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.
Финальная часть эпика #1953: пользователь выбирает типовые дома
(тип × этажность × число секций) вместо авто max-FAR раскладки, формируя
building_program из Stage 3a.
Бэкенд:
- GET /api/v1/concepts/house-types — read-only каталог HOUSE_TYPES
(section_type, label_ru, footprint w×d + sqm, default_floors, housing_class)
как single source of truth; фронт ничего не хардкодит.
- Схема HouseTypeCatalog / HouseTypeCatalogItem в schemas/concept.py.
- Тесты эндпоинта: полнота каталога + совпадение ключей с available_section_types.
Кодген: api-types.ts перегенерён (dump OpenAPI → openapi-typescript →
project-local prettier 3.9.0); 2-й прогон без диффа.
Фронтенд:
- useHouseTypes() (TanStack useQuery, staleTime Infinity) в concept-api.ts;
building_program в ConceptInput, placed_count/requested_count в ConceptVariant.
- HouseProgramPicker: toggle «Авто (max-FAR)» (default, program omit → greedy)
vs «Выбрать дома» (список каталожных типов, count 1-50 / floors 1-40, дефолт
из каталога; габариты/этажность/класс как подсказка). Смонтирован в
Section7Concept и на странице /concept.
- Partial-fit заметка в ConceptVariantsResult: при placed<requested честное
«Разместилось N из M секций — участок вмещает меньше» (нейтрально, не ошибка).
Extend the concept generator so ConceptInput can carry an optional
building_program (list of typed houses from a catalog). When present,
placement lays out EXACTLY that program — for each item, place `count`
sections of the catalog footprint at the item's floors — instead of the
greedy max-FAR coverage-cap sweep. When absent, the existing greedy
behavior is unchanged (byte-for-byte backward-compatible).
- catalog.py: hardcoded HOUSE_TYPES (panel_econom, monolith_comfort,
tower_business, lowrise_comfort, townhouse) — sane-default catalog,
promote to DB later; get_house_type / available_section_types lookups.
- schema: additive BuildingProgramItem {section_type, floors, count} and
ConceptInput.building_program (default None -> greedy). ConceptVariant
gains optional placed_count / requested_count (partial-fit signal).
- placement: shared _Placer (collision/STRtree/setback machine extracted
from greedy sweep, reused — no duplication); place_program +
place_program_variant; branch in place_all_strategies on
building_program. Mixed-floor TEAP via exact per-floor-group aggregation
(GFA = sum(area_i * floors_i), no rounding drift).
- partial fit: when the parcel can't fit all sections, place as many as
fit and report placed_count < requested_count (no hard-422); zero-fit
still raises ParcelGeometryError (-> 422).
- API: validate program section_type keys against the catalog (unknown ->
422) before placement.
- tests: catalog integrity, greedy backward-compat, exact 2-item program +
TEAP reflection, over-packed partial placement, API program path.
- regenerate frontend api-types.ts (OpenAPI codegen gate stays green).
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).
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.
#1954 — площадь «—»: COALESCE(land_record_area, specified_area, declared_area)
в EGRN-блоке analyze (land_record_area NULL у 12809/42233 участков, но
specified_area заполнена). area_m2 для 66:41:0205010:287 теперь 106378 (был NULL).
#1954 — «Обновлено» сломано: cost_registration_date — мёртвая колонка (0/42233);
репойнт на updated_at (42233/42233 заполнено). Ключ ответа last_egrn_update_date
не меняется (additive value fix).
#1958 — confidence-фактор «Прогноз спрос/предложение» дублировался ×4
(по фактору на горизонт). Сворачиваем в один weakest-link'ом (MIN ранга
по горизонтам) в _component_confidences до confidence-движка (#990).
#1957 — ЗОУИТ backend:
- _get_cad_zouit_overlaps: DISTINCT ON (reg_numb_border) — дедуп дубль-строк
(одна физ. зона 2× с разным category_name). group_key cad_zouit→protected.
- _get_zouit_overlaps (dump path): subcategory→RU-тип карта (26→СЗЗ и др.,
коды сверены кросс-джойном dump↔cad_zouit на проде); type_zone из карты,
reg из props.options.reg_numb_border. Раньше отдавал blank-строки.
- унификация group_key (protected/engineering/okn/natural/other) + top-level
reg_numb_border в обоих путях.
UP038-модернизация isinstance в report_assembler (pre-commit ruff 0.7.4).
Frontend note (#1957): nspd_zouit_overlaps теперь всегда group_key из набора
{protected,engineering,okn,natural,other} — сырой 'cad_zouit' больше не отдаётся;
оба пути несут type_zone + reg_numb_border.
Tests: +4 _component_confidences collapse, +6 ЗОУИТ (subcategory map, dump
typing, DISTINCT ON), schema-test обновлён на protected. 451 passed targeted.
