Backend (cadastre_fetch.py):
1. (race condition) Advisory lock `pg_try_advisory_xact_lock(hashtext(cad_num))`
обёрнут вокруг шагов "check active job → enqueue" в find_or_enqueue_fetch.
Lock transaction-scoped, released at COMMIT. Параллельные запросы на тот
же cad: первый получает lock и enqueue; второй lock=false → re-check
active job (уже виден после первого COMMIT) → возвращает тот же job_id.
Docstring обновлён, упоминание SELECT FOR UPDATE удалено.
Backend (parcels.py):
3. (threadpool exhaustion) _INLINE_FETCH_WAIT_S снижен 25 → 15s с подробным
комментарием: tradeoff про default Starlette anyio threadpool (40 slots)
и concurrent burst saturation. 15s баланс: НСПД avg 5-15s для quarter,
~70% fast path; остальные 30% получают 202 + polling без блока.
Data (87_on_demand_indexes.sql):
2. (missing index) New migration:
- `nspd_geo_targets_cad_num_idx ON nspd_geo_targets(cad_num)` — для
find_active/recent_completed_job (existing UNIQUE composite не покрывает
WHERE cad_num=:c).
- `nspd_geo_jobs_source_status_idx ON nspd_geo_jobs(source_kind, status)`
composite для filter auto_on_demand + queued/running.
Idempotent (CREATE INDEX IF NOT EXISTS), не блокер при текущем размере,
критично при росте on-demand traffic.
Frontend (useSiteAnalysis.ts):
4. (UI flicker) setFetchingState(null) перемещён ПОСЛЕ `await second
apiFetch`. Иначе между clear и resolve есть момент когда mutation
isPending=true + fetchingState=null → пустой экран ~1 RTT.
NOT addressed (rebuttal):
5. (Tailwind convention) — проверил: в проекте нет ни globals.css, ни
@tailwind directives. ВСЕ существующие site-finder components используют
inline styles (ConfidenceBadge, GeotechRiskBlock, ScoreBreakdownPanel etc).
Tailwind в deps но не wired up. Keep inline styles для consistency.
6. (animate-spin) — требует Tailwind globals (см. #5). `<style jsx>`
keyframes — built-in Next.js, работает.
Per auto-review on 2252236.
Когда пользователь вводит cad-номер которого нет в БД (cad_quarters_geom /
cad_buildings / cad_parcels_geom), вместо 404 «Загрузи через NSPD geo» (dead-
end для non-admin) — теперь backend автоматически инициирует NSPD fetch,
frontend показывает loading state с polling /fetch-status каждые 2с.
Backend:
- Новый модуль app/services/site_finder/cadastre_fetch.py с helpers:
find_or_enqueue_fetch (atomic check + enqueue с дедупликацией по cad),
fetch_status (smart polling endpoint — отличает not_in_nspd от failed),
detect_thematic_id (3-сегм quarter / 4-сегм parcel / 5-сегм building),
validate_cad_format.
- Reuse: enqueue_geo_job + process_nspd_geo_job (workers/tasks/nspd_geo).
source_kind='auto_on_demand' отличает от bulk; rate_ms=200, priority=9.
- POST /parcels/{cad}/analyze graceful fallback: inline await до 25s
(fast path), затем 202 + job_id + eta_seconds для polling, либо
400/404/503 в зависимости от статуса (с Retry-After 60s на 503).
- GET /parcels/{cad}/fetch-status новый endpoint для polling.
Frontend:
- useSiteAnalysis расширен: fetchingState + cancel(). POST analyze + при 202
polling каждые 2с (max 60 итераций = 2 мин cap). status=ready → re-trigger
analyze; not_in_nspd/failed/invalid_format → typed errors.
- apiFetchWithStatus<T> + HTTPError в lib/api.ts — status-aware variant
для 200 vs 202.
- FetchingState.tsx: animated spinner, progress bar (linear до etaSeconds,
asymptote после), elapsed counter, cancel button. Светло-голубая
scheme отличается от обычного pending skeleton.
- site-finder/page.tsx: FetchingState когда fetchingState активен; обычный
pending skeleton — только при первичном analyze без 202.
