (причина 500 видна) + format=pdf в forecast export + font_url fallback
- #1740 gate↔recommendation: при can_build_mkd=False — gate_caveat на обоих рекомендаторах (противоречие явное, не молчит)
Verify: py_compile 5/5, tsc 0, ruff clean, pytest confidence/forecast 95 passed.
Closes#1736Closes#1737Closes#1738Closes#1739Closes#1740
#1244 (security): внешние/скрейпинг-строки (comm_name из DOM.РФ, headline/usp_text)
с ведущим = + - @ \t \r писались как есть → openpyxl сохранял как формулы
(data_type='f'), исполнялись при открытии в Excel/LibreOffice. _sanitize_formula
префиксует такие строки апострофом (OWASP CSV-injection escape); числа/даты/bool
не трогаются. _write_kv labels тоже санитизируются. Подтверждено на openpyxl 3.1.5.
#1245 (concurrency): async ask() вызывал sync get_report_for_chat() (sync SQLAlchemy
тянет крупный JSONB §22-отчёт) напрямую — блокировал event loop, в отличие от
LLM-ветки (run_in_threadpool). Обёрнуто в run_in_threadpool.
Closes#1244Closes#1245
API отвергал ?horizon=24 (422), хотя ТЗ §12.1 называет 6/12/18/24, а движок
УЖЕ считает 24 на каждом ране: _DEFAULT_HORIZONS=(6,12,18,24) во всех 6 точках
стека (orchestrator/forecast-task/demand_supply_forecast/scenarios/
special_indices/report_assembler), PIPELINE_HORIZON_MONTHS=24.
_hidden_release_fraction клампит h/18→1.0 на 24 (без переполнения),
future_supply._horizon_weight расширяет окно чисто — скрытых ≤18 потолков нет.
Чистое расширение валидатора-enum, не новая математика.
Backend: _ALLOWED_FORECAST_HORIZONS → {6,12,18,24}, Query/docstring/error-msg.
Frontend: HorizonSelector HORIZONS=[6,12,18,24] (тип horizon=number, union не нужен;
прочие потребители data-driven через meta.horizons/forecasts_by_horizon).
Тесты: API принимает 24/отвергает 30; движок-тесты доказывают h=24 осмыслен
(поля посчитаны, demand(24)>demand(18), hidden созрел, индексы в диапазонах).
Closes#944 (Q1 горизонт 24)
UPDATE без проверки rowcount затрагивал 0 строк для несуществующего
job_type; get_one возвращал hardcoded _fallback. PUT отвечал 200,
админ считал настройку сохранённой — но она терялась (новый job_type
до seed-миграции, опечатка в path).
Patch: update() проверяет result.rowcount: при 0 делает INSERT с
переданными колонками (непереданные → дефолты таблицы из м.81).
INSERT использует ON CONFLICT (job_type) DO NOTHING + повторный
UPDATE как защита от гонки. Поведение для существующих строк не
изменилось. 8 новых тестов (6 service + 2 API).
Closes#1223
_ACTIVE_STATUSES = frozenset({"sales", "construction"}) — английский словарь
никогда не совпадал с domrf_kn_objects.site_status, который scraper берёт
СЫРЫМ из siteStatus дом.рф (domrf_kn.py:316). Реальные prod-значения
русские: «Строящиеся»/«Сданные».
Прод-аудит:
- data/sql/105_add_sales_started_flag.sql фильтрует по 'Строящиеся' (~1322 строки).
- partial index 66_indexes_recommend.sql использует те же.
- analytics_queries.py, MarketTab.tsx, CompetitorTable.tsx — все на русских.
Эффект: у ВСЕХ Competitor в POST /parcels/{cad}/competitors is_active=False
и CompetitorsSummary.active_count=0 при любых данных — типизированный
контракт систематически врал.
Patch: _ACTIVE_STATUSES = frozenset({"Строящиеся"}). Заодно обновил два
unit-теста которые кодировали баг (использовали "sales"/"construction"
в моках, тестировали логику против сломанного словаря). Теперь моки
матчат реальную prod-форму.
