fix(tradein/scraper): per-city SERP location for oblast city-sweep (#12) (#2525)

Co-authored-by: lekss361 <lekss361@gendsgn.local>
Co-committed-by: lekss361 <lekss361@gendsgn.local>

.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
 ---
 

.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
 ---
 

.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
 ---
 
@@ -78,6 +78,7 @@ Staff+ code reviewer в autonomous-merge режиме. Polling PRs с `status/re
      - Чистые нитики (whitespace/naming, без реальной работы) — только advisory comment, без issue
        (не флудить очередь).
    ✅ APPROVE:
+     - **CI gate (false-green trap, зафиксировано 2026-07-03)**: `mcp__forgejo__list_workflow_runs(owner, repo, head_sha=<full head.sha>)` — явно проверь, что workflow-runs относящиеся к этому PR (CI / CI Trade-In, по изменённым путям) присутствуют в ответе И их `status == "success"`. Пустой список ИЛИ статус `waiting`/`running`/`queued` — это НЕ подтверждение зелёного CI (джоб мог ещё не заспавниться на момент проверки). Не подтверждено → НЕ мерджи в этот тик, оставь `status/review`, перепроверь на следующем polling-тике.
      - `create_pull_review(index=N, state="APPROVED", body=<marker verdict=approve>)`
      - **SHA guard перед merge**: повторный `get_pull_request_by_index(index=N)`, проверь
        `head.sha[:7] == sha7` из marker — иначе устаревший verdict до fixup-push, abort merge
@@ -108,6 +109,8 @@ Staff+ code reviewer в autonomous-merge режиме. Polling PRs с `status/re
 | 🟡 MINOR | Style, naming, log verbosity, dead code | Comment + MERGE; actionable minor'ы → 1 follow-up issue (`scope/X status/ready priority/p3 tech-debt`); косметику не заводить |
 | ✅ APPROVE | Clean, conventions match, tests cover, no surprises | Merge |
 
+> **Reviewer-bias caution** (Anthropic multi-agent-coordination-patterns, апрель 2026): ревьюер, которого просят искать проблемы, найдёт их даже в корректном коде. 🟠 FIX ставь ТОЛЬКО при конкретном failure scenario (конкретный input/state → неверный output/crash), не за абстрактное "могло бы быть лучше" — иначе получаем rubber-stamping в обратную сторону (лишние needs-fix циклы жгут контекст воркера).
+
 ## Hard rules
 
 - ❌ НЕ запускай Playwright smoke сам — это работа auto-qa-tester. Передача через status/qa.

.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
 ---
 

.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
 ---
 

.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
 ---
 

.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
 ---
@@ -108,10 +108,10 @@ mcp__obsidian__obsidian_simple_search "<keyword>"
 - Time spent: ~3 min
 
 ### Critical issues (BLOCK push)
-- [ ] `file.py:42` — описание проблемы + fix suggestion
+- [ ] `file.py:42` — конкретный failure scenario (input/state → неверный output/crash) + fix suggestion. Без repro-сценария — не критикал, переквалифицируй в Minor или Positive observation.
 
 ### Minor issues (можно fix потом)
-- [ ] `file.py:84` — улучшение
+- [ ] `file.py:84` — улучшение (не rubber-stamp: если это не влияет на поведение — Positive observations или пропусти)
 
 ### Positive observations
 - ✅ Что сделано хорошо

.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
 ---
 

.claude/agents/devops-engineer.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 name: devops-engineer
 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
 ---
 

.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
 ---
 

.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
 ---

.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/rules/deploy.md

@@ -27,7 +27,7 @@ Reference incident: PR #346 (2026-05-18) deploy → user сам нашёл prod
 
 - `backend/**`, `frontend/**`, `Caddyfile`, `caddy/**`, `docker-compose.prod.yml`, `data/sql/**`, `ops/glitchtip-auth-forwarder/**`, `.forgejo/workflows/deploy.yml` → `deploy.yml` (main Site Finder stack)
 - trade-in изменения → `deploy-tradein.yml` (отдельный stack; paths-filter base = last deployed SHA → накопленный diff, fail-safe build-all)
-- `docker-compose.obsidian.yml`, `scripts/setup-couchdb.sh` → `.github/workflows/deploy-obsidian.yml`
+- `docker-compose.obsidian.yml`, `scripts/setup-couchdb.sh`, `docs/obsidian-livesync.md` → `.forgejo/workflows/deploy-obsidian.yml`
 - `docs/**` alone → НЕ триггерит деплой
 
 ## После изменения .env на VPS

.design-sync/NOTES.md

@@ -32,3 +32,40 @@ Target: `tradein-mvp/frontend` (NOT the repo-root `frontend/`, which is the Site
 - Synth scan re-includes Next route/layout/error files on every build → `componentSrcMap` nulls (13 entries) must persist. New app-router pages would need adding.
 - `.d.ts` props are weak (`[key:string]:unknown`) — synth mode has no built types. Real prop contracts live in each component's source `interface Props`. A real `tsup`/`tsc` lib build would fix this (recommend if the agent needs strong API contracts).
 - Grades clear on any `cfg.provider`/preview-affecting config change (expected) — re-grade from fresh sheets.
+
+## Re-sync 2026-07-02 — v2 dashboard sync (main was 223 commits ahead; harness authored on June components)
+
+**Two source-kit.mjs fork fixes were REQUIRED for the evolved v2 codebase (both committed in the override, declared in cfg.libOverrides):**
+1. **Exclude `next/font` importers from the synth-entry.** `src/app/v2/layout.tsx` calls `Manrope()`/`IBM_Plex_Mono()` from `next/font/google` at MODULE TOP-LEVEL. esbuild can't resolve the Next-only loader → stubs it `(void 0)` → `undefined()` aborts the whole browser IIFE → `window.TradeInUI` empty → ALL 58 components vanish (`[RENDER] root empty` everywhere, `[BUNDLE_EXPORT]`). Fix: `comps` filter drops any file whose content matches `/from\s+['"]next\/font/`. If a NEW file top-level-calls a Next build-time loader, same class of crash — extend the filter.
+2. **Re-export default-exported components.** `export * from <path>` does NOT re-export a module's `default`. The v2 views/nav/overlay/panel are authored `export default function <Name>` (AnalyticsView, HeroBar, HistoryView, ParamsPanel, SectionOverlay, SourcesView, TopNav) → absent from `window.TradeInUI` → `[BUNDLE_EXPORT] not a component`. Fix: entry now also emits `export { default as <Name> } from <path>` for each `export default function/class <Name>`. Named-export components (`export function X`) were always fine.
+
+**componentSrcMap:** added `TradeInV2Layout / TradeInV2Page / SaleShareLayout / SaleSharePage` = null (Next route files, never DS components — same as RootLayout et al.).
+
+**overrides (grid):** MapPicker `{cardMode:single, primaryStory:Default}` (portal/fixed), StreetDealsCard + Topbar `{cardMode:column}` (wider than a grid cell).
+
+**Floor-card components (6, authorable on any future re-sync):** SaleShareControls, SaleShareList, SaleShareMap, SectionOverlay, LocationDrawer, BuildingListingsDrawer — overlays/drawers whose props don't seed rich data via PreviewProvider, so they show the honest typographic floor. All the OTHER v2 components (views/nav/hero/panel) render richly because the provider seeds their data.
+
+**Known render warn:** ResultPanel — `variants identical` (Default vs Error cells render near-identically; not broken, the Error cell just doesn't diverge visually enough). Recorded here so re-syncs don't read it as new.
+
+**Font note (re-sync risk):** the v2 HUD's real typefaces are **Manrope + IBM_Plex_Mono** (loaded by the excluded `v2/layout.tsx` via next/font → CSS vars `--font-manrope`/`--font-plex-mono`). `cfg.extraFonts` ships **Inter + JetBrains Mono** (June brand fonts). v2 previews therefore render Manrope-slot text in the shipped fallback. If brand-exact v2 rendering is wanted, add Manrope + IBM Plex Mono woff2 to `.design-sync/fonts/` + `cfg.extraFonts` and map the `--font-manrope`/`--font-plex-mono` vars.
+
+**ResultPanel NAME COLLISION (fixed 2026-07-02):** two components named `ResultPanel` in src — `app/scrapers/_components/ScraperPage.tsx` (`export function ResultPanel`, scraper mut-panel) and `components/trade-in/v2/ResultPanel.tsx` (`export default function ResultPanel`, the v2 estimate result / honest hero). The default-re-export fix makes the v2 one win `window.TradeInUI.ResultPanel` (explicit `export {default as ResultPanel}` beats the star export). But the June authored preview `previews/ResultPanel.tsx` was the SCRAPER one (`mut` props) → the v2 component rendered fine (reads data from context) but its prompt.md documented the wrong (scraper) API. FIX: (1) `cfg.componentSrcMap.ResultPanel = "src/components/trade-in/v2/ResultPanel.tsx"` pins enrichment to v2; (2) re-authored `previews/ResultPanel.tsx` → `<ResultPanel onNavigate={()=>{}} />` (v2 API; `data` defaults to the component's built-in RESULT_FIXTURE = honest-hero). If a re-sync ever shows ResultPanel with scraper markup, the pin/preview regressed. Any NEW duplicate PascalCase component name will hit the same class of issue — the default-re-export makes the default-export win; pin + author the intended one.
+
+**Upload gotcha (this machine):** after a follow-up single-component rebuild, `resync-verdict.json upload.deletePaths` came back with ALL other components (318 paths) — a stale-anchor diff artifact, NOT real deletions (ResultPanel + audit/uploads were absent from it). Do NOT feed that deletePaths to delete_files (would nuke the project). For a focused single-component re-upload: write just that component's `components/<group>/<Name>/*` + `_preview/<Name>.js` + `_ds_sync.json` (sentinel-fenced), deletes=[].
+  - **CORRECTION (2026-07-03):** the 318 deletePaths were NOT a diff artifact — they were REAL local deletions caused by a source-kit fork bug (see below): the July-02 `componentSrcMap.ResultPanel` pin collapsed the synth build to 1 component, so the local ds-bundle genuinely lost the other 53. The "don't feed deletePaths blindly" advice stands (it saved the project), but the root cause is fixed now.
+
+## Re-sync 2026-07-03 — 6 floor cards authored + v2 brand fonts (#2267)
+
+**source-kit.mjs fork fix #3 (REQUIRED): componentSrcMap pin must AUGMENT synth discovery, not replace it.** In synth mode there is no shipped `.d.ts`, so `exportedNames()` is empty and `names` contains ONLY the non-null `componentSrcMap` pins. The old guard `if (!components.length && synthEntry) components = deriveComponentsFromSrc(...)` therefore never ran once a single pin existed (ResultPanel, added 2026-07-02) → the whole bundle collapsed to 1 component (`(stale preview: X — component no longer exported)` for everything else; verdict shows all others as `removed` + bogus deletePaths). Fix in the fork: when `synthEntry`, always union `deriveComponentsFromSrc(srcFiles)` (minus `null`-excluded) with the pinned names. Any future pin would have re-triggered this. NB: the fork edit re-keys EVERY component's sourceKey → full re-grade pass (done: 47/54 renderHashes byte-identical to the 2026-07-02 anchor → carry-forward grades; the rest eyeballed).
+
+**6 floor cards → authored (all graded good):**
+- `SaleShareControls` — inline `SaleShareSummary` (histogram 7 корзин, coverage 92.1%); порог 8% приглушает нижнюю корзину; все фильтры.
+- `SaleShareList` — 6 инлайн-домов ЕКБ (heat-бейджи, «аварийный», over_100 «возможно, несколько корпусов», selected-row) + Empty cell. `cardMode: column`.
+- `SaleShareMap` — 8 heat-маркеров + открытый popup выбранного дома; OSM-тайлы офлайн не красятся (известно, как MapCard).
+- `SectionOverlay` (v2) — рендерится contained в relative-«артборде» (absolute-позиционирование против ближайшего positioned ancestor; wrapper height 680 + v2-градиент). 2 cells: HistoryView (04) / AnalyticsView (06) на их встроенных fixtures (data-props не переданы). `cardMode: column`.
+- `LocationDrawer` (v2) — open=true в таком же contained-артборде (height 640). `cardMode: column`.
+- `BuildingListingsDrawer` — `createPortal` + `.ss-drawer-overlay` = position:fixed → `cardMode: single` (прецедент MapPicker). Шапка богатая (props), тело fetch-coupled (`useBuildingListings`, data-prop нет) → офлайн честный error-state «Не удалось загрузить объявления дома». Сидировать можно было бы ключом `["sale-share","listings",<house_id>]` в PreviewProvider — сознательно НЕ сделано (кэш-ключ завязан на house_id фикстуры превью; хрупко).
+
+**v2 brand fonts shipped (Manrope + IBM Plex Mono).** woff2 (latin+cyrillic; Manrope variable 200-800, Plex Mono static 300/400/500 — веса из `app/v2/layout.tsx`) скачаны с Google Fonts → `.design-sync/fonts/`, @font-face добавлены в `brand-fonts.css`. **ГОЧА: extraFonts-пайплайн (`css.mjs extractFonts`) извлекает ТОЛЬКО `@font-face`-блоки — `:root{}` из brand-fonts.css молча выбрасывается.** Маппинг `--font-manrope`/`--font-plex-mono` поэтому живёт в `preview-provider.tsx` (`<style>` в провайдере — капчер-путь) + задокументирован для design-консюмеров в `conventions.md` (сниппет `:root{...}`). После фикса v2-цифры реально в Plex Mono (проверено по sheets ResultPanel/SectionOverlay).
+
+**Upload 2026-07-03: НЕ выполнен из worker-сессии** — DesignSync MCP-тулов в ней нет (ToolSearch пуст). Verdict готов и чист: ok=true, pendingGrade=0, deletePaths=0 (легитимно — remote-анкор полный, local снова 54 компонента), upload.any=true, components=54 (все re-key'нуты форк-фиксом), bundle+styling+aux=true. Main-сессия: залить ds-bundle по verdict'у (deletePaths пуст — ничего не удалять) и после успеха скопировать свежий `ds-bundle/_ds_sync.json` → `.design-sync/.cache/remote-sync.json` (новый анкор).

