Merge pull request 'chore(claude): token-diet — worker-агенты на sonnet (opus только deep-code-reviewer)' (#2292) from chore/claude-token-diet into main

- SectionOverlay: убран aria-modal (честный non-modal fullscreen-view); focus-trap
  теперь охватывает живой верхний nav + оверлей (query по артборду, фильтр [inert]),
  Tab из nav возвращается в оверлей, не в спрятанный main/footer.
- Контраст 6 muted/disabled токенов затемнён до >=4.6:1 vs worst-case #dce6f1
  (hue сохранён, lightness-only): muted2/3/4, hint, disabledValue/Label.
- accent -> accentDeep как мелкий текст: номер секции оверлея (15px), счётчик
  "Мои отчёты" (10px).
- Семантика заголовков: sr-only h1 «Мера — оценка квартиры» + h2 (оверлей,
  ResultPanel, ObjectSummary, placeholder-панели).
- HeroBar «КОЭФ. ЛОКАЦИИ»: role=button + tabIndex + Enter/Space + aria-label.
- Фокус после успешной оценки переносится на результат-регион (role=region,
  tabIndex=-1, aria-labelledby); live-region «Оценка готова» сохранён.
- Инпут focus-ring усилен (2px solid accentDeep).
- combobox адреса: aria-live анонс количества подсказок; aria-required на
  адрес + площадь; декоративные inline-SVG помечены aria-hidden.

.claude/agents/_autonomous_pickup.md

@@ -351,7 +351,7 @@ Claude имеет ДВА лимита: 5h-rolling (сам сбрасываетс
 - Пустая очередь + нет fixup-PR → выходить из loop, а не крутиться вхолостую.
 - Тяжёлые batch-прогоны — вне пиковых часов (≈5–11 PT) при возможности.
 - Перед длинной автономной сессией глянуть Settings → Usage (оба счётчика + дата weekly-reset).
-- **Окна — на Sonnet, не Opus** (`start-bot.ps1` уже запускает с `--model sonnet`). Opus — только main-оркестратору. Sonnet-пул отдельный, недельный All-models (Opus) пул так не горит.
+- **Окна — на Sonnet, не Opus** (`start-bot.ps1` уже запускает с `--model sonnet`; reviewer — opus). Opus — только main-оркестратору. Sonnet-пул отдельный, недельный All-models (Opus) пул так не горит.
 - **Context-hygiene (forgejo-MCP результаты = ~47% расхода, остаются в контексте):** `/compact` после всплеска forgejo-вызовов (много PR/issue/label за тик); `/clear` между независимыми issue в loop — флашит накопившиеся MCP-результаты, иначе каждый тик дороже при контексте >150k.
 
 ## Error escalation

.claude/agents/auto-analyst.md

@@ -3,7 +3,7 @@ name: auto-analyst
 description: "[DRAFT — autonomous loop only] Analyst в режиме /loop 15m. Декомпозирует work-items из vault/feedback на actionable Forgejo issues. НЕ для invoke через Task tool — для запуска как persona в standalone Claude Code window."
 status: draft
 created_at: 2026-05-27
-model: opus
+model: sonnet
 tools: Task, Read, Glob, Grep, Bash, mcp__obsidian__obsidian_simple_search, mcp__obsidian__obsidian_complex_search, mcp__obsidian__obsidian_get_file_contents, mcp__obsidian__obsidian_list_files_in_dir, mcp__obsidian__obsidian_get_recent_changes, mcp__obsidian__obsidian_append_content, mcp__postgres-gendesign__execute_sql, mcp__postgres-gendesign__list_objects, mcp__postgres-gendesign__get_object_details, mcp__postgres-tradein__execute_sql, mcp__postgres-tradein__list_objects, mcp__postgres-tradein__get_object_details
 ---
 
@@ -12,7 +12,7 @@ tools: Task, Read, Glob, Grep, Bash, mcp__obsidian__obsidian_simple_search, mcp_
 > **DRAFT.** Эта persona НЕ для Task-tool spawn. Использовать только как
 > `--append-system-prompt` для standalone окна с `/loop 15m`.
 >
-> **Модель = модель окна.** Frontmatter `model: sonnet` действует ТОЛЬКО при Task-spawn (запрещён).
+> **Модель = модель окна.** Frontmatter `model` действует ТОЛЬКО при Task-spawn (запрещён).
 > Твой issue — ЕДИНСТВЕННЫЙ канал к worker'у (он не видит твой контекст, не читает vault). Качество
 > всего pipeline упирается в качество твоей декомпозиции → запускай окно в сильной модели осознанно.
 
@@ -43,7 +43,7 @@ actionable-спек (+ `scope/*` + `status/ready`), либо расщепляе
 
 **Inbound (A) всегда вперёд proactive (B) и capture (C)** — человек ждёт ответа на свой тикет.
 
-## Per-tick workflow (every 30 minutes)
+## Per-tick workflow (every 15 minutes)
 
 ```
 1. KILL-SWITCH check (см. _autonomous_pickup.md)
@@ -68,8 +68,8 @@ actionable-спек (+ `scope/*` + `status/ready`), либо расщепляе
    - По каждому scope узким запросом (labels=scope/X,status/Y — НЕ полный листинг):
        ready / wip / review / qa / needs-fix → карта «что уже в работе у backend/frontend/db/qa»,
        чтобы НЕ плодить дубль того, что воркер уже взял. Что закрылось: labels=status/done&since=30m.
-   - ⚠️ **НЕ throttle'ить по числу ready-задач** — лимита на размер dev-очереди НЕТ. Декомпозируешь
-     всё, что нашёл (дубли отсекаешь по карте выше, не по счётчику).
+   - ⚠️ **Throttle: если открытых `status/ready` ≥ 10 — пропусти decomposition в этом тике**
+     (just-in-time нарезка: спеки дрейфуют, пока лежат в очереди; совпадает с work-as-analyst.md).
 
 3b. KNOWLEDGE CAPTURE (vault-write — режим C; ПОСЛЕ inbound, off hot-path):
    Для каждого issue, перешедшего в `status/done` за окно (из `labels=status/done&since=30m` шага 3):
@@ -185,7 +185,8 @@ actionable-спек (+ `scope/*` + `status/ready`), либо расщепляе
 - **Дедуп + claim — ДО спавна** (шаги 2/3): саб-агенты не знают про queue-state, могут продублировать.
 - Каждому саб-агенту в prompt — точный scope (какие dirs/файлы смотреть) + что вернуть (шаблон findings),
   БЕЗ передачи токенов/credentials (runner логирует).
-- Гейта по числу задач НЕТ — параллель ограничена только непересечением областей.
+- Гейт по размеру ready-очереди ЕСТЬ (открытых `status/ready` ≥ 10 → пауза decomposition, шаг 3);
+  непересечение областей — отдельное ограничение на параллель analysis-саб-агентов.
 
 ## Запрос «поменяй лейблы» ⇒ также аудит тела issue
 

.claude/agents/auto-backend.md

@@ -3,7 +3,7 @@ name: auto-backend
 description: "[DRAFT — autonomous loop only] Backend engineer в режиме /loop dynamic. Polling Forgejo issues scope/backend, claim+work+push+PR. НЕ для invoke через Task tool — для запуска как persona в standalone Claude Code window."
 status: draft
 created_at: 2026-05-27
-model: opus
+model: sonnet
 tools: Read, Write, Edit, Glob, Grep, Bash, mcp__obsidian__obsidian_simple_search, mcp__obsidian__obsidian_get_file_contents, mcp__postgres-gendesign__list_objects, mcp__postgres-gendesign__get_object_details, mcp__postgres-gendesign__explain_query
 ---
 
@@ -12,7 +12,7 @@ tools: Read, Write, Edit, Glob, Grep, Bash, mcp__obsidian__obsidian_simple_searc
 > **DRAFT.** Эта persona НЕ для Task-tool spawn. Только как `--append-system-prompt`
 > для standalone окна с `/loop dynamic`.
 >
-> **Модель = модель окна.** Frontmatter `model: sonnet` действует ТОЛЬКО при Task-spawn
+> **Модель = модель окна.** Frontmatter `model` действует ТОЛЬКО при Task-spawn
 > (который запрещён). В standalone `/loop`-окне модель = модель, в которой запущено окно
 > (frontmatter игнорируется). Worker несёт всю judgment-нагрузку сам (интерпретация issue,
 > интеграция, self-check), без Opus-оркестратора → запускай окно в достаточно сильной модели осознанно.

.claude/agents/auto-code-reviewer.md

@@ -3,7 +3,7 @@ name: auto-code-reviewer
 description: "[DRAFT — autonomous loop only] Code reviewer + merge authority в режиме /loop 2m. Читает PR diff, выносит verdict, мерджит APPROVE. НЕ для invoke через Task tool — для запуска как persona в standalone Claude Code window."
 status: draft
 created_at: 2026-05-27
-model: opus
+model: sonnet
 tools: Read, Glob, Grep, Bash, mcp__obsidian__obsidian_simple_search, mcp__obsidian__obsidian_get_file_contents, mcp__postgres-gendesign__list_objects, mcp__postgres-gendesign__get_object_details, mcp__postgres-gendesign__explain_query, mcp__postgres-gendesign__analyze_query_indexes
 ---
 
@@ -19,7 +19,7 @@ tools: Read, Glob, Grep, Bash, mcp__obsidian__obsidian_simple_search, mcp__obsid
 > **Forgejo API → ТОЛЬКО `mcp__forgejo__*` tools.** ❌ НЕ дёргай curl / python3 / `/tmp/*.json` руками —
 > на Windows это даёт `http=404` + `FileNotFoundError /tmp/...` (incident 2026-05-31, PR #893). MCP-тул
 > возвращает распарсенный объект — никаких temp-файлов и ручного JSON. Полный mapping в
-> [[_autonomous_pickup]] § «Forgejo операции». Запуск окна: `scripts/start-bot.ps1 reviewer` (Sonnet).
+> [[_autonomous_pickup]] § «Forgejo операции». Запуск окна: `scripts/start-bot.ps1 reviewer`.
 >
 > ⚠️ **forgejo MCP = deferred** (схемы не грузятся upfront — экономия контекста). В НАЧАЛЕ work-тика,
 > если forgejo-тулзы ещё не загружены, выполни ОДИН раз:

.claude/agents/auto-frontend.md

@@ -3,7 +3,7 @@ name: auto-frontend
 description: "[DRAFT — autonomous loop only] Frontend engineer в режиме /loop dynamic. Polling Forgejo issues scope/frontend, claim+work+push+PR. НЕ для invoke через Task tool — для запуска как persona в standalone Claude Code window."
 status: draft
 created_at: 2026-05-27
-model: opus
+model: sonnet
 tools: Read, Write, Edit, Glob, Grep, Bash, mcp__obsidian__obsidian_simple_search, mcp__obsidian__obsidian_get_file_contents
 ---
 
@@ -12,7 +12,7 @@ tools: Read, Write, Edit, Glob, Grep, Bash, mcp__obsidian__obsidian_simple_searc
 > **DRAFT.** Эта persona НЕ для Task-tool spawn. Только как `--append-system-prompt`
 > для standalone окна с `/loop dynamic`.
 >
-> **Модель = модель окна.** Frontmatter `model: sonnet` действует ТОЛЬКО при Task-spawn (запрещён).
+> **Модель = модель окна.** Frontmatter `model` действует ТОЛЬКО при Task-spawn (запрещён).
 > В standalone `/loop`-окне модель = модель окна. Worker несёт всю judgment-нагрузку сам → запускай
 > окно в достаточно сильной модели осознанно.
 

.claude/agents/auto-qa-tester.md

@@ -3,7 +3,7 @@ name: auto-qa-tester
 description: "[DRAFT — autonomous loop only] QA tester в режиме /loop 5m. Polling issues с status/qa (PR merged, smoke pending), запускает Playwright golden-path. НЕ для invoke через Task tool — для запуска как persona в standalone Claude Code window."
 status: draft
 created_at: 2026-05-27
-model: opus
+model: sonnet
 tools: Read, Bash, Grep, Glob, mcp__obsidian__obsidian_simple_search, mcp__obsidian__obsidian_get_file_contents, mcp__playwright__browser_navigate, mcp__playwright__browser_click, mcp__playwright__browser_type, mcp__playwright__browser_snapshot, mcp__playwright__browser_take_screenshot, mcp__playwright__browser_console_messages, mcp__playwright__browser_network_requests, mcp__playwright__browser_evaluate, mcp__playwright__browser_wait_for, mcp__playwright__browser_close
 ---
 
@@ -12,7 +12,7 @@ tools: Read, Bash, Grep, Glob, mcp__obsidian__obsidian_simple_search, mcp__obsid
 > **DRAFT.** Эта persona НЕ для Task-tool spawn. Только как `--append-system-prompt`
 > для standalone окна с `/loop 5m`.
 >
-> **Модель = модель окна.** Frontmatter `model: sonnet` действует ТОЛЬКО при Task-spawn (запрещён).
+> **Модель = модель окна.** Frontmatter `model` действует ТОЛЬКО при Task-spawn (запрещён).
 > В standalone `/loop`-окне модель = модель окна → запускай осознанно.
 
 > **Forgejo API → `mcp__forgejo__*` tools** (primary; полный mapping в [[_autonomous_pickup]] § «Forgejo операции»). curl — только fallback. Запуск окна: `scripts/start-bot.ps1 qa`.
@@ -21,7 +21,7 @@ tools: Read, Bash, Grep, Glob, mcp__obsidian__obsidian_simple_search, mcp__obsid
 
 QA в autonomous-pickup mode. Polling issues с `status/qa` (PR уже merged auto-code-reviewer'ом), запускаешь Playwright smoke по golden-path. OK → close issue + status/done. FAIL (feature_regression) → reopen + `status/needs-fix` + assignee=PR author (worker сам чинит). FAIL (prod_down) → `pause-bots` + needs-human.
 
-## Per-tick workflow (every 10 minutes)
+## Per-tick workflow (every 5 minutes)
 
 ```
 1. KILL-SWITCH check (см. _autonomous_pickup.md)

.claude/agents/auto-resolver.md

@@ -3,7 +3,7 @@ name: auto-resolver
 description: "[DRAFT — autonomous loop only] Human-proxy resolver в режиме /loop 15m. Снимает блокеры issues с label needs-human, используя capabilities, которых нет у headless-ботов (dev-IP, куки/сессии, SSH на прод, прямой доступ к БД). НЕ для invoke через Task tool — для запуска как persona в standalone Claude Code window НА МАШИНЕ ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ."
 status: draft
 created_at: 2026-05-30
-model: opus
+model: sonnet
 tools: Read, Write, Edit, Glob, Grep, Bash, mcp__obsidian__obsidian_simple_search, mcp__obsidian__obsidian_get_file_contents, mcp__postgres-gendesign__execute_sql, mcp__postgres-gendesign__list_objects, mcp__postgres-gendesign__get_object_details, mcp__postgres-tradein__execute_sql, mcp__postgres-tradein__list_objects, mcp__postgres-tradein__get_object_details, mcp__playwright__browser_navigate, mcp__playwright__browser_snapshot, mcp__playwright__browser_evaluate, mcp__playwright__browser_click, mcp__playwright__browser_type, mcp__playwright__browser_close
 ---
 

.claude/agents/backend-engineer.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 name: backend-engineer
 description: Backend Python engineer for GenDesign — FastAPI, SQLAlchemy 2.0, Celery, psycopg v3, scrapers, services. Use proactively for any work in `backend/app/`, Celery task changes, scraper modifications, ETL fixes, API endpoint additions, or analytics_queries debugging. NOT for raw SQL migrations (use database-expert) or pure DevOps (use devops-engineer).
 tools: Read, Write, Edit, Glob, Grep, Bash, mcp__obsidian__obsidian_simple_search, mcp__obsidian__obsidian_complex_search, mcp__obsidian__obsidian_get_file_contents, mcp__obsidian__obsidian_batch_get_file_contents, mcp__obsidian__obsidian_list_files_in_dir, mcp__obsidian__obsidian_append_content, mcp__obsidian__obsidian_patch_content, mcp__postgres-gendesign__execute_sql, mcp__postgres-gendesign__list_objects, mcp__postgres-gendesign__get_object_details, mcp__postgres-gendesign__explain_query, mcp__postgres-tradein__execute_sql, mcp__postgres-tradein__list_objects, mcp__postgres-tradein__get_object_details, mcp__postgres-tradein__explain_query
-model: opus
+model: sonnet
 color: blue
 ---
 
@@ -70,7 +70,7 @@ Pre-loaded context: смотри vault через `mcp__obsidian__*` перед
 
 ## Запреты
 
-- ❌ Не коммить (пользователь коммитит сам); пиши commit message в чат
+- ❌ Не коммить сам — оставь staged; коммитит main-сессия (agent-first pipeline)
 - ❌ Не использовать `--no-verify` для обхода pre-commit
 - ❌ Не запускать миграции SQL — это работа database-expert (можешь делегировать через Agent tool если задача требует)
 - ❌ Не редактировать docker-compose / Caddyfile / .github/workflows/ — это работа devops-engineer

.claude/agents/code-reviewer.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 name: code-reviewer
 description: "Code reviewer для GenDesign — проверяет staged/recent changes на безопасность, корректность, производительность, conformance с project conventions. Read-only — НЕ пишет код, НЕ коммитит, НЕ пушит. Use proactively ПОСЛЕ того как worker-агент (backend/frontend/devops/database) написал код И ДО git push. Возвращает структурированный verdict (approve / minor changes / major issues) с конкретными file:line указаниями."
 tools: Read, Glob, Grep, Bash, WebFetch, mcp__obsidian__obsidian_simple_search, mcp__obsidian__obsidian_get_file_contents, mcp__obsidian__obsidian_list_files_in_dir, mcp__postgres-gendesign__list_objects, mcp__postgres-gendesign__get_object_details, mcp__postgres-gendesign__list_schemas, mcp__postgres-gendesign__explain_query, mcp__postgres-gendesign__analyze_query_indexes
-model: opus
+model: sonnet
 memory: project
 color: red
 ---
@@ -146,7 +146,7 @@ mcp__obsidian__obsidian_simple_search "<keyword>"
 - Удаление prod данных без явного approval
 - `--no-verify` / `--force` / `--amend` в push
 - **Прямой push в main** — нарушение PR workflow (см. CLAUDE.md). Должен быть feature branch + PR.
-- **Merge PR без user approval** — нарушение PR workflow.
+- **Merge вне policy**: красный CI, литеральный secret в diff, или PR меняет правила пайплайна (self-extending guard). Self-merge при зелёном CI разрешён с 2026-06-27 (git-pr.md § Auto-merge policy) — сам по себе НЕ блокер.
 
 ### Pre-flight check для PR workflow
 
@@ -161,4 +161,4 @@ git rev-parse --abbrev-ref HEAD
 1. `git stash` или backup commit'ов
 2. Создать ветку `git checkout -b feat/foo`
 3. Перенести коммиты
-4. `git push -u origin feat/foo` + `gh pr create`
+4. `git push -u forgejo feat/foo` + `mcp__forgejo__create_pull_request` (gh CLI bypassed 2026-05-16)

.claude/agents/database-expert.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 name: database-expert
 description: Database expert for GenDesign — PostgreSQL 16 + PostGIS 3.4, partitioning, GIST indexes, SQL migrations, view dependencies, query optimization. Use proactively for any work in `data/sql/NN_*.sql`, schema changes, Alembic migrations, EXPLAIN ANALYZE on slow queries, or index design. NOT for application code (use backend-engineer) or deploy infra (use devops-engineer).
 tools: Read, Write, Edit, Glob, Grep, Bash, mcp__obsidian__obsidian_simple_search, mcp__obsidian__obsidian_complex_search, mcp__obsidian__obsidian_get_file_contents, mcp__obsidian__obsidian_batch_get_file_contents, mcp__obsidian__obsidian_list_files_in_dir, mcp__obsidian__obsidian_append_content, mcp__postgres-gendesign__execute_sql, mcp__postgres-gendesign__list_objects, mcp__postgres-gendesign__get_object_details, mcp__postgres-gendesign__list_schemas, mcp__postgres-gendesign__explain_query, mcp__postgres-gendesign__analyze_query_indexes, mcp__postgres-gendesign__analyze_workload_indexes, mcp__postgres-gendesign__analyze_db_health, mcp__postgres-gendesign__get_top_queries
-model: opus
+model: sonnet
 color: purple
 ---
 
@@ -26,7 +26,7 @@ Pre-loaded context: смотри vault через `mcp__obsidian__*` перед
 - PostgreSQL 16 + PostGIS 3.4
 - Партиционирование: `rosreestr_deals` (9 partitions, 2024Q1—2026Q1, ~7M rows)
 - GIST индексы на geom-полях
-- Alembic для prod schema changes (`backend/alembic/versions/`)
+- Фактический канал prod-миграций = `data/sql/NN_*.sql` + deploy (auto-apply на проде); Alembic (`backend/alembic/versions/`) — legacy/локально
 - Raw SQL artifacts в `data/sql/NN_xxx.sql` для больших миграций / views / bootstrap
 - psycopg v3 на стороне backend (НЕ psycopg2)
 
@@ -70,7 +70,7 @@ Pre-loaded context: смотри vault через `mcp__obsidian__*` перед
 5. **Verify locally**:
    - Syntax-check: `psql --dry-run` не существует, но можно через временную dev-БД
    - Альтернативно — копируй SQL в комментарий и mentally parse
-6. **Apply** через `mcp__postgres-gendesign__execute_sql` (требуется SSH tunnel up + user approval для drops/alters на проде)
+6. **Apply**: prod schema changes ТОЛЬКО через `data/sql/NN_*.sql` + deploy (auto-apply на проде); `mcp__postgres-gendesign__execute_sql` — только read-only verify (или явно одобренная user'ом ручная операция)
 7. **Verify post-apply**:
    - `information_schema.columns` для column changes
    - `pg_indexes` / `pg_views` для indexes/views (если разрешено читать pg_*)
@@ -92,5 +92,5 @@ Pre-loaded context: смотри vault через `mcp__obsidian__*` перед
 - ❌ Изменять Alembic version files задним числом — только новые revisions
 - ❌ Запускать миграцию на проде без backup confirmation (если она destructive)
 - ❌ Использовать `psycopg2` в коде (только v3)
-- ❌ Commit'ить сам — пиши commit message в чат
+- ❌ Commit'ить сам — оставь staged; коммитит main-сессия (agent-first pipeline)
 - ❌ Писать knowledge в `memory/memory-gendesign.jsonl` (deprecated) — только Obsidian vault

.claude/agents/deep-code-reviewer.md

@@ -118,7 +118,7 @@ Short skeleton:
 
 ## Forgejo API conventions
 
-- `$FORGEJO_URL` = `https://git.gendsgn.ru`, `$FORGEJO_TOKEN` = в env (из `~/.claude/settings.json`)
+- `$FORGEJO_URL` = `https://git.gendsgn.ru`, токен — `FORGEJO_ACCESS_TOKEN` / `FORGEJO_TOKEN_<ROLE>` из Windows User-scope env vars (выставляются ДО запуска claude; см. `_autonomous_pickup.md`)
 - Owner/repo по умолчанию: `lekss361/gendesign`
 - Auth header: `-H "Authorization: token $FORGEJO_TOKEN"`
 - Pagination: `?page=1&limit=50` (max 50 на странице)

.claude/agents/deep-review-phases/phase-5-verdict.md

@@ -89,7 +89,7 @@
 ## Auto-merge policy (PR review mode)
 
 При review открытых Forgejo PR — если verdict **✅ APPROVE** (нет 🔴/🟠/🟡):
-**мержи сам, любой scope** (user override 2026-05-16: «после аппрув в ревью можешь мерджить все что угодно»).
+**мержи сам, любой scope** (политика 2026-06-27, git-pr.md § Auto-merge policy).
 
 ### Pre-merge checks (все обязательны)
 
@@ -123,3 +123,4 @@ Forgejo API возвращает пустой body при успехе merge →
 - CI failing → comment "approved but CI red — wait for green"
 - Draft PR → comment "approved, ready when undrafted"
 - Head SHA changed после твоего scan'а → НЕ мержь stale verdict, re-review нужен
+- Diff меняет правила пайплайна: git-pr.md § Auto-merge policy, CLAUDE.md Critical rules, `_autonomous_pickup.md`, `auto-code-reviewer.md`, любой `work-as-*.md` → НЕ merge, label `needs-human` (self-extending guard)

.claude/agents/devops-engineer.md

@@ -1,8 +1,8 @@
 ---
 name: devops-engineer
-description: DevOps engineer for GenDesign — Docker, docker-compose, Caddyfile, GitHub Actions workflows, SSH deploy, CouchDB stack, Obsidian LiveSync infra. Use proactively for any work in `docker-compose*.yml`, `Caddyfile`, `.github/workflows/`, `scripts/setup-*.sh`, `ops/`, or SSH-deploy issues. NOT for backend logic (use backend-engineer) or DB migrations (use database-expert).
+description: DevOps engineer for GenDesign — Docker, docker-compose, Caddyfile, Forgejo Actions / GitHub Actions workflows, SSH deploy, CouchDB stack, Obsidian LiveSync infra. Use proactively for any work in `docker-compose*.yml`, `Caddyfile`, `.forgejo/workflows/**`, `.github/workflows/**`, `scripts/setup-*.sh`, `ops/`, or SSH-deploy issues. NOT for backend logic (use backend-engineer) or DB migrations (use database-expert).
 tools: Read, Write, Edit, Glob, Grep, Bash, mcp__obsidian__obsidian_simple_search, mcp__obsidian__obsidian_complex_search, mcp__obsidian__obsidian_get_file_contents, mcp__obsidian__obsidian_batch_get_file_contents, mcp__obsidian__obsidian_list_files_in_dir, mcp__obsidian__obsidian_append_content, mcp__obsidian__obsidian_patch_content
-model: opus
+model: sonnet
 color: orange
 ---
 
@@ -24,7 +24,7 @@ Pre-loaded context: смотри vault через `mcp__obsidian__*` перед
 - Beget VPS, Москва, 2 vCPU / 4 GB / 40 GB NVMe
 - Docker + docker-compose (два стека: main + obsidian)
 - Caddy 2 (auto-TLS Let's Encrypt)
-- GitHub Actions (build → GHCR → SSH → compose up)
+- Forgejo Actions — фактический CI/deploy (`.forgejo/workflows/**`; build → GHCR → SSH → compose up); legacy GitHub Actions в `.github/workflows/**`
 - Docker images: backend (lean), worker (with-chromium), frontend, couchdb (вешний)
 - Shared external network `gendesign_shared` для связи main↔obsidian стеков
 
@@ -60,7 +60,7 @@ Pre-loaded context: смотри vault через `mcp__obsidian__*` перед
 
 ## Запреты
 
-- ❌ Не коммить сам — пиши commit message в чат
+- ❌ Не коммить сам — оставь staged; коммитит main-сессия (agent-first pipeline)
 - ❌ Не push в main с `--force` (никогда)
 - ❌ Не редактировать `backend/`/`frontend/` исходники (только infra-конфиги)
 - ❌ Не выполнять prod SSH без явного approval пользователя (читать prod-логи — отдельно safety guard, нужен approval)

.claude/agents/frontend-engineer.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 name: frontend-engineer
 description: Frontend engineer for GenDesign — Next.js 15 app router, React 19, TypeScript 5 strict, Tailwind 4, TanStack Query. Use proactively for any work in `frontend/`, new pages, components, admin UI, analytics dashboards, TS type updates, or codegen. NOT for backend API contracts (use backend-engineer first).
 tools: Read, Write, Edit, Glob, Grep, Bash, mcp__obsidian__obsidian_simple_search, mcp__obsidian__obsidian_complex_search, mcp__obsidian__obsidian_get_file_contents, mcp__obsidian__obsidian_batch_get_file_contents, mcp__obsidian__obsidian_list_files_in_dir, mcp__obsidian__obsidian_append_content, mcp__obsidian__obsidian_patch_content
-model: opus
+model: sonnet
 color: green
 ---
 
@@ -62,7 +62,7 @@ Pre-loaded context: смотри vault через `mcp__obsidian__*` перед
 
 ## Запреты
 
-- ❌ Не коммить сам — пиши commit message в чат
+- ❌ Не коммить сам — оставь staged; коммитит main-сессия (agent-first pipeline)
 - ❌ Не редактировать `backend/` — это работа backend-engineer
 - ❌ Не использовать `any`
 - ❌ Не использовать pages router (`src/pages/`) — только app router (`src/app/`)

.claude/agents/qa-tester.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 name: qa-tester
 description: "QA tester for GenDesign — runs post-deploy verification после успешного merge+deploy. Use proactively СРАЗУ после того как deploy.yml завершился success на main. Проверяет — HTTP endpoints (curl), UI smoke (playwright MCP), data integrity (postgres MCP), error tracking (glitchtip MCP), regression vs known-good baseline. НЕ для unit tests (это работа worker'а во время разработки) и НЕ для pre-merge CI (это GHA)."
 tools: Read, Glob, Grep, Bash, mcp__obsidian__obsidian_simple_search, mcp__obsidian__obsidian_get_file_contents, mcp__obsidian__obsidian_list_files_in_dir, mcp__obsidian__obsidian_append_content, mcp__postgres-gendesign__execute_sql, mcp__postgres-gendesign__list_objects, mcp__postgres-gendesign__get_object_details, mcp__playwright__browser_navigate, mcp__playwright__browser_navigate_back, mcp__playwright__browser_snapshot, mcp__playwright__browser_take_screenshot, mcp__playwright__browser_console_messages, mcp__playwright__browser_network_requests, mcp__playwright__browser_click, mcp__playwright__browser_fill_form, mcp__playwright__browser_type, mcp__playwright__browser_press_key, mcp__playwright__browser_wait_for, mcp__playwright__browser_close, mcp__playwright__browser_evaluate, mcp__glitchtip__glitchtip_issues, mcp__glitchtip__glitchtip_latest_event
-model: opus
+model: sonnet
 memory: project
 color: cyan
 ---
@@ -50,7 +50,7 @@ POST-комменты — `--data-binary @file` (не inline `-d`: Windows ср
 
 → определи changed paths:
 - `backend/app/api/v1/<X>.py` → curl endpoint этого роутера
-- `frontend/src/app/**` → chrome-devtools navigate + snapshot
+- `frontend/src/app/**` → playwright browser_navigate + browser_snapshot
 - `data/sql/NN_*.sql` → postgres MCP проверь schema (column exists, index there, view OK)
 - `backend/app/scrapers/**` или `backend/app/workers/**` → запусти scraper, polling DB до terminal status
 - `docker-compose*.yml` / `Caddyfile` → smoke production URLs + проверь containers running

.claude/agents/tech-analyst.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 name: tech-analyst
 description: 'Tech analyst / planner для GenDesign. Use proactively когда пользователь приходит с НЕЧЁТКОЙ задачей ("надо добавить фичу X", "почему так медленно", "что починить дальше"), для рефакторинговых разборов, для cross-domain задач затрагивающих 2+ слоя (backend + frontend + db). Read-only — НЕ пишет код. Возвращает структурированный план — что делать, в каком порядке, какой subagent отвечает за каждый шаг.'
 tools: Read, Glob, Grep, WebSearch, WebFetch, mcp__obsidian__obsidian_simple_search, mcp__obsidian__obsidian_complex_search, mcp__obsidian__obsidian_get_file_contents, mcp__obsidian__obsidian_batch_get_file_contents, mcp__obsidian__obsidian_list_files_in_dir, mcp__obsidian__obsidian_get_recent_changes, mcp__postgres-gendesign__list_objects, mcp__postgres-gendesign__get_object_details, mcp__postgres-gendesign__list_schemas, mcp__postgres-gendesign__explain_query, mcp__postgres-gendesign__analyze_query_indexes, mcp__postgres-gendesign__analyze_db_health, mcp__postgres-gendesign__get_top_queries, mcp__postgres-tradein__list_objects, mcp__postgres-tradein__get_object_details, mcp__postgres-tradein__list_schemas, mcp__postgres-tradein__explain_query, Bash
-model: opus
+model: sonnet
 color: yellow
 ---
 

.claude/mcp/qa.json

@@ -14,7 +14,7 @@
     "postgres-gendesign": {
       "type": "stdio",
       "command": "docker",
-      "args": ["run", "-i", "--rm", "-e", "DATABASE_URI", "crystaldba/postgres-mcp", "--access-mode=unrestricted"],
+      "args": ["run", "-i", "--rm", "-e", "DATABASE_URI", "crystaldba/postgres-mcp", "--access-mode=restricted"],
       "env": { "DATABASE_URI": "${GENDESIGN_DB_URI}" }
     },
     "playwright": { "command": "npx", "args": ["-y", "@playwright/mcp@latest", "--cdp-endpoint=http://localhost:9222"], "alwaysLoad": true },

.claude/mcp/reviewer.json

@@ -15,7 +15,7 @@
     "postgres-gendesign": {
       "type": "stdio",
       "command": "docker",
-      "args": ["run", "-i", "--rm", "-e", "DATABASE_URI", "crystaldba/postgres-mcp", "--access-mode=unrestricted"],
+      "args": ["run", "-i", "--rm", "-e", "DATABASE_URI", "crystaldba/postgres-mcp", "--access-mode=restricted"],
       "env": { "DATABASE_URI": "${GENDESIGN_DB_URI}" }
     }
   }

.claude/rules/delegation.md

@@ -0,0 +1,48 @@
+# Delegation & task sizing
+
+> Без `paths:` — загружается в каждой сессии. Канон лимитов делегирования (портировано из memory-фидбека 2026-06-27, routing/effort — из верифицированного ресёрча 2026-07-02).
+
+## Routing (кому отдавать)
+
+| Задача | Агент |
+|---|---|
+| Разведка: найти файлы / понять структуру | **Explore** (Haiku, read-only, дёшев) — НЕ general-purpose |
+| Спроектировать подход | **Plan** |
+| Код | доменный worker (backend/frontend/database/devops) + `isolation: "worktree"` |
+| Проверить результат | отдельный агент **в fresh context** — видит только diff и критерии, без bias автора |
+
+- Продолжение работы существующего агента → `SendMessage` по agentId (контекст цел), НЕ новый спавн с пересказом.
+- Масштаб пачки: 1-3 независимых → параллельные Agent-вызовы одним сообщением; конвейер / 10+ агентов → Workflow (pipeline-default, `schema`-выход, adversarial verify находок). Caps на выборках — логируй отброшенное, молчаливое усечение читается как «покрыто всё».
+
+## Бюджет одного сабагента (hard limits)
+
+- **1 сабагент = 1 узкий deliverable.** Ориентиры: ~≤10 мин работы, ~≤20 tool-calls, ~≤150k токенов.
+  Эмпирика 2026-06-27: агент-аудитор на 186k tok / 33 calls упал на StructuredOutput; 5 мелких параллельных прошли.
+- Поверхность больше бюджета → **дели на N узких сабагентов** (parallel при непересекающихся файлах, sequential при зависимостях). НЕ один большой.
+- Промпт сабагенту: конкретный deliverable + формат ответа + границы («что НЕ делать»). Расплывчатый scope = дубли и мусор.
+- Windows: очень длинный промпт субагенту может упасть на лимите командной строки (~8191 символ) — ещё один довод за компактность.
+
+## Эскалация oversized-задачи (worker)
+
+Issue/задача выглядит больше одного захода (эвристика: >5 файлов, ИЛИ >500 строк diff, ИЛИ >2ч) → **НЕ исполнять целиком**:
+- bot-pipeline: комментарий с планом сплита + label `status/needs-analysis`, снять claim
+- interactive: вернуть main-сессии план сплита вместо результата
+
+## Единые пороги дробления (analyst / main)
+
+- Estimate S(<2h) / M(2-8h) / **L(>8h) → обязан дробиться дальше** (до S/M)
+- Issue ≥1.5 дня → 3-4 sub-PR (Foundation → Schema → Workers → Integration), каждый ~200-500 строк — см. git-pr.md § Split big issues
+- 1 sub-issue ≈ 1-2 worker-захода, single-scope (не смешивать backend+frontend в одном issue)
+
+## Параллелизм
+
+Default = parallel на непересекающихся файлах (per-task worktree). Sequential — только overlap / hot-files / зависимый стек (git-pr.md § Parallel vs sequential PRs).
+
+**Усилие ∝ сложности**: простой факт-запрос = 1 агент / 3-10 tool-calls; сложный разбор = N узких параллельных. Ширина пачки дешева, толщина одного агента — дорога и хрупка. Параллельные сессии/окна: практический потолок 3-5 (bottleneck — review, не Claude).
+
+## Effort / model per agent
+
+- Наследовать по умолчанию; модель НЕ переопределять без нужды (Explore и так на Haiku).
+- `effort: low/medium` — механика: точечные правки по списку, сбор данных, mass-grep, формат-конверсии.
+- `effort: high+` — только verify/judge-этапы, архитектурный синтез, решения.
+- Циклы/поллинг: prompt-cache живёт 5 мин — тик либо <~4.5 мин (кэш тёплый), либо сразу 20-30 мин; интервалы 5-15 мин = worst case (полный re-read контекста каждый тик без амортизации).

.claude/rules/git-pr.md

@@ -16,11 +16,11 @@ paths:
 ```
 1. claude --bg --name "feat-<scope>" "task description"
    → supervisor создаёт worktree от forgejo/main автоматически
-   (settings worktree.baseRef=default, bgIsolation=git)
+   (settings worktree.baseRef=fresh, bgIsolation=worktree)
 2. Session работает: код → commit → push → mcp__forgejo__create_pull_request
 3. PR URL появляется в agent view как row с зелёной/жёлтой/красной ● status dot
 4. User делает review через external Claude window (post-push)
-5. После merge — `Ctrl+X dwa раза` в agent view = удаление session + worktree
+5. После merge — `Ctrl+X два раза` в agent view = удаление session + worktree
 ```
 
 **Foreground workflow** (когда нужен интерактив, ad-hoc fixes):
@@ -76,7 +76,7 @@ Closes #N
 
 1. `mcp__forgejo__get_pull_request` (или `curl -sH "$H" "$REPO/pulls/<N>"`) → читай `state`, `mergeable`, `head.sha`
 2. `state == merged` → stop polling
-3. Новый review/comment: `mcp__forgejo__list_pr_reviews` / `list_issue_comments`. Парсь marker `<!-- gendesign-review-bot: sha=<sha7> verdict=<approve|changes> -->`
+3. Новый review/comment: `mcp__forgejo__list_pull_reviews` / `list_issue_comments`. Парсь marker `<!-- gendesign-review-bot: sha=<sha7> verdict=<approve|changes> -->`
    - **SHA guard**: `marker.sha7 == head.sha[:7]` — иначе устаревший approval до fixup-push, игнорируй
    - `verdict=approve` + SHA match → `mcp__forgejo__merge_pull_request` (squash + delete branch)
    - `verdict=changes` → fixup commits + push в `forgejo feat/<scope>` + re-poll
@@ -91,16 +91,20 @@ Closes #N
 - Diff содержит литеральный secret/token/password/credential (40-char hex, API keys, JWT, и т.д.) — security tripwire.
 - PR меняет правила самого пайплайна: блок `## Auto-merge policy` здесь, `Critical rules` в CLAUDE.md, `_autonomous_pickup.md` (claim/kill-switch/merge-FSM), `auto-code-reviewer.md` или любой `work-as-*.md` — **self-extending guard** (расширение/снятие собственных merge-прав всегда через human, предотвращает bot-loop).
 
-## Sequential PRs
+## Parallel vs sequential PRs
 
-**Одна задача → один PR → merge → следующая.** Параллельно ТОЛЬКО если scope'ы строго orthogonal (разные файлы).
+**Default = параллельно**, если scope'ы НЕ пересекаются по файлам: каждая задача в своём worktree (`git worktree add` / isolation:"worktree"), своя ветка, свой PR.
 
-Опасные файлы для конфликтов: `backend/app/api/v1/parcels.py`, `frontend/src/types/site-finder.ts`, OverviewTab/LandTab/MarketTab.
+**Sequential обязателен когда:**
+- Пересечение файлов / hot-files: `backend/app/api/v1/parcels.py`, `frontend/src/types/site-finder.ts`, OverviewTab/LandTab/MarketTab
+- Зависимый стек sub-PR'ов (Foundation → Schema → Workers → Integration): PR N+1 только после merge PR N
 
 ## Split big issues
 
 Issues ≥ 1.5 day → 3-4 sub-PRs: **Foundation → Schema → Workers → Integration**. Каждый ~200-500 lines. PR N+1 только после merge PR N.
 
+Бюджет одного subagent-захода и правила эскалации oversized-задач: `.claude/rules/delegation.md`.
+
 ## Review workflow (no conflict)
 
 - **Pre-push** (локально): spawn `code-reviewer` subagent на staged changes → lint pass (security, correctness, conventions). Блокирует push при 🔴 критикал.
@@ -112,12 +116,12 @@ Issues ≥ 1.5 day → 3-4 sub-PRs: **Foundation → Schema → Workers → Inte
 
 - **Параллелизм**: 3-5 sessions одновременно (>5 = bottleneck на review, не на Claude per Anthropic метрика)
 - **Pin (`Ctrl+T`)** для long-running sessions (scraper monitors, deploy watchers) — supervisor не убьёт через 1h idle
-- **Cleanup**: `Ctrl+X dwa раза` после merge → session + worktree удалены атомарно
-- **NEVER** parallel sessions на one file — каждая ест в own worktree, last-merge wins (используй sequential PR rule выше)
+- **Cleanup**: `Ctrl+X два раза` после merge → session + worktree удалены атомарно
+- **NEVER** parallel sessions на one file — каждая ест в own worktree, last-merge wins (см. § Parallel vs sequential PRs)
 
-**Manual `git worktree add` deprecated** — используй `claude --bg --name X`, supervisor сам isolation делает с `baseRef: default` (свежая ветка от main, не от твоей stale-сессии).
+**Manual `git worktree add` deprecated** — используй `claude --bg --name X`, supervisor сам isolation делает с `baseRef: fresh` (свежая ветка от main, не от твоей stale-сессии).
 
-**Worktree cleanup** (cron weekly): `scripts/cleanup-merged-worktrees.sh` — удаляет worktrees для merged branches. Запускать вручную или wee­k­ly cron.
+**Worktree cleanup** (cron weekly): `scripts/cleanup-merged-worktrees.sh` — удаляет worktrees для merged branches. Запускать вручную или weekly cron.
 
 ## Запреты
 
@@ -126,4 +130,4 @@ Issues ≥ 1.5 day → 3-4 sub-PRs: **Foundation → Schema → Workers → Inte
 - ❌ `gh pr *` — bypassed 2026-05-16, используй Forgejo MCP или curl + `$FORGEJO_TOKEN`
 - ❌ `--no-verify` / `--amend` / `--no-edit` / `--force` без явного approval
 - ❌ `@claude` в PR comments — plain text only (`feedback_no_claude_mentions`)
-- ❌ Параллельные PR на одни файлы (`feedback_sequential_prs`)
+- ❌ Параллельные PR на одни файлы / hot-files (см. § Parallel vs sequential PRs)

.claude/settings.json

@@ -0,0 +1,144 @@
+{
+  "$schema": "https://json.schemastore.org/claude-code-settings.json",
+  "permissions": {
+    "allow": [
+      "mcp__obsidian__obsidian_list_files_in_vault",
+      "mcp__obsidian__obsidian_simple_search",
+      "mcp__obsidian__obsidian_get_file_contents",
+      "mcp__obsidian__obsidian_list_files_in_dir",
+      "mcp__postgres-gendesign__get_object_details",
+      "mcp__postgres-gendesign__explain_query",
+      "mcp__postgres-gendesign__list_objects",
+      "mcp__postgres-gendesign__list_schemas",
+      "mcp__postgres-gendesign__analyze_query_indexes",
+      "Bash(curl *)",
+      "Bash(powershell *)",
+      "Bash(gh pr comment:*)",
+      "Bash(powershell.exe:*)",
+      "Bash(powershell:*)",
+      "Bash(pwsh:*)",
+      "mcp__forgejo",
+      "mcp__forgejo__create_issue",
+      "mcp__forgejo__update_issue",
+      "mcp__forgejo__add_issue_labels",
+      "mcp__forgejo__remove_issue_labels",
+      "mcp__forgejo__issue_state_change",
+      "mcp__forgejo__create_issue_comment",
+      "mcp__forgejo__create_pull_request",
+      "mcp__forgejo__merge_pull_request",
+      "mcp__forgejo__create_pull_review",
+      "mcp__forgejo__get_pull_request_diff",
+      "mcp__forgejo__list_repo_issues",
+      "mcp__forgejo__list_repo_pull_requests",
+      "mcp__forgejo__get_pull_request_by_index",
+      "mcp__forgejo__list_pull_request_files",
+      "mcp__forgejo__list_pull_reviews",
+      "mcp__forgejo__list_repo_labels",
+      "mcp__forgejo__get_issue_by_index",
+      "mcp__forgejo__list_issue_comments",
+      "Write",
+      "Edit",
+      "Read",
+      "Glob",
+      "Grep",
+      "LS",
+      "Task",
+      "TodoWrite",
+      "EnterWorktree",
+      "WebFetch",
+      "WebSearch",
+      "NotebookEdit",
+      "mcp__obsidian",
+      "mcp__postgres-gendesign",
+      "mcp__playwright",
+      "mcp__a11y",
+      "mcp__lighthouse",
+      "mcp__shadcn",
+      "mcp__glitchtip",
+      "mcp__context7",
+      "mcp__fetch",
+      "Bash(*)"
+    ],
+    "deny": [
+      "Bash(rm -rf *)",
+      "Bash(rm -rf /*)",
+      "Bash(git push --force *)",
+      "Bash(git push -f *)",
+      "Bash(git reset --hard *)",
+      "Bash(git commit --amend *)",
+      "Bash(git rebase --interactive *)",
+      "Bash(git commit --no-verify*)",
+      "Bash(git push --no-verify*)",
+      "Bash(git push --force-with-lease*)",
+      "Bash(git push --force-if-includes*)",
+      "Bash(docker compose down -v *)",
+      "Bash(docker volume rm *)",
+      "Read(./.env)",
+      "Read(./.env.*)",
+      "Read(./backend/.env)",
+      "Read(./backend/.env.*)",
+      "Read(**/.env)",
+      "Read(**/.env.*)"
+    ],
+    "defaultMode": "auto"
+  },
+  "enabledMcpjsonServers": [
+    "obsidian",
+    "context7",
+    "fetch",
+    "forgejo",
+    "a11y",
+    "lighthouse",
+    "shadcn"
+  ],
+  "worktree": {
+    "baseRef": "fresh",
+    "bgIsolation": "worktree"
+  },
+  "hooks": {
+    "PreToolUse": [
+      {
+        "matcher": "Bash",
+        "hooks": [
+          {
+            "type": "command",
+            "command": "python ${CLAUDE_PROJECT_DIR}/scripts/claude-hooks/check-secret-read.py"
+          },
+          {
+            "type": "command",
+            "command": "python ${CLAUDE_PROJECT_DIR}/scripts/claude-hooks/check-dangerous-commands.py"
+          }
+        ]
+      }
+    ],
+    "PostToolUse": [
+      {
+        "matcher": "Edit|Write|MultiEdit",
+        "hooks": [
+          {
+            "type": "command",
+            "command": "python ${CLAUDE_PROJECT_DIR}/scripts/claude-hooks/check-no-print.py"
+          },
+          {
+            "type": "command",
+            "command": "python ${CLAUDE_PROJECT_DIR}/scripts/claude-hooks/check-sql-pitfalls.py"
+          }
+        ]
+      }
+    ],
+    "SessionStart": [
+      {
+        "hooks": [
+          {
+            "type": "command",
+            "command": "python ${CLAUDE_PROJECT_DIR}/scripts/claude-hooks/session-preflight.py"
+          }
+        ]
+      }
+    ]
+  },
+  "statusLine": {
+    "type": "command",
+    "command": "python ${CLAUDE_PROJECT_DIR}/scripts/claude-hooks/statusline.py"
+  }
+}

.forgejo/workflows/ci-tradein.yml

@@ -0,0 +1,135 @@
+name: CI Trade-In
+
+# Forgejo Actions pre-merge gate for the SUBPROJECT tradein-mvp/.
+# WHY THIS FILE EXISTS (#2208): основной .forgejo/workflows/ci.yml гейтит
+# ТОЛЬКО backend/** + frontend/** главного стека — tradein-PR проходили на
+# пусто-зелёных чеках (paths-filter no-op), а pytest tradein жил лишь в
+# post-merge deploy-tradein.yml. Итог: сломанный tradein-код мержился в main
+# и обнаруживался только на деплое. Этот workflow добавляет РЕАЛЬНЫЙ pre-merge
+# gate: tradein-backend pytest + tradein-frontend type-check/lint ДО мержа.
+on:
+  # ТОЛЬКО pull_request — НЕТ push-триггера на feature-ветки (CI-шторм #1709,
+  # см. подробное обоснование в ci.yml). Кратко: раньше push+pull_request на один
+  # SHA давали разный github.ref → разные concurrency-группы → 2× прогон на
+  # дефицитных раннерах. В bot-пайплайне каждый коммит идёт через PR, так что
+  # pull_request гейтит его полностью; push-прогон был чистым дублем.
+  pull_request:
+    branches: [main]
+
+concurrency:
+  # github.ref стабилен на весь PR (refs/pull/<N>/merge) → новый push в ветку PR
+  # отменяет предыдущий незавершённый прогон ЭТОГО PR вместо накопления.
+  group: ci-tradein-${{ github.ref }}
+  cancel-in-progress: true
+
+jobs:
+  # Paths-filter: гейт бежит ТОЛЬКО когда поменялся tradein-код.
+  # PR не трогающий tradein-mvp/ → оба job'а no-op'ятся → дёшево.
+  changes:
+    runs-on: ubuntu-latest
+    outputs:
+      backend: ${{ steps.filter.outputs.backend }}
+      frontend: ${{ steps.filter.outputs.frontend }}
+    steps:
+      - uses: actions/checkout@v4
+      - uses: dorny/paths-filter@v3
+        id: filter
+        with:
+          filters: |
+            backend:
+              - 'tradein-mvp/backend/**'
+              - 'tradein-mvp/packages/**'
+              # workspace root: lock-only bump (uv lock --upgrade) или правка
+              # [tool.uv.workspace] меняют реальные зависимости → гейт обязан бежать.
+              - 'tradein-mvp/uv.lock'
+              - 'tradein-mvp/pyproject.toml'
+              - '.forgejo/workflows/ci-tradein.yml'
+            frontend:
+              - 'tradein-mvp/frontend/**'
+              - '.forgejo/workflows/ci-tradein.yml'
+
+  backend-tests:
+    runs-on: ubuntu-latest
+    needs: changes
+    if: needs.changes.outputs.backend == 'true'
+    defaults:
+      run:
+        working-directory: ./tradein-mvp/backend
+    env:
+      # psycopg v3 требует parseable URL на импорте; реального коннекта нет —
+      # DB-тесты мокаются (mirror deploy-tradein.yml test-job).
+      DATABASE_URL: postgresql+psycopg://test:test@localhost:5432/test
+    steps:
+      - uses: actions/checkout@v4
+
+      - name: Install uv
+        # Официальный standalone-инсталлер. НЕ astral-sh/setup-uv — он ломается
+        # на Forgejo-runner с PEP 668 externally-managed-environment (#666 CI).
+        run: |
+          curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
+          echo "$HOME/.local/bin" >> "$GITHUB_PATH"
+
+      - name: Cache uv packages
+        # Кросс-прогонный кэш скачанных/собранных wheel'ов (~/.cache/uv).
+        # continue-on-error чтобы сбой cache-бэкенда раннера НИКОГДА не ронял gate.
+        # Ключ по workspace-локу tradein-mvp/uv.lock (tracked с воркспейса #2137).
+        uses: actions/cache@v4
+        continue-on-error: true
+        with:
+          path: ~/.cache/uv
+          key: uv-tradein-${{ runner.os }}-${{ hashFiles('tradein-mvp/uv.lock') }}
+          restore-keys: |
+            uv-tradein-${{ runner.os }}-
+
+      - name: Sync deps (incl. dev group — pytest)
+        # Workspace-лок tradein-mvp/uv.lock TRACKED (с воркспейса #2137; gitignored
+        # только старый backend/uv.lock) → --frozen детерминирован и зеркалит
+        # Dockerfile (uv sync --frozen --no-dev там). uv находит workspace root
+        # вверх от cwd.
+        run: uv sync --frozen
+
+      - name: Run pytest (tradein-mvp/backend)
+        # DESELECT (актуализировано 2026-07-02, #2208): test_search_cache_hit падает
+        # ТОЛЬКО в whole-suite ordering (401 vs 200; в изоляции проходит) — global-state
+        # leak из другого test-модуля, pre-existing. Второй исторический deselect
+        # (test_cian_valuation::test_cache_hit_returns_cached) убран — проходит в
+        # полном прогоне (проверено локально: 2947 passed / 1 failed). Список обязан
+        # совпадать с test-job в deploy-tradein.yml.
+        run: |
+          uv run pytest -q \
+            --deselect "tests/test_search_api.py::test_search_cache_hit"
+
+  frontend-checks:
+    runs-on: ubuntu-latest
+    needs: changes
+    if: needs.changes.outputs.frontend == 'true'
+    defaults:
+      run:
+        working-directory: ./tradein-mvp/frontend
+    steps:
+      - uses: actions/checkout@v4
+
+      - name: Set up Node
+        # Node 20 — major из tradein-mvp/frontend/Dockerfile (node:20-alpine).
+        # npm-кэш setup-node НЕ настраиваем: в tradein-mvp/frontend нет
+        # package-lock.json (Dockerfile ставит через npm install), а cache=npm
+        # без lockfile падает. Кэш wheels/node тут не критичен для type-check/lint.
+        uses: actions/setup-node@v4
+        with:
+          node-version: "20"
+
+      - name: Install deps (npm install, no lockfile)
+        # ТОЧНЫЕ флаги из tradein-mvp/frontend/Dockerfile (deps stage):
+        # --legacy-peer-deps — Tailwind/React 19 peer-dep mismatches;
+        # --no-audit --no-fund — тише и быстрее в CI. `install` (не `ci`):
+        # в tradein-mvp/frontend НЕТ package-lock.json (есть pnpm-lock.yaml, но
+        # Dockerfile ставит именно npm install) → `npm ci` упал бы.
+        run: npm install --legacy-peer-deps --no-audit --no-fund
+
+      - name: Type-check (tsc --noEmit)
+        # Blocking: любая TS-ошибка → job RED.
+        run: npm run type-check
+
+      - name: Lint (next lint)
+        # Blocking: любая ESLint-ошибка → job RED.
+        run: npm run lint

.forgejo/workflows/deploy-tradein.yml

@@ -103,6 +103,10 @@ jobs:
           filters: |
             backend:
               - 'tradein-mvp/backend/**'
+              # scraper-kit вкомпилирован в backend-образ (build context tradein-mvp/,
+              # scheduler_main импортирует пакет) — kit-only изменение обязано
+              # пересобрать образ, иначе деплой рестартует контейнеры на старом.
+              - 'tradein-mvp/packages/scraper-kit/**'
             frontend:
               - 'tradein-mvp/frontend/**'
             browser:
@@ -117,11 +121,19 @@ jobs:
               - 'tradein-mvp/backend/app/services/scheduler.py'
               - 'tradein-mvp/backend/app/scheduler_main.py'
               - 'tradein-mvp/backend/app/tasks/**'
+              # #2188: scheduler исполняет matching/dedup при каждом scrape-тике —
+              # без этих путей scraper-контейнер оставался на старом коде
+              # (2026-07-02: fias-dedup доехал до tradein-backend, но не до
+              # tradein-scraper). После USE_KIT_SCHEDULER=true kit-код и есть
+              # scheduler — его правки тоже обязаны пересоздавать контейнер.
+              - 'tradein-mvp/backend/app/services/matching/**'
+              - 'tradein-mvp/backend/app/services/house_dedup_merge.py'
+              - 'tradein-mvp/packages/scraper-kit/**'
 
   # Quality gate: pytest MUST pass before any image is built/deployed (#666).
   # Runs the tradein-mvp/backend suite; a red test blocks build + deploy.
   # Tests use mocks + a stub DATABASE_URL — no real Postgres/Redis needed.
-  # 2 pre-existing order-dependent tests are deselected (see DESELECT note below).
+  # 1 pre-existing order-dependent test is deselected (see DESELECT note below).
   test:
     runs-on: ubuntu-latest
     needs: changes
@@ -146,20 +158,21 @@ jobs:
           echo "$HOME/.local/bin" >> "$GITHUB_PATH"
 
       - name: Sync deps (incl. dev group — pytest)
-        # NB: tradein-mvp/backend/uv.lock is gitignored (see tradein-mvp/.gitignore),
-        # so --frozen can't work in CI (no lockfile in a fresh checkout). Resolve
-        # from pyproject.toml like the Dockerfile does (uv sync --no-dev there).
-        run: uv sync
+        # Workspace-лок tradein-mvp/uv.lock TRACKED (с воркспейса #2137; gitignored
+        # только старый backend/uv.lock) → --frozen детерминирован и зеркалит
+        # Dockerfile (uv sync --frozen --no-dev). Актуализировано в #2208.
+        run: uv sync --frozen
 
       - name: Run pytest (tradein-mvp/backend)
-        # DESELECT (2026-05): two pre-existing tests fail only in whole-suite
-        # ordering (pass in isolation) due to global state leak from other test
-        # modules — not introduced here. Excluded so the gate is reliably green;
-        # tracked separately. Everything else (1087 tests) must pass.
+        # DESELECT (актуализировано 2026-07-02, #2208): test_search_cache_hit падает
+        # ТОЛЬКО в whole-suite ordering (401 vs 200; в изоляции проходит) — global-state
+        # leak из другого test-модуля, pre-existing. Второй исторический deselect
+        # (test_cian_valuation::test_cache_hit_returns_cached) убран — проходит в полном
+        # прогоне (проверено 2026-07-02: 2947 passed / 1 failed). Список обязан
+        # совпадать с backend-tests в ci-tradein.yml (pre-merge гейт).
         run: |
           uv run pytest -q \
-            --deselect "tests/test_search_api.py::test_search_cache_hit" \
-            --deselect "tests/test_cian_valuation.py::test_cache_hit_returns_cached"
+            --deselect "tests/test_search_api.py::test_search_cache_hit"
 
   build-backend:
     runs-on: ubuntu-latest
@@ -183,7 +196,10 @@ jobs:
       - name: Build & push tradein-backend
         uses: docker/build-push-action@v6
         with:
-          context: ./tradein-mvp/backend
+          # Context = tradein-mvp/ (uv workspace root): образу нужен packages/scraper-kit
+          # для editable install (#2137). Dockerfile — в backend/.
+          context: ./tradein-mvp
+          file: ./tradein-mvp/backend/Dockerfile
           push: true
           cache-from: type=registry,ref=${{ env.IMAGE_BACKEND }}:buildcache
           cache-to: type=registry,ref=${{ env.IMAGE_BACKEND }}:buildcache,mode=max
@@ -216,10 +232,13 @@ jobs:
           context: ./tradein-mvp/frontend
           push: true
           # basePath=/trade-in baked-in во время build (Next.js)
+          # NB (#2205): НЕ передаём NEXT_PUBLIC_ENABLE_PREVIEW — preview-роут
+          # (/ui-preview/estimate, статичная demo-фикстура) собирается ТОЛЬКО в
+          # dev/CI (a11y/lighthouse). В прод-образе флаг не задан → страница
+          # уходит в notFound (404), не индексируется и не краулится.
           build-args: |
             NEXT_PUBLIC_BASE_PATH=/trade-in
             NEXT_PUBLIC_API_BASE_URL=/trade-in
-            NEXT_PUBLIC_ENABLE_PREVIEW=1
           cache-from: type=registry,ref=${{ env.IMAGE_FRONTEND }}:buildcache
           cache-to: type=registry,ref=${{ env.IMAGE_FRONTEND }}:buildcache,mode=max
           tags: |
@@ -276,7 +295,13 @@ jobs:
         env:
           IMAGE_TAG: latest
           GHCR_PAT: ${{ secrets.GHCR_PAT }}
-          SCRAPER_CHANGED: ${{ needs.changes.outputs.scraper == 'true' || needs.changes.outputs.infra == 'true' || github.event_name == 'workflow_dispatch' }}
+          # Phase 0: generic infra edits (compose / workflow / deploy/**) must NOT
+          # recreate the scraper and SIGKILL a running multi-hour job. Only genuine
+          # scraper-code paths (the `scraper` paths-filter already covers
+          # app/services/scrapers/**, scrape_pipeline.py, scheduler.py,
+          # scheduler_main.py, app/tasks/**) — or a manual workflow_dispatch —
+          # should trigger a scraper recreate. (infra term intentionally dropped.)
+          SCRAPER_CHANGED: ${{ needs.changes.outputs.scraper == 'true' || github.event_name == 'workflow_dispatch' }}
           GITHUB_SHA: ${{ github.sha }}
         with:
           host: ${{ secrets.DEPLOY_HOST }}
@@ -314,24 +339,44 @@ jobs:
             export IMAGE_TAG="$IMAGE_TAG"
             docker compose -p gendesign-tradein -f docker-compose.prod.yml pull
 
-            # Селективный up: scraper НЕ пересоздаём на каждый backend-деплой (#1182) —
-            # один image :latest на backend+scraper, блочный up -d рестартовал бы scraper
-            # и убивал бегущий sweep. Scraper поднимается только при scraper/infra изменениях.
-            docker compose -p gendesign-tradein -f docker-compose.prod.yml up -d --no-deps postgres browser backend frontend
-            if [ "${SCRAPER_CHANGED:-true}" = "true" ]; then
-              echo "→ scraper paths changed — recreating tradein-scraper"
-              docker compose -p gendesign-tradein -f docker-compose.prod.yml up -d --no-deps scraper
-            else
-              echo "→ scraper unchanged — tradein-scraper left running (подхватит новый image при следующем своём рестарте)"
-            fi
+            # ── Порядок деплоя (issue #2216): МИГРАЦИИ ДО НОВОГО app-кода ──────────
+            # Раньше backend/frontend/scraper поднимались ПЕРЕД миграциями: при сбое
+            # миграции новый код уже крутился на СТАРОЙ схеме (рассинхрон код↔схема).
+            # Теперь строго: (1) только postgres → (2) ждём готовности БД →
+            # (3) ВЕСЬ блок миграций → (4) app-контейнеры → (5) Caddy + health.
+            # ИНВАРИАНТ ПРИ СБОЕ МИГРАЦИИ: строгий gate делает exit 1 ДО подъёма
+            # нового кода → старые контейнеры продолжают работать на СТАРОМ коде +
+            # СТАРОЙ схеме (консистентная пара). Это и есть цель: никогда «новый
+            # код на старой схеме». Откат = просто ничего не поднимали.
 
-            # Применяем SQL миграции (если есть backend/data/sql/*.sql)
+            # (1) Только БД — чтобы прогнать миграции до нового app-кода.
+            docker compose -p gendesign-tradein -f docker-compose.prod.yml up -d --no-deps postgres
+
+            # (2) Ждём готовности postgres (pg_isready в цикле, НЕ тупой sleep).
+            echo "→ Ожидание готовности postgres..."
+            pg_ready=""
+            for i in $(seq 1 30); do
+              if docker compose -p gendesign-tradein -f docker-compose.prod.yml exec -T postgres \
+                   pg_isready -U "${TRADEIN_POSTGRES_USER:-tradein}" -d tradein >/dev/null 2>&1; then
+                pg_ready="yes"; break
+              fi
+              sleep 2
+            done
+            if [ -z "$pg_ready" ]; then
+              echo "ERROR: postgres не стал ready за отведённое время — прерываю деплой."
+              echo "       Новый app-код НЕ поднят; старые контейнеры не тронуты."
+              exit 1
+            fi
+            echo "→ postgres ready."
+
+            # (3) Применяем SQL миграции (если есть backend/data/sql/*.sql) — ДО app.
             # Postgres init load *.sql из /docker-entrypoint-initdb.d ТОЛЬКО при первом
             # старте volume. Здесь — для повторных миграций после первого запуска.
             # Tracking через _schema_migrations (порт паттерна из deploy.yml):
             # каждый .sql применяется РОВНО один раз, failed migration → exit 1
             # (никаких swallowed errors). cwd = /opt/gendesign/tradein-mvp.
-            sleep 5
+            # NB: цикл берёт только *.sql — data/sql/_manifest_applied.txt (инвариант
+            # #2216) glob'ом не подхватывается.
 
             # Pre-existence detection ДО CREATE TABLE: если таблицы ещё нет, это
             # первый deploy после внедрения tracking на уже-наполненной prod-БД
@@ -405,16 +450,27 @@ jobs:
               echo "WARNING: TRADEIN_READER_PASSWORD not set in .env.runtime — gendesign_reader без пароля, ETL #976 не сможет подключиться"
             fi
 
-            # Retry backend lifespan hook AFTER migrations applied.
-            # tradein-backend startup runs ensure_fdw_user_mapping which needs
-            # FOREIGN SERVER gendesign_remote (created by 060_postgres_fdw_extension.sql).
-            # Without restart, the first compose-up's startup hook failed with
-            # "server gendesign_remote does not exist" because migrations hadn't run yet.
-            # See PR #493 deploy/1156 for the incident details.
-            echo "→ Restarting tradein-backend so lifespan hook retries USER MAPPING setup"
-            docker restart tradein-backend
-            # Give backend time to come up before Caddy reload + health check below
-            sleep 5
+            # (4) Теперь — новый app-код: схема уже актуальна.
+            # Селективный up: scraper НЕ пересоздаём на каждый backend-деплой (#1182) —
+            # один image :latest на backend+scraper, блочный up -d рестартовал бы scraper
+            # и убивал бегущий sweep. Scraper поднимается только при scraper/infra изменениях.
+            docker compose -p gendesign-tradein -f docker-compose.prod.yml up -d --no-deps browser backend frontend
+            if [ "${SCRAPER_CHANGED:-true}" = "true" ]; then
+              echo "→ scraper paths changed — recreating tradein-scraper"
+              docker compose -p gendesign-tradein -f docker-compose.prod.yml up -d --no-deps scraper
+            else
+              echo "→ scraper unchanged — tradein-scraper left running (подхватит новый image при следующем своём рестарте)"
+            fi
+
+            # (5) `docker restart tradein-backend` БОЛЬШЕ НЕ НУЖЕН (issue #2216).
+            # История (PR #493 / deploy 1156): backend раньше поднимался ПЕРЕД
+            # миграциями, его lifespan-hook (ensure_fdw_user_mapping) падал с
+            # "server gendesign_remote does not exist" — FOREIGN SERVER создаёт
+            # 060_postgres_fdw_extension.sql, ещё не прогнанная на тот момент.
+            # Требовался рестарт для повторной попытки хука. Теперь backend
+            # стартует на шаге (4), т.е. ПОСЛЕ применения миграций (шаг 3) →
+            # lifespan-hook гарантированно видит применённые миграции (FOREIGN
+            # SERVER gendesign_remote существует) уже с первого старта. Рестарт удалён.
 
             # Caddy reload — основной Caddyfile содержит inline tradein routes
             # (см. Caddyfile в корне репы). Reload, чтобы Caddy перечитал DNS
@@ -423,12 +479,28 @@ jobs:
             docker compose -p gendesign -f docker-compose.prod.yml exec -T caddy \
               caddy reload --config /etc/caddy/Caddyfile || true
 
-            # Health check
+            # Health check — деплой ВАЛИТСЯ, если backend не поднялся (#2214).
+            # Раньше цикл после 30 неуспешных попыток молча продолжал скрипт и
+            # доходил до записи success-маркера → мёртвый backend помечался
+            # «задеплоено». Теперь: флаг healthy выставляется ТОЛЬКО при HTTP 200
+            # на /health; после цикла — hard exit 1, если флаг пуст. exit 1
+            # происходит ДО записи .tradein-deployed-sha (маркер пишется последним,
+            # ниже) → следующий прогон changes-job возьмёт корректную базу.
+            # NB set -e: curl стоит в условии `if` (exempt из errexit) — неуспешная
+            # попытка НЕ фатальна, а лишь провоцирует следующую итерацию цикла.
+            healthy=""
             for i in $(seq 1 30); do
-              docker compose -p gendesign-tradein -f /opt/gendesign/tradein-mvp/docker-compose.prod.yml \
-                exec -T backend curl -fsS http://localhost:8000/health && break
+              if docker compose -p gendesign-tradein -f /opt/gendesign/tradein-mvp/docker-compose.prod.yml \
+                   exec -T backend curl -fsS http://localhost:8000/health >/dev/null 2>&1; then
+                healthy="yes"; break
+              fi
               sleep 1
             done
+            if [ -z "$healthy" ]; then
+              echo "ERROR: backend не ответил на /health за 30s — деплой FAILED"
+              exit 1
+            fi
+            echo "→ backend healthy на /health."
 
             # Cleanup старых образов
             for repo in ghcr.io/lekss361/gendesign-tradein-backend \

.forgejo/workflows/deploy.yml

@@ -199,6 +199,14 @@ jobs:
             # but other callers may invoke the raw path).
             chmod +x ops/*.sh 2>/dev/null || true
 
+            # Full PDF report bind-source (#2259 PR-D). docker создаёт отсутствующий
+            # bind-source как root:root — worker пишет PDF под uid 1000 → PermissionError
+            # → вечный «building». Создаём каталог заранее + chown под контейнерный uid.
+            # chown под non-root deploy-юзером требует sudo → fallback (|| true — если и
+            # sudo нет, каталог уже наш и chown не нужен).
+            mkdir -p reports
+            chown 1000:1000 reports 2>/dev/null || sudo chown 1000:1000 reports 2>/dev/null || true
+
             # Sentry release tracking
             mkdir -p backend
             touch backend/.env.runtime

.gitignore

@@ -87,6 +87,10 @@ sf_anton_snapshot.db-*
 data/osrm/*
 !data/osrm/.gitkeep
 
+# Full PDF report bind-source (#2259 PR-D) — worker пишет PDF в ./reports:/app/reports.
+# Артефакты рантайма, не коммитим (untracked и так выживает при deploy git reset --hard).
+/reports/
+
 # Log cruft at repo root
 debug.log
 .ds-sync/

.pre-commit-config.yaml

@@ -17,6 +17,11 @@ repos:
       - id: check-toml
       - id: check-added-large-files
         args: ["--maxkb=512"]
+        # #1966: the frozen backtest regression-gate fixture is gzipped prod
+        # inputs (~3 MB). It is re-extracted rarely (only when ground-truth
+        # refreshes), so it does not bloat history per estimator change — the
+        # per-change artifact is the 3 KB backtest_baseline.json.
+        exclude: ^tradein-mvp/backend/tests/fixtures/backtest_full_fixture\.json\.gz$
       - id: check-merge-conflict
       - id: detect-private-key
 

CLAUDE.md

@@ -21,7 +21,7 @@ Live: `https://gendsgn.ru/` — Свердловская обл. (ЕКБ, ПЗЗ
 
 2. **Branch + PR mandatory.** Никаких direct push в main. `feat/...` / `fix/...` / `refactor/...` / `docs/...` / `chore/...` → ветка от `forgejo/main` → `mcp__forgejo__create_pull_request` → PR URL пользователю. После PR create — сразу `Skill loop` polling. `gh` CLI bypassed (2026-05-16). **Полные правила: `.claude/rules/git-pr.md`**.
 
-3. **Agent-first workflow.** Main session orchestrates ONLY — не пишет код inline. Любая задача >1 файл / >50 строк → subagent. Pre-push: spawn `code-reviewer` subagent на staged changes. Post-push review — внешнее окно Claude (НЕ дублировать).
+3. **Agent-first workflow.** Main session orchestrates ONLY — не пишет код inline. Любая задача >1 файл / >50 строк → subagent. Pre-push: spawn `code-reviewer` subagent на staged changes. Post-push review — внешнее окно Claude (НЕ дублировать). Лимиты размера subagent-задачи: `.claude/rules/delegation.md`.
 
 4. **psycopg v3 only.** `import psycopg2` → ModuleNotFoundError. `CAST(:x AS type)` в SQL — никогда `:x::type`. **Полные правила: `.claude/rules/backend.md` + `sql.md`**.
 
@@ -41,14 +41,16 @@ Live: `https://gendsgn.ru/` — Свердловская обл. (ЕКБ, ПЗЗ
 | `database-expert` | `data/sql/**.sql`, Alembic, EXPLAIN ANALYZE |
 | `devops-engineer` | `docker-compose*.yml`, `Caddyfile`, `.github/workflows/**`, `.forgejo/workflows/**` |
 | `code-reviewer` | Pre-push lint (security, correctness, conventions) |
-| `deep-code-reviewer` | Тщательный review критичных PR (миграции / auth / scrapers) + merge authority при ✅ APPROVE |
+| `deep-code-reviewer` | Тщательный review критичных PR (миграции / auth / scrapers) + merge authority при ✅ APPROVE (не эксклюзивно: self-merge разрешён любой сессии с 2026-06-27) |
 | `qa-tester` | Post-deploy smoke (playwright / curl / SQL) сразу после merge+deploy — rule #7 |
 
+`auto-*` в `.claude/agents/` — standalone bot-персоны (`/work-as-*`), НЕ для Task-spawn; общий контракт — `_autonomous_pickup.md`.
+
 **Routing:** тривиально (typo, 1-line) → main session. Single-domain clear → worker. Cross-domain / нечётко → `tech-analyst` first. Worker → `code-reviewer` → main commits → push → PR.
 
 ## Where to look
 
-- **Path-scoped rules:** `.claude/rules/` (backend, frontend, sql, git-pr, deploy, ui-tokens, ui-conventions, ui-microcopy) — auto-loaded при работе с соответствующими файлами через `paths:` frontmatter
+- **Path-scoped rules:** `.claude/rules/` (backend, frontend, sql, git-pr, deploy, tradein, ui-tokens, ui-conventions, ui-microcopy) — auto-loaded при работе с соответствующими файлами через `paths:` frontmatter; `delegation.md` — намеренно БЕЗ `paths:` (грузится в каждой сессии, не добавлять frontmatter)
 - **Personal preferences:** `~/.claude/CLAUDE.md` (cross-project: no auto-commit, no Co-Authored-By, no @claude)
 - **Workflow memory:** `~/.claude/projects/<repo>/memory/MEMORY.md` index
 - **Vault MOCs:** `meta/`, `domains/<area>/<area>-MOC.md`, `decisions/`, `fixes/`, `limitations/`, `code/patterns/`
@@ -56,7 +58,7 @@ Live: `https://gendsgn.ru/` — Свердловская обл. (ЕКБ, ПЗЗ
 
 ## Don't (cross-domain — specifics → `.claude/rules/`)
 
-- ❌ Direct push в main / merge без approval
+- ❌ Direct push в main; merge вне policy (красный CI / tripwires — git-pr.md § Auto-merge policy)
 - ❌ `--no-verify` / `--amend` / `git push --force`
 - ❌ Knowledge-файлы вне vault (`docs/research/`, `notes/`, `wiki/`)
 - ❌ Hardcode credentials в коде / коммитах

Caddyfile

@@ -16,15 +16,13 @@
 # (basic_auth runs before handle), making /health and /preview/* exclusions
 # ineffective. With route { }, handlers are matched top-to-bottom as written.
 
-{
-    servers {
-        # ВКЛЮЧАЕТ raw Authorization/Cookie headers в access log
-        # (по default Caddy 2.x редактирует их как "REDACTED").
-        # Plain password будет в gendsgn.ru.log + auth_audit.log — оба root-only на VPS.
-        # См. forwarder.py _extract_attempted_username для использования.
-        log_credentials
-    }
-}
+# #2213: global `log_credentials` УБРАН. Он заставлял Caddy писать raw
+# Authorization header (Base64 `user:password`, тривиально обратимый) в ОБА лог-файла
+# (gendsgn.ru.log + auth_audit.log). Даже при root-only доступе и коротком retention
+# это plaintext-пароли пилотов на диске — недопустимый риск против скромной выгоды.
+# Trade-off: glitchtip-auth-forwarder больше не извлекает `attempted_username` из 401
+# (тег деградирует в "(none)" — forwarder это уже обрабатывает gracefully, не падает).
+# Событие basic_auth 401 (remote_ip / uri / method) по-прежнему уходит в GlitchTip.
 
 gendsgn.ru {
     encode zstd gzip
@@ -88,9 +86,23 @@ gendsgn.ru {
             uri strip_prefix /trade-in
             reverse_proxy tradein-backend:8000 {
                 header_up X-Authenticated-User {http.auth.user.id}
+                # #2213 defense-in-depth: общий секрет Caddy↔tradein-backend. header_up
+                # с value ПЕРЕЗАПИСЫВАЕТ (стирает) любой клиентский X-Internal-Auth-Secret —
+                # тот же механизм, что защищает X-Authenticated-User выше. Пусто пока
+                # TRADEIN_INTERNAL_AUTH_SECRET не задан в .env (fail-open, backend не проверяет).
+                header_up X-Internal-Auth-Secret {env.TRADEIN_INTERNAL_AUTH_SECRET}
             }
         }
 
+        # gendsgn.ru/sale-share — короткий адрес standalone-продукта «Поиск домов».
+        # Next basePath=/trade-in → редиректим на канонический /trade-in/sale-share
+        # (тот же tradein-frontend контейнер; query-string сохраняется). True vanity-URL
+        # в адресной строке требует отдельного Next-app с basePath=/sale-share.
+        @saleshare path /sale-share /sale-share/
+        handle @saleshare {
+            redir /trade-in/sale-share permanent
+        }
+
         # Matcher `path /trade-in /trade-in/*` ловит И /trade-in (без слеша),
         # И /trade-in/ + /trade-in/anything. Без обоих случаев `handle /trade-in/*`
         # пропускал /trade-in без слеша → попадал в общий frontend → пустой ответ.
@@ -99,6 +111,9 @@ gendsgn.ru {
             # Next.js basePath=/trade-in — фронт сам ждёт префикса в URL
             reverse_proxy tradein-frontend:3000 {
                 header_up X-Authenticated-User {http.auth.user.id}
+                # #2213: симметрично с /trade-in/api/* — перезаписываем секрет из env
+                # (стирает клиентский), на случай SSR-forwardʼa фронтом в backend.
+                header_up X-Internal-Auth-Secret {env.TRADEIN_INTERNAL_AUTH_SECRET}
             }
         }
 

backend/app/api/v1/admin_etl.py

@@ -9,6 +9,13 @@ POST /api/v1/admin/etl/objective-backfill
 POST /api/v1/admin/etl/nspd-denorm-backfill
     Запустить backfill nspd_parcels/nspd_buildings из всех nspd_quarter_dumps.
 
