- repair-note: reworded to signal heuristic adjustment (coverage ~2%, not data-derived)
- ratio_basis: set 'expected_over_median' when honest_ratio overwrites the raw per-rooms ratio (#2141 descriptor)
- _band_haircut: doc EKB-secondary calibration constants applied engine-wide (no behavior change)
- premium_buildings_curated: doc EKB-scope; oblast-elite still caught by _manual_review value thresholds
LOW audit R2 (#1-4). Regression gate byte-green.
#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.
- 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.
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
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).
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
Found by adversarial valuation audit (2 confirmed, bot-safe).
FIX A (#5): both radius comp queries (Tier H ~3990, Tier W ~4135) ended with
a bare ORDER BY relevance_score; on score ties Postgres returned rows in
undefined order, so the same /analyze could pick different comps across runs.
Append deterministic tiebreaker: relevance_score ASC, distance_m ASC,
scraped_at DESC NULLS LAST, id ASC (id = listings PK → total order). Added id
to each base CTE; outer projection unchanged (no leak downstream).
FIX B (#2): _filter_outliers keeps rows with price_per_m2 IS NULL, but the
median is built from prices_ppm2 (drops them) while n_analogs counted all of
listings_clean — overstating contributing comps ("Найдено N аналогов"
misleading; all-price-less -> median=0 but n_analogs>0). Count n_analogs from
prices_ppm2 in the radius path. #698 anchor overwrite + #691 zero-analog->low
guard unaffected; listings_clean itself not filtered.
Adds tests/test_estimator_n_analogs_priced.py (verified to fail on old code).
Audit also flagged velocity fan-out (false-positive: 0 duplicate domrf_obj_id
on prod) and >/>= disclosure tweaks (cosmetic) — deliberately not changed.
Refs #1871