Edge cases (per #93 acceptance):
- cad валидный в НСПД, fetch <25s → inline 200 OK
- cad валидный, fetch >25s → 202 + frontend polls → ready → analyze
- cad валидный, не в НСПД → 404 с понятным сообщением + формат hint
- cad invalid format → 400 + формат hint
- NSPD rate-limited / failed → 503 + Retry-After 60s
- Параллельные запросы на тот же cad → один job, оба клиента poll'ят (дедуп
через find_active_on_demand_job).
Closes#93.
* feat(site-finder): D4 pipeline 24mo — future competition (#36)
Backend (parcels.py):
- Запрос к domrf_kn_objects в радиусе 5км с ready_dt BETWEEN NOW() AND NOW()+24mo.
- _aggregate_pipeline() — сводка: objects_count, flats_total, by_class (эконом/
комфорт/бизнес/...), by_quarter (хронологически, для UI bar), severity
(low <500 / medium <3000 / high) per spec, top_objects (десятка по flat_count desc).
- Поле analyze.pipeline_24mo. Backward-compat — optional.
Frontend:
- Pipeline24moBlock.tsx — severity badge + 3 summary numbers (объектов, квартир,
горизонт/радиус), by-class chips, гистограмма bar по кварталам сдачи
(нормирована на max), разворачиваемый top-N список с классом + датой сдачи.
- Добавлен в MarketTab выше "Market trend".
- TS типы: Pipeline24mo, PipelineObject, PipelineQuarterSlot.
Closes#36. Relates to #19 (Конкурентный 360 — закрыт ранее в #36 scope).
* fix(site-finder): address PR #90 auto-review feedback
Must-fix (3):
1. distance_m falsy guard: `if obj.get("distance_m") is not None` вместо
`if obj.get("distance_m")` — centroid-on-building даёт 0.0 (falsy float),
raw Decimal иначе упал бы в JSON serialization.
2. SQL plan note добавлен про seq scan ~3000 строк OK; при росте — нужен
GIST/index на (latitude, longitude) — отдельный issue для database-expert
(будет создан separately).
3. obj_class NULL bug помечен в docstring _aggregate_pipeline с reference на
fixes/Bug_Kn_API_Obj_Class_Always_Null_OPEN. D6/#38 — fix плановый.
Cleanup (3 из 5):
4. CLASS_LABEL.null dead key убран — JSON null приходит as absent key, не
"null" string.
6. Magic numbers вынесены: PIPELINE_RADIUS_M=5000, PIPELINE_HORIZON_MONTHS=24,
PIPELINE_SEVERITY_MEDIUM_THRESHOLD=500, PIPELINE_SEVERITY_HIGH_THRESHOLD=3000,
PIPELINE_TOP_OBJECTS_LIMIT=10. SQL query теперь через f-string подставляет
их (защищённое от injection — это int литералы).
8. obj.ready_dt formatting через fmtMonth() с new Date + toLocaleDateString —
robust к datetime suffix vs date-only, fallback к substring(0,7) при NaN.
Не сделано (defer):
5. Async 3 HTTP calls (pre-existing pattern, нужен ThreadPoolExecutor refactor
отдельным PR — затрагивает weather/air_quality fetch architecture).
7. ST_GeomFromText дважды — CSE справляется на этом масштабе.
Per auto-review on ade511b.
* fix(site-finder): address PR #90 auto-review minor feedback
1. TS PipelineObject.distance_m — `number | null` для отражения defensive
Python guard (`if obj.get("distance_m") is not None`). Comment объясняет
почему.
2. Pipeline SQL: `text(f"...")` → `text("...")` + parameters. radius_m и
horizon_months через `:param` placeholders + `cast(:horizon_months || ' months'
AS interval)`. Consistency с остальными SQL в файле, plus защита от
accidental injection при будущих изменениях.
3. top_objects: explicit field selection вместо `dict(r) for r in rows`.
Раньше leak'ило все колонки из CTE `SELECT *` (latitude/longitude/
snapshot_date/region_cd/dev_id) в API response. Теперь только nominated
fields: obj_id, comm_name, dev_name, obj_class, flat_count, ready_dt,
distance_m. Schema clean.
Per auto-review on 4e431bf.
---------
Co-authored-by: lekss361 <claudestars@proton.me>
Backend (parcels.py):
- POI scoring loop teper строит score_breakdown_detailed: per-factor list с
verbal explain (через _verbal_for_poi helper) и группировкой
(_POI_GROUP: Социалка / Торговля / Парки / Транспорт / Шум/трамвай / Локация).