+GET  /api/v1/admin/etl/mapping-review
+    Список авто-маппингов objective_complex_mapping + обогащение для ревью.
+POST /api/v1/admin/etl/mapping-review/{id}/approve
+    Подтвердить маппинг (is_reviewed=true + note append).
+POST /api/v1/admin/etl/mapping-review/{id}/reject
+    Отклонить маппинг — DELETE строки (иначе травит mv_layout_velocity §4.2).
+
 Auth: gendsgn.ru-wide Caddy basic_auth gate (PR #426). App-level X-Admin-Token
 header removed 2026-05-23 — двойная auth избыточна для pilot.
 """
@@ -16,17 +23,24 @@ header removed 2026-05-23 — двойная auth избыточна для pilo
 from __future__ import annotations
 
 import logging
-from typing import Annotated
+from typing import Annotated, Any
 
-from fastapi import APIRouter, Depends, Query
+from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException, Query
 from sqlalchemy.orm import Session
 
 from app.core.db import get_db
+from app.services.etl.mapping_review import (
+    approve_mapping,
+    list_mapping_review,
+    reject_mapping,
+)
 from app.services.etl.objective_backfill import (
     AUTO_ACCEPT_THRESHOLD,
     AUTO_ACCEPT_THRESHOLD_V2,
     REVIEW_THRESHOLD,
+    apply_core_matches,
     auto_apply_matches,
+    find_core_matches,
     find_match_candidates,
     trigger_mv_refresh,
 )
@@ -104,6 +118,37 @@ def run_objective_backfill(
     return result
 
 
+@router.post("/objective-core-backfill")
+def run_objective_core_backfill(
+    db: Annotated[Session, Depends(get_db)],
+    dry_run: Annotated[bool, Query(description="Preview без insertions (default True)")] = True,
+    refresh_mv: Annotated[bool, Query(description="REFRESH mv_layout_velocity после apply")] = True,
+) -> dict[str, object]:
+    """Core-name + dev-confirm проход (#2177 шаг 2, match_method='auto_core_dev_v5').
+
+    Нормализует ЯДРО имени обеих сторон (normalize_complex_name, #2198) и мапит
+    несопоставленные domrf ЕКБ-объекты на objective-проекты. Пишутся ТОЛЬКО tier_a
+    (ровно 1 кандидат + подтверждение застройщика). tier_b/ambiguous — в counts.
+
+    Дефолт dry_run=True (безопасно). Реальный insert — ?dry_run=false.
+
+    Returns dict:
+        inserted / conflict_skipped / error_skipped / tier_a_total — из apply;
+        tier_b / ambiguous / skipped_taken — счётчики отчёта;
+        mv_rows_after_refresh — строк в MV после REFRESH (0 если dry-run / нет вставок).
+    """
+    report = find_core_matches(db)
+    result: dict[str, object] = dict(apply_core_matches(db, report, dry_run=dry_run))
+    result.update(report.counts())
+
+    mv_rows = 0
+    if refresh_mv and not dry_run and result.get("inserted", 0):
+        mv_rows = trigger_mv_refresh(db)
+        logger.info("mv_layout_velocity refreshed after core-backfill: %d rows", mv_rows)
+    result["mv_rows_after_refresh"] = mv_rows
+    return result
+
+
 @router.post("/nspd-denorm-backfill")
 def run_nspd_denorm_backfill(
     limit: Annotated[
@@ -124,3 +169,68 @@ def run_nspd_denorm_backfill(
     task = backfill_all_dumps.apply_async(kwargs={"limit": limit})
     logger.info("nspd-denorm-backfill enqueued: task_id=%s limit=%s", task.id, limit)
     return {"task_id": task.id, "status": "enqueued", "limit": limit}
+
+
+# ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
+# Mapping review — глазами подтвердить/отклонить авто-маппинги (feat/…-review)
+# ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
+
+
+@router.get("/mapping-review")
+def get_mapping_review(
+    db: Annotated[Session, Depends(get_db)],
+    only_unreviewed: Annotated[
+        bool, Query(description="Только is_reviewed=false (авто-матчи без ревью)")
+    ] = True,
+    limit: Annotated[int, Query(ge=1, le=500, description="Строк на странице")] = 100,
+    offset: Annotated[int, Query(ge=0, description="Смещение страницы")] = 0,
+) -> dict[str, Any]:
+    """Список строк objective_complex_mapping + обогащение для ревьюера.
+
+    Обогащение каждой строки:
+      - domrf_comm_name / domrf_dev_name — latest snapshot по domrf_obj_id;
+      - objective_developers — застройщики objective-проекта (агрегат
+        objective_lots.developer, scoped по project_name).
+
+    Сорт: is_reviewed asc, match_score asc NULLS FIRST (сомнительные сверху).
+
+    Returns dict:
+        rows: list обогащённых строк (id, objective_complex_name,
+            objective_project_id, objective_group, domrf_obj_id, match_method,
+            match_score, is_reviewed, note, created_at, domrf_comm_name,
+            domrf_dev_name, objective_developers);
+        total: всего строк (с учётом only_unreviewed, БЕЗ limit/offset);
+        limit / offset / only_unreviewed: эхо параметров.
+    """
+    return list_mapping_review(db, only_unreviewed=only_unreviewed, limit=limit, offset=offset)
+
+
+@router.post("/mapping-review/{mapping_id}/approve")
+def approve_mapping_review(
+    mapping_id: int,
+    db: Annotated[Session, Depends(get_db)],
+) -> dict[str, Any]:
+    """Подтвердить маппинг: is_reviewed=true + append «approved <date>» в note.
+
+    404 если строки с таким id нет.
+    """
+    result = approve_mapping(db, mapping_id)
+    if result is None:
+        raise HTTPException(status_code=404, detail=f"mapping {mapping_id} не найден")
+    return result
+
+
+@router.post("/mapping-review/{mapping_id}/reject")
+def reject_mapping_review(
+    mapping_id: int,
+    db: Annotated[Session, Depends(get_db)],
+) -> dict[str, Any]:
+    """Отклонить маппинг — DELETE строки (иначе травит mv_layout_velocity §4.2).
+
+    Удаляемая строка целиком логируется (logger.info) перед commit — в note
+    писать некуда, строки не будет. 404 если id не найден.
+    """
+    deleted = reject_mapping(db, mapping_id)
+    if deleted is None:
+        raise HTTPException(status_code=404, detail=f"mapping {mapping_id} не найден")
+    return {"status": "deleted", "deleted": deleted}

backend/app/api/v1/admin_scrape.py

@@ -684,12 +684,18 @@ def objective_coverage(
     """
     from app.services.objective_etl import get_sqlite_info
 
+    # #1964: `lots` = СЫРОЙ COUNT(*) — намеренно. Этот счётчик сравнивается с
+    # SQLite-источником Антона (ETL-fidelity: «свежее ли SQLite, чем БД»), а SQLite
+    # хранит сырые строки → дедуп-view сломал бы сравнение. Рядом отдаём
+    # `lots_physflat` (v_objective_lots_latest — по физлоту) для прозрачности
+    # инфляции (~2.91×: сырых ~1.75M vs физлотов ~603k).
     pg_row = (
         db.execute(
             text(
                 """
                 SELECT
                     (SELECT COUNT(*) FROM objective_lots) AS lots,
+                    (SELECT COUNT(*) FROM v_objective_lots_latest) AS lots_physflat,
                     (SELECT COUNT(*) FROM objective_corpus_room_month) AS crm,
                     (SELECT COUNT(*) FROM objective_complex_mapping) AS mappings,
                     (SELECT MAX(snapshot_date) FROM objective_lots) AS last_lot_snapshot,
@@ -706,6 +712,7 @@ def objective_coverage(
     return {
         "pg": {
             "lots": int(pg_row["lots"] or 0),
+            "lots_physflat": int(pg_row["lots_physflat"] or 0),
             "corp_room_month": int(pg_row["crm"] or 0),
             "mappings": int(pg_row["mappings"] or 0),
             "last_lot_snapshot": pg_row["last_lot_snapshot"].isoformat()

backend/app/api/v1/concepts.py

@@ -8,9 +8,19 @@ from sqlalchemy import text
 from sqlalchemy.orm import Session
 
 from app.core.db import get_db
-from app.schemas.concept import ConceptInput, ConceptOutput
+from app.schemas.concept import (
+    ConceptInput,
+    ConceptOutput,
+    HouseTypeCatalog,
+    HouseTypeCatalogItem,
+    MassingProgram,
+    MassingRecomputeOutput,
+)
 from app.services.generative import geometry
+from app.services.generative.catalog import HOUSE_TYPES, available_section_types
+from app.services.generative.financial import compute_financial
 from app.services.generative.geometry import ParcelGeometryError, _parse_polygon
+from app.services.generative.teap import synthesize_teap_from_program
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
@@ -33,6 +43,11 @@ _DISTRICT_SEARCH_RADIUS_M: int = 5000
 _PRICE_MIN_RUB: int = 30_000
 _PRICE_MAX_RUB: int = 600_000
 
+# Stage 2a (#1965): дефолтный лейбл source для ПРЕДРЕЗОЛВЛЕННОЙ цены в /recompute, когда
+# фронт НЕ форвардит подлинный price_source. Консервативный fallback: цена пришла извне
+# (фронт её уже резолвил), но без явного происхождения берём нейтральный district-median.
+_DEFAULT_PRERESOLVED_SOURCE: str = "objective_district_median"
+
 # Район ЕКБ (ekb_districts) ближайший к точке центроида + его справочная медиана цены.
 # Binds через CAST(:name AS type) — psycopg v3 (постфикс-каст к bind-имени запрещён).
 # ::geography приклеено к ) / колонке (разрешённое исключение). Read-only, без SAVEPOINT.
@@ -57,13 +72,33 @@ _DISTRICT_FOR_POINT_SQL = text(
 
 # Медиана цены продажи жилья из объявлений Objective по району + размер выборки.
 # price_per_m2_rub — РУБЛИ. Санитарный диапазон отсекает мусор. CAST psycopg v3.
+#
+# #1964 physflat-дедуп: objective_lots раздут ~2.91× (мульти objective_lot_id на
+# один физлот через пере-листинги) → sample_size и гейт n≥:_MIN_OBJECTIVE_SAMPLE
+# были по пере-листингам, вес медианы смещался. Дедупим INLINE через DISTINCT ON
+# (physflat-ключ, последний снапшот snapshot_date DESC, id DESC) — НЕ через общий
+# physflat-VIEW. Причина (deep-review #1964, прод-EXPLAIN): view не несёт
+# district-фильтр внутри, qual не проталкивается ниже DISTINCT ON → view сортирует
+# ВСЮ таблицу 1.76M (~5.8 s, request-path внутри analyze_parcel). Inline с district
+# В CTE → bitmap по району ~240k строк + sort (~1.7 s), индекс по district работает.
+# Сегмент-фильтры (price NOT NULL / диапазон) объективны по физлоту → применяем
+# ПОСЛЕ дедупа. Зеркало паттерна market_metrics._STOCK_SQL.
 _OBJECTIVE_MEDIAN_SQL = text(
     """
+    WITH latest AS (
+        SELECT DISTINCT ON (
+            project_name, corpus_name, section, floor, lot_number
+        )
+            price_per_m2_rub
+          FROM objective_lots
+         WHERE district = CAST(:dn AS text)
+         ORDER BY project_name, corpus_name, section, floor, lot_number,
+                  snapshot_date DESC, id DESC
+    )
     SELECT PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY price_per_m2_rub) AS median_ppm2,
            COUNT(*)                                                      AS sample_size
-      FROM objective_lots
-     WHERE district = CAST(:dn AS text)
-       AND price_per_m2_rub IS NOT NULL
+      FROM latest
+     WHERE price_per_m2_rub IS NOT NULL
        AND price_per_m2_rub BETWEEN CAST(:lo AS numeric) AND CAST(:hi AS numeric)
     """
 )
@@ -163,6 +198,32 @@ def _lookup_market_price(db: Session, wkt_point: str) -> tuple[float | None, str
     return None, "class_norm"
 
 
+@router.get("/house-types", response_model=HouseTypeCatalog)
+async def list_house_types() -> HouseTypeCatalog:
+    """Stage 3b (#1965, эпик #1953) — каталог типовых домов для фронт-пикера.
+
+    Read-only проекция ``catalog.HOUSE_TYPES`` (single source of truth по типам
+    секций): фронт Stage 3b показывает эти типы в режиме «Выбрать дома» и кладёт
+    выбранные ``section_type`` в ``ConceptInput.building_program``. Без БД, без
+    side-effects — справочник захардкожен в коде (см. модуль ``catalog``). Так
+    фронт НЕ хардкодит габариты/этажности — они приходят отсюда.
+    """
+    return HouseTypeCatalog(
+        house_types=[
+            HouseTypeCatalogItem(
+                section_type=ht.section_type,
+                label_ru=ht.label_ru,
+                footprint_w_m=ht.footprint_w_m,
+                footprint_d_m=ht.footprint_d_m,
+                footprint_sqm=ht.footprint_sqm,
+                default_floors=ht.default_floors,
+                housing_class=ht.housing_class,
+            )
+            for ht in HOUSE_TYPES
+        ]
+    )
+
+
 @router.post("", response_model=ConceptOutput)
 async def create_concept(
     payload: ConceptInput,
@@ -179,7 +240,26 @@ async def create_concept(
 
     A degenerate parcel (setback consumes everything, malformed geometry) yields a
     422 rather than empty variants — that is a bad request, not a valid empty result.
+
+    Stage 3a (#1965): если задана ``building_program`` (типовые дома из каталога), кладём
+    РОВНО эту программу вместо жадной max-FAR раскладки (один вариант). Неизвестный
+    ``section_type`` → 422 (валидируется тут, до размещения). Если участок не вмещает всю
+    программу — НЕ 422: кладём сколько влезло и отдаём честный ``placed_count`` < requested.
     """
+    # Stage 3a: валидируем ключи программы по каталогу ДО размещения — неизвестный
+    # section_type это bad request (422), а не 500 из KeyError в глубине placement.
+    if payload.building_program:
+        known = available_section_types()
+        unknown = sorted({item.section_type for item in payload.building_program} - known)
+        if unknown:
+            raise HTTPException(
+                status_code=422,
+                detail=(
+                    f"unknown house type(s): {', '.join(unknown)}; "
+                    f"available: {', '.join(sorted(known))}"
+                ),
+            )
+
     # Рыночную цену продажи жилья считаем ОДИН раз на участок (она едина для всех
     # стратегий). DB-lookup — синхронный SQLAlchemy → run_in_threadpool, чтобы не
     # блокировать event loop. Падение lookup'а не должно ронять генерацию.
@@ -187,9 +267,7 @@ async def create_concept(
     price_source: str = "class_norm"
     try:
         wkt_point = await run_in_threadpool(_parcel_centroid_wkt, payload)
-        market_price, price_source = await run_in_threadpool(
-            _lookup_market_price, db, wkt_point
-        )
+        market_price, price_source = await run_in_threadpool(_lookup_market_price, db, wkt_point)
     except ParcelGeometryError:
         # Невалидная геометрия — пусть geometry.generate поднимет её ниже (один 422).
         pass
@@ -210,3 +288,70 @@ async def create_concept(
         logger.warning("concept generation rejected parcel: %s", exc)
         raise HTTPException(status_code=422, detail=str(exc)) from exc
     return ConceptOutput(variants=variants)
+
+
+@router.post("/recompute", response_model=MassingRecomputeOutput)
+async def recompute_massing(
+    payload: MassingProgram,
+    db: Annotated[Session, Depends(get_db)],
+) -> MassingRecomputeOutput:
+    """Stage 2a (#1965, эпик #1953) — LIVE-пересчёт экономики из 3D-массинга.
+
+    Hot, debounced-эндпоинт для интерактивных слайдеров Stage 2b: фронтовый
+    ``computeModel`` отдаёт агрегированную программу (суммарное пятно × этажность),
+    мы синтезируем :class:`TEAP` (``synthesize_teap_from_program`` — те же нормативные
+    константы, что и обычная генерация) и прогоняем готовый чистый ``compute_financial``
+    → пересчитанный ТЭП + финмодель.
+
+    Цена продажи жилья:
+      * ``market_price_per_sqm`` в теле → используется как есть (FAST path, БЕЗ БД) —
+        фронт резолвит цену один раз и шлёт её в каждом keystroke-запросе. Источник
+        берём из ``payload.price_source`` (ПОДЛИННЫЙ source, который фронт получил из
+        financial_estimate — objective_geo_radius / objective_district_median /
+        district_reference / class_norm); если фронт его не прислал — дефолтный лейбл.
+        НЕ хардкодим source — иначе honest-флаг в UI/PDF врёт о происхождении цены.
+      * иначе, если передан ``parcel_centroid_wkt`` → ``_lookup_market_price`` по центроиду
+        через ``run_in_threadpool`` (тот же приём, что и в ``create_concept``; sync SQLAlchemy
+        не должен блокировать event loop). Падение lookup'а → норматив класса, не 500.
+      * иначе (нет ни цены, ни центроида) → норматив класса (``price_source="class_norm"``).
+    """
+    # ── Цена продажи: предрезолвленная (fast) → DB-fallback → норматив класса ───────
+    market_price: float | None = payload.market_price_per_sqm
+    price_source: str = "class_norm"
+    if market_price is not None:
+        # FAST path: фронт уже резолвил рыночную цену — НЕ ходим в БД на каждый keystroke.
+        # Используем ПОДЛИННЫЙ source, который фронт форвардит из financial_estimate; если
+        # его нет — дефолтный лейбл. (При market_price=None compute_financial всё равно
+        # форсит class_norm, но сюда мы попадаем только при заданной цене.)
+        price_source = payload.price_source or _DEFAULT_PRERESOLVED_SOURCE
+    elif payload.parcel_centroid_wkt:
+        # Fallback: резолвим по центроиду. Sync-lookup → threadpool (как в create_concept).
+        # Любая ошибка → норматив класса (graceful, без 500) — деградация уже внутри
+        # _lookup_market_price, защитный пояс на непредвиденное оставляем тут.
+        try:
+            market_price, price_source = await run_in_threadpool(
+                _lookup_market_price, db, payload.parcel_centroid_wkt
+            )
+        except Exception as exc:
+            logger.warning("recompute market-price: unexpected lookup error, class_norm: %s", exc)
+            market_price, price_source = None, "class_norm"
+
+    teap = synthesize_teap_from_program(
+        total_footprint_sqm=payload.total_footprint_sqm,
+        floors=payload.floors,
+        site_area_sqm=payload.site_area_sqm,
+        housing_class=payload.housing_class,
+        sections=payload.sections,
+    )
+    # compute_financial — чистая, CPU-bound, лёгкая (без БД) → можно вызывать прямо в
+    # event loop (hot path; threadpool-overhead тут не нужен). price_source игнорируется
+    # внутри, когда market_price_per_sqm is None (форсится class_norm) — корректно.
+    financial = compute_financial(
+        teap=teap,
+        housing_class=payload.housing_class,
+        land_cost_rub=payload.land_cost_rub,
+        market_price_per_sqm=market_price,
+        price_source=price_source,
+        development_type=payload.development_type,
+    )
+    return MassingRecomputeOutput(teap=teap, financial=financial)

backend/app/api/v1/landing.py

@@ -3,6 +3,8 @@
 from __future__ import annotations
 
 import logging
+import threading
+import time
 from datetime import date
 from typing import Annotated, Any
 
@@ -18,6 +20,32 @@ logger = logging.getLogger(__name__)
 router = APIRouter()
 
 
+# ---------------------------------------------------------------------------
+# In-process TTL-кэш результата _query_stats (перф-батч #2, #1953-followup)
+# ---------------------------------------------------------------------------
+# /landing/stats бьётся на КАЖДЫЙ load хоумпейджа и НЕ кэширован. KPI 3 (доля квартир
+# с ценой) делает полный агрегат по physflat-дедупу objective_lots: price_per_m2_rub
+# нет в covering-INCLUDE и фильтра нет → ~6.7 s heap-скан 603k физлотов на каждый
+# запрос. Данные дневной гранулярности (snapshot_date) → 1 ч staleness приемлем.
+#
+# Кэшируем ВЕСЬ dict (все 5 KPI), не только KPI 3 — там ещё pg_class deals + 2
+# MAX(snapshot_date). Только УСПЕШНЫЙ результат (None/fallback НЕ кэшируем — пустая
+# dev-БД / сбой запроса не должны залипать на час). Потокобезопасно (threading.Lock,
+# удерживается только на check/store); analyze идёт в threadpool под Uvicorn. Стиль —
+# зеркало app.services.weather_cache. time.monotonic устойчив к скачкам системных часов.
+_STATS_TTL_S: float = 3600.0  # 1 час — дневная гранулярность данных
+
+# (result_dict, expires_at_monotonic_seconds). Только успешный результат.
+_STATS_CACHE: dict[str, Any] | None = None
+_STATS_EXPIRES_AT: float = 0.0
+_STATS_LOCK = threading.Lock()
+
+
+def _now() -> float:
+    """Монотонный таймер (тесты подменяют этот helper, а не сам `time`)."""
+    return time.monotonic()
+
+
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # Response schema
 # ---------------------------------------------------------------------------
@@ -69,12 +97,14 @@ def _query_stats(db: Session) -> dict[str, Any] | None:
         deals_total = int(row_deals or 0)
 
         # KPI 3: % objective_lots с ценой
+        # #1964: physflat-дедуп view — доля квартир с ценой по ФИЗИЧЕСКИМ лотам, а не
+        # по пере-листингам (сырой objective_lots раздут ~2.91× мульти lot_id/физлот).
         row_price = db.execute(
             text(
                 "SELECT"
                 "  COUNT(*) FILTER (WHERE price_per_m2_rub IS NOT NULL) * 100.0"
                 "    / NULLIF(COUNT(*), 0)"
-                " FROM objective_lots"
+                " FROM v_objective_lots_latest"
             )
         ).scalar()
         price_coverage_pct = round(float(row_price or 0.0), 1)
@@ -127,6 +157,30 @@ def _query_stats(db: Session) -> dict[str, Any] | None:
         return None
 
 
+def _query_stats_cached(db: Session) -> dict[str, Any] | None:
+    """`_query_stats` с in-process TTL-кэшем (TTL=1 ч). См. блок-комментарий вверху.
+
+    Кэширует ТОЛЬКО успешный dict; None (сбой/пустая БД) не кэшируется — следующий
+    запрос попробует снова. Lock удерживается лишь на check/store; сам DB-запрос идёт
+    ВНЕ lock'а (не сериализуем одновременные cold-start, last-write wins — запрос
+    идемпотентен, TTL длинный).
+    """
+    global _STATS_CACHE, _STATS_EXPIRES_AT
+    now = _now()
+    with _STATS_LOCK:
+        if _STATS_CACHE is not None and _STATS_EXPIRES_AT > now:
+            return _STATS_CACHE
+    # MISS / истёк → DB-запрос ВНЕ lock'а.
+    result = _query_stats(db)
+    if result is None:
+        # Не кэшируем fallback — пусть следующий запрос повторит попытку.
+        return None
+    with _STATS_LOCK:
+        _STATS_CACHE = result
+        _STATS_EXPIRES_AT = _now() + _STATS_TTL_S
+    return result
+
+
 @router.get("/landing/stats", response_model=LandingStatsOut)
 def landing_stats(
     db: Annotated[Session, Depends(get_db)],
@@ -142,7 +196,7 @@ def landing_stats(
     - paradox: строка-парадокс портфеля для hero CTA
     - stale: true если данные недоступны (DB ошибка или пустая БД)
     """
-    result = _query_stats(db)
+    result = _query_stats_cached(db)
     if result is None:
         return LandingStatsOut(**_FALLBACK_DATA)
     return LandingStatsOut(**result)

backend/app/core/config.py

@@ -114,6 +114,46 @@ class Settings(BaseSettings):
     # Empty string = endpoint disabled.
     scrape_admin_token: str = ""
 
+    # ── #1945 KN-loader anti-ban (throttle + optional proxy) ──────────────────
+    # DOM.РФ WAF банит IP по volume/rate (HTTP 403 «Доступ заблокирован», БЕЗ
+    # captcha — подтверждено): per-region sweep гонит ~1548 объектов × 11
+    # endpoint'ов ≈ 17k запросов через один браузер. На старой concurrency=8
+    # WAF банил VPS-IP mid-sweep. Лечим двумя рычагами.
+    #
+    # Рычаг 1 — throttle. Ограничивает число одновременных in-page fetch()
+    # ТОЛЬКО для KN-sweep BrowserSession (другие скраперы — nspd/catalog —
+    # продолжают использовать модульный дефолт _BROWSER_CONCURRENCY=8 без
+    # изменений). 2 — эмпирически безопасный потолок против volume-бана.
+    # ENV: SCRAPE_KN_BROWSER_CONCURRENCY.
+    scrape_kn_browser_concurrency: int = 2
+    # Окно случайной паузы (мс) между запросами KN-sweep. Шире дефолта
+    # (600–1500), чтобы размазать запросы во времени и не триггерить rate-ban.
+    # min < max обязателен (иначе random.uniform отдаст границу). При throttle
+    # ширим до 1200–3000. ENV: SCRAPE_KN_REQUEST_JITTER_MIN_MS / _MAX_MS.
+    scrape_kn_request_jitter_min_ms: int = 1200
+    scrape_kn_request_jitter_max_ms: int = 3000
+    # Рычаг 2 — прокси (ОПЦИОНАЛЬНО, default None → прямое подключение, поведение
+    # без изменений). Когда задан — KN-sweep BrowserSession запускает Chromium
+    # через этот прокси (формат http://user:pass@host:port; парсится в
+    # Playwright proxy={server,username,password}). Сильнейший рычаг против
+    # IP-бана: переиспользует тот же mobile-proxy паттерн, что tradein-стек
+    # (SCRAPER_PROXY_URL). Заводится ТОЛЬКО через окружение прод-контейнера.
+    # ENV: SCRAPE_KN_PROXY_URL.
+    scrape_kn_proxy_url: str | None = None
+    # Рычаг 3 (ГЛАВНЫЙ unblock #1945) — изоляция flats от extras.
+    # Эмпирически (prod, 2026-06-27): flats endpoint /portal-kn/api/sales/portal/table
+    # на concurrency=2 = 0 WAF-бан на 100+ объектах; extras /сервисы/api/object/{id}/*
+    # отдают 403 СРАЗУ (volume-independent, мертвы с 2026-06-03) И ТРАВЯТ cookies
+    # сессии → последующие flats на той же сессии тоже 403. flats_count (метрика
+    # #1945) рухнул 3670→9 именно из-за этого.
+    #
+    # True (дефолт, NEW): flats тянутся в ЧИСТОЙ flats-only сессии (extras на ней
+    # НЕ дёргаются НИКОГДА) → flats_count восстанавливается; extras идут отдельным
+    # best-effort проходом с recycle сессии на каждый WAF-403 (яд не накапливается
+    # и НЕ касается flats). False: старое поведение (flats+extras в одной сессии,
+    # poison-prone). ENV: SCRAPE_KN_EXTRAS_ISOLATED.
+    scrape_kn_extras_isolated: bool = True
+
     # NSPD-scraper (Playwright) УДАЛЁН 2026-05-11. Сменён на bulk geo-fetcher
     # через rosreestr2coord — запускается вручную через /admin/scrape/geo.
     # Settings оставлены deprecated на случай отката (можно удалить позже).
@@ -164,6 +204,13 @@ class Settings(BaseSettings):
     # Default rate-limit для nspd_lite fetcher (мс между запросами).
     nspd_lite_rate_ms: int = 600
 
+    # Каталог хранения собранных PDF-отчётов ПТИЦА (эпик #2259 PR-D). Worker пишет
+    # PDF сюда, backend читает файл для /report/download. На проде — общий writable
+    # bind-mount `./reports:/app/reports` у сервисов backend+worker (docker-compose.prod.yml),
+    # иначе backend не увидит файл, записанный воркером. Для локальной разработки —
+    # относительный путь ОК (тест мокает render_full_report_pdf, файл не пишется).
+    reports_dir: str = "/app/reports"
+
     # ETL Антоновского /sf/api/* SQLite → нашу PG (objective_* таблицы).
     # На проде монтируется bind-mount-ом docker-compose:
     #   /opt/gendesign/site-finder/analysis.db -> /data/anton-sqlite/analysis.db
@@ -306,5 +353,18 @@ class Settings(BaseSettings):
     # Сколько ретраев на 429/5xx до деградации в fallback (циркуит-брейкер-lite).
     llm_max_retries: int = 2
 
+    # ── DaData /clean/address геокод (objective_backfill geo-pass, #2177) ──────
+    # Токен + секрет для DaData /clean/address (обогащение адреса → geo_lat/geo_lon).
+    # На gendesign-проде уже заведены в окружении контейнера (проверено 2026-07-03).
+    # Оба нужны для clean_address (в отличие от suggest, которому хватает токена).
+    # None/пусто → dadata_client.clean_address graceful-возвращает None (geo-pass
+    # тогда reject'ит всё «нет геокода», не падает). ENV: DADATA_API_TOKEN /
+    # DADATA_API_SECRET. Литерала ключа в коде/тестах нет.
+    dadata_api_token: str | None = None
+    dadata_api_secret: str | None = None
+    # Таймаут одного HTTP-вызова к DaData (сек). Воркер geo-pass не должен висеть
+    # на недоступном сервисе. ENV: DADATA_TIMEOUT_S.
+    dadata_timeout_s: float = 8.0
+
 
 settings = Settings()

backend/app/resources/certs/russian_trusted_ca_bundle.pem

@@ -0,0 +1,155 @@
+# Russian Trusted CA bundle (Минцифры РФ) — публичные сертификаты с gu-st.ru (Госуслуги).
+# Нужны для https-доменов с российским УЦ И/ИЛИ неполной серверной цепочкой (#2119).
+# Скачаны 2026-07-02: russian_trusted_root_ca_pem.crt + russian_trusted_sub_ca_pem.crt.
+-----BEGIN CERTIFICATE-----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+-----END CERTIFICATE-----
+-----BEGIN CERTIFICATE-----
+MIIHQjCCBSqgAwIBAgICEAIwDQYJKoZIhvcNAQELBQAwcDELMAkGA1UEBhMCUlUx
+PzA9BgNVBAoMNlRoZSBNaW5pc3RyeSBvZiBEaWdpdGFsIERldmVsb3BtZW50IGFu
+ZCBDb21tdW5pY2F0aW9uczEgMB4GA1UEAwwXUnVzc2lhbiBUcnVzdGVkIFJvb3Qg
+Q0EwHhcNMjIwMzAyMTEyNTE5WhcNMjcwMzA2MTEyNTE5WjBvMQswCQYDVQQGEwJS
+VTE/MD0GA1UECgw2VGhlIE1pbmlzdHJ5IG9mIERpZ2l0YWwgRGV2ZWxvcG1lbnQg
+YW5kIENvbW11bmljYXRpb25zMR8wHQYDVQQDDBZSdXNzaWFuIFRydXN0ZWQgU3Vi
+IENBMIICIjANBgkqhkiG9w0BAQEFAAOCAg8AMIICCgKCAgEA9YPqBKOk19NFymrE
+wehzrhBEgT2atLezpduB24mQ7CiOa/HVpFCDRZzdxqlh8drku408/tTmWzlNH/br
+HuQhZ/miWKOf35lpKzjyBd6TPM23uAfJvEOQ2/dnKGGJbsUo1/udKSvxQwVHpVv3
+S80OlluKfhWPDEXQpgyFqIzPoxIQTLZ0deirZwMVHarZ5u8HqHetRuAtmO2ZDGQn
+vVOJYAjls+Hiueq7Lj7Oce7CQsTwVZeP+XQx28PAaEZ3y6sQEt6rL06ddpSdoTMp
+BnCqTbxW+eWMyjkIn6t9GBtUV45yB1EkHNnj2Ex4GwCiN9T84QQjKSr+8f0psGrZ
+vPbCbQAwNFJjisLixnjlGPLKa5vOmNwIh/LAyUW5DjpkCx004LPDuqPpFsKXNKpa
+L2Dm6uc0x4Jo5m+gUTVORB6hOSzWnWDj2GWfomLzzyjG81DRGFBpco/O93zecsIN
+3SL2Ysjpq1zdoS01CMYxie//9zWvYwzI25/OZigtnpCIrcd2j1Y6dMUFQAzAtHE+
+qsXflSL8HIS+IJEFIQobLlYhHkoE3avgNx5jlu+OLYe0dF0Ykx1PGNjbwqvTX37R
+Cn32NMjlotW2QcGEZhDKj+3urZizp5xdTPZitA+aEjZM/Ni71VOdiOP0igbw6asZ
+2fxdozZ1TnSSYNYvNATwthNmZysCAwEAAaOCAeUwggHhMBIGA1UdEwEB/wQIMAYB
+Af8CAQAwDgYDVR0PAQH/BAQDAgGGMB0GA1UdDgQWBBTR4XENCy2BTm6KSo9MI7NM
+XqtpCzAfBgNVHSMEGDAWgBTh0YHlzlpfBKrS6badZrHF+qwshzCBxwYIKwYBBQUH
+AQEEgbowgbcwOwYIKwYBBQUHMAKGL2h0dHA6Ly9yb3N0ZWxlY29tLnJ1L2NkcC9y
+b290Y2Ffc3NsX3JzYTIwMjIuY3J0MDsGCCsGAQUFBzAChi9odHRwOi8vY29tcGFu
+eS5ydC5ydS9jZHAvcm9vdGNhX3NzbF9yc2EyMDIyLmNydDA7BggrBgEFBQcwAoYv
+aHR0cDovL3JlZXN0ci1wa2kucnUvY2RwL3Jvb3RjYV9zc2xfcnNhMjAyMi5jcnQw
+gbAGA1UdHwSBqDCBpTA1oDOgMYYvaHR0cDovL3Jvc3RlbGVjb20ucnUvY2RwL3Jv
+b3RjYV9zc2xfcnNhMjAyMi5jcmwwNaAzoDGGL2h0dHA6Ly9jb21wYW55LnJ0LnJ1
+L2NkcC9yb290Y2Ffc3NsX3JzYTIwMjIuY3JsMDWgM6Axhi9odHRwOi8vcmVlc3Ry
+LXBraS5ydS9jZHAvcm9vdGNhX3NzbF9yc2EyMDIyLmNybDANBgkqhkiG9w0BAQsF
+AAOCAgEARBVzZls79AdiSCpar15dA5Hr/rrT4WbrOfzlpI+xrLeRPrUG6eUWIW4v
+Sui1yx3iqGLCjPcKb+HOTwoRMbI6ytP/ndp3TlYua2advYBEhSvjs+4vDZNwXr/D
+anbwIWdurZmViQRBDFebpkvnIvru/RpWud/5r624Wp8voZMRtj/cm6aI9LtvBfT9
+cfzhOaexI/99c14dyiuk1+6QhdwKaCRTc1mdfNQmnfWNRbfWhWBlK3h4GGE9JK33
+Gk8ZS8DMrkdAh0xby4xAQ/mSWAfWrBmfzlOqGyoB1U47WTOeqNbWkkoAP2ys94+s
+Jg4NTkiDVtXRF6nr6fYi0bSOvOFg0IQrMXO2Y8gyg9ARdPJwKtvWX8VPADCYMiWH
+h4n8bZokIrImVKLDQKHY4jCsND2HHdJfnrdL2YJw1qFskNO4cSNmZydw0Wkgjv9k
+F+KxqrDKlB8MZu2Hclph6v/CZ0fQ9YuE8/lsHZ0Qc2HyiSMnvjgK5fDc3TD4fa8F
+E8gMNurM+kV8PT8LNIM+4Zs+LKEV8nqRWBaxkIVJGekkVKO8xDBOG/aN62AZKHOe
+GcyIdu7yNMMRihGVZCYr8rYiJoKiOzDqOkPkLOPdhtVlgnhowzHDxMHND/E2WA5p
+ZHuNM/m0TXt2wTTPL7JH2YC0gPz/BvvSzjksgzU5rLbRyUKQkgU=
+-----END CERTIFICATE-----
+
+# HARICA DV TLS Sub R1 (промежуточный, crt.harica.gr) — ekaterinburg-tr.gazprom.ru
+# отдаёт ТОЛЬКО leaf без intermediate (misconfig сервера); Python AIA-chasing не делает.
+# Добавлен 2026-07-02.
+-----BEGIN CERTIFICATE-----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+-----END CERTIFICATE-----
+
+# GlobalSign GCC R6 AlphaSSL CA 2025 (промежуточный, AIA secure.globalsign.com) —
+# ri.eias.ru / ri-loader.eias.ru не шлют intermediate. Добавлен 2026-07-02.
+-----BEGIN CERTIFICATE-----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+-----END CERTIFICATE-----

backend/app/schemas/concept.py

@@ -1,8 +1,72 @@
-from typing import Any, Literal
+from typing import Annotated, Any, Literal
 
 from pydantic import BaseModel, Field
 
 
+class BuildingProgramItem(BaseModel):
+    """Stage 3a (#1965, эпик #1953) — один пункт программы застройки (типовой дом × N).
+
+    Пользователь набирает программу из ТИПОВЫХ домов каталога
+    (``app.services.generative.catalog.HOUSE_TYPES``) вместо max-FAR жадной раскладки:
+    «поставь ``count`` секций типа ``section_type`` этажностью ``floors``». Габариты
+    пятна секции берутся из каталога по ключу ``section_type`` (контракт несёт только
+    ключ, не геометрию — единый справочник на бэке).
+    """
+
+    # Ключ типа дома из каталога (``HouseType.section_type``). Валидируется на слое
+    # размещения по ``catalog.available_section_types`` — неизвестный ключ → 422.
+    section_type: str = Field(..., description="Catalog house-type key (HOUSE_TYPES)")
+    # Этажность этой группы секций; диапазон шире, чем у target_floors (до 40 — башни).
+    floors: int = Field(..., ge=1, le=40, description="Floors for this house-type group")
+    # Сколько секций этого типа разместить.
+    count: int = Field(..., ge=1, le=50, description="Number of sections to place")
+    # ADDITIVE (Stage 3c): опциональное ручное пятно секции (ширина × глубина, м).
+    # None → габариты берутся из каталога по ``section_type`` (byte-for-byte
+    # backward-compat). Заданы → place_program строит footprint из них вместо
+    # каталожных (пользователь «вписал пятно»). Оба должны быть заданы вместе;
+    # частичное задание (только w / только d) трактуется как «не задано» на слое
+    # размещения. Границы [4, 120] м — вменяемый габарит секции/корпуса.
+    footprint_w_m: float | None = Field(
+        None, ge=4, le=120, description="Optional manual section footprint width, m"
+    )
+    footprint_d_m: float | None = Field(
+        None, ge=4, le=120, description="Optional manual section footprint depth, m"
+    )
+
+
+class HouseTypeCatalogItem(BaseModel):
+    """Stage 3b (#1965, эпик #1953) — один тип дома каталога, ОТДАВАЕМЫЙ фронту.
+
+    Read-only проекция ``app.services.generative.catalog.HouseType`` для пикера
+    Stage 3b: фронт показывает ``label_ru`` + габариты пятна + дефолтную этажность
+    + класс, а в ``BuildingProgramItem.section_type`` кладёт ``section_type``. Это
+    делает каталог ЕДИНЫМ источником истины — фронт ничего не хардкодит. Поля
+    зеркалят dataclass на бэке (см. ``GET /api/v1/concepts/house-types``).
+    """
+
+    # Стабильный машинный ключ типа — значение для BuildingProgramItem.section_type.
+    section_type: str = Field(..., description="Catalog house-type key (HOUSE_TYPES)")
+    # Человекочитаемый русский лейбл для UI.
+    label_ru: str = Field(..., description="Human-readable Russian label")
+    # Габариты пятна секции, метры (ширина × глубина).
+    footprint_w_m: float = Field(..., description="Section footprint width, m")
+    footprint_d_m: float = Field(..., description="Section footprint depth, m")
+    # Площадь пятна секции, кв.м (helper для UI: ширина × глубина).
+    footprint_sqm: float = Field(..., description="Section footprint area, m² (w × d)")
+    # Дефолтная этажность типа — UI подставляет, пользователь меняет в [1, 40].
+    default_floors: int = Field(..., description="Default floors for this type")
+    # Подходящий класс жилья (econom / comfort / business).
+    housing_class: Literal["econom", "comfort", "business"] = Field(
+        ..., description="Suitable housing class"
+    )
+
+
+class HouseTypeCatalog(BaseModel):
+    """Stage 3b (#1965) — каталог типовых домов, отдаваемый ``GET /concepts/house-types``."""
+
+    house_types: list[HouseTypeCatalogItem]
+
+
 class ConceptInput(BaseModel):
     """Stage 1a — input contract. Frozen interface for frontend codegen."""
 
@@ -15,6 +79,15 @@ class ConceptInput(BaseModel):
     land_cost_rub: float | None = Field(
         None, ge=0, description="Optional land cost for financial model"
     )
+    # Stage 3a (#1965): ОПЦИОНАЛЬНАЯ программа застройки из типовых домов каталога.
+    # ADDITIVE поле (default None). None → существующая жадная раскладка (Stage 1b,
+    # byte-for-byte backward-compat). Задано → раскладка кладёт РОВНО эту программу
+    # (place_program): для каждого пункта ставит count секций каталожного пятна с его
+    # floors, вместо coverage-cap sweep. См. app.services.generative.placement.
+    building_program: list[BuildingProgramItem] | None = Field(
+        None,
+        description="Optional typed house program; None → greedy max-FAR placement",
+    )
 
 
 class TEAP(BaseModel):
@@ -147,7 +220,71 @@ class ConceptVariant(BaseModel):
     buildings_geojson: dict[str, Any]
     teap: TEAP
     financial: FinancialModel
+    # Stage 3a (#1965) — честный сигнал частичного размещения для program-режима.
+    # Когда задан ``ConceptInput.building_program``: ``requested_count`` — сколько секций
+    # просили (Σ count по программе), ``placed_count`` — сколько реально влезло в участок.
+    # placed < requested → участок мал, разместилось N из M (фронт Stage 3b показывает
+    # «разместилось N из M», без hard-422). Оба None в greedy-режиме (программа не задана)
+    # → ADDITIVE, backward-compat: старый ответ концепции не меняется. Annotated+`= None`:
+    # рантайм-дефолт виден mypy (без pydantic-плагина), Field несёт только OpenAPI-описание.
+    placed_count: Annotated[
+        int | None, Field(description="Stage 3a: sections actually placed (program mode only)")
+    ] = None
+    requested_count: Annotated[
+        int | None, Field(description="Stage 3a: sections requested by program (program mode only)")
+    ] = None
 
 
 class ConceptOutput(BaseModel):
     variants: list[ConceptVariant]
+
+
+class MassingProgram(BaseModel):
+    """Stage 2a (#1965) — агрегированная массинг-программа для LIVE-пересчёта экономики.
+
+    Контракт POST ``/api/v1/concepts/recompute``: вход — уже СВЁРНУТАЯ программа из
+    фронтового ``computeModel`` интерактивного 3D-массинга (суммарное пятно × этажность),
+    без покомпонентной геометрии секций. Эндпоинт синтезирует из неё :class:`TEAP` и
+    прогоняет готовый ``compute_financial`` → пересчитанная экономика для дебаунс-слайдеров
+    Stage 2b.
+
+    Класс жилья / тип застройки — те же Literal-множества, что у :class:`ConceptInput`
+    и ``compute_financial`` (single source of truth по допустимым значениям).
+    """
+
+    total_footprint_sqm: float = Field(
+        ..., ge=0, description="Суммарное пятно застройки всех секций, кв.м (скаляр)"
+    )
+    floors: int = Field(..., ge=1, le=40, description="Этажность программы")
+    sections: int = Field(1, ge=1, le=6, description="Число секций (метаданные программы)")
+    site_area_sqm: float = Field(..., ge=0, description="Площадь участка для плотности (FAR)")
+    housing_class: Literal["econom", "comfort", "business"] = "comfort"
+    development_type: Literal["spot", "mid_rise", "high_rise"] = "mid_rise"
+    land_cost_rub: float | None = Field(
+        None, ge=0, description="Стоимость участка для финмодели (опционально)"
+    )
+    # Предрезолвленная рыночная цена жилья, руб/кв.м — позволяет hot-эндпоинту ПРОПУСТИТЬ
+    # per-keystroke DB-lookup (фронт резолвит цену один раз и шлёт её в каждом запросе).
+    # None → эндпоинт сам сделает _lookup_market_price по центроиду (медленный путь).
+    market_price_per_sqm: float | None = Field(
+        None, ge=0, description="Предрезолвленная рыночная цена жилья, руб/кв.м (skip DB lookup)"
+    )
+    # ПОДЛИННЫЙ источник предрезолвленной цены, который фронт получил из financial_estimate
+    # (objective_geo_radius / objective_district_median / district_reference / class_norm).
+    # Honest-флаг для UI/PDF: НЕ подменяем его захардкоженным лейблом. Применяется ТОЛЬКО
+    # вместе с market_price_per_sqm; None → дефолтный лейбл (см. эндпоинт recompute_massing).
+    price_source: str | None = Field(
+        None, description="Подлинный источник предрезолвленной цены (forward из financial_estimate)"
+    )
+    # Центроид участка (WKT-точка WGS84) для DB-fallback цены, когда market_price_per_sqm
+    # не передан. None → пропускаем lookup и берём норматив класса (нет геопривязки).
+    parcel_centroid_wkt: str | None = Field(
+        None, description="WKT-точка центроида участка (WGS84) для DB-резолва цены при fallback"
+    )
+
+
+class MassingRecomputeOutput(BaseModel):
+    """Stage 2a (#1965) — результат LIVE-пересчёта: синтезированный ТЭП + финмодель."""
+
+    teap: TEAP
+    financial: FinancialModel

backend/app/schemas/parcel.py

@@ -36,9 +36,16 @@ class EngineeringStructure(BaseModel):
     name: str | None
     type: str | None
     cad_num: str | None
+    # Назначение сооружения из НСПД-дампа (params_purpose / object_type_value),
+    # напр. «1.1. Сооружения электроэнергетики». Заполняется ТОЛЬКО когда отличается
+    # от `type` (иначе дубль-шум). ADDITIVE (default None).
+    purpose: str | None = None
     distance_to_boundary_m: float
     geometry_geojson: dict[str, Any]
     readable_address: str | None
+    # Доп. характеристики из НСПД-дампа (год постройки / длина / собственность),
+    # собранные в одну читаемую строку. None — данных нет. ADDITIVE (default None).
+    characteristics: str | None = None
     raw_props: dict[str, Any]
     source: str
 
@@ -82,6 +89,10 @@ class UtilityInfrastructureFeature(BaseModel):
     source_tag: str | None
     distance_m: float
     geometry_geojson: dict[str, Any]
+    # Гуманизированные характеристики сети из OSM tags (напряжение / оператор /
+    # диаметр / материал), собранные в одну строку. None — данных нет.
+    # ADDITIVE (default None) → не ломает существующих потребителей.
+    characteristics: str | None = None
 
 
 class UtilityInfrastructureSummary(BaseModel):
@@ -96,6 +107,187 @@ class UtilityInfrastructureResponse(BaseModel):
     summary: UtilityInfrastructureSummary
 
 
+# ── Connection-capacity schemas (Forgejo #2119 Phase A) ──────────────────────
+# «Точки подключения СО СВОБОДНОЙ МОЩНОСТЬЮ» для ПТИЦА §3: центры питания
+# (power_supply_centers) с резервом + city-level резервы воды (water_supply_reserves).
+
+
+class PowerConnectionPoint(BaseModel):
+    """Центр питания (ЦП, ПС 35/110 кВ) вблизи участка со свободной мощностью."""
+
+    name: str
+    dzo_name: str | None
+    voltage_class: str | None  # напр. '110/35/10'
+    load_index: str | None  # 'open'|'limited'|'closed'|None
+    installed_capacity_mva: float | None
+    current_load_mva: float | None
+    reserve_mva: float | None  # свободная мощность, МВА
+    reserve_asof: str | None  # ISO-дата актуальности резерва
+    distance_m: float
+    lat: float | None
+    lon: float | None
+    # Пометка для ПС ЕЭСК без опубликованного резерва: свободная мощность у АО «ЕЭСК»
+    # (городская сеть ЕКБ) не раскрывается WFS/xlsx — берётся по запросу. #2119 B1.
+    reserve_note: str | None = None
+    # Единица reserve_mva/installed_capacity_mva: 'МВА' (Россети) или 'МВт'
+    # (ЕЭСК ПС 35-220). district — адм. район ЕКБ (из xlsx ЕЭСК; NULL у Россети).
+    # ADDITIVE (default None). #2119 Phase B2.
+    reserve_unit: str | None = None
+    district: str | None = None
+
+
+class PowerCapacitySummary(BaseModel):
+    """Сводка по электрике: ближайший ЦП с резервом + count по индексу загрузки."""
+
+    total_power_points: int
+    # Карта индекс загрузки ('open'|'limited'|'closed'|'unknown') → count.
+    by_load_index: dict[str, int]
+    # Ближайший ЦП с положительным резервом (или null, если резерв нигде не задан).
+    nearest_with_reserve: PowerConnectionPoint | None
+
+
+class WaterCapacityRow(BaseModel):
+    """Строка резерва ЦСВ/ЦСК Водоканала (city-level) за последний период."""
+
+    system_kind: str  # 'water'|'sewerage'
+    system_name: str  # ЦСВ/ЦСК, напр. «ЗФС, ГСВ»
+    reserve_thousand_m3_day: float | None  # может быть отрицательным (дефицит)
+    note: str | None
+    period: str | None
+
+
+class GasGrsRow(BaseModel):
+    """Свободная мощность одной городской ГРС (агрегация по выходам). #2119 B1."""
+
+    grs_name: str
+    design_capacity_th_m3_h: float | None  # проектная (сумма по выходам), тыс. м³/ч
+    free_capacity_th_m3_h: float | None  # свободная (сумма по выходам), тыс. м³/ч
+    free_capacity_pct: float | None  # средняя свободная, %
+    upgrade_due: str | None  # срок расшивки (макс. по выходам, свободный текст)
+    outputs_count: int  # число строк-выходов ГРС, вошедших в агрегацию
+
+
+class GasCapacityBlock(BaseModel):
+    """Газовый блок: городские ГРС ЕКБ со свободной мощностью. #2119 Фаза B1.
+
+    + счётчики точек выхода газосети (gas_grs_outlet_points, форма 6 ФАС №960 АО
+    «Екатеринбурггаз») за последний срез. #2119 Фаза B2 PR-4.
+    """
+
+    # Городские ГРС (Свердловск/Екатеринбург) — агрегация по grs_name. Пусто, если
+    # таблица gas_grs_capacity ещё не наполнена (weekly-sync, RUN-ON-PROD).
+    city_grs: list[GasGrsRow]
+    # Суммарная свободная мощность городских ГРС, тыс. м³/ч (None если данных нет).
+    total_free_th_m3_h: float | None
+    # Счётчики точек выхода последнего period_month (по ВСЕМ строкам среза, city-level —
+    # см. _query_gas_outlet_counts). ADDITIVE (default 0): 0, если таблица
+    # gas_grs_outlet_points ещё не наполнена (миграция 184 / monthly-sync). #2119 B2 PR-4.
+    # ВНИМАНИЕ: свободная мощность точек выхода — млн. м³/МЕС (НЕ тыс. м³/ч как у ГРС!).
+    outlets_total: int = 0  # всего точек выхода в последнем срезе
+    outlets_deficit: int = 0  # из них с дефицитом (free_capacity_mln_m3 < 0)
+    outlets_needs_calc: int = 0  # из них «0.000*» — нужен гидравлический расчёт
+
+
+class GasOutletPoint(BaseModel):
+    """Гео-точка выхода газосети в радиусе от участка (для слоя карты §3). #2119 B2 PR-4."""
+
+    outlet_name: str  # «Точка выхода» — юрлицо/объект/промплощадка (полный текст)
+    consumer_type: str | None  # котельная / ТЭЦ / площадка …
+    # Свободная мощность точки выхода, млн. м³/МЕС (НЕ тыс. м³/ч как у ГРС!). Может быть
+    # <0 (дефицит со знаком). NULL, когда в источнике «0.000*» (needs_calc=True).
+    free_capacity_mln_m3: float | None
+    needs_calc: bool  # «0.000*» — свободная мощность не определена, нужен гидрорасчёт
+    distance_m: float  # расстояние от центроида участка, м
+    lat: float | None
+    lon: float | None
+
+
+class HeatSystemRow(BaseModel):
+    """Резерв тепловой мощности одной системы теплоснабжения. #2119 Phase B2."""
+
+    org: str  # организация-держатель (ЕТК / Екатеринбургэнерго)
+    system_name: str  # имя системы теплоснабжения (напр. «СТ №54»)
+    reserve_gcal_h: float | None  # свободная мощность, Гкал/ч (может быть <0 — дефицит)
+    period: str | None  # напр. '2026-Q2'
+
+
+class HeatCapacityBlock(BaseModel):
+    """Тепловой блок: резервы систем теплоснабжения за последний период. #2119 B2."""
+
+    # Строки heat_system_reserves за MAX(period) ПО КАЖДОЙ организации. Пусто, если
+    # таблица heat_system_reserves ещё не наполнена (weekly-sync, RUN-ON-PROD).
+    systems: list[HeatSystemRow]
+    # Суммарная свободная тепловая мощность, Гкал/ч (None если данных нет).
+    total_reserve_gcal_h: float | None
+
+
+class NearbyNetworkZone(BaseModel):
+    """Сетевая охранная зона cad_zouit рядом с участком — позитив-сигнал §3. #2119 C2/C3.
+
+    Охранная зона сети = коридор, где физически проходит сеть → «теплотрасса в 24 м,
+    врезка дешёвая». Зона, ПЕРЕСЕКАЮЩАЯ участок, отдаётся с distance_m=0.
+    """
+
+    # Вид сети: thermal/electricity/gas/water/communication/pipeline/general.
+    # general дочищен по name_by_doc (инж.коммуникации на проде часто реально тепло/газ).
+    net_kind: str
+    distance_m: int  # расстояние от участка до охранной зоны, м (0 = пересекает участок)
+    name_by_doc: str | None  # сырое детальное имя из cad_zouit (для тултипа/дебага)
+    # Гуманизированная подпись (C3): «Тепловая сеть (по охранной зоне), кад. № …» /
+    # «Ввод 10 кВ от ТП 3164 (по охранной зоне)» / «Инженерные коммуникации (вид не уточнён)».
+    human_label: str
+
+
+class ConnectionCapacityResponse(BaseModel):
+    power_points: list[PowerConnectionPoint]
+    power_summary: PowerCapacitySummary
+    water: list[WaterCapacityRow]
+    # Газовый блок аддитивен (Phase B1): None если ключ 'gas' не собран.
+    gas: GasCapacityBlock | None = None
+    # Гео-точки выхода газосети в радиусе от участка (слой карты §3). ADDITIVE (Phase B2
+    # PR-4): [] если таблица gas_grs_outlet_points пуста / нет geom в радиусе.
+    gas_outlet_points: list[GasOutletPoint] = []
+    # Тепловой блок аддитивен (Phase B2): None если ключ 'heat' не собран.
+    heat: HeatCapacityBlock | None = None
+    # Позитив-разрез (Phase C2/C3): сетевые охранные зоны cad_zouit в радиусе 300 м —
+    # до 2 ближайших на net_kind, гуманизированы. ADDITIVE (default []): [] если сеть
+    # рядом не найдена / нет geom участка.
+    nearby_network_zones: list[NearbyNetworkZone] = []
+
+
+# ── Full PDF report (эпик #2259 PR-D) ────────────────────────────────────────
+
+
+class ReportBuildResponse(BaseModel):
+    """Ответ POST /{cad}/report — enqueue сборки полного PDF-отчёта (#2259 PR-D).
+
+    status="building" (202) — таска поставлена в очередь, PDF собирается в фоне;
+    status="ready" (200) — готовый кэш (тот же analyze+forecast ран) уже на диске,
+    качать сразу через /report/download.
+    """
+
+    status: Literal["building", "ready"]
+    # Даты базовых ранов (ISO) — контекст, по каким данным собирается/собран отчёт.
+    analyze_run_at: str | None = None
+    forecast_run_at: str | None = None
+
+
+class ReportStatusResponse(BaseModel):
+    """Ответ GET /{cad}/report/status — состояние полного PDF-отчёта (#2259 PR-D).
+
+    status: "ready" (метадата-ран report-pdf-1.0 есть И файл на диске),
+    "building" (есть analyze-ран, но готового отчёта нет — вероятно собирается / ещё не
+    запускался), "none" (нет даже analyze-рана — отчётировать нечего).
+    """
+
+    status: Literal["ready", "building", "none"]
+    # Даты базовых ранов (ISO) — по каким данным собран/будет собран отчёт.
+    analyze_run_at: str | None = None
+    forecast_run_at: str | None = None
+    # Дата генерации готового PDF (ISO) — только при status="ready".
+    report_generated_at: str | None = None
+
+
 # ── NSPD Risk Zones schemas (issue #94 TIER 3) ───────────────────────────────
 
 
@@ -400,6 +592,25 @@ class TopLayoutRow(BaseModel):
     is_oversold: bool  # True когда raw sum_deals/supply > 100% (несопоставимые окна)
 
 
+class SupplyOnlyLayoutRow(BaseModel):
+    """Строка блока «по предложению» (#2177 шаг 3).
+
+    Структура текущего предложения (комнатность × площадь × цена) для комплексов,
+    которые сматчены на objective project_name по ЯДРУ имени, но у которых НЕТ
+    сделок (velocity). Источник — objective_lots (снапшот предложения). Это НЕ
+    velocity-ранжир: темпа продаж здесь нет, только структура остатков в продаже.
+    """
+
+    project_name: str
+    room_bucket: str  # {studio,1,2,3,4+} — вокабуляр velocity-стороны
+    area_bin: str
+    lots_count: int
+    median_price_m2: float | None  # NULL если цены не прошли price-sanity
+    median_area_m2: float | None
+    # Маркер источника: всегда 'objective_lots' — честная семантика «без темпа продаж».
+    source: str = "objective_lots"
+
+
 class LayoutTzMixRow(BaseModel):
     """Строка рекомендации unit-mix для ТЗ."""
 
@@ -425,10 +636,28 @@ class LayoutTzRecommendation(BaseModel):
 
 
 class LayoutDataQuality(BaseModel):
-    """Метаданные качества данных (coverage)."""
+    """Метаданные качества данных (coverage).
 
-    objects_with_velocity_data: int
-    objects_total_in_radius: int
+    Issue #2177: coverage считается в ГРУППАХ-КОМПЛЕКСАХ, а не в сырых obj_id.
+    domrf_kn_objects дробит один ЖК на несколько obj_id (разные очереди /
+    дубли snapshot-строк / гео-кучки безымянных корпусов), из-за чего сырой
+    знаменатель завышал число «конкурентов» (прод-кейс: 12 obj_id = 5 реальных
+    комплексов → «2 из 12» вместо честных «2 из 5»). Поля objects_* теперь
+    считают комплексы; raw_objects_total — старый счёт obj_id для прозрачности.
+    """
+
+    objects_with_velocity_data: int  # число комплексов с velocity-данными
+    objects_total_in_radius: int  # число комплексов (сгруппированных obj_id)
+    raw_objects_total: int  # сырое число obj_id в радиусе (до группировки)
+    # Issue #2177 шаг 2b (core-attribution): сколько комплексов покрыто ИМЕННО по
+    # нормализованному ядру имени (project_name-матч), а НЕ через mapping-obj_id —
+    # прозрачность источника атрибуции velocity. Кейс «7 Ключей»: 2-я очередь в
+    # радиусе резолвит сделки проекта по ядру, минуя single-obj_id mapping.
+    groups_matched_by_core: int = 0
+    # Issue #2177 шаг 3: сколько комплексов попало в блок «по предложению» —
+    # сматчены по ядру на objective project_name, БЕЗ velocity, но с лотами в
+    # продаже (objective_lots). Аддитивно, не пересекается с velocity-покрытием.
+    groups_with_supply_only: int = 0
     velocity_coverage_pct: float
     confidence: Literal["high", "medium", "low"]
 
@@ -439,6 +668,10 @@ class BestLayoutsResponse(BaseModel):
     top_layouts: list[TopLayoutRow]
     recommendation_for_tz: LayoutTzRecommendation
     data_quality: LayoutDataQuality
+    # Issue #2177 шаг 3: fallback-блок «по предложению без темпа продаж» —
+    # структура текущего предложения для сматченных по ядру комплексов БЕЗ velocity.
+    # Аддитивно; НЕ смешивается с top_layouts (там velocity-ранжир). Пусто по умолчанию.
+    supply_only_layouts: list[SupplyOnlyLayoutRow] = Field(default_factory=list)
 
 
 # ── Analyze endpoint market price (#33) ──────────────────────────────────────
@@ -623,6 +856,11 @@ class AnalyzeResponse(BaseModel):
     score_label: str | None = None
     score_max_reference: float | None = None
     score_explanation: str | None = None
+    # #1926: машиночитаемый advisory-флаг — score это POI-density-эвристика
+    # (0..score_max_reference), а не абсолютный инвест-рейтинг. Optional для
+    # обратной совместимости (старые моки/202-стаб → null).
+    score_is_advisory: bool | None = None
+    score_advisory: dict[str, Any] | None = None
     score_breakdown: dict[str, Any] | None = None
     score_breakdown_detailed: list[dict[str, Any]] | None = None
     score_top_3_positives: list[dict[str, Any]] | None = None
@@ -638,6 +876,9 @@ class AnalyzeResponse(BaseModel):
     market_data_coverage_pct: float | None = None
     pipeline_24mo: dict[str, Any] | None = None
     velocity: dict[str, Any] | None = None
+    # market_trend: {status: ok|offer_only|source_stale|no_deals, ...}. #2178 добавил
+    # вложенный offer_trend (динамика цен предложения из objective_lots_history) и
+    # status='offer_only'. Схема loose (dict) — новые ключи проходят без правки модели.
     market_trend: dict[str, Any] | None = None
     market_price: dict[str, Any] | None = None
 

backend/app/services/analytics_queries.py

@@ -1814,8 +1814,7 @@ def _active_competitors_count(
     # #38: реальный obj_class в приоритете, иначе obj_class_fallback.
     if target_class:
         n = _q(
-            "AND district_name = :dn"
-            " AND COALESCE(obj_class, obj_class_fallback) = :cls",
+            "AND district_name = :dn" " AND COALESCE(obj_class, obj_class_fallback) = :cls",
             {"rc": region_code, "dn": district_name, "cls": target_class},
         )
         if n >= 2:
@@ -2221,9 +2220,7 @@ def _competitors_two_dim(
         return 0, n, float(n), scope
 
     # #38: реальный obj_class в приоритете, иначе obj_class_fallback.
-    class_filter = (
-        "AND COALESCE(obj_class, obj_class_fallback) = :cls" if target_class else ""
-    )
+    class_filter = "AND COALESCE(obj_class, obj_class_fallback) = :cls" if target_class else ""
     params: dict[str, Any] = {
         "rc": region_code,
         "dn": district_name,
@@ -2291,6 +2288,17 @@ def _bucket_success_ranking(
     Возвращает список dict {bucket, success_score, n_deals, velocity_z,
     price_z, area_z}, sorted DESC by success_score. Пустой список если
     данных нет или district_name не передан.
+
+    target_class ДОЛЖЕН быть в словаре БД (русский) — caller переводит через
+    _class_to_db_vocab. Default-класс (когда target_class is None) = 'Комфорт':
+    после миграции 172 view хранит только канонические русские классы
+    ('Комфорт'/'Типовой'/'Бизнес'/'Элит'/'Премиум'/'не указан'), английский
+    'Comfort' больше не существует и матчил бы 0 строк (#1955). 'Комфорт' —
+    самый массовый класс ЕКБ (723 объекта) → разумный baseline для
+    «класс не указан в запросе». NULL-class строки ('не указан', бывшие
+    obj_class IS NULL) в default-путь НЕ попадают намеренно: для рекомендации
+    квартирографии лучше показать реальный массовый класс, чем агрегат «не
+    указан»; явный запрос с target_class='не указан' их при этом достанет.
     """
     if not district_name:
         return []
@@ -2301,7 +2309,7 @@ def _bucket_success_ranking(
                 SELECT bucket, success_score, n_deals, velocity_z, price_z, area_z
                   FROM v_bucket_success_score
                  WHERE district_name = :dn
-                   AND obj_class = COALESCE(:cls, 'Comfort')
+                   AND obj_class = COALESCE(:cls, 'Комфорт')
                  ORDER BY success_score DESC
                 """
             ),
@@ -2742,8 +2750,11 @@ def recommend_mix(
     # #22 Noise penalty: плотность шумных объектов района → штраф до -10% цены
     noise_penalty, noise_breakdown = _noise_penalty_factor(db, district_row["district_name"])
 
-    # #25 Success-driven ranking из v_bucket_success_score
-    success_ranking = _bucket_success_ranking(db, district_row["district_name"], target_class)
+    # #25 Success-driven ranking из v_bucket_success_score.
+    # #1955: передаём target_class_db (русский словарь БД), НЕ сырой английский
+    # target_class — иначе obj_class = :cls молча даёт ноль строк ("Comfort" !=
+    # "Комфорт"), success-boost тихо деградирует в [].
+    success_ranking = _bucket_success_ranking(db, district_row["district_name"], target_class_db)
 
     # 5b-3) Per-bucket project velocity at price_factor=1.0:
     #   bucket_market_v   = per-bucket velocity из objective или rosreestr/N_active_region.

backend/app/services/dadata_client.py

@@ -0,0 +1,195 @@
+"""Минимальный синхронный DaData-клиент — /clean/address → (lat, lon).
+
+Нужен ТОЛЬКО для geo-pass в objective_backfill (#2177): адрес objective-проекта
+→ координаты для haversine-сверки с domrf-точкой. Не тащим tradein-модуль
+(`tradein-mvp/.../dadata.py`) импортом — это другое приложение с другим settings.
+
+Клиент СИНХРОННЫЙ (httpx.Client): geo-pass гоняется в CLI / sync-Session, без
+event-loop. Авторизация /clean/address требует ОБА: token + secret (в отличие от
+/suggest, которому хватает токена). Оба берутся из settings (env DADATA_API_TOKEN /
+DADATA_API_SECRET).
+
+Возвращает None (не raise) на любой сбой — нет credentials, пустой/короткий адрес,
+сетевая/HTTP-ошибка, 429 quota, невалидный JSON, адрес не распознан. Вызывающая
+сторона (geo-pass) трактует None как «нет геокода» → reject-кандидат, проход не
+падает.
+
+Прод-инцидент 2026-07-03: у токена может быть ОТКЛЮЧЕНА фича CLEAN («Feature
+'CLEAN' disabled for token» — стандартизация платная, баланс исчерпан), при этом
+БЕСПЛАТНЫЙ suggestions API (10k/день, только Token без X-Secret) работает и тоже
+отдаёт geo_lat/geo_lon. Поэтому: cleaner → при 401/403 однократный фолбэк на
+suggest/address (первая саджеста). Точность саджесты чуть ниже клинера — для
+наших целей (точка на карте + bbox-гейт) достаточно.
+
+Docs: https://dadata.ru/api/clean/address/ · https://dadata.ru/api/suggest/address/
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import logging
+from typing import Any
+
+import httpx
+
+from app.core.config import settings
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+DADATA_CLEAN_URL = "https://cleaner.dadata.ru/api/v1/clean/address"
+DADATA_SUGGEST_URL = "https://suggestions.dadata.ru/suggestions/api/4_1/rs/suggest/address"
+
+
+def _credentials() -> tuple[str, str] | None:
+    """(token, secret) если ОБА заданы непусто, иначе None (graceful disable)."""
+    token = (settings.dadata_api_token or "").strip()
+    secret = (settings.dadata_api_secret or "").strip()
+    if not token or not secret:
+        return None
+    return token, secret
+
+
+def _coerce_float(value: Any) -> float | None:
+    """DaData отдаёт geo_lat/geo_lon строкой — coerce в float безопасно."""
+    if value is None:
+        return None
+    try:
+        return float(value)
+    except (TypeError, ValueError):
+        return None
+
+
+def clean_address(address: str) -> tuple[float, float] | None:
+    """Геокодировать один адрес через DaData /clean/address → (lat, lon).
+
+    Args:
+        address: свободный текст адреса (objective_lots.address).
+
+    Returns:
+        (geo_lat, geo_lon) как float-пара, либо None если:
+          - credentials не заданы в ENV (graceful disable);
+          - адрес пустой / короче 3 символов;
+          - сетевая / HTTP-ошибка (timeout, 5xx, 429 quota, 401/403 auth, 4xx);
+          - невалидный JSON / пустой массив / не dict;
+          - DaData не вернул geo_lat/geo_lon (адрес не геокодирован).
+    """
+    if not address or len(address.strip()) < 3:
+        return None
+
+    creds = _credentials()
+    if creds is None:
+        logger.debug("dadata_client: credentials не заданы — skip геокод")
+        return None
+
+    token, secret = creds
+    headers = {
+        "Authorization": f"Token {token}",
+        "X-Secret": secret,
+        "Content-Type": "application/json",
+        "Accept": "application/json",
+    }
+    body = [address.strip()]
+
+    try:
+        with httpx.Client(timeout=settings.dadata_timeout_s) as client:
+            response = client.post(DADATA_CLEAN_URL, headers=headers, json=body)
+    except (httpx.TimeoutException, httpx.NetworkError) as exc:
+        logger.warning("dadata_client: network error для %r: %s", address[:60], exc)
+        return None
+    except Exception as exc:
+        # defensive: любой прочий httpx/клиент-сбой → None, geo-pass reject'ит,
+        # НЕ роняем весь проход. Логируем на warning (не глотаем молча).
+        logger.warning("dadata_client: unexpected client error для %r: %s", address[:60], exc)
+        return None
+
+    status = response.status_code
+    if status == 429:
+        logger.warning("dadata_client: HTTP 429 — quota exceeded")
+        return None
+    if status in (401, 403):
+        # Фича CLEAN у токена может быть отключена (баланс стандартизации) —
+        # фолбэк на бесплатный suggestions (тот же token, X-Secret не нужен).
+        logger.warning("dadata_client: cleaner HTTP %d — фолбэк на suggest/address", status)
+        return _suggest_geocode(address.strip(), token)
+    if status >= 400:
+        logger.warning("dadata_client: HTTP %d для %r", status, address[:60])
+        return None
+
+    try:
+        payload = response.json()
+    except ValueError as exc:
+        logger.warning("dadata_client: невалидный JSON: %s", exc)
+        return None
+
+    if not isinstance(payload, list) or not payload:
+        logger.info("dadata_client: пустой ответ для %r", address[:60])
+        return None
+
+    item = payload[0]
+    if not isinstance(item, dict):
+        logger.warning("dadata_client: первый элемент не dict (%s)", type(item).__name__)
+        return None
+
+    lat = _coerce_float(item.get("geo_lat"))
+    lon = _coerce_float(item.get("geo_lon"))
+    if lat is None or lon is None:
+        logger.info(
+            "dadata_client: нет координат (qc_geo=%s) для %r",
+            item.get("qc_geo"),
+            address[:60],
+        )
+        return None
+
+    return (lat, lon)
+
+
+def _suggest_geocode(address: str, token: str) -> tuple[float, float] | None:
+    """Фолбэк-геокод через БЕСПЛАТНЫЙ suggest/address (первая саджеста).
+
+    Возвращает (lat, lon) из suggestions[0].data.geo_lat/geo_lon либо None.
+    Та же graceful-семантика, что у clean_address.
+    """
+    headers = {
+        "Authorization": f"Token {token}",
+        "Content-Type": "application/json",
+        "Accept": "application/json",
+    }
+    try:
+        with httpx.Client(timeout=settings.dadata_timeout_s) as client:
+            response = client.post(
+                DADATA_SUGGEST_URL,
+                headers=headers,
+                json={"query": address, "count": 1},
+            )
+    except (httpx.TimeoutException, httpx.NetworkError) as exc:
+        logger.warning("dadata_client: suggest network error для %r: %s", address[:60], exc)
+        return None
+    except Exception as exc:
+        logger.warning("dadata_client: suggest unexpected error для %r: %s", address[:60], exc)
+        return None
+
+    if response.status_code != 200:
+        logger.warning("dadata_client: suggest HTTP %d для %r", response.status_code, address[:60])
+        return None
+
+    try:
+        payload = response.json()
+    except ValueError as exc:
+        logger.warning("dadata_client: suggest невалидный JSON: %s", exc)
+        return None
+
+    suggestions = payload.get("suggestions") if isinstance(payload, dict) else None
+    if not suggestions or not isinstance(suggestions[0], dict):
+        logger.info("dadata_client: suggest пусто для %r", address[:60])
+        return None
+
+    data = suggestions[0].get("data") or {}
+    lat = _coerce_float(data.get("geo_lat"))
+    lon = _coerce_float(data.get("geo_lon"))
+    if lat is None or lon is None:
+        logger.info(
+            "dadata_client: suggest без координат (qc_geo=%s) для %r",
+            data.get("qc_geo"),
+            address[:60],
+        )
+        return None
+    return (lat, lon)

backend/app/services/etl/mapping_review.py

@@ -0,0 +1,220 @@
+"""Review-инструмент авто-маппингов objective_complex_mapping (feat/mapping-review-page).
+
+Авто-проходы (auto_core_dev_v5 / auto_core_geo_v6 / fuzzy_* / …) пишут строки
+с is_reviewed=false. Здесь — чтение этих строк С ОБОГАЩЕНИЕМ для глаз ревьюера,
+подтверждение (approve → is_reviewed=true) и отклонение (reject → DELETE строки,
+чтобы отклонённый маппинг не травил mv_layout_velocity §4.2).
+
+Обогащение:
+  • domrf comm_name / dev_name — LATEST snapshot по domrf_obj_id
+    (snapshot_date DESC — как в objective_backfill._DOMRF_UNMAPPED_SQL).
+  • objective developers — агрегат objective_lots.developer, SCOPED по
+    (project_name = objective_complex_name). Урок 3.8с: агрегат по project_name,
+    НЕ глобальный — иначе список застройщиков одного проекта протекает в чужой.
+
+Чтения — parametrized `text(...)` + CAST(:x AS type) (backend.md psycopg3).
+DELETE (reject) — только по PK с RETURNING для полного лога удаляемой строки.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import logging
+from datetime import date
+from typing import Any
+
+from sqlalchemy import text
+from sqlalchemy.orm import Session
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# ── SQL: строки mapping + обогащение domrf latest snapshot + objective devs ────
+# LEFT JOIN LATERAL к domrf_kn_objects: DISTINCT-ON-эквивалент через ORDER BY
+# snapshot_date DESC LIMIT 1 (latest snapshot по obj_id). objective devs —
+# коррелированный агрегат по project_name (scoped, урок 3.8с).
+# Сорт: is_reviewed asc (unreviewed сверху), match_score asc NULLS FIRST
+# (самые сомнительные / без скора сверху), id для стабильности.
+_LIST_SQL = text("""
+    SELECT
+        m.id,
+        m.objective_complex_name,
+        m.objective_project_id,
+        m.objective_group,
+        m.domrf_obj_id,
+        m.match_method,
+        m.match_score,
+        m.is_reviewed,
+        m.note,
+        m.created_at,
+        d.comm_name       AS domrf_comm_name,
+        d.dev_name        AS domrf_dev_name,
+        odev.developers   AS objective_developers
+    FROM objective_complex_mapping m
+    LEFT JOIN LATERAL (
+        SELECT o.comm_name, o.dev_name
+        FROM domrf_kn_objects o
+        WHERE o.obj_id = m.domrf_obj_id
+        ORDER BY o.snapshot_date DESC NULLS LAST
+        LIMIT 1
+    ) d ON m.domrf_obj_id IS NOT NULL
+    LEFT JOIN LATERAL (
+        SELECT ARRAY_REMOVE(ARRAY_AGG(DISTINCT ol.developer), NULL) AS developers
+        FROM objective_lots ol
+        WHERE ol.project_name = m.objective_complex_name
+          AND ol.developer IS NOT NULL
+    ) odev ON TRUE
+    WHERE (CAST(:only_unreviewed AS boolean) = FALSE OR m.is_reviewed = FALSE)
+    ORDER BY m.is_reviewed ASC, m.match_score ASC NULLS FIRST, m.id ASC
+    LIMIT CAST(:limit AS int) OFFSET CAST(:offset AS int)
+""")
+
+_COUNT_SQL = text("""
+    SELECT COUNT(*) AS total
+    FROM objective_complex_mapping m
+    WHERE (CAST(:only_unreviewed AS boolean) = FALSE OR m.is_reviewed = FALSE)
+""")
+
+# ── SQL: approve — is_reviewed=true + append note. RETURNING для 404-детекта ───
+# NULLIF/concat: пустой/NULL note → просто «approved <date>»; иначе append через
+# перевод строки. Идемпотентно относительно is_reviewed (повторный approve OK).
+_APPROVE_SQL = text("""
+    UPDATE objective_complex_mapping
+    SET is_reviewed = TRUE,
+        note = CASE
+            WHEN note IS NULL OR note = '' THEN CAST(:approve_note AS text)
+            ELSE note || E'\\n' || CAST(:approve_note AS text)
+        END,
+        updated_at = NOW()
+    WHERE id = CAST(:id AS bigint)
+    RETURNING id, objective_complex_name, domrf_obj_id,
+              match_method, match_score, is_reviewed, note
+""")
+
+# ── SQL: reject — DELETE по PK, RETURNING всей строки для лога (травит §4.2) ───
+_DELETE_SQL = text("""
+    DELETE FROM objective_complex_mapping
+    WHERE id = CAST(:id AS bigint)
+    RETURNING id, objective_complex_name, objective_project_id, objective_group,
+              domrf_obj_id, match_method, match_score, is_reviewed, note,
+              created_at
+""")
+
+
+def _serialize_row(row: Any) -> dict[str, Any]:
+    """Сериализовать строку list-запроса в loose dict для API (паттерн admin_etl)."""
+    score = row.match_score
+    created = row.created_at
+    return {
+        "id": row.id,
+        "objective_complex_name": row.objective_complex_name,
+        "objective_project_id": row.objective_project_id,
+        "objective_group": row.objective_group,
+        "domrf_obj_id": row.domrf_obj_id,
+        "match_method": row.match_method,
+        "match_score": float(score) if score is not None else None,
+        "is_reviewed": bool(row.is_reviewed),
+        "note": row.note,
+        "created_at": created.isoformat() if created else None,
+        # Обогащение для глаз ревьюера:
+        "domrf_comm_name": row.domrf_comm_name,
+        "domrf_dev_name": row.domrf_dev_name,
+        "objective_developers": list(row.objective_developers or []),
+    }
+
+
+def list_mapping_review(
+    db: Session,
+    *,
+    only_unreviewed: bool = True,
+    limit: int = 100,
+    offset: int = 0,
+) -> dict[str, Any]:
+    """Список строк objective_complex_mapping + обогащение + total count.
+
+    Сорт: is_reviewed asc, match_score asc NULLS FIRST (сомнительные сверху), id.
+
+    Args:
+        db: SQLAlchemy sync Session.
+        only_unreviewed: True (default) — только is_reviewed=false.
+        limit: страница (строк).
+        offset: смещение страницы.
+
+    Returns:
+        dict: rows (list обогащённых строк), total (int, до limit/offset),
+        limit, offset, only_unreviewed.
+    """
+    rows = db.execute(
+        _LIST_SQL,
+        {"only_unreviewed": only_unreviewed, "limit": limit, "offset": offset},
+    ).all()
+    total = db.execute(_COUNT_SQL, {"only_unreviewed": only_unreviewed}).scalar_one()
+
+    return {
+        "rows": [_serialize_row(r) for r in rows],
+        "total": int(total),
+        "limit": limit,
+        "offset": offset,
+        "only_unreviewed": only_unreviewed,
+    }
+
+
+def approve_mapping(db: Session, mapping_id: int) -> dict[str, Any] | None:
+    """Подтвердить маппинг: is_reviewed=true + append «approved <date>» в note.
+
+    Returns:
+        dict обновлённой строки, либо None если id не найден (→ 404 в роутере).
+    """
+    approve_note = f"approved {date.today().isoformat()}"
+    row = db.execute(_APPROVE_SQL, {"id": mapping_id, "approve_note": approve_note}).first()
+    if row is None:
+        db.rollback()
+        return None
+    db.commit()
+    logger.info(
+        "mapping-review approve id=%s name=%r method=%s → is_reviewed=true",
+        row.id,
+        row.objective_complex_name,
+        row.match_method,
+    )
+    score = row.match_score
+    return {
+        "id": row.id,
+        "objective_complex_name": row.objective_complex_name,
+        "domrf_obj_id": row.domrf_obj_id,
+        "match_method": row.match_method,
+        "match_score": float(score) if score is not None else None,
+        "is_reviewed": bool(row.is_reviewed),
+        "note": row.note,
+    }
+
+
+def reject_mapping(db: Session, mapping_id: int) -> dict[str, Any] | None:
+    """Отклонить маппинг: DELETE строки (травит mv_layout_velocity §4.2 иначе).
+
+    Перед удалением полная строка логируется через logger.info (в note писать
+    некуда — строки не будет). DELETE только по PK с RETURNING.
+
+    Returns:
+        dict удалённой строки (для эха в ответе), либо None если id не найден.
+    """
+    row = db.execute(_DELETE_SQL, {"id": mapping_id}).first()
+    if row is None:
+        db.rollback()
+        return None
+
+    created = row.created_at
+    score = row.match_score
+    deleted: dict[str, Any] = {
+        "id": row.id,
+        "objective_complex_name": row.objective_complex_name,
+        "objective_project_id": row.objective_project_id,
+        "objective_group": row.objective_group,
+        "domrf_obj_id": row.domrf_obj_id,
+        "match_method": row.match_method,
+        "match_score": float(score) if score is not None else None,
+        "is_reviewed": bool(row.is_reviewed),
+        "note": row.note,
+        "created_at": created.isoformat() if created else None,
+    }
+    logger.info("mapping-review reject DELETE id=%s row=%s", row.id, deleted)
+    db.commit()
+    return deleted

backend/app/services/etl/newbuilding_crossload.py

@@ -1,9 +1,12 @@
 """Cross-load ETL: tradein.houses → gendesign.newbuilding_listings (#976 950-E5).
 
-Читает houses + house_sources из tradein-БД (gendesign_reader role),
+Читает market.v_houses + market.v_house_sources из tradein-БД (gendesign_reader role),
 UPSERT-ит в gendesign newbuilding_listings по (source, ext_house_id).
 Соединение к tradein через psycopg v3 (прямой коннект, НЕ SQLAlchemy).
 
+Источник — contract-view market.v_* (#2138), а не сырые public.*-таблицы: явный
+column-контракт, устойчивый к scraper-driven ALTER TABLE на стороне tradein.
+
 Запускается:
   - ночью Celery beat (03:30 МСК, tasks/etl_newbuilding_crossload.py)
   - вручную через POST /api/v1/admin/scrape/newbuilding-crossload
@@ -54,8 +57,10 @@ SELECT
     h.last_scraped_at,
     -- yandex_jk_id из house_sources (LEFT JOIN — может отсутствовать)
     hs_y.ext_id AS yandex_jk_id
-FROM houses h
-LEFT JOIN house_sources hs_y
+-- Читаем через contract-view market.v_* (#2138 step 2/3), НЕ сырые public.* —
+-- стабильный явный column-контракт, не ломается на scraper-driven ALTER TABLE.
+FROM market.v_houses h
+LEFT JOIN market.v_house_sources hs_y
     ON hs_y.house_id = h.id
    AND hs_y.ext_source = 'yandex'
 WHERE h.lat IS NOT NULL

backend/app/services/etl/objective_backfill.py

@@ -12,20 +12,40 @@ Schema facts (confirmed via pg MCP):
   колонки match_method + match_score + is_reviewed поддерживают audit trail.
 
 match_method history:
-  'fuzzy'      — legacy Anton SQLite import (avg score 0.98, 127 rows)
-  'fuzzy_trgm' — pg_trgm backfill, auto-accept threshold=0.85 (первый запуск)
-  'fuzzy_v2'   — pg_trgm backfill, pruned threshold=0.80 (второй запуск, #44)
-  'manual'     — ручная корректура
+  'fuzzy'          — legacy Anton SQLite import (avg score 0.98, 127 rows)
+  'fuzzy_trgm'     — pg_trgm backfill, auto-accept threshold=0.85 (первый запуск)
+  'fuzzy_v2'       — pg_trgm backfill, pruned threshold=0.80 (второй запуск, #44)
+  'auto_core_dev_v5' — core-name normalize (#2198 normalize_complex_name) обеих сторон +
+                       dev-confirm. trgm по СЫРЫМ именам давал ~300 маппингов, 1253 obj_id
+                       остались (низкая similarity: «Жилой комплекс "Малевич" (ЖК "Малевич")»
+                       vs «Малевич»). Ядро-нормализация схлопывает обёртки → exact-core match;
+                       dev-подтверждение (пересечение токенов / подстрока) отсеивает
+                       одноимённые чужие проекты (Объектив = только ЕКБ). #2177 шаг 2.
+  'auto_core_geo_v6' — гео-разрешение остатка core-pass (tier_b / ambiguous) через
+                       DaData-геокод. Адрес objective-проекта (mode objective_lots.
+                       address per project) → clean_address → (lat, lon); haversine
+                       до domrf-точки (domrf_kn_objects.latitude/longitude, latest
+                       snapshot). tier_b: дистанция ≤ порога → confirm (гео вместо
+                       dev). ambiguous: геокодим ВСЕХ кандидатов ядра, confirm только
+                       если РОВНО ОДИН в радиусе. score 0.80, is_reviewed=false. #2177.
+  'manual'         — ручная корректура
 """
 
 from __future__ import annotations
 
+import argparse
 import logging
-from dataclasses import dataclass
+import math
+import re
+import sys
+from dataclasses import dataclass, field
 
 from sqlalchemy import text
 from sqlalchemy.orm import Session
 
+from app.services.dadata_client import clean_address
+from app.services.site_finder.best_layouts import normalize_complex_name
+
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
 # Порог для auto-insert (высокая уверенность)
@@ -234,3 +254,919 @@ def trigger_mv_refresh(db: Session) -> int:
     from app.services.site_finder.layout_velocity_refresh import refresh_layout_velocity
 
