`risks.geology_risk_label` назывался геологическим риском, а вычислялся так:
high — если подтопление
medium — если шум ≥ 65 дБ
low — иначе
Геологии в нём не было ни одного бита. При этом `cad_risk_zones` пуста
(0 строк, писателя нет — #2934 п.6), поэтому подтопление приходило только
из OSM-прокси «река ближе 200 м». На тихом участке без реки поле ВСЕГДА
говорило «low» — зелёный вердикт, ни разу не подкреплённый проверкой
геологии.
Поле убрано, а не переименовано: соседний блок `geology` честно отдаёт
`data_available: false`, когда данных нет. Замена не нужна.
Удаление поля из публичного ответа обосновано замером, а не словом:
потребителей нет ни в backend, ни во фронте, ни в §19-allowlist чата, ни
в экспортёрах; в схеме `risks: dict[str, Any]`, поэтому OpenAPI не
меняется. На это поставлен отдельный тест, который перечитывает дерево
исходников — иначе обоснование держалось бы на моём слове.
Двусторонне: против origin/main три теста красные («метка всё ещё
выдаётся», «шум по-прежнему участвует в риск-блоке», «поле где-то ещё
читается»). Контроли зелёные с обеих сторон: измеренный `noise_score`
остаётся на месте, `flood_zone` тоже (его судьба — отдельный пункт
задачи).
Контроль подмены отдельно: тест запрещает словесные градации риска в
блоке, иначе «починка» переименованием оставила бы тот же обман.
Проверка потребителей отличает комментарий от использования — иначе она
краснеет на собственном объяснении правки (на это я наступал трижды за
сутки, см. соседние PR).
pytest backend/tests/api/ — 377 passed, 1 skipped.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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>