51/51 competitors-тестов зелёные. ruff clean.
Closes#1213
Phase B продолжает hot-path latency cut'ы analyze_parcel поверх Phase A (PR #1194):
1. get_air_quality_cached в weather_cache (третий TTL-слот рядом с forecast/climate):
- hit-TTL 1h (hourly bucket Open-Meteo), negative-TTL 5min.
- timeout 5s → 2s.
- single-flight под per-cache threading.Lock.
- Снимает 0.26с на cache-hit и до 5с при DNS-fail (тот же антипаттерн,
что был у forecast/climate до Phase A).
2. _neighbors_summary: 2 SQL → 1 statement.
- WITH neighbors AS (... LIMIT 30), overlaps AS (... LIMIT 5)
- + COALESCE(json_agg(row_to_json(...)), '[]'::json) в основном SELECT.
- Один round-trip вместо двух (~-47 ms на каждый analyze).
- Семантика идентична: те же ST_DWithin(geom, point, 100m) для neighbors,
ST_Intersects + ST_Area для overlaps. Anti-fakes guards (_COST_PER_M2_MIN/MAX,
float() try/except, >50 m² overlap) сохранены.
Формат возвращаемых dict не меняется (frontend контракт). 5 новых юнит-тестов в
test_weather_cache.py (TestAirQualityCache: hot-hit, negative, empty-hourly,
separate-from-weather, ttl-expires). 7 файлов API-тестов обновили patch-цель
_fetch_air_quality_sync → get_air_quality_cached.
Refs #1130
Два внешних HTTP-вызова в analyze (_fetch_weather_sync + _fetch_seasonal_weather_sync)
сидели без кэша. На проде в private network с restricted egress DNS до *.open-meteo.com
фейлит и каждый replay висит полный timeout (5s + 15s = до 20с лишних на analyze).
Профиль cProfile одного replay: 2.38с в httpx + 1.73с в SSL recv.
Вынес логику в app/services/weather_cache.py:
- TTL hit: forecast 6h, climate normals 7d. Negative-cache: 5min (DNS-fail не повторяет
timeout на каждый analyze, восстановление подхватывается через ~5 минут).
- Ключ — округлённые до 0.01° (~1 км) координаты.
- Single-flight: per-cache threading.Lock + check-then-fetch-then-store.
- Тайм-ауты сокращены: forecast 5s→2s, climate 15s→3s.
Контракт для caller'а не изменился: None по-прежнему допустим (env_ok-флаг в
_build_environmental_score). 7 файлов API-тестов обновили patch-цели на новые имена
get_weather_cached / get_seasonal_weather_cached. 11 новых юнит-тестов в
tests/services/test_weather_cache.py (single-flight через threading.Barrier(16), TTL
expire через monkeypatch _now, изоляция forecast vs climate).
Refs #1130
Add the LLM prose-composition path for the parcel-forecast chat, layered
over the deterministic Step-1 fallback which stays the safety net.
- chat/tools.py: 5 read-only section tools (exec_summary, product_recommendation,
forecast, risks, scenarios) — pure slices of the loaded report dict, no DB/
recompute, graceful on missing sections. market_now (raw analyze blob) and meta
are deliberately NOT exposed -> highest-PII data cannot reach the LLM.
- chat/safe_payload.py: the §19 gate — single place that builds the outbound
SafePayload from a section-aggregate allowlist; honors is_confidential hard-block.
- chat/orchestrator.py: manual tool-call loop with call-cap/termination, real
grounded_in provenance; any LLMResult.ok=False (disabled/timeout/rate_limited/
redaction_refused/call_cap/provider_error/empty) degrades to the deterministic answer.
- llm/prompts.py: versioned chat_system@v1 — answer only from sections, never
fabricate numbers, advisory tone, decline out-of-scope.
- api/v1/chat.py: branch on settings.llm_enabled; sync complete bridged via
run_in_threadpool. Default-off -> deterministic path, no provider built.
- Tests: fake provider only (no network), planted-secret redaction-boundary +
per-reason fallback + call-cap + numbers-from-report coverage.