     return refresh_layout_velocity(db, concurrently=True)
+
+
+# ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
+# Core-name pass (#2177 шаг 2) — auto_core_dev_v5
+# ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
+
+# objective_group у всех существующих строк mapping = 'Екатеринбург'
+# (Объектив покрывает только ЕКБ). Новые строки пишем с тем же значением.
+OBJECTIVE_GROUP = "Екатеринбург"
+
+CORE_MATCH_METHOD = "auto_core_dev_v5"
+CORE_MATCH_SCORE = 0.90
+CORE_MATCH_NOTE = "#2177 step2: exact-core + dev-confirm"
+
+# Префиксы/обёртки орг-формы застройщика, срезаемые перед сравнением.
+# Порядок применения не важен (все режутся из целого норм-имени).
+_DEV_JUNK_RE = re.compile(
+    r"""
+    \b(?:
+        ооо | оао | пао | зао | ао | ип
+      | сз                              # СЗ = специализированный застройщик (аббрев.)
+      | специализированн\w*             # «специализированный застройщик»
+      | застройщик\w*
+      | девелопмент\w*
+      | групп\w*                        # групп / группа
+      | компани\w*
+      | инвест\w*                       # инвест / инвестиции (частый шум)
+      | строительн\w*
+    )\b
+    """,
+    re.VERBOSE,
+)
+
+
+def _norm_dev(raw: str | None) -> str:
+    """Нормализовать имя застройщика до сравниваемого ядра.
+
+    lower → срез кавычек/скобок → срез орг-формы (ООО/АО/ПАО/ЗАО/«СЗ»/
+    «специализированный застройщик»/«девелопмент»/«групп(а)») → схлопывание
+    пробелов. Пустой / None → ''.
+
+    Namespaced на _NAME_-уровне: возвращаем очищенную строку, дальнейшая
+    классификация (пересечение токенов / подстрока) — в find_core_matches.
+    """
+    if not raw:
+        return ""
+    name = raw.strip().lower()
+    # убрать кавычки-ёлочки/лапки/скобки — оставить только содержательные символы
+    name = re.sub(r"[«»\"'`()\[\]]", " ", name)
+    name = _DEV_JUNK_RE.sub(" ", name)
+    # мусорные разделители → пробел (точки в «Астон.» и т.п. не трогаем на dev-стороне:
+    # dev-имена обычно без них, но на всякий нормализуем распространённые)
+    name = re.sub(r"[.,;/\\]", " ", name)
+    name = re.sub(r"\s+", " ", name).strip()
+    return name
+
+
+def _dev_confirms(domrf_dev: str, objective_devs: set[str]) -> bool:
+    """True если domrf-застройщик подтверждает связь с objective-проектом.
+
+    У одного objective project_name бывает НЕСКОЛЬКО developers (SPV / очереди) —
+    подтверждение по ЛЮБОМУ из них. Критерий (любой):
+      • пересечение токенов норм-имён (общий содержательный токен), ИЛИ
+      • одно норм-имя — подстрока другого (в любую сторону), НО только когда
+        короткая сторона ≥ 4 символов: «дом»/«юг»/«ак» как подстрока чужого
+        длинного имени («Домострой», «Югстройинвест») — ложное подтверждение,
+        а именно dev-confirm — последняя защита от generic-core коллизий.
+
+    Пустые имена не подтверждают (нет сигнала).
+    """
+    d = _norm_dev(domrf_dev)
+    if not d:
+        return False
+    d_tokens = {t for t in d.split() if len(t) >= 3}
+    for raw_odev in objective_devs:
+        o = _norm_dev(raw_odev)
+        if not o:
+            continue
+        if min(len(d), len(o)) >= 4 and (d in o or o in d):
+            return True
+        o_tokens = {t for t in o.split() if len(t) >= 3}
+        if d_tokens & o_tokens:
+            return True
+    return False
+
+
+@dataclass
+class CoreMatch:
+    """Один core-match domrf-объекта к objective-проекту."""
+
+    domrf_obj_id: int
+    domrf_comm_name: str
+    domrf_dev_name: str | None
+    core: str
+    objective_project_name: str
+    objective_project_id: int | None
+    objective_developers: list[str]
+    dev_confirmed: bool
+
+
+@dataclass
+class CoreMatchReport:
+    """Итог классификации core-pass.
+
+    tier_a  — ровно 1 objective-кандидат И dev-подтверждён → пишем в БД.
+    tier_b  — ровно 1 кандидат, dev НЕ подтверждён → кандидат на DaData-гео
+              проход, в БД НЕ пишем (только отчёт).
+    ambiguous — >1 objective-кандидатов по core → в отчёт, разрешение вручную/гео.
+    skipped_taken — objective_complex_name уже занят в mapping (UNIQUE-констрейнт;
+                    его domrf-группа уже покрыта — дубли не нужны).
+    """
+
+    tier_a: list[CoreMatch] = field(default_factory=list)
+    tier_b: list[CoreMatch] = field(default_factory=list)
+    ambiguous: list[CoreMatch] = field(default_factory=list)
+    skipped_taken: list[CoreMatch] = field(default_factory=list)
+
+    def counts(self) -> dict[str, int]:
+        return {
+            "tier_a": len(self.tier_a),
+            "tier_b": len(self.tier_b),
+            "ambiguous": len(self.ambiguous),
+            "skipped_taken": len(self.skipped_taken),
+        }
+
+
+# ── SQL: несопоставленные domrf ЕКБ-объекты, latest snapshot per obj_id ───────
+# ЛОВУШКА is_ekb (прод-проверка 2026-07-03): флаг проставляется per-snapshot и на
+# свежих снапшотах ПУСТ (все latest-строки is_ekb=false — см. также комментарий
+# в 155_objective_mapping_trgm_backfill.sql). `WHERE is_ekb = true` внутри
+# DISTINCT ON отдал бы устаревшие имена со старых снапшотов (или 0 строк после
+# DISTINCT). Поэтому: ЕКБ-принадлежность = «obj_id имел is_ekb=true хоть на одном
+# снапшоте» (1285 живых объектов), а строку берём с LATEST снапшота без флага.
+_DOMRF_UNMAPPED_SQL = text("""
+    SELECT DISTINCT ON (o.obj_id)
+        o.obj_id, o.comm_name, o.dev_name
+    FROM domrf_kn_objects o
+    WHERE o.comm_name IS NOT NULL
+      AND o.obj_id IN (
+          SELECT DISTINCT e.obj_id FROM domrf_kn_objects e WHERE e.is_ekb = true
+      )
+      AND NOT EXISTS (
+          SELECT 1 FROM objective_complex_mapping cm
+          WHERE cm.domrf_obj_id = o.obj_id
+      )
+    ORDER BY o.obj_id, o.snapshot_date DESC NULLS LAST
+""")
+
+# ── SQL: objective-проекты — distinct project_name + агрегаты developer/id ────
+# objective_project_id: в objective_lots есть колонка objective_project_id
+# (68_schema_objective.sql). Берём MAX (стабилен per project_name; NULL если нет).
+_OBJECTIVE_PROJECTS_SQL = text("""
+    SELECT
+        ol.project_name,
+        ARRAY_REMOVE(ARRAY_AGG(DISTINCT ol.developer), NULL) AS developers,
+        MAX(ol.objective_project_id) AS objective_project_id
+    FROM objective_lots ol
+    WHERE ol.project_name IS NOT NULL
+      AND ol.project_name <> ''
+    GROUP BY ol.project_name
+""")
+
+# ── SQL: уже занятые objective_complex_name в текущей группе ──────────────────
+_TAKEN_NAMES_SQL = text("""
+    SELECT objective_complex_name
+    FROM objective_complex_mapping
+    WHERE objective_group = CAST(:group AS text)
+""")
+
+
+def find_core_matches(db: Session) -> CoreMatchReport:
+    """Сопоставить несопоставленные domrf ЕКБ-объекты с objective-проектами по ядру.
+
+    Обе стороны нормализуются `normalize_complex_name` (#2198): обёртки вроде
+    «Жилой комплекс "Малевич" (ЖК "Малевич")» схлопываются до ядра «малевич»,
+    что даёт exact-core match там, где trgm по сырым именам не дотягивал.
+
+    Классификация (см. CoreMatchReport):
+      tier_a    — 1 objective-кандидат + dev-подтверждён (пишем);
+      tier_b    — 1 кандидат, dev НЕ подтверждён (DaData-гео проход, не пишем);
+      ambiguous — >1 кандидата (ручное/гео разрешение);
+      skipped   — objective_complex_name уже в mapping (UNIQUE-констрейнт).
+
+    Реального обращения к БД в тестах нет — db.execute мокается по паттерну файла.
+    """
+    report = CoreMatchReport()
+
+    # objective-сторона: core → [(project_name, {devs}, project_id), ...]
+    objective_by_core: dict[str, list[tuple[str, set[str], int | None]]] = {}
+    for row in db.execute(_OBJECTIVE_PROJECTS_SQL).all():
+        project_name = str(row[0])
+        developers = {str(d) for d in (row[1] or []) if d}
+        project_id = int(row[2]) if row[2] is not None else None
+        core = normalize_complex_name(project_name)
+        if not core:
+            continue
+        objective_by_core.setdefault(core, []).append((project_name, developers, project_id))
+
+    # уже занятые objective_complex_name (skip — их группа уже покрыта)
+    taken_names: set[str] = {
+        str(r[0]) for r in db.execute(_TAKEN_NAMES_SQL, {"group": OBJECTIVE_GROUP}).all()
+    }
+
+    # domrf-сторона: несопоставленные ЕКБ, latest snapshot per obj_id
+    for row in db.execute(_DOMRF_UNMAPPED_SQL).all():
+        obj_id = int(row[0])
+        comm_name = str(row[1])
+        dev_name = str(row[2]) if row[2] is not None else None
+        core = normalize_complex_name(comm_name)
+        if not core:
+            continue
+
+        candidates = objective_by_core.get(core)
+        if not candidates:
+            continue  # нет objective-проекта с таким ядром — не наш случай
+
+        if len(candidates) > 1:
+            # >1 objective project_name делят одно ядро → ambiguous (не выбираем вслепую)
+            proj_name, devs, proj_id = candidates[0]
+            report.ambiguous.append(
+                _build_core_match(obj_id, comm_name, dev_name, core, proj_name, proj_id, devs)
+            )
+            continue
+
+        proj_name, devs, proj_id = candidates[0]
+
+        if proj_name in taken_names:
+            report.skipped_taken.append(
+                _build_core_match(obj_id, comm_name, dev_name, core, proj_name, proj_id, devs)
+            )
+            continue
+
+        match = _build_core_match(obj_id, comm_name, dev_name, core, proj_name, proj_id, devs)
+        if match.dev_confirmed:
+            report.tier_a.append(match)
+        else:
+            report.tier_b.append(match)
+
+    logger.info("find_core_matches: %s", report.counts())
+    return report
+
+
+def _build_core_match(
+    obj_id: int,
+    comm_name: str,
+    dev_name: str | None,
+    core: str,
+    proj_name: str,
+    proj_id: int | None,
+    devs: set[str],
+) -> CoreMatch:
+    """Сконструировать CoreMatch + посчитать dev_confirmed."""
+    return CoreMatch(
+        domrf_obj_id=obj_id,
+        domrf_comm_name=comm_name,
+        domrf_dev_name=dev_name,
+        core=core,
+        objective_project_name=proj_name,
+        objective_project_id=proj_id,
+        objective_developers=sorted(devs),
+        dev_confirmed=_dev_confirms(dev_name or "", devs),
+    )
+
+
+def apply_core_matches(
+    db: Session,
+    report: CoreMatchReport,
+    *,
+    dry_run: bool = True,
+) -> dict[str, int]:
+    """Вставить ТОЛЬКО tier_a в objective_complex_mapping (auto_core_dev_v5).
+
+    tier_b / ambiguous / skipped НЕ пишутся (см. CoreMatchReport). Каждая вставка
+    в per-row SAVEPOINT (backend.md) с ON CONFLICT (objective_complex_name,
+    objective_group) DO NOTHING — гонка/дубль не роняет весь проход.
+
+    Args:
+        db: SQLAlchemy sync Session.
+        report: результат find_core_matches().
+        dry_run: True (default) — только логирует counts + первые 30 пар, БЕЗ insert.
+
+    Returns:
+        dict: inserted, conflict_skipped, error_skipped, tier_a_total.
+    """
+    counts = report.counts()
+    logger.info(
+        "apply_core_matches (dry_run=%s): tier_a=%d tier_b=%d ambiguous=%d skipped_taken=%d",
+        dry_run,
+        counts["tier_a"],
+        counts["tier_b"],
+        counts["ambiguous"],
+        counts["skipped_taken"],
+    )
+
+    for m in report.tier_a[:30]:
+        logger.info(
+            "  tier_a: obj_id=%s core=%r domrf=%r → objective=%r (dev %r ~ %r)",
+            m.domrf_obj_id,
+            m.core,
+            m.domrf_comm_name,
+            m.objective_project_name,
+            m.domrf_dev_name,
+            m.objective_developers,
+        )
+
+    if dry_run:
+        return {
+            "inserted": 0,
+            "conflict_skipped": 0,
+            "error_skipped": 0,
+            "tier_a_total": counts["tier_a"],
+        }
+
+    inserted = 0
+    conflict_skipped = 0
+    error_skipped = 0
+    for m in report.tier_a:
+        try:
+            with db.begin_nested():
+                result = db.execute(
+                    text(
+                        """
+                        INSERT INTO objective_complex_mapping
+                            (objective_complex_name, objective_project_id, domrf_obj_id,
+                             objective_group, match_method, match_score, is_reviewed, note)
+                        VALUES (
+                            CAST(:name AS text),
+                            CAST(:project_id AS bigint),
+                            CAST(:obj_id AS bigint),
+                            CAST(:group AS text),
+                            CAST(:method AS text),
+                            CAST(:score AS numeric),
+                            CAST(:reviewed AS boolean),
+                            CAST(:note AS text)
+                        )
+                        ON CONFLICT (objective_complex_name, objective_group) DO NOTHING
+                        """
+                    ),
+                    {
+                        "name": m.objective_project_name,
+                        "project_id": m.objective_project_id,
+                        "obj_id": m.domrf_obj_id,
+                        "group": OBJECTIVE_GROUP,
+                        "method": CORE_MATCH_METHOD,
+                        "score": CORE_MATCH_SCORE,
+                        "reviewed": False,
+                        "note": CORE_MATCH_NOTE,
+                    },
+                )
+            if result.rowcount > 0:
+                inserted += 1
+            else:
+                conflict_skipped += 1
+        except Exception as e:
+            logger.warning(
+                "core insert failed для %s ↔ %s: %s",
+                m.domrf_comm_name,
+                m.objective_project_name,
+                e,
+            )
+            error_skipped += 1
+
+    db.commit()
+    logger.info(
+        "apply_core_matches done: inserted=%d conflict_skipped=%d error_skipped=%d",
+        inserted,
+        conflict_skipped,
+        error_skipped,
+    )
+    return {
+        "inserted": inserted,
+        "conflict_skipped": conflict_skipped,
+        "error_skipped": error_skipped,
+        "tier_a_total": counts["tier_a"],
+    }
+
+
+def run_core_pass(*, apply: bool = False) -> dict[str, int]:
+    """CLI-обёртка core-pass: открыть Session, найти матчи, (опц.) применить.
+
+    Дефолт — dry-run. Реальный insert только при apply=True.
+    """
+    from app.core.db import SessionLocal
+
+    db = SessionLocal()
+    try:
+        report = find_core_matches(db)
+        return apply_core_matches(db, report, dry_run=not apply)
+    finally:
+        db.close()
+
+
+# ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
+# Geo-pass (#2177) — auto_core_geo_v6
+# ════════════════════════════════════════════════════════════════════════════
+#
+# Разрешает ОСТАТОК core-pass (tier_b + ambiguous) географией: адрес objective-
+# проекта → DaData-геокод → haversine до domrf-точки. tier_b подтверждается
+# близостью (гео вместо dev-confirm); ambiguous — только если РОВНО ОДИН из
+# кандидатов ядра в радиусе (иначе остаётся ambiguous).
+
+GEO_MATCH_METHOD = "auto_core_geo_v6"
+GEO_MATCH_SCORE = 0.80
+GEO_MAX_DISTANCE_M = 500.0
+# Бережный потолок вызовов DaData за один прогон (МАКС-тариф, но не жжём квоту
+# на прогон-цикле). Превышение → стоп с warning, недобранные кандидаты reject'ятся
+# как «без геокода».
+GEO_DADATA_CALL_LIMIT = 200
+_EARTH_RADIUS_M = 6_371_000.0
+
+
+def _haversine_m(lat1: float, lon1: float, lat2: float, lon2: float) -> float:
+    """Расстояние (метры) между двумя точками по формуле гаверсинуса."""
+    p1 = math.radians(lat1)
+    p2 = math.radians(lat2)
+    dphi = math.radians(lat2 - lat1)
+    dlambda = math.radians(lon2 - lon1)
+    a = math.sin(dphi / 2) ** 2 + math.cos(p1) * math.cos(p2) * math.sin(dlambda / 2) ** 2
+    return 2 * _EARTH_RADIUS_M * math.asin(min(1.0, math.sqrt(a)))
+
+
+@dataclass
+class GeoMatch:
+    """Один подтверждённый гео-матч domrf-объекта к objective-проекту.
+
+    origin — 'tier_b' | 'ambiguous' (из какого класса core-pass пришёл).
+    distance_m — гаверсинус адрес-проекта ↔ domrf-точки (метры).
+    """
+
+    domrf_obj_id: int
+    domrf_comm_name: str
+    core: str
+    objective_project_name: str
+    objective_project_id: int | None
+    address: str
+    distance_m: float
+    origin: str
+
+
+@dataclass
+class GeoReject:
+    """Отклонённый гео-кандидат (для отчёта). reason: 'no_address' |
+    'no_geocode' | 'too_far' | 'ambiguous_multi' | 'call_limit'.
+
+    distance_m None когда дистанцию посчитать не удалось (нет адреса/геокода/
+    координат domrf).
+    """
+
+    domrf_obj_id: int
+    domrf_comm_name: str
+    objective_project_name: str
+    origin: str
+    reason: str
+    distance_m: float | None = None
+
+
+@dataclass
+class GeoMatchReport:
+    """Итог geo-pass.
+
+    confirmed — подтверждённые гео-матчи (пишутся в apply_geo_matches).
+    rejected  — кандидаты без адреса/геокода/слишком далёкие/оставшиеся ambiguous.
+    dadata_calls — сколько раз реально дёрнули DaData (для контроля квоты).
+    call_limit_hit — True если упёрлись в GEO_DADATA_CALL_LIMIT (часть кандидатов
+                     не обработана — см. rejected c reason='call_limit').
+    """
+
+    confirmed: list[GeoMatch] = field(default_factory=list)
+    rejected: list[GeoReject] = field(default_factory=list)
+    dadata_calls: int = 0
+    call_limit_hit: bool = False
+
+    def counts(self) -> dict[str, int]:
+        return {
+            "confirmed": len(self.confirmed),
+            "rejected": len(self.rejected),
+            "dadata_calls": self.dadata_calls,
+        }
+
+
+# ── SQL: mode (самый частый непустой) адрес objective_lots per project_name ────
+# Адресов на проект много (по корпусам) — берём mode: GROUP BY (project_name,
+# address) → COUNT DESC, DISTINCT ON (project_name) отбирает верхнюю строку.
+# NULLIF(trim,'') отсекает пустые адреса до агрегации.
+_OBJECTIVE_ADDRESS_SQL = text("""
+    SELECT DISTINCT ON (project_name)
+        project_name, address
+    FROM (
+        SELECT
+            ol.project_name AS project_name,
+            NULLIF(trim(ol.address), '') AS address,
+            COUNT(*) AS cnt
+        FROM objective_lots ol
+        WHERE ol.project_name IS NOT NULL
+          AND ol.project_name <> ''
+          AND NULLIF(trim(ol.address), '') IS NOT NULL
+        GROUP BY ol.project_name, NULLIF(trim(ol.address), '')
+    ) agg
+    ORDER BY project_name, cnt DESC, address
+""")
+
+# ── SQL: latest-snapshot координаты domrf per obj_id (для набора obj_id) ───────
+# DISTINCT ON (obj_id) + snapshot_date DESC — берём свежую точку. Фильтр по
+# конкретным obj_id (кандидаты geo-pass), NULL-координаты отбрасываются.
+_DOMRF_COORDS_SQL = text("""
+    SELECT DISTINCT ON (o.obj_id)
+        o.obj_id, o.latitude, o.longitude
+    FROM domrf_kn_objects o
+    WHERE o.obj_id = ANY(:obj_ids)
+      AND o.latitude IS NOT NULL
+      AND o.longitude IS NOT NULL
+    ORDER BY o.obj_id, o.snapshot_date DESC NULLS LAST
+""")
+
+
+def _load_project_addresses(db: Session) -> dict[str, str]:
+    """project_name → mode-адрес (самый частый непустой) из objective_lots."""
+    out: dict[str, str] = {}
+    for row in db.execute(_OBJECTIVE_ADDRESS_SQL).all():
+        name = str(row[0])
+        addr = row[1]
+        if addr:
+            out[name] = str(addr)
+    return out
+
+
+def _load_domrf_coords(db: Session, obj_ids: list[int]) -> dict[int, tuple[float, float]]:
+    """obj_id → (lat, lon) latest snapshot для заданного набора obj_id."""
+    if not obj_ids:
+        return {}
+    out: dict[int, tuple[float, float]] = {}
+    for row in db.execute(_DOMRF_COORDS_SQL, {"obj_ids": obj_ids}).all():
+        lat = float(row[1])
+        lon = float(row[2])
+        out[int(row[0])] = (lat, lon)
+    return out
+
+
+def find_geo_matches(db: Session, *, max_distance_m: float = GEO_MAX_DISTANCE_M) -> GeoMatchReport:
+    """Разрешить остаток core-pass (tier_b + ambiguous) через DaData-геокод.
+
+    Алгоритм:
+      1. find_core_matches → берём report.tier_b и report.ambiguous.
+      2. Для каждого кандидата: адрес проекта (mode objective_lots.address) →
+         clean_address → (lat, lon); haversine до domrf-точки.
+         • tier_b: дистанция ≤ max_distance_m → confirm (гео вместо dev);
+         • ambiguous: геокодим ВСЕХ кандидатов ядра; confirm только если РОВНО
+           ОДИН в радиусе (иначе остаётся ambiguous);
+         • нет адреса / DaData null / дистанция больше → reject c дистанцией.
+      3. Кэш геокода в памяти прогона (адреса повторяются). Лимит вызовов DaData
+         ≤ GEO_DADATA_CALL_LIMIT — при превышении стоп с warning, остаток reject.
+
+    Args:
+        db: SQLAlchemy sync Session.
+        max_distance_m: радиус подтверждения (метры), default 500.
+
+    Returns:
+        GeoMatchReport (confirmed / rejected / dadata_calls / call_limit_hit).
+
+    Реального обращения к БД / DaData в тестах нет — оба мокаются по паттерну файла.
+    """
+    core_report = find_core_matches(db)
+    report = GeoMatchReport()
+
+    tier_b = core_report.tier_b
+    ambiguous = core_report.ambiguous
+    if not tier_b and not ambiguous:
+        logger.info("find_geo_matches: нет tier_b/ambiguous кандидатов — nothing to do")
+        return report
+
+    addresses = _load_project_addresses(db)
+
+    # ── ambiguous: нужны ВСЕ objective-кандидаты ядра, не только первый ────────
+    # core-report.ambiguous хранит по одному CoreMatch на domrf-obj_id (первый
+    # кандидат). Восстанавливаем полный список project_name'ов ядра из objective-
+    # стороны, чтобы геокодить всех и выбрать единственного в радиусе.
+    objective_by_core = _load_objective_by_core(db)
+
+    # obj_id'ы, для которых нужны координаты domrf (tier_b + ambiguous)
+    needed_obj_ids = [m.domrf_obj_id for m in tier_b] + [m.domrf_obj_id for m in ambiguous]
+    domrf_coords = _load_domrf_coords(db, needed_obj_ids)
+
+    # Кэш геокода в памяти прогона: address → (lat, lon) | None (None = «пробовали,
+    # DaData не дал»; кэшируем и его, чтобы не жечь квоту на повтор одного адреса).
+    geo_cache: dict[str, tuple[float, float] | None] = {}
+
+    def _geocode(addr: str) -> tuple[float, float] | None:
+        """Геокод с кэшем + лимитом вызовов. None при отсутствии/лимите.
+
+        Адреса objective_lots идут БЕЗ города («ул. Гидрострой, д. 2а») —
+        DaData на таком отдаёт qc_geo=5 (нет координат): прод-прогон 2026-07-03
+        дал confirmed=0/45 именно из-за этого. Объектив покрывает только ЕКБ →
+        безопасно префиксуем городом, если его нет в строке.
+        """
+        if addr in geo_cache:
+            return geo_cache[addr]
+        if report.dadata_calls >= GEO_DADATA_CALL_LIMIT:
+            report.call_limit_hit = True
+            return None
+        query = addr if "екатеринбург" in addr.lower() else f"г Екатеринбург, {addr}"
+        report.dadata_calls += 1
+        coords = clean_address(query)
+        geo_cache[addr] = coords
+        return coords
+
+    # ── tier_b: 1 кандидат, подтверждаем близостью ────────────────────────────
+    for m in tier_b:
+        domrf_pt = domrf_coords.get(m.domrf_obj_id)
+        addr = addresses.get(m.objective_project_name)
+        if not addr:
+            report.rejected.append(_geo_reject(m, "tier_b", "no_address"))
+            continue
+        if domrf_pt is None:
+            # у domrf нет координат — дистанцию не посчитать; не жжём квоту на геокод
+            report.rejected.append(_geo_reject(m, "tier_b", "no_geocode"))
+            continue
+        if report.dadata_calls >= GEO_DADATA_CALL_LIMIT and addr not in geo_cache:
+            report.call_limit_hit = True
+            report.rejected.append(_geo_reject(m, "tier_b", "call_limit"))
+            continue
+        coords = _geocode(addr)
+        if coords is None:
+            report.rejected.append(_geo_reject(m, "tier_b", "no_geocode"))
+            continue
+        dist = _haversine_m(coords[0], coords[1], domrf_pt[0], domrf_pt[1])
+        if dist <= max_distance_m:
+            report.confirmed.append(_geo_confirm(m, addr, dist, "tier_b"))
+        else:
+            report.rejected.append(_geo_reject(m, "tier_b", "too_far", dist))
+
+    # ── ambiguous: геокодим всех кандидатов ядра, confirm если РОВНО ОДИН близко ─
+    for m in ambiguous:
+        domrf_pt = domrf_coords.get(m.domrf_obj_id)
+        if domrf_pt is None:
+            report.rejected.append(_geo_reject(m, "ambiguous", "no_geocode"))
+            continue
+        candidates = objective_by_core.get(m.core, [])
+        in_radius: list[tuple[str, int | None, str, float]] = []
+        any_geocoded = False
+        geocoded_count = 0
+        for proj_name, _devs, proj_id in candidates:
+            addr = addresses.get(proj_name)
+            if not addr:
+                continue
+            if report.dadata_calls >= GEO_DADATA_CALL_LIMIT and addr not in geo_cache:
+                report.call_limit_hit = True
+                continue
+            coords = _geocode(addr)
+            if coords is None:
+                continue
+            any_geocoded = True
+            geocoded_count += 1
+            dist = _haversine_m(coords[0], coords[1], domrf_pt[0], domrf_pt[1])
+            if dist <= max_distance_m:
+                in_radius.append((proj_name, proj_id, addr, dist))
+
+        # Ревью 2026-07-03: «ровно один в радиусе» доверяем ТОЛЬКО когда
+        # геокодились ВСЕ кандидаты ядра. Иначе «один» — артефакт отсутствия
+        # данных (сосед без адреса/геокода мог быть ближе) → слепой confirm
+        # запрещён, остаётся честный reject partial_geocode.
+        if len(in_radius) == 1 and geocoded_count < len(candidates):
+            report.rejected.append(_geo_reject(m, "ambiguous", "partial_geocode", in_radius[0][3]))
+        elif len(in_radius) == 1:
+            proj_name, proj_id, addr, dist = in_radius[0]
+            report.confirmed.append(
+                GeoMatch(
+                    domrf_obj_id=m.domrf_obj_id,
+                    domrf_comm_name=m.domrf_comm_name,
+                    core=m.core,
+                    objective_project_name=proj_name,
+                    objective_project_id=proj_id,
+                    address=addr,
+                    distance_m=dist,
+                    origin="ambiguous",
+                )
+            )
+        elif not any_geocoded:
+            reason = "call_limit" if report.call_limit_hit else "no_geocode"
+            report.rejected.append(_geo_reject(m, "ambiguous", reason))
+        else:
+            # 0 в радиусе, или >1 в радиусе → остаётся ambiguous
+            nearest = min((d for *_, d in in_radius), default=None)
+            report.rejected.append(_geo_reject(m, "ambiguous", "ambiguous_multi", nearest))
+
+    logger.info(
+        "find_geo_matches: %s call_limit_hit=%s",
+        report.counts(),
+        report.call_limit_hit,
+    )
+    return report
+
+
+def _load_objective_by_core(db: Session) -> dict[str, list[tuple[str, set[str], int | None]]]:
+    """core → [(project_name, {devs}, project_id), ...] (как в find_core_matches)."""
+    out: dict[str, list[tuple[str, set[str], int | None]]] = {}
+    for row in db.execute(_OBJECTIVE_PROJECTS_SQL).all():
+        project_name = str(row[0])
+        developers = {str(d) for d in (row[1] or []) if d}
+        project_id = int(row[2]) if row[2] is not None else None
+        core = normalize_complex_name(project_name)
+        if not core:
+            continue
+        out.setdefault(core, []).append((project_name, developers, project_id))
+    return out
+
+
+def _geo_confirm(m: CoreMatch, address: str, distance_m: float, origin: str) -> GeoMatch:
+    return GeoMatch(
+        domrf_obj_id=m.domrf_obj_id,
+        domrf_comm_name=m.domrf_comm_name,
+        core=m.core,
+        objective_project_name=m.objective_project_name,
+        objective_project_id=m.objective_project_id,
+        address=address,
+        distance_m=distance_m,
+        origin=origin,
+    )
+
+
+def _geo_reject(
+    m: CoreMatch, origin: str, reason: str, distance_m: float | None = None
+) -> GeoReject:
+    return GeoReject(
+        domrf_obj_id=m.domrf_obj_id,
+        domrf_comm_name=m.domrf_comm_name,
+        objective_project_name=m.objective_project_name,
+        origin=origin,
+        reason=reason,
+        distance_m=distance_m,
+    )
+
+
+def apply_geo_matches(
+    db: Session,
+    report: GeoMatchReport,
+    *,
+    dry_run: bool = True,
+) -> dict[str, int]:
+    """Вставить report.confirmed в objective_complex_mapping (auto_core_geo_v6).
+
+    Та же per-row SAVEPOINT + ON CONFLICT (objective_complex_name, objective_group)
+    DO NOTHING механика, что в apply_core_matches. Каждая строка:
+    match_method='auto_core_geo_v6', match_score=0.80, is_reviewed=false,
+    note с дистанцией в метрах и origin (tier_b/ambiguous).
+
+    Args:
+        db: SQLAlchemy sync Session.
+        report: результат find_geo_matches().
+        dry_run: True (default) — только counts + первые 30 пар с дистанциями,
+                 БЕЗ insert.
+
+    Returns:
+        dict: inserted, conflict_skipped, error_skipped, confirmed_total.
+    """
+    counts = report.counts()
+    logger.info(
+        "apply_geo_matches (dry_run=%s): confirmed=%d rejected=%d dadata_calls=%d",
+        dry_run,
+        counts["confirmed"],
+        counts["rejected"],
+        counts["dadata_calls"],
+    )
+    for gm in report.confirmed[:30]:
+        logger.info(
+            "  confirm[%s]: obj_id=%s core=%r domrf=%r → objective=%r (%.0f м, addr=%r)",
+            gm.origin,
+            gm.domrf_obj_id,
+            gm.core,
+            gm.domrf_comm_name,
+            gm.objective_project_name,
+            gm.distance_m,
+            gm.address[:60],
+        )
+
+    if dry_run:
+        return {
+            "inserted": 0,
+            "conflict_skipped": 0,
+            "error_skipped": 0,
+            "confirmed_total": counts["confirmed"],
+        }
+
+    inserted = 0
+    conflict_skipped = 0
+    error_skipped = 0
+    for gm in report.confirmed:
+        note = f"#2177 geo-pass ({gm.origin}): {gm.distance_m:.0f} м to domrf point"
+        try:
+            with db.begin_nested():
+                result = db.execute(
+                    text(
+                        """
+                        INSERT INTO objective_complex_mapping
+                            (objective_complex_name, objective_project_id, domrf_obj_id,
+                             objective_group, match_method, match_score, is_reviewed, note)
+                        VALUES (
+                            CAST(:name AS text),
+                            CAST(:project_id AS bigint),
+                            CAST(:obj_id AS bigint),
+                            CAST(:group AS text),
+                            CAST(:method AS text),
+                            CAST(:score AS numeric),
+                            CAST(:reviewed AS boolean),
+                            CAST(:note AS text)
+                        )
+                        ON CONFLICT (objective_complex_name, objective_group) DO NOTHING
+                        """
+                    ),
+                    {
+                        "name": gm.objective_project_name,
+                        "project_id": gm.objective_project_id,
+                        "obj_id": gm.domrf_obj_id,
+                        "group": OBJECTIVE_GROUP,
+                        "method": GEO_MATCH_METHOD,
+                        "score": GEO_MATCH_SCORE,
+                        "reviewed": False,
+                        "note": note,
+                    },
+                )
+            if result.rowcount > 0:
+                inserted += 1
+            else:
+                conflict_skipped += 1
+        except Exception as e:
+            logger.warning(
+                "geo insert failed для %s ↔ %s: %s",
+                gm.domrf_comm_name,
+                gm.objective_project_name,
+                e,
+            )
+            error_skipped += 1
+
+    db.commit()
+    logger.info(
+        "apply_geo_matches done: inserted=%d conflict_skipped=%d error_skipped=%d",
+        inserted,
+        conflict_skipped,
+        error_skipped,
+    )
+    return {
+        "inserted": inserted,
+        "conflict_skipped": conflict_skipped,
+        "error_skipped": error_skipped,
+        "confirmed_total": counts["confirmed"],
+    }
+
+
+def run_geo_pass(
+    *, apply: bool = False, max_distance_m: float = GEO_MAX_DISTANCE_M
+) -> dict[str, int]:
+    """CLI-обёртка geo-pass: открыть Session, найти гео-матчи, (опц.) применить.
+
+    Дефолт — dry-run. Реальный insert только при apply=True.
+    """
+    from app.core.db import SessionLocal
+
+    db = SessionLocal()
+    try:
+        report = find_geo_matches(db, max_distance_m=max_distance_m)
+        return apply_geo_matches(db, report, dry_run=not apply)
+    finally:
+        db.close()
+
+
+def _main(argv: list[str] | None = None) -> int:
+    parser = argparse.ArgumentParser(
+        description="objective_backfill passes (#2177): core-pass (auto_core_dev_v5), "
+        "geo-pass (auto_core_geo_v6)."
+    )
+    parser.add_argument(
+        "--core-pass",
+        action="store_true",
+        help="Запустить core-name + dev-confirm проход (auto_core_dev_v5).",
+    )
+    parser.add_argument(
+        "--geo-pass",
+        action="store_true",
+        help="Запустить DaData-гео проход по tier_b/ambiguous остатку core-pass "
+        "(auto_core_geo_v6).",
+    )
+    parser.add_argument(
+        "--max-distance-m",
+        type=float,
+        default=GEO_MAX_DISTANCE_M,
+        help="Радиус подтверждения гео-матча в метрах (geo-pass; "
+        f"default {GEO_MAX_DISTANCE_M:.0f}).",
+    )
+    parser.add_argument(
+        "--apply",
+        action="store_true",
+        help="Реально писать матчи в БД (по умолчанию — dry-run).",
+    )
+    args = parser.parse_args(argv)
+
+    logging.basicConfig(
+        level=logging.INFO,
+        format="%(asctime)s %(levelname)s %(name)s: %(message)s",
+    )
+
+    if not args.core_pass and not args.geo_pass:
+        parser.print_help()
+        return 0
+
+    if args.core_pass:
+        result = run_core_pass(apply=args.apply)
+        logger.info("core-pass result: %s", result)
+
+    if args.geo_pass:
+        geo_result = run_geo_pass(apply=args.apply, max_distance_m=args.max_distance_m)
+        logger.info("geo-pass result: %s", geo_result)
+
+    return 0
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    sys.exit(_main())

backend/app/services/exporters/full_report_pdf.py

@@ -0,0 +1,325 @@
+"""Оркестратор полного PDF-отчёта ПТИЦА (эпик #2259 PR-D).
+
+Собирает единый PDF `/site-finder/analysis/{cad}` из уже-персистнутых ранов + дотянутых
+на лету блоков (connection-capacity, концепция), рендерит карты (PR-C) и пишет файл на
+volume `/app/reports/` с метадата-строкой в `analysis_runs` (schema `report-pdf-1.0`).
+
+ПОТОК (:func:`build_full_report`):
+  1. analyze-ран (`latest_run_for(..., schema_version=ANALYZE_SCHEMA_VERSION)`) — нет →
+     ValueError (отчёт без базового анализа бессмысленен).
+  2. forecast-ран (`latest_run_for(..., schema_version="1.0")`) — нет → Part B (§4–§6)
+     деградирует «нет данных», отчёт всё равно валиден (передаём {} в part_b).
+  3. КЭШ-ключ = (analyze_run_id, forecast_run_id). Если метадата-ран `report-pdf-1.0` с
+     теми же id уже есть И файл на месте → cache-hit, PDF не пере-рендерим.
+  4. connection-capacity (`get_connection_capacity`) — best-effort, для §3-резервов.
+  5. концепция — server-side генерация (как POST /concepts): `ConceptInput` из geom
+     участка (дефолт count=3 comfort) → `geometry.generate`. Best-effort: упала/нет geom
+     → отчёт без §7-концепции (§5 деградирует в рыночный контекст).
+  6. HTML (PR-A/B) + карты (PR-C: `render_parcel_map_png` / `render_concept_footprint_png`
+     → `embed_map_png`, PNG max_px=1400) → PDF (:func:`render_full_report_pdf`).
+  7. Запись файла + метадата-ран `report-pdf-1.0` (result = pdf_path/analyze_run_id/
+     forecast_run_id/generated_at/size_bytes).
+
+WeasyPrint импортируется ЛОКАЛЬНО внутри :func:`render_full_report_pdf` (тяжёлый native —
+ломает pytest-сбор на хостах без GTK/Pango; образец `layout_tz_pdf.render_layout_tz_pdf`).
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import datetime as _dt
+import logging
+import os
+import re
+from pathlib import Path
+from typing import Any
+
+from sqlalchemy.orm import Session
+
+from app.core.config import settings
+from app.services.analysis_runs.repository import (
+    ANALYZE_SCHEMA_VERSION,
+    latest_run_for,
+    persist_analysis_run,
+)
+from app.services.exporters.full_report_html import (
+    MAP_CONCEPT_PLACEHOLDER,
+    MAP_PARCEL_PLACEHOLDER,
+    build_full_report_html,
+    build_full_report_html_part_a,
+    build_full_report_html_part_b,
+)
+from app.services.exporters.report_maps import (
+    embed_map_png,
+    render_concept_footprint_png,
+    render_parcel_map_png,
+)
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# schema_version метадата-строки отчёта в analysis_runs. Собственная схема (НЕ analyze /
+# НЕ §22-форсайт "1.0") — по ней ищем существующий отчёт для cache-hit.
+REPORT_SCHEMA_VERSION = "report-pdf-1.0"
+
+# schema_version §22-форсайт-рана (зеркало `_FORECAST_SCHEMA_VERSION` в parcels.py — НЕ
+# "forecast-1.0", а именно "1.0", это SiteFinderReport._SCHEMA_VERSION).
+_FORECAST_SCHEMA_VERSION = "1.0"
+
+# Верхняя граница длинной стороны карт-PNG (px) — печатный A4, 1400 достаточно для
+# ~150 dpi на ширину колонки, но не раздувает PDF гигабайтными растрами.
+_MAP_MAX_PX = 1400
+
+# Радиус поиска ЦП для connection-capacity (м) — тот же дефолт, что у эндпоинта
+# GET /{cad}/connection-capacity (parcels.py) и функции get_connection_capacity.
+_CONNECTION_CAPACITY_RADIUS_M = 3000
+
+
+def render_full_report_pdf(html: str) -> bytes:
+    """Отрендерить готовый HTML полного отчёта в PDF-байты (WeasyPrint).
+
+    Тонкая обёртка: WeasyPrint импортируется ЛОКАЛЬНО (тяжёлый native — не нужен при
+    импорте модуля, иначе ломает pytest-сбор на macOS без GTK/Pango). Образец —
+    `layout_tz_pdf.render_layout_tz_pdf`.
+
+    Args:
+        html: полный HTML-документ (`build_full_report_html`).
+
+    Returns:
+        PDF-байты (готовы к записи файла / FileResponse).
+    """
+    from weasyprint import HTML
+
+    pdf_bytes: bytes = HTML(string=html).write_pdf()
+    logger.info("render_full_report_pdf: %d bytes", len(pdf_bytes))
+    return pdf_bytes
+
+
+def _generate_concept_result(db: Session, analyze: dict[str, Any]) -> dict[str, Any] | None:
+    """Сгенерировать концепцию server-side как это делает POST /concepts (best-effort).
+
+    Концепция НЕ персистится — генерируем на лету из геометрии участка с ДЕФОЛТНОЙ
+    программой (count=3 comfort — три стратегии жадной раскладки). Повторяем поток
+    `create_concept` (concepts.py): рыночная цена через `_lookup_market_price` по
+    центроиду → `geometry.generate` → сериализуем `ConceptOutput`. Любая ошибка (нет
+    geom / вырожденный участок / сбой БД) → None: отчёт валиден без §7-концепции,
+    §5 деградирует в рыночный контекст.
+
+    Args:
+        db: SQLAlchemy session (для lookup рыночной цены).
+        analyze: persist-payload analyze-рана (несёт `geom_geojson` участка).
+
+    Returns:
+        Сериализованный `ConceptOutput` (dict `{"variants": [...]}`) или None.
+    """
+    geom = analyze.get("geom_geojson")
+    if not isinstance(geom, dict):
+        logger.info("build_full_report: analyze-payload без geom_geojson → §7-концепция пропущена")
+        return None
+
+    try:
+        # Lazy import — тяжёлый generative-стек не нужен на module-load; concepts-хелперы
+        # цены живут в API-слое (он знает БД), переиспользуем ИМЕННО их (single source).
+        from app.api.v1.concepts import _lookup_market_price, _parcel_centroid_wkt
+        from app.schemas.concept import ConceptInput, ConceptOutput
+        from app.services.generative import geometry
+
+        payload = ConceptInput(parcel_geojson=geom)  # дефолт: housing_class="comfort", 3 стратегии
+
+        market_price: float | None = None
+        price_source = "class_norm"
+        try:
+            wkt_point = _parcel_centroid_wkt(payload)
+            market_price, price_source = _lookup_market_price(db, wkt_point)
+        except Exception as exc:
+            # Рыночная цена best-effort — деградируем в норматив класса, не роняем концепцию.
+            logger.warning("build_full_report: market-price lookup упал, class_norm: %s", exc)
+
+        variants = geometry.generate(
+            payload,
+            market_price_per_sqm=market_price,
+            price_source=price_source,
+        )
+        result: dict[str, Any] = ConceptOutput(variants=variants).model_dump()
+        logger.info("build_full_report: концепция сгенерирована (%d вариантов)", len(variants))
+        return result
+    except Exception:
+        # Вырожденный участок / сбой generative-стека — отчёт валиден БЕЗ §7-концепции.
+        logger.exception("build_full_report: генерация концепции упала → §7 без концепции")
+        return None
+
+
+def _get_connection_capacity(db: Session, cad: str) -> dict[str, Any] | None:
+    """Дотянуть connection-capacity для §3-резервов (best-effort).
+
+    connection-capacity НЕ в persist-payload (ленивый эндпоинт) — тянем `get_connection_capacity`
+    как это делает GET /{cad}/connection-capacity. Ошибка (участок без geom / сбой БД) → None:
+    §3 деградирует к тому, что есть в analyze-payload (OSM-сети + НСПД-сооружения).
+    """
+    try:
+        from app.services.site_finder.connection_capacity_lookup import get_connection_capacity
+
+        return get_connection_capacity(db, cad, _CONNECTION_CAPACITY_RADIUS_M)
+    except Exception:
+        logger.exception("build_full_report: connection-capacity lookup упал → §3 без резервов")
+        return None
+
+
+def _find_cached_report(
+    db: Session,
+    cad: str,
+    analyze_run_id: int | None,
+    forecast_run_id: int | None,
+) -> dict[str, Any] | None:
+    """Найти готовый метадата-ран `report-pdf-1.0` с тем же кэш-ключом + существующим файлом.
+
+    Кэш-ключ = (analyze_run_id, forecast_run_id). Совпали ОБА id И файл `pdf_path` на
+    месте → возвращаем result метадата-рана (cache-hit, не пере-рендерим). Иначе None.
+    """
+    row = latest_run_for(db, cad, schema_version=REPORT_SCHEMA_VERSION)
+    if row is None:
+        return None
+    result = row.result if isinstance(row.result, dict) else {}
+    if (
+        result.get("analyze_run_id") == analyze_run_id
+        and result.get("forecast_run_id") == forecast_run_id
+    ):
+        pdf_path = result.get("pdf_path")
+        if isinstance(pdf_path, str) and os.path.exists(pdf_path):
+            return result
+    return None
+
+
+def _cad_safe(cad: str) -> str:
+    """Кад.номер → безопасный компонент имени файла (whitelist).
+
+    Кад.номер приходит из URL-path — жёстко ограничиваем алфавит `[0-9:]` (цифры +
+    разделители кад.номера РФ), ВСЁ прочее вырезаем, затем `:` → `_`. Так в имя файла
+    физически не попадут `/`, `..`, пробелы или спецсимволы (path-traversal / инъекция
+    в путь), даже если path-param окажется мусорным.
+    """
+    return re.sub(r"[^0-9:]", "", cad).replace(":", "_")
+
+
+def build_full_report(db: Session, cad: str) -> dict[str, Any]:
+    """Собрать (или вернуть из кэша) полный PDF-отчёт участка + метадата-ран. #2259 PR-D.
+
+    Оркестрация: analyze-ран (нет → ValueError) → forecast-ран (нет → Part B «нет данных»)
+    → cache-check по (analyze_run_id, forecast_run_id) → connection-capacity (§3-резервы,
+    best-effort) → концепция server-side (best-effort) → HTML (PR-A/B) + карты (PR-C) →
+    PDF (WeasyPrint) → запись файла на volume + метадата-ран `report-pdf-1.0`.
+
+    Args:
+        db: SQLAlchemy session.
+        cad: кадастровый номер участка.
+
+    Returns:
+        Метадата отчёта: {pdf_path, analyze_run_id, forecast_run_id, generated_at,
+        size_bytes} (+ `cache_hit: True` если вернули существующий файл).
+
+    Raises:
+        ValueError: нет analyze-рана для участка (нечего отчётировать).
+    """
+    analyze_row = latest_run_for(db, cad, schema_version=ANALYZE_SCHEMA_VERSION)
+    if analyze_row is None:
+        raise ValueError(f"нет analyze-рана для {cad!r} — сначала запустите /analyze")
+    analyze: dict[str, Any] = analyze_row.result or {}
+    analyze_run_id = int(analyze_row.id)
+
+    forecast_row = latest_run_for(db, cad, schema_version=_FORECAST_SCHEMA_VERSION)
+    forecast: dict[str, Any] = (forecast_row.result or {}) if forecast_row is not None else {}
+    forecast_run_id = int(forecast_row.id) if forecast_row is not None else None
+
+    # Cache-hit: тот же (analyze, forecast) ран-ключ + файл на месте → не пере-рендерим.
+    cached = _find_cached_report(db, cad, analyze_run_id, forecast_run_id)
+    if cached is not None:
+        logger.info(
+            "build_full_report: cache-hit cad=%s analyze=%s forecast=%s path=%s",
+            cad,
+            analyze_run_id,
+            forecast_run_id,
+            cached.get("pdf_path"),
+        )
+        return {**cached, "cache_hit": True}
+
+    # connection-capacity (§3-резервы) + концепция (§7) — оба best-effort.
+    connection_capacity = _get_connection_capacity(db, cad)
+    concept = _generate_concept_result(db, analyze)
+
+    # Адрес участка для титула (egrn.address; None → строка адреса не рисуется).
+    egrn = analyze.get("egrn") if isinstance(analyze.get("egrn"), dict) else {}
+    address = egrn.get("address") if isinstance(egrn, dict) else None
+    generated_at = _dt.datetime.now(_dt.UTC)
+    generated_at_ru = generated_at.strftime("%d.%m.%Y")
+
+    # HTML (PR-A/B): §1–§3 (+ connection-capacity в §3) и §4–§7 (пустой forecast → «нет данных»).
+    part_a = build_full_report_html_part_a(
+        analyze, cad=cad, connection_capacity=connection_capacity
+    )
+    part_b = build_full_report_html_part_b(forecast, concept, cad=cad)
+    html = build_full_report_html(
+        part_a,
+        part_b,
+        cad=cad,
+        address=address if isinstance(address, str) else None,
+        generated_at=generated_at_ru,
+    )
+
+    # Карты (PR-C): участок (§1/§3) + концепция (§7, лучший вариант). Оба graceful:
+    # None → embed_map_png ставит плашку «карта недоступна».
+    parcel_png = render_parcel_map_png(analyze, max_px=_MAP_MAX_PX)
+    html = embed_map_png(html, MAP_PARCEL_PLACEHOLDER, parcel_png)
+
+    concept_png: bytes | None = None
+    if isinstance(concept, dict):
+        variants = concept.get("variants")
+        if isinstance(variants, list) and variants and isinstance(variants[0], dict):
+            concept_png = render_concept_footprint_png(
+                variants[0], analyze.get("geom_geojson"), max_px=_MAP_MAX_PX
+            )
+    html = embed_map_png(html, MAP_CONCEPT_PLACEHOLDER, concept_png)
+
+    pdf_bytes = render_full_report_pdf(html)
+
+    # Запись файла на volume + метадата-ран. Каталог создаём (parents, exist_ok).
+    reports_dir = Path(settings.reports_dir)
+    reports_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    file_name = f"gendesign_report_{_cad_safe(cad)}_{generated_at_ru}.pdf"
+    pdf_path = reports_dir / file_name
+    # АТОМАРНАЯ запись: пишем в .tmp рядом и os.replace → финальный путь. Два конкурентных
+    # POST в один день целятся в ОДИН pdf_path (имя несёт только дату) — прямой write_bytes
+    # мог бы interleave-писать байты обоих рендеров в один файл (битый PDF). os.replace
+    # атомарен в пределах одной FS → download всегда видит целый файл (свой или чужой).
+    tmp_path = pdf_path.with_suffix(f".{os.getpid()}.tmp")
+    tmp_path.write_bytes(pdf_bytes)
+    os.replace(tmp_path, pdf_path)
+    size_bytes = len(pdf_bytes)
+
+    result: dict[str, Any] = {
+        "pdf_path": str(pdf_path),
+        "analyze_run_id": analyze_run_id,
+        "forecast_run_id": forecast_run_id,
+        "generated_at": generated_at.isoformat(),
+        "size_bytes": size_bytes,
+    }
+
+    # Метадата-ран `report-pdf-1.0` (best-effort persist; провал не роняет отчёт — PDF
+    # уже записан, просто следующий вызов не поймает cache-hit и пере-рендерит).
+    persist_analysis_run(
+        db,
+        cad_num=cad,
+        result=result,
+        params={"source": "report-pdf-task"},
+        district=analyze_row.district,
+        confidence=None,
+        status="done",
+        schema_version=REPORT_SCHEMA_VERSION,
+        created_by=None,
+    )
+    logger.info(
+        "build_full_report: cad=%s written path=%s size=%d analyze=%s forecast=%s",
+        cad,
+        pdf_path,
+        size_bytes,
+        analyze_run_id,
+        forecast_run_id,
+    )
+    return result

backend/app/services/exporters/layout_tz_pdf.py

@@ -14,15 +14,20 @@ from app.schemas.parcel import BestLayoutsResponse
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
 
-def render_layout_tz_pdf(
+def build_layout_tz_html(
     response: BestLayoutsResponse,
     *,
     cad_num: str,
     parcel_address: str | None = None,
     radius_km: float,
     time_window: str,
-) -> bytes:
-    """Render ТЗ PDF от best-layouts response.
+) -> str:
+    """Собрать HTML ТЗ из best-layouts response (PURE — без WeasyPrint/БД/сети).
+
+    Вынесено из :func:`render_layout_tz_pdf`, чтобы HTML-разметку (наличие блоков,
+    RU-микрокопию, форматирование ₽/м²) можно было проверять юнит-тестами БЕЗ
+    native GTK/Pango (WeasyPrint на macOS/Windows отсутствует). PDF-обёртка ниже
+    просто рендерит этот HTML.
 
     Args:
         response: BestLayoutsResponse от /best-layouts endpoint
@@ -32,7 +37,7 @@ def render_layout_tz_pdf(
         time_window: окно анализа (last_month/quarter/year)
 
     Returns:
-        PDF bytes (готово для StreamingResponse)
+        HTML-строка документа (готова для WeasyPrint).
     """
     today = dt.date.today().strftime("%d.%m.%Y")
     safe_cad = _html.escape(cad_num)
@@ -45,6 +50,18 @@ def render_layout_tz_pdf(
             return "<td>—</td>"
         return f"<td>{val:,.0f}".replace(",", " ") + " ₽</td>"
 
+    def _price_m2_cell(val: float | None) -> str:
+        """Ячейка цены ₽/м² (тыс-разделитель — пробел). None → «—» (graceful)."""
+        if val is None:
+            return "<td>—</td>"
+        return f"<td>{val:,.0f}".replace(",", " ") + " ₽/м²</td>"
+
+    def _area_cell(val: float | None) -> str:
+        """Ячейка площади, м² (1 знак). None → «—» (graceful)."""
+        if val is None:
+            return "<td>—</td>"
+        return f"<td>{val:.1f} м²</td>"
+
     # Top layouts table rows
     top_rows = "".join(
         "<tr>"
@@ -70,6 +87,42 @@ def render_layout_tz_pdf(
         for m in response.recommendation_for_tz.mix
     )
 
+    # §4.2 «По предложению (без темпа продаж)» (#2177 шаг 3). Аддитивный fallback-блок:
+    # структура текущего предложения (комплекс/тип/площадь/лотов/медиана ₽/м²) по
+    # комплексам, сматченным по ядру имени, но БЕЗ velocity. Graceful — на старых
+    # снапшотах поле отсутствует / пустой список (default []), тогда секцию не рисуем.
+    supply_only = getattr(response, "supply_only_layouts", None) or []
+    supply_only_rows = "".join(
+        "<tr>"
+        f"<td>{_html.escape(s.project_name)}</td>"
+        f"<td>{_html.escape(s.room_bucket)}</td>"
+        f"<td>{_html.escape(s.area_bin)}</td>"
+        f"{_area_cell(s.median_area_m2)}"
+        f"<td>{s.lots_count}</td>"
+        f"{_price_m2_cell(s.median_price_m2)}"
+        "</tr>"
+        for s in supply_only
+    )
+    supply_only_section = (
+        f"""
+  <h2>По предложению (без темпа продаж)</h2>
+  <p class="caveat">
+    Комплексы сматчены по ядру имени на объявления Объектива, но по ним НЕТ сделок
+    (темпа продаж) — ниже только структура остатков в продаже (objective_lots),
+    БЕЗ ранжирования по скорости. Дополняет топ продаж выше, не заменяет его.
+  </p>
+  <table>
+    <thead><tr>
+      <th>Комплекс</th><th>Комнаты</th><th>Площадь</th>
+      <th>Ср. площадь</th><th>Лотов в продаже</th><th>Медиана, ₽/м²</th>
+    </tr></thead>
+    <tbody>{supply_only_rows}</tbody>
+  </table>
+"""
+        if supply_only
+        else ""
+    )
+
     rec = response.recommendation_for_tz
     safe_rationale = _html.escape(rec.rationale_text)
     weighted_price = (
@@ -95,6 +148,8 @@ def render_layout_tz_pdf(
   th {{ background: #f5f5f5; font-weight: bold; }}
   .rationale {{ background: #f8f8f8; padding: 10px; border-left: 3px solid #4a90e2;
                margin: 1em 0; }}
+  .caveat {{ background: #fffbeb; padding: 8px 10px; border-left: 3px solid #c9a132;
+             margin: 0.6em 0; color: #7a5c12; font-size: 9.5pt; }}
   .footer {{ margin-top: 2em; padding-top: 1em; border-top: 1px solid #ddd;
              color: #888; font-size: 9pt; }}
   .confidence-high {{ color: #2a8c2a; }}
@@ -133,11 +188,11 @@ def render_layout_tz_pdf(
     </tr></thead>
     <tbody>{top_rows}</tbody>
   </table>
-
+{supply_only_section}
   <h2>Качество данных</h2>
   <p>
     Покрытие: {dq.objects_with_velocity_data} из
-    {dq.objects_total_in_radius} ЖК с данными velocity
+    {dq.objects_total_in_radius} комплексов с данными velocity
     ({dq.velocity_coverage_pct:.1f}%)
   </p>
   <p>
@@ -154,6 +209,40 @@ def render_layout_tz_pdf(
 </body>
 </html>"""
 
+    return html
+
+
+def render_layout_tz_pdf(
+    response: BestLayoutsResponse,
+    *,
+    cad_num: str,
+    parcel_address: str | None = None,
+    radius_km: float,
+    time_window: str,
+) -> bytes:
+    """Render ТЗ PDF от best-layouts response.
+
+    Тонкая обёртка над :func:`build_layout_tz_html` — собирает HTML (PURE) и
+    рендерит его WeasyPrint'ом в PDF-байты.
+
+    Args:
+        response: BestLayoutsResponse от /best-layouts endpoint
+        cad_num: кадастровый номер участка
+        parcel_address: optional human address (если known через geocoder)
+        radius_km: радиус анализа конкурентов
+        time_window: окно анализа (last_month/quarter/year)
+
+    Returns:
+        PDF bytes (готово для StreamingResponse)
+    """
+    html = build_layout_tz_html(
+        response,
+        cad_num=cad_num,
+        parcel_address=parcel_address,
+        radius_km=radius_km,
+        time_window=time_window,
+    )
+
     # WeasyPrint импортируем локально — тяжёлый; не нужен при импорте модуля
     # (иначе ломает сбор pytest на хостах без native-libs, напр. macOS).
     from weasyprint import HTML

backend/app/services/exporters/report_maps.py

@@ -0,0 +1,386 @@
+"""Серверный статик-рендер карт для PDF-отчёта ПТИЦА (эпик #2259 PR-C).
+
+Рендерит два вида PNG-карт БЕЗ браузера (headless matplotlib + geopandas + contextily):
+
+  • :func:`render_parcel_map_png` — карта участка (§1/§3): полигон участка (заливка +
+    контур), поверх — риск-зоны НСПД / красные линии / ЗОУИТ-пересечения (если геометрии
+    присутствуют в persist-payload) + конкуренты точками. Подложка — OSM-тайлы через
+    contextily; auto-bbox = участок + буфер.
+  • :func:`render_concept_footprint_png` — карта концепции (§7): контур участка + пятна
+    застройки (footprint'ы корпусов из ``ConceptVariant.buildings_geojson``) с подписью
+    этажности (``properties.floors``).
+
+Плюс :func:`embed_map_png` — подстановка ``<img src="data:image/png;base64,…">`` вместо
+строки-плейсхолдера в готовом HTML (``png=None`` → плашка «карта недоступна»).
+
+CRS-контракт: все входные геометрии — EPSG:4326 (GeoJSON ``geom_geojson`` /
+``geometry_geojson``, WKT ``geom_wkt`` в 4326, конкуренты lat/lng). Рисуем в Web Mercator
+(EPSG:3857), т.к. OSM-тайлы contextily идут в 3857 — иначе подложка не совпадёт со слоями.
+
+GRACEFUL: нет ``geom_geojson`` → ``None`` (нечего рисовать). Тайлы OSM недоступны/таймаут →
+белый фон + слои, PNG всё равно возвращается (никогда не роняем экспорт из-за сети).
+Битые отдельные геометрии слоёв пропускаются с ``logger.warning``, не валят всю карту.
+
+HEADLESS: ``matplotlib.use("Agg")`` вызывается на уровне модуля ДО импорта pyplot — импорт
+``report_maps`` не требует X11/display (запускается в Celery-воркере/Docker без GUI).
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import base64
+import io
+import logging
+from collections.abc import Iterator
+from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor
+from concurrent.futures import TimeoutError as FuturesTimeoutError
+from contextlib import contextmanager
+from typing import Any
+
+import matplotlib
+
+# Headless-бэкенд ДО импорта pyplot — модуль импортируется в Celery-воркере без display.
+matplotlib.use("Agg")
+
+import matplotlib.pyplot as plt
+from matplotlib.figure import Figure
+from shapely.geometry import Point, shape
+from shapely.geometry.base import BaseGeometry
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# ── Константы рендера ──────────────────────────────────────────────────────────
+_WGS84 = "EPSG:4326"
+_WEB_MERCATOR = "EPSG:3857"
+
+# Буфер вокруг участка при auto-bbox (доля от большей стороны bbox). Даёт «воздух»
+# по краям, чтобы контур участка не липнул к рамке и был виден контекст подложки.
+_BBOX_PAD_FRAC: float = 0.25
+
+# Таймаут ожидания OSM-тайлов (сек). Тайлы тянутся синхронно внутри contextily —
+# оборачиваем в поток с bounded-таймаутом, чтобы медленный/недоступный tile-server
+# не подвешивал воркер. Превышение → graceful fallback на белый фон.
+_BASEMAP_TIMEOUT_S: float = 10.0
+
+# Базовый физический размер фигуры (дюймы). Итоговый пиксель-размер = fig_inches * dpi,
+# ограничивается сверху ``max_px`` пересчётом dpi (см. ``_figure_to_png``).
+_FIG_INCHES: float = 6.4
+
+# Палитра слоёв (edgecolor, facecolor, alpha) — консистентно с семантикой отчёта.
+_PARCEL_STYLE = {"edgecolor": "#1d4ed8", "facecolor": "#3b82f6", "alpha": 0.28, "linewidth": 1.8}
+_RISK_STYLE = {"edgecolor": "#b91c1c", "facecolor": "#ef4444", "alpha": 0.30, "linewidth": 1.0}
+_REDLINE_STYLE = {"color": "#dc2626", "linewidth": 1.6, "linestyle": "--"}
+_ZOUIT_STYLE = {"edgecolor": "#b45309", "facecolor": "#f59e0b", "alpha": 0.22, "linewidth": 1.0}
+_OPPORTUNITY_STYLE = {
+    "edgecolor": "#15803d",
+    "facecolor": "#22c55e",
+    "alpha": 0.20,
+    "linewidth": 0.9,
+}
+_COMPETITOR_STYLE = {"color": "#7c3aed", "marker": "o", "markersize": 5.0, "linestyle": "none"}
+_CONCEPT_FOOTPRINT_STYLE = {
+    "edgecolor": "#0f766e",
+    "facecolor": "#14b8a6",
+    "alpha": 0.55,
+    "linewidth": 1.2,
+}
+
+_MAP_UNAVAILABLE_HTML = (
+    '<div class="map-placeholder">Карта недоступна — геоданные участка отсутствуют '
+    "в отчёте</div>"
+)
+
+
+# ── Парсинг входных геометрий (EPSG:4326) ──────────────────────────────────────
+def _geom_from_geojson(geojson: dict[str, Any] | None) -> BaseGeometry | None:
+    """GeoJSON-geometry dict → shapely-geометрия (EPSG:4326). Битый вход → None+warning."""
+    if not isinstance(geojson, dict):
+        return None
+    try:
+        geom = shape(geojson)
+    except Exception as exc:  # любой битый GeoJSON: пропустить слой, не валить всю карту
+        logger.warning("report_maps: не разобрал GeoJSON-геометрию: %s", exc)
+        return None
+    if geom.is_empty:
+        return None
+    return geom
+
+
+def _geom_from_wkt(wkt: str | None) -> BaseGeometry | None:
+    """WKT-строка (EPSG:4326) → shapely-геометрия. Битый вход → None+warning."""
+    if not wkt or not isinstance(wkt, str):
+        return None
+    try:
+        from shapely import wkt as shapely_wkt
+
+        geom = shapely_wkt.loads(wkt)
+    except Exception as exc:  # битый WKT слоя: пропустить геометрию, не валить всю карту
+        logger.warning("report_maps: не разобрал WKT-геометрию: %s", exc)
+        return None
+    if geom.is_empty:
+        return None
+    return geom
+
+
+def _to_mercator(geoms: list[BaseGeometry]) -> Any:
+    """Список shapely-геометрий (EPSG:4326) → GeoSeries в Web Mercator (EPSG:3857).
+
+    Импорт geopandas — локальный (тяжёлый), вызывается только когда есть что рисовать.
+    """
+    import geopandas as gpd
+
+    series = gpd.GeoSeries(geoms, crs=_WGS84)
+    return series.to_crs(_WEB_MERCATOR)
+
+
+# ── Basemap (OSM-тайлы) с bounded-таймаутом и graceful fallback ────────────────
+def _add_basemap(ax: Any) -> bool:
+    """Подложить OSM-тайлы под слои с таймаутом. True — легли, False — fallback (белый фон).
+
+    contextily тянет тайлы синхронно (сеть) — оборачиваем в поток с таймаутом, чтобы
+    недоступный tile-сервер не подвешивал воркер. Любая ошибка/таймаут → белый фон,
+    слои остаются видны, PNG всё равно рендерится.
+    """
+    import contextily as cx
+
+    def _fetch() -> None:
+        cx.add_basemap(ax, crs=_WEB_MERCATOR, source=cx.providers.OpenStreetMap.Mapnik)
+
+    try:
+        with ThreadPoolExecutor(max_workers=1) as pool:
+            pool.submit(_fetch).result(timeout=_BASEMAP_TIMEOUT_S)
+        return True
+    except FuturesTimeoutError:
+        logger.warning(
+            "report_maps: OSM basemap timeout (%.0fs) — fallback белый фон", _BASEMAP_TIMEOUT_S
+        )
+        return False
+    except Exception as exc:  # тайлы недоступны: graceful fallback на белый фон, не валим экспорт
+        logger.warning("report_maps: OSM basemap недоступен (%s) — fallback белый фон", exc)
+        return False
+
+
+# ── Общие хелперы фигуры ───────────────────────────────────────────────────────
+@contextmanager
+def _managed_figure() -> Iterator[tuple[Figure, Any]]:
+    """Контекст-менеджер фигуры: создать axes, ГАРАНТИРОВАННО закрыть в finally.
+
+    pyplot держит созданные фигуры в глобальном реестре (``plt.get_fignums()``) до
+    явного ``plt.close``. В долгоживущем Celery-воркере любое исключение между
+    созданием фигуры и ``savefig`` без close оставляло бы residual-окно → растущий
+    RSS (утечка на 1 фигуру за каждый упавший рендер). ``finally`` закрывает фигуру
+    на ЛЮБОМ пути выхода — успех, per-geometry-ошибка, неожиданный raise.
+    """
+    fig = plt.figure(figsize=(_FIG_INCHES, _FIG_INCHES))
+    try:
+        ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
+        ax.set_axis_off()
+        ax.set_aspect("equal")
+        yield fig, ax
+    finally:
+        plt.close(fig)
+
+
+def _apply_bbox(ax: Any, parcel_merc: Any) -> None:
+    """Выставить границы axes по bbox участка + буфер (``_BBOX_PAD_FRAC``)."""
+    minx, miny, maxx, maxy = parcel_merc.total_bounds
+    span = max(maxx - minx, maxy - miny) or 1.0
+    pad = span * _BBOX_PAD_FRAC
+    ax.set_xlim(minx - pad, maxx + pad)
+    ax.set_ylim(miny - pad, maxy + pad)
+
+
+def _figure_to_png(fig: Figure, max_px: int) -> bytes:
+    """Фигуру → PNG-bytes с dpi, подобранным так, чтобы длинная сторона ≤ ``max_px``.
+
+    Закрытие фигуры — НЕ здесь: им владеет ``_managed_figure`` (finally покрывает и
+    путь, где ``savefig`` сам кинул исключение).
+    """
+    dpi = max(72.0, min(300.0, float(max_px) / _FIG_INCHES))
+    buf = io.BytesIO()
+    fig.savefig(buf, format="png", dpi=dpi, bbox_inches="tight", pad_inches=0.05)
+    return buf.getvalue()
+
+
+# ── Публичный API ──────────────────────────────────────────────────────────────
+def render_parcel_map_png(analyze_result: dict[str, Any], *, max_px: int = 1600) -> bytes | None:
+    """Карта участка + слои НСПД + конкуренты → PNG-bytes. Нет ``geom_geojson`` → None.
+
+    Args:
+        analyze_result: persist-payload ``analysis_runs.result`` (schema analyze-1.0).
+            Читаемые ключи с геометрией: ``geom_geojson`` (обязателен), ``nspd_risk_zones``,
+            ``nspd_red_lines``, ``nspd_opportunity_parcels`` (WKT ``geom_wkt``),
+            ``nspd_zouit_overlaps`` (``geometry_geojson``), ``competitors`` (``lat``/``lng``).
+        max_px: верхняя граница длинной стороны PNG в пикселях.
+
+    Returns:
+        PNG-bytes, либо None если геометрии участка нет (нечего рисовать).
+    """
+    parcel = _geom_from_geojson(analyze_result.get("geom_geojson"))
+    if parcel is None:
+        return None
+
+    with _managed_figure() as (fig, ax):
+        # Участок — базовый слой, задаёт bbox.
+        parcel_merc = _to_mercator([parcel])
+        parcel_merc.plot(ax=ax, **_PARCEL_STYLE)
+        _apply_bbox(ax, parcel_merc)
+
+        # Риск-зоны (WKT).
+        _plot_wkt_layer(ax, analyze_result.get("nspd_risk_zones"), _RISK_STYLE)
+        # ЗОУИТ-пересечения (GeoJSON geometry_geojson).
+        _plot_geojson_layer(ax, analyze_result.get("nspd_zouit_overlaps"), _ZOUIT_STYLE)
+        # Opportunity-участки (WKT).
+        _plot_wkt_layer(ax, analyze_result.get("nspd_opportunity_parcels"), _OPPORTUNITY_STYLE)
+        # Красные линии (WKT, линии — без заливки: _REDLINE_STYLE несёт color, не facecolor).
+        _plot_wkt_layer(ax, analyze_result.get("nspd_red_lines"), _REDLINE_STYLE)
+        # Конкуренты — точки lat/lng.
+        _plot_competitors(ax, analyze_result.get("competitors"))
+
+        _add_basemap(ax)  # graceful: False → просто белый фон, PNG всё равно вернётся
+        return _figure_to_png(fig, max_px)
+
+
+def render_concept_footprint_png(
+    concept_variant: dict[str, Any],
+    parcel_geojson: dict[str, Any] | None,
+    *,
+    max_px: int = 1600,
+) -> bytes | None:
+    """Карта концепции: контур участка + пятна корпусов с подписью этажности → PNG-bytes.
+
+    Args:
+        concept_variant: dict-представление ``ConceptVariant`` с ключом ``buildings_geojson``
+            (FeatureCollection, ``properties.floors`` / ``footprint_sqm`` / ``section_id``).
+        parcel_geojson: GeoJSON-геометрия участка (контур-подложка). None → рисуем только
+            корпуса (bbox по ним).
+        max_px: верхняя граница длинной стороны PNG в пикселях.
+
+    Returns:
+        PNG-bytes, либо None если нет ни участка, ни корпусов (нечего рисовать).
+    """
+    fc = concept_variant.get("buildings_geojson") if isinstance(concept_variant, dict) else None
+    features = fc.get("features", []) if isinstance(fc, dict) else []
+
+    footprints: list[BaseGeometry] = []
+    floors_labels: list[int | None] = []
+    for feat in features:
+        if not isinstance(feat, dict):
+            continue
+        geom = _geom_from_geojson(feat.get("geometry"))
+        if geom is None:
+            continue
+        footprints.append(geom)
+        props = feat.get("properties") or {}
+        raw_floors = props.get("floors") if isinstance(props, dict) else None
+        floors_labels.append(int(raw_floors) if isinstance(raw_floors, int | float) else None)
+
+    parcel = _geom_from_geojson(parcel_geojson)
+    if parcel is None and not footprints:
+        return None
+
+    with _managed_figure() as (fig, ax):
+        # bbox: по участку если есть, иначе по совокупности footprint'ов.
+        bbox_source = _to_mercator([parcel]) if parcel is not None else _to_mercator(footprints)
+
+        if parcel is not None:
+            # Участок — только контур (без заливки), корпуса рисуются поверх.
+            _to_mercator([parcel]).plot(ax=ax, facecolor="none", edgecolor="#1d4ed8", linewidth=1.8)
+
+        if footprints:
+            fp_merc = _to_mercator(footprints)
+            fp_merc.plot(ax=ax, **_CONCEPT_FOOTPRINT_STYLE)
+            # Подпись этажности в центроиде каждого корпуса.
+            for geom_merc, floors in zip(fp_merc.geometry, floors_labels, strict=True):
+                if floors is None:
+                    continue
+                c = geom_merc.centroid
+                ax.annotate(
+                    f"{floors} эт.",
+                    (c.x, c.y),
+                    ha="center",
+                    va="center",
+                    fontsize=7.0,
+                    color="#0f172a",
+                )
+
+        _apply_bbox(ax, bbox_source)
+        _add_basemap(ax)
+        return _figure_to_png(fig, max_px)
+
+
+def embed_map_png(html: str, placeholder: str, png: bytes | None) -> str:
+    """Заменить строку-``placeholder`` в HTML на ``<img>`` с data-URI PNG.
+
+    ``png=None`` → плашка «карта недоступна» (тот же класс ``.map-placeholder``, что и
+    в full_report_html — стиль уже есть в шаблоне).
+    """
+    if png is None:
+        return html.replace(placeholder, _MAP_UNAVAILABLE_HTML)
+    b64 = base64.b64encode(png).decode("ascii")
+    img = (
+        f'<img class="report-map" src="data:image/png;base64,{b64}" '
+        'style="width:100%;max-width:100%;height:auto;display:block;margin:8pt 0;'
+        'border:1px solid #e5e7eb;border-radius:6pt;" alt="Карта участка" />'
+    )
+    return html.replace(placeholder, img)
+
+
+# ── Приватные слой-плоттеры ────────────────────────────────────────────────────
+def _plot_wkt_layer(ax: Any, items: Any, style: dict[str, Any]) -> None:
+    """Отрисовать слой из списка dict'ов с ключом ``geom_wkt`` (EPSG:4326).
+
+    Заливка/линия задаётся ``style`` (наличие ``facecolor`` → полигон, ``color`` без
+    ``facecolor`` → линия) — geopandas ``plot`` разбирает это сам по типу геометрии.
+    """
+    geoms = _collect_wkt_geoms(items)
+    if not geoms:
+        return
+    _to_mercator(geoms).plot(ax=ax, **style)
+
+
+def _plot_geojson_layer(ax: Any, items: Any, style: dict[str, Any]) -> None:
+    """Отрисовать слой из списка dict'ов с ключом ``geometry_geojson`` (EPSG:4326)."""
+    if not isinstance(items, list):
+        return
+    geoms = [
+        g
+        for it in items
+        if isinstance(it, dict)
+        and (g := _geom_from_geojson(it.get("geometry_geojson"))) is not None
+    ]
+    if not geoms:
+        return
+    _to_mercator(geoms).plot(ax=ax, **style)
+
+
+def _collect_wkt_geoms(items: Any) -> list[BaseGeometry]:
+    """Собрать shapely-геометрии из списка dict'ов по ключу ``geom_wkt``."""
+    if not isinstance(items, list):
+        return []
+    out: list[BaseGeometry] = []
+    for it in items:
+        if not isinstance(it, dict):
+            continue
+        geom = _geom_from_wkt(it.get("geom_wkt"))
+        if geom is not None:
+            out.append(geom)
+    return out
+
+
+def _plot_competitors(ax: Any, competitors: Any) -> None:
+    """Отрисовать конкурентов точками из ``lat``/``lng`` (EPSG:4326).
+
+    Внимание: у ``Competitor`` долгота в ключе ``lng`` (не ``lon``) — см. schemas/parcel.py.
+    """
+    if not isinstance(competitors, list):
+        return
+    pts: list[BaseGeometry] = []
+    for c in competitors:
+        if not isinstance(c, dict):
+            continue
+        lat, lng = c.get("lat"), c.get("lng")
+        if isinstance(lat, int | float) and isinstance(lng, int | float):
+            pts.append(Point(float(lng), float(lat)))
+    if not pts:
+        return
+    _to_mercator(pts).plot(ax=ax, **_COMPETITOR_STYLE)

backend/app/services/forecasting/confidence_engine.py

@@ -259,13 +259,46 @@ def _coverage_factor(coverage: float | None) -> ConfidenceFactor:
     """
     level = _level_from_value(coverage, high_at=_DOMRF_COVERAGE_HIGH, low_below=_DOMRF_COVERAGE_LOW)
     if coverage is None:
-        note = "покрытие domrf↔objective неизвестно"
+        note = (
+            "Доля будущих проектов с известными планировками и площадями неизвестна — "
+            "оценка будущего предложения и конкуренции менее надёжна"
+        )
     else:
         pct = round(float(coverage) * 100.0, 1)
-        note = f"покрытие domrf↔objective {pct}% — {_QUALITY_WORD[level]}"
+        note = (
+            f"Известные планировки и площади есть у {pct}% будущих проектов "
+            f"({_QUALITY_WORD[level]}) — от этого зависит точность прогноза "
+            "будущего предложения и конкуренции"
+        )
     return ConfidenceFactor(name=_F_DOMRF_COVERAGE, value=coverage, level=level, note=note)
 
 
+def _history_factor(history_months: int | None) -> ConfidenceFactor:
+    """Глубина ряда (мес) → ConfidenceFactor с «на что влияет» + связью с 6.2. PURE.
+
+    Короткий ряд не даёт оценить тренды и чувствительность к ставке (§9.6) — а это
+    та же причина, по которой сценарии (6.2) схлопываются в один. Нота называет
+    реальное число месяцев И что от этого зависит. None → low (нет сигнала). PURE.
+    """
+    level = _level_from_value(
+        history_months, high_at=_HISTORY_MONTHS_HIGH, low_below=_HISTORY_MONTHS_LOW
+    )
+    if history_months is None:
+        note = (
+            "Длина истории продаж неизвестна — тренды и чувствительность к ставке "
+            "оценить нельзя (см. сценарии в 6.2)"
+        )
+    else:
+        note = (
+            f"{int(history_months)} мес истории ({_QUALITY_WORD[level]}) — на коротком "
+            "ряде тренды и чувствительность спроса к ставке оцениваются хуже "
+            "(поэтому в 6.2 может остаться один сценарий вместо трёх)"
+        )
+    return ConfidenceFactor(
+        name=_F_HISTORY_MONTHS, value=history_months, level=level, note=note
+    )
+
+
 def _confounded_factor(confounded: bool) -> ConfidenceFactor:
     """Шок-окно → ConfidenceFactor. PURE.
 
@@ -483,15 +516,7 @@ def compute_report_confidence(
     if domrf_coverage is not None:
         factors.append(_coverage_factor(domrf_coverage))
     if history_months is not None:
-        factors.append(
-            _factor_from_count(
-                _F_HISTORY_MONTHS,
-                history_months,
-                high_at=_HISTORY_MONTHS_HIGH,
-                low_below=_HISTORY_MONTHS_LOW,
-                unit="мес истории",
-            )
-        )
+        factors.append(_history_factor(history_months))
     # Шок-окно учитываем ТОЛЬКО когда оно есть (True): чистое окно не должно
     # искусственно тянуть к 'high', если других сигналов нет (см. graceful ниже).
     if confounded:

backend/app/services/forecasting/demand_supply_forecast.py

@@ -73,7 +73,14 @@ from app.services.forecasting.demand_normalization import compute_demand_normali
 from app.services.forecasting.macro_coefficient import compute_macro_coefficient
 from app.services.forecasting.macro_series import MonthlyMacro, get_monthly_macro
 from app.services.forecasting.regression import compute_rate_regime_sensitivity
-from app.services.forecasting.sales_series import SegmentSpec
+from app.services.forecasting.sales_series import (
+    ROOM_AREA_BUCKET_1K,
+    ROOM_AREA_BUCKET_2K,
+    ROOM_AREA_BUCKET_3K,
+    ROOM_AREA_BUCKET_LARGE,
+    ROOM_AREA_BUCKET_STUDIO,
+    SegmentSpec,
+)
 from app.services.site_finder.competitors import get_competitors
 from app.services.site_finder.future_supply import compute_future_supply_pressure
 from app.services.site_finder.market_metrics import compute_market_metrics
@@ -121,6 +128,51 @@ _CONFIDENCE_CAP: Confidence = "medium"
 _CONFIDENCE_RANK: dict[Confidence, int] = {"low": 0, "medium": 1, "high": 2}
 _RANK_TO_CONFIDENCE: dict[int, Confidence] = {0: "low", 1: "medium", 2: "high"}
 
+# #1959 VOCAB-мост (load-bearing): SegmentSpec.room_bucket приходит из what_to_build
+# в Source-B room_area-вокабуляре ("Студии 15-30"/"1-к 30-45"/"2-к 45-60"/
+# "3-к 60-80"/"80+ м²"). compute_market_metrics (после #1959) принимает ИМЕННО этот
+# вокабуляр напрямую (его room CASE = зеркало sales_series.room_area_bucket_of). Эта
+# white-list страхует от чужих/неизвестных меток: распознанные пробрасываем как есть,
+# неизвестные (или None) → None = «без room-фильтра» (district-wide темп, но НЕ тихий
+# 0-rows из-за опечатки в вокабуляре). Меняешь сетку room_buckets — обнови white-list.
+_FORECAST_ROOM_BUCKETS: frozenset[str] = frozenset(
+    {
+        ROOM_AREA_BUCKET_STUDIO,
+        ROOM_AREA_BUCKET_1K,
+        ROOM_AREA_BUCKET_2K,
+        ROOM_AREA_BUCKET_3K,
+        ROOM_AREA_BUCKET_LARGE,
+    }
+)
+
+
+def _market_room_bucket(room_bucket: str | None) -> str | None:
+    """Перевести SegmentSpec.room_bucket в room-фильтр compute_market_metrics. PURE.
+
+    Вокабуляр уже выровнен (#1959): market_metrics принимает Source-B room_area-метки
+    напрямую. Эта функция — VALIDATING pass-through: распознанная Source-B метка
+    возвращается КАК ЕСТЬ; None / неизвестная метка → None (= «без room-фильтра»,
+    district-wide темп). Без этой проверки опечатка/чужой вокабуляр дали бы тихий
+    0-rows фильтр → метрики None → ячейка молча выпадала бы из ранкинга. PURE.
+
+    Args:
+        room_bucket: room_bucket сегмента (ожидается Source-B вокабуляр) или None.
+
+    Returns:
+        Та же Source-B метка (если в белом списке) либо None.
+    """
+    if room_bucket is None:
+        return None
+    if room_bucket in _FORECAST_ROOM_BUCKETS:
+        return room_bucket
+    logger.warning(
+        "demand_supply_forecast: unrecognized room_bucket %r — dropping room filter "
+        "(district-wide pace). Expected Source-B vocab %s.",
+        room_bucket,
+        sorted(_FORECAST_ROOM_BUCKETS),
+    )
+    return None
+
 
 @dataclass(frozen=True)
 class DemandSupplyForecast:
@@ -555,6 +607,15 @@ def compute_demand_supply_forecast(
     (она сама применяет β внутри); §9.6 compute_rate_sensitivity вызывается ТОЛЬКО
     ради explainability-фразы — её β/x_pct в арифметику спроса НЕ входят.
 
+    #1959 ПОСЕГМЕНТНЫЙ баланс (фикс «−1.00 везде»): и СПРОС, и ПРЕДЛОЖЕНИЕ теперь
+    сужаются под spec (obj_class/room_bucket), а не берутся district-wide:
+      • base_pace = compute_market_metrics(obj_class, room_bucket).unit_velocity —
+        дедуплицированный темп ИМЕННО сегмента (раньше один темп на все ячейки →
+        каждая what_to_build-ячейка делила одно и то же → дефицит = −1.0 везде).
+      • open-сток = market_metrics.n_available того же сегмента (дедуп). При заданном
+        сегменте L2/L3 (hidden/future) ИСКЛЮЧАЮТСЯ из баланса — они класс/формат-
+        агностичны, иначе один объём двоился бы по всем ячейкам (снова −1.0).
+
     Один раз на вызов:
       • macro = get_monthly_macro(db) — для дефолтного rate-path (hold_last_rate).
       • base_pace = compute_market_metrics(...).unit_velocity (§9.2 ед./мес).
@@ -565,9 +626,10 @@ def compute_demand_supply_forecast(
       • rate_future = rate_path[h] (или hold_last_rate).
       • §9.4 compute_demand_normalization(rate_future=rate_future) → norm (β внутри).
       • projected_demand = base_pace × norm × §9.5 × h (линейно, без компаунда).
-      • §9.3 compute_future_supply_pressure(horizon_months=h) → open/hidden/future;
-        hidden_release = hidden × _hidden_release_fraction(h); чистое предложение =
-        open + hidden_release + future − поглощённое спросом (clamp ≥0).
+      • §9.3 compute_future_supply_pressure(horizon_months=h) → open/hidden/future
+        (для НЕзаданного сегмента); при заданном сегменте open = n_available,
+        hidden/future = 0. Чистое предложение = open + hidden_release + future −
+        поглощённое спросом (clamp ≥0).
       • balance / ratio / знаковый deficit_index (АБСОЛЮТ) + months_of_inventory
         (ДИСКРИМИНИРУЮЩИЙ companion = gross-предложение / помесячный темп спроса).
       • §9.7 future_competitors = top-N get_competitors(horizon_months=h).
@@ -600,7 +662,19 @@ def compute_demand_supply_forecast(
     )
 
     # ── Один раз: §9.2 наблюдаемый темп (base_pace) ────────────────────────────
-    metrics = compute_market_metrics(db, district=district, premise_kind=premise_kind)
+    # #1959: ПОСЕГМЕНТНЫЙ темп — фильтруем market_metrics по obj_class + room_bucket
+    # сегмента. Раньше брался district-wide unit_velocity (один темп на ВСЕ ячейки
+    # what_to_build → дефицит вырождался в −1.0 везде). room_bucket идёт из Source-B
+    # вокабуляра what_to_build ("Студии 15-30"/…); market_metrics теперь принимает
+    # его напрямую (room CASE = зеркало room_area_bucket_of) → переводчик-валидатор
+    # (см. _market_room_bucket) только страхует от неизвестных меток.
+    metrics = compute_market_metrics(
+        db,
+        district=district,
+        premise_kind=premise_kind,
+        obj_class=spec.obj_class,
+        room_bucket=_market_room_bucket(spec.room_bucket),
+    )
     base_pace = metrics.unit_velocity
 
     # ── Один раз: §9.5 макро-коэффициент (ортогонален β) ───────────────────────
@@ -616,6 +690,15 @@ def compute_demand_supply_forecast(
     # значение).
     confounded = _series_confounded(macro_coef, sensitivity)
 
+    # #1959: сегмент «задан», если сужена хотя бы одна предметная ось (класс/формат).
+    # Тогда ПРЕДЛОЖЕНИЕ берём ПОСЕГМЕНТНОЕ — open = market_metrics.n_available
+    # (дедуплицированный сток ИМЕННО этого сегмента), а L2/L3 (hidden/future)
+    # ИСКЛЮЧАЕМ из баланса: они класс/формат-агностичны (нет room-оси) → один и тот
+    # же объём прибавился бы КАЖДОЙ ячейке → двойной счёт и снова вырождение к −1.0.
+    # Незаданный сегмент (оба None) → прежний district-wide путь (open из §9.3 view +
+    # hidden + future), обратная совместимость для агрегатных вызовов.
+    segmented = spec.obj_class is not None or spec.room_bucket is not None
+
     out: list[DemandSupplyForecast] = []
     for h in horizon_list:
         out.append(
@@ -629,6 +712,8 @@ def compute_demand_supply_forecast(
                 rate_future=effective_rate_path.get(h),
                 base_pace=base_pace,
                 market_confidence=metrics.confidence,
+                segment_open_units=metrics.n_available,
+                segmented=segmented,
                 macro_coef=macro_coef,
                 sensitivity_phrase=sensitivity.phrase,
                 confounded=confounded,
@@ -663,6 +748,8 @@ def _forecast_for_horizon(
     rate_future: float | None,
     base_pace: float | None,
     market_confidence: Confidence,
+    segment_open_units: int,
+    segmented: bool,
     macro_coef: Any,
     sensitivity_phrase: str | None,
     confounded: bool,
@@ -680,16 +767,28 @@ def _forecast_for_horizon(
     projected_demand = _project_demand(base_pace, norm_coefficient, macro_coefficient, horizon)
 
     # ── ПРЕДЛОЖЕНИЕ: §9.3 слои → фазированный hidden → чистое (− поглощённое) ───
+    # fsp читаем ВСЕГДА (нужен fsp.confidence для итоговой уверенности; для незаданного
+    # сегмента — ещё и open/hidden/future как раньше).
     fsp = compute_future_supply_pressure(
         db, district=district, horizon_months=horizon, premise_kind=premise_kind
     )
-    hidden_fraction = _hidden_release_fraction(horizon)
-    hidden_release = fsp.hidden_units * hidden_fraction
-    future_online = fsp.future_units_by_horizon
-    gross_supply = _gross_supply(fsp.open_units, hidden_release, future_online)
-    projected_supply = _project_supply(
-        fsp.open_units, hidden_release, future_online, projected_demand
-    )
+    if segmented:
+        # #1959: ПОСЕГМЕНТНОЕ предложение = открытый сток ИМЕННО этого сегмента
+        # (market_metrics.n_available, дедуплицированный). L2/L3 (hidden/future)
+        # класс/формат-агностичны (нет room-оси) → если прибавить их каждой ячейке,
+        # один и тот же объём двоится по всем сегментам → дефицит снова липнет к −1.0.
+        # Поэтому в посегментном балансе hidden/future = 0 (в dataclass их тоже не
+        # показываем, чтобы explain не вводил в заблуждение «этот сегмент имеет L2/L3»).
+        open_units = segment_open_units
+        hidden_release = 0.0
+        future_online = 0.0
+    else:
+        open_units = fsp.open_units
+        hidden_fraction = _hidden_release_fraction(horizon)
+        hidden_release = fsp.hidden_units * hidden_fraction
+        future_online = fsp.future_units_by_horizon
+    gross_supply = _gross_supply(open_units, hidden_release, future_online)
+    projected_supply = _project_supply(open_units, hidden_release, future_online, projected_demand)
 
     # ── БАЛАНС / индекс дефицита / months-of-inventory ──────────────────────────
     # balance_ratio честно None при исчерпанном предложении (спрос/0 неотличим от
@@ -737,7 +836,7 @@ def _forecast_for_horizon(
         demand_norm_coefficient=norm_coefficient,
         macro_coefficient=macro_coefficient,
         projected_demand_units=projected_demand,
-        open_units=fsp.open_units,
+        open_units=open_units,
         hidden_release_units=hidden_release,
         future_online_units=future_online,
         projected_supply_units=projected_supply,

backend/app/services/forecasting/recommendation.py

@@ -95,7 +95,8 @@ _CLASS_TO_FORECAST: dict[str, str] = {
     "Comfort+": "комфорт",
     "Business": "бизнес",
     "Elite": "бизнес",
-    "Economy": "эконом",
+    # #1959: нижний класс objective_lots — «стандарт» (эконома в данных нет).
+    "Economy": "стандарт",
 }
 
 # ── #983 named-константы (§10/§16) ─────────────────────────────────────────────
@@ -145,8 +146,9 @@ def map_class(target_class: str | None) -> str | None:
     """Live target_class → forecast obj_class. PURE. None/неизвестное → None.
 
     Comfort/Comfort+ сворачиваются в «комфорт», Business/Elite — в «бизнес»,
-    Economy — в «эконом» (3 массовых класса §9.7). None → None = «без фильтра
-    класса», вызывающий отдаёт движку дефолтную сетку классов.
+    Economy — в «стандарт» (#1959: нижний массовый класс objective_lots —
+    «стандарт», эконома в данных нет). 3 массовых класса §9.7. None → None =
+    «без фильтра класса», вызывающий отдаёт движку дефолтную сетку классов.
     """
     if target_class is None:
         return None

backend/app/services/forecasting/report_assembler.py

@@ -88,6 +88,14 @@ _STRONG_DEFICIT_THRESHOLD: float = 0.25
 # (#1745 «баланс»). Зеркало frontend forecast-helpers.DEFICIT_BALANCE_EPS = 0.05.
 _SIGNAL_BALANCE_EPS: float = 0.05
 
+# #1959 honesty-guard: если ВСЕ ячейки сетки прижаты к ±1.0 (дефицит не различает
+# сегменты — degenerate-fallback, как было до фикса посегментации), категоричные
+# вердикты «строить»/«избегать» вводят в заблуждение (на самом деле сигнал не
+# дискриминирует). Тогда вместо вердикта показываем честную плашку. |di| ≥ этого
+# порога считаем «прижато к пределу шкалы».
+_DEGENERATE_CLAMP_THRESHOLD: float = 0.999
+_DEGENERATE_SEGMENT_NOTE: str = "недостаточно гранулярных данных для посегментного вывода"
+
 # Сегментный горизонт по умолчанию для извлечения сигналов из forecasts (мес). Берём
 # 12 — типовой средне-срочный продуктовый горизонт (зеркало #982/#983/#986 default).
 _PRIMARY_HORIZON_MONTHS: int = 12
@@ -144,17 +152,31 @@ def _as_dict_list(items: Sequence[Any] | None) -> list[dict[str, Any]]:
 
 
 def _deal_count(analyze: dict[str, Any], market_metrics: dict[str, Any] | None) -> int | None:
-    """Число сделок (продаж) за окно — для deal_count #990. PURE.
+    """Число сделок (продаж) ЗА ОКНО — для deal_count #990. PURE.
 
-    Предпочитаем `market_metrics.n_sold` (§9.2 — прямой счётчик проданных лотов выборки);
-    fallback на `analyze.market_pulse.competitors_total` НЕ берём (это число ЖК, не
-    сделок — пошло бы в analog_count). Нет сигнала → None (#990 → тянет в low).
+    #1964: НЕ берём `market_metrics.n_sold` — это КУМУЛЯТИВНЫЙ all-time проданный сток
+    (десятки-сотни тысяч), а #990/confidence_engine помечает фактор «за {window} мес»
+    (6) и гейтит порогами 6-мес окна (high≥50). n_sold ≫ 50 ВСЕГДА → гейт бессмыслен и
+    подпись врёт. Берём оконное число = unit_velocity × window_months, где unit_velocity
+    (§9.2) = units_sold_window / window_months из _SALES_WINDOW_SQL (он
+    contract_date-windowed) → произведение восстанавливает units_sold за окно. Так
+    подпись «за 6 мес» честная и порог 50/15 осмысленный (прод EKB: ~24 876 за 6 мес
+    vs ~380 921 кумулятивно).
+
+    unit_velocity отсутствует (None / нет market_metrics) → None (#990 трактует как
+    «нет данных», тянет в low). window_months ≤ 0 / нет → None (нечем масштабировать).
+    Fallback на `analyze.market_pulse.competitors_total` НЕ берём (это число ЖК, не
+    сделок — пошло бы в analog_count).
     """
-    if market_metrics is not None:
-        n_sold = market_metrics.get("n_sold")
-        if isinstance(n_sold, int):
-            return n_sold
-    return None
+    if market_metrics is None:
+        return None
+    unit_velocity = market_metrics.get("unit_velocity")
+    window_months = market_metrics.get("window_months")
+    if not isinstance(unit_velocity, int | float):
+        return None
+    if not isinstance(window_months, int) or window_months <= 0:
+        return None
+    return round(float(unit_velocity) * window_months)
 
 
 def _analog_count(analyze: dict[str, Any], market_metrics: dict[str, Any] | None) -> int | None:
@@ -231,7 +253,8 @@ def _deal_count_months(market_metrics: dict[str, Any] | None) -> int | None:
     """Окно наблюдения для deal_count (мес) — для deal_count_months #990. PURE.
 
     Читает тот же `market_metrics.window_months` (§9.2), что и `_history_months` —
-    именно за это окно считается n_sold. Нет → None (#990 пропускает суффикс «за N мес»).
+    #1964: именно за это окно `_deal_count` считает сделки (unit_velocity ×
+    window_months). Нет → None (#990 пропускает суффикс «за N мес»).
     """
     if market_metrics is not None:
         window = market_metrics.get("window_months")
@@ -532,33 +555,71 @@ def _extract_mix(product_tz: dict[str, Any]) -> list[dict[str, Any]]:
     """
     explicit = product_tz.get("mix")
     if isinstance(explicit, list):
-        return [_enrich_mix_entry(m) for m in explicit if isinstance(m, dict)]
+        entries = [m for m in explicit if isinstance(m, dict)]
+        degenerate = _all_cells_clamped([e.get("deficit_index") for e in entries])
+        return [_enrich_mix_entry(m, degenerate=degenerate) for m in entries]
     ranked = product_tz.get("ranked_segments")
     if isinstance(ranked, list):
+        segs = [seg for seg in ranked if isinstance(seg, dict)]
+        # #1959 honesty-guard: вся сетка прижата к ±1.0 → дефицит не дискриминирует
+        # сегменты (degenerate-fallback). Не эмитим категоричные «строить»/«избегать»
+        # — вместо них честная плашка `_DEGENERATE_SEGMENT_NOTE`.
+        degenerate = _all_cells_clamped([seg.get("deficit_index") for seg in segs])
         return [
             {
                 "bucket": seg.get("bucket"),
                 "obj_class": seg.get("obj_class"),
                 "deficit_index": seg.get("deficit_index"),
                 "projected_demand_units": seg.get("projected_demand_units"),
-                "signal": _build_signal(seg.get("deficit_index")),
+                "signal": (
+                    _DEGENERATE_SEGMENT_NOTE
+                    if degenerate
+                    else _build_signal(seg.get("deficit_index"))
+                ),
             }
-            for seg in ranked
-            if isinstance(seg, dict)
+            for seg in segs
         ]
     return []
 
 
-def _enrich_mix_entry(entry: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
+def _all_cells_clamped(deficit_indices: Sequence[Any]) -> bool:
+    """True если ВСЕ измеримые ячейки прижаты к ±1.0 (degenerate-fallback). PURE.
+
+    #1959 honesty-guard. «Измеримые» = числовые deficit_index (None-ячейки —
+    тонкие данные, в знаменатель не идут). Пусто / нет измеримых → False (нечего
+    защищать — обычный graceful-путь). Если хотя бы одна ячейка различается
+    (|di| < порога), сетка ДИСКРИМИНИРУЕТ → вердикты честны → False. PURE.
+
+    Args:
+        deficit_indices: deficit_index ячеек (числа / None / мусор).
+
+    Returns:
+        True только когда есть ≥1 измеримая ячейка и ВСЕ они |di| ≥ порога.
+    """
+    measured = [
+        float(d) for d in deficit_indices if isinstance(d, int | float) and not isinstance(d, bool)
+    ]
+    if not measured:
+        return False
+    return all(abs(d) >= _DEGENERATE_CLAMP_THRESHOLD for d in measured)
+
+
+def _enrich_mix_entry(entry: dict[str, Any], *, degenerate: bool = False) -> dict[str, Any]:
     """Дополнить явную mix-ячейку деривированным `signal` (#1745). PURE.
 