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
Extract compute_freshness(db) from the /admin/scrape/freshness handler (endpoint unchanged) + daily beat task scrape_freshness_check that alerts via sentry_sdk.capture_message when a source is stale/failed (error on critical-failed, else warning). Registered in celery include + beat (09:00 MSK). Refs #73
New price tier objective_geo_radius: ST_DWithin median of Objective new-build prices (objective_lots ⋈ complexes) within 3km of parcel centroid, between quarter-MV and district_reference. Closes the name-match gap (5 of 9 EKB districts had no Objective name-match). data/sql/168 functional GIST index (prod EXPLAIN 114ms→28ms). Degenerate-centroid guard + honest RU price_source captions. Deep-review ✅.
Refs #1881
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>
Финмодель брала фиксированное окно продаж 30 мес независимо от рынка
(schedule_is_default всегда true). Теперь окно считается из ЛОКАЛЬНОГО темпа
поглощения, который уже вычисляется в том же /analyze, но финмодель его
игнорировала.
Корректность абсорбции (ключевое): velocity.monthly_velocity_sqm — это СУММА
поглощения ВСЕГО конкурентного набора в радиусе (м²/мес), НЕ темп одного
проекта. Поэтому per-project absorption = monthly_velocity / max(n_with_sales,1)
(темп одного типичного локального продавца) — иначе модель считала бы, что новый
проект забирает весь рыночный темп (дико оптимистично). Поле
project_absorption_sqm_per_month добавлено в VelocityResult (objective-путь);
rosreestr-fallback и вырожденные пути → None (поквартальный count без
по-проектной декомпозиции не может задавать график).
financial.py: окно = clamp(ceil(residential/velocity), MIN=6, MAX=120) при
конечной velocity>0; иначе дефолт 30. Эскроу-инвариант сохранён:
sales_end=max(sales_start+base, constr_end). Инвариант Σ cashflow == net_profit
держится (перенос выручки во времени не меняет сумму). schedule_is_default
флипается в false когда график рыночный; новое поле sales_duration_months
(реализованное окно) для UI/PDF.
Wiring: parcels.py → synthesize_parcel_financial(velocity_sqm_per_month) →
compute_financial(market_velocity_sqm_per_month). Generative §1c путь пока
передаёт None (out of scope, follow-up).
Тесты: +13 (None→дефолт+инвариант; рыночная velocity; клампы MIN/MAX; эскроу;
non-finite→fallback; rosreestr→None; инвариант по размерам окна; регресс PR-3 —
ровно одна смена знака на коротком окне). Полный бэкенд: 3414 passed, 0 failed.
ruff+mypy(strict financial.py) чисто. api-types перегенерены.
Code-review: 2× approve, 0 majors (adversarial correctness-lens подтвердил
семантику абсорбции, инвариант, не-proxy IRR, клампы, rosreestr-None).
Refs #1881
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
financial_estimate (эпик #1881) фаерит только при разрезолвленном НСПД-регламенте
(max_far), а он резолвится ЛЕНИВО при анализе участка → zone_regulation_cache всего
33 зоны → у большинства участков financial_estimate=None («—» в кокпите). Backfill
проактивно кэширует ВСЕ террзоны ЕКБ (~100-120) → ЛЮБОй участок в известной зоне
сразу получает регламент и финмодель.
- backfill_ekb_zone_regulations (zone_regulation.py): WFS-перечисление террзон ЕКБ
(features_in_bbox 'territorial_zone') → dedup по urban_index (предпочёт фичу с
геометрией) → representative_point (внутри полигона, не centroid) → zone_regulation_at
→ upsert. ИДЕМПОТЕНТНО (cached skip перед fetch), per-zone try/except (один сбой не
рушит batch), rate_delay вежливость к геопорталу, limit для частичного прогона.
- Celery task backfill_zone_regulations + регистрация в celery_app include +
admin POST /api/v1/admin/scrape/zone-regulations/backfill (паттерн objective sync-our).
- Ленивый refresh_zone_regulations / get_or_fetch / upsert НЕ тронуты (additive путь).
- +9 тестов (dedup, idempotency cached-skip, per-zone error isolation, centroid-inside,
limit). mypy/ruff clean.
Прод-прогон backfill — отдельный шаг после deploy (как Objective sync), не на deploy.
Code-review поймал незарегистрированный task (был бы NotRegistered) — исправлено.
Refs #1881
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
- admin_scrape.py /failures limit: ge=0 → ge=1 (returning 0 rows is nonsensical for a list endpoint)
- orchestrator.py: check result.finish_reason after ok=True; 'length'/'content_filter' and any
other non-stop reason triggers deterministic fallback with reason=finish_reason:<value>
(LLMResult docstring mandated this but no consumer enforced it)
(:bind || ' months')::interval is a psycopg v3 SyntaxError — the driver
sees '::' immediately after the bind placeholder token and chokes.
Replace all 6 occurrences (admin_leads.py + analytics_queries.py) with
make_interval(months => :bind) which is unambiguous to the parser and
semantically identical.
Both metrics were querying prinzip_deals without any date filter,
returning all-time figures while the surrounding stats (leads_window,
converted_window, conv_pct_window) were scoped to the last N months.
Now both subqueries restrict to deals linked to leads in window_leads
(via deal_id IN (...)), making all «за период» figures consistent.