.design-sync/config.json

@@ -24,7 +24,21 @@
     "ScraperPage": null,
     "ScrapersUnifiedPage": null,
     "TradeInPage": null,
-    "YandexScraperPage": null
+    "YandexScraperPage": null,
+    "TradeInV2Layout": null,
+    "TradeInV2Page": null,
+    "SaleShareLayout": null,
+    "SaleSharePage": null,
+    "ResultPanel": "src/components/trade-in/v2/ResultPanel.tsx"
+  },
+  "overrides": {
+    "MapPicker": { "cardMode": "single", "primaryStory": "Default" },
+    "StreetDealsCard": { "cardMode": "column" },
+    "Topbar": { "cardMode": "column" },
+    "SaleShareList": { "cardMode": "column" },
+    "SectionOverlay": { "cardMode": "column" },
+    "LocationDrawer": { "cardMode": "column" },
+    "BuildingListingsDrawer": { "cardMode": "single", "primaryStory": "Default" }
   },
   "provider": {
     "component": "PreviewProvider"
@@ -32,5 +46,8 @@
   "extraEntries": [
     "../../.design-sync/preview-provider.tsx"
   ],
-  "readmeHeader": ".design-sync/conventions.md"
+  "readmeHeader": ".design-sync/conventions.md",
+  "extraFonts": [
+    "../../.design-sync/fonts/brand-fonts.css"
+  ]
 }

.design-sync/conventions.md

@@ -35,6 +35,12 @@ This is **not Tailwind and not CSS-in-JS**. Styling is a **global stylesheet** o
 | Border | `--border-soft` `--border-card` `--border-strong` |
 | Shape/type | `--radius` `--radius-sm` `--radius-lg` `--shadow-md` `--font-sans` (Manrope) `--font-mono` `--container` |
 