- center_bonus добавлен как synthetic factor группы "Локация" с weight=1.0
(decay не применяется — bonus IS the value).
- factor key включает enumerate idx — prevents React key collision когда
два POI одной категории совпадают по округлённому расстоянию.
- Skip факторов с |contribution| < 0.01 (POI > 1км) — UI шуму не нужен.
- abs_total fallback на 1.0 — защита от division-by-zero для empty factors.
- Top-3 positives/negatives: explicit ascending sort для негативов
("most-negative first" очевидно из кода).
- score_by_group: stacked-bar данные с count + contribution_pct.
- group_totals type: dict[str, dict[str, float | int]] (count это int).
Frontend:
- Новый ScoreBreakdownPanel.tsx: stacked-bar по группам с tooltip + legend,
топ-3 плюса (▲ зелёный) / топ-3 минуса (▼ красный) с verbal, отдельная
строка "Снижают балл — Шум/трамвай: ..." для negative groups, разворачиваемая
таблица всех факторов (sticky thead, scrollable).
- Интегрирован в OverviewTab под секцией "Балл".
- TS типы: FactorContribution, ScoreGroupTotal.
Closes#47.
NB: branch создан заново из-за rebase mess (см. PR #87 comments). Логически
эквивалентно но history clean.
Co-authored-by: lekss361 <claudestars@proton.me>
* feat(site-finder): P1 geometry suitability score (#45)
Backend (parcels.py):
- _polygon_suitability() — Shapely metrics on parcel WGS84 polygon:
area_ha/m2 (projected via cos(lat) к UTM-like meters), perimeter_m,
aspect_ratio (long/short side of MABR), convex_hull_ratio (area / hull area),
min_inscribed_rect_dim_m.
- Composite suitability score 0..1:
base = area_subscore (0 при <0.2 ha, linear → 1 при ≥0.5 ha)
−0.3 если aspect_ratio > 5 (вытянутый)
−0.3 если convex_hull_ratio < 0.65 (изрезанный)
−0.5 если min_inscribed_rect_dim_m < 30 (узкий)
- Label: микро / подходящий / сложная форма / слабо подходит
- Recommendation: "для МКД 16+ нужно >0.3 ha + минимум 40м"
- В analyze response → geometry_suitability.
Frontend:
- Новый GeometrySuitabilityBlock.tsx с color-coded badge + метрики grid +
penalties + recommendation
- Добавлен в LandTab (выше "Зонирование (ПЗЗ)")
- TS типы расширены: GeometrySuitability
Closes#45.
* fix(site-finder): address PR #89 auto-review minor feedback
Backend (parcels.py):
1. Фактическая ошибка фикс: recommendation теперь различает "строительный
минимум 30м" (physical penalty trigger) и "комфорт МКД 12-16эт 40м"
(recommendation level). Пользователю чётко видны 2 порога.
2. Lazy imports → module-level: `from shapely import wkt as _shp_wkt`,
`from shapely.geometry import Polygon`.
3. MABR inner exception теперь логирует: `logger.debug("MABR computation
failed, falling back to sqrt(area): %s", mabr_err)`.
4. Magic numbers вынесены в константы: _GEOM_MIN_AREA_HA, _GEOM_AREA_SCORE_FULL_HA,
_GEOM_ASPECT_PENALTY_THRESHOLD, _GEOM_CONVEX_PENALTY_THRESHOLD,
_GEOM_MIN_WIDTH_PHYSICAL_M, _GEOM_MIN_WIDTH_COMFORT_M, _GEOM_LABEL_MICRO_HA,
_GEOM_LABEL_GOOD, _GEOM_LABEL_MEDIUM, плюс penalty константы.
5. Label "микро" теперь комбинируется с penalties: "микро, узкий" — UI видит
обе проблемы. Pure "микро" остаётся когда нет penalty.
Frontend (GeometrySuitabilityBlock.tsx + types):
6. Заменил emoji ⚠ (U+26A0) на текстовый <strong>"Проблемы формы:"</strong> —
стабильнее в WeasyPrint PDF-экспорте и cross-platform.