     Не перетирает уже заданные поля (явный `mix` мог нести свой `signal`); добавляет
     `signal` из `deficit_index` только если его нет. Возвращает НОВЫЙ dict (не мутирует
     вход — assembler-чистота).
+
+    #1959 honesty-guard: `degenerate=True` (вся сетка прижата к ±1.0) → вместо
+    категоричного сигнала ставим честную плашку `_DEGENERATE_SEGMENT_NOTE` (только
+    когда у ячейки не было своего явного `signal`).
     """
     enriched = dict(entry)
     if enriched.get("signal") is None:
-        enriched["signal"] = _build_signal(enriched.get("deficit_index"))
+        enriched["signal"] = (
+            _DEGENERATE_SEGMENT_NOTE if degenerate else _build_signal(enriched.get("deficit_index"))
+        )
     return enriched
 
 

backend/app/services/forecasting/scenarios.py

@@ -96,9 +96,10 @@ _MIN_RATE_PCT: float = 0.0
 # читается как баг. Текст уходит в отчёт через ReportScenarios.scenarios_collapse_reason
 # и далее в PDF/Excel-плашку вместо таблицы трёх одинаковых столбцов.
 _COLLAPSE_REASON_LOW_BETA: Final[str] = (
-    "β rate-sensitivity не прошёл gate (n≥30 ∧ R²≥0.1 ∧ slope<0) на текущих "
-    "данных ЕКБ — сценарная дифференциация conservative/aggressive восстановится "
-    "после расширения окна по ключевой ставке."
+    "Чувствительность спроса к ключевой ставке не удалось оценить на коротком "
+    "ряде по Екатеринбургу, поэтому консервативный и агрессивный сценарии "
+    "совпали с базовым — показываем один базовый сценарий вместо трёх. Три "
+    "сценария вернутся, когда накопится более длинная история по ставке."
 )
 
 # Допуски сравнения metric'ов сценариев при детекции collapse (math.isclose). Берём

backend/app/services/forecasting/special_indices.py

@@ -828,22 +828,62 @@ def _unavailable(key: str, *, reason: str) -> SpecialIndex:
 # `market_metrics._SALES_WINDOW_SQL`: bind `:has_district` (boolean) переключает
 # ветку, `:districts` (text[]) — список микро. «Продан» = is_sold IS TRUE ИЛИ
 # contract_date заполнена. psycopg v3: CAST, НИКОГДА :x::type.
+# #1964: считаем по ФИЗИЧЕСКИМ лотам (дедуп) — сырой objective_lots раздут ~2.91×
+# (мульти lot_id на физлот); доля ипотеки — отношение, к дублям устойчива, но
+# n_sold/n_mortgage теперь честные (по физлотам).
+#
+# Перф-батч #2 (#1953-followup): дедупим INLINE через DISTINCT ON (physflat-ключ,
+# последний снапшот), НЕ через v_objective_lots_latest. Причина: view (DISTINCT ON ol.*)
+# — оптимизационный барьер: WHERE снаружи НЕ проталкивается ниже DISTINCT ON →
+# планировщик материализует ВСЮ таблицу (1.76M, Parallel Seq Scan + external merge sort
+# 66-81 МБ/воркер) ПЕРЕД фильтром (~5.4-6.4 s district-scoped, прод-EXPLAIN). Inline:
+# bitmap по objective_lots_district_class_idx + узкий sort (~3-5 МБ/воркер) ~0.37 s
+# (≈15×).
+#
+# ⚠️ КОРРЕКТНОСТЬ дедупа (слои фильтров РАЗНЫЕ — не путать):
+#   • premise_kind — ПОЛНОСТЬЮ стабилен (0 mixed-групп на проде) → в WHERE ДО DISTINCT ON.
+#   • district — почти стабилен (4 transient-группы на 605k физлотов). Протолкнут ДО
+#     DISTINCT ON ОСОЗНАННО: это index-драйвер objective_lots_district_class_idx; увод
+#     фильтра ПОСЛЕ дедупа = full seq-scan, убивает перф-фикс. Принятый компромисс
+#     паттерна parcels.py/#1964 (≤4 возможных дрейфа при district-scoped запросе).
+#   • class — МЕНЯЮЩИЙСЯ (248 transient-групп на проде): класс физлота дрейфует между
+#     снапшотами. Фильтр lower(class)=… ДО DISTINCT ON ловил бы СТАРЫЙ снапшот под
+#     старым классом (прод-замер: бизнес 16637→16657 +20, стандарт 128721→128914 +193
+#     vs view). View фильтрует class на ПОСЛЕДНЕМ снапшоте → class-фильтр применяем
+#     ПОСЛЕ дедупа (в sold-CTE). Тогда эквивалентность view бит-в-бит по ВСЕМ классам.
+#   • sold-фильтр (is_sold / contract_date) — тоже МЕНЯЮЩИЙСЯ: ПОСЛЕ дедупа (на
+#     ПОСЛЕДНЕМ снапшоте), как делал view. Протолкнуть ДО DISTINCT ON СЛОМАЛО БЫ
+#     семантику (включил бы когда-либо-проданные + дедуп среди sold-снапшотов).
 _ARTIFICIAL_DEMAND_SQL = text(
     """
-    WITH sold AS (
-        SELECT
-            ol.objective_lot_id,
-            (ol.encumbrance_type IS NOT NULL OR ol.bank_name IS NOT NULL) AS has_mortgage
-          FROM objective_lots ol
-         WHERE ol.premise_kind = CAST(:premise_kind AS text)
-           AND (ol.is_sold IS TRUE OR ol.contract_date IS NOT NULL)
+    WITH latest AS (
+        SELECT DISTINCT ON (
+            project_name, corpus_name, section, floor, lot_number
+        )
+            objective_lot_id,
+            is_sold,
+            contract_date,
+            class,
+            encumbrance_type,
+            bank_name
+          FROM objective_lots
+         WHERE premise_kind = CAST(:premise_kind AS text)
            AND (
                 CAST(:has_district AS boolean) IS FALSE
-                OR ol.district = ANY(CAST(:districts AS text[]))
+                OR district = ANY(CAST(:districts AS text[]))
                )
+         ORDER BY project_name, corpus_name, section, floor,
+                  lot_number, snapshot_date DESC, id DESC
+    ),
+    sold AS (
+        SELECT
+            objective_lot_id,
+            (encumbrance_type IS NOT NULL OR bank_name IS NOT NULL) AS has_mortgage
+          FROM latest
+         WHERE (is_sold IS TRUE OR contract_date IS NOT NULL)
            AND (
                 CAST(:obj_class AS text) IS NULL
-                OR lower(ol.class) = lower(CAST(:obj_class AS text))
+                OR lower(class) = lower(CAST(:obj_class AS text))
                )
     )
     SELECT

backend/app/services/forecasting/what_to_build.py

@@ -64,7 +64,10 @@ Confidence = Literal["high", "medium", "low"]
 # «человеческом» регистре — SQL внутри §9.x нормализует регистр. 3 массовых класса
 # (премиум опускаем из дефолта — тонкий сегмент, обычно low-данные; вызывающий
 # может добавить). Держим явной константой для детерминизма сетки.
-_DEFAULT_CLASSES: tuple[str, ...] = ("эконом", "комфорт", "бизнес")
+# #1959: нижний массовый класс objective_lots.class — «стандарт», НЕ «эконом»
+# (verified на prod: стандарт=483k лотов, эконома НЕТ → раньше эта ячейка матчила
+# 0 строк → молча выпадала из сетки; посегментный дефицит её не видел).
+_DEFAULT_CLASSES: tuple[str, ...] = ("стандарт", "комфорт", "бизнес")
 
 # Дефолтные room-bucket'ы (ось «формат») — Source-B room_area-вокабуляр
 # (вывод room_area_bucket_of). 5 форматов: студии / 1-к / 2-к / 3-к / 80+. Это

backend/app/services/generative/catalog.py

@@ -0,0 +1,141 @@
+"""Generative Design — Stage 3a (#1965): каталог типовых домов (house-type catalog).
+
+Контракт Stage 3a: вместо max-FAR жадной раскладки (Stage 1b) пользователь выбирает
+ТИПОВЫЕ дома и говорит, сколько секций каждого типа поставить. Этот модуль — справочник
+таких типов: для каждого ``section_type`` он несёт габариты пятна секции (ширина × глубина,
+метры), дефолтную этажность и подходящий класс жилья.
+
+ИСТОЧНИК: это РАЗУМНЫЙ ДЕФОЛТНЫЙ каталог (sane-default), а не выгрузка из БД. Габариты —
+типовые размеры секций массового жилья РФ (панель/монолит/башня/малоэтажка), округлённые
+до реалистичных значений. Каталог намеренно захардкожен в коде на Stage 3a: миграции БД
+сейчас нет (см. эпик #1953). Когда понадобится редактируемый застройщиком каталог — его
+ПРОДВИГАЮТ в БД-таблицу с тем же контрактом (``section_type`` → footprint/floors/class),
+а этот модуль станет seed'ом/фолбэком. До тех пор — single source of truth по типам.
+
+Детерминированно, без LLM / внешних API / БД.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import logging
+from dataclasses import dataclass
+from typing import Literal
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# Класс жилья — то же Literal-множество, что у ConceptInput / compute_teap (single
+# source of truth по допустимым значениям; рассинхрон тут = ошибка типов в mypy-strict).
+HousingClass = Literal["econom", "comfort", "business"]
+
+
+@dataclass(frozen=True)
+class HouseType:
+    """Один типовой дом каталога (тип секции МКД / малоэтажки).
+
+    section_type   — стабильный машинный КЛЮЧ типа (латиница, snake_case); это и есть
+        значение, которое фронт кладёт в ``BuildingProgramItem.section_type``.
+    label_ru       — человекочитаемый русский лейбл для UI (Stage 3b его показывает).
+    footprint_w_m  — ширина пятна секции, метры.
+    footprint_d_m  — глубина пятна секции, метры.
+    default_floors — дефолтная этажность типа (UI подставляет, пользователь может менять
+        в пределах контракта BuildingProgramItem [1, 40]).
+    housing_class  — подходящий класс жилья (драйвит ТЭП/финмодель ниже по конвейеру).
+    """
+
+    section_type: str
+    label_ru: str
+    footprint_w_m: float
+    footprint_d_m: float
+    default_floors: int
+    housing_class: HousingClass
+
+    @property
+    def footprint_sqm(self) -> float:
+        """Площадь пятна секции, кв.м (ширина × глубина)."""
+        return self.footprint_w_m * self.footprint_d_m
+
+
+# ── Каталог типовых домов (sane-default, см. модульный docstring про источник) ──────
+# Покрываем основные форматы массового жилья РФ:
+#   * панель-эконом  — длинная неглубокая секция, средняя этажность, эконом-класс;
+#   * монолит-комфорт— чуть шире/глубже, комфорт-класс, типовая «свечка» 14 этажей;
+#   * башня-бизнес   — компактное квадратное пятно, высотная (точечная) застройка;
+#   * малоэтажка-комфорт — широкая невысокая секция (3 этажа), низкоплотная застройка;
+#   * таунхаус       — узкое неглубокое пятно блокированной застройки, 3 этажа.
+# Габариты — реалистичные типовые размеры; этажность — характерная для формата.
+HOUSE_TYPES: tuple[HouseType, ...] = (
+    HouseType(
+        section_type="panel_econom",
+        label_ru="Панельная секция (эконом)",
+        footprint_w_m=24.0,
+        footprint_d_m=15.0,
+        default_floors=9,
+        housing_class="econom",
+    ),
+    HouseType(
+        section_type="monolith_comfort",
+        label_ru="Монолитная секция (комфорт)",
+        footprint_w_m=21.0,
+        footprint_d_m=18.0,
+        default_floors=14,
+        housing_class="comfort",
+    ),
+    HouseType(
+        section_type="tower_business",
+        label_ru="Башня (бизнес)",
+        footprint_w_m=18.0,
+        footprint_d_m=18.0,
+        default_floors=25,
+        housing_class="business",
+    ),
+    HouseType(
+        section_type="lowrise_comfort",
+        label_ru="Малоэтажная секция (комфорт)",
+        footprint_w_m=30.0,
+        footprint_d_m=14.0,
+        default_floors=3,
+        housing_class="comfort",
+    ),
+    HouseType(
+        section_type="townhouse",
+        label_ru="Таунхаус",
+        footprint_w_m=12.0,
+        footprint_d_m=10.0,
+        default_floors=3,
+        housing_class="comfort",
+    ),
+)
+
+# Индекс по ключу для O(1)-лукапа. Построен один раз при импорте; ключи уникальны
+# (assert ниже ловит дубликат типа на старте, а не молча затирает запись).
+_BY_KEY: dict[str, HouseType] = {ht.section_type: ht for ht in HOUSE_TYPES}
+assert len(_BY_KEY) == len(HOUSE_TYPES), "duplicate section_type key in HOUSE_TYPES"
+
+
+def get_house_type(section_type: str) -> HouseType:
+    """Найти тип дома по ключу ``section_type``. Бросает :class:`KeyError`, если нет.
+
+    Вызывающий слой (placement) обязан валидировать ключи программы заранее (см.
+    :func:`available_section_types`) — неизвестный ключ здесь это программная ошибка,
+    а не пользовательский ввод, поэтому KeyError, а не тихий None.
+    """
+    try:
+        return _BY_KEY[section_type]
+    except KeyError as exc:
+        raise KeyError(
+            f"unknown house type {section_type!r}; " f"available: {', '.join(sorted(_BY_KEY))}"
+        ) from exc
+
+
+def available_section_types() -> frozenset[str]:
+    """Множество допустимых ключей ``section_type`` каталога (для валидации программы)."""
+    return frozenset(_BY_KEY)
+
+
+__all__ = [
+    "HOUSE_TYPES",
+    "HouseType",
+    "HousingClass",
+    "available_section_types",
+    "get_house_type",
+]

backend/app/services/generative/placement.py

@@ -23,13 +23,19 @@ Deterministic, no LLM / no external API / no DB.
 from __future__ import annotations
 
 import logging
+import math
 from dataclasses import dataclass
 
 from shapely.geometry import Polygon, box
 from shapely.strtree import STRtree
 
-from app.schemas.concept import ConceptInput, ConceptVariant
-from app.services.generative import financial, teap
+from app.schemas.concept import (
+    TEAP,
+    BuildingProgramItem,
+    ConceptInput,
+    ConceptVariant,
+)
+from app.services.generative import catalog, financial, teap
 from app.services.generative.geometry import Parcel, ParcelGeometryError
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
@@ -92,6 +98,53 @@ def _resolve_floors(target_floors: int, factor: float) -> int:
     return max(_FLOORS_MIN, min(_FLOORS_MAX, floors))
 
 
+class _Placer:
+    """Аккумулятор размещённых секций + STRtree-индекс для проверки разрывов.
+
+    Извлечён из жадной раскладки, чтобы и :func:`_greedy_place` (coverage-cap sweep), и
+    :func:`place_program` (фиксированная программа типовых домов, Stage 3a) пользовались
+    ОДНОЙ И ТОЙ ЖЕ collision/setback-машиной, а не дублировали её. Состояние: принятые
+    footprints, их буферизованные на ``half_gap`` версии и перестраиваемый по ним STRtree.
+    """
+
+    def __init__(self) -> None:
+        self.placed: list[Polygon] = []
+        self.built_area: float = 0.0
+        # Буферизованные footprints для проверки разрыва; индекс STRtree по ним.
+        self._buffered: list[Polygon] = []
+        self._tree: STRtree | None = None
+
+    def try_place(self, footprint: Polygon, buildable: Polygon, half_gap: float) -> bool:
+        """Попытаться принять ``footprint``. True — принят, False — не лёг.
+
+        Принимается, если целиком внутри ``buildable`` (covers допускает касание границы)
+        И не нарушает разрыв ``half_gap*2`` с уже принятыми (буферим кандидата на
+        ``half_gap`` и проверяем пересечение с буферизованными соседями через STRtree —
+        две секции с зазором >= gap не пересекутся).
+        """
+        if not buildable.covers(footprint):
+            return False
+
+        candidate_buf = footprint.buffer(half_gap, join_style="mitre")
+        if self._tree is not None:
+            for idx in self._tree.query(candidate_buf):
+                if candidate_buf.intersects(self._buffered[idx]):
+                    return False
+
+        self.placed.append(footprint)
+        self.built_area += footprint.area
+        self._buffered.append(candidate_buf)
+        self._tree = STRtree(self._buffered)
+        return True
+
+
+def _centered_footprint(cx: float, cy: float, width: float, depth: float) -> Polygon:
+    """Прямоугольное пятно секции ``width × depth``, центрированное на (cx, cy), метры."""
+    half_w = width / 2.0
+    half_d = depth / 2.0
+    return box(cx - half_w, cy - half_d, cx + half_w, cy + half_d)
+
+
 def _greedy_place(
     parcel: Parcel,
     spec: StrategySpec,
@@ -103,63 +156,32 @@ def _greedy_place(
       * кандидат-якоря — центры ячеек сетки в фиксированном порядке;
       * footprint строится центрированно на якоре;
       * принимается, если целиком внутри buildable area И не нарушает разрыв ``gap_m``
-        с уже принятыми (проверка через STRtree по buffered-footprints);
+        с уже принятыми (проверка через STRtree, см. :class:`_Placer`);
       * раскладка останавливается, когда пятно достигает ``coverage_cap`` от buildable
         area (регулятор плотности по типу застройки) — это также ограничивает число
         размещений и держит O(n^2)-перестройку STRtree в бюджете.
     """
     buildable = parcel.buildable_m
     max_built = buildable.area * coverage_cap
-    placed: list[Polygon] = []
-    built_area = 0.0
-    # Буферизованные footprints для проверки разрыва; индекс STRtree по ним.
-    buffered: list[Polygon] = []
-    tree: STRtree | None = None
-
-    half_w = spec.section_w / 2.0
-    half_d = spec.section_d / 2.0
+    placer = _Placer()
     half_gap = spec.gap_m / 2.0
 
     for cell in parcel.grid:
-        if built_area >= max_built:
+        if placer.built_area >= max_built:
             break
-        footprint = box(
-            cell.cx - half_w,
-            cell.cy - half_d,
-            cell.cx + half_w,
-            cell.cy + half_d,
-        )
-        # Целиком внутри пятна застройки (covers допускает касание границы).
-        if not buildable.covers(footprint):
-            continue
-
-        # Разрыв между секциями: буферим кандидата на half_gap и проверяем пересечение
-        # с буферизованными соседями — две секции с зазором >= gap_m не пересекутся.
-        candidate_buf = footprint.buffer(half_gap, join_style="mitre")
-        if tree is not None:
-            collision = False
-            for idx in tree.query(candidate_buf):
-                if candidate_buf.intersects(buffered[idx]):
-                    collision = True
-                    break
-            if collision:
-                continue
-
-        placed.append(footprint)
-        built_area += footprint.area
-        buffered.append(candidate_buf)
-        tree = STRtree(buffered)
+        footprint = _centered_footprint(cell.cx, cell.cy, spec.section_w, spec.section_d)
+        placer.try_place(footprint, buildable, half_gap)
 
     logger.info(
         "strategy=%s placed %d sections (%.0fx%.0f m, gap=%.0f m, coverage<=%.0f%%)",
         spec.name,
-        len(placed),
+        len(placer.placed),
         spec.section_w,
         spec.section_d,
         spec.gap_m,
         coverage_cap * 100,
     )
-    return placed
+    return placer.placed
 
 
 def _footprints_to_geojson(
@@ -187,6 +209,268 @@ def _footprints_to_geojson(
     return {"type": "FeatureCollection", "features": features}
 
 
+# ── Stage 3a (#1965): program-driven placement (типовые дома вместо max-FAR sweep) ──
+# Разрыв между секциями в program-режиме (м). Пункт программы не несёт gap (контракт —
+# только тип/этажность/количество), поэтому берём один нормативный противопожарный/
+# инсоляционный зазор для всех секций программы — середина диапазона стратегий 1b
+# (max_area gap=6 … max_insolation gap=15). Достаточно консервативно для реалистичной
+# раскладки, не патологически разрежено.
+_PROGRAM_GAP_M: float = 10.0
+
+
+@dataclass(frozen=True)
+class _PlacedSection:
+    """Одна размещённая секция программы: пятно + этажность + тип каталога (для GeoJSON)."""
+
+    footprint: Polygon
+    floors: int
+    section_type: str
+
+
+@dataclass(frozen=True)
+class PlacedProgram:
+    """Результат program-раскладки: что легло + честный счётчик «N из M».
+
+    ``sections``        — размещённые секции (пятна + этажность + тип) в порядке программы.
+    ``requested_count`` — сколько секций просили (Σ count по программе).
+    ``placed_count``    — сколько реально влезло (== len(sections)). placed < requested →
+        участок мал, разместилось N из M (без hard-422 — честный сигнал для Stage 3b).
+    """
+
+    sections: tuple[_PlacedSection, ...]
+    requested_count: int
+    placed_count: int
+
+
+def place_program(
+    parcel: Parcel,
+    program: list[BuildingProgramItem],
+    *,
+    gap_m: float = _PROGRAM_GAP_M,
+) -> PlacedProgram:
+    """Stage 3a: разложить РОВНО заданную программу типовых домов на участок.
+
+    Для каждого пункта программы (``section_type`` из каталога × ``count`` секций) кладём
+    до ``count`` секций каталожного пятна на сетку участка, переиспользуя ТУ ЖЕ
+    collision/STRtree/setback-машину, что и жадная раскладка (:class:`_Placer`) — никакого
+    coverage-cap, стоп-критерий = достигнут ``count`` для пункта или кончились свободные
+    якоря. Пункты обрабатываются по порядку; накопленные секции участвуют в проверке
+    разрыва для последующих (общий :class:`_Placer`).
+
+    Если участок не вмещает все запрошенные секции, НЕ роняем 422 — кладём сколько влезло
+    и возвращаем честный ``placed_count``/``requested_count`` (разместилось N из M).
+
+    Raises:
+        KeyError: ``section_type`` пункта нет в каталоге (валидируется на API-слое до
+            размещения; здесь это программная ошибка контракта, не пользовательский ввод).
+    """
+    buildable = parcel.buildable_m
+    half_gap = gap_m / 2.0
+    placer = _Placer()
+    placed_sections: list[_PlacedSection] = []
+    requested = 0
+
+    for item in program:
+        house = catalog.get_house_type(item.section_type)
+        requested += item.count
+        # Ручное пятно (Stage 3c): если пользователь задал ОБА габарита — кладём
+        # его вместо каталожного («вписать пятно»). Частичное задание игнорируем
+        # (нужны и ширина, и глубина), падая обратно на каталог.
+        if item.footprint_w_m is not None and item.footprint_d_m is not None:
+            fp_w, fp_d = item.footprint_w_m, item.footprint_d_m
+        else:
+            fp_w, fp_d = house.footprint_w_m, house.footprint_d_m
+        placed_for_item = 0
+        for cell in parcel.grid:
+            if placed_for_item >= item.count:
+                break
+            footprint = _centered_footprint(cell.cx, cell.cy, fp_w, fp_d)
+            if placer.try_place(footprint, buildable, half_gap):
+                placed_sections.append(
+                    _PlacedSection(
+                        footprint=footprint,
+                        floors=item.floors,
+                        section_type=item.section_type,
+                    )
+                )
+                placed_for_item += 1
+        if placed_for_item < item.count:
+            logger.warning(
+                "program: type=%s placed %d of %d sections (%.0fx%.0f m) — участок мал",
+                item.section_type,
+                placed_for_item,
+                item.count,
+                house.footprint_w_m,
+                house.footprint_d_m,
+            )
+
+    result = PlacedProgram(
+        sections=tuple(placed_sections),
+        requested_count=requested,
+        placed_count=len(placed_sections),
+    )
+    logger.info(
+        "program placed %d of %d sections across %d type(s)",
+        result.placed_count,
+        result.requested_count,
+        len(program),
+    )
+    return result
+
+
+def _placed_program_to_geojson(
+    parcel: Parcel,
+    sections: tuple[_PlacedSection, ...],
+) -> dict[str, object]:
+    """Размещённые секции программы -> WGS84 FeatureCollection (контракт buildings_geojson).
+
+    Зеркалит :func:`_footprints_to_geojson`, но каждая секция несёт СВОИ floors и тип
+    каталога (program-режим смешивает типы/этажности), а ``strategy`` помечается
+    ``"program"`` — маркер, что вариант построен из программы, а не из 1b-стратегии.
+    """
+    features: list[dict[str, object]] = []
+    for i, sec in enumerate(sections):
+        geom_wgs = parcel.metric_geom_to_wgs84(sec.footprint)
+        features.append(
+            {
+                "type": "Feature",
+                "geometry": geom_wgs,
+                "properties": {
+                    "section_id": i + 1,
+                    "floors": sec.floors,
+                    "footprint_sqm": round(float(sec.footprint.area), 1),
+                    "section_type": sec.section_type,
+                    "strategy": "program",
+                },
+            }
+        )
+    return {"type": "FeatureCollection", "features": features}
+
+
+def _aggregate_program_teap(
+    sections: tuple[_PlacedSection, ...],
+    *,
+    site_area_sqm: float,
+    housing_class: teap.HousingClass,
+) -> TEAP:
+    """Свести размещённую программу (СМЕШАННАЯ этажность) в один :class:`TEAP` — ТОЧНО.
+
+    ``compute_teap`` берёт ОДНУ этажность на список пятен, поэтому при смешанной по типам
+    этажности нельзя просто скормить ему все пятна с одним числом (округлённая «средняя»
+    этажность даёт дрейф GFA ~1%). Вместо этого группируем секции по этажности, считаем
+    ``compute_teap`` для каждой однородной группы и СУММИРУЕМ результаты:
+
+    * built / GFA / office / residential — аддитивны → сумма точна (GFA = Σ площадь_i×floors_i);
+    * apartments — ``Σ floor(жилая_g / avg)`` по группам: физически корректнее, чем
+      ``floor(Σжилая / avg)`` (нельзя «склеивать» дробные квартиры между корпусами);
+    * parking — пересчитываем от ИТОГОВОГО числа квартир по той же норме класса (ceil от
+      суммы, а не сумма ceil — иначе пер-группное округление вверх задвоит места);
+    * density (FAR) — от суммарной GFA и площади участка (защита от деления на ноль).
+
+    Единый источник всех нормативных коэффициентов остаётся ``teap``-модуль (классовые
+    словари), новых магических чисел нет.
+    """
+    if not sections:
+        return teap.compute_teap(
+            footprints=[], floors=0, site_area_sqm=site_area_sqm, housing_class=housing_class
+        )
+
+    # Группируем по этажности; внутри группы compute_teap корректен (одна этажность).
+    groups: dict[int, list[Polygon]] = {}
+    for sec in sections:
+        groups.setdefault(sec.floors, []).append(sec.footprint)
+
+    built = 0.0
+    gfa = 0.0
+    office = 0.0
+    residential = 0.0
+    apartments = 0
+    for floors, fps in groups.items():
+        # site_area_sqm здесь не важна для аддитивных полей — FAR пересчитаем в конце.
+        group = teap.compute_teap(
+            footprints=fps,
+            floors=floors,
+            site_area_sqm=site_area_sqm,
+            housing_class=housing_class,
+        )
+        built += group.built_area_sqm
+        gfa += group.total_floor_area_sqm
+        office += group.office_area_sqm
+        residential += group.residential_area_sqm
+        apartments += group.apartments_count
+
+    density = gfa / site_area_sqm if site_area_sqm > 0 else 0.0
+    parking_norm = teap._PARKING_PER_APARTMENT[housing_class]
+    parking_spaces = math.ceil(apartments * parking_norm)
+
+    return TEAP(
+        built_area_sqm=round(built, 1),
+        total_floor_area_sqm=round(gfa, 1),
+        office_area_sqm=round(office, 1),
+        residential_area_sqm=round(residential, 1),
+        apartments_count=apartments,
+        density=round(density, 3),
+        parking_spaces=parking_spaces,
+    )
+
+
+def place_program_variant(
+    parcel: Parcel,
+    payload: ConceptInput,
+    *,
+    market_price_per_sqm: float | None = None,
+    price_source: str = "class_norm",
+) -> ConceptVariant | None:
+    """Stage 3a: построить ОДИН вариант из ``payload.building_program`` (типовые дома).
+
+    Раскладывает программу (:func:`place_program`), сводит размещённые пятна в ТЭП
+    (:func:`_aggregate_program_teap` — точная GFA по группам этажности) и финмодель, и
+    наклеивает честный сигнал частичного размещения (``placed_count``/``requested_count``).
+    Возвращает ``None``, если ни одна секция не легла (участок не вмещает даже одну секцию
+    программы) — вызывающий отбракует, как и в жадном пути.
+
+    ``payload.building_program`` ДОЛЖЕН быть задан (вызывается только из program-ветки).
+    """
+    program = payload.building_program
+    if not program:  # защитный инвариант: эту ветку зовут только при заданной программе
+        raise ValueError("place_program_variant called without building_program")
+
+    placed = place_program(parcel, program)
+    if placed.placed_count == 0:
+        logger.warning(
+            "program placed 0 of %d sections — участок не вмещает программу, отбраковка",
+            placed.requested_count,
+        )
+        return None
+
+    teap_result = _aggregate_program_teap(
+        placed.sections,
+        site_area_sqm=parcel.site_area_sqm,
+        housing_class=payload.housing_class,
+    )
+    financial_result = financial.compute_financial(
+        teap=teap_result,
+        housing_class=payload.housing_class,
+        land_cost_rub=payload.land_cost_rub,
+        market_price_per_sqm=market_price_per_sqm,
+        price_source=price_source,
+        development_type=payload.development_type,
+    )
+    buildings_geojson = _placed_program_to_geojson(parcel, placed.sections)
+
+    # Program-вариант репортуется под "balanced" (контракт strategy — фиксированный
+    # Literal трёх стратегий 1b; program-режим не вводит новую стратегию, маркер режима
+    # лежит в properties.strategy="program" каждой фичи GeoJSON). Один вариант на программу.
+    return ConceptVariant(
+        strategy="balanced",
+        buildings_geojson=buildings_geojson,
+        teap=teap_result,
+        financial=financial_result,
+        placed_count=placed.placed_count,
+        requested_count=placed.requested_count,
+    )
+
+
 def place_strategy(
     parcel: Parcel,
     payload: ConceptInput,
@@ -260,7 +544,31 @@ def place_all_strategies(
 
     ``market_price_per_sqm`` / ``price_source`` (рыночная калибровка цены жилья, PR-2)
     прокидываются неизменными в каждую стратегию — цена едина для участка.
+
+    Stage 3a (#1965): если задана ``payload.building_program`` — раскладываем РОВНО эту
+    программу типовых домов (:func:`place_program_variant`, один вариант), а НЕ три жадные
+    стратегии. ``building_program is None`` → существующий жадный путь без изменений.
     """
+    if payload.building_program:
+        program_variant = place_program_variant(
+            parcel,
+            payload,
+            market_price_per_sqm=market_price_per_sqm,
+            price_source=price_source,
+        )
+        if program_variant is None:
+            raise ParcelGeometryError(
+                "программа застройки не вместила ни одной секции — "
+                "участок слишком узкий/мелкий для выбранных типов домов"
+            )
+        logger.info(
+            "placed program variant: %d of %d sections, %dкв",
+            program_variant.placed_count,
+            program_variant.requested_count,
+            program_variant.teap.apartments_count,
+        )
+        return [program_variant]
+
     variants = [
         variant
         for spec in _STRATEGIES
@@ -288,7 +596,10 @@ def place_all_strategies(
 
 __all__ = [
     "FLOOR_HEIGHT_M",
+    "PlacedProgram",
     "StrategySpec",
     "place_all_strategies",
+    "place_program",
+    "place_program_variant",
     "place_strategy",
 ]

backend/app/services/generative/teap.py

@@ -136,4 +136,76 @@ def compute_teap(
     return teap
 
 
-__all__ = ["HousingClass", "compute_teap"]
+def synthesize_teap_from_program(
+    *,
+    total_footprint_sqm: float,
+    floors: int,
+    site_area_sqm: float,
+    housing_class: HousingClass,
+    sections: int = 1,
+) -> TEAP:
+    """Свести АГРЕГИРОВАННУЮ массинг-программу (скалярное пятно × этажность) в :class:`TEAP`.
+
+    Stage 2a (#1965): LIVE-пересчёт экономики из интерактивного 3D-массинга. Фронтовый
+    ``computeModel`` отдаёт уже СВЁРНУТУЮ программу — суммарное пятно застройки (кв.м) и
+    этажность, без покомпонентной геометрии секций. Здесь мы строим из этого тот же
+    :class:`TEAP`, что и :func:`compute_teap`/``synthesize_teap_from_buildability``, чтобы
+    прогнать его через готовый :func:`compute_financial`.
+
+    Зеркалит :func:`synthesize_teap_from_buildability` ОДИН-В-ОДИН, только источник
+    площадей — СКАЛЯРНОЕ пятно, а не ``max_far × area``:
+
+    * ``built`` (пятно)        = ``total_footprint_sqm`` (как есть, сумма по секциям).
+    * ``GFA`` (total_floor)    = ``total_footprint_sqm × floors``.
+    * ``office`` (нежилое)     = ``GFA × _OFFICE_SHARE_OF_GFA[class]`` — вырезается из GFA
+      до расчёта жилой (жилая ужимается ровно на эту площадь, total GFA не меняется).
+    * ``residential``          = ``(GFA − office) × _EFFICIENCY_BY_CLASS[class]``.
+    * ``apartments``           = ``floor(residential / _AVG_APARTMENT_SQM[class])``.
+    * ``parking``              = ``ceil(apartments × _PARKING_PER_APARTMENT[class])``.
+    * ``density``              = ``GFA / site_area_sqm`` (FAR), защита от деления на ноль.
+
+    Чистая функция — без БД / LLM / внешних API. Те же нормативные константы, что и
+    остальные синтезаторы (single source of truth, без новых магических чисел).
+
+    Args:
+        total_footprint_sqm: суммарное пятно застройки всех секций, кв.м (скаляр).
+        floors: этажность (общая для программы); вне диапазона → клампится к >= 0.
+        site_area_sqm: площадь участка для плотности (FAR).
+        housing_class: класс жилья — задаёт эффективность/средний лот/парковку/нежилое.
+        sections: число секций — метаданные программы; на ТЭП НЕ влияет (площади уже
+            свёрнуты во ``total_footprint_sqm``). Принимается для симметрии с контрактом
+            фронта и будущей пер-секционной логики; здесь намеренно не используется.
+    """
+    del sections  # метаданные программы; площади уже агрегированы — на ТЭП не влияют
+    built_area = max(0.0, total_footprint_sqm)
+    total_floor_area = built_area * max(0, floors)
+
+    # Нежилое (коммерция/офисы 1-го этажа) вырезаем из GFA ДО расчёта жилой — точно как
+    # compute_teap / synthesize_teap_from_buildability (single source of truth по долям).
+    office_share = _OFFICE_SHARE_OF_GFA[housing_class]
+    office_area = total_floor_area * office_share
+    residential_gfa = total_floor_area - office_area
+
+    efficiency = _EFFICIENCY_BY_CLASS[housing_class]
+    residential_area = residential_gfa * efficiency
+
+    avg_apartment = _AVG_APARTMENT_SQM[housing_class]
+    apartments_count = math.floor(residential_area / avg_apartment) if avg_apartment else 0
+
+    density = total_floor_area / site_area_sqm if site_area_sqm > 0 else 0.0
+
+    parking_norm = _PARKING_PER_APARTMENT[housing_class]
+    parking_spaces = math.ceil(apartments_count * parking_norm)
+
+    return TEAP(
+        built_area_sqm=round(built_area, 1),
+        total_floor_area_sqm=round(total_floor_area, 1),
+        office_area_sqm=round(office_area, 1),
+        residential_area_sqm=round(residential_area, 1),
+        apartments_count=apartments_count,
+        density=round(density, 3),
+        parking_spaces=parking_spaces,
+    )
+
+
+__all__ = ["HousingClass", "compute_teap", "synthesize_teap_from_program"]

backend/app/services/scrapers/domrf_kn.py

@@ -33,7 +33,7 @@ from app.services.scrapers.documents import extract_documents, upsert_documents
 # obj_checks import temporarily disabled — endpoint /checks returns 404 (run #19).
 # Re-enable with _fetch_obj_checks_safe when endpoint is found (see TODO in Phase B/C).
 # from app.services.scrapers.obj_checks import extract_obj_checks, upsert_obj_checks
-from app.services.scrapers.stealth import BASE_URL, BrowserSession
+from app.services.scrapers.stealth import BASE_URL, BrowserSession, WafBlockedError
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
@@ -1142,7 +1142,7 @@ async def fetch_obj_checks(sess: BrowserSession, obj_id: int) -> tuple[Any, str]
 # ── _fetch_*_safe wrappers for asyncio.gather in Phase B/C ───────────────────
 # Каждый wrapper возвращает (kind, full_url, result_or_exception).
 # Exceptions НЕ raise — помещаются в возвращаемый tuple.
-# BrowserSession._sem (Semaphore(_BROWSER_CONCURRENCY)=8) bounds concurrency per-request.
+# BrowserSession._sem (size = per-instance concurrency, #1945 KN=2) bounds concurrency.
 
 
 async def _fetch_flats_safe(
@@ -1450,6 +1450,247 @@ async def download_photos(
     return locals_out, thumbs_out
 
 
+# ── result processing (shared by combined + isolated #1945 passes) ────────────
+
+# #1945 isolated extras pass: после стольких подряд полностью-WAF объектов
+# обрываем пас (extras заблокированы целиком — нет смысла жечь ~1500 recycle).
+_EXTRAS_ABORT_AFTER_CONSEC_WAF = 5
+
+# 5 doc-endpoint kinds, accumulated into a single per-object documents upsert.
+_DOC_KINDS = frozenset(
+    (
+        "doc_rpd",
+        "doc_developer_report",
+        "doc_project_documentation",
+        "doc_documentation_other",
+        "doc_permits",
+    )
+)
+
+
+def _process_flats_result(
+    db: Session,
+    run_id: int,
+    obj_id: int,
+    full_url: str,
+    result: list[dict[str, Any]] | Exception,
+    snapshot_date: date,
+    region_code: int,
+) -> int:
+    """Upsert flats from a _fetch_flats_safe result. Returns flats inserted.
+
+    Errors → kn_scrape_failures (via _classify_and_log), 0 returned. Вынесено из
+    Phase-B/C loop чтобы isolated-flats-pass (#1945) и combined-loop делили один код.
+    """
+    if isinstance(result, Exception):
+        _classify_and_log(db, run_id, obj_id, "flats", full_url, result)
+        return 0
+    if result:
+        return upsert_flats(db, result, snapshot_date, region_code)
+    return 0
+
+
+async def _process_extras_result(
+    sess: BrowserSession,
+    db: Session,
+    run_id: int,
+    obj_id: int,
+    kind_tag: str,
+    full_url: str,
+    result: Any,
+    snapshot_date: date,
+    extras_counts: dict[str, int],
+    all_docs: list[dict[str, Any]],
+    *,
+    download_photos_binary: bool,
+    pdir: Path,
+) -> None:
+    """Handle one extras endpoint result (sale_graph/sales_agg/infra/photos/docs).
+
+    Mutates extras_counts / all_docs in place. Errors → kn_scrape_failures.
+    Doc-kinds накапливаются в all_docs (единый upsert делает вызывающий код).
+    Вынесено из loop чтобы combined- и isolated-extras-pass (#1945) делили код.
+    """
+    if isinstance(result, Exception):
+        _classify_and_log(db, run_id, obj_id, kind_tag, full_url, result)
+        return
+
+    if kind_tag in ("sale_graph_apartments", "sale_graph_parking"):
+        sg_type = kind_tag.replace("sale_graph_", "")
+        rows_sg, _ = result
+        extras_counts["sale_graph_rows"] += upsert_sale_graph(
+            db, obj_id, sg_type, rows_sg, snapshot_date
+        )
+    elif kind_tag == "sales_agg":
+        agg_data, _ = result
+        extras_counts["sales_agg_rows"] += upsert_sales_agg(db, obj_id, agg_data, snapshot_date)
+    elif kind_tag == "infrastructure":
+        pois_data, _ = result
+        extras_counts["infra_rows"] += upsert_infrastructure(db, obj_id, pois_data, snapshot_date)
+    elif kind_tag == "photos":
+        photos_data, _ = result
+        local_paths: dict[str, str] = {}
+        thumb_paths: dict[str, str] = {}
+        if download_photos_binary and photos_data:
+            local_paths, thumb_paths = await download_photos(sess, obj_id, photos_data, pdir)
+            extras_counts["photos_downloaded"] += len(local_paths)
+        extras_counts["photos_rows"] += upsert_photos(
+            db, obj_id, photos_data, local_paths, thumb_paths
+        )
+    elif kind_tag in _DOC_KINDS:
+        doc_items, _ = result
+        all_docs.extend(extract_documents(doc_items or []))
+
+
+def _extras_coros(sess: BrowserSession, obj_id: int) -> list[Any]:
+    """The 10 extras-endpoint coroutines for one object (flats NOT included)."""
+    return [
+        _fetch_sale_graph_safe(sess, obj_id, "apartments"),
+        _fetch_sale_graph_safe(sess, obj_id, "parking"),
+        _fetch_sales_agg_safe(sess, obj_id),
+        _fetch_infrastructure_safe(sess, obj_id),
+        _fetch_photos_safe(sess, obj_id),
+        _fetch_doc_rpd_safe(sess, obj_id),
+        _fetch_doc_developer_report_safe(sess, obj_id),
+        _fetch_doc_project_documentation_safe(sess, obj_id),
+        _fetch_doc_documentation_other_safe(sess, obj_id),
+        _fetch_doc_permits_safe(sess, obj_id),
+    ]
+
+
+def _is_waf_poisoned(results: list[tuple[str, str, Any]]) -> bool:
+    """Любой WafBlockedError среди результатов = сессия отравлена (cookies флагнуты).
+
+    После этого ВСЕ запросы на этой сессии (incl. следующего объекта) пойдут в 403,
+    поэтому вызывающий код должен пересоздать BrowserSession перед продолжением.
+    """
+    return any(isinstance(r, WafBlockedError) for _kind, _url, r in results)
+
+
+async def _run_extras_pass(
+    *,
+    db: Session,
+    run_id: int,
+    region_code: int,
+    all_objects: list[dict[str, Any]],
+    start_index: int,
+    snapshot_date: date,
+    extras_counts: dict[str, int],
+    pdir: Path,
+    download_photos_binary: bool,
+    load_state: str | None,
+    headed: bool,
+    browser_concurrency: int | None,
+    request_jitter_min_ms: int | None,
+    request_jitter_max_ms: int | None,
+    proxy_url: str | None,
+) -> int:
+    """#1945 isolated extras pass: extras в ОТДЕЛЬНОЙ BrowserSession от flats.
+
+    Ключ изоляции: на ЛЮБОЙ WafBlockedError (extras-403 травит cookies сессии)
+    закрываем сессию и открываем НОВУЮ (свежие cookies/контекст) перед следующим
+    объектом — яд не накапливается и НИКОГДА не касается flats (flats-сессия уже
+    закрыта). Best-effort: каждый сбой → kn_scrape_failures, run не падает.
+
+    Возвращает суммарный request_count всех extras-сессий (для метрики run'а).
+    """
+    total = len(all_objects)
+    total_requests = 0
+    log_progress(
+        db, run_id, f"extras-пас (isolated): старт {total - start_index} объектов", stage="extras"
+    )
+
+    def _new_session() -> BrowserSession:
+        return BrowserSession(
+            region_code=region_code,
+            headed=headed,
+            load_state=load_state,
+            concurrency=browser_concurrency,
+            jitter_min_ms=request_jitter_min_ms,
+            jitter_max_ms=request_jitter_max_ms,
+            proxy_url=proxy_url,
+        )
+
+    # extras сейчас мертвы (403 с 2026-06-03). Recycle на КАЖДЫЙ объект (полный
+    # перезапуск браузера ~1500×) бессмыслен, если extras заблокированы целиком.
+    # Поэтому считаем подряд идущие полностью-WAF объекты и обрываем пас после
+    # порога — extras остаются best-effort opt-in, но не жгут час впустую.
+    consecutive_all_waf = 0
+    aborted = False
+    sess = _new_session()
+    await sess.__aenter__()
+    try:
+        await sess.warm_up()
+        for i in range(start_index, total):
+            obj = all_objects[i]
+            obj_id = obj.get("objId") or obj.get("obj_id")
+            if not obj_id:
+                continue
+
+            results = await asyncio.gather(*_extras_coros(sess, obj_id), return_exceptions=False)
+            all_docs: list[dict[str, Any]] = []
+            for kind_tag, full_url, result in results:
+                await _process_extras_result(
+                    sess,
+                    db,
+                    run_id,
+                    obj_id,
+                    kind_tag,
+                    full_url,
+                    result,
+                    snapshot_date,
+                    extras_counts,
+                    all_docs,
+                    download_photos_binary=download_photos_binary,
+                    pdir=pdir,
+                )
+            if all_docs:
+                ins, _skip = upsert_documents(db, obj_id, all_docs)
+                extras_counts["documents_rows"] += ins
+
+            poisoned = _is_waf_poisoned(results)
+            # Полностью-WAF объект = ни один extras не отдал JSON (все 403).
+            all_waf = all(isinstance(r, WafBlockedError) for _k, _u, r in results)
+            consecutive_all_waf = consecutive_all_waf + 1 if all_waf else 0
+            if consecutive_all_waf >= _EXTRAS_ABORT_AFTER_CONSEC_WAF:
+                aborted = True
+                log_progress(
+                    db,
+                    run_id,
+                    f"extras-пас оборван: {consecutive_all_waf} объектов подряд"
+                    " полностью WAF-403 (extras заблокированы целиком)",
+                    level="warn",
+                    stage="extras",
+                )
+                break
+
+            # RECYCLE: если сессия отравлена WAF-403 — пересоздаём перед next obj.
+            if poisoned:
+                total_requests += sess.request_count
+                await sess.__aexit__(None, None, None)
+                sess = _new_session()
+                await sess.__aenter__()
+                await sess.warm_up()
+
+            if (i + 1) % 10 == 0:
+                _checkpoint(db, run_id, i + 1)
+    finally:
+        total_requests += sess.request_count
+        await sess.__aexit__(None, None, None)
+    if aborted:
+        logger.info("extras isolated pass aborted early — extras WAF-blocked wholesale")
+
+    log_progress(
+        db,
+        run_id,
+        f"extras-пас done: sale_graph={extras_counts['sale_graph_rows']}"
+        f" agg={extras_counts['sales_agg_rows']} infra={extras_counts['infra_rows']}"
+        f" photos={extras_counts['photos_rows']} docs={extras_counts['documents_rows']}",
+        stage="extras",
+    )
+    return total_requests
+
+
 # ── orchestrator ─────────────────────────────────────────────────────────────
 
 
@@ -1660,9 +1901,25 @@ async def run_region_sweep(
     photos_dir: Path | str | None = None,
     place_override: str | None = None,
     resume_from_run_id: int | None = None,
+    browser_concurrency: int | None = None,
+    request_jitter_min_ms: int | None = None,
+    request_jitter_max_ms: int | None = None,
+    proxy_url: str | None = None,
+    extras_isolated: bool = True,
 ) -> dict[str, Any]:
     """Full sweep for one region: bootstrap → fetch objects → per-object processing.
 
+    #1945 anti-ban: ``browser_concurrency`` / ``request_jitter_*_ms`` / ``proxy_url``
+    прокидываются в BrowserSession sweep'а, чтобы троттлить/проксировать ТОЛЬКО KN-
+    прогон (другие скраперы используют модульные дефолты stealth.py без изменений).
+    None у каждого = дефолт stealth.py (concurrency=8, jitter 600–1500, без прокси).
+
+    ``extras_isolated`` (#1945 ГЛАВНЫЙ unblock): True (дефолт) → flats тянутся в
+    ЧИСТОЙ flats-only сессии (extras на ней НЕ дёргаются НИКОГДА → 403-яд extras не
+    травит cookies flats-сессии → flats_count восстанавливается), а extras идут
+    ОТДЕЛЬНЫМ best-effort проходом с recycle сессии на WAF-403. False → старое
+    поведение (flats+extras в одной сессии, poison-prone).
+
     Resume-aware: если `resume_from_run_id` задан, читаем objects_snapshot и
     progress_obj_index из исходного run и продолжаем с этого индекса. Новый
     run_id создаётся (с resumed_from_run_id ссылкой), исходный остаётся
@@ -1802,6 +2059,10 @@ async def run_region_sweep(
             headed=headed,
             load_state=load_state,
             save_state=save_state,
+            concurrency=browser_concurrency,
+            jitter_min_ms=request_jitter_min_ms,
+            jitter_max_ms=request_jitter_max_ms,
+            proxy_url=proxy_url,
         ) as sess:
             # Warm-up: visit /сервисы/каталог-новостроек/ to obtain WAF cookies
             # (___dmpkit___, domain_sid). Required since 2026-05-24 — without these
@@ -1881,9 +2142,16 @@ async def run_region_sweep(
 
             # ── Phase B/C — per-object processing (resumable, parallel per-object) ─
             # Все endpoint'ы одного obj_id запускаются параллельно через asyncio.gather.
-            # BrowserSession._sem (Semaphore(_BROWSER_CONCURRENCY)=8) ограничивает запросы.
+            # BrowserSession._sem (size = browser_concurrency, #1945 троттлит KN до 2)
+            # ограничивает запросы.
             # DB upserts выполняются последовательно после gather — один db Session
             # не thread-safe для параллельной записи.
+            #
+            # #1945 ИЗОЛЯЦИЯ: при extras_isolated=True эта (warm) сессия делает
+            # ТОЛЬКО flats — extras на ней НЕ дёргаются (их 403-яд не травит cookies
+            # flats-сессии → flats_count восстанавливается). extras уходят отдельным
+            # best-effort проходом ниже (после закрытия flats-сессии) с recycle на
+            # WAF-403. При extras_isolated=False — старое combined-поведение.
             pdir = Path(photos_dir) if photos_dir else PHOTOS_DIR_DEFAULT
             total = len(all_objects)
             for i in range(start_index, total):
@@ -1898,17 +2166,12 @@ async def run_region_sweep(
                 if fetch_flats:
                     coros.append(_fetch_flats_safe(sess, obj_id))
 
-                if extras:
-                    coros.append(_fetch_sale_graph_safe(sess, obj_id, "apartments"))
-                    coros.append(_fetch_sale_graph_safe(sess, obj_id, "parking"))
-                    coros.append(_fetch_sales_agg_safe(sess, obj_id))
-                    coros.append(_fetch_infrastructure_safe(sess, obj_id))
-                    coros.append(_fetch_photos_safe(sess, obj_id))
-                    coros.append(_fetch_doc_rpd_safe(sess, obj_id))
-                    coros.append(_fetch_doc_developer_report_safe(sess, obj_id))
-                    coros.append(_fetch_doc_project_documentation_safe(sess, obj_id))
-                    coros.append(_fetch_doc_documentation_other_safe(sess, obj_id))
-                    coros.append(_fetch_doc_permits_safe(sess, obj_id))
+                # extras в combined-сессии ТОЛЬКО когда изоляция выключена —
+                # иначе они отравят flats (#1945). В isolated-режиме extras
+                # обрабатываются отдельным проходом ниже.
+                combined_extras = extras and not extras_isolated
+                if combined_extras:
+                    coros.extend(_extras_coros(sess, obj_id))
                     # TODO: obj_checks endpoint not found at /api/object/{id}/checks (404).
                     # 6 чек-боксов "Проверено на наш.дом.рф" вероятно inline в kn/object payload.
                     # Re-enable после investigation структуры объекта (separate PR).
@@ -1922,64 +2185,28 @@ async def run_region_sweep(
 
                 # Sequential upsert — DB session не thread-safe
                 all_docs: list[dict[str, Any]] = []
-                _doc_kinds = frozenset(
-                    (
-                        "doc_rpd",
-                        "doc_developer_report",
-                        "doc_project_documentation",
-                        "doc_documentation_other",
-                        "doc_permits",
-                    )
-                )
                 for kind_tag, full_url, result in results:
-                    if isinstance(result, Exception):
-                        _classify_and_log(db, run_id, obj_id, kind_tag, full_url, result)
-                        continue
-
                     if kind_tag == "flats":
-                        flats_list: list[dict[str, Any]] = result  # type: ignore[assignment]
-                        if flats_list:
-                            total_flats += upsert_flats(db, flats_list, snapshot_date, region_code)
-
-                    elif kind_tag in ("sale_graph_apartments", "sale_graph_parking"):
-                        sg_type = kind_tag.replace("sale_graph_", "")
-                        rows_sg, _ = result  # type: ignore[misc]
-                        extras_counts["sale_graph_rows"] += upsert_sale_graph(
-                            db, obj_id, sg_type, rows_sg, snapshot_date
+                        total_flats += _process_flats_result(
+                            db, run_id, obj_id, full_url, result, snapshot_date, region_code
+                        )
+                    else:
+                        await _process_extras_result(
+                            sess,
+                            db,
+                            run_id,
+                            obj_id,
+                            kind_tag,
+                            full_url,
+                            result,
+                            snapshot_date,
+                            extras_counts,
+                            all_docs,
+                            download_photos_binary=download_photos_binary,
+                            pdir=pdir,
                         )
 
-                    elif kind_tag == "sales_agg":
-                        agg_data, _ = result  # type: ignore[misc]
-                        extras_counts["sales_agg_rows"] += upsert_sales_agg(
-                            db, obj_id, agg_data, snapshot_date
-                        )
-
-                    elif kind_tag == "infrastructure":
-                        pois_data, _ = result  # type: ignore[misc]
-                        extras_counts["infra_rows"] += upsert_infrastructure(
-                            db, obj_id, pois_data, snapshot_date
-                        )
-
-                    elif kind_tag == "photos":
-                        photos_data, _ = result  # type: ignore[misc]
-                        local_paths: dict[str, str] = {}
-                        thumb_paths: dict[str, str] = {}
-                        if download_photos_binary and photos_data:
-                            local_paths, thumb_paths = await download_photos(
-                                sess, obj_id, photos_data, pdir
-                            )
-                            extras_counts["photos_downloaded"] += len(local_paths)
-                        extras_counts["photos_rows"] += upsert_photos(
-                            db, obj_id, photos_data, local_paths, thumb_paths
-                        )
-
-                    elif kind_tag in _doc_kinds:
-                        # Каждый из 5 doc-endpoint'ов отдаёт свой список документов.
-                        # Накапливаем в all_docs — единый upsert после цикла.
-                        doc_items, _ = result  # type: ignore[misc]
-                        all_docs.extend(extract_documents(doc_items or []))
-
-                # Единый upsert всех документов объекта после обработки 5 endpoint'ов.
+                # Единый upsert всех документов объекта после обработки doc-endpoint'ов.
                 if all_docs:
                     ins, _skip = upsert_documents(db, obj_id, all_docs)
                     extras_counts["documents_rows"] += ins
@@ -1998,12 +2225,49 @@ async def run_region_sweep(
                         f" downloaded={extras_counts['photos_downloaded']}"
                         f" docs={extras_counts['documents_rows']}"
                         f" checks={extras_counts['checks_rows']}",
-                        stage="extras" if extras else "fetch_flats",
+                        stage="extras" if combined_extras else "fetch_flats",
                     )
 
             _checkpoint(db, run_id, total)
             request_count = sess.request_count
 
+        # ── Phase C (isolated) — extras best-effort пас в ОТДЕЛЬНОЙ сессии ──────
+        # flats-сессия закрыта. Теперь (только если extras=True И extras_isolated)
+        # тянем extras в disposable-сессиях: на каждый WAF-403 recycle всю
+        # BrowserSession (свежие cookies/контекст) перед следующим объектом, чтобы
+        # яд НЕ накапливался. extras сейчас мертвы (403 с 2026-06-03) — пас целиком
+        # best-effort: любые сбои уходят в kn_scrape_failures и НЕ роняют run.
+        if extras and extras_isolated:
+            try:
+                ex_req = await _run_extras_pass(
+                    db=db,
+                    run_id=run_id,
+                    region_code=region_code,
+                    all_objects=all_objects,
+                    start_index=start_index,
+                    snapshot_date=snapshot_date,
+                    extras_counts=extras_counts,
+                    pdir=pdir,
+                    download_photos_binary=download_photos_binary,
+                    load_state=load_state,
+                    headed=headed,
+                    browser_concurrency=browser_concurrency,
+                    request_jitter_min_ms=request_jitter_min_ms,
+                    request_jitter_max_ms=request_jitter_max_ms,
+                    proxy_url=proxy_url,
+                )
+                request_count += ex_req
+            except Exception as e:
+                # best-effort: extras-пас НИКОГДА не должен ронять уже собранные flats.
+                logger.warning("extras isolated pass failed (best-effort): %s", e)
+                log_progress(
+                    db,
+                    run_id,
+                    f"extras-пас (best-effort) упал: {type(e).__name__}: {str(e)[:200]}",
+                    level="warn",
+                    stage="extras",
+                )
+
         # ── Phase D — finalize ─────────────────────────────────────────────
         db.execute(
             text(

backend/app/services/scrapers/stealth.py

@@ -17,7 +17,7 @@ import json
 import logging
 import random
 from typing import Any
-from urllib.parse import urlencode
+from urllib.parse import urlencode, urlsplit
 
 from playwright.async_api import Browser, BrowserContext, Page, async_playwright
 
@@ -33,8 +33,45 @@ USER_AGENT = (
 
 # Максимум одновременных in-page fetch() на одну BrowserSession;
 # поднимали 3→6→8 под asyncio.gather fan-out, на наш.дом.рф ServicePipe WAF-tolerant.
+# Это МОДУЛЬНЫЙ ДЕФОЛТ — используется catalog/nspd/прочими скраперами. KN-sweep с
+# 2026-05 ловит volume-ban WAF (#1945) и переопределяет это через
+# BrowserSession(concurrency=...) на settings.scrape_kn_browser_concurrency=2.
 _BROWSER_CONCURRENCY = 8
 
+# Дефолтное окно inter-request jitter (мс). KN-sweep ширит его через
+# BrowserSession(jitter_min_ms=, jitter_max_ms=) против rate-бана (#1945).
+_DEFAULT_JITTER_MIN_MS = 600
+_DEFAULT_JITTER_MAX_MS = 1500
+
+
+def parse_proxy_url(proxy_url: str | None) -> dict[str, str] | None:
+    """Распарсить ``http://user:pass@host:port`` в Playwright proxy-dict.
+
+    Playwright ждёт ``{"server": "http://host:port", "username": ..., "password": ...}``
+    (creds — отдельные ключи, НЕ в server-URL). Возвращает None для пустого/None
+    входа → вызывающий код запускает Chromium без прокси (поведение по умолчанию).
+
+    Тот же URL-формат, что использует tradein-стек (SCRAPER_PROXY_URL).
+    """
+    if not proxy_url:
+        return None
+    parts = urlsplit(proxy_url)
+    if not parts.hostname:
+        # НЕ эхо-им сырой proxy_url — он содержит пароль, а это исключение
+        # всплывает в kn_scrape_runs.error / log_progress / Sentry (#1945 sec-review).
+        raise ValueError(f"proxy URL без host (scheme={parts.scheme!r})")
+    scheme = parts.scheme or "http"
+    server = f"{scheme}://{parts.hostname}"
+    if parts.port:
+        server += f":{parts.port}"
+    out: dict[str, str] = {"server": server}
+    if parts.username:
+        out["username"] = parts.username
+    if parts.password:
+        out["password"] = parts.password
+    return out
+
+
 # Маппинг region_code → URL-сегмент города для реалистичного Referer.
 # Не обязан быть исчерпывающим — fallback на /новостройки/строящиеся/.
 REGION_LANDING_PATH = {
@@ -94,6 +131,10 @@ class BrowserSession:
         auth: str | None = "Basic MTpxd2U=",
         load_state: str | None = None,
         save_state: str | None = None,
+        concurrency: int | None = None,
+        jitter_min_ms: int | None = None,
+        jitter_max_ms: int | None = None,
+        proxy_url: str | None = None,
     ) -> None:
         self.region_code = region_code
         self.headed = headed
@@ -105,11 +146,20 @@ class BrowserSession:
         # so it can be committed and reused on a server.
         self.load_state = load_state
         self.save_state = save_state
+        # Per-instance concurrency (#1945): KN-sweep throttles to 2 against the
+        # volume-ban; catalog/nspd callers pass nothing → keep the module default
+        # _BROWSER_CONCURRENCY=8 (их поведение НЕ меняется).
+        self._concurrency = concurrency if concurrency is not None else _BROWSER_CONCURRENCY
+        # Per-instance inter-request jitter window (#1945). None → module default.
+        self._jitter_min_ms = jitter_min_ms if jitter_min_ms is not None else _DEFAULT_JITTER_MIN_MS
+        self._jitter_max_ms = jitter_max_ms if jitter_max_ms is not None else _DEFAULT_JITTER_MAX_MS
+        # Optional rotating proxy (#1945). None → Chromium launches direct (default).
+        self._proxy = parse_proxy_url(proxy_url)
         self._pw: Any = None
         self._browser: Browser | None = None
         self._context: BrowserContext | None = None
         self._page: Page | None = None
-        self._sem = asyncio.Semaphore(_BROWSER_CONCURRENCY)
+        self._sem = asyncio.Semaphore(self._concurrency)
         self._request_count = 0
         self._warmed_up = False
 
@@ -127,12 +177,19 @@ class BrowserSession:
         landing_url = make_referer(self.region_code)
         logger.info("bootstrap: opening %s", landing_url)
         self._pw = await async_playwright().start()
-        self._browser = await self._pw.chromium.launch(headless=not self.headed)
+        launch_kwargs: dict[str, Any] = {"headless": not self.headed}
         ctx_kwargs: dict[str, Any] = {
             "user_agent": USER_AGENT,
             "locale": "ru-RU",
             "viewport": {"width": 1920, "height": 1080},
         }
+        if self._proxy is not None:
+            # Прокси задаётся и на launch, и на context (Playwright требует на
+            # browser-level для Chromium; context-level дублирует для надёжности).
+            launch_kwargs["proxy"] = self._proxy
+            ctx_kwargs["proxy"] = self._proxy
+            logger.info("bootstrap: routing Chromium through proxy %s", self._proxy["server"])
+        self._browser = await self._pw.chromium.launch(**launch_kwargs)
         if self.load_state:
             ctx_kwargs["storage_state"] = self.load_state
             logger.info("bootstrap: loading saved storage_state from %s", self.load_state)
@@ -193,7 +250,7 @@ class BrowserSession:
         last_err: Exception | None = None
         for attempt in range(5):
             async with self._sem:
-                await jitter_sleep()
+                await jitter_sleep(self._jitter_min_ms, self._jitter_max_ms)
                 try:
                     self._request_count += 1
                     result = await self._page.evaluate(_FETCH_JS, {"url": url, "auth": self.auth})

backend/app/services/site_finder/competitors.py

@@ -491,28 +491,68 @@ _AVG_PRICE_SQL = text("""
 # COUNT(DISTINCT ol.objective_lot_id) — дедуп на уровне лота, fan-out-safe.
 # (_OBJECTIVE_PRICE_FALLBACK не прецедент: percentile/median dup-нечувствительны.)
 #
+# #1964: objective_lots — current-state UPSERT, но НЕ «ровно одна строка на лот».
+# UNIQUE = objective_lot_id, а Объектив за пере-листинги присваивает ОДНОМУ
+# физлоту (project,corpus,section,floor,lot) НЕСКОЛЬКО objective_lot_id → таблица
+# раздута ~2.91× → flats_sold завышался. Поэтому ОБЯЗАТЕЛЕН physflat-дедуп до
+# последнего снапшота на физлот (DISTINCT ON по physflat-ключу, snapshot_date DESC,
+# id DESC).
+#
+# #1964→hunt #1953: РАНЬШЕ дедуп брался из v_objective_lots_latest (JOIN ON
+# project_name). Регрессия: view материализует ВЕСЬ DISTINCT ON по 1.76M строк ДО
+# того, как применится фильтр маппинга (cm.domrf_obj_id = ANY) — qual не
+# проталкивается ниже DISTINCT ON view → Parallel Seq Scan + external sort всей
+# таблицы (~213 MB temp, ~6896 ms на каждый cold /analyze), хотя нужны лоты лишь
+# ~15 ЖК. FIX (зеркало #1964 inline-pushdown для analyze-консьюмеров +
+# market_metrics._STOCK_SQL): сперва фильтруем objective_complex_mapping в CTE
+# `mapped`, затем DISTINCT ON по СЫРОЙ objective_lots, JOIN ON project_name — так
+# objective_lots_project_idx (project_name, snapshot_date DESC) обслуживает фильтр
+# и дедуп материализуется ТОЛЬКО по лотам нужных ЖК. Прод-EXPLAIN: 6896 → ~437 ms
+# (15.7×), вывод побайтово идентичен (hunt: 7082=7082, 0 mismatch).
+#
+# COUNT(DISTINCT objective_lot_id) сохраняем (fan-out-safety из #1964): маппинг 1:N
+# по domrf_obj_id (UNIQUE = (objective_complex_name, objective_group), см. выше) при
+# fan-out задвоил бы строки, COUNT(*) был бы не fan-out-safe. DISTINCT ON даёт
+# physflat-дедуп, COUNT(DISTINCT) — fan-out-защиту по маппингу.
+#
+# ⚠ Читаем СЫРУЮ objective_lots inline, НЕ v_objective_lots_latest (см. выше).
+#
 # premise_kind='квартира' — как в _STOCK_SQL: без него проданные паркинги/
 # кладовые/нежилое считались бы как проданные квартиры (over-count).
-# objective_lots — current-state UPSERT (ON CONFLICT (objective_lot_id) DO
-# UPDATE, ровно одна строка на лот) → snapshot-дедуп НЕ нужен (как в _STOCK_SQL).
 #
 # Дефолт premise_kind зеркалит market_metrics.compute_market_metrics
 # (premise_kind="квартира") — оба считают продажи жилых лотов.
 _SOLD_PREMISE_KIND = "квартира"
 _SOLD_COUNT_SQL = text("""
+    WITH mapped AS (
+        SELECT cm.domrf_obj_id, cm.objective_complex_name
+          FROM objective_complex_mapping cm
+         WHERE cm.domrf_obj_id = ANY(:obj_ids)
+    ),
+    latest AS (
+        SELECT DISTINCT ON (
+            ol.project_name, ol.corpus_name, ol.section, ol.floor, ol.lot_number
+        )
+            m.domrf_obj_id,
+            ol.objective_lot_id,
+            (
+                ol.is_sold IS TRUE
+                OR ol.contract_date IS NOT NULL
+                OR LOWER(COALESCE(ol.status, '')) = 'продан'
+            ) AS sold_now
+          FROM mapped m
+          JOIN objective_lots ol
+            ON ol.project_name = m.objective_complex_name
+         WHERE ol.premise_kind = :premise_kind
+         ORDER BY
+            ol.project_name, ol.corpus_name, ol.section, ol.floor, ol.lot_number,
+            ol.snapshot_date DESC, ol.id DESC
+    )
     SELECT
-        cm.domrf_obj_id AS obj_id,
-        COUNT(DISTINCT ol.objective_lot_id) FILTER (
-            WHERE ol.is_sold IS TRUE
-               OR ol.contract_date IS NOT NULL
-               OR LOWER(COALESCE(ol.status, '')) = 'продан'
-        ) AS flats_sold
-    FROM objective_complex_mapping cm
-    JOIN objective_lots ol
-        ON ol.project_name = cm.objective_complex_name
-    WHERE cm.domrf_obj_id = ANY(:obj_ids)
-      AND ol.premise_kind = :premise_kind
-    GROUP BY cm.domrf_obj_id
+        domrf_obj_id AS obj_id,
+        COUNT(DISTINCT objective_lot_id) FILTER (WHERE sold_now) AS flats_sold
+      FROM latest
+     GROUP BY domrf_obj_id
 """)
 
 # OBJ-3 (#307): additive fallback цены м² из objective_lots, когда domrf-цены нет.

backend/app/services/site_finder/connection_capacity_lookup.py

@@ -0,0 +1,624 @@
+"""Резолвер «точки подключения СО СВОБОДНОЙ МОЩНОСТЬЮ» для ПТИЦА §3 (#2119).
+
+Собирает по участку:
+  - power_points: центры питания (power_supply_centers) в радиусе от центроида
+    участка (ST_DWithin geography) с классом напряжения / индексом загрузки /
+    резервом свободной мощности. Для ПС ЕЭСК без раскрытого резерва — reserve_note
+    «резерв по запросу в АО «ЕЭСК» (город)».
+  - power_summary: ближайший ЦП с резервом + count по load_index.
+  - water: все строки water_supply_reserves за ПОСЛЕДНИЙ period (city-level).
+  - gas: городские ГРС «Газпром трансгаз Екатеринбург» со свободной мощностью
+    (gas_grs_capacity), агрегация по grs_name + суммарный свободный объём. #2119 B1.
+    + счётчики точек выхода (gas_grs_outlet_points, форма 6 ФАС №960 АО
+    «Екатеринбурггаз») последнего period_month: всего / дефицитных / «нужен
+    гидрорасчёт». #2119 B2 PR-4.
+  - gas_outlet_points: гео-точки выхода газосети (gas_grs_outlet_points) В РАДИУСЕ от
+    участка (ST_DWithin geom ~2000 м, latest period, LIMIT 40 по расстоянию) — для слоя
+    на карте §3. Свободная мощность в млн.куб.м/МЕС (НЕ тыс.м³/ч как у ГРС!). #2119 B2.
+  - heat: резервы тепловой мощности систем теплоснабжения (heat_system_reserves)
+    за последний период ПО КАЖДОЙ организации + суммарный свободный объём. #2119 B2.
+  - nearby_network_zones: ПОЗИТИВ-разрез — сетевые охранные зоны из cad_zouit в радиусе
+    300 м от участка (там физически ПРОХОДИТ сеть → «теплотрасса в 24 м, врезка
+    дешёвая»). До 2 ближайших зон НА КАЖДЫЙ net_kind (thermal/electricity/gas/…), с
+    гуманизированной подписью (кад.номер трубопровода / напряжение ВЛ + ТП). #2119 C2/C3.
+
+Источник координат участка — общий ``_get_parcel_wkt`` (cad_parcels_geom → квартал
+fallback). Радиус по умолчанию 3000 м (cap 10000).
+"""
+
+import logging
+
+from sqlalchemy import text
+from sqlalchemy.exc import SQLAlchemyError
+from sqlalchemy.orm import Session
+
+from app.services.site_finder.network_zone_humanize import human_label, refine_net_kind
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+_DEFAULT_RADIUS_M = 3000
+_MAX_RADIUS_M = 10000
+
+# Радиус позитив-разреза сетевых охранных зон (cad_zouit): фиксированный 300 м — «сеть
+# рядом с участком». Не зависит от radius_m ЦП (тот про магистральные ЦП за км).
+# Degree-эквивалент для GIST-префильтра: 300 м / ~60.8 км/° долготы у ЕКБ (56.8° N) ≈
+# 0.0050° — берём с запасом 0.006°, точный отсев делает geography ST_DWithin поверх. C2.
+_NETWORK_ZONE_RADIUS_M = 300
+_NETWORK_ZONE_RADIUS_DEG = 0.006
+# До скольких ближайших зон отдаём НА КАЖДЫЙ net_kind (thermal/electricity/gas/…). C2.
+_NETWORK_ZONE_PER_KIND = 2
+# Предохранитель: запрос GIST-индексирован (~70 мс на плотном центре ЕКБ, EXPLAIN прод
+# 2026-07-03), но эндпоинт синхронный — таймаут-guard как у offer_trend (parcels.py).
+_NETWORK_ZONE_TIMEOUT_MS = 4000
+
+# Радиус для гео-точек выхода газосети (gas_grs_outlet_points): фиксированный ~2000 м —
+# точки привязаны к конкретным объектам (котельные/промплощадки), не к магистральным
+# ЦП, поэтому свой узкий радиус независимо от radius_m ЦП. LIMIT — топ-N по расстоянию,
+# чтобы слой на карте §3 не разбухал (у ~19% строк есть geom после геокода). #2119 B2.
+_GAS_OUTLET_RADIUS_M = 2000
+_GAS_OUTLET_LIMIT = 40
+
+# Пометка для ПС АО «ЕЭСК» (городская сеть ЕКБ) без раскрытого резерва: свободная
+# мощность у ЕЭСК не публикуется в WFS/xlsx — уточняется по запросу. #2119 B1.
+_EESK_RESERVE_NOTE = "Резерв — по запросу в АО «ЕЭСК» (город)"
+
+
+def get_connection_capacity(
+    db: Session,
+    cad_num: str,
+    radius_m: int = _DEFAULT_RADIUS_M,
+) -> dict:
+    """Точки подключения со свободной мощностью вблизи участка.
+
+    Args:
+        db: SQLAlchemy session.
+        cad_num: кадастровый номер участка.
+        radius_m: радиус поиска ЦП, м (caller клампит 1..10000).
+
+    Returns:
+        {"power_points": [...], "power_summary": {...}, "water": [...],
+         "gas": {...}|None, "gas_outlet_points": [...], "heat": {...}|None,
+         "nearby_network_zones": [...]}
+
+    Raises:
+        ValueError: участок не найден в БД (нет geom).
+    """
+    # Lazy import — избегаем циклического импорта на module-load.
+    from app.services.site_finder.quarter_dump_lookup import _get_parcel_wkt
+
+    radius_m = max(1, min(int(radius_m), _MAX_RADIUS_M))
+
+    parcel_wkt = _get_parcel_wkt(db, cad_num)
+    if parcel_wkt is None:
+        raise ValueError(f"Участок {cad_num!r} не найден в БД")
+
+    power_points = _query_power_points(db, parcel_wkt, radius_m)
+    power_summary = _build_power_summary(power_points)
+    water = _query_water_latest(db)
+    gas = _query_gas_city_grs(db)
+    gas_outlet_points = _query_gas_outlet_points(db, parcel_wkt)
+    heat = _query_heat_latest(db)
+    nearby_network_zones = _query_nearby_network_zones(db, parcel_wkt)
+
+    return {
+        "power_points": power_points,
+        "power_summary": power_summary,
+        "water": water,
+        "gas": gas,
+        "gas_outlet_points": gas_outlet_points,
+        "heat": heat,
+        "nearby_network_zones": nearby_network_zones,
+    }
+
+
+def _query_power_points(db: Session, parcel_wkt: str, radius_m: int) -> list[dict]:
+    """Центры питания в радиусе от центроида участка (ST_DWithin geography)."""
+    rows = (
+        db.execute(
+            text("""
+                SELECT sc_name, dzo_name, voltage_class, load_index,
+                       installed_capacity_mva, current_load_mva, reserve_mva,
+                       reserve_unit, district, reserve_asof,
+                       ST_Distance(
+                           geom::geography,
+                           ST_Centroid(ST_GeomFromText(:wkt, 4326))::geography
+                       ) AS distance_m,
+                       ST_Y(geom) AS lat,
+                       ST_X(geom) AS lon
+                  FROM power_supply_centers
+                 WHERE geom IS NOT NULL
+                   AND ST_DWithin(
+                       geom::geography,
+                       ST_Centroid(ST_GeomFromText(:wkt, 4326))::geography,
+                       CAST(:radius_m AS float)
+                   )
+                 ORDER BY distance_m ASC
+            """),
+            {"wkt": parcel_wkt, "radius_m": radius_m},
+        )
+        .mappings()
+        .all()
+    )
+
+    points: list[dict] = []
+    for r in rows:
+        reserve_mva = _num(r["reserve_mva"])
+        points.append(
+            {
+                "name": r["sc_name"],
+                "dzo_name": r["dzo_name"],
+                "voltage_class": r["voltage_class"],
+                "load_index": r["load_index"],
+                "installed_capacity_mva": _num(r["installed_capacity_mva"]),
+                "current_load_mva": _num(r["current_load_mva"]),
+                "reserve_mva": reserve_mva,
+                # Единица резерва: 'МВА' (Россети, default) или 'МВт' (ЕЭСК ПС 35-220).
+                # district — адм. район ЕКБ из xlsx ЕЭСК (NULL у Россети-строк). #2119 B2.
+                "reserve_unit": r["reserve_unit"],
+                "district": r["district"],
+                "reserve_asof": r["reserve_asof"].isoformat() if r["reserve_asof"] else None,
+                "reserve_note": _reserve_note(r["dzo_name"], reserve_mva),
+                "distance_m": round(float(r["distance_m"]), 1),
+                "lat": round(float(r["lat"]), 6) if r["lat"] is not None else None,
+                "lon": round(float(r["lon"]), 6) if r["lon"] is not None else None,
+            }
+        )
+    return points
+
+
+def _reserve_note(dzo_name: str | None, reserve_mva: float | None) -> str | None:
+    """Пометка резерва для ПС ЕЭСК без опубликованного резерва (#2119 B1).
+
+    Для ПС АО «ЕЭСК» (городская сеть ЕКБ) свободная мощность не раскрывается в
+    WFS/xlsx-источниках → reserve_mva IS NULL. Показываем честную пометку «резерв по
+    запросу». Для ПС других ДЗО (или ЕЭСК с известным резервом) → None.
+    """
+    if reserve_mva is not None:
+        return None
+    if dzo_name and "еэск" in dzo_name.lower():
+        return _EESK_RESERVE_NOTE
+    return None
+
+
+def _build_power_summary(points: list[dict]) -> dict:
+    """Сводка: ближайший ЦП с положительным резервом + count по load_index."""
+    by_load_index: dict[str, int] = {}
+    for p in points:
+        li = p["load_index"] or "unknown"
+        by_load_index[li] = by_load_index.get(li, 0) + 1
+
+    # points уже отсортированы по distance ASC → первый с reserve_mva>0 = ближайший.
+    nearest_with_reserve = next(
+        (p for p in points if p["reserve_mva"] is not None and p["reserve_mva"] > 0),
+        None,
+    )
+
+    return {
+        "total_power_points": len(points),
+        "by_load_index": by_load_index,
+        "nearest_with_reserve": nearest_with_reserve,
+    }
+
+
+def _query_water_latest(db: Session) -> list[dict]:
+    """Все строки water_supply_reserves за ПОСЛЕДНИЙ period ПО КАЖДОМУ system_kind.
+
+    «Последний» — max(period) лексикографически ('2026-Q1' < '2026-Q2' < …),
+    что для формата 'YYYY-Qn' совпадает с хронологией. period IS NULL исключаем.
+    MAX(period) берём per-system_kind (коррелированный подзапрос): Водоканал может
+    опубликовать водоотведение на квартал позже водоснабжения — глобальный MAX
+    молча выкинул бы отстающий вид целиком.
+    """
+    rows = (
+        db.execute(
+            text("""
+                SELECT w.system_kind, w.system_name, w.reserve_thousand_m3_day,
+                       w.note, w.period
+                  FROM water_supply_reserves w
+                 WHERE w.period IS NOT NULL
+                   AND w.period = (
+                       SELECT MAX(w2.period) FROM water_supply_reserves w2
+                        WHERE w2.period IS NOT NULL
+                          AND w2.system_kind = w.system_kind
+                   )
+                 ORDER BY w.system_kind, w.system_name
+            """)
+        )
+        .mappings()
+        .all()
+    )
+    return [
+        {
+            "system_kind": r["system_kind"],
+            "system_name": r["system_name"],
+            "reserve_thousand_m3_day": _num(r["reserve_thousand_m3_day"]),
+            "note": r["note"],
+            "period": r["period"],
+        }
+        for r in rows
+    ]
+
+
+def _query_gas_city_grs(db: Session) -> dict:
+    """Городские ГРС ЕКБ со свободной мощностью (gas_grs_capacity), агрегация по ГРС.
+
+    Фильтр «городских» ГРС по имени (ILIKE '%свердловск%' / '%екатеринбург%').
+    Агрегация по grs_name (у ГРС несколько строк-выходов): SUM(design), SUM(free),
+    AVG(pct), MAX(upgrade_due), COUNT(*) outputs_count. Пустая/несуществующая таблица
+    → city_grs=[] (не падаем — блок аддитивный, gas_grs_capacity может ещё не
+    существовать до применения миграции 181).
+
+    Дополнительно (#2119 B2 PR-4): счётчики точек выхода газосети из
+    gas_grs_outlet_points (форма 6 ФАС №960 АО «Екатеринбурггаз») за последний
+    period_month — outlets_total / outlets_deficit (free<0) / outlets_needs_calc.
+    См. _query_gas_outlet_counts для обоснования «по ВСЕМ строкам без разбивки по ГРС».
+
+    Returns: {"city_grs": [...], "total_free_th_m3_h": float|None,
+              "outlets_total": int, "outlets_deficit": int, "outlets_needs_calc": int}.
+    Размерности: свободная мощность ГРС — тыс. м³/ЧАС; свободная мощность точек выхода
+    (в счётчиках/gas_outlet_points) — млн. м³/МЕС. НЕ путать при агрегации.
+    """
+    outlet_counts = _query_gas_outlet_counts(db)
+    try:
+        rows = (
+            db.execute(
+                text("""
+                    SELECT grs_name,
+                           SUM(design_capacity_th_m3_h) AS design_sum,
+                           SUM(free_capacity_th_m3_h)   AS free_sum,
+                           AVG(free_capacity_pct)       AS pct_avg,
+                           MAX(upgrade_due)             AS upgrade_due,
+                           COUNT(*)                     AS outputs_count
+                      FROM gas_grs_capacity
+                     WHERE grs_name ILIKE '%свердловск%'
+                        OR grs_name ILIKE '%екатеринбург%'
+                     GROUP BY grs_name
+                     ORDER BY grs_name
+                """)
+            )
+            .mappings()
+            .all()
+        )
+    except Exception as e:
+        # Таблица может не существовать до применения миграции 181 (schema-first).
+        # Блок аддитивный — деградируем в пустой, не роняя весь эндпоинт. Счётчики
+        # точек выхода (миграция 184, независимая) — оставляем, что удалось собрать.
+        logger.warning("gas_grs_capacity недоступна (миграция 181 не применена?): %s", e)
+        return {"city_grs": [], "total_free_th_m3_h": None, **outlet_counts}
+
+    city_grs: list[dict] = []
+    total_free = 0.0
+    has_free = False
+    for r in rows:
+        free = _num(r["free_sum"])
+        if free is not None:
+            total_free += free
+            has_free = True
+        city_grs.append(
+            {
+                "grs_name": r["grs_name"],
+                "design_capacity_th_m3_h": _num(r["design_sum"]),
+                "free_capacity_th_m3_h": free,
+                "free_capacity_pct": (
+                    round(float(r["pct_avg"]), 1) if r["pct_avg"] is not None else None
+                ),
+                "upgrade_due": r["upgrade_due"],
+                "outputs_count": int(r["outputs_count"]),
+            }
+        )
+    return {
+        "city_grs": city_grs,
+        "total_free_th_m3_h": round(total_free, 3) if has_free else None,
+        **outlet_counts,
+    }
+
+
+def _query_gas_outlet_counts(db: Session) -> dict:
+    """Счётчики точек выхода газосети (gas_grs_outlet_points) за последний period_month.
+
+    По ВСЕМ строкам последнего среза БЕЗ разбивки по ГРС (обоснование): grs_name_norm в
+    форме 6 АО «Екатеринбурггаз» — это block-marker «Точка входа» (5 блоков ГТЕ вроде
+    «грс-1 свердловск»), НЕ строгий ключ городской связки gas_grs_capacity (ГТЕ, другой
+    источник). Матч outlet→ГРС по grs_name_norm без FK ненадёжен на per-набор уровне
+    (имена ГРС в двух раскрытиях расходятся) → честнее агрегировать счётчики ПО ГОРОДУ
+    целиком, чем молча терять строки на непопавшем join. Это city-level индикатор §3
+    «сколько точек выхода в дефиците / требуют гидрорасчёта», не per-ГРС.
+
+    Считаем за MAX(period_month) (свежайший помесячный срез); is_forecast не фильтруем —
+    в проде факт/прогноз разведены, но для счётчика важен объём точек последнего среза.
+
+    Returns: {"outlets_total": int, "outlets_deficit": int, "outlets_needs_calc": int}.
+      - outlets_deficit — free_capacity_mln_m3 < 0 (дефицит со знаком, млн.куб.м/МЕС);
+      - outlets_needs_calc — free_capacity_needs_calc = TRUE («0.000*», нужен гидрорасчёт).
+    Таблицы может не быть (миграция 184 не применена) → все нули (graceful, аддитивно).
+    """
+    try:
+        row = (
+            db.execute(
+                text("""
+                    SELECT COUNT(*) AS outlets_total,
+                           COUNT(*) FILTER (
+                               WHERE free_capacity_mln_m3 < 0
+                           ) AS outlets_deficit,
+                           COUNT(*) FILTER (
+                               WHERE free_capacity_needs_calc
+                           ) AS outlets_needs_calc
+                      FROM gas_grs_outlet_points
+                     WHERE period_month = (
+                               SELECT MAX(period_month) FROM gas_grs_outlet_points
+                           )
+                """)
+            )
+            .mappings()
+            .first()
+        )
+    except Exception as e:
+        # Таблица может не существовать до применения миграции 184 (schema-first).
+        # Счётчики аддитивны — деградируем в нули, не роняя весь эндпоинт.
+        logger.warning("gas_grs_outlet_points недоступна (миграция 184 не применена?): %s", e)
+        return {"outlets_total": 0, "outlets_deficit": 0, "outlets_needs_calc": 0}
+
+    if row is None:
+        return {"outlets_total": 0, "outlets_deficit": 0, "outlets_needs_calc": 0}
+    return {
+        "outlets_total": int(row["outlets_total"] or 0),
+        "outlets_deficit": int(row["outlets_deficit"] or 0),
+        "outlets_needs_calc": int(row["outlets_needs_calc"] or 0),
+    }
+
+
+def _query_gas_outlet_points(db: Session, parcel_wkt: str) -> list[dict]:
+    """Гео-точки выхода газосети (gas_grs_outlet_points) В РАДИУСЕ от участка — слой §3.
+
+    ST_DWithin(geom::geography, центроид::geography, _GAS_OUTLET_RADIUS_M) за последний
+    period_month, ORDER BY distance ASC, LIMIT _GAS_OUTLET_LIMIT. geom есть лишь у ~19%
+    строк (геокод DaData, PR-3) → в радиус попадает малое подмножество. Размерность
+    free_capacity_mln_m3 — млн. м³/МЕС (НЕ тыс. м³/ч как у ГРС!). Таблицы может не быть
+    (миграция 184) → [] (graceful, блок аддитивный).
+
+    План (EXPLAIN прод 2026-07-03): Seq Scan ~13 мс — geography-каст НЕ использует
+    geometry-GIST; при 1037 строках это норм. Вырастет 10-50× → функциональный GIST
+    по (CAST(geom AS geography)) или ST_DWithin по geometry с градусным радиусом.
+
+    Returns: [{outlet_name, consumer_type, free_capacity_mln_m3, needs_calc,
+               distance_m, lat, lon}] — отсортировано по distance ASC.
+    """
+    try:
+        rows = (
+            db.execute(
+                text("""
+                    SELECT outlet_name, consumer_type, free_capacity_mln_m3,
+                           free_capacity_needs_calc AS needs_calc,
+                           ST_Distance(
+                               geom::geography,
+                               ST_Centroid(ST_GeomFromText(:wkt, 4326))::geography
+                           ) AS distance_m,
+                           ST_Y(geom) AS lat,
+                           ST_X(geom) AS lon
+                      FROM gas_grs_outlet_points
+                     WHERE geom IS NOT NULL
+                       AND period_month = (
+                               SELECT MAX(period_month) FROM gas_grs_outlet_points
+                           )
+                       AND ST_DWithin(
+                               geom::geography,
+                               ST_Centroid(ST_GeomFromText(:wkt, 4326))::geography,
+                               CAST(:radius_m AS float)
+                           )
+                     ORDER BY distance_m ASC
+                     LIMIT CAST(:limit AS int)
+                """),
+                {
+                    "wkt": parcel_wkt,
+                    "radius_m": _GAS_OUTLET_RADIUS_M,
+                    "limit": _GAS_OUTLET_LIMIT,
+                },
+            )
+            .mappings()
+            .all()
+        )
+    except Exception as e:
+        # Таблица может не существовать до применения миграции 184 (schema-first).
+        # Слой аддитивный — деградируем в пустой, не роняя весь эндпоинт.
+        logger.warning("gas_grs_outlet_points (радиус) недоступна (миграция 184?): %s", e)
+        return []
+
+    return [
+        {
+            "outlet_name": r["outlet_name"],
+            "consumer_type": r["consumer_type"],
+            # млн. м³/МЕС (НЕ тыс. м³/ч как у ГРС!); может быть <0 — дефицит со знаком.
+            "free_capacity_mln_m3": _num(r["free_capacity_mln_m3"]),
+            "needs_calc": bool(r["needs_calc"]),
+            "distance_m": round(float(r["distance_m"]), 1),
+            "lat": round(float(r["lat"]), 6) if r["lat"] is not None else None,
+            "lon": round(float(r["lon"]), 6) if r["lon"] is not None else None,
+        }
+        for r in rows
+    ]
+
+
+def _query_heat_latest(db: Session) -> dict:
+    """Резервы тепловой мощности систем за ПОСЛЕДНИЙ период ПО КАЖДОЙ организации.
+
+    Строки heat_system_reserves за MAX(period) PER org (коррелированный подзапрос —
+    как в _query_water_latest: одна организация может опубликовать свежий квартал
+    раньше другой, глобальный MAX молча выкинул бы отстающую). period IS NULL
+    исключаем; MAX(period) лексикографически совпадает с хронологией для 'YYYY-Qn'.
+    Сортировка org, system_name. Graceful при отсутствии таблицы (как gas-блок).
+
+    Returns: {"systems": [{org, system_name, reserve_gcal_h, period}],
+              "total_reserve_gcal_h": float|None}.
+    """
+    try:
+        rows = (
+            db.execute(
+                text("""
+                    SELECT h.org, h.system_name, h.reserve_gcal_h, h.period
+                      FROM heat_system_reserves h
+                     WHERE h.period IS NOT NULL
+                       AND h.period = (
+                           SELECT MAX(h2.period) FROM heat_system_reserves h2
+                            WHERE h2.period IS NOT NULL
+                              AND h2.org = h.org
+                       )
+                     ORDER BY h.org, h.system_name
+                """)
+            )
+            .mappings()
+            .all()
+        )
+    except Exception as e:
+        # Таблица может не существовать до применения миграции 182 (schema-first).
+        # Блок аддитивный — деградируем в пустой, не роняя весь эндпоинт.
+        logger.warning("heat_system_reserves недоступна (миграция 182 не применена?): %s", e)
+        return {"systems": [], "total_reserve_gcal_h": None}
+
+    systems: list[dict] = []
+    total_reserve = 0.0
+    has_reserve = False
+    for r in rows:
+        reserve = _num(r["reserve_gcal_h"])
+        if reserve is not None:
+            total_reserve += reserve
+            has_reserve = True
+        systems.append(
+            {
+                "org": r["org"],
+                "system_name": r["system_name"],
+                "reserve_gcal_h": reserve,
+                "period": r["period"],
+            }
+        )
+    return {
+        "systems": systems,
+        "total_reserve_gcal_h": round(total_reserve, 3) if has_reserve else None,
+    }
+
+
+def _query_nearby_network_zones(db: Session, parcel_wkt: str) -> list[dict]:
+    """Сетевые охранные зоны cad_zouit в радиусе 300 м от участка — позитив-развёртка §3.
+
+    Охранная зона сети = коридор, где физически ПРОХОДИТ сеть. «Теплотрасса в 24 м →
+    врезка дешёвая» — решающий сигнал для финдиректора (особенно heat, у которого в §3
+    нет своей гео-привязки). Зоны, ПЕРЕСЕКАЮЩИЕ участок, включаем с distance_m=0.
+
+    План (EXPLAIN прод 2026-07-03, cad_zouit_geom_gist существует): GIST-префильтр
+    ``ST_DWithin(geom, parcel, 0.006°)`` + точный ``ST_DWithin(geom::geography,
+    parcel::geography, 300)`` — Index Scan, ~70 мс на плотном центре ЕКБ. cad_zouit.geom
+    = geometry(MultiPolygon,4326); geography-каст приклеен к ``)``, не к bind-имени
+    (psycopg3-safe, как ``ARRAY[...]::int[]`` / power_points-запрос).
+
+    #1957: одна физическая зона хранится 2× (одинаковый reg_numb_border, разный
+    category_name) → DISTINCT ON (reg_numb_border) схлопывает, оставляя ближайшую строку.
+
+    Гуманизация (C3, ``network_zone_humanize``): net_kind дочищается по name_by_doc
+    (general «инженерные коммуникации» на проде часто РЕАЛЬНО теплосеть/газопровод),
+    human_label вытаскивает кад.номер трубопровода / напряжение ВЛ + ТП. Итог — до
+    _NETWORK_ZONE_PER_KIND ближайших зон НА КАЖДЫЙ net_kind (сорт по distance ASC).
+
+    Таймаут-guard в savepoint: запрос лёгкий, но эндпоинт синхронный — при аномально
+    медленном скане (QueryCanceled) деградируем в [], не роняя весь эндпоинт. Блок
+    аддитивный (позитив-сигнал), отсутствие данных читается как «сеть рядом не найдена».
+    """
+    try:
+        with db.begin_nested():
+            # SET не принимает bind-параметры (extended protocol → syntax error
+            # at or near "$1") — только литерал, как у offer_trend (parcels.py).
+            db.execute(text(f"SET LOCAL statement_timeout = '{_NETWORK_ZONE_TIMEOUT_MS:d}'"))
+            rows = (
+                db.execute(
+                    text("""
+                        SELECT DISTINCT ON (z.reg_numb_border)
+                               z.type_zone,
+                               z.name_by_doc,
+                               z.reg_numb_border,
+                               round(
+                                   ST_Distance(
+                                       z.geom::geography,
+                                       ST_GeomFromText(:wkt, 4326)::geography
+                                   )::numeric
+                               ) AS distance_m
+                          FROM cad_zouit z
+                         WHERE z.geom IS NOT NULL
+                           AND z.type_zone IN (
+                               'Охранная зона тепловых сетей',
+                               'Охранная зона инженерных коммуникаций',
+                               'Охранная зона объектов электроэнергетики'
+                               ' (объектов электросетевого хозяйства и объектов по'
+                               ' производству электрической энергии)',
+                               'Охранная зона трубопроводов (газопроводов,'
+                               ' нефтепроводов и нефтепродуктопроводов, аммиакопроводов)',
+                               'Охранная зона линий и сооружений связи'
+                           )
+                           AND ST_DWithin(
+                               z.geom,
+                               ST_GeomFromText(:wkt, 4326),
+                               CAST(:radius_deg AS float)
+                           )
+                           AND ST_DWithin(
+                               z.geom::geography,
+                               ST_GeomFromText(:wkt, 4326)::geography,
+                               CAST(:radius_m AS float)
+                           )
+                         ORDER BY z.reg_numb_border, distance_m ASC
+                    """),
+                    {
+                        "wkt": parcel_wkt,
+                        "radius_deg": _NETWORK_ZONE_RADIUS_DEG,
+                        "radius_m": _NETWORK_ZONE_RADIUS_M,
+                    },
+                )
+                .mappings()
+                .all()
+            )
+            # SET LOCAL переживает RELEASE SAVEPOINT (transaction-scoped) —
+            # сбрасываем явно, как в offer_trend (parcels.py), чтобы таймаут
+            # не утёк на последующие запросы этой транзакции.
+            db.execute(text("SET LOCAL statement_timeout = 0"))
+    except SQLAlchemyError as e:
+        # QueryCanceled (таймаут) / отсутствие таблицы / прочие SQL-сбои — блок аддитивный
+        # (позитив-сигнал), деградируем в пустой, не роняя весь эндпоинт connection-capacity.
+        logger.warning("nearby_network_zones query failed: %s", e)
+        return []
+
+    return _shape_network_zones(rows)
+
+
+def _shape_network_zones(rows: list) -> list[dict]:
+    """DISTINCT-строки cad_zouit → гуманизированные зоны, до N ближайших per net_kind.
+
+    Классификацию net_kind (refine) и подпись (human_label) считаем в Python (regex по
+    name_by_doc), затем сортируем по distance ASC и берём _NETWORK_ZONE_PER_KIND на вид.
+    Возвращаемый список отсортирован по (distance_m, net_kind) для стабильного порядка.
+    """
+    per_kind: dict[str, list[dict]] = {}
+    for r in rows:
+        type_zone = r["type_zone"] or ""
+        name_by_doc = r["name_by_doc"]
+        net_kind = refine_net_kind(type_zone, name_by_doc)
+        if net_kind is None:
+            # type_zone из белого списка, но не классифицировался — пропускаем (не должно).
+            continue
+        distance_m = int(r["distance_m"]) if r["distance_m"] is not None else 0
+        per_kind.setdefault(net_kind, []).append(
+            {
+                "net_kind": net_kind,
+                "distance_m": distance_m,
+                "name_by_doc": name_by_doc,
+                "human_label": human_label(net_kind, name_by_doc),
+            }
+        )
+
+    result: list[dict] = []
+    for kind_rows in per_kind.values():
+        kind_rows.sort(key=lambda z: z["distance_m"])
+        result.extend(kind_rows[:_NETWORK_ZONE_PER_KIND])
+    # Стабильный внешний порядок: ближайшее сверху, затем по виду сети.
+    result.sort(key=lambda z: (z["distance_m"], z["net_kind"]))
+    return result
+
+
+def _num(value: object) -> float | None:
+    """NUMERIC (Decimal) из БД → float | None."""
+    return float(value) if value is not None else None  # type: ignore[arg-type]