+**v2 (МЕРА HUD) fonts:** the `v2/*` components read `var(--font-manrope)` / `var(--font-plex-mono)` (in the app these come from `next/font`). The woff2 for both families ships in `fonts/fonts.css`; define the vars once at your design root:
+
+```css
+:root { --font-manrope: 'Manrope'; --font-plex-mono: 'IBM Plex Mono'; }
+```
+
 ```tsx
 <div style={{ background: "var(--bg-card)", border: "1px solid var(--border-card)",
   borderRadius: "var(--radius)", padding: 16, color: "var(--fg-primary)",

.design-sync/fonts/brand-fonts.css

@@ -0,0 +1,112 @@
+/* Brand fonts shipped with the trade-in DS bundle.
+ * June set: Inter + JetBrains Mono (variable woff2).
+ * v2 HUD set (2026-07-03): Manrope + IBM Plex Mono — the МЕРА v2 typefaces,
+ * loaded in the app via next/font in app/v2/layout.tsx (CSS vars
+ * --font-manrope / --font-plex-mono). next/font is excluded from the synth
+ * bundle, so we ship the woff2 here and map the vars in :root below.
+ * All fonts: latin + cyrillic subsets (ЕКБ addresses are Cyrillic). */
+
+:root {
+  --font-manrope: 'Manrope';
+  --font-plex-mono: 'IBM Plex Mono';
+}
+
+@font-face {
+  font-family: 'Manrope';
+  font-style: normal;
+  font-weight: 200 800;
+  font-display: swap;
+  src: url('./Manrope-latin.woff2') format('woff2');
+  unicode-range: U+0000-00FF, U+0131, U+0152-0153, U+02BB-02BC, U+02C6, U+02DA, U+02DC, U+0304, U+0308, U+0329, U+2000-206F, U+2074, U+20AC, U+2122, U+2191, U+2193, U+2212, U+2215, U+FEFF, U+FFFD;
+}
+@font-face {
+  font-family: 'Manrope';
+  font-style: normal;
+  font-weight: 200 800;
+  font-display: swap;
+  src: url('./Manrope-cyrillic.woff2') format('woff2');
+  unicode-range: U+0301, U+0400-045F, U+0490-0491, U+04B0-04B1, U+2116;
+}
+
+@font-face {
+  font-family: 'IBM Plex Mono';
+  font-style: normal;
+  font-weight: 300;
+  font-display: swap;
+  src: url('./IBMPlexMono-300-latin.woff2') format('woff2');
+  unicode-range: U+0000-00FF, U+0131, U+0152-0153, U+02BB-02BC, U+02C6, U+02DA, U+02DC, U+0304, U+0308, U+0329, U+2000-206F, U+2074, U+20AC, U+2122, U+2191, U+2193, U+2212, U+2215, U+FEFF, U+FFFD;
+}
+@font-face {
+  font-family: 'IBM Plex Mono';
+  font-style: normal;
+  font-weight: 300;
+  font-display: swap;
+  src: url('./IBMPlexMono-300-cyrillic.woff2') format('woff2');
+  unicode-range: U+0301, U+0400-045F, U+0490-0491, U+04B0-04B1, U+2116;
+}
+@font-face {
+  font-family: 'IBM Plex Mono';
+  font-style: normal;
+  font-weight: 400;
+  font-display: swap;
+  src: url('./IBMPlexMono-400-latin.woff2') format('woff2');
+  unicode-range: U+0000-00FF, U+0131, U+0152-0153, U+02BB-02BC, U+02C6, U+02DA, U+02DC, U+0304, U+0308, U+0329, U+2000-206F, U+2074, U+20AC, U+2122, U+2191, U+2193, U+2212, U+2215, U+FEFF, U+FFFD;
+}
+@font-face {
+  font-family: 'IBM Plex Mono';
+  font-style: normal;
+  font-weight: 400;
+  font-display: swap;
+  src: url('./IBMPlexMono-400-cyrillic.woff2') format('woff2');
+  unicode-range: U+0301, U+0400-045F, U+0490-0491, U+04B0-04B1, U+2116;
+}
+@font-face {
+  font-family: 'IBM Plex Mono';
+  font-style: normal;
+  font-weight: 500;
+  font-display: swap;
+  src: url('./IBMPlexMono-500-latin.woff2') format('woff2');
+  unicode-range: U+0000-00FF, U+0131, U+0152-0153, U+02BB-02BC, U+02C6, U+02DA, U+02DC, U+0304, U+0308, U+0329, U+2000-206F, U+2074, U+20AC, U+2122, U+2191, U+2193, U+2212, U+2215, U+FEFF, U+FFFD;
+}
+@font-face {
+  font-family: 'IBM Plex Mono';
+  font-style: normal;
+  font-weight: 500;
+  font-display: swap;
+  src: url('./IBMPlexMono-500-cyrillic.woff2') format('woff2');
+  unicode-range: U+0301, U+0400-045F, U+0490-0491, U+04B0-04B1, U+2116;
+}
+
+@font-face {
+  font-family: 'Inter';
+  font-style: normal;
+  font-weight: 100 900;
+  font-display: swap;
+  src: url('./Inter-latin.woff2') format('woff2');
+  unicode-range: U+0000-00FF, U+0131, U+0152-0153, U+02BB-02BC, U+02C6, U+02DA, U+02DC, U+0304, U+0308, U+0329, U+2000-206F, U+2074, U+20AC, U+2122, U+2191, U+2193, U+2212, U+2215, U+FEFF, U+FFFD;
+}
+@font-face {
+  font-family: 'Inter';
+  font-style: normal;
+  font-weight: 100 900;
+  font-display: swap;
+  src: url('./Inter-cyrillic.woff2') format('woff2');
+  unicode-range: U+0301, U+0400-045F, U+0490-0491, U+04B0-04B1, U+2116;
+}
+
+@font-face {
+  font-family: 'JetBrains Mono';
+  font-style: normal;
+  font-weight: 100 800;
+  font-display: swap;
+  src: url('./JetBrainsMono-latin.woff2') format('woff2');
+  unicode-range: U+0000-00FF, U+0131, U+0152-0153, U+02BB-02BC, U+02C6, U+02DA, U+02DC, U+0304, U+0308, U+0329, U+2000-206F, U+2074, U+20AC, U+2122, U+2191, U+2193, U+2212, U+2215, U+FEFF, U+FFFD;
+}
+@font-face {
+  font-family: 'JetBrains Mono';
+  font-style: normal;
+  font-weight: 100 800;
+  font-display: swap;
+  src: url('./JetBrainsMono-cyrillic.woff2') format('woff2');
+  unicode-range: U+0301, U+0400-045F, U+0490-0491, U+04B0-04B1, U+2116;
+}

.design-sync/overrides/source-kit.mjs

@@ -10,7 +10,7 @@
 // knob for component inclusion: non-null value = add/pin src path, null =
 // exclude a .d.ts-exported internal.
 
-import { existsSync, writeFileSync } from 'node:fs';
+import { existsSync, writeFileSync, readFileSync } from 'node:fs';
 import { dirname, join, relative, resolve } from 'node:path';
 import { Project, Node, ts } from 'ts-morph';
 // forked from design-sync lib/source-kit.mjs — synth-entry process shim (Next.js app reads process.env.NEXT_PUBLIC_*)
@@ -70,7 +70,18 @@ export async function resolvePackage(ctx) {
       console.error(`[NO_DIST] ${PKG} has no built entry and no src/ to synthesize from — run its build.`);
       process.exit(1);
     }
-    const comps = srcFiles.filter((p) => SRC_IMPL_RX.test(p) && !NON_IMPL_RX.test(p));
+    // Next route files (app/**/layout.tsx, page.tsx) that call `next/font`
+    // loaders (Manrope(), IBM_Plex_Mono()) at module top-level crash the browser
+    // IIFE: esbuild can't resolve the Next-only loader → stubs it to `undefined`
+    // → `undefined()` aborts the whole bundle → window.<global> stays empty and
+    // every component vanishes. These files are never DS components anyway, so
+    // drop any `next/font`-importing module from the synth-entry set.
+    const comps = srcFiles.filter(
+      (p) =>
+        SRC_IMPL_RX.test(p) &&
+        !NON_IMPL_RX.test(p) &&
+        !/from\s+['"]next\/font/.test(readFileSync(p, 'utf8')),
+    );
     // Next.js app code reads process.env.NEXT_PUBLIC_* at module top-level; in
     // the browser IIFE `process` is undefined → every component throws. Emit a
     // shim module and import it FIRST (ESM evaluates the first import's body
@@ -89,10 +100,25 @@ export async function resolvePackage(ctx) {
         "__e.NEXT_PUBLIC_TRADEIN_CONTACT_EMAIL ??= 'trade-in@example.com';\n",
     );
     entry = join(OUT, '.pkg-entry.mjs');
+    // `export *` does NOT re-export a module's default. Components authored as
+    // `export default function <Name>` (the v2 views/nav/overlay/panel) would be
+    // absent from window.<global> → [BUNDLE_EXPORT] "not a component". Re-export
+    // each named default under its declared name so default-exported components
+    // reach the global alongside the named ones.
+    const defaultReexports = comps
+      .map((p) => {
+        const m = readFileSync(p, 'utf8').match(
+          /export\s+default\s+(?:async\s+)?(?:function|class)\s+([A-Z][A-Za-z0-9]*)/,
+        );
+        return m ? `export { default as ${m[1]} } from ${JSON.stringify(p)};` : null;
+      })
+      .filter(Boolean);
     writeFileSync(
       entry,
       `import ${JSON.stringify(slash(shim))};\n` +
         comps.map((p) => `export * from ${JSON.stringify(p)};`).join('\n') +
+        '\n' +
+        defaultReexports.join('\n') +
         '\n',
     );
     synthEntry = true;
@@ -117,8 +143,17 @@ export async function resolvePackage(ctx) {
     names.add(k);
   }
   let components = [...names].sort().map((name) => ({ name, group: 'general' }));
-  if (!components.length && synthEntry) {
-    components = deriveComponentsFromSrc(srcFiles).filter((c) => srcMap[c.name] !== null);
+  if (synthEntry) {
+    // Synth mode has no shipped .d.ts → `names` holds only componentSrcMap
+    // pins. A non-null pin must AUGMENT src discovery (it exists to pin
+    // enrichment to a specific file), not REPLACE it — with the old
+    // `!components.length` guard a single pin (ResultPanel, 2026-07-02)
+    // collapsed the whole synth bundle to just the pinned component.
+    const derived = deriveComponentsFromSrc(srcFiles).filter((c) => srcMap[c.name] !== null);
+    const have = new Set(components.map((c) => c.name));
+    components = components
+      .concat(derived.filter((c) => !have.has(c.name)))
+      .sort((a, b) => a.name.localeCompare(b.name));
   }
   if (!components.length) {
     if (cfg.cssEntry || existsSync(join(PKG_DIR, 'styles.css'))) {

.design-sync/preview-provider.tsx

@@ -57,5 +57,17 @@ export function PreviewProvider({ children }: { children: React.ReactNode }) {
     );
     return qc;
   });
-  return <QueryClientProvider client={client}>{children}</QueryClientProvider>;
+  return (
+    <QueryClientProvider client={client}>
+      {/* v2 HUD font vars. The app defines --font-manrope/--font-plex-mono via
+          next/font in app/v2/layout.tsx, which is excluded from the synth
+          bundle (next/font loader crash) — so the vars never exist in capture
+          and tokens.font.* fell back. The @font-face for both families ships
+          in .design-sync/fonts/brand-fonts.css (cfg.extraFonts), but that
+          pipeline extracts @font-face blocks ONLY (a :root{} there is
+          dropped) — map the vars here instead. */}
+      <style>{":root{--font-manrope:'Manrope';--font-plex-mono:'IBM Plex Mono'}"}</style>
+      {children}
+    </QueryClientProvider>
+  );
 }

.design-sync/previews/BuildingListingsDrawer.tsx

@@ -0,0 +1,36 @@
+import { BuildingListingsDrawer } from 'tradein-mvp-frontend';
+
+// Правый drawer с активными объявлениями выбранного дома (/trade-in/sale-share):
+// createPortal в document.body, .ss-drawer-overlay = position:fixed по всему
+// вьюпорту (как MapPicker) → cardMode:single. Шапка — адрес + тепловой бейдж
+// доли + «N из M квартир» (из props). Тело FETCH-COUPLED: useBuildingListings
+// (GET /buildings/{id}/listings) — data-prop нет, глобальный query-cache пуст →
+// в офлайн-capture честный pending/error-state («Загрузка объявлений…» /
+// «Не удалось загрузить объявления дома»). На реальной странице — список
+// объявлений с ценой, ₽/м², этажом и ссылкой на оригинал.
+const building = {
+  house_id: 3101,
+  address: 'ул. Викулова, 46',
+  lat: 56.8412,
+  lon: 60.5556,
+  sale_share_pct: 34.6,
+  sale_share_pct_45d: 41.2,
+  listings_45d: 33,