Refs #957
Step 1 of #957. Answers parcel questions by reading the already-persisted
§22 SiteFinderReport (latest_run_for, schema "1.0", read-only) and returning
templated RU answers with engine numbers verbatim (§16, never fabricated).
Intent routing (explicit or RU keyword match) -> per-section renderers;
graceful on partial/missing sections and pending (no run / DB error) without
500s. Works with llm_enabled=False (llm_used always False); LLM composition
is Step 2. Mounted off /api/v1/chat so rbac_guard auto-requires an authed
known user.
Refs #957
Foundation PR: unified "our projects" source the §25.3 overlap engine (PR2)
will consume. Two origins normalized to OwnProject (class/timing/price/unit-mix):
- current <- domrf_kn_objects filtered by settings.own_developer_ids (numeric
prefix of composite dev_id; empty -> [] graceful, no DB hit, no hardcoded id)
- future <- new manual-entry own_planned_project entity (migration 148)
Adds OWN_DEVELOPER_IDS config (comma-sep -> list[int], default []),
own_planned_project table (range/unit_mix CHECKs via IMMUTABLE helper, generated
geom), /api/v1/own-projects CRUD (created_by from X-Authenticated-User), and
get_own_portfolio(db). Per-source graceful degradation; psycopg-v3 CAST clean.
Does not touch special_indices.py or parcels.py (out of scope).
Refs #1169
Promote district to a first-class `location` entity (ТЗ §8.2), ADDITIVE — no
district->FK refactor. New `location` table keyed by district_name (joinable by
string), carrying 4 normalized [0,1] indices (NULL when no data, never 0):
- infra: _district_poi_score / _city_avg_poi_score (per-district POI aggregate)
- competition: market_metrics.overstock_index (available/stuck competing supply
— orthogonal to demand; NOT sell-through, which is market-heat correlated w/ demand)
- demand: market_metrics.unit_velocity (saturating /50)
- future_supply: future_supply_pressure.index (passthrough, already 0..1)
- data/sql/146_location.sql: idempotent table + UNIQUE(district_name) + range
CHECK + centroid GIST
- services/site_finder/locations.py: compute_location_indices (reuses forecast
per-district fns) + refresh_locations (SAVEPOINT per-row, CAST, ON CONFLICT)
- workers/tasks/location_refresh.py + beat (Mon 07:00 MSK, after supply-layers)
- api/v1/locations.py: read-only GET list + GET by name (analyst+admin via rbac,
frontend pilot-gated)
- tests: 34 (normalization 0..1/null, competition⊥demand orthogonality, idempotent
upsert, read API list/by-name/404)
Part of #948 (Part A insight shipped #1164).
Insight = аналитик пишет free-form intel про локацию/участок с пометкой
«непублично» (is_confidential, §7.13/§8.9). CRUD под /api/v1/insights;
created_by из X-Authenticated-User (не из тела — спуфинг автора невозможен).
Зеркало custom_pois: raw-SQL service + Pydantic v2 schemas, sync def handlers
(threadpool, off event loop).
- data/sql/145_insight.sql: table insight (idempotent, geom GENERATED из lon/lat,
индексы district/cad_num/is_confidential/created_by/GIST); аддитивно расширяет
CHECK audit_log.action += insight_write (тот же constraint ck_audit_log_action,
to_regclass-guarded, superset — не ломает #962-аудит; НЕ правит applied 144).
- audit_middleware.classify_path: method-aware insight_write для POST/PUT/DELETE
/api/v1/insights (GET-чтения не аудируются); обратно совместимо с parcels.
- ACL: backend rbac_guard hard-блокирует только /api/v1/admin/*; pilot отсекается
frontend RouteGuard + Caddy (как parcels/custom_pois). is_confidential — стораемая
пометка без per-record backend-гейта (analyst видит, per #962-политике).
- tests: 28 insight (CRUD+filters+required+#261 commit) + 5 audit. 86 зелёных, ruff.
Part B (Location first-class, §8.2) — отдельный follow-up.
Refs #948.