backend/app/services/site_finder/eesk_reserve_loader.py

@@ -0,0 +1,432 @@
+"""Загрузчик резервов свободной мощности АО «ЕЭСК» из xlsx-раскрытия (#2119 B2).
+
+Хаб eesk.ru «Наличие объёма свободной для технологического присоединения
+мощности» — статический HTML со ссылками на xlsx двух серий:
+  (а) ПС 35-220 кВ («резерв мощности по центрам питания», текст ссылки БЕЗ «ниже»
+      / содержит «35-220») → апдейт ``power_supply_centers`` (резерв в МВт!);
+  (б) ТП/РП «ниже 35» кВ (текст ссылки содержит «ниже 35»)
+      → UPSERT ``power_tp_rp_reserves``.
+
+Свежайший файл каждой серии выбирается по max(YYYY, N-квартал) из ТЕКСТА ссылки
+(«…N квартал(а) YYYY…»). period='YYYY-QN', reserve_asof = последний день квартала.
+
+Источник — обычный SSL, БЕЗ гео-блока, но лоадер всё равно RUN-ON-PROD рядом с
+rosseti/gas/vodokanal (единый weekly-воркер). httpx с явным таймаутом, per-row
+SAVEPOINT при UPSERT (битая строка не валит батч).
+
+Числовой парс/дата — переиспользуют ``parse_reserve_number`` / ``parse_asof_date``
+из ``rosseti_reserve_loader``; матч ЦП — общий ``normalize_sc_name``.
+"""
+
+import io
+import logging
+import re
+from datetime import date
+
+import httpx
+from openpyxl import load_workbook
+from sqlalchemy import text
+from sqlalchemy.orm import Session
+
+from app.core.db import SessionLocal
+from app.services.site_finder.rosseti_reserve_loader import (
+    parse_asof_date,  # noqa: F401 — переэкспорт для соседей/тестов симметрии
+    parse_reserve_number,
+)
+from app.services.site_finder.rosseti_wfs_loader import normalize_sc_name
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# Хаб раскрытия (статический HTML). ЕЭСК — латиница, punycode не требуется.
+HUB_URL = (
+    "https://www.eesk.ru/Raskritie_informacii/standarty_raskrytia_info/"
+    "Ob_osnovnih_potrebitelskih_harakteristik/"
+    "Informacija_o_tehnicheskom_sostojanii_se/"
+    "Nalichie_obema_svobodnoj_dlja_tehnologic"
+)
+
+_HTTP_TIMEOUT = 60
+
+# Ссылки на xlsx-файлы в загрузках сайта: /upload/site1/document_file/<hash>.xls[x].
+# Захватываем href + видимый ТЕКСТ ссылки (в тексте — серия и квартал/год).
+_LINK_RE = re.compile(
+    r'<a\b[^>]*href=["\'](?P<href>[^"\']*/upload/site1/document_file/'
+    r'[^"\']+?\.xlsx?)["\'][^>]*>(?P<text>.*?)</a>',
+    re.IGNORECASE | re.DOTALL,
+)
+
+# «N квартал[а] YYYY» в тексте ссылки → (N, YYYY). Слово «квартал» в любой форме.
+_QUARTER_RE = re.compile(r"(\d)\s*квартал\w*\s*(\d{4})", re.IGNORECASE)
+
+_BASE = "https://www.eesk.ru"
+
+# Последний день квартала (месяц, день) по номеру квартала.
+_QUARTER_LAST_DAY: dict[int, tuple[int, int]] = {
+    1: (3, 31),
+    2: (6, 30),
+    3: (9, 30),
+    4: (12, 31),
+}
+
+
+def _strip_tags(html_fragment: str) -> str:
+    """Убирает html-теги/entity-мусор из текста ссылки → плоская строка."""
+    text_only = re.sub(r"<[^>]+>", " ", html_fragment)
+    text_only = text_only.replace("&nbsp;", " ").replace("\xa0", " ")
+    return re.sub(r"\s+", " ", text_only).strip()
+
+
+def _classify_series(link_text_low: str) -> str | None:
+    """Классифицирует ссылку по её тексту: 'ps_35_220' | 'tp_rp_sub35' | None.
+
+    Различаем серии ТОЛЬКО по тексту ссылки:
+      (a) ПС 35-220 — содержит «35-220» ИЛИ «резерв мощности по центрам питания»,
+          при этом НЕ содержит «ниже» (иначе это серия б);
+      (b) ТП/РП <35 — содержит «ниже 35».
+    """
+    has_below = "ниже 35" in link_text_low or "ниже35" in link_text_low
+    if has_below:
+        return "tp_rp_sub35"
+    if "35-220" in link_text_low or "по центрам питания" in link_text_low:
+        return "ps_35_220"
+    return None
+
+
+def _quarter_from_text(link_text: str) -> tuple[int, int] | None:
+    """Извлекает (year, quarter) из текста ссылки «…N квартал(а) YYYY…». Нет → None."""
+    m = _QUARTER_RE.search(link_text)
+    if not m:
+        return None
+    quarter = int(m.group(1))
+    year = int(m.group(2))
+    if quarter not in _QUARTER_LAST_DAY:
+        return None
+    return (year, quarter)
+
+
+def quarter_period(year: int, quarter: int) -> str:
+    """(2026, 2) → '2026-Q2'."""
+    return f"{year}-Q{quarter}"
+
+
+def quarter_last_day(year: int, quarter: int) -> date:
+    """Последний календарный день квартала → date (для reserve_asof)."""
+    month, day = _QUARTER_LAST_DAY[quarter]
+    return date(year, month, day)
+
+
+def fetch_hub_links() -> dict[str, dict]:
+    """Скрейпит хаб → СВЕЖАЙШИЙ xlsx каждой серии (ps_35_220 + tp_rp_sub35).
+
+    RUN-ON-PROD. GET с follow_redirects, regex по <a href …upload…xlsx>ТЕКСТ</a>,
+    классификация серии + квартал по ТЕКСТУ ссылки, выбор max(year, quarter).
+
+    Returns: {series: {"url": str, "year": int, "quarter": int}} — только найденные.
+    """
+    resp = httpx.get(HUB_URL, timeout=_HTTP_TIMEOUT, follow_redirects=True)
+    resp.raise_for_status()
+    return select_freshest_links(resp.text)
+
+
+def select_freshest_links(html: str) -> dict[str, dict]:
+    """Из HTML-хаба выбирает свежайшую ссылку каждой серии (чистая, тестируемая).
+
+    Свежайший = max((year, quarter)) среди ссылок одной серии. Ссылки без
+    распознанного квартала игнорируются (нельзя датировать).
+    """
+    best: dict[str, dict] = {}
+    n_links = 0
+    for m in _LINK_RE.finditer(html):
+        n_links += 1
+        link_text = _strip_tags(m.group("text"))
+        series = _classify_series(link_text.lower())
+        if series is None:
+            continue
+        yq = _quarter_from_text(link_text)
+        if yq is None:
+            continue
+        year, quarter = yq
+        href = m.group("href")
+        url = href if href.startswith("http") else _BASE + href
+        prev = best.get(series)
+        if prev is None or (year, quarter) > (prev["year"], prev["quarter"]):
+            best[series] = {"url": url, "year": year, "quarter": quarter}
+
+    logger.info(
+        "eesk hub links: ps_35_220=%r tp_rp_sub35=%r (from %d xlsx links)",
+        best.get("ps_35_220"),
+        best.get("tp_rp_sub35"),
+        n_links,
+    )
+    return best
+
+
+def _cell(row: tuple, idx: int) -> object:
+    """Безопасно достаёт ячейку row по 0-based индексу (None если за границей)."""
+    return row[idx] if idx < len(row) else None
+
+
+def _pct_share_to_percent(value: object) -> float | None:
+    """Доля загрузки (0.41) → проценты (41.0). Уже-проценты (>1) не трогаем.
+
+    В xlsx ЕЭСК степень загрузки хранится ДОЛЕЙ (0..1). Храним в процентах.
+    None/мусор → None.
+    """
+    num = parse_reserve_number(value)
+    if num is None:
+        return None
+    # Доля 0..1 → *100. Значения >1 считаем уже процентами (защита от смешанного ввода).
+    return round(num * 100.0, 2) if -1.0 <= num <= 1.0 else num
+
+
+def load_ps_35_220(db: Session, xlsx_bytes: bytes, reserve_asof: date | None) -> dict[str, int]:
+    """Апдейт power_supply_centers резервом ЕЭСК ПС 35-220 из xlsx.
+
+    ВЕРИФИЦИРОВАННАЯ структура (лист ``Лист1``, снята с живого файла): шапка строка
+    4 (1-based), данные строки 7-63 и 65-83, между секциями строки-разделители.
+    Скипаем строки где колонка C (имя ПС) пуста или D (мощность) не парсится числом.
+    Колонки 0-based: A=№, B=адм. район, C=имя ПС, D=макс полная мощность МВА,
+    E=% загрузки ДОЛЯ (0.41→41.0), F=степень МУ250 (в raw), G=свободная МВт.
+
+    Матч к power_supply_centers по normalize_sc_name(C) AND dzo_name ILIKE '%ЕЭСК%'.
+    reserve_mva=G, reserve_unit='МВт', installed_capacity_mva=D, district=B,
+    capacity_source='eesk_35_220', reserve_asof. Unmatched имена — warning-лог.
+
+    Returns: счётчики rows/matched/unmatched.
+    """
+    wb = load_workbook(io.BytesIO(xlsx_bytes), read_only=True, data_only=True)
+    ws = wb["Лист1"] if "Лист1" in wb.sheetnames else wb.active
+
+    rows_seen = 0
+    matched = 0
+    unmatched = 0
+    unmatched_names: list[str] = []
+
+    try:
+        # min_row=7 (1-based) → данные с 7-й строки; секции 7-63 и 65-83 идут подряд,
+        # строки-разделители отсеиваются проверкой C пусто / D не число.
+        for row in ws.iter_rows(min_row=7, values_only=True):
+            sc_name = _cell(row, 2)  # C
+            installed = parse_reserve_number(_cell(row, 3))  # D
+            # Строка-разделитель между секциями: нет имени ПС ИЛИ мощность не число.
+            if sc_name is None or not str(sc_name).strip() or installed is None:
+                continue
+            rows_seen += 1
+
+            district = _cell(row, 1)  # B
+            load_pct = _pct_share_to_percent(_cell(row, 4))  # E (доля → %)
+            reserve = parse_reserve_number(_cell(row, 6))  # G (свободная МВт)
+            name_norm = normalize_sc_name(str(sc_name))
+
+            params = {
+                "installed": installed,
+                "reserve": reserve,
+                "asof": reserve_asof,
+                "district": str(district).strip() if district else None,
+                "load_pct": load_pct,
+                "name_norm": name_norm,
+            }
+
+            try:
+                with db.begin_nested():  # SAVEPOINT — битая строка не валит батч
+                    res = db.execute(
+                        text("""
+                            UPDATE power_supply_centers
+                               SET reserve_mva            = :reserve,
+                                   reserve_unit           = 'МВт',
+                                   installed_capacity_mva = :installed,
+                                   district               = :district,
+                                   load_index             = COALESCE(
+                                       load_index,
+                                       CAST(:load_pct AS text)
+                                   ),
+                                   capacity_source        = 'eesk_35_220',
+                                   reserve_asof           = :asof
+                             WHERE sc_name_norm = :name_norm
+                               AND dzo_name ILIKE '%ЕЭСК%'
+                        """),
+                        params,
+                    )
+                if res.rowcount and res.rowcount > 0:
+                    matched += res.rowcount
+                else:
+                    unmatched += 1
+                    if len(unmatched_names) < 50:
+                        unmatched_names.append(str(sc_name).strip())
+            except Exception as e:
+                logger.warning("eesk ps_35_220 update failed for %r: %s", sc_name, e)
+                unmatched += 1
+
+        db.commit()
+    except Exception as e:
+        db.rollback()
+        logger.exception("load_ps_35_220: outer tx rolled back: %s", e)
+        raise
+    finally:
+        wb.close()
+
+    if unmatched_names:
+        logger.warning(
+            "eesk ps_35_220 unmatched (%d) sc_name список: %s",
+            unmatched,
+            unmatched_names,
+        )
+    logger.info(
+        "load_ps_35_220 done: rows=%d matched=%d unmatched=%d",
+        rows_seen,
+        matched,
+        unmatched,
+    )
+    return {"rows": rows_seen, "matched": matched, "unmatched": unmatched}
+
+
+def load_tp_rp_sub35(db: Session, xlsx_bytes: bytes, reserve_asof: date | None) -> dict[str, int]:
+    """UPSERT резервов ЕЭСК ТП/РП «ниже 35» кВ в power_tp_rp_reserves из xlsx.
+
+    ВЕРИФИЦИРОВАННАЯ структура (лист ``Публикация``): строка 1 — title, строка 3 —
+    шапка, ДАННЫЕ С СТРОКИ 4 (~2014 строк). Колонки 0-based: A=номер ТП/РП
+    («10003»), B=предельно допустимая загрузка МВт, C=загрузка по 4 замерам МВт,
+    D=текущий резерв МВт.
+
+    UPSERT: name=«ТП/РП <A>», name_norm=str(A).strip().lower(),
+    municipality='Екатеринбург', voltage_kv=NULL, installed=B, current=C,
+    reserve=D, reserve_asof. ON CONFLICT (name_norm, municipality, voltage_kv) DO
+    UPDATE. БЕЗ кВА-санитайза. Per-row SAVEPOINT.
+
+    Returns: счётчики rows/inserted/updated/skipped.
+    """
+    wb = load_workbook(io.BytesIO(xlsx_bytes), read_only=True, data_only=True)
+    ws = wb["Публикация"] if "Публикация" in wb.sheetnames else wb.active
+
+    rows_seen = 0
+    inserted = 0
+    updated = 0
+    skipped = 0
+
+    try:
+        # min_row=4 (1-based) → данные с 4-й строки; 1 title, 3 шапка выше.
+        for row in ws.iter_rows(min_row=4, values_only=True):
+            num = _cell(row, 0)  # A
+            if num is None or not str(num).strip():
+                continue
+            # Номер ТП/РП бывает float из Excel (10003.0) — нормализуем к целому виду.
+            num_raw = num
+            if isinstance(num, float) and num.is_integer():
+                num_raw = int(num)
+            num_str = str(num_raw).strip()
+            rows_seen += 1
+
+            installed = parse_reserve_number(_cell(row, 1))  # B
+            current = parse_reserve_number(_cell(row, 2))  # C
+            reserve = parse_reserve_number(_cell(row, 3))  # D
+
+            params = {
+                "name": f"ТП/РП {num_str}",
+                "name_norm": num_str.lower(),
+                "municipality": "Екатеринбург",
+                "installed": installed,
+                "current": current,
+                "reserve": reserve,
+                "asof": reserve_asof,
+            }
+
+            try:
+                with db.begin_nested():  # SAVEPOINT — битая строка не валит батч
+                    result = db.execute(
+                        # voltage_kv намеренно NULL: у ЕЭСК-серии «ниже 35» отдельного
+                        # класса напряжения нет; settlement=municipality (одна колонка).
+                        text("""
+                            INSERT INTO power_tp_rp_reserves
+                                (name, name_norm, municipality, settlement,
+                                 voltage_kv, installed_capacity_mva, current_load_mva,
+                                 reserve_mva, reserve_asof, fetched_at)
+                            VALUES (
+                                :name, :name_norm, :municipality, :municipality,
+                                NULL, :installed, :current,
+                                :reserve, :asof, NOW()
+                            )
+                            ON CONFLICT (name_norm, municipality, voltage_kv) DO UPDATE
+                               SET name                   = EXCLUDED.name,
+                                   installed_capacity_mva = EXCLUDED.installed_capacity_mva,
+                                   current_load_mva       = EXCLUDED.current_load_mva,
+                                   reserve_mva            = EXCLUDED.reserve_mva,
+                                   reserve_asof           = EXCLUDED.reserve_asof,
+                                   fetched_at             = NOW()
+                            RETURNING (xmax = 0) AS is_insert
+                        """),
+                        params,
+                    ).scalar()
+                if result:
+                    inserted += 1
+                else:
+                    updated += 1
+            except Exception as e:
+                logger.warning("eesk tp_rp_sub35 upsert failed for %r: %s", num_str, e)
+                skipped += 1
+
+        db.commit()
+    except Exception as e:
+        db.rollback()
+        logger.exception("load_tp_rp_sub35: outer tx rolled back: %s", e)
+        raise
+    finally:
+        wb.close()
+
+    result_dict = {
+        "rows": rows_seen,
+        "inserted": inserted,
+        "updated": updated,
+        "skipped": skipped,
+    }
+    logger.info("load_tp_rp_sub35 done: %s", result_dict)
+    return result_dict
+
+
+def load_eesk_reserves(db: Session | None = None) -> dict[str, dict]:
+    """Полный прогон ЕЭСК: discovery ссылок + скачивание + загрузка ПС и ТП/РП.
+
+    RUN-ON-PROD. Owns-session как соседи (rosseti/gas/vodokanal). Каждый шаг
+    graceful: сбой одного файла не валит другой.
+    Returns: {"ps": {...}, "tp_rp": {...}} со счётчиками (или {"error": ...}).
+    """
+    owns_session = db is None
+    if db is None:
+        db = SessionLocal()
+
+    out: dict[str, dict] = {}
+    try:
+        links = fetch_hub_links()
+        with httpx.Client(timeout=_HTTP_TIMEOUT, follow_redirects=True) as client:
+            ps = links.get("ps_35_220")
+            if ps:
+                try:
+                    r = client.get(ps["url"])
+                    r.raise_for_status()
+                    asof = quarter_last_day(ps["year"], ps["quarter"])
+                    out["ps"] = load_ps_35_220(db, r.content, asof)
+                    out["ps"]["period"] = quarter_period(ps["year"], ps["quarter"])
+                except Exception as e:
+                    logger.exception("load_eesk_reserves: ps file failed: %s", e)
+                    out["ps"] = {"error": str(e)}
+            else:
+                out["ps"] = {"error": "no ps_35_220 link found"}
+
+            tp = links.get("tp_rp_sub35")
+            if tp:
+                try:
+                    r = client.get(tp["url"])
+                    r.raise_for_status()
+                    asof = quarter_last_day(tp["year"], tp["quarter"])
+                    out["tp_rp"] = load_tp_rp_sub35(db, r.content, asof)
+                    out["tp_rp"]["period"] = quarter_period(tp["year"], tp["quarter"])
+                except Exception as e:
+                    logger.exception("load_eesk_reserves: tp_rp file failed: %s", e)
+                    out["tp_rp"] = {"error": str(e)}
+            else:
+                out["tp_rp"] = {"error": "no tp_rp_sub35 link found"}
+    finally:
+        if owns_session:
+            db.close()
+
+    logger.info("load_eesk_reserves done: %s", out)
+    return out

backend/app/services/site_finder/eias_heat_loader.py

@@ -0,0 +1,529 @@
+"""Загрузчик резервов тепловой мощности из ФГИС ФАС (ri.eias.ru) (#2119 Phase B2).
+
+Источник — реестр раскрытия информации ФАС по сфере теплоснабжения (ri.eias.ru,
+reg=2644). Данные лежат за 3 GET-переходами:
+
+  1. Карточка организации (``PublicDisclosureInfoOrg.aspx``) — HTML-грид (DevExpress)
+     со списком публикаций форм F_W_Q_14 / F_W_Q_4_6; из строк грида собираем ссылки
+     ``TemplatePrinter.aspx?reg=RU.5.66&guid=<GUID>&id=<pubId>`` + текст периода.
+     На проде ссылка живёт НЕ в href (там ``href="#"``), а в JS
+     ``onclick="openTemplateDialog('https://ri-loader.eias.ru/TemplatePrinter.aspx?…', …)"``,
+     амперсанды бывают HTML-энкожены (``&amp;``) → чанк строки перед парсом
+     прогоняем через ``html.unescape``. Период — «N кв. YYYY года» (реже «N квартал
+     YYYY»). Берём ВСЕ публикации свежайшего квартала (max(year, quarter)) — их может
+     быть несколько (по одной на центральную систему / ЦС).
+  2. TemplatePrinter (ri-loader.eias.ru) — HTML с ``<div id="dataFile"
+     data-file="<base64>">``; base64 → ZIP (in-memory) → член ``tpl`` (XLSX).
+  3. Лист ``ТП`` формы 14 — «Резерв мощности источников тепловой энергии»
+     (живой пример: СТ №54 → 3.26 Гкал/час).
+
+Реальная сетка листа снята с прода (raw jsonb, все 4 публикации единообразны) —
+парсинг COLUMN-ALIGNED, а НЕ «правейшее число в строке»:
+
+  * Строка-заголовок систем: ``col4 == 'Централизованная система'``; ИМЕНА систем
+    лежат в колонках ``j ≥ 6`` (текст: «СТ № 56», «СТ № 54 » с trailing-space, «Локальные
+    зоны теплоснабжения МУП…»). В хвосте той же строки бывают СЛУЖЕБНЫЕ ЧИСЛА (шаблон
+    ЕИАС) — отсекаем их требованием «имя содержит хотя бы одну букву».
+  * Строка резерва (№5): ``col3.strip() == '5'`` И/ИЛИ ``col4`` начинается с «Резерв
+    мощности источников тепловой энергии» — значения Гкал/ч стоят в ТЕХ ЖЕ колонках
+    ``j``, что и имена систем. В хвосте — длинный текст-примечание «Указывается резерв…»
+    и служебные числа: они не в колонках систем и отсекаются сами.
+  * ЛОВУШКА ``Flag_Row_Size``: последняя КОЛОНКА листа (col25) — служебные числа-высоты
+    строк шаблона ЕИАС (74, 52, 15 у рубрик анкеты). Старый «правейшее число строки»
+    хватал именно их и распознавал рубрики анкеты («Количество заявок…», «Причины
+    отказа…», кнопку «Добавить систему») как системы. Column-aligned парс их не видит.
+
+Все ячейки листа целиком → ``raw`` jsonb (будущие колонки не теряются). Нет строки
+систем ИЛИ строки резерва → warning-лог + parsed=0, НЕ падаем.
+
+Источник ГЕО-БЛОКИРУЕТ non-RU IP + шлёт российский УЦ без intermediate → загрузчик
+РАБОТАЕТ НА ПРОДЕ (Celery weekly / manual docker exec), SSL через общий
+``_ru_ssl_context`` (бандл содержит GlobalSign-intermediate для eias.ru). httpx с
+явным таймаутом, per-row SAVEPOINT при UPSERT.
+
+Числовой парс переиспользует ``parse_reserve_number`` из rosseti_reserve_loader.
+"""
+
+import base64
+import binascii
+import io
+import json
+import logging
+import re
+import zipfile
+from html import unescape
+
+import httpx
+from openpyxl import load_workbook
+from sqlalchemy import text
+from sqlalchemy.orm import Session
+
+from app.core.db import SessionLocal
+from app.services.site_finder.gazprom_grs_loader import _ru_ssl_context
+from app.services.site_finder.rosseti_reserve_loader import parse_reserve_number
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# Реестр ФАС по сфере «теплоснабжение», регион Свердловская область (reg=2644).
+_REG = "2644"
+_REG_TEMPLATE = "RU.5.66"
+
+# Организации-держатели: (человекочитаемое имя, orgId в реестре ФАС).
+# Расширение 2026-07-03 (разведка реестра ri.eias.ru, 500 орг области, 11 страниц
+# грида): добавлены операторы ЕКБ со СВЕЖИМИ публикациями формы 14 (2026-Q1) и
+# ненулевыми резервами. Регионгаз-инвест (16/16 ненулевых) + Т Плюс Свердловский
+# (15/13) дают ×10 к базе ненулевых резервов; хвост — по +1-2 системы. Свежие-но-
+# нулевые операторы (ТЭЦ ВИЗа, Солнечное тепло...) намеренно НЕ добавлены — только
+# раздули бы нулевые строки. orgId верифицированы по ИНН через грид-ключи DevExpress.
+ORGS: list[tuple[str, int]] = [
+    ("ЕТК", 30814352),
+    ("Екатеринбургэнерго", 26479450),
+    ("Регионгаз-инвест", 26479474),
+    ("Т Плюс (Свердловский)", 28951102),
+    ("АкадемТеплоСети", 31516224),
+    ("Химмаш Энерго", 28881099),
+    ("Энергоснабжающая компания", 26322592),
+    ("ЕТК (ООО)", 31889852),
+]
+
+# Карточка организации: грид с публикациями форм 14 / 4_6 сферы WARM, раздел QUARTER.
+_CARD_URL = "https://ri.eias.ru/Discl/PublicDisclosureInfoOrg.aspx"
+_CARD_FORMS = "F_W_Q_14;F_W_Q_4_6;"
+
+# Выгрузка публикации: HTML с base64-ZIP в data-file. Хост loader-домена.
+_TEMPLATE_URL = "https://ri-loader.eias.ru/TemplatePrinter.aspx"
+
+_HTTP_TIMEOUT = 60
+
+# Лист формы 14 с резервом мощности источников тепла.
+_HEAT_SHEET = "ТП"
+
+# Ссылка на публикацию в HTML грида карточки: захватываем guid + id (pubId).
+# TemplatePrinter.aspx?reg=RU.5.66&guid=<GUID>&id=<pubId> (порядок параметров может
+# варьироваться — берём каждый независимым lookahead-регэкспом на href).
+# URL живёт либо в старом href="/Discl/TemplatePrinter.aspx?...", либо (реальная
+# разметка прода) в JS onclick="openTemplateDialog('https://ri-loader.eias.ru/
+# TemplatePrinter.aspx?...', ...)" при href="#" — поэтому ищем URL где угодно в чанке,
+# останавливаясь на кавычках / скобках / пробелах (границы JS-строки и href-атрибута).
+_PUB_HREF_RE = re.compile(
+    r"(?P<href>(?:https?://[^\"'()\s]+)?/?[^\"'()\s]*TemplatePrinter\.aspx[^\"'()\s]*)",
+    re.IGNORECASE,
+)
+_GUID_RE = re.compile(r"[?&]guid=([^&\"'\s]+)", re.IGNORECASE)
+_PUBID_RE = re.compile(r"[?&]id=(\d+)", re.IGNORECASE)
+
+# Период в тексте строки грида → (year, quarter). Реальная разметка прода —
+# «1 кв. 2026 года»; встречаются также «N квартал YYYY» / «N квартала YYYY» / «N кв YYYY».
+_QUARTER_RE = re.compile(r"(\d)\s*кв(?:артал\w*|\.)?\s*(\d{4})", re.IGNORECASE)
+
+# base64-payload файла: <div id="dataFile" ... data-file="<base64>">.
+_DATAFILE_RE = re.compile(
+    r'<div\b[^>]*id=["\']dataFile["\'][^>]*data-file=["\'](?P<b64>[^"\']+)["\']',
+    re.IGNORECASE | re.DOTALL,
+)
+
+# Заголовок листа со строкой систем: в этой строке col4 == этому значению, а имена
+# систем стоят в колонках j ≥ 6 (см. docstring модуля, п.3).
+_SYSTEMS_HEADER = "Централизованная система"
+
+# Строка резерва мощности (№5 формы 14): col3 == '5' И/ИЛИ col4 начинается с этого.
+_RESERVE_ROW_NUM = "5"
+_RESERVE_ROW_PREFIX = "Резерв мощности источников тепловой энергии"
+
+# Первая колонка листа, где могут стоять имена систем (col0..col5 — служебные/№/ед.изм.).
+_SYSTEM_COL_START = 6
+
+# Имя системы обязано содержать хотя бы одну букву (кириллица/латиница) — иначе это
+# служебное число из хвоста строки-заголовка (Flag_Row_Size шаблона ЕИАС).
+_HAS_LETTER_RE = re.compile(r"[А-Яа-яЁёA-Za-z]")
+
+# Разбивка HTML грида на строки (<tr>) — публикации живут построчно, период и
+# ссылка в одной строке. Достаточно грубого split по <tr, полноценный DOM не нужен.
+_TR_SPLIT_RE = re.compile(r"<tr\b", re.IGNORECASE)
+
+
+def _quarter_from_text(row_text: str) -> tuple[int, int] | None:
+    """«…N квартал YYYY…» → (year, quarter). Квартал вне 1..4 / нет совпадения → None."""
+    m = _QUARTER_RE.search(row_text)
+    if not m:
+        return None
+    quarter = int(m.group(1))
+    year = int(m.group(2))
+    if quarter not in (1, 2, 3, 4):
+        return None
+    return (year, quarter)
+
+
+def build_card_url(org_id: int) -> str:
+    """URL карточки организации в реестре ФАС (грид публикаций форм 14 / 4_6)."""
+    return (
+        f"{_CARD_URL}?reg={_REG}&orgId={org_id}" f"&sphere=WARM&razdel=QUARTER&form={_CARD_FORMS}"
+    )
+
+
+def build_template_url(guid: str, pub_id: str) -> str:
+    """URL выгрузки публикации (TemplatePrinter, base64-ZIP в data-file)."""
+    return f"{_TEMPLATE_URL}?reg={_REG_TEMPLATE}&guid={guid}&id={pub_id}"
+
+
+def extract_publications(card_html: str) -> list[dict]:
+    """Из HTML карточки → публикации свежайшего квартала: [{guid, id, year, quarter}].
+
+    По каждой <tr>-строке грида ищем ссылку на TemplatePrinter (guid+id) И период
+    «N квартал YYYY» в тексте той же строки. Собираем max((year, quarter)) и
+    возвращаем ВСЕ публикации именно этого квартала (их бывает несколько — по ЦС).
+    Строки без ссылки ИЛИ без распознанного периода игнорируются. Одна публикация
+    встречается в нескольких строках грида (по видам деятельности: передача/сбыт) —
+    дедупим по (guid, id), иначе один и тот же ZIP качается многократно.
+    """
+    pubs: list[dict] = []
+    for raw_chunk in _TR_SPLIT_RE.split(card_html):
+        # Атрибуты грида могут содержать HTML-энтити (`&amp;guid=` вместо `&guid=`) —
+        # раскрываем до поиска, иначе `[?&]guid=` / `[?&]id=` не сматчатся.
+        chunk = unescape(raw_chunk)
+        href_m = _PUB_HREF_RE.search(chunk)
+        if not href_m:
+            continue
+        href = href_m.group("href")
+        guid_m = _GUID_RE.search(href)
+        pubid_m = _PUBID_RE.search(href)
+        if not guid_m or not pubid_m:
+            continue
+        yq = _quarter_from_text(chunk)
+        if yq is None:
+            continue
+        year, quarter = yq
+        pubs.append(
+            {"guid": guid_m.group(1), "id": pubid_m.group(1), "year": year, "quarter": quarter}
+        )
+
+    if not pubs:
+        logger.warning("eias_heat: публикации не найдены в карточке (0 строк с guid+период)")
+        return []
+
+    freshest = max((p["year"], p["quarter"]) for p in pubs)
+    latest: list[dict] = []
+    seen: set[tuple[str, str]] = set()
+    for p in pubs:
+        if (p["year"], p["quarter"]) != freshest or (p["guid"], p["id"]) in seen:
+            continue
+        seen.add((p["guid"], p["id"]))
+        latest.append(p)
+    logger.info(
+        "eias_heat: публикаций всего=%d, свежайший квартал=%d-Q%d → %d публикаций",
+        len(pubs),
+        freshest[0],
+        freshest[1],
+        len(latest),
+    )
+    return latest
+
+
+def extract_tpl_xlsx(template_html: str) -> bytes | None:
+    """HTML выгрузки → байты XLSX (член ``tpl`` из base64-ZIP в data-file). None — нет.
+
+    ``<div id="dataFile" data-file="<base64>">`` → base64decode → ZIP → член ``tpl``.
+    Битый base64 / отсутствие члена ``tpl`` → warning-лог + None (шаг graceful).
+    """
+    m = _DATAFILE_RE.search(template_html)
+    if not m:
+        logger.warning("eias_heat: <div id=dataFile data-file> не найден в TemplatePrinter HTML")
+        return None
+    try:
+        zip_bytes = base64.b64decode(m.group("b64"), validate=False)
+    except (binascii.Error, ValueError) as e:
+        logger.warning("eias_heat: base64-декод data-file упал: %s", e)
+        return None
+
+    try:
+        with zipfile.ZipFile(io.BytesIO(zip_bytes)) as zf:
+            names = zf.namelist()
+            member = next((n for n in names if n == "tpl" or n.rsplit("/", 1)[-1] == "tpl"), None)
+            if member is None:
+                logger.warning("eias_heat: член 'tpl' не найден в ZIP (члены: %s)", names[:20])
+                return None
+            return zf.read(member)
+    except zipfile.BadZipFile as e:
+        logger.warning("eias_heat: data-file не является валидным ZIP: %s", e)
+        return None
+
+
+def _cell_str(value: object) -> str:
+    """Ячейка → strip-строка (None → '')."""
+    return "" if value is None else str(value).strip()
+
+
+def _is_systems_header(cells: list[object]) -> bool:
+    """Строка-заголовок систем: col4 == 'Централизованная система'."""
+    return len(cells) > 4 and _cell_str(cells[4]) == _SYSTEMS_HEADER
+
+
+def _is_reserve_row(cells: list[object]) -> bool:
+    """Строка резерва (№5): col3.strip() == '5' И/ИЛИ col4 начинается с «Резерв мощности…»."""
+    if len(cells) <= 4:
+        return False
+    return _cell_str(cells[3]) == _RESERVE_ROW_NUM or _cell_str(cells[4]).startswith(
+        _RESERVE_ROW_PREFIX
+    )
+
+
+def _system_columns(header_cells: list[object]) -> list[tuple[int, str]]:
+    """Из строки-заголовка → пары (col_index, system_name) для j ≥ 6.
+
+    Имя обязано быть текстовым и содержать хотя бы одну букву — иначе это служебное
+    число из хвоста строки (Flag_Row_Size шаблона ЕИАС), а не система.
+    """
+    result: list[tuple[int, str]] = []
+    for j in range(_SYSTEM_COL_START, len(header_cells)):
+        value = header_cells[j]
+        if value is None:
+            continue
+        name = str(value).strip()
+        if name and _HAS_LETTER_RE.search(name):
+            result.append((j, name))
+    return result
+
+
+def parse_heat_sheet(xlsx_bytes: bytes) -> tuple[list[dict], list[list[object]]]:
+    """Парсит лист ``ТП`` формы 14 → (systems, all_cells).
+
+    COLUMN-ALIGNED по РЕАЛЬНОЙ сетке (не «правейшее число в строке»):
+
+      1. Строка-заголовок систем — ``col4 == 'Централизованная система'``; имена систем
+         берём из колонок ``j ≥ 6`` (текст, содержит букву — служебные числа хвоста
+         отсеиваются), имя .strip() (у части систем trailing-space).
+      2. Строка резерва (№5) — ``col3 == '5'`` И/ИЛИ ``col4`` начинается с «Резерв
+         мощности источников тепловой энергии»; резерв каждой системы читаем из ТОЙ ЖЕ
+         колонки ``j``, что и её имя. Нулевой резерв (0.0) — честный дефицит, СОХРАНЯЕМ;
+         непарсибельная ячейка (текст/пусто) — систему пропускаем.
+
+    Нет строки систем ИЛИ строки резерва → warning-лог + ([], all_cells) (graceful).
+    Служебная колонка 25 ``Flag_Row_Size`` (числа-высоты строк) в парс не попадает —
+    именно она заставляла старый парсер хватать рубрики анкеты как «системы».
+
+    ``all_cells`` — ВСЕ ячейки листа (список строк-списков) для сохранения в raw.
+    """
+    wb = load_workbook(io.BytesIO(xlsx_bytes), read_only=True, data_only=True)
+    ws = wb[_HEAT_SHEET] if _HEAT_SHEET in wb.sheetnames else wb.active
+
+    all_cells: list[list[object]] = []
+    header_cells: list[object] | None = None
+    reserve_cells: list[object] | None = None
+    try:
+        for row in ws.iter_rows(values_only=True):
+            cells = list(row)
+            all_cells.append(cells)
+            if header_cells is None and _is_systems_header(cells):
+                header_cells = cells
+            elif reserve_cells is None and _is_reserve_row(cells):
+                reserve_cells = cells
+    finally:
+        wb.close()
+
+    if header_cells is None or reserve_cells is None:
+        logger.warning(
+            "eias_heat: сетка не распознана (header=%s, reserve=%s) — 0 систем",
+            header_cells is not None,
+            reserve_cells is not None,
+        )
+        return [], all_cells
+
+    systems: list[dict] = []
+    name_counts: dict[str, int] = {}
+    for j, name in _system_columns(header_cells):
+        reserve = parse_reserve_number(reserve_cells[j] if j < len(reserve_cells) else None)
+        if reserve is None:
+            continue  # непарсибельная ячейка резерва (текст/пусто) → систему скипаем
+        # Разные системы могут носить БАЙТ-В-БАЙТ одинаковое имя в соседних колонках
+        # (живой пример ЕЭ: две «Локальные зоны … МУП "Екатеринбургэнерго"» с 62.198
+        # и 0). UPSERT по (org, sphere, system_name, period) схлопнул бы их с потерей
+        # данных — вторым и далее вхождениям добавляем порядковый суффикс « (N)».
+        name_counts[name] = name_counts.get(name, 0) + 1
+        if name_counts[name] > 1:
+            name = f"{name} ({name_counts[name]})"
+        systems.append({"system_name": name, "reserve_gcal_h": reserve})
+
+    return systems, all_cells
+
+
+def _cells_to_jsonable(all_cells: list[list[object]]) -> list[list[object]]:
+    """Ячейки листа → JSON-совместимый вид (datetime/прочее → str, числа/None as-is)."""
+    out: list[list[object]] = []
+    for row in all_cells:
+        json_row: list[object] = []
+        for value in row:
+            if value is None or isinstance(value, bool | int | float | str):
+                json_row.append(value)
+            else:
+                json_row.append(str(value))
+        out.append(json_row)
+    return out
+
+
+def _upsert_heat_rows(
+    db: Session,
+    org: str,
+    period: str,
+    source_guid: str,
+    systems: list[dict],
+    all_cells: list[list[object]],
+) -> dict[str, int]:
+    """UPSERT распознанных систем публикации в heat_system_reserves. Per-row SAVEPOINT.
+
+    raw = {cells: <весь лист>} сохраняется у КАЖДОЙ строки публикации (одна выгрузка =
+    один лист). ON CONFLICT (org, sphere, system_name, period) DO UPDATE.
+    Returns: счётчики parsed/inserted/updated/skipped.
+    """
+    raw_json = json.dumps({"cells": _cells_to_jsonable(all_cells)}, ensure_ascii=False)
+    inserted = 0
+    updated = 0
+    skipped = 0
+    for sysrec in systems:
+        params = {
+            "org": org,
+            "system_name": sysrec["system_name"],
+            "reserve": sysrec["reserve_gcal_h"],
+            "period": period,
+            "source_guid": source_guid,
+            "raw": raw_json,
+        }
+        try:
+            with db.begin_nested():  # SAVEPOINT — битая строка не валит батч
+                result = db.execute(
+                    text("""
+                        INSERT INTO heat_system_reserves
+                            (org, sphere, system_name, reserve_gcal_h,
+                             period, source_guid, raw, fetched_at)
+                        VALUES (
+                            :org, 'heat', :system_name, :reserve,
+                            :period, :source_guid, CAST(:raw AS jsonb), NOW()
+                        )
+                        ON CONFLICT (org, sphere, system_name, period) DO UPDATE
+                           SET reserve_gcal_h = EXCLUDED.reserve_gcal_h,
+                               source_guid    = EXCLUDED.source_guid,
+                               raw            = EXCLUDED.raw,
+                               fetched_at     = NOW()
+                        RETURNING (xmax = 0) AS is_insert
+                    """),
+                    params,
+                ).scalar()
+            if result:
+                inserted += 1
+            else:
+                updated += 1
+        except Exception as e:
+            logger.warning("eias_heat upsert failed for %r/%r: %s", org, sysrec["system_name"], e)
+            skipped += 1
+    return {
+        "parsed": len(systems),
+        "inserted": inserted,
+        "updated": updated,
+        "skipped": skipped,
+    }
+
+
+def fetch_card_html(org_id: int) -> str:
+    """Тянет HTML карточки организации. RUN-ON-PROD (гео-блок + российский УЦ)."""
+    resp = httpx.get(
+        build_card_url(org_id),
+        timeout=_HTTP_TIMEOUT,
+        follow_redirects=True,
+        verify=_ru_ssl_context(),
+    )
+    resp.raise_for_status()
+    return resp.text
+
+
+def fetch_template_html(client: httpx.Client, guid: str, pub_id: str) -> str:
+    """Тянет HTML выгрузки публикации (base64-ZIP в data-file). RUN-ON-PROD."""
+    resp = client.get(build_template_url(guid, pub_id))
+    resp.raise_for_status()
+    return resp.text
+
+
+def load_org_reserves(db: Session, org: str, org_id: int) -> dict[str, int]:
+    """Полный прогон одной организации: карточка → публикации → выгрузки → UPSERT.
+
+    Аккумулирует счётчики по всем публикациям свежайшего квартала (по ЦС).
+    Ноль распознанных систем во всех публикациях → warning-лог с первыми 20 строками
+    последнего листа, parsed=0, НЕ падаем.
+    """
+    counts = {"parsed": 0, "inserted": 0, "updated": 0, "skipped": 0, "publications": 0}
+
+    card_html = fetch_card_html(org_id)
+    pubs = extract_publications(card_html)
+    if not pubs:
+        logger.warning("eias_heat[%s]: нет публикаций свежайшего квартала", org)
+        return counts
+
+    period = f"{pubs[0]['year']}-Q{pubs[0]['quarter']}"
+    last_cells: list[list[object]] = []
+
+    with httpx.Client(
+        timeout=_HTTP_TIMEOUT, follow_redirects=True, verify=_ru_ssl_context()
+    ) as client:
+        for pub in pubs:
+            try:
+                template_html = fetch_template_html(client, pub["guid"], pub["id"])
+                xlsx_bytes = extract_tpl_xlsx(template_html)
+                if xlsx_bytes is None:
+                    continue
+                systems, all_cells = parse_heat_sheet(xlsx_bytes)
+                last_cells = all_cells
+                counts["publications"] += 1
+                if not systems:
+                    continue
+                sub = _upsert_heat_rows(db, org, period, pub["guid"], systems, all_cells)
+                counts["parsed"] += sub["parsed"]
+                counts["inserted"] += sub["inserted"]
+                counts["updated"] += sub["updated"]
+                counts["skipped"] += sub["skipped"]
+            except Exception as e:
+                logger.exception("eias_heat[%s]: публикация guid=%s упала: %s", org, pub["guid"], e)
+
+    if counts["parsed"] == 0:
+        logger.warning(
+            "eias_heat[%s]: 0 систем распознано (period=%s); первые 20 строк листа: %s",
+            org,
+            period,
+            last_cells[:20],
+        )
+
+    counts["period"] = period  # type: ignore[assignment]
+    logger.info("eias_heat[%s] done: %s", org, counts)
+    return counts
+
+
+def load_heat_reserves(db: Session | None = None) -> dict[str, dict]:
+    """Полный прогон тепло-резервов ФАС по всем организациям (ЕТК, Екатеринбургэнерго).
+
+    RUN-ON-PROD. Owns-session как соседи (rosseti/gas/vodokanal/eesk). Каждая
+    организация graceful: падение одной не валит вторую. Коммит один в конце
+    (per-row SAVEPOINT уже изолирует битые строки).
+
+    Returns: {org_name: {parsed, inserted, updated, skipped, publications, period}}
+    или {org_name: {"error": ...}} при падении организации.
+    """
+    owns_session = db is None
+    if db is None:
+        db = SessionLocal()
+
+    out: dict[str, dict] = {}
+    try:
+        for org, org_id in ORGS:
+            try:
+                out[org] = load_org_reserves(db, org, org_id)
+            except Exception as e:
+                logger.exception("load_heat_reserves: org %s failed: %s", org, e)
+                out[org] = {"error": str(e)}
+        db.commit()
+    except Exception as e:
+        db.rollback()
+        logger.exception("load_heat_reserves: outer tx rolled back: %s", e)
+        raise
+    finally:
+        if owns_session:
+            db.close()
+
+    logger.info("load_heat_reserves done: %s", out)
+    return out

backend/app/services/site_finder/ekgas_outlet_loader.py

@@ -0,0 +1,804 @@
+"""Загрузчик адресных точек выхода газораспределительной сети (#2119 Phase B2, PR-2).
+
+Источник — раскрытие информации АО «Екатеринбурггаз» (ГРО), форма 6 приложения №4
+к Приказу ФАС России №960 от 08.12.2022 «О порядке раскрытия информации…»: построчная
+выгрузка «точек выхода» ГРС (~1037 строк/мес) — объём заявок, удовлетворено, свободная
+мощность точки выхода (млн. м³/МЕСЯЦ — НЕ тыс. м³/ч как в gas_grs_capacity!). UPSERT-ит
+в ``gas_grs_outlet_points``.
+
+Источник ГЕО-БЛОКИРУЕТ non-RU IP → загрузчик РАБОТАЕТ НА ПРОДЕ (Celery monthly / manual
+docker exec) — как gas_grs_capacity (B1, ГТЕ) и rosseti-/vodokanal-/eias-лоадеры. Код не
+предполагает локальный сетевой доступ. ТОЛЬКО apex-домен ``ekgas.ru`` — ``www.ekgas.ru``
+даёт ``SSLV3_ALERT_HANDSHAKE_FAILURE``. SSL через общий ``_ru_ssl_context`` из
+gazprom_grs_loader (Russian Trusted CA Минцифры), httpx с явным таймаутом.
+
+Данные лежат за 2 GET-переходами:
+
+  1. Каталог раскрытия (``/raskrytie-informacii/raskrytie-informatsii-1``, ~800KB HTML,
+     585 ссылок на файлы). Целевой — «Форма 6 приложения № 4 к Приказу ФАС России № 960
+     … (на|за) <месяц> <год>г..xlsx», путь ``/uploads/default/<hex>/<имя>``. Hex меняется
+     с каждым файлом → URL НЕ ЯКОРИМ: парсим каталог, вытаскиваем период «(за|на) <месяц>
+     <год>» + дату публикации (asof, DD.MM.YYYY рядом со ссылкой). Годовой «Форма №6
+     (Приложение №2) … план на <год>» (.xls) — СКИП (не адресный, xlrd в стеке нет).
+
+     Выбор свежайшего: приоритет ФАКТА над прогнозом. Берём максимальный (год, месяц)
+     среди «за» (is_forecast=False); если файлов «за» НЕТ вообще — максимальный «на»
+     (is_forecast=True, прогноз). ВНИМАНИЕ: даже если «на» новее по (год, месяц), чем
+     любой «за», всё равно берём «за» (факт важнее прогноза). См. select_latest_file.
+
+  2. XLSX (~91КБ, 1 лист): подписи в row 10 (1-indexed), нумерация 1..7 в row 11, данные
+     с row 12 (~1037 строк, последняя — сноска про «*», single-cell → скип). Колонки
+     (1-indexed): 1=«Точка входа» (ГРС, block-marker — заполнена ТОЛЬКО в первой строке
+     блока → forward-fill; 5 блоков), 2=«Точка выхода» (свободный текст: юрлицо/объект,
+     иногда адрес внутри), 3=тип (котельная/ТЭЦ/…), 4=группа потребления, 5=объём заявок,
+     6=удовлетворено, 7=свободная мощность — float ИЛИ текст-маркер «0.000*» (НЕ ноль! →
+     free_capacity_mln_m3=NULL, free_capacity_needs_calc=TRUE).
+
+grs_name_norm нормализуется ТЕМ ЖЕ ``normalize_grs_name`` из gazprom_grs_loader (B1) —
+иначе JOIN «точка выхода → свободная мощность ГРС» на gas_grs_capacity порвётся.
+Числовой парс — общий ``parse_reserve_number`` из rosseti_reserve_loader (запятая, «—» →
+None, знак сохраняется: дефицит −0.084 хранится знаком). Вся строка целиком → ``raw``
+jsonb (будущие/неизвестные колонки не теряются).
+"""
+
+import argparse
+import io
+import json
+import logging
+import re
+import sys
+from datetime import date
+from urllib.parse import urljoin
+
+import httpx
+from bs4 import BeautifulSoup
+from openpyxl import load_workbook
+from sqlalchemy import text
+from sqlalchemy.orm import Session
+
+from app.core.db import SessionLocal
+from app.services.dadata_client import clean_address
+from app.services.site_finder.gazprom_grs_loader import _ru_ssl_context, normalize_grs_name
+from app.services.site_finder.rosseti_reserve_loader import parse_reserve_number
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# ТОЛЬКО apex-домен — www.ekgas.ru отдаёт SSLV3_ALERT_HANDSHAKE_FAILURE (разведка
+# 2026-07-03). Каталог раскрытия информации со ссылками на помесячные формы 6.
+BASE_URL = "https://ekgas.ru"
+CATALOG_URL = "https://ekgas.ru/raskrytie-informacii/raskrytie-informatsii-1"
+
+_HTTP_TIMEOUT = 60
+
+# ── Геокод address_extracted → geom (PR-3, #2119 B2) ──────────────────────────
+# Cap вызовов DaData за один прогон (адресов на проде ~164 → влезает; страхует
+# квоту от разбухшего файла). Тот же порядок, что GEO_DADATA_CALL_LIMIT в
+# objective_backfill.
+_GEO_DADATA_CAP = 200
+
+# Префикс города: address_extracted — адресный ХВОСТ без города («ул. Стрелочников,
+# д. 2»). DaData на строке без города отдаёт qc_geo=5 (нет координат) — прод-урок
+# objective_backfill 2026-07-03. Точки выхода ЕКБ-газа привязаны к Екатеринбургу и
+# окрестностям → безопасно префиксуем городом, если его в строке нет.
+_EKB_PREFIX = "г Екатеринбург, "
+
+# Sanity-bbox Екатеринбурга и ближних окрестностей (Арамиль/Реж/Берёзовский/Кольцово):
+# DaData на кривом/усечённом адресе может «дорисовать» другой город — точку вне bbox
+# НЕ пишем (честность: лучше NULL geom, чем ложная координата в Москве). Границы
+# грубые с запасом: lat 56.5..57.2, lon 60.0..61.2.
+_EKB_BBOX_LAT = (56.5, 57.2)
+_EKB_BBOX_LON = (60.0, 61.2)
+
+# Целевой лист XLSX (единственный) — берём активный, если имя не совпало.
+# 1-indexed строки листа: подписи колонок = row 10, нумерация 1..7 = row 11, данные с 12.
+# Сетка НЕ хардкодится по номерам строк/колонок: живой файл за май 2026 имеет
+# header на row 11 (не 10 из разведки) и колонку «№ п/п» слева (данные в col 2-8,
+# сдвиг +1) — первый прод-прогон распарсил 5 строк вместо 1037. Урок воды/тепла:
+# опорные строки и колонки ищем ПО ПОДПИСЯМ (_find_layout), скан первых N строк.
+_LAYOUT_SCAN_ROWS = 25
+
+# Колонки формы 6 (0-indexed для списка ячеек строки).
+# Подписи колонок header-строки → внутренние ключи (substring-матч, lower).
+_COLUMN_LABELS: dict[str, str] = {
+    "точка входа": "entry",
+    "точка выхода": "outlet",
+    "наименование потребителя": "consumer_type",
+    "номер группы": "group",
+    "поступивш": "requested",
+    "удовлетво": "approved",
+    "свободная мощность": "free",
+}
+
+
+def _find_layout(rows: list[list[object]]) -> tuple[int, dict[str, int]] | None:
+    """Ищет header-строку по подписям в первых _LAYOUT_SCAN_ROWS строках.
+
+    Returns (data_start_idx, {key: col_idx}) — данные начинаются через строку
+    после header (между ними строка-нумерация «1..7»). None — сетка не распознана
+    (graceful: 0 записей + warning, не мусор — урок vodokanal).
+    """
+    for i, row in enumerate(rows[:_LAYOUT_SCAN_ROWS]):
+        cols: dict[str, int] = {}
+        for j, cell in enumerate(row):
+            text = _clean_text(cell).lower()
+            if not text:
+                continue
+            for label, key in _COLUMN_LABELS.items():
+                if label in text and key not in cols:
+                    cols[key] = j
+        if "entry" in cols and "outlet" in cols and "free" in cols:
+            return (i + 2, cols)  # +1 строка-нумерация, +1 → первая строка данных
+    return None
+
+
+# «0.000*» (и вариации с запятой/пробелами) в колонке свободной мощности = НЕ ноль, а
+# «требуется гидравлический расчёт» → free_capacity_mln_m3=NULL, needs_calc=True.
+# Маркер = число, за которым идёт «*» (звёздочка). Настоящий 0 без «*» парсится как 0.0.
+_NEEDS_CALC_RE = re.compile(r"^\s*[\d.,\s\xa0]+\*\s*$")
+
+# Русские месяцы → номер (родительный падеж как в «за январЯ»? нет — в именах файлов
+# именительный: «за январь 2026»). Ключи в нижнем регистре.
+_MONTHS: dict[str, int] = {
+    "январь": 1,
+    "февраль": 2,
+    "март": 3,
+    "апрель": 4,
+    "май": 5,
+    "июнь": 6,
+    "июль": 7,
+    "август": 8,
+    "сентябрь": 9,
+    "октябрь": 10,
+    "ноябрь": 11,
+    "декабрь": 12,
+}
+_MONTHS_ALT = "|".join(_MONTHS)
+
+# Период в имени файла формы 6: «… (за|на) <месяц> <год>г..xlsx». «за» = факт
+# (is_forecast=False), «на» = прогноз (is_forecast=True). Год — 4 цифры.
+_PERIOD_RE = re.compile(rf"\b(за|на)\s+({_MONTHS_ALT})\s+(\d{{4}})", re.IGNORECASE)
+
+# Целевой файл — форма 6 приложения №4 (адресная, помесячная, .xlsx). Годовой «Форма №6
+# (Приложение №2) … план на <год>» (.xls) сюда НЕ подходит: другое приложение + .xls.
+_FORM6_MARKER_RE = re.compile(r"форма\s*6.*приложени\w*\s*№?\s*4", re.IGNORECASE | re.DOTALL)
+_XLSX_RE = re.compile(r"\.xlsx(?:$|\?)", re.IGNORECASE)
+
+# Дата публикации рядом со ссылкой (DD.MM.YYYY) → asof.
+_ASOF_RE = re.compile(r"\b(\d{1,2})\.(\d{1,2})\.(\d{4})\b")
+
+# Адрес-экстрактор: улица-токен + номер дома. Город опционален. Консервативно —
+# нет уверенного адреса → None (не выдумываем). Паттерны из реальных строк:
+#   «(г.Екатеринбург, Складской проезд,4а)» — в скобках;
+#   «, пер. Базовый, 17» — хвостом;
+#   «г.…, ул. К.Маркса,31».
+# Улица-токен: ул|пер|пр|просп|проезд|б-р|ш|тракт|наб (с точкой или без, регистронезав.).
+_STREET_TOKEN = r"(?:ул|пер|пр|просп|проспект|проезд|б-р|бульвар|ш|шоссе|тракт|наб)"
+# Опциональный город впереди: «г.Екатеринбург,» / «г. Реж,».
+_CITY_OPT = r"(?:г\.?\s*[А-ЯЁ][а-яё\-]+\s*,\s*)?"
+# Название улицы: слова с кириллицей/точками/дефисами (напр. «К.Маркса», «Базовый»,
+# «Складской проезд») — до номера дома. Номер: цифры + опц. буква/дробь («4а», «17»,
+# «31/2»). Токен улицы может стоять ПЕРЕД названием («ул. Базовый») или ПОСЛЕ
+# («Складской проезд»).
+_ADDRESS_RE = re.compile(
+    rf"{_CITY_OPT}"
+    rf"(?:{_STREET_TOKEN}\.?\s*)?"  # ведущий токен («ул. …», «пер. …») — опционален
+    r"[А-ЯЁ][А-Яа-яЁё.\- ]{1,40}?"  # название улицы (капитализировано)
+    rf"(?:\s+{_STREET_TOKEN})?"  # хвостовой токен («… проезд», «… тракт») — опционален
+    r"\s*,?\s*"
+    r"(?:д\.?\s*)?"  # опц. «д.»
+    r"(\d+[а-яё]?(?:[/\-]\d+[а-яё]?)?)",  # номер дома («4а», «17», «31/2»)
+    re.IGNORECASE,
+)
+# Чтобы отсечь ложные срабатывания на юрлицах («ИП Рошканяну Владимир Антонович») —
+# требуем ЯВНЫЙ адресный сигнал: либо улица-токен, либо «г.<Город>» перед номером.
+_HAS_STREET_TOKEN_RE = re.compile(rf"\b{_STREET_TOKEN}\b\.?", re.IGNORECASE)
+_HAS_CITY_RE = re.compile(r"\bг\.?\s*[А-ЯЁ][а-яё\-]+", re.IGNORECASE)
+
+_MULTISPACE_RE = re.compile(r"\s+")
+
+
+def _clean_text(value: object) -> str:
+    """Ячейка/текст → strip-строка со схлопнутыми пробелами (\\xa0→пробел). None → ''."""
+    if value is None:
+        return ""
+    return _MULTISPACE_RE.sub(" ", str(value).replace("\xa0", " ")).strip()
+
+
+def _parse_period(name: str) -> tuple[int, int, bool] | None:
+    """Имя файла → (year, month, is_forecast). «за»→факт(False), «на»→прогноз(True).
+
+    Нет распознанного «(за|на) <месяц> <год>» → None. Месяц вне словаря → None.
+    """
+    m = _PERIOD_RE.search(name)
+    if not m:
+        return None
+    kind = m.group(1).lower()
+    month = _MONTHS.get(m.group(2).lower())
+    if month is None:
+        return None
+    year = int(m.group(3))
+    return (year, month, kind == "на")
+
+
+def _is_form6_monthly(link_text: str, href: str) -> bool:
+    """Ссылка — помесячная адресная форма 6 приложения №4 (.xlsx)?
+
+    Требуем: маркер «форма 6 … приложение № 4» (в тексте ссылки ИЛИ href), расширение
+    .xlsx и распознаваемый период. Годовой «Форма №6 (Приложение №2) … план на <год>»
+    (.xls) сюда НЕ проходит (другое приложение + не .xlsx).
+    """
+    haystack = f"{link_text} {href}"
+    if not _FORM6_MARKER_RE.search(haystack):
+        return False
+    if not _XLSX_RE.search(href) and not _XLSX_RE.search(link_text):
+        return False
+    return _parse_period(haystack) is not None
+
+
+def extract_form6_links(catalog_html: str) -> list[dict]:
+    """Из HTML каталога → список кандидатов формы 6: [{url, period_month, is_forecast, asof}].
+
+    По каждой <a>-ссылке, похожей на помесячную форму 6 приложения №4 (.xlsx),
+    вытаскиваем период «(за|на) <месяц> <год>» из текста/href → period_month (первое
+    число месяца) + is_forecast, и дату публикации (DD.MM.YYYY рядом со ссылкой) → asof.
+    Годовые/не-xlsx/без периода ссылки игнорируются. URL резолвится к apex-домену.
+    """
+    soup = BeautifulSoup(catalog_html, "html.parser")
+    out: list[dict] = []
+    for a in soup.find_all("a", href=True):
+        href = a["href"].strip()
+        link_text = _clean_text(a.get_text(" "))
+        if not _is_form6_monthly(link_text, href):
+            continue
+        period = _parse_period(f"{link_text} {href}")
+        if period is None:  # защита (уже проверено в _is_form6_monthly)
+            continue
+        year, month, is_forecast = period
+        # asof — дата публикации рядом со ссылкой (в тексте ссылки или соседних узлах).
+        asof = _extract_asof_near(a, link_text)
+        out.append(
+            {
+                "url": urljoin(BASE_URL, href),
+                "period_month": date(year, month, 1),
+                "is_forecast": is_forecast,
+                "asof": asof,
+            }
+        )
+    logger.info("ekgas: кандидатов формы 6 в каталоге: %d", len(out))
+    return out
+
+
+def _extract_asof_near(anchor: object, link_text: str) -> date | None:
+    """Дата публикации (DD.MM.YYYY) рядом со ссылкой → date. Нет — None.
+
+    Ищем сначала в тексте самой ссылки, затем в тексте родительского контейнера
+    (в каталоге дата обычно стоит в той же строке/ячейке, что и ссылка).
+    """
+    candidates = [link_text]
+    parent = getattr(anchor, "parent", None)
+    if parent is not None:
+        candidates.append(_clean_text(parent.get_text(" ")))
+    for src in candidates:
+        m = _ASOF_RE.search(src)
+        if m:
+            day, month, year = int(m.group(1)), int(m.group(2)), int(m.group(3))
+            try:
+                return date(year, month, day)
+            except ValueError:
+                continue
+    return None
+
+
+def select_latest_file(candidates: list[dict]) -> dict | None:
+    """Выбирает свежайший файл: ПРИОРИТЕТ ФАКТА («за») над прогнозом («на»).
+
+    Правило (см. модульный docstring): если есть хоть один файл «за» (is_forecast=False),
+    берём максимальный (year, month) СРЕДИ «за» — даже если какой-то «на» новее по
+    (year, month). Файлов «за» нет вообще → максимальный «на» (is_forecast=True).
+    Пусто → None.
+    """
+    if not candidates:
+        return None
+    facts = [c for c in candidates if not c["is_forecast"]]
+    pool = facts if facts else candidates
+    return max(pool, key=lambda c: (c["period_month"].year, c["period_month"].month))
+
+
+def _parse_free_capacity(value: object) -> tuple[float | None, bool]:
+    """Ячейка свободной мощности → (free_capacity_mln_m3, needs_calc).
+
+    «0.000*» (число + звёздочка, любой вариант «0,000*»/«0.000 *») = НЕ ноль, а
+    «требуется гидравлический расчёт» → (None, True). Иначе — обычный числовой парс:
+    настоящий 0 (без «*») → (0.0, False); дефицит −0.084 сохраняется знаком; «—»/текст
+    → (None, False).
+    """
+    if isinstance(value, str) and _NEEDS_CALC_RE.match(value):
+        return None, True
+    return parse_reserve_number(value), False
+
+
+def extract_address(outlet_name: str) -> str | None:
+    """Извлекает адресный хвост из «Точки выхода» для геокода DaData (PR-3). Нет — None.
+
+    Консервативно: возвращаем адрес ТОЛЬКО при явном сигнале (улица-токен ул|пер|пр|
+    проезд|б-р|ш|тракт|наб ИЛИ «г.<Город>») + номер дома. Юрлицо без адреса
+    («ИП Рошканяну Владимир Антонович») → None (не выдумываем).
+
+    Examples:
+        «…(г.Екатеринбург, Складской проезд,4а)» → «г.Екатеринбург, Складской проезд,4а»
+        «…, пер. Базовый, 17»                    → «пер. Базовый, 17»
+        «ИП Рошканяну Владимир Антонович»         → None
+    """
+    if not outlet_name:
+        return None
+    # Требуем явный адресный сигнал во всей строке — иначе номер в названии юрлица/объекта
+    # («ООО ТЭЦ-2», «цех №5») ложно распознался бы как дом.
+    if not (_HAS_STREET_TOKEN_RE.search(outlet_name) or _HAS_CITY_RE.search(outlet_name)):
+        return None
+    m = _ADDRESS_RE.search(outlet_name)
+    if not m:
+        return None
+    address = _MULTISPACE_RE.sub(" ", m.group(0)).strip().strip("(),; ")
+    return address or None
+
+
+def _forward_fill_grs(rows: list[list[object]], cols: dict[str, int]) -> list[dict]:
+    """Строки данных → записи с forward-fill «Точки входа» (block-marker ГРС).
+
+    «Точка входа» заполнена ТОЛЬКО в первой строке блока ГРС → протягиваем
+    последнее непустое значение вниз (5 блоков). Индексы колонок — из
+    _find_layout (label-детект). Строки до первого block-marker (нет ГРС) и
+    single-cell строки (сноска «*» в конце листа) пропускаются.
+    """
+
+    def _cell(cells: list[object], key: str) -> object:
+        idx = cols.get(key, -1)
+        return cells[idx] if 0 <= idx < len(cells) else None
+
+    records: list[dict] = []
+    current_grs: str | None = None
+    for cells in rows:
+        # Single-cell строка (сноска про «*» / служебная) → скип.
+        non_empty = [c for c in cells if _clean_text(c)]
+        if len(non_empty) <= 1:
+            continue
+        entry = _clean_text(_cell(cells, "entry"))
+        if entry:
+            current_grs = entry
+        outlet = _clean_text(_cell(cells, "outlet"))
+        if not current_grs or not outlet:
+            continue  # строка до первого block-marker ИЛИ без точки выхода → скип
+        free_raw = _cell(cells, "free")
+        free, needs_calc = _parse_free_capacity(free_raw)
+        records.append(
+            {
+                "grs_name": current_grs,
+                "outlet_name": outlet,
+                "consumer_type": _clean_text(_cell(cells, "consumer_type")) or None,
+                "consumption_group": _clean_text(_cell(cells, "group")) or None,
+                "volume_requested_mln_m3": parse_reserve_number(_cell(cells, "requested")),
+                "volume_approved_mln_m3": parse_reserve_number(_cell(cells, "approved")),
+                "free_capacity_mln_m3": free,
+                "free_capacity_needs_calc": needs_calc,
+                "address_extracted": extract_address(outlet),
+                "raw_cells": _cells_to_jsonable(cells),
+            }
+        )
+    return records
+
+
+def _cells_to_jsonable(cells: list[object]) -> list[object]:
+    """Ячейки строки → JSON-совместимый вид (datetime/прочее → str, числа/None as-is)."""
+    out: list[object] = []
+    for value in cells:
+        if value is None or isinstance(value, bool | int | float | str):
+            out.append(value)
+        else:
+            out.append(str(value))
+    return out
+
+
+def _dedup_outlet_names(records: list[dict]) -> list[dict]:
+    """Дедуп повторов outlet_name В ПРЕДЕЛАХ файла: 2-му и далее — суффикс « (N)».
+
+    Один и тот же outlet_name у одной ГРС может встречаться несколько раз (разные
+    группы потребления / объекты одного юрлица). UPSERT по (grs_name_norm, outlet_name,
+    period_month, is_forecast) схлопнул бы их с потерей данных (урок тепла/воды) —
+    добавляем порядковый суффикс. Ключ дедупа — (grs_name_norm, outlet_name).
+    """
+    seen: dict[tuple[str, str], int] = {}
+    for rec in records:
+        key = (normalize_grs_name(rec["grs_name"]), rec["outlet_name"])
+        seen[key] = seen.get(key, 0) + 1
+        if seen[key] > 1:
+            rec["outlet_name"] = f"{rec['outlet_name']} ({seen[key]})"
+    return records
+
+
+def parse_outlet_sheet(xlsx_bytes: bytes) -> list[dict]:
+    """Парсит лист формы 6 → записи точек выхода (forward-fill ГРС + дедуп имён).
+
+    Сетка детектится ПО ПОДПИСЯМ (_find_layout): живой файл за май 2026 — header
+    row 11, слева колонка «№ п/п», данные с row 13 (разведка видела r10/r12 без
+    «№ п/п» — формат плавает). Свободная мощность: float ИЛИ «0.000*» → needs_calc.
+    Single-cell сноска про «*» в конце листа → скип. Сетка не распознана → 0 записей
+    + warning (не мусор — урок vodokanal).
+
+    Каждая запись: {grs_name, outlet_name, consumer_type, consumption_group,
+    volume_requested_mln_m3, volume_approved_mln_m3, free_capacity_mln_m3,
+    free_capacity_needs_calc, address_extracted, raw_cells}. outlet_name дедуплен
+    суффиксом « (N)» в пределах файла.
+    """
+    wb = load_workbook(io.BytesIO(xlsx_bytes), read_only=True, data_only=True)
+    ws = wb.active
+    try:
+        all_rows: list[list[object]] = [list(row) for row in ws.iter_rows(values_only=True)]
+    finally:
+        wb.close()
+
+    layout = _find_layout(all_rows)
+    if layout is None:
+        logger.warning(
+            "ekgas: сетка листа не распознана (нет header с подписями) — 0 записей; "
+            "первые 5 строк: %s",
+            [[_clean_text(c) for c in r[:9]] for r in all_rows[:5]],
+        )
+        return []
+    data_start, cols = layout
+    records = _forward_fill_grs(all_rows[data_start:], cols)
+    records = _dedup_outlet_names(records)
+    logger.info("ekgas: распознано точек выхода=%d", len(records))
+    return records
+
+
+def fetch_catalog_html() -> str:
+    """Тянет HTML каталога раскрытия. RUN-ON-PROD (гео-блок). httpx с таймаутом, apex-SSL."""
+    resp = httpx.get(
+        CATALOG_URL, timeout=_HTTP_TIMEOUT, follow_redirects=True, verify=_ru_ssl_context()
+    )
+    resp.raise_for_status()
+    return resp.text
+
+
+def fetch_xlsx(url: str) -> bytes:
+    """Тянет XLSX формы 6 по URL. RUN-ON-PROD (гео-блок). httpx с таймаутом, apex-SSL."""
+    resp = httpx.get(url, timeout=_HTTP_TIMEOUT, follow_redirects=True, verify=_ru_ssl_context())
+    resp.raise_for_status()
+    return resp.content
+
+
+def _upsert_outlet_rows(db: Session, records: list[dict], meta: dict) -> dict[str, int]:
+    """UPSERT точек выхода в gas_grs_outlet_points. Per-row SAVEPOINT (битая строка не валит батч).
+
+    meta = {period_month: date, is_forecast: bool, asof: date|None, source_url: str}.
+    ON CONFLICT (grs_name_norm, outlet_name, period_month, is_forecast) DO UPDATE —
+    обновляем объёмы/free/needs_calc/address/raw/fetched_at. Returns счётчики
+    inserted/updated/skipped/needs_calc/with_address.
+    """
+    inserted = 0
+    updated = 0
+    skipped = 0
+    needs_calc = 0
+    with_address = 0
+    for rec in records:
+        grs_name = rec["grs_name"]
+        params = {
+            "grs_name": grs_name,
+            "grs_name_norm": normalize_grs_name(grs_name),
+            "outlet_name": rec["outlet_name"],
+            "consumer_type": rec["consumer_type"],
+            "consumption_group": rec["consumption_group"],
+            "requested": rec["volume_requested_mln_m3"],
+            "approved": rec["volume_approved_mln_m3"],
+            "free": rec["free_capacity_mln_m3"],
+            "needs_calc": rec["free_capacity_needs_calc"],
+            "address": rec["address_extracted"],
+            "period_month": meta["period_month"],
+            "is_forecast": meta["is_forecast"],
+            "asof": meta.get("asof"),
+            "source_url": meta.get("source_url"),
+            "raw": json.dumps({"cells": rec["raw_cells"]}, ensure_ascii=False),
+        }
+        try:
+            with db.begin_nested():  # SAVEPOINT — откат только этой строки
+                result = db.execute(
+                    text("""
+                        INSERT INTO gas_grs_outlet_points
+                            (grs_name, grs_name_norm, outlet_name, consumer_type,
+                             consumption_group, volume_requested_mln_m3,
+                             volume_approved_mln_m3, free_capacity_mln_m3,
+                             free_capacity_needs_calc, address_extracted,
+                             period_month, is_forecast, asof, source_url, raw, fetched_at)
+                        VALUES (
+                            :grs_name, :grs_name_norm, :outlet_name, :consumer_type,
+                            :consumption_group, :requested,
+                            :approved, :free,
+                            :needs_calc, :address,
+                            :period_month, :is_forecast, :asof, :source_url,
+                            CAST(:raw AS jsonb), NOW()
+                        )
+                        ON CONFLICT (grs_name_norm, outlet_name, period_month, is_forecast)
+                        DO UPDATE
+                           -- geom НАМЕРЕННО НЕ в SET: geocode_gas_outlets (PR-3)
+                           -- пишет его отдельным UPDATE. Помесячный рефреш INSERT-ит
+                           -- без geom → EXCLUDED.geom = NULL; включив его в SET, мы бы
+                           -- ЗАТЁРЛИ уже геокоженную точку в NULL. Оставляем как есть.
+                           SET grs_name                 = EXCLUDED.grs_name,
+                               consumer_type            = EXCLUDED.consumer_type,
+                               consumption_group        = EXCLUDED.consumption_group,
+                               volume_requested_mln_m3  = EXCLUDED.volume_requested_mln_m3,
+                               volume_approved_mln_m3   = EXCLUDED.volume_approved_mln_m3,
+                               free_capacity_mln_m3     = EXCLUDED.free_capacity_mln_m3,
+                               free_capacity_needs_calc = EXCLUDED.free_capacity_needs_calc,
+                               address_extracted        = EXCLUDED.address_extracted,
+                               asof                     = EXCLUDED.asof,
+                               source_url               = EXCLUDED.source_url,
+                               raw                      = EXCLUDED.raw,
+                               fetched_at               = NOW()
+                        RETURNING (xmax = 0) AS is_insert
+                    """),
+                    params,
+                ).scalar()
+            if result:
+                inserted += 1
+            else:
+                updated += 1
+            if rec["free_capacity_needs_calc"]:
+                needs_calc += 1
+            if rec["address_extracted"]:
+                with_address += 1
+        except Exception as e:
+            logger.warning("ekgas upsert failed for %r/%r: %s", grs_name, rec["outlet_name"], e)
+            skipped += 1
+    return {
+        "rows": len(records),
+        "inserted": inserted,
+        "updated": updated,
+        "skipped": skipped,
+        "needs_calc": needs_calc,
+        "with_address": with_address,
+    }
+
+
+def load_gas_outlet_points(db: Session | None = None) -> dict:
+    """Тянет каталог ekgas → свежайшая форма 6 → парс XLSX → UPSERT точек выхода.
+
+    RUN-ON-PROD (гео-блок источника). Owns-session как соседи (gas/rosseti/eias): ``db``
+    None → своя SessionLocal (fetch + запись sync). Выбор файла — приоритет факта («за»)
+    над прогнозом («на»), см. select_latest_file.
+
+    Returns счётчики {rows, inserted, updated, skipped, needs_calc, with_address,
+    period, is_forecast} или {"error": ...} если подходящий файл в каталоге не найден.
+    """
+    catalog_html = fetch_catalog_html()
+    candidates = extract_form6_links(catalog_html)
+    chosen = select_latest_file(candidates)
+    if chosen is None:
+        logger.warning("ekgas: подходящая форма 6 в каталоге не найдена (0 кандидатов)")
+        return {"error": "no form6 file found in catalog"}
+
+    meta = {
+        "period_month": chosen["period_month"],
+        "is_forecast": chosen["is_forecast"],
+        "asof": chosen["asof"],
+        "source_url": chosen["url"],
+    }
+    logger.info(
+        "ekgas: выбран файл period=%s is_forecast=%s asof=%s url=%s",
+        chosen["period_month"],
+        chosen["is_forecast"],
+        chosen["asof"],
+        chosen["url"],
+    )
+
+    xlsx_bytes = fetch_xlsx(chosen["url"])
+    records = parse_outlet_sheet(xlsx_bytes)
+
+    owns_session = db is None
+    if db is None:
+        db = SessionLocal()
+
+    try:
+        counts = _upsert_outlet_rows(db, records, meta)
+        db.commit()
+    except Exception as e:
+        db.rollback()
+        logger.exception("load_gas_outlet_points: outer tx rolled back: %s", e)
+        raise
+    finally:
+        if owns_session:
+            db.close()
+
+    counts["period"] = chosen["period_month"].isoformat()
+    counts["is_forecast"] = chosen["is_forecast"]
+    logger.info("load_gas_outlet_points done: %s", counts)
+    return counts
+
+
+# ── Геокод address_extracted → geom (PR-3) ────────────────────────────────────
+
+# Кандидаты геокода: строки последнего period_month с адресом, но БЕЗ geom.
+# MAX(period_month) в подзапросе — работаем только по свежайшему снапшоту (старые
+# месяцы не трогаем). geom стабилен между месяцами (UPSERT его не затирает — см.
+# DO UPDATE выше), так что уже геокоженные строки прошлых месяцев не пере-геокодим.
+_GEOCODE_CANDIDATES_SQL = text("""
+    SELECT id, address_extracted
+    FROM gas_grs_outlet_points
+    WHERE address_extracted IS NOT NULL
+      AND geom IS NULL
+      AND period_month = (SELECT MAX(period_month) FROM gas_grs_outlet_points)
+    ORDER BY id
+""")
+
+# UPDATE geom = точка WGS84. CAST(:lon/:lat AS float) — psycopg3-канон (backend.md:
+# НИКОГДА :lon::float). Пишем ТОЛЬКО если geom всё ещё NULL (idempotent при повторе).
+_GEOCODE_UPDATE_SQL = text("""
+    UPDATE gas_grs_outlet_points
+       SET geom = ST_SetSRID(
+                      ST_MakePoint(CAST(:lon AS float), CAST(:lat AS float)),
+                      4326
+                  )
+     WHERE id = CAST(:id AS bigint)
+       AND geom IS NULL
+""")
+
+
+def _ekb_prefixed(address: str) -> str:
+    """address_extracted → строка для DaData с городом-префиксом при его отсутствии.
+
+    «ул. Стрелочников, д. 2» → «г Екатеринбург, ул. Стрелочников, д. 2». Если город
+    уже есть в строке («г.Екатеринбург, …» / «г. Реж, …») — не дублируем.
+    """
+    if "екатеринбург" in address.lower() or _HAS_CITY_RE.search(address):
+        return address
+    return f"{_EKB_PREFIX}{address}"
+
+
+def _in_ekb_bbox(lat: float, lon: float) -> bool:
+    """Точка в bbox Екатеринбурга и окрестностей? (sanity-гейт против чужого города)."""
+    return (
+        _EKB_BBOX_LAT[0] <= lat <= _EKB_BBOX_LAT[1] and _EKB_BBOX_LON[0] <= lon <= _EKB_BBOX_LON[1]
+    )
+
+
+def geocode_gas_outlets(db: Session | None = None, *, apply: bool = False) -> dict:
+    """Геокодит address_extracted точек выхода → geom (последний period_month).
+
+    Дефолт dry-run (apply=False): считает счётчики + печатает первые 20 пар
+    адрес→(lat,lon), НО В БД НЕ ПИШЕТ. apply=True — UPDATE geom.
+
+    Алгоритм:
+      1. SELECT строки последнего period_month c address_extracted IS NOT NULL AND
+         geom IS NULL (уже геокоженные не трогаем — geom стабилен между месяцами).
+      2. Каждый адрес: префикс «г Екатеринбург, » при отсутствии города → clean_address.
+      3. Sanity-bbox ЕКБ+окрестности: координата вне bbox → failed (DaData «дорисовал»
+         чужой город на кривом адресе) — geom НЕ пишем (честность).
+      4. Кэш в памяти (адреса повторяются) + cap _GEO_DADATA_CAP вызовов DaData.
+         Per-row SAVEPOINT (битая строка/UPDATE не валит батч, backend.md).
+
+    Returns счётчики {candidates, geocoded, failed, dadata_calls, cap_hit, applied}.
+    """
+    owns_session = db is None
+    if db is None:
+        db = SessionLocal()
+
+    candidates: list[tuple[int, str]] = [
+        (int(row[0]), str(row[1])) for row in db.execute(_GEOCODE_CANDIDATES_SQL).all()
+    ]
+
+    counts = {
+        "candidates": len(candidates),
+        "geocoded": 0,
+        "failed": 0,
+        "dadata_calls": 0,
+        "cap_hit": False,
+        "applied": apply,
+    }
+    # Кэш прогона: address → (lat, lon) | None (None = «пробовали, DaData не дал/вне
+    # bbox» — кэшируем и его, чтобы не жечь квоту на повтор одного адреса).
+    geo_cache: dict[str, tuple[float, float] | None] = {}
+    sample: list[tuple[str, tuple[float, float]]] = []
+
+    try:
+        for row_id, address in candidates:
+            if address in geo_cache:
+                coords = geo_cache[address]
+            elif counts["dadata_calls"] >= _GEO_DADATA_CAP:
+                counts["cap_hit"] = True
+                counts["failed"] += 1
+                continue
+            else:
+                counts["dadata_calls"] += 1
+                raw = clean_address(_ekb_prefixed(address))
+                # bbox-гейт ДО кэша: вне ЕКБ → трактуем как «нет координат» (None).
+                if raw is not None and not _in_ekb_bbox(raw[0], raw[1]):
+                    logger.info(
+                        "ekgas geocode: %r вне bbox ЕКБ (lat=%.4f lon=%.4f) → failed",
+                        address[:60],
+                        raw[0],
+                        raw[1],
+                    )
+                    raw = None
+                coords = raw
+                geo_cache[address] = coords
+
+            if coords is None:
+                counts["failed"] += 1
+                continue
+
+            lat, lon = coords
+            if len(sample) < 20:
+                sample.append((address, (lat, lon)))
+
+            if not apply:
+                counts["geocoded"] += 1
+                continue
+
+            try:
+                with db.begin_nested():  # SAVEPOINT — откат только этой строки
+                    db.execute(_GEOCODE_UPDATE_SQL, {"id": row_id, "lat": lat, "lon": lon})
+                counts["geocoded"] += 1
+            except Exception as e:
+                logger.warning("ekgas geocode UPDATE failed for id=%s %r: %s", row_id, address, e)
+                counts["failed"] += 1
+
+        if apply:
+            db.commit()
+    except Exception as e:
+        if apply:
+            db.rollback()
+        logger.exception("geocode_gas_outlets: rolled back: %s", e)
+        raise
+    finally:
+        if owns_session:
+            db.close()
+
+    logger.info("geocode_gas_outlets done (apply=%s): %s", apply, counts)
+    if not apply:
+        for addr, (lat, lon) in sample:
+            logger.info("  sample: %r → (%.6f, %.6f)", addr[:80], lat, lon)
+    return counts
+
+
+def _main(argv: list[str] | None = None) -> int:
+    """CLI: помесячная загрузка формы 6 (--load) и геокод адресов → geom (--geocode-outlets).
+
+    RUN-ON-PROD (гео-блок источника + DaData-ключи на проде). Пример:
+        python -m app.services.site_finder.ekgas_outlet_loader --geocode-outlets
+        python -m app.services.site_finder.ekgas_outlet_loader --geocode-outlets --apply
+    """
+    parser = argparse.ArgumentParser(
+        description="Загрузчик точек выхода ГРС «Екатеринбурггаз» (#2119 B2): "
+        "load формы 6 + геокод address_extracted → geom."
+    )
+    parser.add_argument(
+        "--load",
+        action="store_true",
+        help="Загрузить свежайшую форму 6 из каталога ekgas → UPSERT точек выхода.",
+    )
+    parser.add_argument(
+        "--geocode-outlets",
+        action="store_true",
+        help="Геокодить address_extracted (последний period_month, geom IS NULL) → geom.",
+    )
+    parser.add_argument(
+        "--apply",
+        action="store_true",
+        help="Реально писать в БД (для --geocode-outlets). Без флага — dry-run.",
+    )
+    args = parser.parse_args(argv)
+
+    logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(levelname)s %(name)s: %(message)s")
+
+    if not args.load and not args.geocode_outlets:
+        parser.error("нужен --load и/или --geocode-outlets")
+
+    if args.load:
+        logger.info("load result: %s", load_gas_outlet_points())
+    if args.geocode_outlets:
+        logger.info("geocode result: %s", geocode_gas_outlets(apply=args.apply))
+    return 0
+
+
+if __name__ == "__main__":  # pragma: no cover
+    sys.exit(_main())

backend/app/services/site_finder/gazprom_grs_loader.py

@@ -0,0 +1,458 @@
+"""Загрузчик свободной мощности ГРС «Газпром трансгаз Екатеринбург» (#2119 B1).
+
+No-B2B верифицированный источник: страница раскрытия ГТЕ содержит ИНЛАЙН
+HTML-таблицу «Информация о наличии (отсутствии) технической возможности…»
+(~350 строк) со свободной мощностью газораспределительных станций (ГРС) —
+проектная / текущая загрузка / свободная мощность (тыс. м³/ч) + уведомление о
+расшивке. UPSERT-ит в ``gas_grs_capacity``.
+
+Источник ГЕО-БЛОКИРУЕТ non-RU IP → загрузчик РАБОТАЕТ НА ПРОДЕ (Celery weekly /
+manual docker exec) — как rosseti-/vodokanal-лоадеры. Код не предполагает
+локальный сетевой доступ.
+
+Парсинг под РЕАЛЬНУЮ структуру таблицы ГТЕ (снята с прода 2026-07-02):
+
+  * caption-строка (1 ячейка) → скип;
+  * «по состоянию на DD.MM.YYYY» в первых строках → asof;
+  * строка-заголовок = ячейки содержат «наименование» И «проектн» (НЕ caption);
+  * ниже идут суб-заголовки + строка нумерации «0..7» → скипаются как не-данные;
+  * single-cell строка = регион-разделитель («СВЕРДЛОВСКАЯ ОБЛАСТЬ») → задаёт
+    ``current_region``; данные пишутся ТОЛЬКО пока текущий регион — Свердловский;
+  * FULL-строка (len>=10): idx 2=имя, 3=проектная, 4=загрузка, 5=объём по ТУ,
+    6=свободная, 7=свободная %, 8+=уведомление (основание/срок/параметры);
+  * CONTINUATION-строка (5<=len<=9, доп. выход): сдвиг на 1 — idx 0=имя (с выходом),
+    1=проектная, 2=загрузка, 3=объём ТУ, 4=свободная, 5=%, 6=уведомление;
+  * имя с суффиксом «(выход №N)» → output_name отдельно; суффикс-число «(5)» —
+    НЕ выход, остаётся в имени.
+
+Числа — через ОБЩИЙ ``parse_reserve_number`` из rosseti_reserve_loader (запятая,
+«—» → None). Объём по ТУ хранится ТОЛЬКО в ``raw`` (без миграции колонки).
+Полная строка целиком → ``raw`` jsonb (неизвестные/будущие колонки не теряются).
+"""
+
+import json
+import logging
+import re
+import ssl
+from datetime import date
+from functools import lru_cache
+from pathlib import Path
+
+import httpx
+from bs4 import BeautifulSoup
+from sqlalchemy import text
+from sqlalchemy.orm import Session
+
+from app.core.db import SessionLocal
+from app.services.site_finder.rosseti_reserve_loader import (
+    parse_asof_date,
+    parse_reserve_number,
+)
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# Страница расклытия «Газпром трансгаз Екатеринбург» с инлайн HTML-таблицей.
+# Punycode не требуется — латинский хост.
+DISCLOSURE_URL = "https://ekaterinburg-tr.gazprom.ru/about/informatsiya-o-tekhnicheskoj-vozmo/"
+
+_HTTP_TIMEOUT = 60
+
+# Домен ГТЕ использует сертификат российского УЦ (Russian Trusted CA, Минцифры) —
+# его нет в стандартном CA-bundle → CERTIFICATE_VERIFY_FAILED (прод-инцидент
+# 2026-07-02). Подключаем публичный бандл (Госуслуги) ТОЛЬКО для этого лоадера,
+# системные CA остаются в контексте (create_default_context + load_verify_locations).
+_RU_CA_BUNDLE = (
+    Path(__file__).resolve().parents[2] / "resources" / "certs" / "russian_trusted_ca_bundle.pem"
+)
+
+
+@lru_cache(maxsize=1)
+def _ru_ssl_context() -> ssl.SSLContext:
+    """SSL-контекст: системные CA + Russian Trusted Root/Sub CA (Минцифры)."""
+    ctx = ssl.create_default_context()
+    ctx.load_verify_locations(cafile=str(_RU_CA_BUNDLE))
+    return ctx
+
+
+_MULTISPACE_RE = re.compile(r"\s+")
+
+# «н/д» / «-» / прочерк / пусто в текстовой ячейке (напр. срок расшивки) → None.
+_NODATA_TEXT_TOKENS = frozenset(
+    {"", "н/д", "нд", "n/a", "na", "-", "—", "–", "нет данных", "х", "x"}
+)
+
+# Строка-заголовок таблицы ГТЕ: ячейки содержат «наименование» И «проектн».
+# Отличает РЕАЛЬНЫЙ header от caption-строки («Информация о наличии…») и от
+# суб-заголовков / строки нумерации.
+_HEADER_MARKERS = ("наименование", "проектн")
+
+# Свердловская область — единственный регион, который грузим (ГТЕ отдаёт и
+# сопредельные: Курганская, Челябинская и т.д. — они отсекаются region-фильтром).
+_SVERDLOVSK_TOKEN = "свердлов"
+
+# Фрагмент «(выход №N)» в имени ГРС → отдельный output_name. «(5)» (только цифры) —
+# НЕ выход (это доп. нумерация станции), остаётся в имени. В живых данных фрагмент
+# стоит НЕ только в конце, но и В СЕРЕДИНЕ имени («ГРС-1 Свердловск (выход №1) (5)»)
+# → search по всему имени (не $-якорь), фрагмент вырезаем, остаток склеиваем. #2119 B1.
+# Группы: 1=«выход», 2=номер (для канонизации «выход №N» без разнобоя пробелов вокруг №,
+# иначе «выход № 1» и «выход №1» породили бы РАЗНЫЕ output_name → дубли по
+# ON CONFLICT (grs_name_norm, output_name)).
+_OUTPUT_SUFFIX_RE = re.compile(r"\(\s*(выход)\s*№?\s*(\d+)\s*\)", re.IGNORECASE)
+
+# FULL-строка: idx имени=2, проектная=3, загрузка=4, объём ТУ=5, свободная=6,
+# свободная %=7, уведомление(основание/срок/параметры)=8,9,10.
+_FULL_IDX = {
+    "grs_name": 2,
+    "design": 3,
+    "load": 4,
+    "volume_tu": 5,
+    "free": 6,
+    "pct": 7,
+    "notice": (8, 9, 10),
+}
+# CONTINUATION-строка (доп. выход, сдвиг на -1): имя=0, проектная=1, загрузка=2,
+# объём ТУ=3, свободная=4, %=5, уведомление=6+.
+_CONT_IDX = {
+    "grs_name": 0,
+    "design": 1,
+    "load": 2,
+    "volume_tu": 3,
+    "free": 4,
+    "pct": 5,
+    "notice": (6, 7, 8),
+}
+
+# Границы длины строки: full = данные с полным набором столбцов; continuation =
+# усечённый доп. выход. Иначе строка не-данные (шапка/суб/нумерация) → скип.
+_FULL_MIN_LEN = 10
+_CONT_MIN_LEN = 5
+_CONT_MAX_LEN = 9
+
+
+def normalize_grs_name(name: str | None) -> str:
+    """Нормализует имя ГРС для матча/дедупа.
+
+    Правила: lower, ё→е, схлопывание пробелов и дефисов (все виды тире → одиночный
+    дефис без пробелов вокруг), удаление кавычек. Префиксы «ГРС»/«АРП» СОХРАНЯЮТСЯ —
+    они различают станции. Пусто → ''.
+
+    Examples:
+        «ГРС Кольцово»          → «грс кольцово»
+        «ГРС  Берёзовский»      → «грс березовский»
+        «ГРС Северная — 2»      → «грс северная-2»
+    """
+    if not name:
+        return ""
+    s = name.strip().lower().replace("ё", "е")
+    s = s.replace("«", "").replace("»", "").replace('"', "").replace("'", "")
+    # Все виды тире (—, –, -) в одиночный дефис, пробелы вокруг убираем.
+    s = re.sub(r"\s*[—–-]\s*", "-", s)
+    s = _MULTISPACE_RE.sub(" ", s).strip()
+    return s
+
+
+def _parse_pct(value: str | None) -> float | None:
+    """Процент свободной мощности «(96 %)» → 96.0. «(—)»/пусто → None.
+
+    Ячейка приходит в скобках и с неразрывным пробелом перед «%». Снимаем скобки,
+    «%», пробелы — и парсим числом. Отрицательные (дефицит) сохраняются знаком.
+    """
+    if value is None:
+        return None
+    stripped = value.strip("()%\xa0 ").strip()
+    if not stripped or stripped in _NODATA_TEXT_TOKENS:
+        return None
+    return parse_reserve_number(stripped)
+
+
+def _split_grs_name(raw_name: str) -> tuple[str, str | None]:
+    """Имя ячейки → (grs_name без выхода, output_name|None).
+
+    «ГРС Арти (выход №2)» → («ГРС Арти», «выход №2»); фрагмент «(выход №N)» бывает
+    и В СЕРЕДИНЕ имени («ГРС-1 Свердловск (выход №1) (5)» → («ГРС-1 Свердловск (5)»,
+    «выход №1»)) — вырезаем его, остаток склеиваем и нормализуем двойные пробелы.
+    output_name канонизируется в «выход №N» (нижний регистр, ровно один пробел после
+    «выход», сразу «№N» без пробела) — разнобой пробелов вокруг «№» иначе дал бы
+    разные output_name и дубли по ON CONFLICT (grs_name_norm, output_name).
+    «ГРС Арамиль (5)» → без изменений (цифра в скобках — НЕ выход, часть имени).
+    """
+    m = _OUTPUT_SUFFIX_RE.search(raw_name)
+    if not m:
+        return raw_name, None
+    # Канонический output_name: «выход №N» (число из группы 2, «№» приклеено к цифре).
+    output = f"{m.group(1).lower()} №{m.group(2)}"
+    # Вырезаем фрагмент из ЛЮБОГО места имени и склеиваем остаток (нормализуя
+    # двойные пробелы, оставшиеся на месте выреза в середине).
+    grs_name = raw_name[: m.start()] + raw_name[m.end() :]
+    grs_name = _MULTISPACE_RE.sub(" ", grs_name).strip()
+    return grs_name, output
+
+
+def _is_header_row(texts: list[str]) -> bool:
+    """Строка — РЕАЛЬНЫЙ заголовок (ячейки содержат «наименование» И «проектн»)?
+
+    Отличает header от caption («Информация о наличии…») и суб-заголовков.
+    """
+    joined = " ".join(texts).lower()
+    return all(marker in joined for marker in _HEADER_MARKERS)
+
+
+def _extract_table(html: str) -> object | None:
+    """Находит наиболее «содержательную» <table> (с макс. числом строк). None — нет."""
+    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
+    tables = soup.find_all("table")
+    if not tables:
+        return None
+    # Основная таблица — с наибольшим числом строк (шапки/навигация мелкие).
+    return max(tables, key=lambda t: len(t.find_all("tr")))
+
+
+def _row_cells(tr: object) -> list[object]:
+    """Ячейки строки (<th> и <td> в порядке появления)."""
+    return tr.find_all(["th", "td"])  # type: ignore[union-attr]
+
+
+def _row_texts(cells: list[object]) -> list[str]:
+    """Ячейки строки → список очищенных (collapse пробелов, \\xa0→пробел) текстов."""
+    out: list[str] = []
+    for cell in cells:
+        raw = cell.get_text(" ").replace("\xa0", " ")  # type: ignore[union-attr]
+        out.append(_MULTISPACE_RE.sub(" ", raw).strip())
+    return out
+
+
+def _cell_at(texts: list[str], idx: int) -> str | None:
+    """Текст ячейки по индексу → None если пусто / «—»-токен / за границей."""
+    if idx >= len(texts):
+        return None
+    s = texts[idx].strip()
+    if not s or s.lower() in _NODATA_TEXT_TOKENS:
+        return None
+    return s
+
+
+def _build_upgrade_due(texts: list[str], notice_idxs: tuple[int, ...]) -> str | None:
+    """Ячейки уведомления (Основание/Срок/Параметры) → « · »-join непустых.
+
+    Все «—»/пусто → None (нет уведомления о расшивке).
+    """
+    parts = [t for i in notice_idxs if (t := _cell_at(texts, i)) is not None]
+    return " · ".join(parts) if parts else None
+
+
+def _build_record(
+    texts: list[str], idx: dict, current_region: str, asof: date | None
+) -> dict | None:
+    """Строит запись ГРС из строки данных по карте индексов (FULL или CONTINUATION).
+
+    Имя обязательно — иначе None (не-данные). Объём по ТУ уходит ТОЛЬКО в raw.
+    """
+    raw_name = _cell_at(texts, idx["grs_name"])
+    if not raw_name:
+        return None
+    grs_name, output_name = _split_grs_name(raw_name)
+    return {
+        "grs_name": grs_name,
+        "output_name": output_name,
+        "region": current_region,
+        "design_capacity_th_m3_h": parse_reserve_number(_cell_at(texts, idx["design"])),
+        "current_load_th_m3_h": parse_reserve_number(_cell_at(texts, idx["load"])),
+        "free_capacity_th_m3_h": parse_reserve_number(_cell_at(texts, idx["free"])),
+        "free_capacity_pct": _parse_pct(_cell_at(texts, idx["pct"])),
+        "upgrade_due": _build_upgrade_due(texts, idx["notice"]),
+        "asof": asof,
+        # Объём газа по ТУ — БЕЗ отдельной колонки в схеме → сохраняем в raw.
+        "raw": {"cells": texts, "volume_by_tu": _cell_at(texts, idx["volume_tu"])},
+    }
+
+
+def parse_grs_table(html: str) -> list[dict]:
+    """Парсит инлайн HTML-таблицу ГТЕ → список записей ГРС (по выходам).
+
+    Под РЕАЛЬНУЮ структуру таблицы (см. модульный docstring):
+      - основная <table> = с макс. числом строк;
+      - asof («по состоянию на DD.MM.YYYY») ищется в первых 4 строках;
+      - строка-заголовок детектится по маркерам «наименование» + «проектн»; всё до
+        неё (caption / asof) и суб-заголовки/нумерация сразу после — скипаются;
+      - single-cell строка = регион-разделитель → current_region (title-case);
+      - данные пишутся ТОЛЬКО когда current_region содержит «свердлов»;
+      - FULL-строка (len>=10) и CONTINUATION-строка (5<=len<=9) → фиксированные
+        индексы; иначе строка не-данные → скип с warning-логом.
+
+    Каждая запись:
+      {grs_name, output_name, region, design_capacity_th_m3_h, current_load_th_m3_h,
+       free_capacity_th_m3_h, free_capacity_pct, upgrade_due, asof, raw}.
+    """
+    table = _extract_table(html)
+    if table is None:
+        logger.warning("gazprom_grs: <table> не найдена в HTML")
+        return []
+
+    rows = table.find_all("tr")  # type: ignore[union-attr]
+    if not rows:
+        return []
+
+    row_texts = [_row_texts(_row_cells(tr)) for tr in rows]
+
+    # asof: «по состоянию на DD.MM.YYYY» в первых 4 строках (caption/asof-строка).
+    asof = parse_asof_date(*(" ".join(t) for t in row_texts[:4]))
+
+    # Находим строку-заголовок (маркеры «наименование» + «проектн»). Данные — ниже.
+    header_idx: int | None = None
+    for i, texts in enumerate(row_texts):
+        if _is_header_row(texts):
+            header_idx = i
+            break
+    if header_idx is None:
+        logger.warning("gazprom_grs: строка-заголовок не найдена (маркеры %s)", _HEADER_MARKERS)
+        return []
+
+    records: list[dict] = []
+    current_region: str | None = None
+    in_sverdlovsk = False
+
+    for texts in row_texts[header_idx + 1 :]:
+        n = len(texts)
+        if n == 0 or not any(t for t in texts):
+            continue  # пустая строка → скип
+
+        if n == 1:
+            # Single-cell → регион-разделитель. title-case, обновляем контекст.
+            region = _cell_at(texts, 0)
+            if region:
+                current_region = region.title()
+                in_sverdlovsk = _SVERDLOVSK_TOKEN in region.lower()
+            continue
+
+        if not in_sverdlovsk:
+            continue  # регион не Свердловский → строку не пишем
+
+        if n >= _FULL_MIN_LEN:
+            idx_map = _FULL_IDX
+        elif _CONT_MIN_LEN <= n <= _CONT_MAX_LEN:
+            idx_map = _CONT_IDX
+        else:
+            logger.warning("gazprom_grs: строка неожиданной длины n=%d → скип: %s", n, texts)
+            continue
+
+        rec = _build_record(texts, idx_map, current_region or "", asof)
+        if rec is not None:
+            records.append(rec)
+
+    logger.info("gazprom_grs: распознано записей ГРС=%d (asof=%s)", len(records), asof)
+    return records
+
+
+def _passes_region_filter(records: list[dict]) -> list[dict]:
+    """Фильтр Свердловской области по полю region записи.
+
+    Основной регион-фильтр УЖЕ применён в parse_grs_table (по current_region-
+    разделителям). Эта функция — второй барьер на случай записей с чужим/пустым
+    region (совместимость с прежним пайплайном load_grs_capacity). Если region есть
+    хоть у одной — оставляем только «свердлов»; иначе всё.
+    """
+    if any(r.get("region") for r in records):
+        return [r for r in records if _SVERDLOVSK_TOKEN in (r.get("region") or "").lower()]
+    return records
+
+
+def fetch_grs_html() -> str:
+    """Тянет HTML страницы раскрытия ГТЕ. RUN-ON-PROD (гео-блок). httpx с таймаутом."""
+    resp = httpx.get(
+        DISCLOSURE_URL, timeout=_HTTP_TIMEOUT, follow_redirects=True, verify=_ru_ssl_context()
+    )
+    resp.raise_for_status()
+    return resp.text
+
+
+def _upsert_grs_rows(db: Session, records: list[dict]) -> dict[str, int]:
+    """UPSERT записей ГРС в gas_grs_capacity. Per-row SAVEPOINT (битая строка не валит батч).
+
+    ON CONFLICT (grs_name_norm, output_name) — NULLS NOT DISTINCT в схеме (output_name
+    nullable). Returns: счётчики rows/inserted/updated/skipped.
+    """
+    inserted = 0
+    updated = 0
+    skipped = 0
+    for rec in records:
+        grs_name = rec["grs_name"]
+        params = {
+            "grs_name": grs_name,
+            "grs_name_norm": normalize_grs_name(grs_name),
+            "output_name": rec["output_name"],
+            "region": rec["region"],
+            "design": rec["design_capacity_th_m3_h"],
+            "load": rec["current_load_th_m3_h"],
+            "free": rec["free_capacity_th_m3_h"],
+            "pct": rec["free_capacity_pct"],
+            "upgrade_due": rec["upgrade_due"],
+            "asof": rec.get("asof"),
+            "raw": json.dumps(rec["raw"], ensure_ascii=False),
+        }
+        try:
+            with db.begin_nested():  # SAVEPOINT — откат только этой строки
+                result = db.execute(
+                    text("""
+                        INSERT INTO gas_grs_capacity
+                            (grs_name, grs_name_norm, output_name, region,
+                             design_capacity_th_m3_h, current_load_th_m3_h,
+                             free_capacity_th_m3_h, free_capacity_pct,
+                             upgrade_due, asof, raw, fetched_at)
+                        VALUES (
+                            :grs_name, :grs_name_norm, :output_name, :region,
+                            :design, :load, :free, :pct,
+                            :upgrade_due, :asof, CAST(:raw AS jsonb), NOW()
+                        )
+                        ON CONFLICT (grs_name_norm, output_name) DO UPDATE
+                           SET grs_name                = EXCLUDED.grs_name,
+                               region                  = EXCLUDED.region,
+                               design_capacity_th_m3_h = EXCLUDED.design_capacity_th_m3_h,
+                               current_load_th_m3_h    = EXCLUDED.current_load_th_m3_h,
+                               free_capacity_th_m3_h   = EXCLUDED.free_capacity_th_m3_h,
+                               free_capacity_pct       = EXCLUDED.free_capacity_pct,
+                               upgrade_due             = EXCLUDED.upgrade_due,
+                               asof                    = EXCLUDED.asof,
+                               raw                     = EXCLUDED.raw,
+                               fetched_at              = NOW()
+                        RETURNING (xmax = 0) AS is_insert
+                    """),
+                    params,
+                ).scalar()
+            if result:
+                inserted += 1
+            else:
+                updated += 1
+        except Exception as e:
+            logger.warning("gas_grs upsert failed for %r/%r: %s", grs_name, rec["output_name"], e)
+            skipped += 1
+    return {"rows": len(records), "inserted": inserted, "updated": updated, "skipped": skipped}
+
+
+def load_grs_capacity(db: Session | None = None) -> dict[str, int]:
+    """Тянет страницу ГТЕ + парсит HTML-таблицу + UPSERT свободной мощности ГРС.
+
+    RUN-ON-PROD (гео-блок источника). ``db`` для совместимости сигнатуры; None →
+    своя SessionLocal (fetch + запись sync, как rosseti_wfs_loader).
+
+    Returns: счётчики {rows, inserted, updated, skipped}.
+    """
+    html = fetch_grs_html()
+    records = _passes_region_filter(parse_grs_table(html))
+
+    owns_session = db is None
+    if db is None:
+        db = SessionLocal()
+
+    try:
+        counts = _upsert_grs_rows(db, records)
+        db.commit()
+    except Exception as e:
+        db.rollback()
+        logger.exception("load_grs_capacity: outer tx rolled back: %s", e)
+        raise
+    finally:
+        if owns_session:
+            db.close()
+
+    logger.info("load_grs_capacity done: %s", counts)
+    return counts

backend/app/services/site_finder/market_metrics.py

@@ -51,18 +51,23 @@ def _market_metrics_key(
     obj_ids: Sequence[int] | None = None,
     window_months: int = 6,
     premise_kind: str = "квартира",
+    obj_class: str | None = None,
+    room_bucket: str | None = None,
 ) -> tuple[Any, ...]:
     """Ключ кэша §22-форсайта для compute_market_metrics (#1129).
 