+  over_100: false,
+  active_secondary: 27,
+  flat_count_effective: 78,
+  gar_match_method: 'cadastre',
+  median_price_rub: 4_950_000,
+  median_price_per_m2: 158_500,
+  avg_days_on_market: 74,
+  year_built: 1972,
+  house_type: 'panel',
+  total_floors: 9,
+  series_name: '1-468',
+  is_emergency: false,
+};
+
+/** Открытый drawer дома «ул. Викулова, 46» (34.6% в продаже, 27 из 78 квартир). */
+export const Default = () => (
+  <BuildingListingsDrawer building={building} onClose={() => {}} />
+);

.design-sync/previews/LocationDrawer.tsx

@@ -0,0 +1,25 @@
+import { LocationDrawer } from 'tradein-mvp-frontend';
+
+// «ПОЯСНЕНИЕ К РАСЧЁТУ» — правый drawer HUD «МЕРА Оценка» (/trade-in/v2),
+// открывается с «?» у «КОЭФ. ЛОКАЦИИ» в HeroBar. Честная методика: как
+// агрегируются источники (Циан/Я.Недвижимость/Авито/Домклик + Росреестр) и
+// явная плашка «коэффициент локации в разработке». Контент статичный —
+// данных не принимает, только open/onClose. Drawer absolute-позиционирован
+// (width 452 + scrim) — рендерим contained внутри relative-обёртки.
+
+/** Открытое состояние: scrim + выдвинутая панель с методикой и info-плашкой
+ *  о локации. */
+export const Default = () => (
+  <div
+    style={{
+      position: 'relative',
+      height: 640,
+      borderRadius: 10,
+      overflow: 'hidden',
+      background:
+        'radial-gradient(1100px 520px at 30% -10%, #f7fbff 0%, #eef4fa 55%, #e6eef7 100%)',
+    }}
+  >
+    <LocationDrawer open={true} onClose={() => {}} />
+  </div>
+);

.design-sync/previews/ResultPanel.tsx

@@ -1,36 +1,10 @@
 import { ResultPanel } from 'tradein-mvp-frontend';
 
-/** Переиспользуемая панель результата мутации скрапера. Успех → JSON-дамп
- *  ответа в `.scraper-result`. */
-export const Default = () => (
-  <ResultPanel
-    mut={{
-      isSuccess: true,
-      isPending: false,
-      error: null,
-      data: {
-        run_id: 4821,
-        source: 'avito',
-        status: 'completed',
-        anchors_seen: 64,
-        lots_scraped: 312,
-        houses_matched: 47,
-        detail_fetched: 298,
-        errors: 0,
-        started_at: '2026-05-30T09:12:00Z',
-        finished_at: '2026-05-30T09:48:21Z',
-      },
-    }}
-  />
-);
-
-/** Ветка ошибки — красная панель `.scraper-result--error` с текстом сбоя. */
-export const Error_ = () => (
-  <ResultPanel
-    mut={{
-      isSuccess: false,
-      isPending: false,
-      error: new Error('502 Bad Gateway: upstream avito proxy timeout'),
-    }}
-  />
-);
+/**
+ * ResultPanel (v2) — центральная панель результата оценки на `/trade-in/v2`:
+ * одна цифра-герой (ожидаемая цена продажи / «оценка»), тиры median + ДКП,
+ * доверительные диапазоны, источники и мини-гистограмма распределения.
+ * Данные по умолчанию берутся из встроенной `RESULT_FIXTURE` компонента,
+ * поэтому карточке достаточно передать `onNavigate` (навигация по секциям).
+ */
+export const Default = () => <ResultPanel onNavigate={() => {}} />;

.design-sync/previews/SaleShareControls.tsx

@@ -0,0 +1,54 @@
+import { SaleShareControls } from 'tradein-mvp-frontend';
+
+// Панель «Порог и фильтры» страницы /trade-in/sale-share. Controlled-компонент:
+// состояние живёт в page.tsx и приходит через props. Сводка (гистограмма
+// распределения sale_share_pct) — реалистичные значения по покрытию ЕКБ
+// (view v_building_sale_share ≈ 6.7k домов вторички, знаменатель ГАР у ~92%).
+const summary = {
+  total_secondary_buildings: 6667,
+  buildings_with_denominator: 6143,
+  coverage_pct: 92.1,
+  max_pct: 42.0,
+  p95_pct: 11.3,
+  histogram: [
+    { bucket: '0-5', count: 4980 },
+    { bucket: '5-10', count: 642 },
+    { bucket: '10-20', count: 298 },
+    { bucket: '20-30', count: 121 },
+    { bucket: '30-50', count: 57 },
+    { bucket: '50-100', count: 18 },
+    { bucket: '100+', count: 6 },
+  ],
+};
+
+const HOUSE_TYPES = ['panel', 'brick', 'monolith', 'monolith_brick', 'block', 'stalin'];
+
+/** Порог 8% на слайдере: корзины ниже порога приглушены (opacity), тепловая
+ *  окраска столбцов green→red повторяет цвет маркеров карты. Фильтры: город,
+ *  цена, год постройки, тип дома, мин. объявлений, сортировка. */
+export const Default = () => (
+  <SaleShareControls
+    summary={summary}
+    minPct={8}
+    onMinPct={() => {}}
+    city="Екатеринбург"
+    onCity={() => {}}
+    priceMin=""
+    onPriceMin={() => {}}
+    priceMax=""
+    onPriceMax={() => {}}
+    yearMin=""
+    onYearMin={() => {}}
+    yearMax=""
+    onYearMax={() => {}}
+    houseType=""
+    onHouseType={() => {}}
+    houseTypeOptions={HOUSE_TYPES}
+    sort="share_desc"
+    onSort={() => {}}
+    window="now"
+    onWindow={() => {}}
+    minCount={3}
+    onMinCount={() => {}}
+  />
+);

.design-sync/previews/SaleShareList.tsx

@@ -0,0 +1,50 @@
+import { SaleShareList } from 'tradein-mvp-frontend';
+
+// Список домов /trade-in/sale-share, отсортирован по доле в продаже (server-side
+// share_desc). Реалистичные дома ЕКБ (view v_building_sale_share): адрес,
+// тепловой бейдж доли, «N из M квартир», медиана + ₽/м², экспозиция,
+// год/тип/этажность/серия. Включены оба edge-бейджа: «аварийный» и
+// «возможно, несколько корпусов» (over_100 — ГАР-коллизия адреса).
+const buildings = [
+  { house_id: 4212, address: 'ул. Космонавтов, 52', lat: 56.8890, lon: 60.6132, sale_share_pct: 128.0, sale_share_pct_45d: 131.5, listings_45d: 46, over_100: true, active_secondary: 32, flat_count_effective: 25, gar_match_method: 'address', median_price_rub: 3_650_000, median_price_per_m2: 121_700, avg_days_on_market: 96, year_built: 1961, house_type: 'brick', total_floors: 5, series_name: null, is_emergency: false },
+  { house_id: 3387, address: 'пер. Сапёров, 5', lat: 56.8271, lon: 60.6198, sale_share_pct: 48.9, sale_share_pct_45d: 52.4, listings_45d: 24, over_100: false, active_secondary: 22, flat_count_effective: 45, gar_match_method: 'cadastre', median_price_rub: 2_990_000, median_price_per_m2: 98_400, avg_days_on_market: 148, year_built: 1957, house_type: 'brick', total_floors: 3, series_name: null, is_emergency: true },
+  { house_id: 3101, address: 'ул. Викулова, 46', lat: 56.8412, lon: 60.5556, sale_share_pct: 34.6, sale_share_pct_45d: 41.2, listings_45d: 33, over_100: false, active_secondary: 27, flat_count_effective: 78, gar_match_method: 'cadastre', median_price_rub: 4_950_000, median_price_per_m2: 158_500, avg_days_on_market: 74, year_built: 1972, house_type: 'panel', total_floors: 9, series_name: '1-468', is_emergency: false },
+  { house_id: 2874, address: 'ул. Бебеля, 138', lat: 56.8664, lon: 60.5721, sale_share_pct: 22.4, sale_share_pct_45d: 25.0, listings_45d: 20, over_100: false, active_secondary: 17, flat_count_effective: 76, gar_match_method: 'cadastre', median_price_rub: 5_400_000, median_price_per_m2: 149_200, avg_days_on_market: 61, year_built: 1978, house_type: 'panel', total_floors: 9, series_name: '141', is_emergency: false },
+  { house_id: 5530, address: 'ул. Малышева, 84', lat: 56.8380, lon: 60.6203, sale_share_pct: 12.1, sale_share_pct_45d: 13.8, listings_45d: 16, over_100: false, active_secondary: 14, flat_count_effective: 116, gar_match_method: 'cadastre', median_price_rub: 7_850_000, median_price_per_m2: 172_300, avg_days_on_market: 47, year_built: 1954, house_type: 'stalin', total_floors: 6, series_name: null, is_emergency: false },
+  { house_id: 6119, address: 'ул. Щербакова, 20', lat: 56.7791, lon: 60.6120, sale_share_pct: 6.8, sale_share_pct_45d: 8.1, listings_45d: 22, over_100: false, active_secondary: 18, flat_count_effective: 264, gar_match_method: 'cadastre', median_price_rub: 8_900_000, median_price_per_m2: 164_800, avg_days_on_market: 38, year_built: 2016, house_type: 'monolith', total_floors: 25, series_name: null, is_emergency: false },
+];
+
+/** Полная таблица (6 домов, выбран «ул. Викулова, 46» — строка is-selected),
+ *  сортировка по доле, кнопка «Объявления →» ведёт в drawer. */
+export const Default = () => (
+  <SaleShareList
+    buildings={buildings}
+    sort="share_desc"
+    onSort={() => {}}
+    selectedHouseId={3101}
+    hoveredHouseId={null}
+    onSelect={() => {}}
+    onHover={() => {}}
+    isLoading={false}
+    isError={false}
+    minPct={5}
+    window="now"
+  />
+);
+
+/** Пустой результат — фильтры отсекли все дома (честный empty-state). */
+export const Empty = () => (
+  <SaleShareList
+    buildings={[]}
+    sort="share_desc"
+    onSort={() => {}}
+    selectedHouseId={null}
+    hoveredHouseId={null}
+    onSelect={() => {}}
+    onHover={() => {}}
+    isLoading={false}
+    isError={false}
+    minPct={25}
+    window="now"
+  />
+);

.design-sync/previews/SaleShareMap.tsx

@@ -0,0 +1,30 @@
+import { SaleShareMap } from 'tradein-mvp-frontend';
+
+// Тепловая карта домов /trade-in/sale-share (Leaflet + OSM с CDN, как
+// MapCard/MapPicker). Цвет и радиус circleMarker растут с sale_share_pct
+// (green → red, over_100 → тёмно-красный). 8 домов ЕКБ с координатами;
+// выбранный дом (selectedHouseId) получает открытый popup. OSM-тайлы —
+// внешний fetch: в офлайн-capture подложка может не прогрузиться,
+// маркеры/popup/контролы рендерятся всегда.
+const buildings = [
+  { house_id: 4212, address: 'ул. Космонавтов, 52', lat: 56.8890, lon: 60.6132, sale_share_pct: 128.0, sale_share_pct_45d: 131.5, listings_45d: 46, over_100: true, active_secondary: 32, flat_count_effective: 25, gar_match_method: 'address', median_price_rub: 3_650_000, median_price_per_m2: 121_700, avg_days_on_market: 96, year_built: 1961, house_type: 'brick', total_floors: 5, series_name: null, is_emergency: false },
+  { house_id: 3387, address: 'пер. Сапёров, 5', lat: 56.8271, lon: 60.6198, sale_share_pct: 48.9, sale_share_pct_45d: 52.4, listings_45d: 24, over_100: false, active_secondary: 22, flat_count_effective: 45, gar_match_method: 'cadastre', median_price_rub: 2_990_000, median_price_per_m2: 98_400, avg_days_on_market: 148, year_built: 1957, house_type: 'brick', total_floors: 3, series_name: null, is_emergency: true },
+  { house_id: 3101, address: 'ул. Викулова, 46', lat: 56.8412, lon: 60.5556, sale_share_pct: 34.6, sale_share_pct_45d: 41.2, listings_45d: 33, over_100: false, active_secondary: 27, flat_count_effective: 78, gar_match_method: 'cadastre', median_price_rub: 4_950_000, median_price_per_m2: 158_500, avg_days_on_market: 74, year_built: 1972, house_type: 'panel', total_floors: 9, series_name: '1-468', is_emergency: false },
+  { house_id: 2874, address: 'ул. Бебеля, 138', lat: 56.8664, lon: 60.5721, sale_share_pct: 22.4, sale_share_pct_45d: 25.0, listings_45d: 20, over_100: false, active_secondary: 17, flat_count_effective: 76, gar_match_method: 'cadastre', median_price_rub: 5_400_000, median_price_per_m2: 149_200, avg_days_on_market: 61, year_built: 1978, house_type: 'panel', total_floors: 9, series_name: '141', is_emergency: false },