- TS типы: GeometrySuitabilityBaseLabel экспортирован, label расширен до
`string` для допуска combo-labels; helper colorForLabel() парсит base часть.
Per auto-review on f4e7491.
* fix(site-finder): P1 #45 — extract 0.3 ha to _GEOM_AREA_COMFORT_HA
Auto-review нашёл: recommendation упоминала "от 0.3 га" но в constants block
не было 0.3 — magic literal в строке. Тот же класс проблемы что 30/40м inconsistency
из прошлого review, только в другом поле.
Fix: новая константа `_GEOM_AREA_COMFORT_HA = 0.3` с комментарием
"рекомендуемая комфортная площадь МКД (recommendation)". Размещена между
_GEOM_MIN_AREA_HA (физический минимум) и _GEOM_AREA_SCORE_FULL_HA (premium) —
третий semantic threshold. Recommendation теперь f-string использует константу.
Per auto-review on ae5e8de.
---------
Co-authored-by: lekss361 <claudestars@proton.me>
* feat(site-finder): P2 cad_buildings соседи + overlap check (#46)
Backend (parcels.py):
- _parse_floors() helper для TEXT column (cad_buildings.floors хранится как
строка, могут быть диапазоны "5-7"). Возвращает верхнюю границу.
- _neighbors_summary(db, geom_wkt, our_cad) — query соседей в 100м (GIST):
cad_num, building_name, floors, year_built, cost_value, area, address, distance.
Aggregate: avg_floors_100m, max_floors_100m, median_cost_per_m2_100m,
count_buildings_100m. Outliers cost/m² фильтруются (1k < x < 500k).
- Overlap check: ST_Intersects + ST_Area(ST_Intersection) > 50 m² (transformed
to UTM 32641 для метров). Если есть → has_existing_buildings: true +
overlap_buildings list.
- В response → neighbors_summary.
Frontend:
- Новый NeighborsBlock.tsx: hard red warn block для overlap (с building names +
overlap_m2 + "Инвестиции невозможны без сноса"); summary metrics (avg/max
floors, median price); toggle "Показать N ближайших" → таблица.
- Border меняется на красный при has_existing_buildings — visual cue.
- Добавлен в LandTab выше "Зонирование (ПЗЗ)".
- TS типы: NeighborBuilding, OverlapBuilding, NeighborsSummary.
Closes#46. Closes#21 (cad_buildings в Site Finder фильтрах).
* fix(site-finder): address PR #91 auto-review minor feedback
Backend (parcels.py):
1. (medium) Aggregation loop _neighbors_summary теперь обёрнут в try/except
(ValueError, TypeError) с fallback к data_available:False + log warning.
Защищает от non-numeric cost_value/area придёт в строке (e.g. "N/A") —
ранее весь endpoint падал 500.
2. Magic numbers вынесены: _COST_PER_M2_MIN=1000, _COST_PER_M2_MAX=500_000.
3. _parse_floors docstring + inline note про malformed parts ("5а-7" filter,
multi-range "1-2-3" max acceptable degradation).
Frontend (NeighborsBlock.tsx):
5. Русский plural fix: pluralBuildings(n) helper — 1 здание, 2-4 здания,
5+/11-14 зданий. Раньше "3 зданий" — теперь "3 здания".
Не сделано (defer):
4. ST_Area для overlap query — практически 0-5 buildings в ЕКБ, GIST scan OK.
6. Discriminated union для NeighborsSummary — refactor а не bug.
7. Vault entry для P2 — добавится batch'ем после merge всех текущих PR.
Per auto-review on 60d53bb.
---------
Co-authored-by: lekss361 <claudestars@proton.me>
Backend (parcels.py):
- _compute_confidence() composite score 0..1 from 7 subscores: poi_freshness,
geom_source (parcel vs quarter), district, market_trend (rosreestr_deals depth),
competitors, environment (noise/air/weather availability), zoning (placeholder
до G1).
- confidence_label: high (>0.75) / medium (0.4-0.75) / low (<0.4)
- confidence_caveats: list of конкретных проблем для UI
- confidence_breakdown: per-subscore 0..1 для прозрачности
Это stub-версия (полная — после G1/G2/D1/D2). Использует только текущие сигналы.