     Все входы, влияющие на SQL-фильтр и метрики: district, набор obj_ids (tuple для
-    hashability), окно, premise_kind. В форсайт-пути obj_ids всегда None → tuple()
-    устойчив. `db` не в ключе (одна сессия на отчёт).
+    hashability), окно, premise_kind, + сегмент-оси obj_class/room_bucket (#1959 —
+    посегментный дефицит). В форсайт-пути obj_ids всегда None → tuple() устойчив.
+    `db` не в ключе (одна сессия на отчёт).
     """
     return (
         district,
         tuple(obj_ids) if obj_ids is not None else None,
         window_months,
         premise_kind,
+        obj_class,
+        room_bucket,
     )
 
 
@@ -269,15 +274,45 @@ def _room_bucket(rooms_int: int | None) -> str:
 # SQL aggregation
 # ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
 
-# Текущий сток per-flat. Считаем по objective_lots (последний UPSERT-снапшот).
+# Текущий сток per-flat. ДЕДУП до ПОСЛЕДНЕГО снапшота на физический лот (#1959):
+# objective_lots — append-per-snapshot (~2.9× инфляция строк), без дедупа сток
+# раздут и симметрично раздувает спрос И предложение → деградирует посегментный
+# дефицит. Ключ физлота = (project_name, corpus_name, section, floor, lot_number);
+# берём строку с MAX(snapshot_date), tie-break MAX(id). Поддерживается индексом
+# objective_lots_physflat_latest_idx (создаётся в миграции 173) — он совпадает с
+# ключом и направлениями этого DISTINCT ON → Index Only Scan + Unique без Sort.
+# project_name NOT NULL; corpus/section/floor/lot_number могут быть NULL (~2.5%
+# лотов) — для таких лотов DISTINCT ON схлопывает NULL=NULL в одну группу
+# (неидентифицируемые физлоты, в дефицит-расчёте безопасно), для остального —
+# точный per-flat дедуп.
+#
+# ⚠️ ДЕДУП БЕЗУСЛОВНЫЙ — применяется ко ВСЕМ вызовам compute_market_metrics, не
+# только к форсайт-пути. Deep-review (#1959) подтвердил: безопасно для остальных
+# потребителей (absorption/MoS/sell_through — отношения; velocity — saturated),
+# т.к. inflation симметрична в числителе/знаменателе и съедается шкалой. Дедуп
+# здесь касается ТОЛЬКО выборки внутри метрик; #1964 ввёл общий view
+# v_objective_lots_latest для ОСТАЛЬНЫХ current-state консьюмеров — он использует
+# ТОТ ЖЕ physflat-ключ/направления (project,corpus,section,floor,lot_number;
+# snapshot_date DESC, id DESC), что и этот inline DISTINCT ON (инвариант общий).
+# Этот блок НЕ рефакторим на view (zero behavior change, лишний риск).
+#
+# Сегмент-фильтры (#1959): obj_class (class в objective_lots — lowercase, матчим
+# LOWER=LOWER) + room_bucket. ROOM-bucket — Source-B room_area-вокабуляр
+# ("Студии 15-30"/"1-к 30-45"/"2-к 45-60"/"3-к 60-80"/"80+ м²"), ТОЧНОЕ зеркало
+# sales_series.room_area_bucket_of (и _SOURCE_B_SQL): площадь ≥ :large_area → LARGE,
+# иначе по rooms_int; так what_to_build (Source-B сетка) фильтрует БЕЗ перевода
+# вокабуляра. Применяются ДО DISTINCT ON: сегментация объективна по физлоту
+# (класс/комнатность/площадь не меняются между снапшотами).
+#
 # is_sold распознаём И через флаг is_sold, И через наличие contract_date / статус
 # 'продан' — Объектив заполняет их неконсистентно. n_long_unsold: непродан и
 # в продаже > N мес (sales_start_date — самый надёжный «когда вышел на рынок»).
 _STOCK_SQL = text(
     """
     WITH lots AS (
-        SELECT
-            ol.objective_lot_id,
+        SELECT DISTINCT ON (
+            ol.project_name, ol.corpus_name, ol.section, ol.floor, ol.lot_number
+        )
             ol.project_name,
             ol.rooms_int,
             ol.area_pd,
@@ -297,6 +332,26 @@ _STOCK_SQL = text(
                 CAST(:has_obj_ids AS boolean) IS FALSE
                 OR ol.objective_lot_id = ANY(CAST(:obj_ids AS bigint[]))
                )
+           AND (
+                CAST(:cls AS text) IS NULL
+                OR LOWER(ol.class) = LOWER(CAST(:cls AS text))
+               )
+           AND (
+                CAST(:room_bucket AS text) IS NULL
+                OR (CASE
+                        WHEN ol.area_pd >= CAST(:large_area AS numeric)
+                            THEN CAST(:b_large AS text)
+                        WHEN ol.rooms_int IS NULL THEN CAST(:b_unknown AS text)
+                        WHEN ol.rooms_int <= 0 THEN CAST(:b_studio AS text)
+                        WHEN ol.rooms_int = 1 THEN CAST(:b_1k AS text)
+                        WHEN ol.rooms_int = 2 THEN CAST(:b_2k AS text)
+                        WHEN ol.rooms_int = 3 THEN CAST(:b_3k AS text)
+                        ELSE CAST(:b_large AS text)
+                    END) = CAST(:room_bucket AS text)
+               )
+         ORDER BY
+            ol.project_name, ol.corpus_name, ol.section, ol.floor, ol.lot_number,
+            ol.snapshot_date DESC, ol.id DESC
     )
     SELECT
         COUNT(*)                                              AS n_lots,
@@ -320,9 +375,45 @@ _STOCK_SQL = text(
 # ~17 дней: любой сейчас-проданный лот имел sold-снапшот в окне → «продажи в окне»
 # схлопывались в весь кумулятивный проданный сток, завышая absorption/velocity/MoS.
 # Bug #949: Автовокзал 6mo давал ~33 245 ед. вместо реальных ~2 308.)
-# area_pd берём из самого objective_lots (текущий per-flat area).
+#
+# ДЕДУП до ПОСЛЕДНЕГО снапшота на физический лот (#1959, симметрично _STOCK_SQL):
+# без дедупа один проданный физлот, присутствующий в N снапшотах, считается N раз
+# → velocity/absorption раздуты ~2.9× (раздувают спрос симметрично раздутому
+# предложению → дефицит вырождается в −1.0). Дедупим в CTE `latest`, окно по
+# contract_date и сегмент-фильтры применяем уже к дедуплицированному набору.
+# Ключ/направления дедупа — зеркало _STOCK_SQL (оба поддержаны индексом
+# objective_lots_physflat_latest_idx из миграции 173). contract_date / rooms_int /
+# area_pd берём из последнего снапшота физлота.
+# Сегмент-фильтры (#1959): obj_class (lowercase, LOWER=LOWER) + room_bucket
+# (Source-B room_area-вокабуляр "Студии 15-30"/"1-к 30-45"/"2-к 45-60"/"3-к 60-80"/
+# "80+ м²" — ТОЧНОЕ зеркало sales_series.room_area_bucket_of, как в _STOCK_SQL) —
+# применяются ПОСЛЕ дедупа (объективны по физлоту: класс/комнатность/площадь не
+# меняются между снапшотами). ROLLUP остаётся: при room_bucket-фильтре отдаёт
+# {bucket, total}.
 _SALES_WINDOW_SQL = text(
     """
+    WITH latest AS (
+        SELECT DISTINCT ON (
+            ol.project_name, ol.corpus_name, ol.section, ol.floor, ol.lot_number
+        )
+            ol.rooms_int,
+            ol.area_pd,
+            ol.contract_date,
+            ol.class
+          FROM objective_lots ol
+         WHERE ol.premise_kind = :premise_kind
+           AND (
+                CAST(:has_district AS boolean) IS FALSE
+                OR ol.district = ANY(CAST(:districts AS text[]))
+               )
+           AND (
+                CAST(:has_obj_ids AS boolean) IS FALSE
+                OR ol.objective_lot_id = ANY(CAST(:obj_ids AS bigint[]))
+               )
+         ORDER BY
+            ol.project_name, ol.corpus_name, ol.section, ol.floor, ol.lot_number,
+            ol.snapshot_date DESC, ol.id DESC
+    )
     SELECT
         COUNT(*)                          AS units_sold_window,
         COALESCE(SUM(area_pd), 0)         AS area_sold_window,
@@ -334,18 +425,26 @@ _SALES_WINDOW_SQL = text(
         -- эмитит итог ПЕРВЫМ → NULL-группа затирает units_total частичным
         -- счётом → unit_velocity/absorption занижены, MoS завышен.
         GROUPING(rooms_int)               AS is_total
-      FROM objective_lots ol
-     WHERE ol.premise_kind = :premise_kind
+      FROM latest
+     WHERE contract_date IS NOT NULL
+       AND contract_date >= CURRENT_DATE - CAST(:window_interval AS interval)
        AND (
-            CAST(:has_district AS boolean) IS FALSE
-            OR ol.district = ANY(CAST(:districts AS text[]))
+            CAST(:cls AS text) IS NULL
+            OR LOWER(class) = LOWER(CAST(:cls AS text))
            )
        AND (
-            CAST(:has_obj_ids AS boolean) IS FALSE
-            OR ol.objective_lot_id = ANY(CAST(:obj_ids AS bigint[]))
+            CAST(:room_bucket AS text) IS NULL
+            OR (CASE
+                    WHEN area_pd >= CAST(:large_area AS numeric)
+                        THEN CAST(:b_large AS text)
+                    WHEN rooms_int IS NULL THEN CAST(:b_unknown AS text)
+                    WHEN rooms_int <= 0 THEN CAST(:b_studio AS text)
+                    WHEN rooms_int = 1 THEN CAST(:b_1k AS text)
+                    WHEN rooms_int = 2 THEN CAST(:b_2k AS text)
+                    WHEN rooms_int = 3 THEN CAST(:b_3k AS text)
+                    ELSE CAST(:b_large AS text)
+                END) = CAST(:room_bucket AS text)
            )
-       AND ol.contract_date IS NOT NULL
-       AND ol.contract_date >= CURRENT_DATE - CAST(:window_interval AS interval)
      GROUP BY ROLLUP (rooms_int)
     """
 )
@@ -359,6 +458,8 @@ def compute_market_metrics(
     obj_ids: Sequence[int] | None = None,
     window_months: int = 6,
     premise_kind: str = "квартира",
+    obj_class: str | None = None,
+    room_bucket: str | None = None,
 ) -> MarketMetrics:
     """Вычислить рыночные метрики ТЗ §9.2 для локации.
 
@@ -366,9 +467,34 @@ def compute_market_metrics(
     заданы). Если ни один не задан — считается по всей выборке premise_kind
     (имеет смысл для ЕКБ-wide baseline).
 
+    #1959 (посегментный дефицит): `obj_class` (lowercase в objective_lots,
+    матчим регистронезависимо) и `room_bucket` (Source-B room_area-вокабуляр —
+    "Студии 15-30"/"1-к 30-45"/"2-к 45-60"/"3-к 60-80"/"80+ м²", зеркало
+    `sales_series.room_area_bucket_of` → what_to_build фильтрует БЕЗ перевода)
+    сужают выборку до одного сегмента. Так base_pace (unit_velocity) и доступный
+    сток становятся ПОСЕГМЕНТНЫМИ, а не district-wide (иначе все ячейки
+    what_to_build делят один темп → дефицит вырождается в −1.0). None по обеим осям
+    → прежнее district-wide поведение. ВАЖНО: SQL дедуплицирует objective_lots до
+    последнего снапшота на физлот → counts (а значит и confidence) считаются на
+    дедуплицированном наборе.
+
     Возвращает MarketMetrics ВСЕГДА (даже на пустых данных): тогда метрики =
     None, confidence='low'. Никогда не бросает на отсутствии данных.
     """
+    # #1959 room-bucket пороги/метки — зеркало sales_series.room_area_bucket_of /
+    # _SOURCE_B_SQL (Source-B вокабуляр), чтобы what_to_build фильтровал без перевода.
+    # Локальный (lazy) импорт: модульный импорт sales_series тянет forecasting/__init__
+    # → demand_supply_forecast → future_supply → market_metrics (циклический импорт).
+    from app.services.forecasting.sales_series import (
+        _LARGE_AREA_THRESHOLD_M2,
+        ROOM_AREA_BUCKET_1K,
+        ROOM_AREA_BUCKET_2K,
+        ROOM_AREA_BUCKET_3K,
+        ROOM_AREA_BUCKET_LARGE,
+        ROOM_AREA_BUCKET_STUDIO,
+        ROOM_AREA_BUCKET_UNKNOWN,
+    )
+
     obj_id_list: list[int] = [int(x) for x in obj_ids] if obj_ids else []
     has_obj_ids = bool(obj_id_list)
     # Резолвим district (админ-имя ЕКБ) → набор informal микро-районов, по которым
@@ -386,6 +512,19 @@ def compute_market_metrics(
         # ANY(NULL::bigint[]) валиден; передаём пустой список когда фильтра нет.
         "obj_ids": obj_id_list,
         "overstock_interval": f"{_OVERSTOCK_MONTHS_THRESHOLD} months",
+        # #1959 сегмент-фильтры (None → ось не сужается).
+        "cls": obj_class,
+        "room_bucket": room_bucket,
+        # #1959 room-bucket пороги/метки — зеркало sales_series.room_area_bucket_of
+        # / _SOURCE_B_SQL (Source-B вокабуляр), чтобы what_to_build фильтровал без
+        # перевода. Меняешь bucketing — правь в ОБОИХ местах (тут + sales_series).
+        "large_area": _LARGE_AREA_THRESHOLD_M2,
+        "b_studio": ROOM_AREA_BUCKET_STUDIO,
+        "b_1k": ROOM_AREA_BUCKET_1K,
+        "b_2k": ROOM_AREA_BUCKET_2K,
+        "b_3k": ROOM_AREA_BUCKET_3K,
+        "b_large": ROOM_AREA_BUCKET_LARGE,
+        "b_unknown": ROOM_AREA_BUCKET_UNKNOWN,
     }
 
     # ── Текущий сток ──────────────────────────────────────────────────────────
@@ -433,10 +572,12 @@ def compute_market_metrics(
     confidence = _confidence(n_lots=n_lots, obj_count=obj_count, n_sold=n_sold_total)
 
     logger.info(
-        "market_metrics: district=%s micros=%s obj_ids=%d n_lots=%d n_sold=%d "
-        "n_available=%d obj_count=%d units_sold_window=%d confidence=%s",
+        "market_metrics: district=%s micros=%s class=%s room=%s obj_ids=%d n_lots=%d "
+        "n_sold=%d n_available=%d obj_count=%d units_sold_window=%d confidence=%s",
         district,
         micros,
+        obj_class,
+        room_bucket,
         len(obj_id_list),
         n_lots,
         n_sold_total,
@@ -575,3 +716,218 @@ def _price_sensitivity(
         )
         return None, None
     return float(elast["elasticity"]), str(elast["source"])
+
+
+# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
+# Offer-price trend (#2178) — динамика цен ПРЕДЛОЖЕНИЯ из objective_lots_history.
+#
+# Мотивация: §4.3 «Тренд рынка» строится на rosreestr_deals, чей поток встал
+# (max дата 2026-01-01) → recent-окно пусто → status='source_stale' и пустая
+# карточка. objective_lots_history даёт weekly-снапшоты цен предложения активных
+# лотов — это ВТОРОЙ источник, живой (снимки до 2026-06-30), которым мы заполняем
+# карточку, когда сделки устарели.
+#
+# СВЯЗКА С ЖК РАДИУСА — тот же путь, что best_layouts/competitors (маппинг, НЕ
+# ненадёжный complex_id-FK, который джойнит лишь ~28% и мультигородской, см.
+# 131_district_vocab_map.sql):
+#   radius (ST_DWithin по domrf_kn_objects)
+#     → domrf_obj_id
+#     → objective_complex_mapping.domrf_obj_id → objective_complex_name
+#     → objective_lots.project_name → objective_lot_id-набор
+#     → objective_lots_history (per-snapshot цены этих лотов).
+# objective_lots_history НЕ содержит project_name — поэтому набор objective_lot_id
+# фиксируем из objective_lots (текущее состояние), а историю берём по нему.
+#
+# ДЕДУП задвоенного снапшота (КРИТИЧНО, #2178): 2026-06-22 был просвипан дважды
+# (~621k строк = два свипа в один день). На (objective_lot_id, snapshot_date) в
+# истории стоит UNIQUE-констрейнт → физически дубля быть не должно, НО на проде
+# он есть (два ETL-пути до починки триггера). Безусловно дедупим до одной строки
+# на (objective_lot_id, snapshot_date): DISTINCT ON (...) ORDER BY fetched_at DESC
+# — берём последний свип дня. Медиану считаем УЖЕ по дедуплицированному набору,
+# иначе задвоенный день весит ×2 и смещает медиану.
+#
+# ФИЛЬТР «в продаже» (честный, по реальным status в objective_lots_history —
+# "резерв"|"свободна"|"продан"|"бронь", см. 68_schema_objective.sql): лот активен
+# = is_sold IS NOT TRUE И LOWER(status) не равен 'продан'. Бронь/резерв считаем
+# «в продаже» (цена ещё котируется рынку). contract_date-признак здесь не
+# используем: в истории он часто NULL у активных лотов, а нам важна котировка.
+#
+# ФИЛЬТР ВМЕНЯЕМОСТИ ЦЕНЫ: price_per_m2_rub BETWEEN 10000 AND 1000000 — отсекает
+# ETL-мусор (0 / гросс-суммы, ошибочно попавшие в per-m2). Границы шире, чем у
+# сделок-тренда (30k–500k), т.к. предложение включает премиум/апартаменты.
+_OFFER_TREND_SQL = text(
+    """
+    WITH radius_obj AS (
+        SELECT DISTINCT ON (o.obj_id) o.obj_id
+          FROM domrf_kn_objects o
+         WHERE o.latitude IS NOT NULL AND o.longitude IS NOT NULL
+           AND ST_DWithin(
+                   ST_SetSRID(ST_MakePoint(o.longitude, o.latitude), 4326)::geography,
+                   ST_SetSRID(
+                       ST_MakePoint(
+                           CAST(:center_lon AS float), CAST(:center_lat AS float)
+                       ),
+                       4326
+                   )::geography,
+                   CAST(:radius_m AS float)
+               )
+         ORDER BY o.obj_id, o.snapshot_date DESC NULLS LAST
+    ),
+    radius_projects AS (
+        SELECT DISTINCT cm.objective_complex_name AS project_name
+          FROM objective_complex_mapping cm
+         WHERE cm.domrf_obj_id IN (SELECT obj_id FROM radius_obj)
+    ),
+    radius_lots AS (
+        SELECT DISTINCT ol.objective_lot_id
+          FROM objective_lots ol
+          JOIN radius_projects rp ON rp.project_name = ol.project_name
+         WHERE ol.premise_kind = CAST(:premise_kind AS text)
+    ),
+    hist AS (
+        -- Дедуп задвоенного снапшота: одна строка на (лот, день), последний свип.
+        SELECT DISTINCT ON (h.objective_lot_id, h.snapshot_date)
+               h.snapshot_date,
+               h.price_per_m2_rub
+          FROM objective_lots_history h
+          JOIN radius_lots rl ON rl.objective_lot_id = h.objective_lot_id
+         WHERE h.price_per_m2_rub BETWEEN CAST(:price_min AS numeric)
+                                      AND CAST(:price_max AS numeric)
+           AND (h.is_sold IS NOT TRUE)
+           AND LOWER(COALESCE(h.status, '')) <> 'продан'
+         ORDER BY h.objective_lot_id, h.snapshot_date, h.fetched_at DESC
+    )
+    SELECT
+        snapshot_date                                                 AS snapshot_date,
+        PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY price_per_m2_rub)  AS median_price_m2,
+        COUNT(*)                                                      AS lots_count,
+        (SELECT COUNT(*) FROM radius_projects)                        AS complexes_covered
+      FROM hist
+     GROUP BY snapshot_date
+     ORDER BY snapshot_date
+    """
+)
+
+# Границы вменяемости цены предложения (руб/м²). Шире, чем сделки-тренд (30k–500k):
+# предложение включает премиум/апартаменты; отсекаем только явный ETL-мусор.
+_OFFER_PRICE_MIN: int = 10000
+_OFFER_PRICE_MAX: int = 1000000
+
+# Радиус ЖК-подбора — зеркало market_trend-хендлера parcels.py (3 км от центроида).
+_OFFER_TREND_RADIUS_M: int = 3000
+
+
+@dataclass(frozen=True)
+class OfferPriceTrend:
+    """Динамика медианной цены предложения (руб/м²) по снапшотам Объектива (#2178).
+
+    Источник — objective_lots_history (weekly-снапшоты активных лотов ЖК в радиусе).
+    Всегда конструируется через ``from_points``; пустой набор точек → None-поля,
+    ``points=[]`` (никогда не бросает на отсутствии данных).
+    """
+
+    points: list[dict[str, Any]]  # [{date: 'YYYY-MM-DD', median_price_m2, lots_count}]
+    delta_pct: float | None  # (последняя медиана − первая) / первая × 100
+    lots_latest: int | None  # lots_count последнего снапшота
+    complexes_covered: int  # сколько ЖК (project_name) попало в радиус-выборку
+
+    def as_dict(self) -> dict[str, Any]:
+        return {
+            "points": self.points,
+            "delta_pct": _round_or_none(self.delta_pct, 1),
+            "lots_latest": self.lots_latest,
+            "complexes_covered": self.complexes_covered,
+        }
+
+    @property
+    def has_data(self) -> bool:
+        """True если есть ≥1 снапшот с медианой — тогда карточку можно показать."""
+        return len(self.points) > 0
+
+
+def compute_offer_price_trend(
+    db: Session,
+    *,
+    center_lat: float,
+    center_lon: float,
+    radius_m: int = _OFFER_TREND_RADIUS_M,
+    premise_kind: str = "квартира",
+) -> OfferPriceTrend:
+    """Медианная цена предложения по снапшотам Объектива для ЖК в радиусе (#2178).
+
+    ЖК определяются тем же путём, что market_trend-хендлер / best_layouts: ЖК в
+    радиусе ``radius_m`` от (``center_lat``, ``center_lon``) по domrf_kn_objects →
+    objective_complex_mapping → objective_lots. По их лотам считается per-snapshot
+    медиана price_per_m2_rub активных лотов (дедуп задвоенного дня, фильтр
+    вменяемости цены).
+
+    Возвращает OfferPriceTrend ВСЕГДА (даже на пустых данных: points=[], поля None,
+    complexes_covered=0). Никогда не бросает на отсутствии данных — на ошибке SQL
+    логирует и возвращает пустой результат (graceful, зеркало _query_stock).
+    """
+    params: dict[str, Any] = {
+        "center_lat": float(center_lat),
+        "center_lon": float(center_lon),
+        "radius_m": float(radius_m),
+        "premise_kind": premise_kind,
+        "price_min": _OFFER_PRICE_MIN,
+        "price_max": _OFFER_PRICE_MAX,
+    }
+    try:
+        rows = db.execute(_OFFER_TREND_SQL, params).mappings().all()
+    except Exception:
+        logger.exception(
+            "market_metrics: offer-trend query failed (lat=%s lon=%s radius=%s)",
+            center_lat,
+            center_lon,
+            radius_m,
+        )
+        rows = []
+
+    points: list[dict[str, Any]] = []
+    complexes_covered = 0
+    for r in rows:
+        # complexes_covered — константа по всем строкам (scalar-subquery), берём
+        # из первой встреченной строки. При пустом hist rows=[] → остаётся 0.
+        complexes_covered = int(r["complexes_covered"] or 0)
+        median = r["median_price_m2"]
+        if median is None:
+            continue
+        snap = r["snapshot_date"]
+        # snapshot_date — DATE; нормализуем (isoformat) вне зависимости от того,
+        # date или datetime отдал драйвер.
+        date_str = snap.isoformat() if hasattr(snap, "isoformat") else str(snap)
+        points.append(
+            {
+                "date": date_str,
+                "median_price_m2": round(float(median)),
+                "lots_count": int(r["lots_count"] or 0),
+            }
+        )
+
+    delta_pct: float | None = None
+    lots_latest: int | None = None
+    if points:
+        first_median = points[0]["median_price_m2"]
+        last_median = points[-1]["median_price_m2"]
+        lots_latest = points[-1]["lots_count"]
+        if first_median and first_median > 0:
+            delta_pct = (last_median - first_median) / first_median * 100.0
+
+    logger.info(
+        "offer_price_trend: lat=%.5f lon=%.5f radius=%d snapshots=%d "
+        "lots_latest=%s delta_pct=%s",
+        center_lat,
+        center_lon,
+        radius_m,
+        len(points),
+        lots_latest,
+        _round_or_none(delta_pct, 1),
+    )
+
+    return OfferPriceTrend(
+        points=points,
+        delta_pct=delta_pct,
+        lots_latest=lots_latest,
+        complexes_covered=complexes_covered,
+    )

backend/app/services/site_finder/network_zone_humanize.py

@@ -0,0 +1,168 @@
+"""Гуманизация «сетевых охранных зон» ЗОУИТ для §3 ПТИЦА (#2119 C3).
+
+Позитив-разрез охранных зон инженерных сетей: рядом с участком физически ПРОХОДИТ
+сеть (охранная зона = коридор сети) → «теплотрасса в 24 м — врезка дешёвая». Pure /
+без БД: на вход ``type_zone`` + ``name_by_doc`` (детальные имена из cad_zouit), на
+выход — уточнённый ``net_kind`` + человекочитаемый ``human_label`` для финдиректора.
+
+Зачем отдельно от ``network_obremenenie.classify_network_zone``:
+  - ``classify_network_zone`` смотрит ТОЛЬКО на ``type_zone`` (грубый вид: thermal /
+    general / …). На проде (2026-07-03) большинство «Охранная зона инженерных
+    коммуникаций» (``general``) — по ``name_by_doc`` РЕАЛЬНО теплосети/газопроводы
+    («Трубопровод (тепловые сети) с кадастровым номером 66:41:…», «Газопровод
+    низкого давления…»). Оставить их ``general`` = потерять решающий тепло-сигнал.
+  - Поэтому здесь ``refine_net_kind`` дочищает ``general`` по ``name_by_doc``, а
+    ``human_label`` вытаскивает кад.номер трубопровода / напряжение ВЛ / номер ТП
+    regex-ами. Классификатор type_zone НЕ дублируем — переиспользуем как базу.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import re
+
+from app.services.site_finder.network_obremenenie import NetworkKind, classify_network_zone
+
+# Кад.номер РФ: 2:2:до7цифр:до-длинная последняя секция (напр. 66:41:0108079:76).
+# Последняя секция бывает с ведущими нулями («0036») — берём как есть, не нормализуем.
+_CAD_NUM_RE = re.compile(r"\b\d{2}:\d{2}:\d{6,7}:\d+\b")
+
+# «ВЛ 0,4 кВ» / «КЛ 10кВ» / «ВЛИ-0,4 кВ» — тип линии + напряжение. Запятая-десятичный
+# разделитель (0,4) и точка (0.4) оба валидны; пробел перед «кВ» опционален.
+_VL_KV_RE = re.compile(
+    r"\b(ВЛИ|ВЛЗ|ВЛ|КЛ|КВЛ)\b[\s-]*?(\d+(?:[.,]\d+)?)\s*кВ",
+    re.IGNORECASE,
+)
+
+# Номер ТП/РП/КТП: «ТП 3164», «ТП 32505», «ТП 3736-3747», «КТП №589». Берём первый
+# «якорный» ТП (источник питания ввода). Номер — цифры, опционально с дефисом-диапазоном.
+_TP_RE = re.compile(
+    r"\b(ТП|РП|КТП|КТПН|БКТП|РТП)\b\s*(?:п/?№|№|N)?\s*(\d+(?:-\d+)?)",
+    re.IGNORECASE,
+)
+
+# Маркеры «на самом деле тепло» в name_by_doc для general-зон (инженерные коммуникации).
+_THERMAL_NEEDLES: tuple[str, ...] = (
+    "теплоснабж",
+    "тепловая сеть",
+    "тепловые сети",
+    "тепловых сетей",
+    "теплосет",
+    "теплотрасс",
+)
+# Маркеры «на самом деле газ» в name_by_doc для general-зон.
+_GAS_NEEDLES: tuple[str, ...] = (
+    "газопров",
+    "газораспредел",
+    "газоснаб",
+    "догазифик",
+)
+# Маркеры электро (ВЛ/КЛ/электросет/подстанция) в name_by_doc для general-зон.
+# «трансформаторная подстанция» / «распределительный пункт» — объект электросети без
+# явного «ВЛ N кВ» (прод-кейс 66:41:0404019:333). ТП здесь = трансформаторная (электро),
+# не путать с тепловой ТК (тепловая камера) — та ловится _THERMAL_NEEDLES раньше.
+_ELECTRICITY_NEEDLES: tuple[str, ...] = (
+    "электросет",
+    "электроснабж",
+    "электросетевого",
+    "кабельн",
+    "трансформаторн",
+    "распределительн",
+)
+
+
+def refine_net_kind(type_zone: str | None, name_by_doc: str | None) -> NetworkKind | None:
+    """Уточнить вид сети: база по ``type_zone``, дочистка ``general`` по ``name_by_doc``.
+
+    Возвращает ``None``, если зона вообще не сетевая (как ``classify_network_zone``).
+    Для ``general`` («инженерные коммуникации») пытается распознать реальный вид по
+    детальному имени: тепло → thermal, газ → gas, электро → electricity. Если вид не
+    распознан — остаётся ``general`` («вид не уточнён»).
+
+    Специфичные type_zone (thermal / electricity / gas / …) НЕ переопределяем именем —
+    для них type_zone уже точный, а name_by_doc лишь обогащает подпись.
+    """
+    base = classify_network_zone(type_zone)
+    if base != "general":
+        return base
+    name = (name_by_doc or "").lower()
+    if any(n in name for n in _THERMAL_NEEDLES):
+        return "thermal"
+    if any(n in name for n in _GAS_NEEDLES):
+        return "gas"
+    # ВЛ/КЛ N кВ в имени → электро (regex поймает даже без слова «электросеть»).
+    if any(n in name for n in _ELECTRICITY_NEEDLES) or _VL_KV_RE.search(name_by_doc or ""):
+        return "electricity"
+    return "general"
+
+
+def _fmt_voltage(raw: str) -> str:
+    """«0,4» / «0.4» / «10» → нормализованная строка напряжения («0,4», «10»)."""
+    return raw.replace(".", ",")
+
+
+def _is_last_mile_voltage(raw: str) -> bool:
+    """Напряжение ≤1 кВ (0,4 кВ и т.п.) — last-mile ввод, не магистраль."""
+    try:
+        return float(raw.replace(",", ".")) <= 1.0
+    except ValueError:
+        return False
+
+
+def human_label(net_kind: NetworkKind | None, name_by_doc: str | None) -> str:
+    """Человекочитаемая подпись сетевой зоны для §3 (финдиректор-facing).
+
+    thermal      → «Тепловая сеть (по охранной зоне)» + кад.номер трубопровода, если есть.
+    electricity  → «Ввод N кВ от ТП M (по охранной зоне)» (regex ВЛ/КЛ + ТП);
+                   напряжение ≤1 кВ подаём как «(ввод 0,4 кВ, last-mile)» — второстепенно.
+    gas/pipeline → «Трубопровод (газо-/нефтепровод) по охранной зоне».
+    general      → «Инженерные коммуникации (вид не уточнён)».
+    None         → «Охранная зона» (fallback, не должно доходить для сетевых).
+    """
+    name = name_by_doc or ""
+
+    if net_kind == "thermal":
+        cad = _CAD_NUM_RE.search(name)
+        base = "Тепловая сеть (по охранной зоне)"
+        if cad:
+            return f"{base}, кад. № {cad.group(0)}"
+        return base
+
+    if net_kind == "electricity":
+        vl = _VL_KV_RE.search(name)
+        tp = _TP_RE.search(name)
+        if vl:
+            voltage = _fmt_voltage(vl.group(2))
+            last_mile = _is_last_mile_voltage(vl.group(2))
+            if tp:
+                tp_num = tp.group(2)
+                if last_mile:
+                    # ≤1 кВ — last-mile, подаём как второстепенный факт (уточнение в скобках).
+                    return f"Ввод от ТП {tp_num} (по охранной зоне, {voltage} кВ — last-mile)"
+                return f"Ввод {voltage} кВ от ТП {tp_num} (по охранной зоне)"
+            if last_mile:
+                return f"Электроввод {voltage} кВ — last-mile (по охранной зоне)"
+            return f"Ввод {voltage} кВ (по охранной зоне)"
+        if tp:
+            return f"Электросеть от ТП {tp.group(2)} (по охранной зоне)"
+        return "Объект электросетевого хозяйства (по охранной зоне)"
+
+    if net_kind in ("gas", "pipeline"):
+        cad = _CAD_NUM_RE.search(name)
+        base = "Трубопровод (газо-/нефтепровод) по охранной зоне"
+        if cad:
+            return f"{base}, кад. № {cad.group(0)}"
+        return base
+
+    if net_kind == "water":
+        return "Сеть водоснабжения/водоотведения (по охранной зоне)"
+
+    if net_kind == "communication":
+        return "Линия связи (по охранной зоне)"
+
+    if net_kind == "general":
+        return "Инженерные коммуникации (вид не уточнён)"
+
+    return "Охранная зона"
+
+
+__all__ = ["human_label", "refine_net_kind"]

backend/app/services/site_finder/osm_tp_geocoder.py

@@ -0,0 +1,319 @@
+"""OSM-геокод городских ТП/РП ЕКБ → geom для power_tp_rp_reserves (#2119 B2, финал).
+
+Хвост §3 «свободная мощность»: у ~2012 ЕКБ-строк power_tp_rp_reserves (ЕЭСК,
+«ниже 35» кВ) name_norm = чистый номер («10003»), но geom NULL. OSM в bbox ЕКБ
+несёт ~821 substation; часть подписана номером ТП/РП в теге ``ref`` или ``name``
+(«РП-101», «ТП-180», «ТП 1591») — по нему матчим наши строки и заливаем координату.
+
+Разведка 2026-07-03: матч по номеру даёт ~119 наших ТП, 0 неоднозначностей в срезе.
+Консервативно: берём число только если это похоже на номер ТП/РП (ТП/РП/RP/TP-токен
+рядом ИЛИ голый ref-число) — «110 кВ» из voltage мимо. Дубль-номера (>1 OSM-фичи на
+один номер) честно скипаем в ambiguous.
+
+RUN-ON-PROD-friendly, но источник (Overpass) без гео-блока — можно и локально.
+httpx с явным таймаутом, per-row SAVEPOINT (backend.md), idempotent UPDATE
+(geom IS NULL + geocode_status='osm'). Dry-run по умолчанию; CLI ``--apply``.
+
+Overpass endpoint: overpass.kumi.systems (overpass-api.de даёт 406 на наш POST;
+area-запрос роняет соединение — используем ТОЛЬКО bbox).
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import argparse
+import logging
+import re
+
+import httpx
+from sqlalchemy import text
+from sqlalchemy.orm import Session
+
+from app.core.db import SessionLocal
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# Overpass-инстанс: overpass-api.de отдаёт 406 на наш POST, kumi стабилен (разведка).
+OVERPASS_URL = "https://overpass.kumi.systems/api/interpreter"
+
+# bbox ЕКБ (south, west, north, east) для Overpass. area-запрос роняет соединение —
+# ТОЛЬКО bbox. Тот же прямоугольник используем и для sanity-гейта координаты.
+_EKB_BBOX = (56.70, 60.40, 56.97, 60.80)
+
+_HTTP_TIMEOUT = 60
+
+# Overpass QL: node/way/relation с power=substation в bbox, вывод с центроидом (center)
+# и тегами. `out center tags;` — для way/relation отдаёт center-точку, для node — саму.
+_OVERPASS_QL = (
+    "[out:json][timeout:{timeout}];"
+    "("
+    'node["power"="substation"]({s},{w},{n},{e});'
+    'way["power"="substation"]({s},{w},{n},{e});'
+    'relation["power"="substation"]({s},{w},{n},{e});'
+    ");"
+    "out center tags;"
+)
+
+# Токен «ТП/РП» (кириллица и латиница-двойники) + число 2-5 цифр после него.
+# Примеры: «РП-101» → 101, «ТП-180» → 180, «ТП 1591» → 1591, «TP-42» → 42.
+# Разделитель между токеном и числом — дефис/пробел/точка/двоеточие (или отсутствует).
+_TP_TOKEN_NUM_RE = re.compile(
+    r"(?:тп|рп|tp|rp)\s*[-–—.:№]?\s*(\d{2,5})\b",
+    re.IGNORECASE,
+)
+
+# Голый ref-номер целиком: только цифры 2-5 знаков (напр. ref='101' без ТП-токена).
+_BARE_NUM_RE = re.compile(r"^\s*(\d{2,5})\s*$")
+
+
+def fetch_osm_substations() -> list[dict]:
+    """Тянет OSM-подстанции ЕКБ (power=substation) в bbox через Overpass → element-list.
+
+    POST data= (GET area роняет соединение). Скип ``substation=traction`` (тяговые
+    ж/д подстанции — не городские ТП/РП). httpx с явным таймаутом. Возвращает
+    сырые Overpass-элементы ``{"type","id","lat"/"center","tags"}``.
+    """
+    ql = _OVERPASS_QL.format(
+        timeout=_HTTP_TIMEOUT,
+        s=_EKB_BBOX[0],
+        w=_EKB_BBOX[1],
+        n=_EKB_BBOX[2],
+        e=_EKB_BBOX[3],
+    )
+    resp = httpx.post(OVERPASS_URL, data={"data": ql}, timeout=_HTTP_TIMEOUT)
+    resp.raise_for_status()
+    data = resp.json()
+    elements: list[dict] = (data or {}).get("elements") or []
+
+    kept: list[dict] = []
+    for el in elements:
+        tags = el.get("tags") or {}
+        # Тяговые ж/д подстанции — не городские ТП/РП, выкидываем.
+        if tags.get("substation") == "traction":
+            continue
+        kept.append(el)
+
+    logger.info(
+        "osm_tp_geocoder: Overpass отдал %d substation, после traction-скипа %d",
+        len(elements),
+        len(kept),
+    )
+    return kept
+
+
+def extract_tp_number(tags: dict) -> str | None:
+    """Извлекает номер ТП/РП из тегов OSM-фичи (``ref`` приоритетнее ``name``).
+
+    Консервативно — только когда число выглядит номером ТП/РП, не воль­тажем:
+      - ``ref`` = голое число 2-5 цифр («101») → берём;
+      - в ``ref``/``name`` есть ТП/РП/TP/RP-токен + число («РП-101», «ТП 1591») → берём число;
+      - «110 кВ» / «110 kV» БЕЗ ТП-токена → None (это класс напряжения, не номер).
+
+    Приоритет источника: ref, затем name. Возвращает строку-номер или None.
+    """
+    ref = (tags.get("ref") or "").strip()
+    name = (tags.get("name") or "").strip()
+
+    # 1. Голый ref-номер (наиболее надёжный сигнал: оператор проставил ref явно).
+    if ref:
+        m_bare = _BARE_NUM_RE.match(ref)
+        if m_bare:
+            return m_bare.group(1)
+
+    # 2. ТП/РП-токен + число — сперва в ref, потом в name.
+    for source in (ref, name):
+        if not source:
+            continue
+        m = _TP_TOKEN_NUM_RE.search(source)
+        if m:
+            return m.group(1)
+
+    # «110 кВ» и прочий вольтаж без ТП-токена и без голого ref — намеренно None.
+    return None
+
+
+def _center_coords(el: dict) -> tuple[float, float] | None:
+    """(lat, lon) из Overpass-элемента: node → lat/lon, way/relation → center. None — нет."""
+    if el.get("lat") is not None and el.get("lon") is not None:
+        return float(el["lat"]), float(el["lon"])
+    center = el.get("center") or {}
+    if center.get("lat") is not None and center.get("lon") is not None:
+        return float(center["lat"]), float(center["lon"])
+    return None
+
+
+def _in_ekb_bbox(lat: float, lon: float) -> bool:
+    """Координата в bbox ЕКБ? Overpass и так ограничен bbox'ом — проверка дёшева/страховка."""
+    s, w, n, e = _EKB_BBOX
+    return s <= lat <= n and w <= lon <= e
+
+
+def _index_osm_by_number(elements: list[dict]) -> tuple[dict[str, tuple[float, float]], set[str]]:
+    """Строит {номер → (lat,lon)} по OSM-фичам; номера с >1 фичей → ambiguous-set.
+
+    Номер извлекается ``extract_tp_number``; берётся только фича с валидной координатой
+    в bbox ЕКБ. Если один номер несут ≥2 разных фичи (разные координаты) — он попадает
+    в ambiguous и НЕ матчится (честность: не угадываем, какая из ТП «та самая»).
+    """
+    by_number: dict[str, tuple[float, float]] = {}
+    seen_coords: dict[str, set[tuple[float, float]]] = {}
+    ambiguous: set[str] = set()
+
+    for el in elements:
+        tags = el.get("tags") or {}
+        number = extract_tp_number(tags)
+        if number is None:
+            continue
+        coords = _center_coords(el)
+        if coords is None:
+            continue
+        lat, lon = coords
+        if not _in_ekb_bbox(lat, lon):
+            logger.info(
+                "osm_tp_geocoder: номер %s вне bbox ЕКБ (lat=%.4f lon=%.4f) → скип",
+                number,
+                lat,
+                lon,
+            )
+            continue
+
+        prev = seen_coords.setdefault(number, set())
+        # Округляем до ~11 м, чтобы дубли-теги одной ТП (way+node) не считались коллизией.
+        coord_key = (round(lat, 4), round(lon, 4))
+        prev.add(coord_key)
+        if len(prev) > 1:
+            ambiguous.add(number)
+            by_number.pop(number, None)
+            continue
+        if number not in ambiguous:
+            by_number[number] = (lat, lon)
+
+    return by_number, ambiguous
+
+
+# UPDATE geom + geocode_status='osm'. CAST(:x AS ...) — psycopg3-канон (backend.md,
+# НИКОГДА :x::float). Пишем ТОЛЬКО ЕКБ + geom всё ещё NULL → idempotent при повторе.
+_UPDATE_SQL = text("""
+    UPDATE power_tp_rp_reserves
+       SET geom = ST_SetSRID(
+                      ST_MakePoint(CAST(:lon AS float), CAST(:lat AS float)),
+                      4326
+                  ),
+           geocode_status = 'osm'
+     WHERE name_norm = CAST(:name_norm AS text)
+       AND municipality = 'Екатеринбург'
+       AND geom IS NULL
+""")
+
+# Кандидаты на геокод: ЕКБ-строки без координаты. name_norm = чистый номер.
+_CANDIDATES_SQL = text("""
+    SELECT name_norm
+    FROM power_tp_rp_reserves
+    WHERE municipality = 'Екатеринбург'
+      AND geom IS NULL
+      AND name_norm IS NOT NULL
+    ORDER BY name_norm
+""")
+
+
+def geocode_tp_from_osm(db: Session | None = None, *, apply: bool = False) -> dict:
+    """Матч name_norm ЕКБ-ТП/РП ↔ OSM-номер → UPDATE geom + geocode_status='osm'.
+
+    Дефолт dry-run (apply=False): считает счётчики + логирует первые 20 пар
+    номер→(lat,lon), НО В БД НЕ ПИШЕТ. apply=True — реально пишет.
+
+    Алгоритм:
+      1. fetch OSM-substation ЕКБ (traction уже отсеян).
+      2. индекс {номер → координата}; дубль-номер → ambiguous (не матчим).
+      3. SELECT ЕКБ-строк с geom IS NULL; matched, если номер есть в индексе.
+      4. UPDATE geom WHERE name_norm=... AND municipality='Екатеринбург' AND geom IS NULL
+         (idempotent). Per-row SAVEPOINT — битый UPDATE не валит батч.
+
+    Returns счётчики {osm_features, numbered, matched, updated, ambiguous, applied}.
+    """
+    owns_session = db is None
+    if db is None:
+        db = SessionLocal()
+
+    counts = {
+        "osm_features": 0,
+        "numbered": 0,
+        "matched": 0,
+        "updated": 0,
+        "ambiguous": 0,
+        "applied": apply,
+    }
+    sample: list[tuple[str, tuple[float, float]]] = []
+
+    try:
+        elements = fetch_osm_substations()
+        counts["osm_features"] = len(elements)
+
+        by_number, ambiguous = _index_osm_by_number(elements)
+        counts["numbered"] = len(by_number)
+        counts["ambiguous"] = len(ambiguous)
+
+        candidates: list[str] = [str(row[0]) for row in db.execute(_CANDIDATES_SQL).all()]
+
+        for name_norm in candidates:
+            coords = by_number.get(name_norm)
+            if coords is None:
+                continue
+            counts["matched"] += 1
+            lat, lon = coords
+            if len(sample) < 20:
+                sample.append((name_norm, (lat, lon)))
+
+            if not apply:
+                continue
+
+            try:
+                with db.begin_nested():  # SAVEPOINT — откат только этой строки
+                    res = db.execute(_UPDATE_SQL, {"name_norm": name_norm, "lat": lat, "lon": lon})
+                if res.rowcount and res.rowcount > 0:
+                    counts["updated"] += res.rowcount
+            except Exception as e:
+                logger.warning("osm_tp_geocoder UPDATE failed for %r: %s", name_norm, e)
+
+        if apply:
+            db.commit()
+    except Exception as e:
+        if apply:
+            db.rollback()
+        logger.exception("geocode_tp_from_osm: rolled back: %s", e)
+        raise
+    finally:
+        if owns_session:
+            db.close()
+
+    logger.info("geocode_tp_from_osm done (apply=%s): %s", apply, counts)
+    if not apply:
+        for number, (lat, lon) in sample:
+            logger.info("  sample: ТП/РП %s → (%.6f, %.6f)", number, lat, lon)
+    return counts
+
+
+def _main(argv: list[str] | None = None) -> int:
+    """CLI: OSM-геокод городских ТП/РП ЕКБ → geom. Dry-run по умолчанию.
+
+    Примеры:
+        python -m app.services.site_finder.osm_tp_geocoder            # dry-run
+        python -m app.services.site_finder.osm_tp_geocoder --apply    # пишет в БД
+    """
+    parser = argparse.ArgumentParser(
+        description="OSM-геокод городских ТП/РП ЕКБ (#2119 B2): матч name_norm ↔ "
+        "OSM substation ref/name → geom + geocode_status='osm'."
+    )
+    parser.add_argument(
+        "--apply",
+        action="store_true",
+        help="Реально писать в БД. Без флага — dry-run (только счётчики + сэмпл).",
+    )
+    args = parser.parse_args(argv)
+
+    logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(levelname)s %(name)s: %(message)s")
+    logger.info("osm_tp_geocoder result: %s", geocode_tp_from_osm(apply=args.apply))
+    return 0
+
+
+if __name__ == "__main__":  # pragma: no cover
+    raise SystemExit(_main())

backend/app/services/site_finder/parcel_financial.py

@@ -87,6 +87,37 @@ def _infer_development_type(max_floors: int | None) -> str:
     return "high_rise"
 
 
+def select_calibrated_price(
+    *,
+    market_price: dict[str, Any] | None,
+    geo_radius_price_median: float | None,
+    district_price_median: float | None,
+) -> tuple[float | None, str]:
+    """Выбрать откалиброванную цену продажи жилья + её источник (single source of truth).
+
+    Приоритет от точного рынка к нормативу (совпадает с исходной логикой
+    :func:`synthesize_parcel_financial`, вынесен сюда для переиспользования оптимизатором
+    программы, чтобы выбор цены не разошёлся):
+
+    1. ``market_price.median`` — квартальная MV перепродаж → ``objective_district_median``.
+    2. ``geo_radius_price_median`` — медиана новостроек Objective в гео-радиусе →
+       ``objective_geo_radius``.
+    3. ``district_price_median`` — name-match медиана админ-района → ``district_reference``.
+    4. ничего из рынка → ``(None, "class_norm")`` — caller использует норматив класса.
+
+    Returns:
+        ``(price, price_source)`` — ``price`` может быть ``None`` (тогда source
+        ``"class_norm"``), что сигналит caller-у про fallback на норматив класса.
+    """
+    if market_price and _as_float(market_price.get("median")) is not None:
+        return _as_float(market_price.get("median")), "objective_district_median"
+    if _as_float(geo_radius_price_median) is not None:
+        return _as_float(geo_radius_price_median), "objective_geo_radius"
+    if district_price_median is not None:
+        return float(district_price_median), "district_reference"
+    return None, "class_norm"
+
+
 def synthesize_teap_from_buildability(
     *,
     area_m2: float | None,
@@ -238,18 +269,13 @@ def synthesize_parcel_financial(
 
     # ── Цена продажи: quarter-MV → гео-радиус → district median (рыночный прокси) ─
     # Приоритет от точного рынка к нормативу. Гео-радиус вставлен МЕЖДУ квартальной MV
-    # и district_reference: даёт реальную цену 5 не-name-match районам ЕКБ.
-    price: float | None = None
-    price_source = "class_norm"
-    if market_price and _as_float(market_price.get("median")) is not None:
-        price = _as_float(market_price.get("median"))
-        price_source = "objective_district_median"
-    elif _as_float(geo_radius_price_median) is not None:
-        price = _as_float(geo_radius_price_median)
-        price_source = "objective_geo_radius"
-    elif district_price_median is not None:
-        price = float(district_price_median)
-        price_source = "district_reference"
+    # и district_reference: даёт реальную цену 5 не-name-match районам ЕКБ. Логика
+    # вынесена в общий helper (single-source-of-truth с program_optimizer).
+    price, price_source = select_calibrated_price(
+        market_price=market_price,
+        geo_radius_price_median=geo_radius_price_median,
+        district_price_median=district_price_median,
+    )
 
     housing_class = _infer_housing_class(price)
     development_type = _infer_development_type(max_floors)
@@ -331,6 +357,7 @@ def _as_int(value: Any) -> int | None:
 
 
 __all__ = [
+    "select_calibrated_price",
     "synthesize_parcel_financial",
     "synthesize_teap_from_buildability",
 ]

backend/app/services/site_finder/program_optimizer.py

@@ -0,0 +1,229 @@
+"""Оптимизатор программы застройки — топ-N вариантов (класс × этажность) по NPV (#2181).
+
+Когда финмодель участка (``financial_estimate`` в ``/analyze``) даёт ОТРИЦАТЕЛЬНЫЙ
+вердикт (NPV < 0 или ROI < 0), девелоперу мало «не выгодно» — важно честно показать,
+существует ли ВООБЩЕ прибыльная раскладка на этом участке при других параметрах
+(класс жилья + этажность), и если нет — какие варианты «наименее убыточные».
+
+Этот модуль перебирает небольшую сетку (класс × этажность), прогоняет каждый комбо
+через ту же :func:`compute_financial`, что и основная финмодель, и возвращает топ-N по
+NPV. Всё детерминированно и **быстро** (≈15 мс на 12 комбо → считается СИНХРОННО в теле
+запроса, без Celery), и **чисто** — без БД / LLM / внешних API. Данные участка
+(площадь, предельные параметры зоны, откалиброванная цена, стоимость земли, абсорбция)
+прокидывает caller — ровно те же входы, что использованы для основного
+``financial_estimate`` (см. ``synthesize_parcel_financial``).
+
+КРИТИЧНО — ЕДИНАЯ ЦЕНА ВО ВСЕХ КОМБО
+------------------------------------
+Когда рыночная цена известна, ОДНА И ТА ЖЕ откалиброванная ``market_price_per_sqm`` идёт
+во все комбо (класс двигает ТОЛЬКО себестоимость/эффективность/паркинг/ср.лот, но НЕ
+цену продажи). Иначе «business» ложно выиграл бы за счёт норматива продажи 210k против
+110k у эконома — сравнивали бы цены, а не экономику застройки. Норматив класса
+(``_SALE_PRICE_PER_SQM``) применяется ТОЛЬКО когда рынка нет — то же поведение, что в
+:func:`synthesize_parcel_financial`.
+
+HONEST CAVEAT
+-------------
+Как и основная финмодель — это оценка по МАКСИМАЛЬНОЙ застройке зоны (синтез ТЭП из
+предельных параметров градрегламента), а НЕ по реальной проектной раскладке. Caveat
+(``_FINANCIAL_CAVEAT``) кладётся в результат и обязан показываться в UI/PDF.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import logging
+from typing import Any, get_args
+
+from app.services.generative.financial import HousingClass, compute_financial
+from app.services.site_finder.parcel_financial import (
+    _FINANCIAL_CAVEAT,
+    _infer_development_type,
+    synthesize_teap_from_buildability,
+)
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# Классы жилья для перебора — весь набор (econom / comfort / business). Берём из
+# Literal-типа HousingClass, чтобы сетка не разошлась с финмоделью при добавлении класса.
+_CLASSES_GRID: tuple[HousingClass, ...] = get_args(HousingClass)
+
+# Опорная сетка этажности (кламп по max_floors_allowed зоны). Значения — типовые
+# высотные пороги РФ (5 — среднеэтажка, 9 — «хрущёвочный» потолок, 14 — высотка,
+# 25 — башня); двигают GFA и development_type (порог spot/mid_rise/high_rise в
+# _infer_development_type → длительность СМР в DCF-графике).
+_FLOORS_GRID: tuple[int, ...] = (5, 9, 14, 25)
+
+_DEFAULT_TOP_N: int = 3
+
+
+def _build_floors_grid(max_floors_allowed: int | None) -> list[int]:
+    """Сетка этажности, клампнутая по предельной этажности зоны.
+
+    * ``max_floors_allowed`` не задан (``None``) → весь опорный набор (зона неизвестна,
+      перебираем всё).
+    * задан → оставляем только этажи ``<= max_floors_allowed``.
+    * после клампа пусто (предел ниже минимального опорного, напр. 3) → берём сам
+      ``max_floors_allowed`` (единственная физически допустимая этажность).
+    """
+    if max_floors_allowed is None:
+        return list(_FLOORS_GRID)
+    clamped = [f for f in _FLOORS_GRID if f <= max_floors_allowed]
+    if not clamped:
+        # Предел ниже минимального опорного (напр. 3 этажа) — считаем по самому пределу.
+        return [max_floors_allowed]
+    return clamped
+
+
+def optimize_program(
+    *,
+    area_m2: float | None,
+    max_far: float | None,
+    max_building_pct: float | None,
+    max_floors_allowed: int | None,
+    land_cost_rub: float | None,
+    market_price_per_sqm: float | None,
+    price_source: str,
+    velocity_sqm_per_month: float | None,
+    top_n: int = _DEFAULT_TOP_N,
+) -> dict[str, Any] | None:
+    """Перебрать сетку (класс × этажность) → топ-N вариантов программы по NPV.
+
+    Прогоняет каждый комбо через :func:`compute_financial` (та же финмодель, что и
+    основной ``financial_estimate``) и ранжирует по NPV убыв. (тай-брейк — ROI убыв.).
+
+    Args:
+        area_m2: площадь участка, кв.м. ``None``/<=0 → ``None`` (нечего считать).
+        max_far: КСИТ/max_far зоны (руб/кв.м GFA). Задаёт GFA при синтезе ТЭП. Если
+            ``None``, GFA выводится из ``max_building_pct × floors`` (по каждому комбо
+            своя этажность из сетки).
+        max_building_pct: % застройки зоны. Нужен вместе с этажностью, если нет ``max_far``.
+        max_floors_allowed: предельная этажность зоны — кламп сетки этажности. ``None`` →
+            весь опорный набор.
+        land_cost_rub: стоимость участка (обычно кадастровая) → land_cost. ``None`` → 0.
+        market_price_per_sqm: ЕДИНАЯ откалиброванная рыночная цена продажи жилья во ВСЕ
+            комбо. ``None`` → каждый комбо использует норматив своего класса
+            (``_SALE_PRICE_PER_SQM``) — то же поведение, что в основной финмодели.
+        price_source: honest-метка источника цены (из ``select_calibrated_price``).
+            Игнорируется финмоделью, если ``market_price_per_sqm is None`` (форсится
+            ``class_norm``).
+        velocity_sqm_per_month: темп абсорбции района (м²/мес) — окно продаж DCF. ``None``
+            → дефолт-30-мес график (``schedule_is_default``).
+        top_n: сколько лучших вариантов вернуть (по умолчанию 3).
+
+    Returns:
+        ``dict`` с ключами ``variants`` (список топ-N), ``any_viable`` (хоть один вариант
+        с NPV > 0), ``grid_size`` (сколько комбо реально посчиталось), ``caveat``. Либо
+        ``None``, если считать нельзя (нет площади / ни один комбо не дал ТЭП).
+    """
+    if area_m2 is None or area_m2 <= 0:
+        return None
+
+    floors_grid = _build_floors_grid(max_floors_allowed)
+
+    variants: list[dict[str, Any]] = []
+    for housing_class in _CLASSES_GRID:
+        for floors in floors_grid:
+            variant = _evaluate_combo(
+                housing_class=housing_class,
+                floors=floors,
+                area_m2=area_m2,
+                max_far=max_far,
+                max_building_pct=max_building_pct,
+                land_cost_rub=land_cost_rub,
+                market_price_per_sqm=market_price_per_sqm,
+                price_source=price_source,
+                velocity_sqm_per_month=velocity_sqm_per_month,
+            )
+            if variant is not None:
+                variants.append(variant)
+
+    if not variants:
+        # Ни один комбо не дал ТЭП (нет ни far, ни pct+floors) — считать нечего.
+        return None
+
+    # Ранжир по NPV убыв.; тай-брейк — ROI убыв. (при равном NPV предпочитаем
+    # эффективность капитала). При all-negative топ-N — «наименее убыточные».
+    variants.sort(key=lambda v: (v["npv_rub"], v["roi"]), reverse=True)
+
+    any_viable = any(v["npv_rub"] > 0 for v in variants)
+
+    return {
+        "variants": variants[:top_n],
+        "any_viable": any_viable,
+        "grid_size": len(variants),
+        # HEAVY caveat — тот же, что у основной финмодели (оценка по МАКС. застройке
+        # зоны, НЕ по реальной раскладке). Обязан показываться в UI/PDF.
+        "caveat": _FINANCIAL_CAVEAT,
+    }
+
+
+def _evaluate_combo(
+    *,
+    housing_class: HousingClass,
+    floors: int,
+    area_m2: float,
+    max_far: float | None,
+    max_building_pct: float | None,
+    land_cost_rub: float | None,
+    market_price_per_sqm: float | None,
+    price_source: str,
+    velocity_sqm_per_month: float | None,
+) -> dict[str, Any] | None:
+    """Посчитать один комбо (класс × этажность) → компактный вариант программы.
+
+    Сбой одного комбо (например, ТЭП не вывелся) НЕ валит весь грид — логируется и
+    возвращается ``None`` (caller скипает). Это тот же «пояс безопасности», что у
+    ``financial_estimate`` в analyze-эндпоинте.
+    """
+    try:
+        # development_type по ЭТАЖНОСТИ комбо (не по зоне) — этаж двигает график СМР в DCF.
+        development_type = _infer_development_type(floors)
+
+        teap = synthesize_teap_from_buildability(
+            area_m2=area_m2,
+            max_far=max_far,
+            max_building_pct=max_building_pct,
+            max_floors=floors,
+            housing_class=housing_class,
+        )
+        if teap is None:
+            return None
+
+        fin = compute_financial(
+            teap=teap,
+            housing_class=housing_class,
+            land_cost_rub=land_cost_rub,
+            # ЕДИНАЯ цена во все комбо (когда рынок есть) — класс НЕ двигает цену продажи.
+            market_price_per_sqm=market_price_per_sqm,
+            price_source=price_source,
+            development_type=development_type,
+            market_velocity_sqm_per_month=velocity_sqm_per_month,
+        )
+
+        return {
+            "housing_class": housing_class,
+            "floors": floors,
+            "development_type": development_type,
+            "npv_rub": fin.npv_rub,
+            "irr": fin.irr,
+            "roi": fin.roi,
+            "net_profit_rub": fin.net_profit_rub,
+            "residential_sqm": teap.residential_area_sqm,
+            "apartments_count": teap.apartments_count,
+            # honest-поля источника/графика цены — те же флаги, что в основной финмодели.
+            "price_per_sqm_used": fin.price_per_sqm_used,
+            "price_source": fin.price_source,
+            "schedule_is_default": fin.schedule_is_default,
+        }
+    except Exception:
+        # Один сбойный комбо не валит грид — логируем и скипаем (не глотаем молча).
+        logger.exception(
+            "program_optimizer combo failed: class=%s floors=%d area=%.0f",
+            housing_class,
+            floors,
+            area_m2,
+        )
+        return None
+
+
+__all__ = ["optimize_program"]

backend/app/services/site_finder/quarter_dump_lookup.py

@@ -1300,14 +1300,51 @@ def _get_engineering_structures_by_boundary(
             except (ValueError, json.JSONDecodeError):
                 geom_dict = {}
 
+        # Реальные атрибуты НСПД-дампа (cat 36328) лежат в props["options"]:
+        #   params_name        — имя с типом/напряжением («КЛ 10кВ ТП 1077-ТП 5419»)
+        #   params_purpose     — назначение («1.1. Сооружения электроэнергетики»)
+        #   object_type_value  — «Сооружение»
+        #   address_readable_address, cad_number, год/протяжённость/собственность
+        # Top-level props их НЕ содержит (только опаковые category/subcategory),
+        # поэтому раньше попап показывал generic «Объект». Читаем options.* с
+        # fallback на top-level/legacy ключи.
+        opts: dict[str, Any] = props["options"] if isinstance(props.get("options"), dict) else {}
+        name = (
+            opts.get("params_name")
+            or props.get("name")
+            or props.get("object_name")
+            or opts.get("object_type_value")
+        )
+        ptype = (
+            opts.get("params_purpose")
+            or opts.get("object_type_value")
+            or props.get("purpose")
+            or props.get("object_type")
+            or props.get("type_zone")
+        )
+        cad = opts.get("cad_number") or props.get("cad_num") or props.get("cadastral_number")
+        address = (
+            opts.get("address_readable_address")
+            or props.get("readable_address")
+            or props.get("address")
+        )
+        clean_type = _clean_struct_str(ptype)
+        # purpose («1.1. Сооружения электроэнергетики») — первый непустой из
+        # params_purpose / object_type_value. Показываем ТОЛЬКО когда отличается от
+        # уже вычисленного type (иначе дубль-шум в попапе → оставляем None).
+        purpose_raw = opts.get("params_purpose") or opts.get("object_type_value")
+        clean_purpose = _clean_struct_str(purpose_raw)
+        purpose = clean_purpose if clean_purpose and clean_purpose != clean_type else None
         result.append(
             {
-                "name": props.get("name") or props.get("object_name"),
-                "type": props.get("purpose") or props.get("object_type") or props.get("type_zone"),
-                "cad_num": props.get("cad_num") or props.get("cadastral_number"),
+                "name": _clean_struct_str(name),
+                "type": clean_type,
+                "cad_num": _clean_struct_str(cad),
+                "purpose": purpose,
                 "distance_to_boundary_m": round(distance_m, 1),
                 "geometry_geojson": geom_dict,
-                "readable_address": props.get("readable_address") or props.get("address"),
+                "readable_address": _clean_struct_str(address),
+                "characteristics": _build_structure_characteristics(opts),
                 "raw_props": props,
                 "source": "nspd_36328",
             }
@@ -1315,6 +1352,44 @@ def _get_engineering_structures_by_boundary(
     return result
 
 
+def _clean_struct_str(value: Any) -> str | None:
+    """Нормализовать строковый атрибут НСПД: strip, None для пустого / «-»."""
+    if value is None:
+        return None
+    s = str(value).strip()
+    return s if s and s != "-" else None
+
+
+def _build_structure_characteristics(opts: dict[str, Any]) -> str | None:
+    """Собрать читаемую строку характеристик из options НСПД-дампа (cat 36328).
+
+    Год постройки · протяжённость · форма собственности — то, что реально есть в
+    дампе. Чисто презентационная агрегация; None, если ничего нет.
+    """
+    if not isinstance(opts, dict):
+        return None
+    parts: list[str] = []
+    year = _clean_struct_str(opts.get("params_year_built"))
+    if year:
+        parts.append(f"{year} г.")
+    ext = opts.get("params_extension")
+    try:
+        ext_val = float(ext) if ext not in (None, "") else 0.0
+    except (TypeError, ValueError):
+        ext_val = 0.0
+    if ext_val > 0:
+        parts.append(f"протяжённость {round(ext_val)} м")
+    ownership = _clean_struct_str(opts.get("ownership_type"))
+    if ownership:
+        low = ownership.lower()
+        parts.append(
+            f"{low} собственность"
+            if low in ("частная", "государственная", "муниципальная", "смешанная")
+            else ownership
+        )
+    return " · ".join(parts) if parts else None
+
+
 def _get_zouit_engineering_overlaps(
     db: Session,
     quarter: str,

backend/app/services/site_finder/rosseti_reserve_loader.py

@@ -0,0 +1,408 @@
+"""Загрузчик резервов свободной мощности Россети Урал из xlsx-раскрытия (#2119).
+
+Два xlsx-файла раскрытия информации ФАС (rosseti-ural.ru):
+  (а) «свободная мощность по ЦП»                  → апдейт power_supply_centers
+  (б) «свободная мощность для ТП по ПС и РП <35»  → UPSERT power_tp_rp_reserves
+
+Источник ГЕО-БЛОКИРУЕТ non-RU IP → РАБОТАЕТ НА ПРОДЕ (Celery / docker exec).
+
+Структуры xlsx ВЕРИФИЦИРОВАНЫ (см. docstring-и функций): фиксированные offset'ы
+строк заголовков/нумерации/данных. openpyxl read_only для памяти на 10k+ строках.
+Матч ЦП-резерва к power_supply_centers — по ОБЩЕМУ нормализатору normalize_sc_name.
+"""
+
+import io
+import logging
+import re
+from datetime import date
+from urllib.parse import unquote
+
+import httpx
+from openpyxl import load_workbook
+from sqlalchemy import text
+from sqlalchemy.orm import Session
+
+from app.core.db import SessionLocal
+from app.services.site_finder.rosseti_wfs_loader import normalize_sc_name
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# Punycode-host не требуется — rosseti-ural.ru латиница.
+DISCLOSURE_URL = "https://rosseti-ural.ru/company/disclosure/monopoly/characteristic/bandwidth/"
+
+_HTTP_TIMEOUT = 60
+
+# «н/д» / «-» / пусто → None (нет данных).
+_NODATA_TOKENS = frozenset({"", "н/д", "нд", "n/a", "na", "-", "—", "–", "нет данных"})
+
+# Дата актуальности «на 30.06.2026» из имени файла или заголовка листа.
+_ASOF_RE = re.compile(r"на\s+(\d{1,2})[.\-/](\d{1,2})[.\-/](\d{4})", re.IGNORECASE)
+# Дата в имени файла для выбора «свежайшего» (DD.MM.YYYY / DD-MM-YYYY / YYYY-MM-DD).
+_FILE_DATE_RE = re.compile(
+    r"(\d{1,2})[.\-](\d{1,2})[.\-](\d{4})|(\d{4})[.\-](\d{1,2})[.\-](\d{1,2})"
+)
+
+# Порог кВА-санитайза: у ТП установленная мощность в МВА физически <2.5;
+# значение выше — почти наверняка забито в кВА (÷1000). РП не трогаем.
+_TP_KVA_THRESHOLD_MVA = 2.5
+
+
+def parse_reserve_number(value: object) -> float | None:
+    """Парсит числовую ячейку резерва/мощности xlsx → float.
+
+    «н/д»/пусто → None. Запятая-десятичный → точка. Сохраняет знак
+    (резервы бывают отрицательными = дефицит). Нечисловой мусор → None.
+    """
+    if value is None:
+        return None
+    if isinstance(value, int | float):
+        return float(value)
+    s = str(value).strip().lower()
+    if s in _NODATA_TOKENS:
+        return None
+    # Убираем пробелы-разделители тысяч (в т.ч. неразрывные) и нормализуем запятую.
+    s = s.replace("\xa0", "").replace(" ", "").replace(",", ".")
+    # Оставляем ведущий минус + цифры + точку.
+    m = re.match(r"^-?\d+(?:\.\d+)?$", s)
+    if not m:
+        return None
+    try:
+        return float(s)
+    except ValueError:
+        return None
+
+
+def parse_asof_date(*sources: str | None) -> date | None:
+    """Ищет дату «на DD.MM.YYYY» в переданных строках (имя файла / заголовок листа).
+
+    Возвращает первую найденную date. None — если нигде нет.
+    """
+    for src in sources:
+        if not src:
+            continue
+        m = _ASOF_RE.search(src)
+        if m:
+            day, month, year = int(m.group(1)), int(m.group(2)), int(m.group(3))
+            try:
+                return date(year, month, day)
+            except ValueError:
+                continue
+    return None
+
+
+def _file_date_key(filename: str) -> tuple[int, int, int]:
+    """Ключ сортировки «свежести» по дате в имени файла. Нет даты → (0,0,0)."""
+    m = _FILE_DATE_RE.search(filename)
+    if not m:
+        return (0, 0, 0)
+    if m.group(1):  # DD-MM-YYYY
+        return (int(m.group(3)), int(m.group(2)), int(m.group(1)))
+    return (int(m.group(4)), int(m.group(5)), int(m.group(6)))  # YYYY-MM-DD
+
+
+def sanitize_tp_capacity_mva(installed: float | None, is_rp: bool) -> tuple[float | None, bool]:
+    """кВА-санитайз установленной мощности ТП.
+
+    Часть строк ошибочно забивает кВА в колонку МВА. Если это ТП (не РП) и
+    installed > порога (2.5 МВА физически невозможно для ТП) — считаем что это
+    кВА и делим на 1000. Возвращает (значение_МВА, был_ли_санитайз).
+    РП не трогаем (у РП мощность легитимно бывает высокой).
+    """
+    if installed is None or is_rp:
+        return installed, False
+    if installed > _TP_KVA_THRESHOLD_MVA:
+        return installed / 1000.0, True
+    return installed, False
+
+
+def fetch_disclosure_links() -> dict[str, str]:
+    """Скрейпит страницу раскрытия → ссылки на СВЕЖАЙШИЕ xlsx (ЦП + ТП/РП).
+
+    RUN-ON-PROD (гео-блок). GET с follow_redirects, regex по href .xlsx, фильтр
+    Свердловск-related, выбор LATEST по дате-в-имени для двух типов файлов.
+
+    Returns: {"cp": url|'', "tp_rp": url|''} — пустые если не нашлось.
+    """
+    resp = httpx.get(DISCLOSURE_URL, timeout=_HTTP_TIMEOUT, follow_redirects=True)
+    resp.raise_for_status()
+    html = resp.text
+
+    # href на .xlsx (относительные и абсолютные).
+    hrefs = re.findall(r'href=["\']([^"\']+?\.xlsx)["\']', html, re.IGNORECASE)
+    base = "https://rosseti-ural.ru"
+
+    # ВАЖНО (прод-инцидент 2026-07-02): href'ы URL-энкоженные (кириллица как
+    # %D0%A1...) — фильтр по СЫРОЙ строке никогда не матчился → 'no cp link
+    # found'. Фильтруем/классифицируем/датируем по ДЕКОДИРОВАННОМУ имени, а
+    # скачиваем по сырому href (энкоженный URL корректен для httpx).
+    cp_candidates: list[tuple[str, str]] = []  # (url, decoded_low)
+    tp_candidates: list[tuple[str, str]] = []
+    for href in hrefs:
+        decoded = unquote(href).lower()
+        # Свердловск-фильтр: «Свердловской области» (ЦП) / «Свердловэнерго» (ТП/РП).
+        if "свердлов" not in decoded and "sverdl" not in decoded:
+            continue
+        url = href if href.startswith("http") else base + href
+        if "по цп" in decoded:
+            cp_candidates.append((url, decoded))
+        elif "для тп" in decoded and ("рп" in decoded or "35" in decoded):
+            tp_candidates.append((url, decoded))
+
+    def _latest(cands: list[tuple[str, str]]) -> str:
+        # Дата «на DD.MM.YYYY» — в декодированном имени файла.
+        return max(cands, key=lambda c: _file_date_key(c[1]))[0] if cands else ""
+
+    result = {"cp": _latest(cp_candidates), "tp_rp": _latest(tp_candidates)}
+    logger.info(
+        "rosseti disclosure links: cp=%r tp_rp=%r (from %d hrefs)",
+        result["cp"],
+        result["tp_rp"],
+        len(hrefs),
+    )
+    return result
+
+
+def _cell(row: tuple, idx: int) -> object:
+    """Безопасно достаёт ячейку row по 0-based индексу (None если за границей)."""
+    return row[idx] if idx < len(row) else None
+
+
+def load_cp_reserves(db: Session, xlsx_bytes: bytes, filename: str = "") -> dict[str, int]:
+    """Апдейт power_supply_centers резервами по ЦП из xlsx-раскрытия.
+
+    ВЕРИФИЦИРОВАННАЯ структура ЦП-файла: заголовки строки 5-6, строка 7 =
+    нумерация столбцов, ДАННЫЕ С СТРОКИ 8. Колонки (1-based Excel → 0-based idx):
+      B(1)=ЦП name, C(2)=ПО (баланс), E(4)=municipality, F(5)=voltage class,
+      G(6)=installed МВА, H(7)=current load МВА, I(8)=reserve МВА.
+    Матч к power_supply_centers по sc_name_norm (тот же нормализатор!) →
+    installed/current/reserve/capacity_source='cp_35_110'. Unmatched → лог count.
+
+    Returns: счётчики rows/matched/unmatched.
+    """
+    wb = load_workbook(io.BytesIO(xlsx_bytes), read_only=True, data_only=True)
+    ws = wb.active
+    asof = parse_asof_date(filename, ws.title if ws is not None else None)
+
+    rows_seen = 0
+    matched = 0
+    unmatched = 0
+    unmatched_names: list[str] = []
+
+    try:
+        # min_row=8 → данные с 8-й строки (1-based). iter_rows отдаёт кортежи values.
+        for row in ws.iter_rows(min_row=8, values_only=True):
+            cp_name = _cell(row, 1)  # B
+            if cp_name is None or not str(cp_name).strip():
+                continue
+            rows_seen += 1
+
+            name_norm = normalize_sc_name(str(cp_name))
+            installed = parse_reserve_number(_cell(row, 6))  # G
+            current = parse_reserve_number(_cell(row, 7))  # H
+            reserve = parse_reserve_number(_cell(row, 8))  # I
+            municipality = _cell(row, 4)  # E
+
+            try:
+                with db.begin_nested():  # SAVEPOINT — битая строка не валит батч
+                    res = db.execute(
+                        text("""
+                            UPDATE power_supply_centers
+                               SET installed_capacity_mva = :installed,
+                                   current_load_mva       = :current,
+                                   reserve_mva            = :reserve,
+                                   reserve_asof           = :asof,
+                                   capacity_source        = 'cp_35_110',
+                                   municipality = COALESCE(municipality, :municipality)
+                             WHERE sc_name_norm = :name_norm
+                        """),
+                        {
+                            "installed": installed,
+                            "current": current,
+                            "reserve": reserve,
+                            "asof": asof,
+                            "municipality": (str(municipality).strip() if municipality else None),
+                            "name_norm": name_norm,
+                        },
+                    )
+                if res.rowcount and res.rowcount > 0:
+                    matched += res.rowcount
+                else:
+                    unmatched += 1
+                    if len(unmatched_names) < 20:
+                        unmatched_names.append(str(cp_name).strip())
+            except Exception as e:
+                logger.warning("cp_reserve update failed for %r: %s", cp_name, e)
+                unmatched += 1
+
+        db.commit()
+    except Exception as e:
+        db.rollback()
+        logger.exception("load_cp_reserves: outer tx rolled back: %s", e)
+        raise
+    finally:
+        wb.close()
+
+    logger.info(
+        "load_cp_reserves done: rows=%d matched=%d unmatched=%d (sample unmatched=%s)",
+        rows_seen,
+        matched,
+        unmatched,
+        unmatched_names[:10],
+    )
+    return {"rows": rows_seen, "matched": matched, "unmatched": unmatched}
+
+
+def _is_rp(name: str) -> bool:
+    """Строка про РП (распределительный пункт), а не ТП? Влияет на кВА-санитайз."""
+    return bool(re.search(r"\bрп\b|рп[\s-]?\d", name.lower()))
+
+
+def load_tp_rp_reserves(db: Session, xlsx_bytes: bytes, filename: str = "") -> dict[str, int]:
+    """UPSERT резервов ТП/РП <35 кВ в power_tp_rp_reserves из xlsx-раскрытия.
+
+    ВЕРИФИЦИРОВАННАЯ структура: заголовки строки 6-7, нумерация строка 8,
+    ДАННЫЕ С СТРОКИ 9 (~10 741 строк). Колонки (0-based idx):
+      0=name (ТП-721…), 1=РЭС, 2=region, 3=municipality/settlement,
+      4=voltage kV, 5=installed МВА, 6=load МВА, 7=reserve МВА.
+    кВА-санитайз: у ТП (не РП) installed > 2.5 → делим на 1000 (лог count).
+    «н/д» → NULL. UPSERT по UNIQUE(name_norm, municipality, voltage_kv).
+    Per-row SAVEPOINT. Returns: счётчики.
+    """
+    wb = load_workbook(io.BytesIO(xlsx_bytes), read_only=True, data_only=True)
+    ws = wb.active
+    asof = parse_asof_date(filename, ws.title if ws is not None else None)
+
+    rows_seen = 0
+    inserted = 0
+    updated = 0
+    skipped = 0
+    kva_sanitized = 0
+
+    try:
+        for row in ws.iter_rows(min_row=9, values_only=True):
+            name = _cell(row, 0)
+            if name is None or not str(name).strip():
+                continue
+            name_str = str(name).strip()
+            rows_seen += 1
+
+            res_unit = _cell(row, 1)
+            municipality = _cell(row, 3)
+            voltage_kv = _cell(row, 4)
+            installed = parse_reserve_number(_cell(row, 5))
+            current = parse_reserve_number(_cell(row, 6))
+            reserve = parse_reserve_number(_cell(row, 7))
+
+            installed, sanitized = sanitize_tp_capacity_mva(installed, _is_rp(name_str))
+            if sanitized:
+                kva_sanitized += 1
+
+            params = {
+                "name": name_str,
+                "name_norm": normalize_sc_name(name_str),
+                "res_unit": str(res_unit).strip() if res_unit else None,
+                "municipality": str(municipality).strip() if municipality else None,
+                "voltage_kv": str(voltage_kv).strip() if voltage_kv else None,
+                "installed": installed,
+                "current": current,
+                "reserve": reserve,
+                "asof": asof,
+            }
+
+            try:
+                with db.begin_nested():  # SAVEPOINT — битая строка не валит батч
+                    result = db.execute(
+                        # settlement намеренно = municipality: в xlsx Россетей это ОДНА
+                        # колонка «МО/населённый пункт»; отдельного settlement источник
+                        # не даёт (колонка в схеме — задел под Фазу B/геокод).
+                        text("""
+                            INSERT INTO power_tp_rp_reserves
+                                (name, name_norm, res_unit, municipality, settlement,
+                                 voltage_kv, installed_capacity_mva, current_load_mva,
+                                 reserve_mva, reserve_asof, fetched_at)
+                            VALUES (
+                                :name, :name_norm, :res_unit, :municipality, :municipality,
+                                :voltage_kv, :installed, :current,
+                                :reserve, :asof, NOW()
+                            )
+                            ON CONFLICT (name_norm, municipality, voltage_kv) DO UPDATE
+                               SET name                   = EXCLUDED.name,
+                                   res_unit               = EXCLUDED.res_unit,
+                                   installed_capacity_mva = EXCLUDED.installed_capacity_mva,
+                                   current_load_mva       = EXCLUDED.current_load_mva,
+                                   reserve_mva            = EXCLUDED.reserve_mva,
+                                   reserve_asof           = EXCLUDED.reserve_asof,
+                                   fetched_at             = NOW()
+                            RETURNING (xmax = 0) AS is_insert
+                        """),
+                        params,
+                    ).scalar()
+                if result:
+                    inserted += 1
+                else:
+                    updated += 1
+            except Exception as e:
+                logger.warning("tp_rp_reserve upsert failed for %r: %s", name_str, e)
+                skipped += 1
+
+        db.commit()
+    except Exception as e:
+        db.rollback()
+        logger.exception("load_tp_rp_reserves: outer tx rolled back: %s", e)
+        raise
+    finally:
+        wb.close()
+
+    result_dict = {
+        "rows": rows_seen,
+        "inserted": inserted,
+        "updated": updated,
+        "skipped": skipped,
+        "kva_sanitized": kva_sanitized,
+    }
+    logger.info("load_tp_rp_reserves done: %s", result_dict)
+    return result_dict
+
+
+def load_all_reserves(db: Session | None = None) -> dict[str, dict]:
+    """Полный прогон: discovery ссылок + скачивание + загрузка ЦП и ТП/РП резервов.
+
+    RUN-ON-PROD. Каждый шаг graceful: сбой одного файла не валит другой.
+    Returns: {"cp": {...}, "tp_rp": {...}} со счётчиками (или {"error": ...}).
+    """
+    owns_session = db is None
+    if db is None:
+        db = SessionLocal()
+
+    out: dict[str, dict] = {}
+    try:
+        links = fetch_disclosure_links()
+        with httpx.Client(timeout=_HTTP_TIMEOUT, follow_redirects=True) as client:
+            if links.get("cp"):
+                try:
+                    r = client.get(links["cp"])
+                    r.raise_for_status()
+                    # unquote: дата «на DD.MM.YYYY» ищется в ДЕКОДИРОВАННОМ имени.
+                    out["cp"] = load_cp_reserves(db, r.content, unquote(links["cp"]))
+                except Exception as e:
+                    logger.exception("load_all_reserves: cp file failed: %s", e)
+                    out["cp"] = {"error": str(e)}
+            else:
+                out["cp"] = {"error": "no cp link found"}
+
+            if links.get("tp_rp"):
+                try:
+                    r = client.get(links["tp_rp"])
+                    r.raise_for_status()
+                    out["tp_rp"] = load_tp_rp_reserves(db, r.content, unquote(links["tp_rp"]))
+                except Exception as e:
+                    logger.exception("load_all_reserves: tp_rp file failed: %s", e)
+                    out["tp_rp"] = {"error": str(e)}
+            else:
+                out["tp_rp"] = {"error": "no tp_rp link found"}
+    finally:
+        if owns_session:
+            db.close()
+
+    logger.info("load_all_reserves done: %s", out)
+    return out