+  { house_id: 5530, address: 'ул. Малышева, 84', lat: 56.8380, lon: 60.6203, sale_share_pct: 12.1, sale_share_pct_45d: 13.8, listings_45d: 16, over_100: false, active_secondary: 14, flat_count_effective: 116, gar_match_method: 'cadastre', median_price_rub: 7_850_000, median_price_per_m2: 172_300, avg_days_on_market: 47, year_built: 1954, house_type: 'stalin', total_floors: 6, series_name: null, is_emergency: false },
+  { house_id: 6119, address: 'ул. Щербакова, 20', lat: 56.7791, lon: 60.6120, sale_share_pct: 6.8, sale_share_pct_45d: 8.1, listings_45d: 22, over_100: false, active_secondary: 18, flat_count_effective: 264, gar_match_method: 'cadastre', median_price_rub: 8_900_000, median_price_per_m2: 164_800, avg_days_on_market: 38, year_built: 2016, house_type: 'monolith', total_floors: 25, series_name: null, is_emergency: false },
+  { house_id: 5871, address: 'ул. Крауля, 44', lat: 56.8443, lon: 60.5610, sale_share_pct: 17.9, sale_share_pct_45d: 19.6, listings_45d: 14, over_100: false, active_secondary: 12, flat_count_effective: 67, gar_match_method: 'cadastre', median_price_rub: 5_150_000, median_price_per_m2: 152_900, avg_days_on_market: 58, year_built: 1980, house_type: 'panel', total_floors: 9, series_name: '141', is_emergency: false },
+  { house_id: 6402, address: 'ул. 8 Марта, 190', lat: 56.8043, lon: 60.6094, sale_share_pct: 3.4, sale_share_pct_45d: 4.0, listings_45d: 11, over_100: false, active_secondary: 9, flat_count_effective: 262, gar_match_method: 'cadastre', median_price_rub: 9_300_000, median_price_per_m2: 176_400, avg_days_on_market: 33, year_built: 2019, house_type: 'monolith', total_floors: 26, series_name: null, is_emergency: false },
+];
+
+/** Карта ЕКБ: 8 тепловых маркеров, выбран «ул. Викулова, 46» — открыт popup
+ *  (адрес, % в продаже, N из M квартир). */
+export const Default = () => (
+  <SaleShareMap
+    buildings={buildings}
+    selectedHouseId={3101}
+    hoveredHouseId={null}
+    onSelect={() => {}}
+    onHover={() => {}}
+  />
+);

.design-sync/previews/SectionOverlay.tsx

@@ -0,0 +1,39 @@
+import { SectionOverlay } from 'tradein-mvp-frontend';
+
+// Glass/blur оверлей секций HUD «МЕРА Оценка» (/trade-in/v2): скобки-уголки,
+// шапка «номер секции + заголовок + ← К ОЦЕНКЕ», скроллируемое тело со
+// сменной view. Позиционируется absolute относительно артборда — в preview
+// рендерим contained внутри relative-обёртки с фоном v2-страницы.
+// Данные не передаём: каждая view падает на свой встроенный fixture-набор
+// (HISTORY_FIXTURE / ANALYTICS_FIXTURE …) — как storybook/unwired usage.
+
+const Artboard = ({ children }: { children?: unknown }) => (
+  <div
+    style={{
+      position: 'relative',
+      height: 680,
+      borderRadius: 10,
+      overflow: 'hidden',
+      background:
+        'radial-gradient(1100px 520px at 30% -10%, #f7fbff 0%, #eef4fa 55%, #e6eef7 100%)',
+    }}
+  >
+    {children as React.ReactNode}
+  </div>
+);
+
+/** Секция 04 «ПРОДАЖИ В ДОМЕ» (active=1 → HistoryView на fixture-данных):
+ *  таблица ДКП-продаж дома с ценами и датами. */
+export const HistorySection = () => (
+  <Artboard>
+    <SectionOverlay active={1} onClose={() => {}} onNavigate={() => {}} />
+  </Artboard>
+);
+
+/** Секция 06 «АНАЛИТИКА ДОМА» (active=3 → AnalyticsView): KPI дома,
+ *  динамика цены, недавние продажи. */
+export const AnalyticsSection = () => (
+  <Artboard>
+    <SectionOverlay active={3} onClose={() => {}} onNavigate={() => {}} />
+  </Artboard>
+);

.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-obsidian.yml

@@ -9,6 +9,14 @@ name: Deploy Obsidian
 #
 # Не пересобирает никаких Docker-образов (CouchDB официальный с DockerHub).
 # Не трогает main-стек (backend / frontend / postgres / worker / beat / caddy).
+#
+# ИСТОРИЯ (2026-07-05): жил в .github/workflows/ с момента миграции с GitHub
+# (16.05.2026), помечен в README как «остался на GitHub» — но живого зеркала
+# на github.com с настроенными секретами не оказалось: 0 запусков за всю
+# историю Forgejo Actions (12000+ прогонов остальных workflow), контейнер
+# не пересоздавался с 17.05 до ручного SSH-фикса 04.07. Перенесён сюда —
+# единственная директория, которую реально исполняет этот инстанс.
+# См. issue #2416.
 
 on:
   push:
@@ -17,7 +25,7 @@ on:
       - "docker-compose.obsidian.yml"
       - "scripts/setup-couchdb.sh"
       - "docs/obsidian-livesync.md"
-      - ".github/workflows/deploy-obsidian.yml"
+      - ".forgejo/workflows/deploy-obsidian.yml"
   workflow_dispatch:
 
 concurrency:

.forgejo/workflows/deploy-tradein.yml

@@ -133,7 +133,7 @@ jobs:
   # 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
@@ -158,20 +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
@@ -231,10 +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: |
@@ -335,24 +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
@@ -426,16 +450,113 @@ 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.
+            #
+            # #1951: раньше scraper пересоздавался ВТОРОЙ отдельной командой `up -d`,
+            # уже ПОСЛЕ browser/backend/frontend. Если это происходило посреди
+            # in-flight sweep'а (avito/cian/rosreestr full-load), процесс убивался на
+            # лету, а осиротевшая scrape_runs-строка сидела status='running' с
+            # замёрзшим heartbeat до периодического 6h zombie-reaper'а — false "hang"
+            # investigation вместо честного deploy-артефакта (см. cian_full_load #404).
+            # Три меры ниже — все devops-only (shell в deploy-скрипте), БЕЗ правок
+            # Python в scraper-стартап-пути (scheduler_main.py / scraper-kit /
+            # app/services/scrapers — намеренно не тронуты, см. PR-описание):
+            #
+            #   1) Атомарный recreate — browser/backend/frontend[+scraper] поднимаются
+            #      ОДНИМ `docker compose up -d` инвокейшном (список сервисов собирается
+            #      заранее в $SERVICES), а не двумя последовательными командами.
+            #   2) Graceful drain — если scraper будет пересоздан, ждём (до 5 мин, poll
+            #      каждые 10s) пока scrape_runs.status='running' не станет 0, ПРЕЖДЕ чем
+            #      инициировать recreate. Таймаут не блокирует деплой навсегда —
+            #      SIGTERM-drain (#1182 Phase 2/3a) + stop_grace_period 120s остаются
+            #      финальной страховкой для того, что не успело дойти до checkpoint'а.
+            #   3) Startup-reap — сразу после recreate помечаем 'cancelled' любые
+            #      'running'-строки, чей heartbeat не обновлялся с МОМЕНТА (по часам
+            #      самой БД — SELECT NOW(), без risk clock-skew раннера), взятого
+            #      непосредственно перед stop. Такие строки заведомо осиротели ЭТИМ
+            #      recreate'ом (старый контейнер физически не может писать heartbeat
+            #      после своей остановки) — не ждём 6h периодического reap_zombies().
+            #      'cancelled' (не 'zombie') — честно отличает «убит деплоем» от
+            #      «непонятно завис» (последнее по-прежнему ловит только 6h-reaper).
+            #      Порог — по метке времени конкретного recreate, а не по фиксированному
+            #      интервалу: не зависит от heartbeat-каденса разных источников и не
+            #      рискует ложно отменить НЕ относящийся к этому recreate run (напр.
+            #      admin-triggered scrape внутри backend, если backend в этом деплое
+            #      не пересоздавался — его heartbeat продолжит расти после checkpoint'а).
+            SERVICES="browser backend frontend"
+            SCRAPER_STOP_TS=""
+            if [ "${SCRAPER_CHANGED:-true}" = "true" ]; then
+              echo "→ scraper paths changed — waiting for in-flight scrape_runs to drain (up to 5 min)"
+              drained=""
+              for i in $(seq 1 30); do
+                # NB: не сливать "psql не ответил" с "0 running" — иначе неудачный
+                # прогон психgl молча читается как «слито», и graceful drain
+                # становится no-op именно в момент проблем с БД во время деплоя.
+                running_count=""
+                psql_out="$(docker compose -p gendesign-tradein -f docker-compose.prod.yml exec -T postgres \
+                  psql -U "${TRADEIN_POSTGRES_USER:-tradein}" -d tradein -tAc \
+                  "SELECT COUNT(*) FROM scrape_runs WHERE status='running';" 2>/dev/null)" \
+                  && running_count="$(printf '%s' "$psql_out" | sed -e 's/^[[:space:]]*//' -e 's/[[:space:]]*$//')"
+                if [ -n "$running_count" ] && [ "$running_count" = "0" ]; then
+                  drained="yes"; break
+                fi
+                if [ -z "$running_count" ]; then
+                  echo "  ...не удалось прочитать running_count (psql failed) — считаем как «ещё активен», жду 10s (попытка $i/30)"
+                else
+                  echo "  ...${running_count} активных run(ов) ещё бегут, жду 10s (попытка $i/30)"
+                fi
+                sleep 10
+              done
+              if [ -n "$drained" ]; then
+                echo "→ Активных run'ов нет — recreate scraper безопасен."
+              else
+                echo "WARNING: активные scrape_runs остались после 5 мин ожидания — recreate продолжится."
+                echo "         SIGTERM-drain (#1182) + stop_grace_period 120s постараются сохранить checkpoint;"
+                echo "         startup-reap ниже подчистит то, что не успеет."
+              fi
+
+              # Checkpoint по часам БД (не раннера) прямо перед recreate.
+              # NB: tr -d '[:space:]' сломан для timestamptz-литерала — убирает и
+              # внутренний пробел между датой и временем ("2026-07-04 06:43" →
+              # "2026-07-0406:43"), CAST(...AS timestamptz) на такое падает молча
+              # (см. WARNING-фолбэк ниже). sed убирает только leading/trailing.
+              SCRAPER_STOP_TS="$(docker compose -p gendesign-tradein -f docker-compose.prod.yml exec -T postgres \
+                psql -U "${TRADEIN_POSTGRES_USER:-tradein}" -d tradein -tAc "SELECT NOW();" 2>/dev/null | sed -e 's/^[[:space:]]*//' -e 's/[[:space:]]*$//')" || SCRAPER_STOP_TS=""
+              echo "→ scraper checkpoint ts (DB clock): ${SCRAPER_STOP_TS:-unknown}"
+
+              SERVICES="$SERVICES scraper"
+            else
+              echo "→ scraper unchanged — tradein-scraper left running (подхватит новый image при следующем своём рестарте)"
+            fi
+
+            docker compose -p gendesign-tradein -f docker-compose.prod.yml up -d --no-deps $SERVICES
+
+            if [ "${SCRAPER_CHANGED:-true}" = "true" ] && [ -n "${SCRAPER_STOP_TS:-}" ]; then