Frontend:
- Новый ConfidenceBadge.tsx — color-coded (green/yellow/red) badge с %
- Caveats для low — показываются сразу; для medium/high — под toggle
- Toggle "Подробнее" → breakdown per-subscore + полный список caveats
- Размещён в начале OverviewTab (выше "Район")
- TS типы расширены: confidence, confidence_label, confidence_breakdown, confidence_caveats
Closes#48.
Co-authored-by: lekss361 <claudestars@proton.me>
- nspd_geo: add _save_parcel() for thematic_id=1 → cad_parcels_geom (UPSERT,
ST_Transform from Web Mercator); _persist_target now handles 1/2/5
- parcels.py: analyze endpoint geom lookup extended with cad_parcels_geom as
3rd fallback source (after cad_quarters_geom, cad_buildings); both SELECT
and WKT subqueries updated
- parcels.py: POI score_breakdown items now include lat/lon for map markers
- poi_loader: OSM_CATEGORIES expanded — college+university→school,
hypermarket→shop_supermarket; coverage +3 tag pairs
- POST /api/v1/admin/scrape/geo/bulk — splits pending Sverdlovsk cad-nums
into N chunks (parallelism 1..10, default 5), creates N jobs and enqueues
each in queue=geo. source_kind='rosreestr_pending_chunk' for tracking.
- analytics_queries.complex_buildings(db, obj_id) — returns list of buildings
from cad_buildings (cad_num, floors, area, purpose, name, address, geom).
- object_detail: LEFT JOIN v_complex_buildings, adds buildings_count.
- top_developers: adds complexes_count via correlated subquery.
- GET /api/v1/analytics/object/{obj_id}/buildings → list[ComplexBuilding].
- JobSetting ORM model (JSONB extra_config) + Pydantic schemas
- GET/PUT /api/v1/admin/jobs/settings + /{job_type} (X-Admin-Token auth)
- celery_app.py builds beat_schedule from job_settings DB (env fallback
retained for safety on first deploy / DB unreachable)
- nspd_geo task reads rate_ms from job_settings when per-job row has
no override
- enqueue/resume geo jobs route to queue_name from job_settings
- Worker container: --queues=celery,scrape_kn,geo (one container,
three named queues — kn sweep no longer blocks nspd_geo)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Объединяю несколько связанных изменений вокруг NSPD geo bulk-fetcher:
Adapt to rosreestr2coord v5 API:
- nspd_lite.fetch_via_rosreestr2coord: drop `delay` kwarg from Area()
(removed upstream in v5); keep it in our function signature for
backward-compat, comment why.
- nspd_geo worker: add explicit time.sleep(rate_ms/1000) after lib-branch
fetch — in v4 the library throttled internally via delay, in v5
rate limiting is the caller's job. Без этого получали Area.__init__()
unexpected kwarg `delay` на каждом target.
Drop use_rosreestr2coord switch:
- Removed urllib-vs-lib choice everywhere. We always use community
rosreestr2coord library — авторы регулярно обновляют WAF-tricks,
наш urllib-fetcher (fetch_geoportal) уже неактуален.
- admin_scrape.py: Pydantic schema, INSERT, SELECT, API response
cleaned of `use_rosreestr2coord`.
- nspd_geo.enqueue_geo_job: param dropped, INSERT shrunk.
- worker process loop: dropped `if use_lib:` branch + import of
fetch_geoportal.
- frontend/geo/page.tsx: removed checkbox + GeoJob.use_rosreestr2coord
field + POST body field.
DB column drop:
- data/sql/78_drop_use_rosreestr2coord.sql (NEW):
DROP COLUMN nspd_geo_jobs.use_rosreestr2coord + CREATE OR REPLACE
VIEW v_scrape_runs_unified (которая depended on the column).
- data/sql/77_nspd_geo_jobs.sql: cleaned historical DDL for fresh setups.
- Migration applied to prod (in-conversation via postgres MCP).
Frontend polish:
- Thematic ID changed from free-form number input to labeled select
(1=parcel / 2=quarter / 4=admin / 5=building / 7=zone / 15=complex).
- Auto-sync thematic_id from Job kind on change (override possible).
- ScrapeLogsPanel: extended union type with "nspd_geo" + fixed
/admin/scrape/geo to pass scraperType="nspd_geo" (was "nspd",
filtering empty legacy nspd_scrape_log table; real logs live in
nspd_geo_log via v_scrape_log_unified).