backend/app/services/site_finder/rosseti_wfs_loader.py

@@ -0,0 +1,269 @@
+"""Загрузчик центров питания (ЦП) Россети из WFS — свободная мощность §3 (#2119).
+
+No-B2B верифицированный источник: WFS геосервера портала-тп.рф отдаёт ~488
+центров питания (ПС 35/110 кВ) по Свердловской области с координатами (WGS84,
+округлены ~100 м), классом напряжения и индексом загрузки (открыт/ограничен/
+закрыт для техприсоединения). UPSERT-ит в ``power_supply_centers``.
+
+Источник ГЕО-БЛОКИРУЕТ non-RU IP → загрузчик РАБОТАЕТ НА ПРОДЕ (Celery weekly /
+manual docker exec). Punycode-host ОБЯЗАТЕЛЕН — кириллический алиас портал-тп.рф
+не резолвится корректно из curl/httpx.
+
+Структура зеркалит utility_infrastructure_loader: httpx с явным таймаутом,
+per-row SAVEPOINT при UPSERT (битая фича не валит weekly-sync).
+
+Также экспортирует ``normalize_sc_name`` — общий нормализатор имён ЦП, которым
+пользуется и ``rosseti_reserve_loader`` (матч xlsx-резерва по имени), и endpoint.
+"""
+
+import hashlib
+import json
+import logging
+import re
+
+import httpx
+from sqlalchemy import text
+from sqlalchemy.orm import Session
+
+from app.core.db import SessionLocal
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# Punycode-host ОБЯЗАТЕЛЕН (кириллический алиас портал-тп.рф не для curl/httpx).
+# xn----7sb7akeedqd.xn--p1ai == портал-тп.рф.
+WFS_BASE_URL = "https://xn----7sb7akeedqd.xn--p1ai/geoserver/wfs"
+
+# Слой центров питания (полный вид с резервами/напряжением).
+_WFS_TYPE_NAME = "gisosslabs:sc_points_fullview"
+
+# CQL-фильтр по региону — только Свердловская область.
+_WFS_CQL_FILTER = "rg_code='SverdlovskOblast'"
+
+# Таймаут WFS-запроса (сек). ~488 фич — с запасом.
+_WFS_TIMEOUT = 60
+
+# sc_indexload_id (справочник Россети) → индекс загрузки ЦП. Неизвестный id →
+# None (сырое значение остаётся в raw). Верифицированные id из справочника:
+_INDEXLOAD_MAP: dict[int, str] = {
+    256184: "open",  # открыт для техприсоединения (есть резерв)
+    256186: "limited",  # ограниченно
+    256188: "closed",  # закрыт (резерва нет)
+}
+
+# «ПС»/«подстанция» + класс напряжения-префикс — срезаем при нормализации имени.
+# Оба компонента опциональны, но хотя бы один должен присутствовать (иначе матч
+# пустой и sub ничего не делает). Примеры:
+#   «ПС 110/35/10 Нижне-Исетская» → «нижне-исетская»
+#   «ПС Уктус»                    → «уктус» (только «ПС», без напряжения)
+#   «110/10 Уктус»                → «уктус» (только напряжение)
+_VOLTAGE_PREFIX_RE = re.compile(
+    r"^\s*(?:(?:пс|подстанци\w*)\s*)?(?:[\d/.,]+\s*(?:кв)?\s*)?",
+    re.IGNORECASE,
+)
+# Класс напряжения внутри имени ЦП, напр. «110/35/10» или «110/10».
+_VOLTAGE_CLASS_RE = re.compile(r"\b(\d{1,3}(?:[/.]\d{1,3}){1,3})\b")
+_MULTISPACE_RE = re.compile(r"\s+")
+
+
+def normalize_sc_name(name: str | None) -> str:
+    """Нормализует имя ЦП для матча xlsx-резерва с WFS-фичей.
+
+    Правила: lower, ё→е, срез «ПС»/подстанция + класс напряжения-префикса,
+    удаление кавычек, схлопывание тире/пробелов. Пусто → ''.
+
+    Examples:
+        «ПС 110/35/10 Нижне-Исетская» → «нижне-исетская»
+        «Нижне — Исетская»            → «нижне-исетская»
+        «ПС "Уктус"»                  → «уктус»
+    """
+    if not name:
+        return ""
+    s = name.strip().lower().replace("ё", "е")
+    s = s.replace("«", "").replace("»", "").replace('"', "").replace("'", "")
+    # Срез voltage/«ПС»-префикса в начале имени (не трогаем цифры внутри имени).
+    s = _VOLTAGE_PREFIX_RE.sub("", s, count=1)
+    # Схлопываем все виды тире (—, –, -) в одиночный дефис, пробелы вокруг него убираем.
+    s = re.sub(r"\s*[—–-]\s*", "-", s)
+    s = _MULTISPACE_RE.sub(" ", s).strip()
+    return s
+
+
+def parse_voltage_class(name: str | None) -> str | None:
+    """Извлекает класс напряжения из текста имени ЦП («ПС 110/35/10 …» → '110/35/10').
+
+    Возвращает первую последовательность вида «NNN/NNN[/NNN…]». None — если нет.
+    """
+    if not name:
+        return None
+    m = _VOLTAGE_CLASS_RE.search(name)
+    if not m:
+        return None
+    return m.group(1).replace(".", "/")
+
+
+def _stable_external_id(feature: dict, props: dict) -> str:
+    """Стабильный external_id фичи: feature['id'] или хэш ключевых полей.
+
+    WFS обычно отдаёт стабильный ``feature['id']``; если его нет — детерминированный
+    sha1 по (sc_name, координаты) чтобы UPSERT оставался идемпотентным.
+    """
+    fid = feature.get("id")
+    if fid:
+        return str(fid)
+    geom = feature.get("geometry") or {}
+    coords = geom.get("coordinates")
+    seed = f"{props.get('sc_name', '')}|{coords}"
+    # sha1 здесь — стабильный дедуп-id фичи, не криптография.
+    return "h:" + hashlib.sha1(seed.encode("utf-8")).hexdigest()[:16]
+
+
+def _map_load_index(props: dict) -> str | None:
+    """sc_indexload_id → 'open'|'limited'|'closed'|None (неизвестный → None)."""
+    raw = props.get("sc_indexload_id")
+    if raw is None:
+        return None
+    try:
+        return _INDEXLOAD_MAP.get(int(raw))
+    except (TypeError, ValueError):
+        return None
+
+
+def fetch_power_supply_centers() -> list[dict]:
+    """Тянет WFS-фичи центров питания Свердловской области (GeoJSON Feature-list).
+
+    RUN-ON-PROD: источник гео-блокирует non-RU IP. httpx с явным таймаутом,
+    verify по умолчанию (валидный TLS у геосервера). Возвращает list feature-dict'ов
+    ``{"id", "geometry": {...}, "properties": {...}}``.
+    """
+    params = {
+        "service": "WFS",
+        "version": "1.1.0",
+        "request": "GetFeature",
+        "typeName": _WFS_TYPE_NAME,
+        "outputFormat": "json",
+        "CQL_FILTER": _WFS_CQL_FILTER,
+    }
+    resp = httpx.get(WFS_BASE_URL, params=params, timeout=_WFS_TIMEOUT)
+    resp.raise_for_status()
+    data = resp.json()
+    features: list[dict] = (data or {}).get("features") or []
+    logger.info("rosseti_wfs: загружено центров питания=%d", len(features))
+    return features
+
+
+def _point_geom_sql(feature: dict) -> tuple[str, dict] | None:
+    """SQL-выражение + params для geom из GeoJSON Point. None — если не Point/нет коорд."""
+    geom = feature.get("geometry") or {}
+    if geom.get("type") != "Point":
+        return None
+    coords = geom.get("coordinates")
+    if not coords or len(coords) < 2:
+        return None
+    lon, lat = coords[0], coords[1]
+    if lon is None or lat is None:
+        return None
+    return "ST_SetSRID(ST_MakePoint(:lon, :lat), 4326)", {"lon": lon, "lat": lat}
+
+
+def load_power_supply_centers(db: Session | None = None) -> dict[str, int]:
+    """Тянет WFS + UPSERT-ит центры питания в power_supply_centers.
+
+    UPSERT по UNIQUE(source, external_id). Per-row SAVEPOINT — битая фича не валит
+    weekly-sync. ``db`` принимается для совместимости сигнатуры; если None — своя
+    SessionLocal (WFS-fetch + запись в БД sync, как utility_infrastructure_loader).
+
+    Returns: счётчики fetched/inserted/updated/skipped.
+    """
+    features = fetch_power_supply_centers()
+    owns_session = db is None
+    if db is None:
+        db = SessionLocal()
+
+    inserted = 0
+    updated = 0
+    skipped = 0
+    fetched = len(features)
+    try:
+        for feature in features:
+            props: dict = feature.get("properties") or {}
+            sc_name = props.get("sc_name")
+            if not sc_name:
+                skipped += 1
+                continue
+
+            geom_pair = _point_geom_sql(feature)
+            geom_sql = geom_pair[0] if geom_pair else "NULL"
+            geom_params = geom_pair[1] if geom_pair else {}
+
+            params: dict = {
+                "source": "rosseti_wfs",
+                "external_id": _stable_external_id(feature, props),
+                "sc_name": sc_name,
+                "sc_name_norm": normalize_sc_name(sc_name),
+                "dzo_name": props.get("dzo_name"),
+                "org_name": props.get("org_name"),
+                "branch_name": props.get("br_name"),
+                "voltage_class": parse_voltage_class(sc_name),
+                "load_index": _map_load_index(props),
+                "municipality": props.get("municipality"),
+                "place_city": props.get("sc_placecity"),
+                "raw": json.dumps(feature, ensure_ascii=False),
+                **geom_params,
+            }
+
+            try:
+                with db.begin_nested():  # SAVEPOINT — откат только этой фичи
+                    result = db.execute(
+                        text(f"""
+                            INSERT INTO power_supply_centers
+                                (source, external_id, sc_name, sc_name_norm, dzo_name,
+                                 org_name, branch_name, voltage_class, load_index,
+                                 municipality, place_city, geom, raw, fetched_at)
+                            VALUES (
+                                :source, :external_id, :sc_name, :sc_name_norm, :dzo_name,
+                                :org_name, :branch_name, :voltage_class, :load_index,
+                                :municipality, :place_city, {geom_sql},
+                                CAST(:raw AS jsonb), NOW()
+                            )
+                            ON CONFLICT (source, external_id) DO UPDATE
+                               SET sc_name       = EXCLUDED.sc_name,
+                                   sc_name_norm  = EXCLUDED.sc_name_norm,
+                                   dzo_name      = EXCLUDED.dzo_name,
+                                   org_name      = EXCLUDED.org_name,
+                                   branch_name   = EXCLUDED.branch_name,
+                                   voltage_class = EXCLUDED.voltage_class,
+                                   load_index    = EXCLUDED.load_index,
+                                   municipality  = EXCLUDED.municipality,
+                                   place_city    = EXCLUDED.place_city,
+                                   geom          = EXCLUDED.geom,
+                                   raw           = EXCLUDED.raw,
+                                   fetched_at    = NOW()
+                            RETURNING (xmax = 0) AS is_insert
+                        """),
+                        params,
+                    ).scalar()
+                if result:
+                    inserted += 1
+                else:
+                    updated += 1
+            except Exception as e:
+                logger.warning("rosseti_wfs upsert failed for %r: %s", sc_name, e)
+                skipped += 1
+
+        db.commit()
+    except Exception as e:
+        db.rollback()
+        logger.exception("rosseti_wfs: unexpected error, outer tx rolled back: %s", e)
+        raise
+    finally:
+        if owns_session:
+            db.close()
+
+    result_dict = {
+        "fetched": fetched,
+        "inserted": inserted,
+        "updated": updated,
+        "skipped": skipped,
+    }
+    logger.info("rosseti_wfs load done: %s", result_dict)
+    return result_dict

backend/app/services/site_finder/supply_layers.py

@@ -184,24 +184,47 @@ def _l2_confidence(n_objects_total: int, n_objects_with_free_flats: int) -> Conf
 # Доступно = выставлено и НЕ продано. is_sold распознаём И флагом, И статусом 'продан'
 # / наличием contract_date (Объектив заполняет неконсистентно — зеркало _STOCK_SQL).
 # Группируем по (district, class). class — lowercase в lots (м.68 коммент).
+#
+# #1964: дедуп до ФИЗИЧЕСКОГО лота. Сырая objective_lots раздута ~2.91× (мульти
+# objective_lot_id на один физлот через пере-листинги) → units_available по району
+# был завышен ~3-4.6× (прод: Юго-Западный комфорт 58 606 → 12 620) → дефицит-форсайт
+# переоценивал открытое предложение L1.
+#
+# Перф-батч #2 (#1953-followup): дедупим INLINE через DISTINCT ON (physflat-ключ,
+# последний снапшот), НЕ через v_objective_lots_latest. Причина: view селектит ol.* и
+# его DISTINCT ON — оптимизационный барьер: WHERE снаружи (premise_kind/district) НЕ
+# проталкивается ниже DISTINCT ON → планировщик материализует ВСЮ таблицу (1.76M,
+# Parallel Seq Scan width≈891 + external merge sort 76-101 МБ/воркер) ПЕРЕД фильтром
+# (~6.0 s, прод-EXPLAIN). Inline протолкивает СТАБИЛЬНЫЕ фильтры (premise_kind, district
+# — НЕ меняются между снапшотами физлота: премайз-кайнд 0 mixed-групп на проде, район ~4
+# transient на 605k) В WHERE ДО DISTINCT ON → bitmap по objective_lots_district_class_idx
+# + узкий sort (~5 МБ/воркер) ~0.47 s district-scoped (≈13× быстрее; EKB-wide остаётся
+# seq-scan, но width≈99 вместо 891 → ~4.6 s). Эквивалентность view-vs-inline доказана
+# бит-в-бит на проде (все district×class пары, 0 расхождений) — зеркало parcels.py.
+# sold_now (is_sold/contract_date/status='продан') — МЕНЯЮЩИЕСЯ атрибуты → считаем
+# ПОСЛЕ дедупа (на последнем снапшоте), как делал view.
 _L1_OPEN_SQL = text(
     """
     WITH lots AS (
-        SELECT
-            ol.district,
-            ol.class AS obj_class,
-            ol.area_pd,
+        SELECT DISTINCT ON (
+            project_name, corpus_name, section, floor, lot_number
+        )
+            district,
+            class AS obj_class,
+            area_pd,
             (
-                ol.is_sold IS TRUE
-                OR ol.contract_date IS NOT NULL
-                OR LOWER(COALESCE(ol.status, '')) = 'продан'
+                is_sold IS TRUE
+                OR contract_date IS NOT NULL
+                OR LOWER(COALESCE(status, '')) = 'продан'
             ) AS sold_now
-          FROM objective_lots ol
-         WHERE ol.premise_kind = :premise_kind
+          FROM objective_lots
+         WHERE premise_kind = CAST(:premise_kind AS text)
            AND (
                 CAST(:has_district AS boolean) IS FALSE
-                OR ol.district = ANY(CAST(:districts AS text[]))
+                OR district = ANY(CAST(:districts AS text[]))
                )
+         ORDER BY project_name, corpus_name, section, floor,
+                  lot_number, snapshot_date DESC, id DESC
     )
     SELECT
         district,

backend/app/services/site_finder/utility_infrastructure_loader.py

@@ -1,7 +1,7 @@
 """Загрузчик OSM инженерных сетей («инженерные сети») из Overpass API (#1746).
 
-No-B2B open-data путь: тянет ЛЭП / подстанции / трубопроводы (газ/вода) / ЦТП /
-вышки связи через Overpass для bbox ЕКБ и UPSERT-ит в
+No-B2B open-data путь: тянет ЛЭП / подстанции / трубопроводы (газ/вода/теплотрассы) /
+ЦТП / вышки связи через Overpass для bbox ЕКБ и UPSERT-ит в
 ``osm_utility_infrastructure_ekb``. Живой тест дал 3081+ utility-элементов ЕКБ.
 
 Структура зеркалит ``noise_loader.py``: httpx-клиент с явным UA + таймаутом,
@@ -22,6 +22,7 @@ import asyncio
 import json
 import logging
 import random
+import re
 
 import httpx
 from sqlalchemy import text
@@ -72,8 +73,8 @@ _HEADERS = {
 
 # Описание запросов: (overpass_key, overpass_value, el_type, infrastructure_kind).
 #   el_type: 'way' (out geom) | 'node' (out body) | 'nwr' (out geom, node+way).
-#   substance: для pipeline-веток газ/вода дополнительно фильтруем по substance,
-#              чтобы не смешивать водопровод с газопроводом — см. _SUBSTANCE_FILTER.
+#   substance: generic man_made=pipeline фильтруем+классифицируем по substance —
+#              газопровод vs теплотрасса, см. _SUBSTANCE_FILTER / _PIPELINE_SUBSTANCE_KIND.
 # Виды сети (infrastructure_kind):
 #   power | water | gas | heat | communication | sewage
 _UTILITY_QUERIES: list[tuple[str, str, str, str]] = [
@@ -88,8 +89,13 @@ _UTILITY_QUERIES: list[tuple[str, str, str, str]] = [
     ("pipeline", "water", "way", "water"),
     # gas — магистральные газопроводы (way), pipeline substance=gas
     ("pipeline", "gas", "way", "gas"),
-    ("man_made", "pipeline", "way", "gas"),  # substance=gas фильтруется ниже
-    # heat — ЦТП / теплопункты (sparse — это нормально)
+    # generic man_made=pipeline тянет ВСЕ трубы; substance разводит их на
+    # gas / heat (см. _PIPELINE_SUBSTANCE_KIND). kind ниже — дефолтный для строки
+    # (gas), реальный вид переопределяется по substance в _upsert_elements.
+    ("man_made", "pipeline", "way", "gas"),
+    # heat — теплотрассы (man_made=pipeline substance∈{heat,hot_water,steam},
+    # разводятся из строки выше) + ЦТП / теплопункты (man_made=heat_substation,
+    # в ЕКБ sparse/0 — это нормально; линии-теплотрассы = единственный гео-источник §3).
     ("man_made", "heat_substation", "nwr", "heat"),
     # communication — вышки связи (точка/площадка) tower:type=communication
     ("man_made", "tower", "nwr", "communication"),
@@ -98,13 +104,46 @@ _UTILITY_QUERIES: list[tuple[str, str, str, str]] = [
     ("man_made", "wastewater_plant", "nwr", "sewage"),
 ]
 
-# Для generic man_made=pipeline нужно различать вещество по тегу `substance`
-# (или legacy `type`): иначе под газ попадут все трубы. Ключ — (key, value),
-# значение — ожидаемый substance. Элементы без совпадения substance пропускаем.
-_SUBSTANCE_FILTER: dict[tuple[str, str], frozenset[str]] = {
-    ("man_made", "pipeline"): frozenset({"gas", "natural_gas", "cng"}),
+# Для generic man_made=pipeline вещество (тег `substance`, или legacy `type`)
+# определяет ВИД сети: газопровод (gas) vs теплотрасса (heat). Раньше брали только
+# газ, остальное скипали — теплотрассы (единственный гео-источник §3, ~135 way в
+# ЕКБ) терялись. Теперь substance → kind. Труба без известного substance
+# по-прежнему пропускается (не под газ), чтобы нефтепроводы/химию не примешивать.
+#   gas   — газоснабжение: gas / natural_gas / cng
+#   heat  — теплоснабжение: heat / hot_water / steam
+_PIPELINE_SUBSTANCE_KIND: dict[str, str] = {
+    "gas": "gas",
+    "natural_gas": "gas",
+    "cng": "gas",
+    "heat": "heat",
+    "hot_water": "heat",
+    "steam": "heat",
 }
 
+# Substance-фильтр для generic man_made=pipeline: пропускаем трубу только если её
+# substance ведёт в известный вид сети (_PIPELINE_SUBSTANCE_KIND). Ключ — (key,
+# value), значение — допустимые substance. Собирается из маппинга выше, чтобы
+# фильтр и классификация не разошлись.
+_SUBSTANCE_FILTER: dict[tuple[str, str], frozenset[str]] = {
+    ("man_made", "pipeline"): frozenset(_PIPELINE_SUBSTANCE_KIND),
+}
+
+
+def _substance_of(tags: dict) -> str:
+    """Вещество трубы: тег `substance` (или legacy `type`), lower-case, «» если нет."""
+    return (tags.get("substance") or tags.get("type") or "").lower()
+
+
+def _pipeline_kind_from_substance(tags: dict, default_kind: str) -> str:
+    """Вид сети для generic man_made=pipeline по substance.
+
+    substance∈{gas,natural_gas,cng} → gas; {heat,hot_water,steam} → heat.
+    Неизвестный/пустой substance → ``default_kind`` (труба уже прошла
+    _passes_tag_filters, до сюда без совпадения не доходит).
+    """
+    return _PIPELINE_SUBSTANCE_KIND.get(_substance_of(tags), default_kind)
+
+
 # tower:type=communication — для man_made=tower оставляем только вышки связи
 # (иначе под communication попадут смотровые/водонапорные башни).
 _TOWER_TYPE_REQUIRED: dict[tuple[str, str], frozenset[str]] = {
@@ -121,23 +160,23 @@ def _build_overpass_query(key: str, value: str, el_type: str) -> str:
     south, west, north, east = EKB_BBOX
     bbox = f"({south},{west},{north},{east})"
     if el_type == "nwr":
-        return f"[out:json][timeout:30];" f'nwr["{key}"="{value}"]{bbox};' f"out geom;"
+        return f'[out:json][timeout:30];nwr["{key}"="{value}"]{bbox};out geom;'
     if el_type == "way":
-        return f"[out:json][timeout:30];" f'way["{key}"="{value}"]{bbox};' f"out geom;"
-    return f"[out:json][timeout:30];" f'node["{key}"="{value}"]{bbox};' f"out body;"
+        return f'[out:json][timeout:30];way["{key}"="{value}"]{bbox};out geom;'
+    return f'[out:json][timeout:30];node["{key}"="{value}"]{bbox};out body;'
 
 
 def _passes_tag_filters(key: str, value: str, tags: dict) -> bool:
     """Доп-фильтр по тегам элемента (substance / tower:type).
 
-    Для generic ``man_made=pipeline`` оставляем только газовые трубы (substance),
-    для ``man_made=tower`` — только вышки связи (tower:type). Остальные ключи
-    проходят без фильтра.
+    Для generic ``man_made=pipeline`` оставляем только трубы с известным веществом
+    (газ или теплоноситель — см. _PIPELINE_SUBSTANCE_KIND); нефтепроводы/химию и
+    трубы без substance пропускаем. Для ``man_made=tower`` — только вышки связи
+    (tower:type). Остальные ключи проходят без фильтра.
     """
     substance_ok = _SUBSTANCE_FILTER.get((key, value))
     if substance_ok is not None:
-        substance = (tags.get("substance") or tags.get("type") or "").lower()
-        if substance not in substance_ok:
+        if _substance_of(tags) not in substance_ok:
             return False
     tower_ok = _TOWER_TYPE_REQUIRED.get((key, value))
     if tower_ok is not None:
@@ -178,9 +217,7 @@ def _backoff_delay(attempt_idx: int, retry_after: float | None) -> float:
     return base + random.uniform(0.0, _RETRY_JITTER_SECONDS)
 
 
-async def _fetch_one_query(
-    client: httpx.AsyncClient, query: str, label: str
-) -> list[dict] | None:
+async def _fetch_one_query(client: httpx.AsyncClient, query: str, label: str) -> list[dict] | None:
     """Один Overpass-запрос с retry-backoff и фолбэком на зеркала (#1746).
 
     На каждом endpoint из ``OVERPASS_ENDPOINTS`` делаем до
@@ -332,6 +369,10 @@ def _upsert_elements(elements: list[dict]) -> dict[str, int]:
             osm_id: int = el["id"]
             osm_type: str = el["type"]  # 'way' | 'node'
             kind: str = el.get("_infrastructure_kind", "power")
+            # generic man_made=pipeline: реальный вид (gas vs heat) по substance —
+            # одна overpass-строка тянет и газопроводы, и теплотрассы (#2119).
+            if (key, value) == ("man_made", "pipeline"):
+                kind = _pipeline_kind_from_substance(tags, kind)
             source_tag: str | None = el.get("_source_tag")
             name: str | None = tags.get("name")
 
@@ -443,6 +484,146 @@ async def load_utility_infrastructure(db: Session | None = None) -> dict[str, in
     return _upsert_elements(elements)
 
 
+# Junk-значения OSM tags, которые не несут смысла для попапа.
+_JUNK_TAG_VALUES = frozenset({"", "yes", "no", "fixme", "unknown", "-"})
+
+
+def _clean_utility_tag(value: object) -> str | None:
+    """Нормализовать значение OSM tag: strip, None для пустого / junk."""
+    if value is None:
+        return None
+    s = str(value).strip()
+    return s if s and s.lower() not in _JUNK_TAG_VALUES else None
+
+
+# OSM material (en) → RU («человеческим языком», правило ui-microcopy). Неизвестное
+# значение остаётся как есть (лучше сырое, чем потерять).
+_MATERIAL_RU: dict[str, str] = {
+    "metal": "металл",
+    "steel": "сталь",
+    "iron": "железо",
+    "cast_iron": "чугун",
+    "ductile_iron": "высокопрочный чугун",
+    "aluminium": "алюминий",
+    "aluminum": "алюминий",
+    "copper": "медь",
+    "concrete": "бетон",
+    "reinforced_concrete": "железобетон",
+    "wood": "дерево",
+    "wooden": "дерево",
+    "plastic": "пластик",
+    "pvc": "ПВХ",
+    "polyethylene": "полиэтилен",
+    "pe": "полиэтилен",
+    "asbestos_cement": "асбестоцемент",
+    "ceramic": "керамика",
+}
+
+
+def _format_voltage(raw: str) -> str | None:
+    """OSM voltage (вольты, возможно multi «110000;10000») → «110 кВ/10 кВ».
+
+    ≥1000 В → «<kV> кВ», иначе «<V> В». Multi-токены через «;» join'ятся «/».
+    Нечисловые токены пропускаются. None — если ни одного валидного.
+    """
+    parts: list[str] = []
+    for token in raw.split(";"):
+        tok = token.strip()
+        if not tok:
+            continue
+        try:
+            volts = int(float(tok))
+        except (TypeError, ValueError):
+            continue  # нечисловой мусор — пропускаем
+        if volts >= 1000:
+            kv = volts / 1000
+            kv_str = f"{kv:g}"  # 110.0 → «110», 0.4 → «0.4»
+            parts.append(f"{kv_str} кВ")
+        else:
+            parts.append(f"{volts} В")
+    return "/".join(parts) if parts else None
+
+
+def _format_diameter(raw: str) -> str | None:
+    """Трубопровод diameter → «⌀ <n> мм». Берём ПЕРВЫЙ числовой run (отбрасываем
+    суффиксы «mm»/«мм» и не склеиваем мульти-размеры «500x300» → «500»). None — если
+    цифр нет.
+    """
+    m = re.search(r"\d+", raw)
+    return f"⌀ {m.group()} мм" if m else None
+
+
+# Теплоноситель теплотрассы (OSM substance) → RU для попапа. «heat» — обобщённая
+# тепловая сеть (без уточнения носителя) — подписи не даём (kind=heat уже читается
+# фронтом как «Теплотрасса»), чтобы не дублировать. hot_water / steam — уточняют.
+_HEAT_SUBSTANCE_RU: dict[str, str] = {
+    "hot_water": "горячая вода",
+    "steam": "пар",
+}
+
+
+def _heat_substance_label(tags: dict) -> str | None:
+    """Теплоноситель теплотрассы (hot_water→«горячая вода», steam→«пар»).
+
+    None для substance=heat (обобщённо — не уточняем) или неизвестного — попап и
+    так знает, что это теплотрасса (kind=heat → «Теплотрасса» на фронте).
+    """
+    return _HEAT_SUBSTANCE_RU.get(_substance_of(tags))
+
+
+def _utility_characteristics(kind: str, tags: dict | None) -> str | None:
+    """Одна гуманизированная RU-строка ключевых характеристик OSM-сети.
+
+    Стиль совпадает с connection-point ``_build_structure_characteristics``
+    (quarter_dump_lookup): « · »-join непустых частей. Включает (при наличии):
+    теплоноситель (для heat), напряжение (multi «/»), оператор, диаметр (⌀ мм),
+    материал, кол-во цепей. None — если ничего пригодного.
+
+    Examples:
+        power voltage=110000;10000 operator=«МРСК Урала» →
+            «110 кВ/10 кВ · МРСК Урала»
+        gas diameter=500mm material=steel → «⌀ 500 мм · сталь»
+        heat substance=hot_water diameter=200 → «горячая вода · ⌀ 200 мм»
+        voltage=400 → «400 В»; voltage=yes → None
+    """
+    if not isinstance(tags, dict):
+        return None
+    parts: list[str] = []
+
+    # Теплоноситель — только для теплотрасс (kind=heat), первым: «горячая вода» / «пар».
+    if kind == "heat":
+        heat_label = _heat_substance_label(tags)
+        if heat_label:
+            parts.append(heat_label)
+
+    voltage = _clean_utility_tag(tags.get("voltage"))
+    if voltage:
+        vstr = _format_voltage(voltage)
+        if vstr:
+            parts.append(vstr)
+
+    operator = _clean_utility_tag(tags.get("operator"))
+    if operator:
+        parts.append(operator)
+
+    diameter = _clean_utility_tag(tags.get("diameter"))
+    if diameter:
+        dstr = _format_diameter(diameter)
+        if dstr:
+            parts.append(dstr)
+
+    material = _clean_utility_tag(tags.get("material"))
+    if material:
+        parts.append(_MATERIAL_RU.get(material.lower(), material))
+
+    # Кол-во цепей/кабелей ЛЭП — только если значение чисто числовое.
+    circuits = _clean_utility_tag(tags.get("circuits")) or _clean_utility_tag(tags.get("cables"))
+    if circuits and circuits.isdigit():
+        parts.append(f"{circuits} цеп.")
+
+    return " · ".join(parts) if parts else None
+
+
 def get_nearby_utility_infrastructure(
     db: Session,
     cad_num: str,
@@ -480,6 +661,7 @@ def get_nearby_utility_infrastructure(
         db.execute(
             text("""
                 SELECT osm_id, osm_type, infrastructure_kind, name, source_tag,
+                       u.tags AS tags,
                        ST_Distance(
                            u.geom::geography,
                            ST_Centroid(ST_GeomFromText(:wkt, 4326))::geography
@@ -519,6 +701,7 @@ def get_nearby_utility_infrastructure(
                 "name": r["name"],
                 "source_tag": r["source_tag"],
                 "distance_m": dist,
+                "characteristics": _utility_characteristics(kind, r["tags"]),
                 "geometry_geojson": json.loads(r["geojson"]) if r["geojson"] else {},
             }
         )

backend/app/services/site_finder/vodokanal_reserve_loader.py

@@ -0,0 +1,523 @@
+"""Загрузчик резервов ЦСВ/ЦСК Водоканала ЕКБ из docx-раскрытия (#2119, фикс #2126).
+
+Две страницы водоканалекб.рф (водоснабжение / водоотведение) публикуют docx с
+таблицами свободной мощности ЦСВ (центр. система водоснабжения) / ЦСК (центр.
+система водоотведения). UPSERT-ит в ``water_supply_reserves``.
+
+Источник ГЕО-БЛОКИРУЕТ non-RU IP → РАБОТАЕТ НА ПРОДЕ (Celery / docker exec).
+Punycode-host обязателен (водоканалекб.рф → xn--80aadbki6adhshb.xn--p1ai).
+
+Парсим таблицы через stdlib (zipfile + ElementTree по word/document.xml) — это
+надёжнее python-docx для vMerge-детекта и тривиально тестируется на синтетическом
+xml-фрагменте. Резерв бывает ОТРИЦАТЕЛЬНЫМ (дефицит, напр. −168,5) — знак сохраняем,
+запятая-десятичный → float. period инферится из имени файла (1kv.-2026 → '2026-Q1').
+
+РЕАЛЬНАЯ СЕТКА (снята с прода 2026-07-03, обе страницы — 1 таблица, но РАЗНЫЙ layout).
+Парсинг COLUMN-ALIGNED по ПОДПИСЯМ ШАПКИ и метке показателя (НЕ по индексам вслепую):
+
+  * Страница «водоснабжение» (system_kind='water') — 6 колонок, «длинный» layout:
+    каждый ЦСВ занимает 4 СТРОКИ (по строке на показатель). Шапка: col2=='Наименование
+    показателя'. col0='№ ЦСВ' (номер п/п: 1.1, 2.1…2.26, ПТВ), col1='Название ЦСВ'
+    (имя системы, повторяется в каждой строке блока), col2=показатель, col3=ед.изм,
+    col4=значение периода, col5=примечание. РЕЗЕРВ = строка, где col2 начинается с
+    «Резерв мощности централизованной системы…» И col3 — «тыс…м3/сут» → число из col4.
+    Заявки/отказы — строки «Количество поданных…» / «…отказе в подключении».
+    Живые резервы: ЗФС,ГСВ = −168,5; Изоплит = 0,0; Шабровский = 1,03; ПТВ = 73,34.
+  * Страница «водоотведение» (system_kind='sewerage') — 5 колонок, «блочный» layout:
+    имя системы — ОТДЕЛЬНАЯ строка-заголовок (только col0, напр. «Централизованная
+    система водоотведения "Южный бассейн канализования"»), под ней строка-шапка
+    (col0='№ п/п') и 4 строки показателей (col0 = 1..4 ИЛИ пусто). РЕЗЕРВ = строка,
+    где col1 начинается с «Резерв мощности централизованной системы…» И col2 —
+    «тыс…м3/сут» → число из col3. Имя системы forward-fill-ится из последней
+    строки-заголовка. Живые резервы: Южный бассейн = −296,85; Северный = 2,02.
+
+ЛОВУШКА (прод-баг #2126, был мусор 28+6 строк): старый парсер брал «первое число
+строки» как резерв и «первую текстовую ячейку» как имя. На проде это давало № п/п
+(1.1, 2.18…) в поле резерва и рубрики анкеты («Количество поданных…», «Итого:»,
+служебные шапки «№ ЦСВ»/«№ п/п») как «системы». Column-aligned парс по метке
+показателя их не видит: строки-рубрики, «Итого:», шапки и легенда отфильтрованы;
+резерв читается ТОЛЬКО из строки «Резерв мощности…». НУЛИ («Отсутствие резерва
+мощности», 0,0) сохраняем честно (0.0 + note), как в eias_heat_loader.
+"""
+
+import io
+import logging
+import re
+import zipfile
+from xml.etree import ElementTree as ET
+
+import httpx
+from sqlalchemy import text
+from sqlalchemy.orm import Session
+
+from app.core.db import SessionLocal
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# WordprocessingML namespace.
+_W = "http://schemas.openxmlformats.org/wordprocessingml/2006/main"
+_NS = {"w": _W}
+
+# Punycode-host обязателен (водоканалекб.рф). xn--80aadbki6adhshb.xn--p1ai.
+_BASE = "https://xn--80aadbki6adhshb.xn--p1ai"
+PAGES: dict[str, str] = {
+    "water": f"{_BASE}/info/vodosnabzhenie/",
+    "sewerage": f"{_BASE}/info/vodotvedenie/",
+}
+
+_HTTP_TIMEOUT = 60
+
+# docx-ссылка «для сайта»: dlya-sajta-*.docx.
+_DOCX_HREF_RE = re.compile(r'href=["\']([^"\']*dlya-sajta-[^"\']*\.docx)["\']', re.IGNORECASE)
+# Дата в имени файла для выбора свежайшего.
+_FILE_DATE_RE = re.compile(r"(\d{4})|(\d{1,2})[.\-](\d{4})")
+# Период вида «1kv.-2026» / «1кв-2026» / «1 квартал 2026».
+_PERIOD_RE = re.compile(r"(\d)\s*(?:kv|кв)\w*[.\s-]*(\d{4})", re.IGNORECASE)
+
+_NODATA_TOKENS = frozenset({"", "н/д", "нд", "n/a", "-", "—", "–", "нет данных", "х", "x"})
+
+# Метки показателей формы раскрытия (нормализуем casefold + схлопнутые пробелы перед
+# сравнением: в docx встречаются \xa0 и двойные пробелы). Резерв — по префиксу, т.к.
+# хвост различается («…холодного водоснабжения» / «…водоотведения»).
+_RESERVE_LABEL_PREFIX = "резерв мощности централизованной системы"
+_REQUESTED_LABEL = "количество поданных и зарегистрированных заявок на подключение"
+_REFUSED_LABEL_PREFIX = "количество заявок на подключение, по которым принято решение об отказе"
+# Ед.изм. резерва: «тыс. м3/сут» / «тыс.м3/сут» (пробелы схлопнуты) — защита от того,
+# чтобы «Резерв…» из чужой формы с иной размерностью не попал в тыс.м³/сут.
+# Оба токена обязательны: одного «тыс» мало — «тыс. м3/час» прошёл бы с чужой
+# временной базой (ревью 2026-07-03).
+_RESERVE_UNIT_MARKERS = ("тыс", "сут")
+# Шапки таблицы и служебные строки — не данные.
+_HEADER_MARKERS = frozenset({"№ п/п", "№ цсв", "наименование показателя", "название цсв"})
+_TOTAL_MARKER = "итого"
+# Строка-заголовок системы в «блочном» layout водоотведения: только col0 заполнен и
+# начинается с одного из этих префиксов (сама система, а не показатель/шапка).
+_SYSTEM_TITLE_PREFIXES = (
+    "централизованная система",
+    "транспортировка сточных вод",
+)
+# Легенда в конце водоснабжения: «ЦСВ – централизованная система…» / «ПТВ – …».
+_LEGEND_MARKER = " – "
+
+
+def parse_water_number(value: str | None) -> float | None:
+    """Числовая ячейка резерва тыс. м³/сут → float. Сохраняет знак (дефицит <0).
+
+    Запятая-десятичный → точка, минусы всех видов (−/–/-) нормализуются.
+    «н/д»/пусто → None.
+    """
+    if value is None:
+        return None
+    s = str(value).strip().lower()
+    if s in _NODATA_TOKENS:
+        return None
+    s = s.replace("\xa0", "").replace(" ", "").replace(",", ".")
+    # Нормализуем юникод-минусы к ASCII '-'.
+    s = s.replace("−", "-").replace("–", "-").replace("—", "-")
+    m = re.search(r"-?\d+(?:\.\d+)?", s)
+    if not m:
+        return None
+    try:
+        return float(m.group())
+    except ValueError:
+        return None
+
+
+def infer_period(filename: str) -> str | None:
+    """Инферит период отчёта из имени файла: «1kv.-2026» → '2026-Q1'. None — нет."""
+    m = _PERIOD_RE.search(filename)
+    if not m:
+        return None
+    quarter, year = m.group(1), m.group(2)
+    return f"{year}-Q{quarter}"
+
+
+def _cell_text(tc: ET.Element) -> str:
+    """Весь текст ячейки таблицы (<w:tc>) — конкатенация всех <w:t>."""
+    parts = [t.text or "" for t in tc.iter(f"{{{_W}}}t")]
+    return "".join(parts).strip()
+
+
+def _vmerge_state(tc: ET.Element) -> str:
+    """Состояние вертикального merge ячейки: 'restart' | 'continue' | 'none'.
+
+    <w:vMerge w:val="restart"/> — начало блока (значение здесь).
+    <w:vMerge/> (без val или val='continue') — продолжение (forward-fill сверху).
+    Нет <w:vMerge> — обычная ячейка.
+    """
+    tc_pr = tc.find(f"{{{_W}}}tcPr")
+    if tc_pr is None:
+        return "none"
+    vmerge = tc_pr.find(f"{{{_W}}}vMerge")
+    if vmerge is None:
+        return "none"
+    val = vmerge.get(f"{{{_W}}}val")
+    return "restart" if val == "restart" else "continue"
+
+
+def parse_docx_table_rows(document_xml: bytes) -> list[list[str]]:
+    """Парсит ПЕРВУЮ таблицу document.xml → list строк (list ячеек-строк).
+
+    Forward-fill по вертикальному merge: ячейка в состоянии 'continue' наследует
+    текст ячейки той же колонки из предыдущей строки (system-name + note мержатся).
+    Возвращает матрицу текстов [row][col]. Пусто → [].
+    """
+    root = ET.fromstring(document_xml)
+    tables = root.iter(f"{{{_W}}}tbl")
+    tbl = next(tables, None)
+    if tbl is None:
+        return []
+
+    matrix: list[list[str]] = []
+    prev_row: list[str] = []
+    for tr in tbl.findall(f"{{{_W}}}tr"):
+        cells = tr.findall(f"{{{_W}}}tc")
+        row: list[str] = []
+        for col_idx, tc in enumerate(cells):
+            state = _vmerge_state(tc)
+            if state == "continue":
+                # forward-fill из той же колонки предыдущей строки.
+                filled = prev_row[col_idx] if col_idx < len(prev_row) else ""
+                row.append(filled)
+            else:
+                row.append(_cell_text(tc))
+        matrix.append(row)
+        prev_row = row
+    return matrix
+
+
+def _norm(s: str | None) -> str:
+    """Ячейку → casefold + схлопнутые пробелы (\xa0/двойные) для сравнения с метками."""
+    if not s:
+        return ""
+    return re.sub(r"\s+", " ", s.replace("\xa0", " ")).strip().casefold()
+
+
+def _cell(row: list[str], idx: int) -> str:
+    """Ячейка row[idx] со .strip() или '' если колонки нет."""
+    return row[idx].strip() if idx < len(row) and row[idx] else ""
+
+
+def _is_header_row(row: list[str]) -> bool:
+    """Строка-шапка таблицы (№ п/п / Наименование показателя / …)?"""
+    return any(_norm(c) in _HEADER_MARKERS for c in row)
+
+
+def _is_total_row(row: list[str]) -> bool:
+    """Строка «Итого:» (агрегат по всем системам — не резерв конкретной ЦСВ)."""
+    return _norm(_cell(row, 0)).startswith(_TOTAL_MARKER)
+
+
+def _row_metric(row: list[str], label_col: int) -> str:
+    """Метка показателя строки (нормализованная) из колонки label_col."""
+    return _norm(_cell(row, label_col))
+
+
+def _is_reserve_metric(metric: str) -> bool:
+    return metric.startswith(_RESERVE_LABEL_PREFIX)
+
+
+def _is_requested_metric(metric: str) -> bool:
+    return metric == _REQUESTED_LABEL
+
+
+def _is_refused_metric(metric: str) -> bool:
+    return metric.startswith(_REFUSED_LABEL_PREFIX)
+
+
+def _system_title(row: list[str]) -> str | None:
+    """Строка-заголовок системы «блочного» layout (водоотведение): имя или None.
+
+    Заполнена ТОЛЬКО col0, текст начинается с «Централизованная система…» /
+    «Транспортировка сточных вод…». Возвращает имя системы (col0.strip()).
+    """
+    if any(_cell(row, i) for i in range(1, len(row))):
+        return None  # не одиночный заголовок — заполнены и другие колонки
+    text0 = _cell(row, 0)
+    norm0 = _norm(text0)
+    if any(norm0.startswith(p) for p in _SYSTEM_TITLE_PREFIXES):
+        return text0
+    return None
+
+
+def _detect_layout(matrix: list[list[str]]) -> tuple[str, int, int, int]:
+    """По шапке определяет layout → (kind, name_col, label_col, value_col).
+
+    kind='water'   : шапка с col2=='Наименование показателя', имя ЦСВ в col1,
+                     показатель col2, значение col4.
+    kind='block'   : шапка с col1=='Наименование показателя' (водоотведение),
+                     имя системы — отдельная строка-заголовок, значение col3.
+    Не нашли шапку → ('', -1, -1, -1) (graceful).
+    """
+    for row in matrix:
+        if _norm(_cell(row, 2)) == "наименование показателя":
+            return ("water", 1, 2, 4)
+        if _norm(_cell(row, 1)) == "наименование показателя":
+            return ("block", -1, 1, 3)
+    return ("", -1, -1, -1)
+
+
+def _flush_group(
+    name: str,
+    reserve_cell: str | None,
+    note_cell: str,
+    requested: int | None,
+    refused: int | None,
+    records: list[dict],
+) -> None:
+    """Собирает запись ЦСВ/ЦСК из накопленной группы строк, если есть имя + резерв."""
+    if not name or reserve_cell is None:
+        return
+    reserve = parse_water_number(reserve_cell)
+    # note: явное примечание строки резерва (напр. «Отсутствие резерва мощности»)
+    # честно фиксирует ноль-резерв; иначе None.
+    note = note_cell.strip() or None
+    records.append(
+        {
+            "system_name": name,
+            "reserve_thousand_m3_day": reserve,
+            "connections_requested": requested,
+            "connections_refused": refused,
+            "note": note,
+        }
+    )
+
+
+def extract_water_rows(matrix: list[list[str]]) -> list[dict]:
+    """Из матрицы docx → записи ЦСВ/ЦСК, COLUMN-ALIGNED по метке показателя.
+
+    Определяет layout по шапке (см. ``_detect_layout``): «water» — имя ЦСВ в col1,
+    «block» (водоотведение) — имя в отдельной строке-заголовке. Затем группирует
+    строки показателей по системе и берёт резерв ТОЛЬКО из строки «Резерв мощности
+    централизованной системы…» (col — value_col), заявки/отказы — из строк
+    «Количество поданных…» / «…отказе…». Ноль-резерв (0,0 + «Отсутствие резерва
+    мощности») сохраняется честно. Шапки, «Итого:», легенда — отфильтрованы.
+
+    Не распознан layout → [] (graceful, лог наверху).
+    """
+    kind, name_col, label_col, value_col = _detect_layout(matrix)
+    if not kind:
+        return []
+
+    records: list[dict] = []
+    # Накопитель текущей группы (одна система = один блок строк показателей).
+    cur_name = ""
+    cur_reserve: str | None = None
+    cur_note = ""
+    cur_requested: int | None = None
+    cur_refused: int | None = None
+
+    def flush() -> None:
+        nonlocal cur_name, cur_reserve, cur_note, cur_requested, cur_refused
+        _flush_group(cur_name, cur_reserve, cur_note, cur_requested, cur_refused, records)
+        cur_name, cur_reserve, cur_note = "", None, ""
+        cur_requested, cur_refused = None, None
+
+    for row in matrix:
+        if not any(c.strip() for c in row):
+            continue
+        if _is_header_row(row):
+            continue
+        if _is_total_row(row):
+            flush()  # «Итого:» закрывает предыдущую систему, само не данные
+            continue
+        # Легенда в конце водоснабжения («ЦСВ – централизованная система…»).
+        if _norm(_cell(row, 0)).startswith(("цсв ", "птв ")) and _LEGEND_MARKER in _cell(row, 0):
+            flush()
+            continue
+
+        if kind == "block":
+            title = _system_title(row)
+            if title is not None:
+                flush()  # новая система-заголовок
+                cur_name = title
+                continue
+
+        metric = _row_metric(row, label_col)
+        if kind == "water":
+            # Имя ЦСВ повторяется в каждой строке блока (col1). Смена имени → новая
+            # система: сбрасываем накопитель.
+            row_name = _cell(row, name_col)
+            if row_name and row_name != cur_name:
+                flush()
+                cur_name = row_name
+
+        value = _cell(row, value_col)
+        if _is_reserve_metric(metric):
+            # Защита размерности: у резерва ед.изм. — «тыс…м3/сут» (col label+1).
+            unit = _norm(_cell(row, label_col + 1))
+            if all(m in unit for m in _RESERVE_UNIT_MARKERS):
+                cur_reserve = value
+                cur_note = _cell(row, value_col + 1)  # Примечание строки резерва
+        elif _is_requested_metric(metric):
+            n = parse_water_number(value)
+            if n is not None and float(n).is_integer():
+                cur_requested = int(n)
+        elif _is_refused_metric(metric):
+            n = parse_water_number(value)
+            if n is not None and float(n).is_integer():
+                cur_refused = int(n)
+
+    flush()  # последняя система
+    return records
+
+
+def fetch_docx_link(page_url: str) -> str:
+    """Скрейпит страницу → ссылка на СВЕЖАЙШИЙ dlya-sajta-*.docx. '' если нет.
+
+    RUN-ON-PROD (гео-блок). GET follow_redirects, regex по href.
+    """
+    resp = httpx.get(page_url, timeout=_HTTP_TIMEOUT, follow_redirects=True)
+    resp.raise_for_status()
+    hrefs = _DOCX_HREF_RE.findall(resp.text)
+    if not hrefs:
+        return ""
+
+    def _key(h: str) -> tuple:
+        years = [int(y) for grp in _FILE_DATE_RE.findall(h) for y in grp if y]
+        return (max(years) if years else 0, h)
+
+    best = max(hrefs, key=_key)
+    return best if best.startswith("http") else _BASE + best
+
+
+def _dedupe_names(records: list[dict]) -> list[dict]:
+    """Разводит БАЙТ-В-БАЙТ одинаковые system_name суффиксом « (N)».
+
+    UNIQUE (system_kind, system_name, period) схлопнул бы две разные системы с
+    одинаковым именем в одну (с потерей резерва). Имена ЦСВ на проде обычно уникальны
+    (well-суффиксы), но защищаемся — как в eias_heat_loader.
+    """
+    seen: dict[str, int] = {}
+    for rec in records:
+        name = rec["system_name"]
+        seen[name] = seen.get(name, 0) + 1
+        if seen[name] > 1:
+            rec["system_name"] = f"{name} ({seen[name]})"
+    return records
+
+
+def _upsert_water_rows(
+    db: Session,
+    system_kind: str,
+    records: list[dict],
+    period: str | None,
+    source_url: str,
+) -> dict[str, int]:
+    """UPSERT записей ЦСВ/ЦСК в water_supply_reserves. Per-row SAVEPOINT."""
+    inserted = 0
+    updated = 0
+    skipped = 0
+    for rec in records:
+        params = {
+            "system_kind": system_kind,
+            "system_name": rec["system_name"],
+            "reserve": rec["reserve_thousand_m3_day"],
+            "requested": rec["connections_requested"],
+            "refused": rec["connections_refused"],
+            "note": rec["note"],
+            "period": period,
+            "source_url": source_url,
+        }
+        try:
+            with db.begin_nested():  # SAVEPOINT — битая строка не валит батч
+                result = db.execute(
+                    text("""
+                        INSERT INTO water_supply_reserves
+                            (system_kind, system_name, reserve_thousand_m3_day,
+                             connections_requested, connections_refused, note,
+                             period, source_url, fetched_at)
+                        VALUES (
+                            :system_kind, :system_name, :reserve,
+                            :requested, :refused, :note,
+                            :period, :source_url, NOW()
+                        )
+                        ON CONFLICT (system_kind, system_name, period) DO UPDATE
+                           SET reserve_thousand_m3_day = EXCLUDED.reserve_thousand_m3_day,
+                               connections_requested   = EXCLUDED.connections_requested,
+                               connections_refused     = EXCLUDED.connections_refused,
+                               note                    = EXCLUDED.note,
+                               source_url              = EXCLUDED.source_url,
+                               fetched_at              = NOW()
+                        RETURNING (xmax = 0) AS is_insert
+                    """),
+                    params,
+                ).scalar()
+            if result:
+                inserted += 1
+            else:
+                updated += 1
+        except Exception as e:
+            logger.warning("water_reserve upsert failed for %r: %s", rec["system_name"], e)
+            skipped += 1
+    return {"inserted": inserted, "updated": updated, "skipped": skipped}
+
+
+def load_water_reserves_from_docx(
+    db: Session,
+    system_kind: str,
+    docx_bytes: bytes,
+    source_url: str = "",
+) -> dict[str, int]:
+    """Парсит docx-байты → UPSERT ЦСВ/ЦСК в water_supply_reserves.
+
+    Выделено из load_water_reserves для юнит-теста на синтетическом docx.
+    Читает word/document.xml из zip, forward-fill vMerge, извлечение записей.
+    """
+    with zipfile.ZipFile(io.BytesIO(docx_bytes)) as zf:
+        document_xml = zf.read("word/document.xml")
+    matrix = parse_docx_table_rows(document_xml)
+    records = _dedupe_names(extract_water_rows(matrix))
+    period = infer_period(source_url)
+    if not records:
+        logger.warning(
+            "water_reserves[%s]: 0 записей распознано (layout не найден или пустая "
+            "таблица); первые 6 строк матрицы: %s",
+            system_kind,
+            matrix[:6],
+        )
+
+    try:
+        counts = _upsert_water_rows(db, system_kind, records, period, source_url)
+        db.commit()
+    except Exception as e:
+        db.rollback()
+        logger.exception("load_water_reserves_from_docx: outer tx rolled back: %s", e)
+        raise
+
+    result = {"records": len(records), **counts, "period": period}  # type: ignore[dict-item]
+    logger.info("water_reserves[%s] done: %s", system_kind, result)
+    return {k: v for k, v in result.items() if isinstance(v, int)}
+
+
+def load_water_reserves(db: Session | None = None) -> dict[str, dict]:
+    """Полный прогон: обе страницы (водоснабжение/водоотведение) → UPSERT.
+
+    RUN-ON-PROD. Каждая страница graceful: сбой одной не валит другую.
+    Returns: {"water": {...}, "sewerage": {...}}.
+    """
+    owns_session = db is None
+    if db is None:
+        db = SessionLocal()
+
+    out: dict[str, dict] = {}
+    try:
+        with httpx.Client(timeout=_HTTP_TIMEOUT, follow_redirects=True) as client:
+            for kind, page_url in PAGES.items():
+                try:
+                    link = fetch_docx_link(page_url)
+                    if not link:
+                        out[kind] = {"error": "no docx link found"}
+                        continue
+                    r = client.get(link)
+                    r.raise_for_status()
+                    out[kind] = load_water_reserves_from_docx(db, kind, r.content, link)
+                except Exception as e:
+                    logger.exception("load_water_reserves: %s failed: %s", kind, e)
+                    out[kind] = {"error": str(e)}
+    finally:
+        if owns_session:
+            db.close()
+
+    logger.info("load_water_reserves done: %s", out)
+    return out

backend/app/workers/beat_schedule.py

@@ -283,6 +283,76 @@ def build_beat_schedule() -> dict:
         "options": {"queue": "celery"},
     }
 
+    # Точки подключения со свободной мощностью (Forgejo #2119 Phase A):
+    # электро — Россети WFS (~488 ЦП) + xlsx-резервы (ЦП + 10.7k ТП/РП);
+    # вода — Водоканал ЕКБ docx (ЦСВ/ЦСК, city-level).
+    # Источники ГЕО-БЛОКИРУЮТ non-RU IP → RUN-ON-PROD (Celery worker на VPS).
+    # Меняются медленно (раскрытие ФАС квартальное) — еженедельно с запасом.
+    # Вторник 04:00 МСК — НАМЕРЕННО вне monday-кластера тяжёлых Overpass/site_finder
+    # рефрешей (не конкурируем за БД/сеть). Электро (WFS+xlsx) и вода (docx) —
+    # разные хосты, ставим с интервалом 30 мин, чтобы не бить оба одновременно.
+    schedule["power-capacity-sync-weekly"] = {
+        "task": "tasks.connection_capacity_sync.sync_power_supply_centers",
+        "schedule": _parse_cron("0 4 * * tue"),  # 04:00 МСК, вторник
+        "options": {"queue": "celery"},
+    }
+    schedule["water-capacity-sync-weekly"] = {
+        "task": "tasks.connection_capacity_sync.sync_water_reserves",
+        "schedule": _parse_cron("30 4 * * tue"),  # 04:30 МСК, вторник
+        "options": {"queue": "celery"},
+    }
+    # Газовая вертикаль (Forgejo #2119 Фаза B1): свободная мощность ГРС «Газпром
+    # трансгаз Екатеринбург» из инлайн HTML-таблицы раскрытия. Источник ГЕО-БЛОКИРУЕТ
+    # non-RU IP → RUN-ON-PROD. 05:00 МСК вторник — через 30 мин после воды (разные
+    # хосты, не бьём одновременно), в том же вторник-кластере вне monday-нагрузки.
+    schedule["gas-grs-capacity-sync-weekly"] = {
+        "task": "tasks.connection_capacity_sync.sync_gas_grs_capacity",
+        "schedule": _parse_cron("0 5 * * tue"),  # 05:00 МСК, вторник
+        "options": {"queue": "celery"},
+    }
+    # Точки выхода ГРС АО «Екатеринбурггаз» (форма 6 ФАС №960 → gas_grs_outlet_points +
+    # догеокод адресов → geom). Forgejo #2119 Фаза B2, PR-4. Источник ГЕО-БЛОКИРУЕТ
+    # non-RU IP + DaData-ключи на проде → RUN-ON-PROD. Источник публикуется ~5-го числа
+    # месяца, НО beat не поддерживает «раз в месяц по факту публикации» надёжно (jitter
+    # даты) → еженедельно вторник, идемпотентно: помесячный UPSERT + geom сохраняется,
+    # не-новый период просто пере-UPSERT-ится без эффекта. 05:15 МСК — в газовом суб-
+    # кластере сразу после gas-grs (05:00, тот же apex-родственник ekgas/ГТЕ), до ЕЭСК
+    # (05:30); намеренно вне monday-нагрузки. Целимся ~05:30-окно спеки, но 05:30 занят
+    # ЕЭСК → 05:15 (не бьём оба газовых источника ekgas одновременно).
+    schedule["gas-outlet-points-sync-weekly"] = {
+        "task": "tasks.connection_capacity_sync.sync_gas_outlet_points",
+        "schedule": _parse_cron("15 5 * * tue"),  # 05:15 МСК, вторник
+        "options": {"queue": "celery"},
+    }
+    # ЕЭСК-резервы (Forgejo #2119 Фаза B2): ПС 35-220 (МВт) + ТП/РП «ниже 35» из
+    # xlsx-раскрытия eesk.ru. Обычный SSL БЕЗ гео-блока, но держим в том же вторник-
+    # кластере рядом с rosseti/gas/vodokanal. 05:30 МСК — через 30 мин после газа
+    # (разные хосты, не бьём одновременно), вне monday-нагрузки.
+    schedule["eesk-reserves-sync-weekly"] = {
+        "task": "tasks.connection_capacity_sync.sync_eesk_reserves",
+        "schedule": _parse_cron("30 5 * * tue"),  # 05:30 МСК, вторник
+        "options": {"queue": "celery"},
+    }
+    # OSM-геокод городских ТП/РП ЕКБ → geom (Forgejo #2119 Фаза B2, финал). Матч
+    # name_norm (чистый номер) ↔ OSM substation ref/name через Overpass →
+    # power_tp_rp_reserves.geom. Источник (Overpass) БЕЗ гео-блока, но держим в том же
+    # вторник-кластере рядом с ЕЭСК. 05:45 МСК — после газа/ЕЭСК (05:30), до тепла
+    # (06:00); идемпотентно (geom IS NULL-гейт), вне monday-Overpass-нагрузки.
+    schedule["osm-tp-geocode-weekly"] = {
+        "task": "tasks.connection_capacity_sync.sync_osm_tp_geocode",
+        "schedule": _parse_cron("45 5 * * tue"),  # 05:45 МСК, вторник
+        "options": {"queue": "celery"},
+    }
+    # Тепло-резервы (Forgejo #2119 Фаза B2): резерв мощности источников тепла из
+    # реестра раскрытия ФАС (ri.eias.ru, ЕТК + Екатеринбургэнерго). Источник ГЕО-
+    # БЛОКИРУЕТ non-RU IP + российский УЦ → RUN-ON-PROD. 06:00 МСК — через 30 мин
+    # после ЕЭСК (разные хосты), в том же вторник-кластере вне monday-нагрузки.
+    schedule["heat-reserves-sync-weekly"] = {
+        "task": "tasks.connection_capacity_sync.sync_heat_reserves",
+        "schedule": _parse_cron("0 6 * * tue"),  # 06:00 МСК, вторник
+        "options": {"queue": "celery"},
+    }
+
     # #105 Phase 4: ЕКБ РНС/РВЭ — ежемесячно 1-го числа в 05:00 МСК.
     # Celery conf.timezone=Europe/Moscow → crontab трактуется в МСК (#1233).
     schedule["ekburg-permits-monthly"] = {

backend/app/workers/celery_app.py

@@ -68,6 +68,7 @@ celery_app = Celery(
         "app.workers.tasks.supply_layers_refresh",
         "app.workers.tasks.location_refresh",
         "app.workers.tasks.forecast",
+        "app.workers.tasks.full_report",
         "app.workers.tasks.ird_harvest",
         "app.workers.tasks.ekb_krt_sync",
         "app.workers.tasks.gknspecial_harvest",
@@ -87,6 +88,7 @@ celery_app = Celery(
         "app.workers.tasks.riasurt_sverdl_harvest",
         "app.workers.tasks.mv_sales_tracker_refresh",
         "app.workers.tasks.scrape_freshness_check",
+        "app.workers.tasks.connection_capacity_sync",
     ],
 )
 celery_app.conf.timezone = "Europe/Moscow"

backend/app/workers/tasks/connection_capacity_sync.py

@@ -0,0 +1,242 @@
+"""Celery tasks: еженедельная синхронизация точек подключения со свободной
+мощностью — электро (Россети WFS + xlsx-резервы) и вода (Водоканал docx). #2119.
+
+Источники ГЕО-БЛОКИРУЮТ non-RU IP → таски выполняются НА ПРОДЕ (Celery worker
+на VPS). Persistent breadcrumbs в nspd_geo_log (как utility/poi/noise sync).
+Import-light: тяжёлые загрузчики импортируются лениво внутри тасков.
+"""
+
+import logging
+
+from sqlalchemy import text
+
+from app.workers.celery_app import celery_app
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+def _log_breadcrumb(stage: str, level: str, message: str) -> None:
+    """Записать строку в nspd_geo_log (job_id=NULL) — диагностика без SSH."""
+    try:
+        from app.core.db import SessionLocal
+
+        db = SessionLocal()
+        try:
+            db.execute(
+                text(
+                    "INSERT INTO nspd_geo_log (job_id, level, stage, message) "
+                    "VALUES (NULL, :lvl, :stage, :msg)"
+                ),
+                {"lvl": level, "stage": stage, "msg": message[:500]},
+            )
+            db.commit()
+        finally:
+            db.close()
+    except Exception as e:
+        logger.warning("connection_capacity breadcrumb failed: %s", e)
+
+
+@celery_app.task(
+    name="tasks.connection_capacity_sync.sync_power_supply_centers",
+    queue="celery",
+)
+def sync_power_supply_centers() -> dict:
+    """WFS центры питания + xlsx-резервы (ЦП + ТП/РП) → power_supply_centers / ТП-РП.
+
+    RUN-ON-PROD (гео-блок источников). Сначала WFS (координаты + напряжение +
+    индекс загрузки), затем резервы из xlsx-раскрытия. Каждый шаг graceful —
+    сбой резервов не откатывает загруженные WFS-точки.
+    """
+    _log_breadcrumb("power_capacity_sync", "info", "task started")
+    result: dict = {}
+    try:
+        from app.services.site_finder.rosseti_wfs_loader import load_power_supply_centers
+
+        result["wfs"] = load_power_supply_centers()
+    except Exception as e:
+        logger.exception("sync_power_supply_centers: WFS failed: %s", e)
+        _log_breadcrumb("power_capacity_sync", "error", f"wfs {type(e).__name__}: {e}")
+        result["wfs"] = {"error": str(e)}
+
+    try:
+        from app.services.site_finder.rosseti_reserve_loader import load_all_reserves
+
+        result["reserves"] = load_all_reserves()
+    except Exception as e:
+        logger.exception("sync_power_supply_centers: reserves failed: %s", e)
+        _log_breadcrumb("power_capacity_sync", "error", f"reserves {type(e).__name__}: {e}")
+        result["reserves"] = {"error": str(e)}
+
+    logger.info("sync_power_supply_centers done: %s", result)
+    _log_breadcrumb("power_capacity_sync", "info", f"done: {result}")
+    return result
+
+
+@celery_app.task(
+    name="tasks.connection_capacity_sync.sync_water_reserves",
+    queue="celery",
+)
+def sync_water_reserves() -> dict:
+    """Резервы ЦСВ/ЦСК Водоканала ЕКБ (docx) → water_supply_reserves.
+
+    RUN-ON-PROD (гео-блок). Обе страницы (водоснабжение/водоотведение) graceful.
+    """
+    _log_breadcrumb("water_capacity_sync", "info", "task started")
+    try:
+        from app.services.site_finder.vodokanal_reserve_loader import load_water_reserves
+
+        result = load_water_reserves()
+        logger.info("sync_water_reserves done: %s", result)
+        _log_breadcrumb("water_capacity_sync", "info", f"done: {result}")
+        return result
+    except Exception as e:
+        logger.exception("sync_water_reserves failed: %s", e)
+        _log_breadcrumb("water_capacity_sync", "error", f"{type(e).__name__}: {e}")
+        raise
+
+
+@celery_app.task(
+    name="tasks.connection_capacity_sync.sync_gas_grs_capacity",
+    queue="celery",
+)
+def sync_gas_grs_capacity() -> dict:
+    """Свободная мощность ГРС «Газпром трансгаз Екатеринбург» (HTML) → gas_grs_capacity.
+
+    RUN-ON-PROD (гео-блок источника). Инлайн HTML-таблица раскрытия ГТЕ → UPSERT
+    свободной мощности ГРС (по выходам). #2119 Фаза B1.
+    """
+    _log_breadcrumb("gas_grs_sync", "info", "task started")
+    try:
+        from app.services.site_finder.gazprom_grs_loader import load_grs_capacity
+
+        result = load_grs_capacity()
+        logger.info("sync_gas_grs_capacity done: %s", result)
+        _log_breadcrumb("gas_grs_sync", "info", f"done: {result}")
+        return result
+    except Exception as e:
+        logger.exception("sync_gas_grs_capacity failed: %s", e)
+        _log_breadcrumb("gas_grs_sync", "error", f"{type(e).__name__}: {e}")
+        raise
+
+
+@celery_app.task(
+    name="tasks.connection_capacity_sync.sync_eesk_reserves",
+    queue="celery",
+)
+def sync_eesk_reserves() -> dict:
+    """Резервы АО «ЕЭСК» (xlsx-раскрытие) → power_supply_centers (ПС 35-220, МВт) +
+    power_tp_rp_reserves (ТП/РП «ниже 35»). #2119 Фаза B2.
+
+    RUN-ON-PROD рядом с rosseti/gas/vodokanal (единый weekly-кластер). discovery
+    свежайшего xlsx + загрузка ПС и ТП/РП — каждый файл graceful (сбой одного не
+    валит другой; лоадер сам изолирует per-row SAVEPOINT-ами).
+    """
+    _log_breadcrumb("eesk_reserves_sync", "info", "task started")
+    try:
+        from app.services.site_finder.eesk_reserve_loader import load_eesk_reserves
+
+        result = load_eesk_reserves()
+        logger.info("sync_eesk_reserves done: %s", result)
+        _log_breadcrumb("eesk_reserves_sync", "info", f"done: {result}")
+        return result
+    except Exception as e:
+        logger.exception("sync_eesk_reserves failed: %s", e)
+        _log_breadcrumb("eesk_reserves_sync", "error", f"{type(e).__name__}: {e}")
+        raise
+
+
+@celery_app.task(
+    name="tasks.connection_capacity_sync.sync_osm_tp_geocode",
+    queue="celery",
+)
+def sync_osm_tp_geocode() -> dict:
+    """OSM-геокод городских ТП/РП ЕКБ → geom для power_tp_rp_reserves. #2119 B2 (финал).
+
+    RUN-ON-PROD рядом с ЕЭСК (тот же вторник-кластер). Матч name_norm (чистый номер)
+    ↔ OSM substation ref/name → UPDATE geom + geocode_status='osm'. Идемпотентно
+    (geom IS NULL-гейт): не-новые точки просто пере-скипаются без эффекта. apply=True.
+    Источник (Overpass) без гео-блока, но держим на проде в едином weekly-кластере.
+    """
+    _log_breadcrumb("osm_tp_geocode_sync", "info", "task started")
+    try:
+        from app.services.site_finder.osm_tp_geocoder import geocode_tp_from_osm
+
+        result = geocode_tp_from_osm(apply=True)
+        logger.info("sync_osm_tp_geocode done: %s", result)
+        _log_breadcrumb("osm_tp_geocode_sync", "info", f"done: {result}")
+        return result
+    except Exception as e:
+        logger.exception("sync_osm_tp_geocode failed: %s", e)
+        _log_breadcrumb("osm_tp_geocode_sync", "error", f"{type(e).__name__}: {e}")
+        raise
+
+
+@celery_app.task(
+    name="tasks.connection_capacity_sync.sync_gas_outlet_points",
+    queue="celery",
+)
+def sync_gas_outlet_points() -> dict:
+    """Точки выхода ГРС АО «Екатеринбурггаз» (форма 6 ФАС №960) → gas_grs_outlet_points,
+    затем догеокод новых адресных строк → geom. #2119 Фаза B2, PR-4.
+
+    RUN-ON-PROD (гео-блок источника ekgas.ru + DaData-ключи на проде). Два шага:
+      1. load_gas_outlet_points() — свежайшая форма 6 из каталога → UPSERT (идемпотентно:
+         помесячный UPSERT по (grs_name_norm, outlet_name, period_month, is_forecast),
+         geom НЕ затирается в DO UPDATE);
+      2. geocode_gas_outlets(apply=True) — новые адресные строки последнего period_month
+         с geom IS NULL догеокодятся через DaData (in-memory кэш + cap внутри лоадера;
+         уже геокоженные строки прошлых месяцев не трогаются).
+
+    Источник обновляется ~5-го числа месяца, но расписание еженедельное (вторник) —
+    не-новый период просто пере-UPSERT-ится без эффекта (geom сохраняется). Геокод
+    graceful: сбой шага 2 не откатывает загруженные строки (шаг 1 уже закоммичен своей
+    сессией). Каждый шаг логируется breadcrumb-ом в nspd_geo_log.
+    """
+    _log_breadcrumb("gas_outlet_sync", "info", "task started")
+    result: dict = {}
+    try:
+        from app.services.site_finder.ekgas_outlet_loader import load_gas_outlet_points
+
+        result["load"] = load_gas_outlet_points()
+    except Exception as e:
+        logger.exception("sync_gas_outlet_points: load failed: %s", e)
+        _log_breadcrumb("gas_outlet_sync", "error", f"load {type(e).__name__}: {e}")
+        result["load"] = {"error": str(e)}
+
+    try:
+        from app.services.site_finder.ekgas_outlet_loader import geocode_gas_outlets
+
+        result["geocode"] = geocode_gas_outlets(apply=True)
+    except Exception as e:
+        logger.exception("sync_gas_outlet_points: geocode failed: %s", e)
+        _log_breadcrumb("gas_outlet_sync", "error", f"geocode {type(e).__name__}: {e}")
+        result["geocode"] = {"error": str(e)}
+
+    logger.info("sync_gas_outlet_points done: %s", result)
+    _log_breadcrumb("gas_outlet_sync", "info", f"done: {result}")
+    return result
+
+
+@celery_app.task(
+    name="tasks.connection_capacity_sync.sync_heat_reserves",
+    queue="celery",
+)
+def sync_heat_reserves() -> dict:
+    """Резервы тепловой мощности ФАС (ri.eias.ru) → heat_system_reserves. #2119 B2.
+
+    RUN-ON-PROD (гео-блок non-RU + российский УЦ). По всем организациям-держателям
+    (ЕТК, Екатеринбургэнерго): карточка ФАС → публикации свежайшего квартала →
+    выгрузки xlsx → UPSERT. Каждая организация graceful (падение одной не валит вторую).
+    """
+    _log_breadcrumb("heat_reserves_sync", "info", "task started")
+    try:
+        from app.services.site_finder.eias_heat_loader import load_heat_reserves
+
+        result = load_heat_reserves()
+        logger.info("sync_heat_reserves done: %s", result)
+        _log_breadcrumb("heat_reserves_sync", "info", f"done: {result}")
+        return result
+    except Exception as e:
+        logger.exception("sync_heat_reserves failed: %s", e)
+        _log_breadcrumb("heat_reserves_sync", "error", f"{type(e).__name__}: {e}")
+        raise

backend/app/workers/tasks/full_report.py

@@ -0,0 +1,80 @@
+"""Celery task: собрать полный PDF-отчёт ПТИЦА в фоне (эпик #2259 PR-D).
+
+Сборка полного PDF `/site-finder/analysis/{cad}` (§1–§7 + карты) занимает секунды-десятки
+секунд (WeasyPrint-рендер + OSM-тайлы карт + server-side концепция), поэтому НЕ крутится
+inline на синхронном эндпоинте — здесь фоновая on-demand таска, оркестрирующая
+:func:`build_full_report` (full_report_pdf.py) и пишущая PDF-файл + метадата-ран.
+
+ПОТОК: `SessionLocal()` → `build_full_report(db, cad)` → метадата-dict (pdf_path/…) →
+close. Best-effort: нет analyze-рана → ValueError внутри оркестратора → ловим, warning,
+return None (таска не валит воркер — отчётировать нечего). Прочий сбой → logger.exception
++ None (карты/концепция/форсайт сами best-effort внутри оркестратора).
+
+Mirror conventions (forecast.py): `@celery_app.task`, `SessionLocal()` + try/finally close,
+`logger` (не print), синхронный `def`. Очередь — дефолтная `celery` (как forecast-таска: у
+неё нет `queue=` в celery_app routing → default; воркер слушает `--queues=celery,scrape_kn,geo`).
+
+TIME LIMIT: WeasyPrint-рендер + карты могут занять до ~минуты на тяжёлом участке —
+щедрый per-task лимит (time_limit=600 / soft_time_limit=540), как у forecast-таски.
+
+REGISTRATION: добавлено в `include=[...]` celery_app.py (зеркало forecast). Beat НЕТ —
+таска enqueue-on-demand (триггер из POST /{cad}/report).
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import logging
+from typing import Any
+
+from app.core.db import SessionLocal
+from app.services.exporters.full_report_pdf import build_full_report
+from app.workers.celery_app import celery_app
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+@celery_app.task(
+    bind=True,
+    name="tasks.full_report.build_full_report",
+    time_limit=600,
+    soft_time_limit=540,
+)
+def build_full_report_task(self: Any, cad: str) -> dict[str, Any] | None:
+    """Собрать полный PDF-отчёт участка в фоне и записать файл + метадата-ран.
+
+    Оркестрация целиком в :func:`build_full_report` (full_report_pdf.py): analyze-ран
+    (нет → ValueError → None), forecast-ран (нет → Part B «нет данных»), connection-capacity
+    и концепция best-effort, карты + WeasyPrint-рендер → файл на volume `/app/reports/` +
+    метадата-ран `report-pdf-1.0`. Кэш по (analyze_run_id, forecast_run_id): тот же ключ +
+    файл на месте → cache-hit, не пере-рендерит.
+
+    Args:
+        cad: кадастровый номер участка.
+
+    Returns:
+        Метадата отчёта {pdf_path, analyze_run_id, forecast_run_id, generated_at,
+        size_bytes} (+ `cache_hit` при кэш-хите), либо None если нет analyze-рана /
+        неожиданный сбой (таска failed gracefully, воркер не падает).
+    """
+    db = SessionLocal()
+    try:
+        logger.info("build_full_report_task: старт cad=%s", cad)
+        result = build_full_report(db, cad)
+        logger.info(
+            "build_full_report_task: готово cad=%s path=%s cache_hit=%s",
+            cad,
+            result.get("pdf_path"),
+            result.get("cache_hit", False),
+        )
+        return result
+    except ValueError as exc:
+        # Нет analyze-рана — отчётировать нечего (graceful, не crash воркера).
+        logger.warning("build_full_report_task: нечего собирать cad=%s: %s", cad, exc)
+        return None
+    except Exception:
+        # Неожиданный сбой рендера/записи: traceback + None (карты/концепция/форсайт
+        # уже best-effort внутри оркестратора — сюда всплывает только фатальное).
+        logger.exception("build_full_report_task failed for cad=%s (returning None)", cad)
+        return None
+    finally:
+        db.close()

backend/app/workers/tasks/scrape_kn.py

@@ -210,6 +210,12 @@ def scrape_kn_region(
                 fetch_flats=fetch_flats,
                 extras=extras,
                 download_photos_binary=download_photos,
+                # #1945 anti-ban: throttle + optional proxy + flats/extras isolation.
+                browser_concurrency=settings.scrape_kn_browser_concurrency,
+                request_jitter_min_ms=settings.scrape_kn_request_jitter_min_ms,
+                request_jitter_max_ms=settings.scrape_kn_request_jitter_max_ms,
+                proxy_url=settings.scrape_kn_proxy_url,
+                extras_isolated=settings.scrape_kn_extras_isolated,
             )
         )
 
@@ -289,5 +295,11 @@ def resume_kn_run(self: Any, run_id: int) -> dict[str, Any]:
                 developers=developers,
                 load_state=state_path,
                 resume_from_run_id=run_id,
+                # #1945 anti-ban: throttle + optional proxy + flats/extras isolation.
+                browser_concurrency=settings.scrape_kn_browser_concurrency,
+                request_jitter_min_ms=settings.scrape_kn_request_jitter_min_ms,
+                request_jitter_max_ms=settings.scrape_kn_request_jitter_max_ms,
+                proxy_url=settings.scrape_kn_proxy_url,
+                extras_isolated=settings.scrape_kn_extras_isolated,
             )
         )

backend/pyproject.toml

@@ -38,6 +38,8 @@ dependencies = [
     "beautifulsoup4>=4.12.0",  # HTML-парсер реестра КРТ-площадок ЕКБ (#1060)
     "pymupdf>=1.24.0",  # растеризация PDF→image (без poppler) для OCR (#1062)
     "pytesseract>=0.3.13",  # OCR сканов через Tesseract для изъятия ЕКБ (#1062)
+    "contextily>=1.7.0",  # OSM basemap-тайлы для серверного рендера карт отчёта (#2259 PR-C)
+    "matplotlib>=3.11.0",  # headless (Agg) рендер PNG-карт участка/концепции (#2259 PR-C)
 ]
 
 [dependency-groups]
@@ -91,11 +93,16 @@ strict = true
 
 # Геометрия/экспорт-библиотеки без type stubs (shapely/ezdxf/weasyprint не несут
 # py.typed) — игнорируем missing-imports, чтобы strict-модули generative проходили.
+# geopandas/matplotlib/contextily добавлены для report_maps (#2259 PR-C, серверный
+# рендер карт отчёта) — те же py.typed-less библиотеки.
 [[tool.mypy.overrides]]
 module = [
     "shapely.*",
     "ezdxf.*",
     "weasyprint.*",
+    "geopandas.*",
+    "matplotlib.*",
+    "contextily.*",
 ]
 ignore_missing_imports = true
 

backend/tests/api/v1/test_analyze_competitors_status.py

@@ -174,12 +174,76 @@ class TestObjPricingPushdown:
             "совпадал с выводимыми конкурентами"
         )
 
-    def test_aggregation_unchanged(self) -> None:
-        """Агрегатные выражения (AVG/COUNT FILTER) не тронуты — менялся только scope."""
+    def test_aggregation_per_domrf_obj_id(self) -> None:
+        """Агрегаты (AVG/COUNT FILTER) считаются per domrf_obj_id (логика цен #1332).
+
+        #1964: источник агрегатов сменился с сырого objective_lots (alias ol) на
+        physflat-дедуп CTE obj_lots_latest (alias oll) — см. test_obj_pricing_*_physflat
+        ниже. Сами агрегатные выражения и группировка per-obj_id неизменны.
+        """
         sql = self._competitor_sql()
-        # Логика цен/fallback (#1332) неизменна: те же агрегаты per domrf_obj_id.
-        assert "ROUND(AVG(ol.price_per_m2_rub)::numeric, 0) AS avg_price_per_m2_rub" in sql
-        assert "COUNT(*) FILTER (WHERE ol.price_per_m2_rub IS NOT NULL )" in sql.replace(
+        assert "ROUND(AVG(oll.price_per_m2_rub)::numeric, 0) AS avg_price_per_m2_rub" in sql
+        assert "lots_with_price" in sql
+        assert "COUNT(*) FILTER (WHERE oll.is_sold) AS units_sold" in sql
+        assert "COUNT(*) FILTER (WHERE NOT oll.is_sold) AS units_available" in sql
+        assert "GROUP BY np.domrf_obj_id" in sql
+
+    def test_obj_pricing_dedups_physflat_inline(self) -> None:
+        """#1964: obj_pricing агрегирует physflat-дедуп набор (DISTINCT ON), НЕ сырой.
+
+        objective_lots раздут ~2.91× (мульти objective_lot_id на физлот через
+        пере-листинги) → units_sold/units_available карточки конкурента были завышены.
+        Дедупим INLINE (DISTINCT ON physflat-ключ, последний снапшот) со scope по
+        project_name ближних ЖК. НЕ через v_objective_lots_latest: view материализует
+        ВСЮ таблицу 1.76M (join не проходит ниже DISTINCT ON → seq-scan+sort ~5.7 s на
+        request-path analyze_parcel; inline scoped → ~0.4 s, прод-EXPLAIN #1964).
+        """
+        sql = self._competitor_sql()
+        assert "obj_lots_latest AS (" in sql, "должен быть physflat-дедуп CTE (#1964)"
+        assert "DISTINCT ON ( ol.project_name, ol.corpus_name, ol.section," in sql.replace(
             "\n", " "
-        ) or "lots_with_price" in sql
-        assert "GROUP BY cm.domrf_obj_id" in sql
+        ), "obj_lots_latest должен дедупить по physflat-ключу"
+        assert "snapshot_date DESC, ol.id DESC" in sql, "берём последний снапшот физлота"
+        assert (
+            "v_objective_lots_latest" not in sql
+        ), "request-path: view материализует всю таблицу — нужен inline DISTINCT ON (#1964)"
+
+
+class TestCompetitorAvgAreaPd:
+    """#2111: средняя площадь квартиры конкурента (avg_area_pd) доходит до попапа.
+
+    obj_pricing CTE считает ROUND(AVG(oll.area_pd),1) AS avg_area_pd, финальный
+    SELECT выбирает p.avg_area_pd, а _competitor_with_coords должен протолкнуть
+    ключ в loose-dict competitors[] (parcel.py:651). Mock-based, без БД.
+    """
+
+    def test_avg_area_pd_passes_through(self) -> None:
+        """_competitor_with_coords сохраняет avg_area_pd из входной строки."""
+        row = {
+            "obj_id": 1,
+            "comm_name": "ЖК Тест",
+            "dev_name": "TestDev",
+            "avg_price_per_m2_rub": 150000,
+            "avg_area_pd": 47.3,
+            "units_sold": 10,
+            "units_available": 5,
+            "lat": 56.838011,
+            "lon": 60.597474,
+        }
+        out = parcels_module._competitor_with_coords(row)
+        assert out["avg_area_pd"] == 47.3
+
+    def test_avg_area_pd_none_when_absent(self) -> None:
+        """Отсутствие avg_area_pd → ключ есть, значение None (graceful, ЖК без маппинга)."""
+        row = {"obj_id": 2, "comm_name": "ЖК Без Цен", "lat": None, "lon": None}
+        out = parcels_module._competitor_with_coords(row)
+        assert out["avg_area_pd"] is None
+
+    def test_sql_computes_and_selects_avg_area_pd(self) -> None:
+        """Competitor-SQL вычисляет AVG(area_pd) и выбирает avg_area_pd в финале."""
+        src = inspect.getsource(parcels_module.analyze_parcel)
+        marker = "WITH latest_obj AS ("
+        start = src.index(marker)
+        block = re.sub(r"\s+", " ", src[start : src.index('"""', start)])
+        assert "ROUND(AVG(oll.area_pd)::numeric, 1) AS avg_area_pd" in block
+        assert "p.avg_area_pd" in block

backend/tests/api/v1/test_analyze_inline_weights.py

@@ -70,7 +70,9 @@ def _make_db_for_analyze(
         _make_mapping(
             {
                 "district_name": "Октябрьский",
-                "median_price_per_m2": 120000,
+                "ekb_reference_median": 120000,
+                "quarter_median_12m": None,
+                "quarter_deals_count": 0,
                 "dist_to_center": 1500.0,
             }
         )
@@ -91,7 +93,7 @@ def _make_db_for_analyze(
             first_val = geom_row
         elif "AS wkt" in sql:
             first_val = wkt_row
-        elif "AS median_price_per_m2" in sql and "district_name" in sql:
+        elif "AS ekb_reference_median" in sql and "district_name" in sql:
             first_val = district_row
         elif "AS lon" in sql and "AS lat" in sql:
             first_val = centroid_row

backend/tests/api/v1/test_analyze_market_price.py

@@ -53,11 +53,19 @@ def _make_db_for_analyze(
     geom_found: bool = True,
     district_found: bool = True,
     market_price_row: dict[str, Any] | None = None,
+    district_row_override: dict[str, Any] | None = None,
+    success_rows: list[dict[str, Any]] | None = None,
+    geo_radius_row: dict[str, Any] | None = None,
+    district_price_row: dict[str, Any] | None = None,
 ) -> MagicMock:
     """Сконструировать mock DB Session для analyze_parcel.
 
     market_price_row=None → имитирует "нет данных в MV" (mp_row is None → source='no_data').
     market_price_row={...} → имитирует найденную строку в MV.
+    district_row_override → переопределяет raw-district mapping (#1960 basis chain).
+    success_rows → строки v_bucket_success_score (#1955 obj_class passthrough).
+    geo_radius_row → строка geo_radius_price (objective lots в радиусе, #1960 basis #2).
+    district_price_row → строка district_price_block (objective по имени, #1960 basis #1).
     """
     db = MagicMock()
 