+              echo "→ Startup-reap (#1951): помечаем orphaned running-строки, замороженные recreate'ом"
+              # NB: psql `-c` НЕ поддерживает `:'var'`-подстановку (переменная доходит до
+              # сервера как литерал → syntax error, см. комментарий выше про TRADEIN_READER_PASSWORD)
+              # — поэтому подставляем bash-значением напрямую. SCRAPER_STOP_TS сгенерирован
+              # самим Postgres (SELECT NOW()), не внешний ввод → безопасно.
+              docker compose -p gendesign-tradein -f docker-compose.prod.yml exec -T postgres \
+                psql -U "${TRADEIN_POSTGRES_USER:-tradein}" -d tradein -v ON_ERROR_STOP=on -c "
+                  UPDATE scrape_runs
+                  SET status = 'cancelled',
+                      finished_at = NOW(),
+                      error = 'deploy #1951: tradein-scraper recreated mid-run (startup-reap, checkpoint ${SCRAPER_STOP_TS})'
+                  WHERE status = 'running'
+                    AND heartbeat_at < CAST('${SCRAPER_STOP_TS}' AS timestamptz);
+                " || echo "WARNING: startup-reap query failed — orphaned runs (if any) fall back to the 6h zombie reaper"
+            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
@@ -444,12 +565,28 @@ 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

@@ -1,4 +1,4 @@
-# Memory graph (hardlink to C:\mcp\.aim\memory-gendesign.jsonl)
+# Memory graph (hardlink to C:\mcp\.aim\memory-gendesign.jsonl)
 *.jsonl
 !memory/memory-gendesign.jsonl
 
@@ -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/

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
@@ -88,6 +86,11 @@ 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}
             }
         }
 
@@ -108,6 +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}
             }
         }
 

README.md

@@ -161,7 +161,7 @@ docker-compose.uptime.yml    Uptime Kuma мониторинг (status.gendsgn.ru
 - [`.forgejo/workflows/ci.yml`](.forgejo/workflows/ci.yml) — на PR: ruff lint + mypy (selective strict) + pytest. Блокирует merge при провале.
 - [`.forgejo/workflows/deploy.yml`](.forgejo/workflows/deploy.yml) — main: триггер на `backend/**`, `frontend/**`, `Caddyfile`, `docker-compose.prod.yml`, `data/sql/**`. Build backend lean + worker-with-chromium + frontend → push в приватный GHCR → SSH `git reset --hard`, **auto-apply pending `data/sql/NN_*.sql` через `_schema_migrations`** (idempotent, см. ниже про миграции), sed `SENTRY_RELEASE=$IMAGE_TAG` в `backend/.env.runtime`, `compose pull && up -d`, `caddy reload`, `curl /health`.
 - [`.forgejo/workflows/deploy-tradein.yml`](.forgejo/workflows/deploy-tradein.yml) — tradein-mvp стек (отдельный пайплайн).
-- [`.github/workflows/deploy-obsidian.yml`](.github/workflows/deploy-obsidian.yml) — obsidian (**остался на GitHub**): триггер на `docker-compose.obsidian.yml`, `scripts/setup-couchdb.sh`, `docs/obsidian-livesync.md`. Без сборки образов (couchdb:3 с DockerHub), SSH `compose up -d` + idempotent bootstrap (CORS, DB, лимиты).
+- [`.forgejo/workflows/deploy-obsidian.yml`](.forgejo/workflows/deploy-obsidian.yml) — obsidian: триггер на `docker-compose.obsidian.yml`, `scripts/setup-couchdb.sh`, `docs/obsidian-livesync.md`. Без сборки образов (couchdb:3 с DockerHub), SSH `compose up -d` + idempotent bootstrap (CORS, DB, лимиты). *(до 2026-07-05 ошибочно лежал в `.github/workflows/` — там ни разу не исполнился, см. issue #2416; контейнер держался вручную.)*
 
 **Forgejo Secrets / Variables:** `DEPLOY_HOST`, `DEPLOY_USER`, `DEPLOY_SSH_KEY`, `DEPLOY_PORT`. Сервер авторизуется в GHCR однократно через PAT с `read:packages`. `COUCHDB_USER`/`COUCHDB_PASSWORD` — в `backend/.env.runtime` на VPS (не в репе).
 

auth/roles.yaml

@@ -70,7 +70,7 @@ users:
   admin: admin
   kopylov: pilot
   user1: pilot
-  user2: pilot
+  user2: pilot  # «Брусника» — доступ восстановлен 2026-07-13 (снят trial-expire от 2026-07-09)
   user3: pilot
   user4: pilot
   user5: pilot

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

@@ -497,6 +497,21 @@ def trigger_poi_sync() -> dict[str, Any]:
     return {"task_id": result.id, "queued_at": "now"}
 
 
+@router.post("/gisogd-permits-sync")
+def trigger_gisogd_permits_sync() -> dict[str, Any]:
+    """Manual trigger инкрементальной загрузки РНС/РВЭ ГИСОГД-СО → gisogd_permits (#2367).
+
+    Обычно запускается еженедельно через beat (вторник 06:30 МСК). Этот endpoint —
+    для ad-hoc запуска (например после деплоя миграции 187_gisogd_permits.sql или для
+    внеочередного обновления). Инкрементально: карточки тянутся только для новых/
+    изменившихся документов, повторный запуск дёшев.
+    """
+    from app.workers.tasks.gisogd_permits_sync import sync_gisogd_permits
+
+    result = sync_gisogd_permits.apply_async()
+    return {"task_id": result.id, "queued_at": "now"}
+
+
 class TriggerObjectiveEtlRequest(BaseModel):
     sqlite_path: str | None = Field(
         default=None,
@@ -1137,7 +1152,7 @@ def trigger_newbuilding_crossload() -> dict[str, Any]:
         )
     from app.workers.tasks.etl_newbuilding_crossload import etl_newbuilding_crossload
 
-    result = etl_newbuilding_crossload.apply_async()
+    result = etl_newbuilding_crossload.apply_async(kwargs={"triggered_by": "manual"})
     return {"task_id": result.id, "queued_at": "now"}
 
 
@@ -1404,8 +1419,12 @@ _FRESHNESS_SOURCES: list[FreshnessSource] = [
         table="nspd_geo_jobs",
         work_col="targets_done",
         attempt_fallback_col="created_at",
-        fresh_days=7.0,
-        stale_days=30.0,
+        # On-demand источник БЕЗ cron (admin UI / CLI / lazy из analyze) — штучные
+        # фетчи по активности пользователя. fresh_days=7 флагал каждую неделю
+        # тишины ложным stale-алертом (расследование 2026-07-04); пороги — под
+        # реальную каденцию, critical=False и так не трогает overall.
+        fresh_days=30.0,
+        stale_days=90.0,
     ),
     FreshnessSource(
         source="cadastre",
@@ -1416,6 +1435,20 @@ _FRESHNESS_SOURCES: list[FreshnessSource] = [
         fresh_days=14.0,
         stale_days=45.0,
     ),
+    FreshnessSource(
+        # #2367: реестр РНС/РВЭ ГИСОГД-СО. Data-table режим (плоская таблица без run-
+        # ledger): свежесть = MAX(fetched_at), upd_24h/_7d = COUNT(*) по окну. Источник
+        # обновляется ежедневно, тянем еженедельно (beat вторник) → fresh<14d, stale<45d
+        # (широкий запас на пропуск одного-двух вторников, как cadastre). critical=False.
+        source="gisogd_permits",
+        label="ГИСОГД-СО РНС/РВЭ (реестр разрешений)",
+        table="gisogd_permits",
+        timestamp_col="fetched_at",
+        # В timestamp-режиме work_col не используется — валидное имя колонки.
+        work_col="id",
+        fresh_days=14.0,
+        stale_days=45.0,
+    ),
 ]
 
 
@@ -1756,6 +1789,20 @@ def trigger_ekburg_permits(
     return {"task_id": result.id, "scope": scope, "queued_at": "now"}
 
 
+# WAF cooldown guard message (#2443 — DOM.РФ hard-banned this VPS's IP 2026-05-24
+# после серии failed catalog SSR extras-сессий). Beat schedule для catalog-object
+# и catalog-flat scrape'ов ОТКЛЮЧЕН по этой же причине (см. beat_schedule.py) —
+# оба ad-hoc admin-эндпоинта ниже бьют по ТОМУ ЖЕ /сервисы/* BrowserSession
+# path family, поэтому без явного оператор-override могут углубить бан (#2445 D1).
+_WAF_COOLDOWN_GUARD_MSG = (
+    "Ad-hoc catalog-scrape заблокирован guard'ом: DOM.РФ WAF hard-ban этого VPS IP "
+    "2026-05-24 (issue #2443), beat schedule для этого таска отключён по той же "
+    "причине. Повторный ad-hoc запуск может углубить бан. Если ты осознанно "
+    "принимаешь этот риск (WAF cooldown прошёл, targeted smoke-test и т.п.) — "
+    "передай i_understand_waf_risk=true в теле запроса."
+)
+
+
 class TriggerKnCatalogObjectsRequest(BaseModel):
     region_code: int = Field(default=66, ge=1, le=99)
     max_objects: int | None = Field(default=None, ge=1, le=2000)
@@ -1767,6 +1814,14 @@ class TriggerKnCatalogObjectsRequest(BaseModel):
             "что уже скраплено сегодня."
         ),
     )
+    i_understand_waf_risk: bool = Field(
+        default=False,
+        description=(
+            "Обязателен (True) для запуска. Guard против случайного re-trigger'а "
+            "после DOM.РФ WAF hard-ban 2026-05-24 (#2443) — этот scraper бьёт по "
+            "тому же /сервисы/* BrowserSession path family, что вызвал бан."
+        ),
+    )
 
 
 @router.post("/kn-catalog-objects")
@@ -1783,7 +1838,14 @@ def trigger_kn_catalog_objects(
     - max_objects=None → дефолтный лимит таска (300).
     - max_objects=3 → smoke-тест.
     - force=True → "Загрузить все": игнорирует skip-today, грузит всё подряд.
+
+    WAF cooldown guard (#2443, #2445 D1): требует i_understand_waf_risk=true —
+    beat schedule для этого таска отключён из-за WAF hard-ban 2026-05-24, ad-hoc
+    re-trigger без явного подтверждения оператора запрещён.
     """
+    if not payload.i_understand_waf_risk:
+        raise HTTPException(status_code=400, detail=_WAF_COOLDOWN_GUARD_MSG)
+
     from app.workers.tasks.scrape_kn_catalog_objects import scrape_kn_catalog_objects
 
     kwargs: dict[str, Any] = {
@@ -1801,3 +1863,65 @@ def trigger_kn_catalog_objects(
         "force": payload.force,
         "queued_at": "now",
     }
+
+
+class TriggerKnCatalogFlatsRequest(BaseModel):
+    region_code: int = Field(default=66, ge=1, le=99)
+    max_flats: int | None = Field(default=None, ge=1, le=5000)
+    force: bool = Field(
+        default=False,
+        description=(
+            "True — игнорировать фильтр свежести ('catalog_updated_at свежий') и "
+            "грузить ВСЕ квартиры последнего snapshot с непустым catalog_url_hash "
+            "('Загрузить все'). По умолчанию пропускает то, что скраплено < 30 дней назад."
+        ),
+    )
+    i_understand_waf_risk: bool = Field(
+        default=False,
+        description=(
+            "Обязателен (True) для запуска. Guard против случайного re-trigger'а "
+            "после DOM.РФ WAF hard-ban 2026-05-24 (#2443) — этот scraper ездит по "
+            "тому же /сервисы/* BrowserSession path family, что и catalog-objects."
+        ),
+    )
+
+
+@router.post("/kn-catalog-flats")
+def trigger_kn_catalog_flats(
+    payload: TriggerKnCatalogFlatsRequest,
+) -> dict[str, Any]:
+    """Manual trigger для catalog-FLAT scraper (#2442): цена/статус/отделка/потолки/
+    дата обновления + plan-изображения квартир из SSR-страницы каталога.
+
+    Селектит domrf_kn_flats WHERE catalog_url_hash IS NOT NULL. До тех пор пока
+    #2442 Task 1 (elemId → catalog_url_hash) не задеплоен и свежий kn-sweep не
+    наполнил hash — вернёт 0 обработанных строк (ожидаемо, не баг).
+
+    - max_flats=None → дефолтный лимит таска (300).