Verified: ruff ✓, tsc --noEmit ✓, migration ran (BEGIN..COMMIT clean).
Deploy order safe: prod column уже удалена → новый backend код, который
не INSERT'ит use_rosreestr2coord, совпадёт со схемой после deploy.
ОТКРЫТИЕ: stdlib urllib проходит WAF nspd.gov.ru (TLS-fingerprint stdlib
отличается от mainstream HTTP-clients). Это позволяет полностью убрать
Playwright + Chromium для NSPD-задач.
* nspd_lite.py: urllib + ssl._create_unverified_context(). 4 публичных
fetcher'а (geoportal/quarter/parcel/building) + fetch_via_rosreestr2coord
fallback на community-lib
* schema 77: nspd_geo_jobs (журнал) + nspd_geo_targets (cad-номера со
статусом pending/done/failed). Resume-state в БД.
* tasks/nspd_geo.py: Celery task process_nspd_geo_job(job_id). Heartbeat
каждые 5 items, WAF backoff 30s × 2^N (max 8 → paused). UPSERT в
cad_quarters_geom / cad_buildings → идемпотентно.
* worker_ready hook: stale jobs (>10min без heartbeat) автоматически
re-enqueue после redeploy. Никаких потерь прогресса.
* 4 admin endpoint + UI /admin/scrape/geo с формой запуска (manual_list /
rosreestr_pending для авто-наполнения из ДДУ-кварталов), progress-bars
и cancel/resume кнопками per job.
* settings: use_nspd_lite=True, nspd_lite_rate_ms=600.
* dep: rosreestr2coord>=4.0.0 (community lib для fallback).
TODO следующих шагов:
- smoke-test на проде через SSH (validation RU-IP не банит urllib)
- feature toggle USE_NSPD_LITE в scrape_nspd.py для переключения с старого
Playwright-пути
- docker lean image (-300 MB после убирания Chromium)
- расширение SCRAPE_NSPD_DEFAULT_REGIONS на 66,74,72,59 (Челябинск/Тюмень/Пермь)
Objective API (api.objctv.ru) интегрирован как новый source of truth для
per-flat данных по новостройкам УрФО. Заменяет промежуточный Anton-SQLite
(legacy bootstrap-ETL остался как fallback в свёрнутом блоке UI).
Schema (data/sql/68_v2 — applied на проде, 6 таблиц):
- objective_lots (UPSERT по lot_id; 303 677 rows)
- objective_corpus_room_month (long-формат месяц×корпус×room_bucket; 19 738 rows)
- objective_lots_history (append-only weekly snapshots для elasticity)
- objective_complex_mapping (Objective ComplexName ↔ domrf_kn_objects.obj_id)
- objective_raw_reports (jsonb страховка на смену схемы API)
- objective_scrape_runs (журнал прогонов)
+ data/sql/72_objective_sync_config (single-row динамический конфиг)
Backend:
- services/scrapers/objective.py: ObjectiveClient — Bearer-токен (Redis +
in-memory fallback), retry на 401/429/5xx, Retry-After header support
- services/objective_etl.py: ETL SQLite Антона → PG (legacy)
- services/objective_sync_config.py: read/update single-row config
- workers/tasks/scrape_objective.py:
* sync_objective_group: 2 рабочих отчёта (corp_sum, lots_pf), inline-парсинг
* sync_all_groups: wrapper, перебирает группы из БД-конфига с
inter-group паузой; PATCH-merge explicit args > DB config
- workers/tasks/objective_etl.py: Celery task для legacy bootstrap
- workers/celery_app.py: beat читает cron из БД при старте (fallback на env)
- api/v1/admin_scrape.py: 5 новых endpoints для /objective/*
Frontend (frontend/src/app/admin/scrape/objective/page.tsx):
- PRIMARY blue блок «🌐 Наш sync» с input для override групп
- Collapsible «⚙️ Настройки» с формой (cron + 8 параметров) → PUT в БД
- Coverage-панель с PG counts + строка про SQLite Антона как legacy
- Collapsible «🛠 Bootstrap ETL» — legacy-инструмент
Beat schedule: вторник 06:00 МСК, ~10-15 мин на 4 группы (Свердл.обл +
Челябинск + Тюмень + Пермь = ~700K квартир УрФО). Расписание и параметры
меняются через админку без редеплоя (cron требует restart beat).