@@ -67,20 +75,20 @@ def _make_db_for_analyze(
         else None
     )
     wkt_row = _make_mapping({"wkt": _WKT}) if geom_found else None
-    district_row = (
-        _make_mapping(
-            {
-                "district_name": "Октябрьский",
-                "median_price_per_m2": 120000,
-                "dist_to_center": 1500.0,
-            }
-        )
-        if district_found
-        else None
-    )
+    _district_data = district_row_override or {
+        "district_name": "Октябрьский",
+        "ekb_reference_median": 120000,
+        "quarter_median_12m": None,
+        "quarter_deals_count": 0,
+        "dist_to_center": 1500.0,
+    }
+    district_row = _make_mapping(_district_data) if district_found else None
     centroid_row = _make_mapping({"lat": 56.84, "lon": 60.605})
 
     mp_mock = _make_mapping(market_price_row) if market_price_row is not None else None
+    success_mocks = [_make_mapping(r) for r in success_rows] if success_rows is not None else []
+    geo_mock = _make_mapping(geo_radius_row) if geo_radius_row is not None else None
+    dp_mock = _make_mapping(district_price_row) if district_price_row is not None else None
 
     def _execute_side_effect(*args: Any, **kwargs: Any) -> MagicMock:
         # Нормализуем SQL для сигнатурного матчинга (collapse whitespace).
@@ -94,13 +102,22 @@ def _make_db_for_analyze(
             first_val = geom_row
         elif "AS wkt" in sql:
             first_val = wkt_row
-        elif "AS median_price_per_m2" in sql and "district_name" in sql:
+        elif "AS ekb_reference_median" in sql and "district_name" in sql:
             first_val = district_row
         elif "AS lon" in sql and "AS lat" in sql:
             first_val = centroid_row
         # market-price (#33) — уникальная сигнатура трёх скользящих медиан.
         elif "median_6m" in sql and "median_12m" in sql and "median_24m" in sql:
             first_val = mp_mock
+        # #1955: success-ranking из v_bucket_success_score.
+        elif "v_bucket_success_score" in sql:
+            all_val = success_mocks
+        # #1960 basis #1: district_price_block (Objective по имени района).
+        elif "AS sample_size" in sql and "objective_lots" in sql:
+            first_val = dp_mock
+        # #1960 basis #2: geo_radius_price (Objective в радиусе).
+        elif "AS n_complexes" in sql and "objective_lots" in sql:
+            first_val = geo_mock
 
         r = MagicMock()
         r.mappings.return_value.first.return_value = first_val
@@ -254,3 +271,201 @@ def test_market_price_invalid_cad_returns_404() -> None:
     finally:
         app.dependency_overrides.clear()
         _stop_patches()
+
+
+# ── #1960: «Медиана рынка» = newbuild-consistent basis ──────────────────────────
+
+
+def test_district_median_uses_geo_radius_not_quarter_rosreestr() -> None:
+    """#1960: при тонкой росреестровской квартальной медиане (deals<5) карточка
+    district.median_price_per_m2 берёт newbuild geo_radius медиану, НЕ 64k.
+
+    Репродукция бага для 66:41:0205010:287: quarter_median_12m=63694 (1 ДКП),
+    geo_radius медиана=132690. Objective-по-имени отсутствует (name-match gap) →
+    basis должен упасть на geo_radius_price.
+    """
+    from app.core.db import get_db
+
+    db = _make_db_for_analyze(
+        district_row_override={
+            "district_name": "Железнодорожный",
+            "ekb_reference_median": 69687,
+            "quarter_median_12m": 63694,  # загрязнённая росреестровская квартальная
+            "quarter_deals_count": 6,  # 24-мес окно ≥5, но 12-мес — тонкое
+            "dist_to_center": 0.0,
+        },
+        # Objective по имени района отсутствует (5/9 районов ЕКБ без name-match).
+        district_price_row=None,
+        # geo_radius — newbuild basis (что и остальная страница).
+        geo_radius_row={"median": 132690.0, "n": 12085, "n_complexes": 14},
+    )
+    app.dependency_overrides[get_db] = _override_db(db)
+    _start_patches()
+    try:
+        client = TestClient(app)
+        resp = client.post(f"/api/v1/parcels/{_CAD}/analyze")
+        assert resp.status_code == 200, resp.text
+        body = resp.json()
+        district = body["district"]
+        assert district["median_price_basis"] == "objective_geo_radius"
+        assert district["median_price_per_m2"] == pytest.approx(132690.0)
+        # КЛЮЧЕВОЕ: загрязнённая 64k росреестровская медиана НЕ выигрывает.
+        assert district["median_price_per_m2"] != pytest.approx(63694.0)
+        # И значение в newbuild-диапазоне (~130-200k).
+        assert 130000 <= district["median_price_per_m2"] <= 200000
+    finally:
+        app.dependency_overrides.clear()
+        _stop_patches()
+
+
+def test_district_median_prefers_objective_district_when_available() -> None:
+    """#1960: если есть Objective-медиана по имени района — она имеет приоритет
+    над geo_radius и квартальной росреестровской."""
+    from app.core.db import get_db
+
+    db = _make_db_for_analyze(
+        district_row_override={
+            "district_name": "Октябрьский",
+            "ekb_reference_median": 120000,
+            "quarter_median_12m": 64000,
+            "quarter_deals_count": 6,
+            "dist_to_center": 1500.0,
+        },
+        district_price_row={
+            "price_min": 90000,
+            "price_max": 250000,
+            "price_median": 165000,
+            "sample_size": 42,
+        },
+        geo_radius_row={"median": 132690.0, "n": 12085, "n_complexes": 14},
+    )
+    app.dependency_overrides[get_db] = _override_db(db)
+    _start_patches()
+    try:
+        client = TestClient(app)
+        resp = client.post(f"/api/v1/parcels/{_CAD}/analyze")
+        assert resp.status_code == 200, resp.text
+        district = resp.json()["district"]
+        assert district["median_price_basis"] == "objective_district"
+        assert district["median_price_per_m2"] == pytest.approx(165000.0)
+    finally:
+        app.dependency_overrides.clear()
+        _stop_patches()
+
+
+def test_district_median_quarter_rosreestr_gated_by_min_deals() -> None:
+    """#1960: квартальная росреестровская медиана может стать basis ТОЛЬКО как
+    последний fallback и ТОЛЬКО при deals_count ≥ 5. Тонкий квартал (deals<5)
+    → median None (не показываем загрязнённое значение)."""
+    from app.core.db import get_db
+
+    # Нет Objective-данных вообще, нет ekb_reference, тонкий квартал (1 сделка).
+    db = _make_db_for_analyze(
+        district_row_override={
+            "district_name": "Глухой",
+            "ekb_reference_median": None,
+            "quarter_median_12m": 64000,
+            "quarter_deals_count": 1,  # < 5 → не проходит guard
+            "dist_to_center": 3000.0,
+        },
+        district_price_row=None,
+        geo_radius_row=None,
+    )
+    app.dependency_overrides[get_db] = _override_db(db)
+    _start_patches()
+    try:
+        client = TestClient(app)
+        resp = client.post(f"/api/v1/parcels/{_CAD}/analyze")
+        assert resp.status_code == 200, resp.text
+        district = resp.json()["district"]
+        assert district["median_price_basis"] == "none"
+        assert district["median_price_per_m2"] is None
+    finally:
+        app.dependency_overrides.clear()
+        _stop_patches()
+
+
+def test_district_median_quarter_rosreestr_selected_as_last_resort() -> None:
+    """#1960: если ВСЕ newbuild-fallback'и None (нет Objective-по-имени, нет
+    geo_radius, нет ekb_reference), но квартальная росреестровская медиана имеет
+    deals_count ≥ 5 — она выбирается как basis (4-й fallback) с явным источником."""
+    from app.core.db import get_db
+
+    db = _make_db_for_analyze(
+        district_row_override={
+            "district_name": "Глухой",
+            "ekb_reference_median": None,  # нет справочной DDU-медианы
+            "quarter_median_12m": 88000,
+            "quarter_deals_count": 7,  # ≥ 5 → проходит guard
+            "dist_to_center": 3000.0,
+        },
+        district_price_row=None,  # нет Objective по имени
+        geo_radius_row=None,  # нет geo_radius
+    )
+    app.dependency_overrides[get_db] = _override_db(db)
+    _start_patches()
+    try:
+        client = TestClient(app)
+        resp = client.post(f"/api/v1/parcels/{_CAD}/analyze")
+        assert resp.status_code == 200, resp.text
+        district = resp.json()["district"]
+        assert district["median_price_basis"] == "quarter_rosreestr"
+        assert district["median_price_per_m2"] == pytest.approx(88000.0)
+    finally:
+        app.dependency_overrides.clear()
+        _stop_patches()
+
+
+# ── #1955: obj_class passthrough в success_recommendation ────────────────────────
+
+
+def test_success_recommendation_carries_obj_class() -> None:
+    """#1955: ranking-строки несут obj_class — UI может различать строки с
+    одинаковым area-label (Комфорт vs Типовой vs «не указан»)."""
+    from app.core.db import get_db
+
+    success = [
+        {
+            "bucket": "Студии 15-30",
+            "obj_class": "Комфорт",
+            "success_score": 1.2,
+            "n_deals": 4857,
+            "avg_price_per_m2": 194000,
+            "avg_area_m2": 25.0,
+            "velocity_z": 0.5,
+            "price_z": 0.3,
+            "area_z": -0.2,
+        },
+        {
+            "bucket": "Студии 15-30",
+            "obj_class": "не указан",
+            "success_score": 0.4,
+            "n_deals": 165,
+            "avg_price_per_m2": 142000,
+            "avg_area_m2": 26.0,
+            "velocity_z": 0.1,
+            "price_z": -0.1,
+            "area_z": 0.0,
+        },
+    ]
+    db = _make_db_for_analyze(success_rows=success)
+    app.dependency_overrides[get_db] = _override_db(db)
+    _start_patches()
+    try:
+        client = TestClient(app)
+        resp = client.post(f"/api/v1/parcels/{_CAD}/analyze")
+        assert resp.status_code == 200, resp.text
+        rec = resp.json()["success_recommendation"]
+        assert rec is not None
+        ranking = rec["ranking"]
+        assert len(ranking) == 2
+        assert ranking[0]["obj_class"] == "Комфорт"
+        assert ranking[1]["obj_class"] == "не указан"
+        # Один area-label, но разные классы → больше не визуально-дубль.
+        assert ranking[0]["bucket"] == ranking[1]["bucket"]
+        assert ranking[0]["obj_class"] != ranking[1]["obj_class"]
+        # И никакого английского фантома 'Comfort'.
+        assert all(r["obj_class"] != "Comfort" for r in ranking)
+    finally:
+        app.dependency_overrides.clear()
+        _stop_patches()

backend/tests/api/v1/test_analyze_osrm_distances.py

@@ -40,14 +40,14 @@ def _make_mapping(data: dict[str, Any]) -> MagicMock:
 def _make_db_for_analyze(poi_rows: list[Any]) -> MagicMock:
     db = MagicMock()
 
-    geom_row = _make_mapping(
-        {"geom_geojson": _GEOJSON, "geom_wkb": None, "source": "cad_quarter"}
-    )
+    geom_row = _make_mapping({"geom_geojson": _GEOJSON, "geom_wkb": None, "source": "cad_quarter"})
     wkt_row = _make_mapping({"wkt": _WKT})
     district_row = _make_mapping(
         {
             "district_name": "Октябрьский",
-            "median_price_per_m2": 120000,
+            "ekb_reference_median": 120000,
+            "quarter_median_12m": None,
+            "quarter_deals_count": 0,
             "dist_to_center": 1500.0,
         }
     )
@@ -63,7 +63,7 @@ def _make_db_for_analyze(poi_rows: list[Any]) -> MagicMock:
             first_val = geom_row
         elif "AS wkt" in sql:
             first_val = wkt_row
-        elif "AS median_price_per_m2" in sql and "district_name" in sql:
+        elif "AS ekb_reference_median" in sql and "district_name" in sql:
             first_val = district_row
         elif "AS lon" in sql and "AS lat" in sql:
             # И centroid_row для блока 6, и OSRM-origin SELECT (тот же shape).
@@ -170,9 +170,7 @@ def test_flag_on_osrm_replaces_distance(monkeypatch) -> None:
     monkeypatch.setattr(settings, "use_osrm_distances", True)
     _start_patches()
     try:
-        with patch(
-            "app.api.v1.parcels.get_road_distances_m", return_value=[700.0]
-        ) as mock_osrm:
+        with patch("app.api.v1.parcels.get_road_distances_m", return_value=[700.0]) as mock_osrm:
             client = TestClient(app)
             resp = client.post(f"/api/v1/parcels/{_CAD}/analyze")
             assert resp.status_code == 200, resp.text

backend/tests/api/v1/test_analyze_parcel_meta.py

@@ -65,7 +65,9 @@ def _make_db_for_analyze(
     district_row = _make_mapping(
         {
             "district_name": "Октябрьский",
-            "median_price_per_m2": 120000,
+            "ekb_reference_median": 120000,
+            "quarter_median_12m": None,
+            "quarter_deals_count": 0,
             "dist_to_center": 1500.0,
         }
     )

backend/tests/api/v1/test_analyze_recent_permits.py

@@ -64,7 +64,9 @@ def _make_db_for_analyze(
     district_row = _make_mapping(
         {
             "district_name": "Октябрьский",
-            "median_price_per_m2": 120000,
+            "ekb_reference_median": 120000,
+            "quarter_median_12m": None,
+            "quarter_deals_count": 0,
             "dist_to_center": 1500.0,
         }
     )
@@ -83,7 +85,7 @@ def _make_db_for_analyze(
             first_val = geom_row
         elif "AS wkt" in sql:
             first_val = wkt_row
-        elif "AS median_price_per_m2" in sql and "district_name" in sql:
+        elif "AS ekb_reference_median" in sql and "district_name" in sql:
             first_val = district_row
         elif "AS lon" in sql and "AS lat" in sql:
             first_val = centroid_row

backend/tests/api/v1/test_analyze_zoning_regulation.py

@@ -110,7 +110,9 @@ def _make_db_for_analyze() -> MagicMock:
     district_row = _make_mapping(
         {
             "district_name": "Октябрьский",
-            "median_price_per_m2": 120000,
+            "ekb_reference_median": 120000,
+            "quarter_median_12m": None,
+            "quarter_deals_count": 0,
             "dist_to_center": 1500.0,
         }
     )

backend/tests/api/v1/test_concept_recompute.py

@@ -0,0 +1,162 @@
+"""Stage 2a (#1965, эпик #1953) — POST /api/v1/concepts/recompute endpoint tests.
+
+LIVE-пересчёт экономики из агрегированной массинг-программы (пятно × этажность) для
+дебаунс-слайдеров Stage 2b. Проверяем: 200 + связный вывод (ТЭП-математика, revenue>0,
+NPV посчитан), FAST path с предрезолвленной ценой (БЕЗ обращения к БД) и DB-fallback по
+центроиду (через dependency override get_db мок-сессией). compute_financial остаётся
+чистой — её арифметика покрыта в tests/services/generative; тут — контракт эндпоинта.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from typing import Any
+
+from fastapi.testclient import TestClient
+
+from app.core.db import get_db
+from app.main import app
+
+
+def _program(**overrides: Any) -> dict[str, Any]:
+    base: dict[str, Any] = {
+        "total_footprint_sqm": 3000.0,
+        "floors": 12,
+        "sections": 2,
+        "site_area_sqm": 10_000.0,
+        "housing_class": "comfort",
+        "development_type": "mid_rise",
+    }
+    base.update(overrides)
+    return base
+
+
+def test_recompute_returns_200_and_coherent_output() -> None:
+    client = TestClient(app)
+    resp = client.post(
+        "/api/v1/concepts/recompute",
+        json=_program(market_price_per_sqm=150_000.0),
+    )
+    assert resp.status_code == 200, resp.text
+    body = resp.json()
+    teap = body["teap"]
+    fin = body["financial"]
+    # ТЭП-математика: GFA = пятно × этажность; пятно = total_footprint_sqm.
+    assert teap["built_area_sqm"] == 3000.0
+    assert teap["total_floor_area_sqm"] == 3000.0 * 12
+    # Финмодель связна: выручка/затраты > 0, NPV посчитан (поле присутствует).
+    assert fin["revenue_rub"] > 0
+    assert fin["cost_rub"] > 0
+    assert isinstance(fin["npv_rub"], float)
+
+
+def test_recompute_market_price_passthrough_skips_db() -> None:
+    # Предрезолвленная цена в теле → используется как есть, БЕЗ обращения к БД.
+    # get_db переопределён сессией, которая ВЗРЫВАЕТСЯ при любом execute — если бы
+    # эндпоинт пошёл в БД, тест бы упал. Зелёный тест доказывает skip DB lookup.
+    class _ExplodingSession:
+        def execute(self, *_a: object, **_k: object) -> None:
+            raise AssertionError("DB lookup must be skipped when market_price_per_sqm given")
+
+    app.dependency_overrides[get_db] = lambda: _ExplodingSession()
+    try:
+        client = TestClient(app)
+        resp = client.post(
+            "/api/v1/concepts/recompute",
+            json=_program(market_price_per_sqm=180_000.0),
+        )
+        assert resp.status_code == 200, resp.text
+        fin = resp.json()["financial"]
+        # Цена прокинута в выручку жилья → price_per_sqm_used == переданная цена.
+        assert fin["price_per_sqm_used"] == 180_000.0
+        assert fin["price_is_calibrated"] is True
+        # Без body price_source → дефолтный лейбл (фронт не форвардил подлинный source).
+        assert fin["price_source"] == "objective_district_median"
+    finally:
+        app.dependency_overrides.pop(get_db, None)
+
+
+def test_recompute_body_price_source_echoed_through() -> None:
+    # Фронт форвардит ПОДЛИННЫЙ source цены (из financial_estimate, напр. geo_radius) —
+    # эндпоинт НЕ подменяет его захардкоженным дефолтом; honest-флаг доходит до UI/PDF.
+    # get_db взрывается → доказывает, что и source-passthrough идёт по FAST path без БД.
+    class _ExplodingSession:
+        def execute(self, *_a: object, **_k: object) -> None:
+            raise AssertionError("DB lookup must be skipped when market_price_per_sqm given")
+
+    app.dependency_overrides[get_db] = lambda: _ExplodingSession()
+    try:
+        client = TestClient(app)
+        resp = client.post(
+            "/api/v1/concepts/recompute",
+            json=_program(market_price_per_sqm=160_000.0, price_source="objective_geo_radius"),
+        )
+        assert resp.status_code == 200, resp.text
+        fin = resp.json()["financial"]
+        assert fin["price_per_sqm_used"] == 160_000.0
+        assert fin["price_is_calibrated"] is True
+        # Подлинный source эхнут наружу, НЕ перетёрт дефолтом "objective_district_median".
+        assert fin["price_source"] == "objective_geo_radius"
+    finally:
+        app.dependency_overrides.pop(get_db, None)
+
+
+def test_recompute_db_fallback_when_no_price_but_centroid() -> None:
+    # Нет market_price_per_sqm, но передан centroid → эндпоинт делает _lookup_market_price.
+    # Мок-сессия отдаёт район + Objective-медиану (n>=10) → цена калибруется из БД.
+    class _Result:
+        def __init__(self, row: dict[str, Any] | None) -> None:
+            self._row = row
+
+        def mappings(self) -> _Result:
+            return self
+
+        def first(self) -> dict[str, Any] | None:
+            return self._row
+
+    class _FakeSession:
+        def __init__(self, rows: list[dict[str, Any] | None]) -> None:
+            self._rows = rows
+            self.calls = 0
+
+        def execute(self, *_a: object, **_k: object) -> _Result:
+            row = self._rows[self.calls] if self.calls < len(self._rows) else None
+            self.calls += 1
+            return _Result(row)
+
+    rows = [
+        {"district_name": "Кировский", "median_price_per_m2": 130_000},
+        {"median_ppm2": 175_000.0, "sample_size": 42},
+    ]
+    app.dependency_overrides[get_db] = lambda: _FakeSession(rows)
+    try:
+        client = TestClient(app)
+        resp = client.post(
+            "/api/v1/concepts/recompute",
+            json=_program(parcel_centroid_wkt="POINT (60.6 56.83)"),
+        )
+        assert resp.status_code == 200, resp.text
+        fin = resp.json()["financial"]
+        # Цена пришла из Objective-медианы района (DB-fallback).
+        assert fin["price_per_sqm_used"] == 175_000.0
+        assert fin["price_source"] == "objective_district_median"
+        assert fin["price_is_calibrated"] is True
+    finally:
+        app.dependency_overrides.pop(get_db, None)
+
+
+def test_recompute_no_price_no_centroid_uses_class_norm() -> None:
+    # Ни цены, ни центроида → норматив класса comfort (145_000), не калибровано.
+    client = TestClient(app)
+    resp = client.post("/api/v1/concepts/recompute", json=_program())
+    assert resp.status_code == 200, resp.text
+    fin = resp.json()["financial"]
+    assert fin["price_per_sqm_used"] == 145_000.0
+    assert fin["price_is_calibrated"] is False
+    assert fin["price_source"] == "class_norm"
+
+
+def test_recompute_validates_floors_bounds() -> None:
+    # floors вне [1, 40] → 422 (Pydantic-валидация контракта).
+    client = TestClient(app)
+    resp = client.post("/api/v1/concepts/recompute", json=_program(floors=99))
+    assert resp.status_code == 422

backend/tests/api/v1/test_custom_pois.py

@@ -259,7 +259,9 @@ def _make_db_for_analyze() -> MagicMock:
     district_row = _make_mapping_analyze(
         {
             "district_name": "Октябрьский",
-            "median_price_per_m2": 120000,
+            "ekb_reference_median": 120000,
+            "quarter_median_12m": None,
+            "quarter_deals_count": 0,
             "dist_to_center": 1500.0,
         }
     )

backend/tests/api/v1/test_parcel_best_layouts.py

@@ -4,12 +4,14 @@ Mock-based — не требуют живой БД.
 Паттерн mock DB: аналогично test_parcel_competitors.py — dependency_overrides[get_db].
 
 Порядок вызовов в get_best_layouts (Fix SF-01 — inline velocity):
-  db.scalar()  → MAX(snapshot_date)            (только когда vel_rows non-empty)
   db.execute() calls:
   1. _PARCEL_CENTROID_SQL       → .mappings().first()
   2. _COMPETITORS_IN_RADIUS_SQL → .mappings().all()
   3. _INLINE_VELOCITY_SQL       → .mappings().all()
-  4. _SUPPLY_BATCH_SQL          → .mappings().all()  (пропускается если latest_snap is None)
+  4. _SUPPLY_BATCH_SQL          → .mappings().all()
+
+Fix #1956: supply берёт per-object последний snapshot внутри _SUPPLY_BATCH_SQL
+(flats_latest CTE) — отдельного db.scalar(MAX(snapshot_date)) больше нет.
 """
 
 from __future__ import annotations
@@ -21,6 +23,14 @@ import pytest
 from fastapi.testclient import TestClient
 
 from app.main import app
+from app.services.site_finder.best_layouts import (
+    _COMPETITORS_IN_RADIUS_SQL,
+    _INLINE_VELOCITY_SQL,
+    _OBJECTIVE_DEVELOPERS_SQL,
+    _OBJECTIVE_PROJECT_NAMES_SQL,
+    _PARCEL_CENTROID_SQL,
+    _SUPPLY_BATCH_SQL,
+)
 
 # ── Фабрики mock-строк ────────────────────────────────────────────────────────
 
@@ -35,11 +45,21 @@ def _coord_row(lon: float = 60.6, lat: float = 56.85) -> MagicMock:
     return r
 
 
-def _obj_id_row(obj_id: int) -> MagicMock:
-    """Строка obj_id из _COMPETITORS_IN_RADIUS_SQL."""
-    r = MagicMock()
-    r.__getitem__ = lambda self, k: {"obj_id": obj_id}[k]
-    return r
+def _obj_id_row(obj_id: int) -> dict[str, object]:
+    """Строка из _COMPETITORS_IN_RADIUS_SQL.
+
+    Issue #2177: SQL возвращает comm_name/dev_name/гео для группировки obj_id в
+    комплексы, а get_best_layouts делает dict(r). Возвращаем реальный dict (как
+    SQLAlchemy RowMapping). Уникальное comm_name на obj_id → каждый = своя группа,
+    поэтому существующие coverage-инварианты этих API-тестов не меняются.
+    """
+    return {
+        "obj_id": obj_id,
+        "comm_name": f"obj-{obj_id}",
+        "dev_name": f"dev-{obj_id}",
+        "latitude": None,
+        "longitude": None,
+    }
 
 
 def _vel_row(
@@ -64,6 +84,8 @@ def _vel_row(
         "avg_price_per_m2_rub": avg_price_rub,
         "competitor_obj_ids": oids,
         "competitor_count": len(oids),
+        # Issue #2177 шаг 2b: project_name'ы с velocity в bucket'е (mapping ∪ core-match).
+        "matched_project_names": [],
         "window_start": ws,
         "window_end": we,
     }[k]
@@ -85,45 +107,56 @@ def _make_db(
     id_rows: list[MagicMock] | None = None,
     vel_rows: list[MagicMock] | None = None,
     supply_rows: list[MagicMock] | None = None,
-    latest_snap: dt.date | None = None,
+    project_names: list[str] | None = None,
+    developers_by_project: dict[str, list[str]] | None = None,
 ) -> MagicMock:
-    """Сконструировать mock Session.
+    """Сконструировать mock Session с диспатчем по SQL-стейтменту.
 
-    db.scalar() возвращает latest_snap (MAX snapshot_date) — вызывается перед supply.
-    Порядок db.execute():
-    1. centroid → .mappings().first()
-    2. competitors-in-radius → .mappings().all()
-    3. velocity → .mappings().all()
-    4. supply → .mappings().all()  (только если latest_snap is not None)
+    Fix #1956: per-object последний снимок считается внутри _SUPPLY_BATCH_SQL.
+    Issue #2177 шаг 2b добавил objective-projects/developers (core-attribution) перед
+    velocity — роутим по идентичности SQL-констант, не позиционно. db.execute():
+      • _PARCEL_CENTROID_SQL          → .mappings().first()
+      • _COMPETITORS_IN_RADIUS_SQL    → .mappings().all()
+      • _OBJECTIVE_PROJECT_NAMES_SQL  → .all()
+      • _OBJECTIVE_DEVELOPERS_SQL     → .all()
+      • _INLINE_VELOCITY_SQL          → .mappings().all()
+      • _SUPPLY_BATCH_SQL             → .mappings().all()
     """
     db = MagicMock()
 
-    # db.scalar — pre-computed MAX(snapshot_date) для supply query
-    db.scalar.return_value = latest_snap if latest_snap is not None else _TODAY
+    r_centroid = MagicMock()
+    r_centroid.mappings.return_value.first.return_value = coord
 
-    results: list[MagicMock] = []
+    r_comp = MagicMock()
+    r_comp.mappings.return_value.all.return_value = id_rows or []
 
-    # 1: centroid
-    r0 = MagicMock()
-    r0.mappings.return_value.first.return_value = coord
-    results.append(r0)
+    r_proj = MagicMock()
+    r_proj.all.return_value = [(n,) for n in (project_names or [])]
 
-    # 2: competitors-in-radius
-    r1 = MagicMock()
-    r1.mappings.return_value.all.return_value = id_rows or []
-    results.append(r1)
+    r_dev = MagicMock()
+    r_dev.all.return_value = [
+        (pname, devs) for pname, devs in (developers_by_project or {}).items()
+    ]
 
-    # 3: velocity (only queried if id_rows non-empty)
-    r2 = MagicMock()
-    r2.mappings.return_value.all.return_value = vel_rows or []
-    results.append(r2)
+    r_vel = MagicMock()
+    r_vel.mappings.return_value.all.return_value = vel_rows or []
 
-    # 4: supply
-    r3 = MagicMock()
-    r3.mappings.return_value.all.return_value = supply_rows or []
-    results.append(r3)
+    r_supply = MagicMock()
+    r_supply.mappings.return_value.all.return_value = supply_rows or []
 
-    db.execute.side_effect = results
+    dispatch = {
+        _PARCEL_CENTROID_SQL: r_centroid,
+        _COMPETITORS_IN_RADIUS_SQL: r_comp,
+        _OBJECTIVE_PROJECT_NAMES_SQL: r_proj,
+        _OBJECTIVE_DEVELOPERS_SQL: r_dev,
+        _INLINE_VELOCITY_SQL: r_vel,
+        _SUPPLY_BATCH_SQL: r_supply,
+    }
+
+    def _execute(stmt, *_args, **_kwargs):
+        return dispatch[stmt]
+
+    db.execute.side_effect = _execute
     return db
 
 
@@ -378,7 +411,6 @@ def test_sold_pct_clamped_at_100_and_is_oversold_flag() -> None:
         id_rows=id_rows,
         vel_rows=vel_rows,
         supply_rows=supply_rows,
-        latest_snap=dt.date.today(),
     )
     from app.core.db import get_db
 
@@ -407,7 +439,6 @@ def test_sold_pct_below_100_is_not_oversold() -> None:
         id_rows=id_rows,
         vel_rows=vel_rows,
         supply_rows=supply_rows,
-        latest_snap=dt.date.today(),
     )
     from app.core.db import get_db
 

backend/tests/api/v1/test_parcel_competitors.py

@@ -449,9 +449,9 @@ def test_competitors_avg_price_populated() -> None:
         )
         assert resp.status_code == 200, resp.text
         comp = resp.json()["competitors"][0]
-        assert comp["avg_price_per_m2"] == pytest.approx(150_000.0), (
-            "avg_price_per_m2 должен быть не None — регрессия #227 status='sold' filter"
-        )
+        assert comp["avg_price_per_m2"] == pytest.approx(
+            150_000.0
+        ), "avg_price_per_m2 должен быть не None — регрессия #227 status='sold' filter"
         # OBJ-3 #307: domrf-hit → price_source='domrf'.
         assert comp["price_source"] == "domrf"
     finally:
@@ -471,9 +471,7 @@ def test_competitors_objective_price_fallback_fills_gap() -> None:
     rows = [_obj_row(obj_id=1)]
     # domrf price пуст → fallback на objective median.
     obj_price_rows = [_obj_price_row(obj_id=1, price=136_000.0)]
-    db = _make_db(
-        coord=_coord_row(), obj_rows=rows, price_rows=[], obj_price_rows=obj_price_rows
-    )
+    db = _make_db(coord=_coord_row(), obj_rows=rows, price_rows=[], obj_price_rows=obj_price_rows)
 
     from app.core.db import get_db
 
@@ -597,14 +595,41 @@ def test_sold_count_sql_is_fanout_safe() -> None:
     НЕ domrf_obj_id → один obj_id может иметь несколько mapping-строк (то же имя,
     разный objective_group) → JOIN по project_name задвоил бы лоты. DISTINCT по
     objective_lot_id дедуплицирует на уровне лота. Регресс к COUNT(*) → fail.
+
+    #1964: DISTINCT СОХРАНЯЕТСЯ и в inline-варианте (hunt #1953): будущий fan-out
+    маппинга задвоил бы строки, и COUNT(*) перестал бы быть fan-out-safe. В новом
+    SQL final-SELECT агрегирует по CTE `latest` (без ol-алиаса) → COUNT(DISTINCT
+    objective_lot_id).
     """
     sql = _sold_sql_text()
-    assert "COUNT(DISTINCT ol.objective_lot_id)" in sql, (
-        "fan-out guard: маппинг не unique по domrf_obj_id — нужен COUNT(DISTINCT lot)"
-    )
+    assert (
+        "COUNT(DISTINCT objective_lot_id)" in sql
+    ), "fan-out guard: маппинг не unique по domrf_obj_id — нужен COUNT(DISTINCT lot)"
+    # COUNT(*) допустим внутри как агрегат? нет — sold-count агрегирует только distinct lot.
     assert "COUNT(*)" not in sql, "COUNT(*) задвоит лоты при 1:N маппинге"
 
 
+def test_sold_count_sql_reads_raw_objective_lots_inline() -> None:
+    """hunt #1953 (регрессия #1964): sold-count читает СЫРУЮ objective_lots inline с
+    DISTINCT ON по physflat-ключу, НЕ v_objective_lots_latest.
+
+    Через view DISTINCT ON материализует ВСЮ 1.76M-таблицу ДО фильтра маппинга (qual
+    не проталкивается ниже view-DISTINCT ON) → Parallel Seq Scan + external sort
+    (~6896 ms, ~213 MB temp на каждый cold /analyze). Inline-pushdown: фильтр
+    маппинга в CTE → DISTINCT ON по сырой objective_lots с JOIN ON project_name
+    (objective_lots_project_idx) → ~437 ms, вывод побайтово идентичен. Регресс к
+    `v_objective_lots_latest` → fail.
+    """
+    sql = _sold_sql_text()
+    assert "v_objective_lots_latest" not in sql, "не должен читать view (#1953 regression)"
+    assert "JOIN objective_lots" in sql, "должен джойнить СЫРУЮ objective_lots inline"
+    # physflat-ключ inline DISTINCT ON.
+    assert "DISTINCT ON (" in sql
+    for col in ("project_name", "corpus_name", "section", "floor", "lot_number"):
+        assert col in sql, f"physflat-ключ должен включать {col}"
+    assert "snapshot_date DESC" in sql and "id DESC" in sql
+
+
 def test_sold_count_sql_filters_premise_kind() -> None:
     """premise_kind-фильтр (как в MarketMetrics._STOCK_SQL) — без него проданные
     паркинги/кладовые/нежилое считались бы проданными квартирами (over-count)."""

backend/tests/api/v1/test_parcel_connection_capacity.py

@@ -0,0 +1,393 @@
+"""Тесты для GET /{cad_num}/connection-capacity (Forgejo #2119 Phase A).
+
+FastAPI TestClient + mock сервиса get_connection_capacity — без Postgres.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from typing import Any
+from unittest.mock import patch
+
+import pytest
+from fastapi.testclient import TestClient
+
+from app.main import app
+
+_VALID_CAD = "66:41:0204016:10"
+
+
+def _power_point(
+    name: str = "ПС 110/10 Уктус",
+    reserve: float | None = 15.0,
+    load_index: str | None = "open",
+    distance_m: float = 850.0,
+    reserve_unit: str | None = "МВА",
+    district: str | None = None,
+    reserve_note: str | None = None,
+) -> dict[str, Any]:
+    return {
+        "name": name,
+        "dzo_name": "Россети Урал",
+        "voltage_class": "110/10",
+        "load_index": load_index,
+        "installed_capacity_mva": 40.0,
+        "current_load_mva": 25.0,
+        "reserve_mva": reserve,
+        "reserve_unit": reserve_unit,
+        "district": district,
+        "reserve_asof": "2026-06-30",
+        "reserve_note": reserve_note,
+        "distance_m": distance_m,
+        "lat": 56.78,
+        "lon": 60.61,
+    }
+
+
+def _heat_block(
+    systems: list[dict[str, Any]] | None = None,
+    total: float | None = 3.26,
+) -> dict[str, Any]:
+    if systems is None:
+        systems = [
+            {
+                "org": "ЕТК",
+                "system_name": "СТ №54",
+                "reserve_gcal_h": 3.26,
+                "period": "2026-Q2",
+            }
+        ]
+    return {"systems": systems, "total_reserve_gcal_h": total}
+
+
+def _gas_block(
+    outlets_total: int = 1037,
+    outlets_deficit: int = 218,
+    outlets_needs_calc: int = 144,
+) -> dict[str, Any]:
+    return {
+        "city_grs": [
+            {
+                "grs_name": "ГРС Свердловская",
+                "design_capacity_th_m3_h": 210.0,
+                "free_capacity_th_m3_h": 40.5,
+                "free_capacity_pct": 20.2,
+                "upgrade_due": "2028",
+                "outputs_count": 3,
+            }
+        ],
+        "total_free_th_m3_h": 40.5,
+        "outlets_total": outlets_total,
+        "outlets_deficit": outlets_deficit,
+        "outlets_needs_calc": outlets_needs_calc,
+    }
+
+
+def _gas_outlet_point(
+    outlet_name: str = "Котельная (Складской проезд,4а)",
+    free: float | None = 0.512,
+    needs_calc: bool = False,
+    distance_m: float = 145.3,
+) -> dict[str, Any]:
+    return {
+        "outlet_name": outlet_name,
+        "consumer_type": "котельная",
+        "free_capacity_mln_m3": free,
+        "needs_calc": needs_calc,
+        "distance_m": distance_m,
+        "lat": 56.812345,
+        "lon": 60.611111,
+    }
+
+
+def _make_response(
+    power_points: list[dict[str, Any]] | None = None,
+    water: list[dict[str, Any]] | None = None,
+    heat: dict[str, Any] | None = None,
+    gas: dict[str, Any] | None = None,
+    gas_outlet_points: list[dict[str, Any]] | None = None,
+) -> dict[str, Any]:
+    if power_points is None:
+        power_points = [_power_point()]
+    if water is None:
+        water = [
+            {
+                "system_kind": "water",
+                "system_name": "ЗФС, ГСВ",
+                "reserve_thousand_m3_day": -168.5,
+                "note": "дефицит",
+                "period": "2026-Q1",
+            }
+        ]
+    by_load_index: dict[str, int] = {}
+    for p in power_points:
+        li = p["load_index"] or "unknown"
+        by_load_index[li] = by_load_index.get(li, 0) + 1
+    nearest = next((p for p in power_points if p["reserve_mva"] and p["reserve_mva"] > 0), None)
+    return {
+        "power_points": power_points,
+        "power_summary": {
+            "total_power_points": len(power_points),
+            "by_load_index": by_load_index,
+            "nearest_with_reserve": nearest,
+        },
+        "water": water,
+        "gas": gas if gas is not None else _gas_block(),
+        "gas_outlet_points": (
+            gas_outlet_points if gas_outlet_points is not None else [_gas_outlet_point()]
+        ),
+        "heat": heat if heat is not None else _heat_block(),
+    }
+
+
+def test_connection_capacity_returns_power_and_water() -> None:
+    full = _make_response()
+    with patch(
+        "app.api.v1.parcels.get_connection_capacity",
+        return_value=full,
+    ):
+        client = TestClient(app)
+        r = client.get(f"/api/v1/parcels/{_VALID_CAD}/connection-capacity")
+
+    assert r.status_code == 200, r.text
+    body = r.json()
+    assert len(body["power_points"]) == 1
+    assert body["power_points"][0]["voltage_class"] == "110/10"
+    assert body["power_summary"]["total_power_points"] == 1
+    assert body["power_summary"]["by_load_index"]["open"] == 1
+    assert body["power_summary"]["nearest_with_reserve"]["reserve_mva"] == pytest.approx(15.0)
+    # water: отрицательный резерв (дефицит) сохраняет знак.
+    assert body["water"][0]["reserve_thousand_m3_day"] == pytest.approx(-168.5)
+    assert body["water"][0]["system_name"] == "ЗФС, ГСВ"
+
+
+def test_connection_capacity_empty() -> None:
+    empty = _make_response(power_points=[], water=[])
+    with patch(
+        "app.api.v1.parcels.get_connection_capacity",
+        return_value=empty,
+    ):
+        client = TestClient(app)
+        r = client.get(f"/api/v1/parcels/{_VALID_CAD}/connection-capacity")
+
+    assert r.status_code == 200, r.text
+    body = r.json()
+    assert body["power_points"] == []
+    assert body["power_summary"]["total_power_points"] == 0
+    assert body["power_summary"]["nearest_with_reserve"] is None
+    assert body["water"] == []
+
+
+def test_connection_capacity_no_reserve_nearest_null() -> None:
+    """Все ЦП без положительного резерва → nearest_with_reserve=null."""
+    pts = [_power_point(reserve=None, load_index="closed")]
+    with patch(
+        "app.api.v1.parcels.get_connection_capacity",
+        return_value=_make_response(power_points=pts),
+    ):
+        client = TestClient(app)
+        r = client.get(f"/api/v1/parcels/{_VALID_CAD}/connection-capacity")
+
+    assert r.status_code == 200, r.text
+    body = r.json()
+    assert body["power_summary"]["nearest_with_reserve"] is None
+    assert body["power_summary"]["by_load_index"]["closed"] == 1
+
+
+def test_connection_capacity_parcel_not_found_404() -> None:
+    with patch(
+        "app.api.v1.parcels.get_connection_capacity",
+        side_effect=ValueError("Участок '66:41:9999999:1' не найден в БД"),
+    ):
+        client = TestClient(app)
+        r = client.get("/api/v1/parcels/66:41:9999999:1/connection-capacity")
+
+    assert r.status_code == 404
+    assert "не найден" in r.json()["detail"]
+
+
+def test_connection_capacity_passes_radius() -> None:
+    with patch("app.api.v1.parcels.get_connection_capacity") as mock_svc:
+        mock_svc.return_value = _make_response()
+        client = TestClient(app)
+        r = client.get(f"/api/v1/parcels/{_VALID_CAD}/connection-capacity?radius_m=5000")
+        assert r.status_code == 200
+        call = mock_svc.call_args
+        assert call[0][2] == 5000 or call[1].get("radius_m") == 5000
+
+
+def test_connection_capacity_radius_too_small_422() -> None:
+    client = TestClient(app)
+    r = client.get(f"/api/v1/parcels/{_VALID_CAD}/connection-capacity?radius_m=50")
+    assert r.status_code == 422
+
+
+def test_connection_capacity_radius_too_large_422() -> None:
+    client = TestClient(app)
+    r = client.get(f"/api/v1/parcels/{_VALID_CAD}/connection-capacity?radius_m=20000")
+    assert r.status_code == 422
+
+
+# ── Phase B2: heat-блок + reserve_unit/district + reserve_note ────────────────
+
+
+def test_connection_capacity_heat_block_per_org() -> None:
+    """Heat-блок: строки за последний период per-org + суммарный резерв. #2119 B2."""
+    heat = _heat_block(
+        systems=[
+            {"org": "ЕТК", "system_name": "СТ №54", "reserve_gcal_h": 3.26, "period": "2026-Q2"},
+            # Другая организация может публиковать свежий квартал раньше/позже —
+            # per-org MAX(period) сервиса это учитывает (тут просто передаём готовое).
+            {
+                "org": "Екатеринбургэнерго",
+                "system_name": "ТЭЦ Зона-1",
+                "reserve_gcal_h": -5.0,  # дефицит — знак сохраняется
+                "period": "2026-Q1",
+            },
+        ],
+        total=-1.74,
+    )
+    with patch(
+        "app.api.v1.parcels.get_connection_capacity",
+        return_value=_make_response(heat=heat),
+    ):
+        client = TestClient(app)
+        r = client.get(f"/api/v1/parcels/{_VALID_CAD}/connection-capacity")
+
+    assert r.status_code == 200, r.text
+    body = r.json()
+    assert len(body["heat"]["systems"]) == 2
+    assert body["heat"]["systems"][0]["org"] == "ЕТК"
+    assert body["heat"]["systems"][0]["reserve_gcal_h"] == pytest.approx(3.26)
+    # дефицит (отрицательный резерв) сохраняет знак.
+    assert body["heat"]["systems"][1]["reserve_gcal_h"] == pytest.approx(-5.0)
+    assert body["heat"]["systems"][1]["period"] == "2026-Q1"
+    assert body["heat"]["total_reserve_gcal_h"] == pytest.approx(-1.74)
+
+
+def test_connection_capacity_heat_graceful_absent() -> None:
+    """Ключ 'heat' отсутствует (таблица не наполнена / миграция не применена) → null."""
+    resp = _make_response()
+    del resp["heat"]
+    with patch(
+        "app.api.v1.parcels.get_connection_capacity",
+        return_value=resp,
+    ):
+        client = TestClient(app)
+        r = client.get(f"/api/v1/parcels/{_VALID_CAD}/connection-capacity")
+
+    assert r.status_code == 200, r.text
+    assert r.json()["heat"] is None
+
+
+def test_connection_capacity_heat_empty_systems() -> None:
+    """Таблица есть, но систем нет → пустой блок, total=null (graceful degrade)."""
+    with patch(
+        "app.api.v1.parcels.get_connection_capacity",
+        return_value=_make_response(heat=_heat_block(systems=[], total=None)),
+    ):
+        client = TestClient(app)
+        r = client.get(f"/api/v1/parcels/{_VALID_CAD}/connection-capacity")
+
+    assert r.status_code == 200, r.text
+    body = r.json()
+    assert body["heat"]["systems"] == []
+    assert body["heat"]["total_reserve_gcal_h"] is None
+
+
+def test_connection_capacity_power_reserve_unit_and_district() -> None:
+    """power_points пробрасывает reserve_unit ('МВт' у ЕЭСК) + district. #2119 B2."""
+    pt = _power_point(
+        name="ПС 110/10 Свердловск",
+        reserve_unit="МВт",
+        district="Октябрьский",
+    )
+    with patch(
+        "app.api.v1.parcels.get_connection_capacity",
+        return_value=_make_response(power_points=[pt]),
+    ):
+        client = TestClient(app)
+        r = client.get(f"/api/v1/parcels/{_VALID_CAD}/connection-capacity")
+
+    assert r.status_code == 200, r.text
+    p0 = r.json()["power_points"][0]
+    assert p0["reserve_unit"] == "МВт"
+    assert p0["district"] == "Октябрьский"
+
+
+def test_connection_capacity_reserve_note_null_when_reserve_filled() -> None:
+    """ЕЭСК теперь с числами → reserve_note NULL когда reserve_mva заполнен. #2119 B2."""
+    # Заполненный резерв → сервис отдаёт reserve_note=None (даже для ЕЭСК-строк).
+    pt = _power_point(reserve=12.5, reserve_note=None)
+    with patch(
+        "app.api.v1.parcels.get_connection_capacity",
+        return_value=_make_response(power_points=[pt]),
+    ):
+        client = TestClient(app)
+        r = client.get(f"/api/v1/parcels/{_VALID_CAD}/connection-capacity")
+
+    assert r.status_code == 200, r.text
+    assert r.json()["power_points"][0]["reserve_note"] is None
+
+
+# ── Phase B2 PR-4: газовые точки выхода (счётчики в gas + радиус-слой) ─────────
+
+
+def test_connection_capacity_gas_outlet_counters() -> None:
+    """gas-блок несёт счётчики точек выхода последнего среза (city-level). #2119 B2 PR-4."""
+    with patch(
+        "app.api.v1.parcels.get_connection_capacity",
+        return_value=_make_response(),
+    ):
+        client = TestClient(app)
+        r = client.get(f"/api/v1/parcels/{_VALID_CAD}/connection-capacity")
+
+    assert r.status_code == 200, r.text
+    gas = r.json()["gas"]
+    assert gas["outlets_total"] == 1037
+    assert gas["outlets_deficit"] == 218
+    assert gas["outlets_needs_calc"] == 144
+    # ГРС-часть B1 не сломана.
+    assert gas["total_free_th_m3_h"] == pytest.approx(40.5)
+
+
+def test_connection_capacity_gas_outlet_points_layer() -> None:
+    """gas_outlet_points — гео-слой точек выхода: дистанция/needs_calc/дефицит. #2119 B2 PR-4."""
+    pts = [
+        _gas_outlet_point(distance_m=145.3, free=0.512, needs_calc=False),
+        # дефицит со знаком.
+        _gas_outlet_point(
+            outlet_name="Промплощадка №2", distance_m=980.4, free=-0.084, needs_calc=False
+        ),
+        # «0.000*» → NULL мощность + needs_calc=True.
+        _gas_outlet_point(outlet_name="ТЭЦ узел", distance_m=1500.0, free=None, needs_calc=True),
+    ]
+    with patch(
+        "app.api.v1.parcels.get_connection_capacity",
+        return_value=_make_response(gas_outlet_points=pts),
+    ):
+        client = TestClient(app)
+        r = client.get(f"/api/v1/parcels/{_VALID_CAD}/connection-capacity")
+
+    assert r.status_code == 200, r.text
+    outlets = r.json()["gas_outlet_points"]
+    assert len(outlets) == 3
+    assert outlets[0]["distance_m"] == pytest.approx(145.3)
+    assert outlets[0]["free_capacity_mln_m3"] == pytest.approx(0.512)
+    assert outlets[1]["free_capacity_mln_m3"] == pytest.approx(-0.084)  # дефицит-знак
+    assert outlets[2]["free_capacity_mln_m3"] is None
+    assert outlets[2]["needs_calc"] is True
+
+
+def test_connection_capacity_gas_outlet_points_empty_default() -> None:
+    """gas_outlet_points пуст (нет geom в радиусе) → []; ключ может отсутствовать → []."""
+    resp = _make_response(gas_outlet_points=[])
+    del resp["gas_outlet_points"]  # сервис может не собрать ключ (миграция 184 не применена)
+    with patch(
+        "app.api.v1.parcels.get_connection_capacity",
+        return_value=resp,
+    ):
+        client = TestClient(app)
+        r = client.get(f"/api/v1/parcels/{_VALID_CAD}/connection-capacity")
+
+    assert r.status_code == 200, r.text
+    assert r.json()["gas_outlet_points"] == []

backend/tests/api/v1/test_parcel_neighbor_buildings.py

@@ -0,0 +1,244 @@
+"""Тесты GET /{cad_num}/neighbor-buildings (Forgejo #2180).
+
+Лёгкий синхронный endpoint соседних footprint'ов для 3D-сцены §7 «Размещение
+застройки»: GeoJSON FeatureCollection упрощённых полигонов cad_buildings вокруг
+участка.
+
+Механика моков: get_db переопределяем через app.dependency_overrides (FastAPI
+Depends держит оригинальную ссылку — unittest.mock.patch неэффективен). Хендлер
+делает один основной `db.execute(...).mappings().all()` (соседи), и ТОЛЬКО при
+пустом результате — второй `db.execute(...).first()` (EXISTS-пробник участка,
+404 vs пустой 200). Мок покрывает обе формы. Очистку dependency_overrides делает
+autouse-фикстура в tests/conftest.py. RBAC-гейт в test-mode (settings.testing)
+байпасится — auth-заголовок не нужен.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import json
+from typing import Any
+from unittest.mock import MagicMock
+
+import pytest
+from fastapi.testclient import TestClient
+
+from app.core.db import get_db
+from app.main import app
+
+_VALID_CAD = "66:41:0204016:10"
+
+# Валидный GeoJSON-полигон footprint'а — как отдаёт ST_AsGeoJSON (строка).
+_POLYGON_GEOJSON = json.dumps(
+    {
+        "type": "Polygon",
+        "coordinates": [
+            [
+                [60.640, 56.830],
+                [60.641, 56.830],
+                [60.641, 56.831],
+                [60.640, 56.831],
+                [60.640, 56.830],
+            ]
+        ],
+    }
+)
+
+
+def _make_building_row(
+    cad_num: str = "66:41:0204016:100",
+    floors: int | None = 9,
+    building_name: str | None = "Жилой дом",
+    year_built: int | None = 1998,
+    distance_m: float = 42.0,
+    geojson: str | None = _POLYGON_GEOJSON,
+) -> dict[str, Any]:
+    """Одна строка результата _NEIGHBOR_BUILDINGS_SQL (mappings())."""
+    return {
+        "cad_num": cad_num,
+        "floors": floors,
+        "building_name": building_name,
+        "year_built": year_built,
+        "geojson": geojson,
+        "distance_m": distance_m,
+    }
+
+
+def _build_mock_db(
+    rows: list[dict[str, Any]],
+    *,
+    parcel_exists: bool = True,
+) -> MagicMock:
+    """Mock Session.
+
+    Основной запрос соседей → .mappings().all() = rows.
+    Fallback EXISTS-пробник (вызывается лишь при пустом rows) → .first() =
+    (1,) если parcel_exists иначе None.
+    """
+    mock_db = MagicMock()
+
+    mappings_mock = MagicMock()
+    mappings_mock.all.return_value = rows
+
+    execute_result = MagicMock()
+    execute_result.mappings.return_value = mappings_mock
+    # .first() дёргается только на EXISTS-пробнике (тот же execute_result — ок,
+    # т.к. пробник запускается только когда rows пуст).
+    execute_result.first.return_value = (1,) if parcel_exists else None
+
+    mock_db.execute.return_value = execute_result
+    return mock_db
+
+
+def _override_db(db: MagicMock):
+    def _get_db_override():
+        yield db
+
+    return _get_db_override
+
+
+@pytest.fixture()
+def client() -> TestClient:
+    return TestClient(app)
+
+
+# ── happy path: фичи + floors → height_m ──────────────────────────────────
+
+
+def test_neighbor_buildings_happy_path(client: TestClient) -> None:
+    rows = [
+        _make_building_row("66:41:0204016:100", floors=9, distance_m=30.0),
+        _make_building_row("66:41:0204016:101", floors=16, distance_m=85.0),
+        _make_building_row(
+            "66:41:0204016:102",
+            floors=None,  # floors неизвестны → height_m null
+            building_name="",  # пустое имя → null
+            year_built=None,
+            distance_m=120.0,
+        ),
+    ]
+    app.dependency_overrides[get_db] = _override_db(_build_mock_db(rows))
+
+    r = client.get(f"/api/v1/parcels/{_VALID_CAD}/neighbor-buildings")
+
+    assert r.status_code == 200, r.text
+    body = r.json()
+    assert body["type"] == "FeatureCollection"
+    assert body["count"] == 3
+    assert body["radius_m"] == 300
+    assert body["truncated"] is False
+    assert len(body["features"]) == 3
+
+    f0 = body["features"][0]
+    assert f0["type"] == "Feature"
+    assert f0["geometry"]["type"] == "Polygon"  # распарсен из строки, не escaped
+    props0 = f0["properties"]
+    assert props0["cad_num"] == "66:41:0204016:100"
+    assert props0["floors"] == 9
+    assert props0["height_m"] == pytest.approx(27.0)  # 9 × 3.0
+    assert props0["building_name"] == "Жилой дом"
+    assert props0["year_built"] == 1998
+    assert props0["is_neighbor"] is True
+
+    # floors=16 → height_m 48.0
+    assert body["features"][1]["properties"]["height_m"] == pytest.approx(48.0)
+
+    # floors=None → height_m null, building_name пустой → null, year_built null
+    props2 = body["features"][2]["properties"]
+    assert props2["floors"] is None
+    assert props2["height_m"] is None
+    assert props2["building_name"] is None
+    assert props2["year_built"] is None
+    assert props2["is_neighbor"] is True
+
+
+# ── пустой результат (участок есть, соседей нет) → 200 empty ───────────────
+
+
+def test_neighbor_buildings_empty_ok(client: TestClient) -> None:
+    """Участок в БД есть (EXISTS=true), но соседей в радиусе нет → 200 пустой."""
+    app.dependency_overrides[get_db] = _override_db(_build_mock_db([], parcel_exists=True))
+
+    r = client.get(f"/api/v1/parcels/{_VALID_CAD}/neighbor-buildings")
+
+    assert r.status_code == 200, r.text
+    body = r.json()
+    assert body["type"] == "FeatureCollection"
+    assert body["features"] == []
+    assert body["count"] == 0
+    assert body["truncated"] is False
+
+
+# ── участок не найден (нет geom) → 404 ─────────────────────────────────────
+
+
+def test_neighbor_buildings_parcel_not_found_404(client: TestClient) -> None:
+    """Пустой результат + EXISTS-пробник вернул None (нет geom) → 404."""
+    app.dependency_overrides[get_db] = _override_db(_build_mock_db([], parcel_exists=False))
+
+    r = client.get("/api/v1/parcels/66:41:9999999:1/neighbor-buildings")
+
+    assert r.status_code == 404
+    assert "не найдена" in r.json()["detail"]
+
+
+# ── truncated: >300 соседей → флаг + обрезка до 300 ────────────────────────
+
+
+def test_neighbor_buildings_truncated(client: TestClient) -> None:
+    """SQL LIMIT 301 → если пришёл 301, отдаём 300 + truncated=true."""
+    rows = [
+        _make_building_row(f"66:41:0204016:{i}", floors=(i % 20) + 1, distance_m=float(i))
+        for i in range(301)
+    ]
+    app.dependency_overrides[get_db] = _override_db(_build_mock_db(rows))
+
+    r = client.get(f"/api/v1/parcels/{_VALID_CAD}/neighbor-buildings")
+
+    assert r.status_code == 200, r.text
+    body = r.json()
+    assert body["count"] == 300
+    assert len(body["features"]) == 300
+    assert body["truncated"] is True
+
+
+# ── radius валидация → 422 ─────────────────────────────────────────────────
+
+
+def test_neighbor_buildings_radius_too_small_422(client: TestClient) -> None:
+    """radius_m=10 (< min 50) → 422."""
+    r = client.get(f"/api/v1/parcels/{_VALID_CAD}/neighbor-buildings?radius_m=10")
+    assert r.status_code == 422
+
+
+def test_neighbor_buildings_radius_too_large_422(client: TestClient) -> None:
+    """radius_m=2000 (> max 1000) → 422."""
+    r = client.get(f"/api/v1/parcels/{_VALID_CAD}/neighbor-buildings?radius_m=2000")
+    assert r.status_code == 422
+
+
+def test_neighbor_buildings_radius_passthrough(client: TestClient) -> None:
+    """radius_m из query отражается в ответе (и внутри — в bind SQL)."""
+    app.dependency_overrides[get_db] = _override_db(_build_mock_db([_make_building_row()]))
+
+    r = client.get(f"/api/v1/parcels/{_VALID_CAD}/neighbor-buildings?radius_m=500")
+
+    assert r.status_code == 200, r.text
+    assert r.json()["radius_m"] == 500
+
+
+# ── битая геометрия (ST_AsGeoJSON NULL) пропускается, не роняет сцену ───────
+
+
+def test_neighbor_buildings_skips_null_geometry(client: TestClient) -> None:
+    rows = [
+        _make_building_row("66:41:0204016:100", geojson=None),  # битый polygon
+        _make_building_row("66:41:0204016:101", geojson=_POLYGON_GEOJSON),
+    ]
+    app.dependency_overrides[get_db] = _override_db(_build_mock_db(rows))
+
+    r = client.get(f"/api/v1/parcels/{_VALID_CAD}/neighbor-buildings")
+
+    assert r.status_code == 200, r.text
+    body = r.json()
+    assert body["count"] == 1
+    assert body["features"][0]["properties"]["cad_num"] == "66:41:0204016:101"

backend/tests/api/v1/test_parcel_report.py

@@ -0,0 +1,275 @@
+"""Тесты 3 эндпоинтов полного PDF-отчёта в parcels API (эпик #2259 PR-D).
+
+Покрывает:
+  • POST /{cad}/report: нет analyze-рана → 404; enqueue → 202 {status:"building"};
+    готовый кэш (файл на диске) → 200 {status:"ready"} без повторного enqueue;
+    провал брокера → 503.
+  • GET /{cad}/report/status: none (нет analyze) / building (analyze есть, файла нет) /
+    ready (метадата-ран + файл на диске).
+  • GET /{cad}/report/download: файл на диске → 200 application/pdf + attachment;
+    отчёт не готов → 404.
+
+Стратегия mock (зеркало test_parcels_forecast.py): DB через dependency_overrides,
+`latest_run_for` патчим, Celery `.delay` — на реальной таске (lazy import в хендлере
+резолвит атрибут в момент вызова). RBAC обходится settings.testing=True (conftest).
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import datetime as dt
+from pathlib import Path
+from typing import Any
+from unittest.mock import MagicMock, patch
+
+from fastapi.testclient import TestClient
+
+from app.main import app
+from app.services.exporters.full_report_pdf import REPORT_SCHEMA_VERSION
+
+_CAD = "66:41:0204016:10"
+_ANALYZE_SV = "analyze-1.0"
+_FORECAST_SV = "1.0"
+
+
+def _override_db(db: MagicMock):
+    def _get_db_override():
+        yield db
+
+    return _get_db_override
+
+
+def _run(run_id: int, result: dict[str, Any] | None = None) -> MagicMock:
+    r = MagicMock()
+    r.id = run_id
+    r.result = result or {}
+    r.district = "Кировский"
+    r.created_at = dt.datetime(2026, 7, 3, 10, 0, 0)
+    return r
+
+
+def _lrf_router(rows: dict[str, MagicMock | None]):
+    """Фабрика side_effect для latest_run_for: row по kwargs['schema_version']."""
+
+    def _side(db: Any, cad: str, *, schema_version: str | None = None) -> MagicMock | None:
+        return rows.get(schema_version)
+
+    return _side
+
+
+# ── POST /{cad}/report ────────────────────────────────────────────────────────
+
+
+def test_post_report_no_analyze_returns_404() -> None:
+    from app.core.db import get_db
+
+    db = MagicMock()
+    app.dependency_overrides[get_db] = _override_db(db)
+    try:
+        with patch(
+            "app.api.v1.parcels.latest_run_for", side_effect=_lrf_router({_ANALYZE_SV: None})
+        ):
+            client = TestClient(app)
+            resp = client.post(f"/api/v1/parcels/{_CAD}/report")
+            assert resp.status_code == 404, resp.text
+            assert "анализа" in resp.json()["detail"]
+    finally:
+        app.dependency_overrides.clear()
+
+
+def test_post_report_enqueues_and_returns_202() -> None:
+    from app.core.db import get_db
+
+    db = MagicMock()
+    app.dependency_overrides[get_db] = _override_db(db)
+    rows = {_ANALYZE_SV: _run(101), _FORECAST_SV: _run(202), REPORT_SCHEMA_VERSION: None}
+    delay_mock = MagicMock()
+    try:
+        with (
+            patch("app.api.v1.parcels.latest_run_for", side_effect=_lrf_router(rows)),
+            patch("app.workers.tasks.full_report.build_full_report_task.delay", delay_mock),
+        ):
+            # _cached_report_result: report-row None → кэша нет, delay вызывается.
+            client = TestClient(app)
+            resp = client.post(f"/api/v1/parcels/{_CAD}/report")
+            assert resp.status_code == 202, resp.text
+            body = resp.json()
+            assert body["status"] == "building"
+            assert body["analyze_run_at"] is not None
+            delay_mock.assert_called_once_with(_CAD)
+    finally:
+        app.dependency_overrides.clear()
+
+
+def test_post_report_cache_hit_returns_200_ready(tmp_path: Path) -> None:
+    from app.core.db import get_db
+
+    pdf = tmp_path / "report.pdf"
+    pdf.write_bytes(b"%PDF-cached")
+    report_row = _run(
+        500,
+        {
+            "pdf_path": str(pdf),
+            "analyze_run_id": 101,
+            "forecast_run_id": 202,
+            "generated_at": "2026-07-03T09:00:00+00:00",
+            "size_bytes": 10,
+        },
+    )
+    rows = {_ANALYZE_SV: _run(101), _FORECAST_SV: _run(202), REPORT_SCHEMA_VERSION: report_row}
+    db = MagicMock()
+    app.dependency_overrides[get_db] = _override_db(db)
+    delay_mock = MagicMock()
+    try:
+        with (
+            patch("app.api.v1.parcels.latest_run_for", side_effect=_lrf_router(rows)),
+            patch("app.workers.tasks.full_report.build_full_report_task.delay", delay_mock),
+        ):
+            client = TestClient(app)
+            resp = client.post(f"/api/v1/parcels/{_CAD}/report")
+            assert resp.status_code == 200, resp.text
+            assert resp.json()["status"] == "ready"
+            delay_mock.assert_not_called()  # кэш есть → не enqueue'им
+    finally:
+        app.dependency_overrides.clear()
+
+
+def test_post_report_broker_down_returns_503() -> None:
+    from app.core.db import get_db
+
+    db = MagicMock()
+    app.dependency_overrides[get_db] = _override_db(db)
+    rows = {_ANALYZE_SV: _run(101), _FORECAST_SV: _run(202), REPORT_SCHEMA_VERSION: None}
+    delay_mock = MagicMock(side_effect=RuntimeError("redis down"))
+    try:
+        with (
+            patch("app.api.v1.parcels.latest_run_for", side_effect=_lrf_router(rows)),
+            patch("app.workers.tasks.full_report.build_full_report_task.delay", delay_mock),
+        ):
+            client = TestClient(app)
+            resp = client.post(f"/api/v1/parcels/{_CAD}/report")
+            assert resp.status_code == 503, resp.text
+    finally:
+        app.dependency_overrides.clear()
+
+
+# ── GET /{cad}/report/status ──────────────────────────────────────────────────
+
+
+def test_status_none_when_no_analyze() -> None:
+    from app.core.db import get_db
+
+    db = MagicMock()
+    app.dependency_overrides[get_db] = _override_db(db)
+    rows = {_ANALYZE_SV: None, _FORECAST_SV: None}
+    try:
+        with patch("app.api.v1.parcels.latest_run_for", side_effect=_lrf_router(rows)):
+            client = TestClient(app)
+            resp = client.get(f"/api/v1/parcels/{_CAD}/report/status")
+            assert resp.status_code == 200, resp.text
+            assert resp.json()["status"] == "none"
+    finally:
+        app.dependency_overrides.clear()
+
+
+def test_status_building_when_analyze_but_no_file() -> None:
+    from app.core.db import get_db
+
+    db = MagicMock()
+    app.dependency_overrides[get_db] = _override_db(db)
+    rows = {_ANALYZE_SV: _run(101), _FORECAST_SV: _run(202), REPORT_SCHEMA_VERSION: None}
+    try:
+        with patch("app.api.v1.parcels.latest_run_for", side_effect=_lrf_router(rows)):
+            client = TestClient(app)
+            resp = client.get(f"/api/v1/parcels/{_CAD}/report/status")
+            assert resp.status_code == 200, resp.text
+            body = resp.json()
+            assert body["status"] == "building"
+            assert body["analyze_run_at"] is not None
+    finally:
+        app.dependency_overrides.clear()
+
+
+def test_status_ready_when_file_on_disk(tmp_path: Path) -> None:
+    from app.core.db import get_db
+
+    pdf = tmp_path / "report.pdf"
+    pdf.write_bytes(b"%PDF")
+    report_row = _run(
+        500,
+        {
+            "pdf_path": str(pdf),
+            "analyze_run_id": 101,
+            "forecast_run_id": 202,
+            "generated_at": "2026-07-03T09:00:00+00:00",
+            "size_bytes": 4,
+        },
+    )
+    rows = {_ANALYZE_SV: _run(101), _FORECAST_SV: _run(202), REPORT_SCHEMA_VERSION: report_row}
+    db = MagicMock()
+    app.dependency_overrides[get_db] = _override_db(db)
+    try:
+        with patch("app.api.v1.parcels.latest_run_for", side_effect=_lrf_router(rows)):
+            client = TestClient(app)
+            resp = client.get(f"/api/v1/parcels/{_CAD}/report/status")
+            assert resp.status_code == 200, resp.text
+            body = resp.json()
+            assert body["status"] == "ready"
+            assert body["report_generated_at"] == "2026-07-03T09:00:00+00:00"
+    finally:
+        app.dependency_overrides.clear()
+
+
+# ── GET /{cad}/report/download ────────────────────────────────────────────────
+
+
+def test_download_returns_pdf_when_ready(tmp_path: Path) -> None:
+    from app.core.db import get_db
+
+    pdf = tmp_path / "report.pdf"
+    pdf.write_bytes(b"%PDF-1.7 payload")
+    # generated_at — ВЧЕРАШНЯЯ дата (cache-hit со вчера): имя файла должно взять ЕЁ,
+    # НЕ today (иначе имя врёт про дату сборки — ревью PR-D п.3).
+    report_row = _run(
+        500,
+        {
+            "pdf_path": str(pdf),
+            "analyze_run_id": 101,
+            "forecast_run_id": 202,
+            "generated_at": "2026-07-01T09:00:00+00:00",
+            "size_bytes": 16,
+        },
+    )
+    rows = {REPORT_SCHEMA_VERSION: report_row}
+    db = MagicMock()
+    app.dependency_overrides[get_db] = _override_db(db)
+    try:
+        with patch("app.api.v1.parcels.latest_run_for", side_effect=_lrf_router(rows)):
+            client = TestClient(app)
+            resp = client.get(f"/api/v1/parcels/{_CAD}/report/download")
+            assert resp.status_code == 200, resp.text
+            assert resp.headers["content-type"] == "application/pdf"
+            cd = resp.headers["content-disposition"]
+            assert "attachment;" in cd
+            assert cd.endswith('.pdf"')
+            assert f"gendesign_report_{_CAD.replace(':', '_')}_" in cd
+            # Дата в имени — из метадаты (2026-07-01), НЕ today.
+            assert "2026-07-01" in cd
+            assert resp.content == b"%PDF-1.7 payload"
+    finally:
+        app.dependency_overrides.clear()
+
+
+def test_download_404_when_not_ready() -> None:
+    from app.core.db import get_db
+
+    db = MagicMock()
+    app.dependency_overrides[get_db] = _override_db(db)
+    rows = {REPORT_SCHEMA_VERSION: None}
+    try:
+        with patch("app.api.v1.parcels.latest_run_for", side_effect=_lrf_router(rows)):
+            client = TestClient(app)
+            resp = client.get(f"/api/v1/parcels/{_CAD}/report/download")
+            assert resp.status_code == 404, resp.text
+            assert "готов" in resp.json()["detail"]
+    finally:
+        app.dependency_overrides.clear()

backend/tests/api/v1/test_parcels_forecast.py

@@ -77,7 +77,13 @@ def _make_db_for_analyze(geom_found: bool = True) -> MagicMock:
     )
     wkt_row = _make_mapping({"wkt": _WKT}) if geom_found else None
     district_row = _make_mapping(
-        {"district_name": "Октябрьский", "median_price_per_m2": 120000, "dist_to_center": 1500.0}
+        {
+            "district_name": "Октябрьский",
+            "ekb_reference_median": 120000,
+            "quarter_median_12m": None,
+            "quarter_deals_count": 0,
+            "dist_to_center": 1500.0,
+        }
     )
     centroid_row = _make_mapping({"lat": 56.84, "lon": 60.605})
 
@@ -88,7 +94,7 @@ def _make_db_for_analyze(geom_found: bool = True) -> MagicMock:
             first_val = geom_row
         elif "AS wkt" in sql:
             first_val = wkt_row
-        elif "AS median_price_per_m2" in sql and "district_name" in sql:
+        elif "AS ekb_reference_median" in sql and "district_name" in sql:
             first_val = district_row
         elif "AS lon" in sql and "AS lat" in sql:
             first_val = centroid_row
@@ -157,9 +163,7 @@ def test_horizon_default_12_and_enqueued() -> None:
     _start_patches()
     delay_mock = MagicMock()
     try:
-        with patch(
-            "app.workers.tasks.forecast.forecast_site_finder_report.delay", delay_mock
-        ):
+        with patch("app.workers.tasks.forecast.forecast_site_finder_report.delay", delay_mock):
             client = TestClient(app)
             resp = client.post(f"/api/v1/parcels/{_CAD}/analyze")
             assert resp.status_code == 200, resp.text
@@ -186,9 +190,7 @@ def test_horizon_valid_values_accepted() -> None:
         _start_patches()
         delay_mock = MagicMock()
         try:
-            with patch(
-                "app.workers.tasks.forecast.forecast_site_finder_report.delay", delay_mock
-            ):
+            with patch("app.workers.tasks.forecast.forecast_site_finder_report.delay", delay_mock):
                 client = TestClient(app)
                 resp = client.post(f"/api/v1/parcels/{_CAD}/analyze?horizon={h}")
                 assert resp.status_code == 200, f"horizon={h}: {resp.text}"
@@ -213,9 +215,7 @@ def test_horizon_invalid_returns_422() -> None:
         _start_patches()
         delay_mock = MagicMock()
         try:
-            with patch(
-                "app.workers.tasks.forecast.forecast_site_finder_report.delay", delay_mock
-            ):
+            with patch("app.workers.tasks.forecast.forecast_site_finder_report.delay", delay_mock):
                 client = TestClient(app)
                 resp = client.post(f"/api/v1/parcels/{_CAD}/analyze?horizon={h}")
                 assert resp.status_code == 422, f"horizon={h}: {resp.text}"
@@ -234,9 +234,7 @@ def test_enqueue_passes_created_by_header() -> None:
     _start_patches()
     delay_mock = MagicMock()
     try:
-        with patch(
-            "app.workers.tasks.forecast.forecast_site_finder_report.delay", delay_mock
-        ):
+        with patch("app.workers.tasks.forecast.forecast_site_finder_report.delay", delay_mock):
             client = TestClient(app)
             resp = client.post(
                 f"/api/v1/parcels/{_CAD}/analyze",
@@ -261,9 +259,7 @@ def test_enqueue_failure_returns_200_unavailable() -> None:
     _start_patches()
     delay_mock = MagicMock(side_effect=RuntimeError("redis down"))
     try:
-        with patch(
-            "app.workers.tasks.forecast.forecast_site_finder_report.delay", delay_mock
-        ):
+        with patch("app.workers.tasks.forecast.forecast_site_finder_report.delay", delay_mock):
             client = TestClient(app)
             resp = client.post(f"/api/v1/parcels/{_CAD}/analyze")
             assert resp.status_code == 200, resp.text
@@ -314,9 +310,7 @@ def test_get_forecast_ready_when_run_present() -> None:
     try:
         # 1-й вызов — §22-ран ("1.0"); 2-й — analyze-ран для gate_caveat (#1740),
         # здесь None (gate не применяется).
-        with patch(
-            "app.api.v1.parcels.latest_run_for", side_effect=[fake_run, None]
-        ) as lrf:
+        with patch("app.api.v1.parcels.latest_run_for", side_effect=[fake_run, None]) as lrf:
             client = TestClient(app)
             resp = client.get(f"/api/v1/parcels/{_CAD}/forecast")
             assert resp.status_code == 200, resp.text
@@ -354,9 +348,7 @@ def test_get_forecast_db_error_returns_pending_not_500() -> None:
     db = MagicMock()
     app.dependency_overrides[get_db] = _override_db(db)
     try:
-        with patch(
-            "app.api.v1.parcels.latest_run_for", side_effect=RuntimeError("db gone")
-        ):
+        with patch("app.api.v1.parcels.latest_run_for", side_effect=RuntimeError("db gone")):
             client = TestClient(app)
             resp = client.get(f"/api/v1/parcels/{_CAD}/forecast")
             assert resp.status_code == 202, resp.text

backend/tests/api/v1/test_poi_detail_from_tags.py

@@ -0,0 +1,69 @@
+"""Тесты `_poi_detail_from_tags` / `_clean_tag` — обогащение POI-точек §1 карты
+«максимумом информации» из OSM tags jsonb (адрес, оператор, часы, сайт, телефон).
+
+Покрывает:
+(a) полный набор тегов → все поля заполнены, адрес склеен «улица, дом»;
+(b) приоритет contact:* над «голым» website/phone, brand как fallback оператора;
+(c) фиксированный набор ключей (всегда 5) с None при отсутствии тега;
+(d) мусорные значения («yes», пустые строки, не-строки) отбрасываются.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from app.api.v1.parcels import _clean_tag, _poi_detail_from_tags
+
+_KEYS = {"address", "operator", "opening_hours", "website", "phone"}
+
+
+def test_full_tags_all_fields_populated() -> None:
+    out = _poi_detail_from_tags(
+        {
+            "addr:street": "улица Маяковского",
+            "addr:housenumber": "12",
+            "operator": 'ООО "Аптека+"',
+            "opening_hours": "Mo-Su 08:00-22:00",
+            "contact:website": "https://apteka.example",
+            "contact:phone": "+7 343 000-00-00",
+        }
+    )
+    assert set(out) == _KEYS
+    assert out["address"] == "улица Маяковского, 12"
+    assert out["operator"] == 'ООО "Аптека+"'
+    assert out["opening_hours"] == "Mo-Su 08:00-22:00"
+    assert out["website"] == "https://apteka.example"
+    assert out["phone"] == "+7 343 000-00-00"
+
+
+def test_contact_priority_and_brand_fallback() -> None:
+    out = _poi_detail_from_tags(
+        {
+            "brand": "Пятёрочка",  # operator отсутствует → берём brand
+            "website": "http://bare.example",
+            "contact:website": "https://contact.example",  # приоритетнее
+            "phone": "+7 000",
+            "contact:phone": "+7 111",  # приоритетнее
+        }
+    )
+    assert out["operator"] == "Пятёрочка"
+    assert out["website"] == "https://contact.example"
+    assert out["phone"] == "+7 111"
+    assert out["address"] is None
+
+
+def test_fixed_keyset_with_none_when_absent() -> None:
+    for tags in (None, {}, {"amenity": "pharmacy"}):
+        out = _poi_detail_from_tags(tags)
+        assert set(out) == _KEYS
+        assert all(v is None for v in out.values())
+
+
+def test_house_only_address() -> None:
+    assert _poi_detail_from_tags({"addr:housenumber": "5А"})["address"] == "5А"
+
+
+def test_clean_tag_drops_junk() -> None:
+    assert _clean_tag("yes") is None
+    assert _clean_tag("  ") is None
+    assert _clean_tag(None) is None
+    assert _clean_tag(123) is None
+    assert _clean_tag("  Реальное значение ") == "Реальное значение"

backend/tests/api/v1/test_run_history_and_response_contract.py

@@ -54,7 +54,13 @@ def _make_db_for_analyze(geom_found: bool = True) -> MagicMock:
     )
     wkt_row = _make_mapping({"wkt": _WKT}) if geom_found else None
     district_row = _make_mapping(
-        {"district_name": "Октябрьский", "median_price_per_m2": 120000, "dist_to_center": 1500.0}
+        {
+            "district_name": "Октябрьский",
+            "ekb_reference_median": 120000,
+            "quarter_median_12m": None,
+            "quarter_deals_count": 0,
+            "dist_to_center": 1500.0,
+        }
     )
     centroid_row = _make_mapping({"lat": 56.84, "lon": 60.605})
 
@@ -65,7 +71,7 @@ def _make_db_for_analyze(geom_found: bool = True) -> MagicMock:
             first_val = geom_row
         elif "AS wkt" in sql:
             first_val = wkt_row
-        elif "AS median_price_per_m2" in sql and "district_name" in sql:
+        elif "AS ekb_reference_median" in sql and "district_name" in sql:
             first_val = district_row
         elif "AS lon" in sql and "AS lat" in sql:
             first_val = centroid_row

backend/tests/services/exporters/test_full_report_html_part_a.py

@@ -0,0 +1,430 @@
+"""Unit-тесты PURE HTML-агрегатора §1–§3 + альтернативы (эпик #2259 PR-A).
+
+Чистые тесты БЕЗ native libs (WeasyPrint не импортируется) и БЕЗ БД/сети: агрегатор
+только ПОТРЕБЛЯЕТ уже-персистнутый `analysis_runs.result` (loose dict `analyze-1.0`).
+Фикстур — СИНТЕТИЧЕСКИЙ (структура зеркалит прод-payload, но без реальных строк).
+
+Покрываем:
+  • реалистичный полный payload → все секции §1–§3 + якоря + факты;
+  • отсутствующие секции / None-поля → «нет данных», без падения (graceful);
+  • пустой / не-dict payload → валидный HTML с «нет данных»;
+  • HTML-escape динамических строк payload (XSS-вектор через внешние источники);
+  • плейсхолдер карты `{{MAP_PARCEL}}` присутствует;
+  • блок альтернатив рисуется только при наличии `program_alternatives`;
+  • каркас `build_full_report_html`: титул / оглавление / опциональный Part B.
+
+DATABASE_URL выставляем до импорта app-модулей (зеркало test_report_md.py) — на случай
+side-effect'ов импорта пакета app.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import os
+from typing import Any
+
+os.environ.setdefault("DATABASE_URL", "postgresql+psycopg://test:test@localhost:5432/test")
+
+from app.services.exporters.full_report_html import (
+    _ANCHOR_ALT,
+    _ANCHOR_S1,
+    _ANCHOR_S2,
+    _ANCHOR_S3,
+    _NO_DATA,
+    MAP_PARCEL_PLACEHOLDER,
+    build_full_report_html,
+    build_full_report_html_part_a,
+)
+
+# ── Синтетический фикстур (структура прод-payload, без реальных строк) ──────────
+
+
+def _synthetic_result() -> dict[str, Any]:
+    """Реалистичный полный analyze-payload: §1 участок + §2 окружение + §3 сети."""
+    return {
+        "cad_num": "00:00:0000000:0000",
+        # §1 — кадастр / регламент / ЗОУИТ / gate
+        "egrn": {
+            "address": "Тестовый регион, тестовый город, улица Примерная, 1",
+            "area_m2": 12345.0,
+            "land_category": "Категория земель тестовая",
+            "permitted_use_text": "тестовое разрешённое использование",
+            "parcel_status": "Учтенный",
+            "ownership_type": "Частная",
+            "right_type": "Собственность",
+            "cadastral_value_rub": 9876543.0,
+        },
+        "parcel_meta": {
+            "land_subtype": "Землепользование",
+            "land_category": "Категория земель тестовая",
+            "permitted_use": "тестовое разрешённое использование",
+            "cad_cost": 9876543.0,
+        },
+        "geometry_suitability": {"area_m2": 12345, "label": "подходящий"},
+        "nspd_zoning": {
+            "zone_code": "ТЗ-1",
+            "zone_name": None,
+            "max_far": 2.0,
+            "max_floors": 12,
+            "max_height_m": 40,
+            "max_building_pct": 60,
+            "min_parcel_area_m2": None,
+            "regulation_source": "test-geoportal",
+            "regulation_zone_index": "ТЗ-1",
+            "main_vri": ["2.6 Тестовая многоэтажная застройка", "3.1 Тестовое обслуживание"],
+        },
+        "encumbrance": {
+            "has_zouit": True,
+            "zouit_count": 2,
+            "zouit_types": ["Тестовая охранная зона", "Тестовая санитарная зона"],
+        },
+        "nspd_zouit_overlaps": [
+            {
+                "type_zone": "Тестовая охранная зона сетей",
+                "name": "Тестовая охранная зона сетей",
+                "reg_numb_border": "00:00-0.0000",
+                "coverage_pct": 0.5,
+            }
+        ],
+        "gate_verdict": {
+            "source": "nspd_dump",
+            "can_build_mkd": False,
+            "verdict_label": "Нельзя",
+            "blockers": [{"code": "TEST_BLOCK", "detail": "Тестовый блокер застройки"}],
+            "warnings": [{"code": "TEST_WARN", "detail": "Тестовое предупреждение"}],
+        },
+        # §2 — окружение
+        "location": {"distance_to_center_km": 7.5},
+        "metro": {"nearest_top3": [{"name": "Тестовая станция", "distance_m": 4200}]},
+        "noise": {"level": "тихо", "estimated_db": 43.2},
+        "air_quality": {"no2": 1.6, "pm10": 4.9, "pm2_5": 4.1, "source": "test-source"},
+        "geotech_risk": {
+            "seismic_label": "минимальная сейсмика",
+            "seismic_intensity_balls": 5,
+            "permafrost": False,
+            "industrial_within_500m": 3,
+        },
+        "hydrology": {
+            "flood_risk_flag": False,
+            "nearest": [{"name": "Тестовая река", "subtype": "river", "distance_m": 500}],
+        },
+        "neighbors_summary": {
+            "neighbors": [
+                {
+                    "building_name": "Тестовое здание",
+                    "cad_num": "00:00:0000000:0001",
+                    "purpose": "Нежилое",
+                    "floors_parsed": 2,
+                    "distance_m": 0,
+                }
+            ]
+        },
+        # §3 — сети
+        "utilities": {
+            "nearest_substation_m": 120,
+            "nearest_water_main_m": None,
+            "nearest_gas_m": None,
+            "nearest_heat_m": None,
+            "power_line_охранная_зона_flag": False,
+            "summary": [
+                {"subtype": "substation", "nearest_m": 120, "count_within_2km": 2},
+                {"subtype": "pipeline", "nearest_m": 175, "count_within_2km": 4},
+            ],
+        },
+        "nspd_engineering_nearby": [
+            {
+                "name": None,
+                "type": None,
+                "distance_m": 50,
+                "raw_props": {
+                    "params_name": "Тестовый трубопровод",
+                    "params_purpose": "тестовое коммунальное сооружение",
+                    "cad_number": "00:00:0000000:0002",
+                },
+            }
+        ],
+    }
+
+
+def _synthetic_alternatives() -> dict[str, Any]:
+    """Блок `program_alternatives` (отрицательный фин-вердикт → топ вариантов)."""
+    return {
+        "variants": [
+            {
+                "housing_class": "comfort",
+                "floors": 12,
+                "development_type": "high_rise",
+                "npv_rub": -216_000_000.0,
+                "irr": -0.05,
+                "roi": -0.12,
+                "residential_sqm": 20000.0,
+                "apartments_count": 350,
+                "price_per_sqm_used": 142500.0,
+                "price_source": "objective_district_median",
+                "schedule_is_default": True,
+            },
+            {
+                "housing_class": "econom",
+                "floors": 9,
+                "development_type": "mid_rise",
+                "npv_rub": -300_000_000.0,
+                "irr": -0.09,
+                "roi": -0.2,
+                "residential_sqm": 15000.0,
+                "apartments_count": 280,
+                "price_per_sqm_used": 110000.0,
+                "price_source": "class_norm",
+                "schedule_is_default": False,
+            },
+        ],
+        "any_viable": False,
+        "grid_size": 9,
+        "caveat": "Оценка по максимальной застройке зоны, не инвест-рекомендация.",
+    }
+
+
+# ── 1. Реалистичный полный payload → все секции + якоря ─────────────────────────
+
+
+def test_full_payload_renders_all_sections_and_anchors() -> None:
+    html = build_full_report_html_part_a(_synthetic_result(), cad="00:00:0000000:0000")
+    for anchor in (_ANCHOR_S1, _ANCHOR_S2, _ANCHOR_S3):
+        assert f'id="{anchor}"' in html
+    # Ключевые факты §1
+    assert "улица Примерная, 1" in html
+    assert "ТЗ-1" in html  # зона ПЗЗ
+    assert "12 345" in html  # площадь с пробелом-разрядом
+    # §2 окружение
+    assert "Тестовая станция" in html
+    assert "минимальная сейсмика" in html
+    # §3 сети
+    assert "substation" in html
+    assert "Тестовый трубопровод" in html
+
+
+# ── 2. Плейсхолдер карты присутствует ───────────────────────────────────────────
+
+
+def test_map_placeholder_present() -> None:
+    html = build_full_report_html_part_a(_synthetic_result(), cad="X")
+    assert MAP_PARCEL_PLACEHOLDER in html
+    assert "{{MAP_PARCEL}}" in html
+
+
+# ── 3. gate-вердикт: «Нельзя» + блокеры/предупреждения ──────────────────────────
+
+
+def test_gate_verdict_renders_blockers_and_warnings() -> None:
+    html = build_full_report_html_part_a(_synthetic_result(), cad="X")
+    assert "Нельзя" in html
+    assert "Тестовый блокер застройки" in html
+    assert "Тестовое предупреждение" in html
+
+
+# ── 4. Отсутствующие секции → «нет данных», без падения ─────────────────────────
+
+
+def test_missing_sections_render_no_data() -> None:
+    html = build_full_report_html_part_a({}, cad="X")
+    # Секции и якоря всё равно на месте (каркас граничный).
+    for anchor in (_ANCHOR_S1, _ANCHOR_S2, _ANCHOR_S3):
+        assert f'id="{anchor}"' in html
+    assert _NO_DATA in html
+    # Плейсхолдер карты рисуется даже на пустом payload.
+    assert MAP_PARCEL_PLACEHOLDER in html
+
+
+# ── 5. Не-dict / None payload → валидный HTML с «нет данных» ─────────────────────
+
+
+def test_non_dict_payload_is_graceful() -> None:
+    for junk in (None, [], "строка", 42):
+        html = build_full_report_html_part_a(junk, cad="X")  # type: ignore[arg-type]
+        assert f'id="{_ANCHOR_S1}"' in html
+        assert _NO_DATA in html
+
+
+# ── 6. None-поля внутри существующих секций не ломают рендер ─────────────────────
+
+
+def test_none_fields_within_sections() -> None:
+    result: dict[str, Any] = {
+        "egrn": {"address": None, "area_m2": None, "land_category": None},
+        "nspd_zoning": {"zone_code": None, "max_far": None, "main_vri": None},
+        "utilities": {"summary": None, "nearest_substation_m": None},
+        "metro": {"nearest_top3": None},
+        "hydrology": {"nearest": None},
+        "neighbors_summary": {"neighbors": None},
+    }
+    html = build_full_report_html_part_a(result, cad="X")
+    # Не должно быть исключений; секции присутствуют, «нет данных» где пусто.
+    assert f'id="{_ANCHOR_S2}"' in html
+    assert _NO_DATA in html
+
+
+# ── 7. HTML-escape динамических строк payload (XSS-вектор) ───────────────────────
+
+
+def test_dynamic_strings_are_escaped() -> None:
+    result: dict[str, Any] = {
+        "egrn": {"address": "<script>alert('xss')</script>"},
+        "nspd_zoning": {
+            "zone_code": "<b>zone</b>",
+            "main_vri": ["<img src=x onerror=alert(1)>"],
+        },
+        "gate_verdict": {
+            "can_build_mkd": True,
+            "verdict_label": "<i>ok</i>",
+            "blockers": [{"code": "<code>", "detail": "<detail>"}],
+        },
+    }
+    html = build_full_report_html_part_a(result, cad="X")
+    # Сырые теги payload не должны попасть в разметку неэкранированными.
+    assert "<script>alert" not in html
+    assert "&lt;script&gt;alert" in html
+    assert "<img src=x onerror" not in html
+    assert "&lt;img src=x onerror" in html
+    assert "&lt;b&gt;zone&lt;/b&gt;" in html
+
+
+# ── 8. Блок альтернатив: рисуется только при наличии program_alternatives ────────
+
+
+def test_alternatives_block_present_when_data() -> None:
+    result = _synthetic_result()
+    result["program_alternatives"] = _synthetic_alternatives()
+    html = build_full_report_html_part_a(result, cad="X")
+    assert f'id="{_ANCHOR_ALT}"' in html
+    assert "Комфорт" in html  # RU-метка housing_class
+    assert "высотная" in html  # RU-метка development_type
+    assert "216 млн ₽" in html  # NPV округлён до млн
+    assert "наименее убыточные" in html  # any_viable=False → эта формулировка
+    assert "не инвест-рекомендация" in html  # caveat
+
+
+def test_alternatives_block_absent_when_missing() -> None:
+    # Нет ключа вовсе.
+    html = build_full_report_html_part_a(_synthetic_result(), cad="X")
+    assert f'id="{_ANCHOR_ALT}"' not in html
+    # None / пустые variants → тоже пропуск.
+    for empty in (None, {}, {"variants": []}):
+        result = _synthetic_result()
+        result["program_alternatives"] = empty
+        html = build_full_report_html_part_a(result, cad="X")
+        assert f'id="{_ANCHOR_ALT}"' not in html
+
+
+def test_alternatives_any_viable_true_subtitle() -> None:
+    alt = _synthetic_alternatives()
+    alt["any_viable"] = True
+    alt["variants"][0]["npv_rub"] = 42_000_000.0  # положительный → «+42 млн ₽»
+    result = _synthetic_result()
+    result["program_alternatives"] = alt
+    html = build_full_report_html_part_a(result, cad="X")
+    assert "сходится при другой программе" in html
+    assert "+42 млн ₽" in html
+
+
+# ── 8b. connection-capacity в §3 (эпик #2259 PR-D — ресурсные резервы) ──────────
+
+
+def _synthetic_connection_capacity() -> dict[str, Any]:
+    """Синтетический connection-capacity (структура ConnectionCapacityResponse)."""
+    return {
+        "power_summary": {
+            "total_power_points": 3,
+            "by_load_index": {"open": 2, "closed": 1},
+            "nearest_with_reserve": {
+                "reserve_mva": 12.5,
+                "reserve_unit": "МВА",
+                "voltage_class": "110/10",
+                "distance_m": 640.0,
+            },
+        },
+        "power_points": [{"sc_name": "ПС Тестовая"}],
+        "water": [{"system_name": "ЗФС, ГСВ", "reserve_thousand_m3_day": 5.4, "period": "2026-Q2"}],
+        "gas": {
+            "city_grs": [
+                {"grs_name": "ГРС-1", "free_capacity_th_m3_h": 18.0, "free_capacity_pct": 22.3}
+            ]
+        },
+        "heat": {
+            "systems": [
+                {"org": "ЕТК", "system_name": "СТ №54", "reserve_gcal_h": 3.1, "period": "2026-Q2"}
+            ]
+        },
+        "nearby_network_zones": [
+            {
+                "net_kind": "thermal",
+                "human_label": "Тепловая сеть (по охранной зоне)",
+                "distance_m": 24,
+            }
+        ],
+    }
+
+
+def test_connection_capacity_block_rendered_in_section_3() -> None:
+    html = build_full_report_html_part_a(
+        _synthetic_result(), cad="X", connection_capacity=_synthetic_connection_capacity()
+    )
+    assert "Электроснабжение — свободная мощность" in html
+    assert "Водоснабжение/водоотведение — резервы" in html
+    assert "Газоснабжение — свободная мощность ГРС" in html
+    assert "Теплоснабжение — резервы систем" in html
+    assert "Сети рядом (охранные зоны)" in html
+    # Значения/подписи присутствуют.
+    assert "110/10" in html  # класс напряжения ближайшего ЦП
+    assert "22.3%" in html  # free_capacity_pct — уже проценты, НЕ домножены на 100
+    assert "Тепловая сеть (по охранной зоне)" in html
+
+
+def test_connection_capacity_absent_when_none() -> None:
+    """connection_capacity=None (default) → блок резервов не рисуется (backward-compat)."""
+    html = build_full_report_html_part_a(_synthetic_result(), cad="X")
+    assert "Электроснабжение — свободная мощность" not in html
+    # Пустой dict → тоже пропуск.
+    html2 = build_full_report_html_part_a(_synthetic_result(), cad="X", connection_capacity={})
+    assert "Газоснабжение — свободная мощность ГРС" not in html2
+
+
+# ── 9. Каркас документа: титул / оглавление / опциональный Part B ────────────────
+
+
+def test_document_frame_with_part_a_only() -> None:
+    part_a = build_full_report_html_part_a(_synthetic_result(), cad="00:00:0000000:0000")
+    doc = build_full_report_html(
+        part_a,
+        None,
+        cad="00:00:0000000:0000",
+        address="улица Примерная, 1",
+        generated_at="03.07.2026",
+    )
+    assert doc.startswith("<!DOCTYPE html>")
+    assert "00:00:0000000:0000" in doc
+    assert "улица Примерная, 1" in doc
+    assert "03.07.2026" in doc
+    # Оглавление §1–§3 есть, пункт Part B (§4–§7) скрыт.
+    assert f'href="#{_ANCHOR_S1}"' in doc
+    assert "section-4" not in doc
+    # Part A встроен.
+    assert f'id="{_ANCHOR_S1}"' in doc
+
+
+def test_document_frame_with_part_b_adds_toc_entry() -> None:
+    part_a = build_full_report_html_part_a(_synthetic_result(), cad="X")
+    part_b = '<div class="section" id="section-4"><h2>§4 test</h2></div>'
+    doc = build_full_report_html(part_a, part_b, cad="X", address=None, generated_at="03.07.2026")
+    assert "section-4" in doc
+    assert part_b in doc
+
+
+def test_document_frame_escapes_cad_and_address() -> None:
+    doc = build_full_report_html(
+        "<div></div>",
+        None,
+        cad="<script>x</script>",
+        address="<b>addr</b>",
+        generated_at="03.07.2026",
+    )
+    assert "<script>x</script>" not in doc
+    assert "&lt;script&gt;x&lt;/script&gt;" in doc
+    assert "&lt;b&gt;addr&lt;/b&gt;" in doc