+    - max_flats=3 → smoke-тест.
+    - force=True → 'Загрузить все': игнорирует фильтр свежести, грузит всё с hash.
+
+    WAF cooldown guard (#2443, #2445 D1): требует i_understand_waf_risk=true —
+    same /сервисы/* BrowserSession path family как catalog-objects, риск re-trigger
+    того же WAF-бана.
+    """
+    if not payload.i_understand_waf_risk:
+        raise HTTPException(status_code=400, detail=_WAF_COOLDOWN_GUARD_MSG)
+
+    from app.workers.tasks.scrape_kn_catalog_flats import scrape_kn_catalog_flats
+
+    kwargs: dict[str, Any] = {
+        "region_code": payload.region_code,
+        "force": payload.force,
+    }
+    if payload.max_flats is not None:
+        kwargs["max_flats"] = payload.max_flats
+    result = scrape_kn_catalog_flats.apply_async(kwargs=kwargs)
+
+    return {
+        "task_id": result.id,
+        "region_code": payload.region_code,
+        "max_flats": payload.max_flats,
+        "force": payload.force,
+        "queued_at": "now",
+    }

backend/app/api/v1/chat.py

@@ -35,7 +35,11 @@ from app.core.db import get_db
 from app.schemas.chat import ChatAskRequest, ChatAskResponse, ChatIntent, GroundedIn
 from app.services.chat.intents import render_answer, route_intent
 from app.services.chat.orchestrator import orchestrate_chat
-from app.services.chat.retrieval import _FORECAST_SCHEMA_VERSION, get_report_for_chat
+from app.services.chat.retrieval import (
+    _FORECAST_SCHEMA_VERSION,
+    get_parcel_context_for_chat,
+    get_report_for_chat,
+)
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
@@ -92,11 +96,46 @@ async def ask(
             report_status="pending",
         )
 
+    # Курируемый паспорт участка + градрегламент (§1 analyze-рана) — отдельный read-only
+    # seam. §22-отчёт (форсайт) НЕ несёт тер.зону/ЗОУИТ/ЕГРН, поэтому дотягиваем их из
+    # analyze-1.0 и вливаем в КОПИЮ report_dict под ключ "parcel_context" (tool
+    # get_parcel_info режет именно его). Analyze-рана нет/сбой чтения → работаем как
+    # раньше (только форсайт); НЕ меняем pending-поведение (оно завязано на §22-ран выше).
+    report = await _with_parcel_context(db, payload.cad_num, report)
+
     if settings.llm_enabled:
         return await _answer_via_llm(db, payload, report, run_id)
     return _answer_deterministic(payload, report, run_id)
 
 
+async def _with_parcel_context(
+    db: Session,
+    cad_num: str,
+    report: dict[str, Any],
+) -> dict[str, Any]:
+    """Дотянуть курируемый паспорт участка и влить его в КОПИЮ report_dict.
+
+    Read-only: sync-чтение analyze-рана мостим через run_in_threadpool (как §22-отчёт).
+    None (рана нет) → возвращаем report без изменений. Сбой БД глотаем в pending-стиле
+    эндпоинта: паспорт участка — обогащение, его отсутствие не должно ронять чат.
+    """
+    try:
+        parcel_context = await run_in_threadpool(get_parcel_context_for_chat, db, cad_num)
+    except Exception:
+        logger.warning(
+            "chat: parcel context read failed for cad=%s — continuing without it",
+            cad_num,
+            exc_info=True,
+        )
+        return report
+    if not parcel_context:
+        return report
+    # Копия: не мутируем report_dict, пришедший из get_report_for_chat.
+    merged = dict(report)
+    merged["parcel_context"] = parcel_context
+    return merged
+
+
 def _answer_deterministic(
     payload: ChatAskRequest,
     report: dict[str, Any],

backend/app/api/v1/parcels.py

@@ -3,11 +3,13 @@ import json
 import logging
 import math
 import time
+from pathlib import Path
 from typing import Annotated, Any, Literal
 
 import httpx
 from fastapi import APIRouter, Body, Depends, Header, HTTPException, Query, Response
 from fastapi.concurrency import run_in_threadpool
+from fastapi.responses import FileResponse
 from shapely import wkt as _shp_wkt
 from shapely.geometry import Polygon
 from sqlalchemy import text
@@ -35,6 +37,8 @@ from app.schemas.parcel import (
     ParcelSearchRequest,
     ParcelSearchResponse,
     RedLine,
+    ReportBuildResponse,
+    ReportStatusResponse,
     RiskZone,
     UtilityInfrastructureResponse,
 )
@@ -46,6 +50,7 @@ from app.services.analysis_runs.repository import (
     list_runs_for,
     persist_analysis_run,
 )
+from app.services.exporters.full_report_pdf import REPORT_SCHEMA_VERSION
 from app.services.exporters.layout_tz_pdf import render_layout_tz_pdf
 from app.services.exporters.report_docx import render_report_docx
 from app.services.exporters.report_md import (
@@ -77,12 +82,23 @@ from app.services.site_finder.osrm_client_local import (
     OsrmLocalUnavailableError,
     get_road_distances_m,
 )
-from app.services.site_finder.parcel_financial import synthesize_parcel_financial
+from app.services.site_finder.parcel_financial import (
+    _as_float as _fin_as_float,
+)
+from app.services.site_finder.parcel_financial import (
+    _as_int as _fin_as_int,
+)
+from app.services.site_finder.parcel_financial import (
+    select_calibrated_price,
+    synthesize_parcel_financial,
+)
+from app.services.site_finder.permits_nearby import get_permits_nearby
 from app.services.site_finder.poi_score import (
     PoiScoreResponse,
     compute_poi_routing_decay,
     compute_poi_weighted_top7,
 )
+from app.services.site_finder.program_optimizer import optimize_program
 from app.services.site_finder.quarter_dump_lookup import (
     get_connection_points,
     get_quarter_dump_data,
@@ -206,6 +222,19 @@ def _confidence_label(c: float) -> str:
     return "low"
 
 
+_ROMAN_QUARTERS = ("I", "II", "III", "IV")
+
+
+def _deals_quarter_label(d: _dt.date) -> str:
+    """Дата сделок Росреестра → «I квартал 2026».
+
+    Росреестр отдаёт сделки ПОКВАРТАЛЬНО без точных дат: max(deal_date) = начало
+    квартала поставки (2026-01-01 = I квартал 2026), а НЕ «источник устарел».
+    Месяц 1-3→I, 4-6→II, 7-9→III, 10-12→IV (римские).
+    """
+    return f"{_ROMAN_QUARTERS[(d.month - 1) // 3]} квартал {d.year}"
+
+
 # Человеко-читаемые имена категорий для verbal breakdown (X1).
 _POI_CATEGORY_RU: dict[str, str] = {
     "school": "Школа",
@@ -828,6 +857,20 @@ _NEIGHBORS_SUMMARY_SQL = text("""
          ORDER BY distance_m ASC
          LIMIT 30
     ),
+    neighbors_total AS (
+        -- #2464 cluster B: честный COUNT(*) по ВСЕЙ 100м-выборке — БЕЗ LIMIT 30
+        -- (тот же WHERE, что у `neighbors` выше). count_buildings_100m раньше
+        -- считался как len(neighbors), тихо капаясь на 30 даже когда соседей
+        -- в радиусе больше.
+        SELECT COUNT(*) AS n
+          FROM cad_buildings b
+         WHERE ST_DWithin(
+                   b.geom::geography,
+                   ST_GeomFromText(CAST(:wkt AS text), 4326)::geography,
+                   100
+               )
+           AND b.cad_num != CAST(:our_cad AS text)
+    ),
     overlap_rows AS (
         SELECT cad_num,
                building_name,
@@ -855,7 +898,8 @@ _NEIGHBORS_SUMMARY_SQL = text("""
         (SELECT json_agg(row_to_json(o) ORDER BY o.overlap_m2 DESC NULLS LAST)
            FROM overlap_rows o),
         '[]'::json
-      ) AS overlap_rows
+      ) AS overlap_rows,
+      (SELECT n FROM neighbors_total) AS neighbors_total_count
 """)
 
 
@@ -872,6 +916,11 @@ def _neighbors_summary(db: Session, geom_wkt: str, our_cad_num: str) -> dict[str
     один сетевой round-trip (~47ms) на каждый analyze — сами вычисления не
     меняются. Формат возвращаемого dict идентичен прежнему.
 
+    #2464 cluster B: `count_buildings_100m` — честный COUNT(*) по всей 100м-выборке
+    (CTE `neighbors_total`, БЕЗ LIMIT), а не len(neighbors) (капалось на LIMIT 30).
+    `neighbors_truncated` — True если в радиусе больше соседей, чем показано в
+    списке `neighbors`.
+
     SQL — module-level `_NEIGHBORS_SUMMARY_SQL` (тестируется через
     integration EXPLAIN-gate, см. `test_analyze_parcels_sql.py`).
     """
@@ -886,6 +935,9 @@ def _neighbors_summary(db: Session, geom_wkt: str, our_cad_num: str) -> dict[str
         )
         neighbor_rows: list[dict[str, Any]] = list(row["neighbors"]) if row else []
         overlap_row: list[dict[str, Any]] = list(row["overlap_rows"]) if row else []
+        # #2464 cluster B: честный total из neighbors_total CTE (БЕЗ LIMIT 30) —
+        # НЕ len(neighbor_rows), которое капалось на 30 даже когда соседей больше.
+        neighbors_total_count = int(row["neighbors_total_count"]) if row else 0
     except Exception as e:
         logger.warning("neighbors query failed: %s", e)
         return {"data_available": False, "note": f"neighbors query failed: {e}"}
@@ -930,36 +982,46 @@ def _neighbors_summary(db: Session, geom_wkt: str, our_cad_num: str) -> dict[str
     ]
     has_existing = len(overlap_buildings) > 0
 
+    # neighbor_rows — до 30 (SQL CTE `neighbors` LIMIT), список ниже дополнительно
+    # режется до 20 для payload. `neighbors_truncated` сравнивает честный total с
+    # тем, что РЕАЛЬНО показано (len(neighbors_list)) — а не с промежуточным
+    # neighbor_rows (до 30) — иначе флаг мог соврать False на 21..30 соседях,
+    # где список уже обрезан до 20, а total ещё не превысил len(neighbor_rows).
+    neighbors_list = [
+        {
+            "cad_num": r["cad_num"],
+            "building_name": r.get("building_name"),
+            "floors": r.get("floors"),
+            "floors_parsed": _parse_floors(r.get("floors")),
+            "year_built": r.get("year_built"),
+            "area_m2": round(float(r["area"])) if r.get("area") else None,
+            "cost_per_m2": (
+                round(float(r["cost_value"]) / float(r["area"]))
+                if r.get("cost_value") and r.get("area") and float(r["area"]) > 0
+                else None
+            ),
+            "distance_m": round(float(r["distance_m"])),
+            "readable_address": r.get("readable_address"),
+            # #2111 — функциональное назначение + статус здания (cad_buildings,
+            # populated bulk_harvest.py). purpose: TEXT категория, status:
+            # commissioned/under-construction и т.п.
+            "purpose": r.get("purpose"),
+            "status": r.get("status"),
+        }
+        for r in neighbor_rows[:20]
+    ]
+
     return {
         "data_available": True,
         "radius_m": 100,
-        "count_buildings_100m": len(neighbor_rows),
+        # #2464 cluster B: честный total (neighbors_total CTE, без LIMIT) — НЕ
+        # len(neighbor_rows) (капалось на LIMIT 30 у CTE `neighbors`).
+        "count_buildings_100m": neighbors_total_count,
+        "neighbors_truncated": neighbors_total_count > len(neighbors_list),
         "avg_floors_100m": avg_floors,
         "max_floors_100m": max_floors,
         "median_cost_per_m2_100m": median_cost,