Эмпирические находки об API (probe 2026-05-10):
- 13 из 21 проверенных group_name доступны на тарифе (включая «Свердловская
область», «Челябинск», «Тюмень», «Пермь», но НЕ «Свердловская обл» —
формат имени строгий)
- ComplexName требует БЕЗ префикса «ЖК» и БЕЗ кавычек
- Поле «Банк» для всех 303k = NULL (тариф не отдаёт), но «Тип обременения»
работает (36% строк = ипотека) → ipoteka_share возможен, банковская
атрибуция — нет
Docker:
- bind-mount /opt/gendesign/site-finder:/data/anton-sqlite:ro в worker
GitHub backlog: добавлены #22-25 (recommend_mix v3 — 4 сабтаска по
улучшению алгоритма на основе фидбэка про POI / границы районов /
конкурентов / окно данных / success-driven mix).
Knowledge graph (memory/memory-gendesign.jsonl): обновлены entities
Objective_Integration_May07_2026, Schema_Objective_v2_May07,
Objective_API_Findings_May07, Module_Objective_Client + новый
Session_End_May07_2026.
TODO для прода: прописать OBJECTIVE_API_KEY=<key> в backend/.env +
docker compose restart worker beat.
В nspd_kn.py:get_pending_cads и admin_scrape.py:nspd_coverage regex-фильтры
quarter_cad_number !~ '^00:00:' и !~ ':0000000$' падали с psycopg.errors.
DataError — двоеточие в text() трактуется как ':param'. Заменил на NOT LIKE
с bindparams (быстрее regex и без issue с парсингом).
Эффект на проде:
- /api/v1/admin/scrape/nspd/coverage возвращал 500 → теперь 200
- Кнопка «Запустить sweep» больше не дизейбленa (pending=964 теперь видно)
- Сам scraper тоже бы валился на этом же баге при beat-запуске
Симптом: POST /admin/scrape/kn возвращает task_id, но run_id не появляется
в kn_scrape_runs. Причина: зомби-worker оставил Redis-lock с TTL=2h, новые
задачи скипаются с reason='lock_held' молча.
Backend:
- _LOCK_TTL_SECONDS 7200 → 1800 (full sweep ~25-30 мин — потолок).
- force_release_lock() helper + новый POST /api/v1/admin/scrape/release-lock.
- TriggerKnRequest +force: bool — при true перед apply_async удалить lock.
- _log_task_received() / _log_task_skipped() — kn_scrape_log пишет «task
подхвачен/skip» с run_id=NULL до основного flow. Теперь UI показывает
whether worker реально получил задачу.
Frontend:
- Чекбокс ⚡ Force в форме запуска.
- Кнопка 🔓 Снять Redis-lock (отдельный endpoint).
- Уведомление о результате release.
Scraper resume:
- /admin/scrape/queue autoclean уменьшен с 60min started_at до 10min
COALESCE(heartbeat_at, started_at). Не режет валидные long sweeps.
- Phase A пишет heartbeat после каждого objStatus fetch (3min Phase A
больше не рискует быть отмеченной как zombie при новом 10min threshold).
Recommend (Уровень 1 калькулятор):
- POST /api/v1/analytics/recommend/mix с velocity baseline (sale_graph),
price elasticity (regr_slope/r2 на sale_graph, fallback -1.5),
inverse mode (target_months → required price_factor), liquidity score
24mo, headline.
- /analytics/recommend: RecommendVelocityPanel (price slider 0.85..1.15
+ 4 KPI Чек/Срок/Темп/Ликвидность + методология эластичности),
RecommendLiquidityChart (cumulative 0..36 mo с пунктиром на 24).
- BucketsTable: +колонки Темп и Срок, цены/выручка масштабируются по
priceFactor live.
- Все слайдеры и target_months считаются клиентски — никаких round-trip.
Fix: SQLAlchemy не парсит :cls::text — заменено на CAST(:cls AS TEXT).
3 pages (market, PRINZIP drilldown, developers leaderboard) on top of
existing v_developer_full_metrics + domrf_realization views. ECharts on
the frontend, FastAPI router /api/v1/analytics on the backend.