-        "neighbors": [
-            {
-                "cad_num": r["cad_num"],
-                "building_name": r.get("building_name"),
-                "floors": r.get("floors"),
-                "floors_parsed": _parse_floors(r.get("floors")),
-                "year_built": r.get("year_built"),
-                "area_m2": round(float(r["area"])) if r.get("area") else None,
-                "cost_per_m2": (
-                    round(float(r["cost_value"]) / float(r["area"]))
-                    if r.get("cost_value") and r.get("area") and float(r["area"]) > 0
-                    else None
-                ),
-                "distance_m": round(float(r["distance_m"])),
-                "readable_address": r.get("readable_address"),
-                # #2111 — функциональное назначение + статус здания (cad_buildings,
-                # populated bulk_harvest.py). purpose: TEXT категория, status:
-                # commissioned/under-construction и т.п.
-                "purpose": r.get("purpose"),
-                "status": r.get("status"),
-            }
-            for r in neighbor_rows[:20]
-        ],
+        "neighbors": neighbors_list,
         "has_existing_buildings": has_existing,
         "overlap_buildings": overlap_buildings,
         "note": (
@@ -1128,6 +1190,70 @@ def _compute_confidence(
     }
 
 
+def _build_market_pulse(
+    competitor_rows: list[dict[str, Any]],
+    competitors_total: int,
+    velocity_data: dict[str, Any] | None,
+) -> dict[str, Any]:
+    """OBJ-3 aggregate: market_pulse — агрегаты ТОЛЬКО по ЖК с ненулевыми ценами.
+
+    Конкуренты без маппинга в Objective (NULL avg_price_per_m2_rub) остаются
+    в `competitor_rows` (детальный список для карты/карточек), но исключаются
+    из расчётов рыночных метрик (market_avg_price_per_m2, top_sellers).
+
+    #2464 cluster B: `competitors_total` — честный total (передаётся вызывающим
+    кодом из отдельного COUNT(*) БЕЗ LIMIT, см. `analyze_parcel` 5a), НЕ
+    len(competitor_rows) (которое капалось на LIMIT 20 запроса конкурентов, и
+    заодно раздувало `coverage_pct` — competitors_priced/20 вместо
+    competitors_priced/true_total). PURE — вызывающий код передаёт честный total
+    отдельно, эта функция его не пересчитывает.
+    """
+    competitors_with_price = [c for c in competitor_rows if c["avg_price_per_m2_rub"] is not None]
+    competitors_priced = len(competitors_with_price)
+    if competitors_with_price:
+        prices = [float(c["avg_price_per_m2_rub"]) for c in competitors_with_price]
+        market_avg_price = round(sum(prices) / len(prices))
+        # top_sellers: ЖК с ненулевыми units_sold, топ-5 по объёму
+        with_sales = [
+            c
+            for c in competitors_with_price
+            if c["units_sold"] is not None and int(c["units_sold"]) > 0
+        ]
+        top_sellers = sorted(
+            with_sales,
+            key=lambda c: int(c["units_sold"]),
+            reverse=True,
+        )[:5]
+        top_sellers_list = [
+            {
+                "obj_id": c["obj_id"],
+                "comm_name": c["comm_name"],
+                "dev_name": c["dev_name"],
+                "units_sold": int(c["units_sold"]),
+                "avg_price_per_m2_rub": int(c["avg_price_per_m2_rub"]),
+            }
+            for c in top_sellers
+        ]
+    else:
+        market_avg_price = None
+        top_sellers_list = []
+
+    coverage_pct = (
+        round(competitors_priced * 100.0 / competitors_total, 1) if competitors_total > 0 else 0.0
+    )
+    # avg_velocity_m2 — берём из velocity_data если есть; это уже только по
+    # ЖК с objective_corpus_room_month данными (non-null by construction).
+    avg_velocity = velocity_data["monthly_velocity_sqm"] if velocity_data else None
+    return {
+        "avg_velocity_m2": avg_velocity,
+        "market_avg_price_per_m2": market_avg_price,
+        "competitors_total": competitors_total,
+        "competitors_with_price": competitors_priced,
+        "coverage_pct": coverage_pct,
+        "top_sellers": top_sellers_list,
+    }
+
+
 # #93 — on-demand cadastre fetch tuning constants.
 # _INLINE_FETCH_WAIT_S — суммарно ждём fast-path при analyze fallback.
 #
@@ -1533,6 +1659,221 @@ def export_parcel_forecast(
     )
 
 
+# ── Полный PDF-отчёт ПТИЦА (эпик #2259 PR-D) ─────────────────────────────────
+# §1–§7 + карты, собирается фоновой Celery-таской и хранится файлом на volume
+# `/app/reports/` + метадата-строкой в analysis_runs (schema `report-pdf-1.0`).
+# 3 эндпоинта — enqueue / status / download; пути ≥2-сегментные (рядом с
+# /forecast/export), не конфликтуют с 1-сегментным /{parcel_id}.
+
+
+def _iso_or_none(value: Any) -> str | None:
+    """`datetime` → ISO-строка, иначе None (даты ранов для report-status ответов)."""
+    return value.isoformat() if isinstance(value, _dt.datetime) else None
+
+
+def _cached_report_result(db: Session, cad_num: str) -> dict[str, Any] | None:
+    """Метадата готового отчёта (`report-pdf-1.0`), если файл реально на диске.
+
+    Читает последний метадата-ран схемы `report-pdf-1.0`; возвращает его `result`
+    только если `pdf_path` существует на диске (файл могли не смонтировать / удалить).
+    Иначе None (отчёт не готов). Read-only, без исключений наружу (сбой → None).
+    """
+    try:
+        row = latest_run_for(db, cad_num, schema_version=REPORT_SCHEMA_VERSION)
+    except Exception:
+        logger.exception("report status: чтение report-pdf-1.0 рана упало для %s", cad_num)
+        return None
+    if row is None:
+        return None
+    result = row.result if isinstance(row.result, dict) else {}
+    pdf_path = result.get("pdf_path")
+    if isinstance(pdf_path, str) and Path(pdf_path).exists():
+        return result
+    return None
+
+
+@router.post(
+    "/{cad_num}/report",
+    response_model=ReportBuildResponse,
+    summary="Собрать полный PDF-отчёт участка (§1–§7 + карты) — enqueue (#2259 PR-D)",
+)
+def build_parcel_report(
+    cad_num: str,
+    db: Annotated[Session, Depends(get_db)],
+    response: Response,
+) -> ReportBuildResponse:
+    """Поставить в очередь сборку полного PDF-отчёта участка (или вернуть готовый кэш).
+
+    Готовый кэш (метадата-ран `report-pdf-1.0` для последних analyze+forecast ранов +
+    файл на диске) → 200 {status:"ready"} (качать сразу через /report/download). Иначе
+    enqueue фоновой Celery-таски `build_full_report_task(cad)` → 202 {status:"building"}.
+    Best-effort enqueue: провал Celery/Redis НЕ роняет ответ (503 честнее 500, но и он
+    крайне редок — /analyze уже enqueue'ит форсайт тем же брокером).
+
+    В ответе — даты базовых ранов (по каким данным собирается/собран отчёт).
+
+    Args:
+        cad_num: кадастровый номер участка.
+    """
+    analyze_run = latest_run_for(db, cad_num, schema_version=ANALYZE_SCHEMA_VERSION)
+    if analyze_run is None:
+        raise HTTPException(
+            status_code=404, detail="нет анализа участка — сначала запустите /analyze"
+        )
+    forecast_run = latest_run_for(db, cad_num, schema_version=_FORECAST_SCHEMA_VERSION)
+    analyze_at = _iso_or_none(getattr(analyze_run, "created_at", None))
+    forecast_at = _iso_or_none(getattr(forecast_run, "created_at", None))
+
+    # Готовый кэш → 200 ready (не enqueue'им повторно). Отдаём и дату генерации PDF из
+    # метадаты рана — чтобы fast-path кнопка показала дату без отдельного GET /status.
+    cached = _cached_report_result(db, cad_num)
+    if cached is not None:
+        return ReportBuildResponse(
+            status="ready",
+            analyze_run_at=analyze_at,
+            forecast_run_at=forecast_at,
+            report_generated_at=cached.get("generated_at"),
+        )
+
+    # Enqueue фоновой сборки. Lazy import таски (как forecast в analyze_parcel) — атрибут
+    # резолвится в момент вызова, патчибельно в тестах. Провал брокера → 503 (не 500).
+    try:
+        from app.workers.tasks.full_report import build_full_report_task
+
+        build_full_report_task.delay(cad_num)
+    except Exception as exc:
+        logger.exception("report enqueue failed for %s", cad_num)
+        raise HTTPException(
+            status_code=503, detail="очередь сборки отчёта недоступна, повторите позже"
+        ) from exc
+
+    response.status_code = 202
+    return ReportBuildResponse(
+        status="building", analyze_run_at=analyze_at, forecast_run_at=forecast_at
+    )
+
+
+@router.get(
+    "/{cad_num}/report/status",
+    response_model=ReportStatusResponse,
+    summary="Статус полного PDF-отчёта участка (#2259 PR-D)",
+)
+def parcel_report_status(
+    cad_num: str,
+    db: Annotated[Session, Depends(get_db)],
+) -> ReportStatusResponse:
+    """Состояние полного PDF-отчёта: ready / building / none.
+
+    ready — метадата-ран `report-pdf-1.0` есть И файл на диске (качать через
+    /report/download); building — analyze-ран есть, но готового PDF нет (собирается или
+    ещё не запускался POST /report); none — нет даже analyze-рана (отчётировать нечего).
+    Read-only поллинг: сбой чтения → building (не 500), клиент повторит.
+
+    Args:
+        cad_num: кадастровый номер участка.
+    """
+    try:
+        analyze_run = latest_run_for(db, cad_num, schema_version=ANALYZE_SCHEMA_VERSION)
+        forecast_run = latest_run_for(db, cad_num, schema_version=_FORECAST_SCHEMA_VERSION)
+    except Exception:
+        logger.exception("report status: чтение ранов упало для %s", cad_num)
+        return ReportStatusResponse(status="building")
+
+    if analyze_run is None:
+        return ReportStatusResponse(status="none")
+
+    analyze_at = _iso_or_none(getattr(analyze_run, "created_at", None))
+    forecast_at = _iso_or_none(getattr(forecast_run, "created_at", None))
+
+    cached = _cached_report_result(db, cad_num)
+    if cached is not None:
+        return ReportStatusResponse(
+            status="ready",
+            analyze_run_at=analyze_at,
+            forecast_run_at=forecast_at,
+            report_generated_at=cached.get("generated_at"),
+        )
+    return ReportStatusResponse(
+        status="building", analyze_run_at=analyze_at, forecast_run_at=forecast_at
+    )
+
+
+# Медиа-типы + расширения по формату скачивания полного отчёта (PR-D pdf + PR-F docx).
+_REPORT_DOCX_MEDIA_TYPE = "application/vnd.openxmlformats-officedocument.wordprocessingml.document"
+
+
+# HEAD нужен фронтовому preflight'у (#2338): FastAPI НЕ добавляет HEAD к @router.get
+# автоматически (прод отдавал 405 → UI не скачивал DOCX вовсе). FileResponse при
+# HEAD нативно отдаёт только заголовки (Starlette send_header_only).
+@router.head("/{cad_num}/report/download", include_in_schema=False)
+@router.get(
+    "/{cad_num}/report/download",
+    summary="Скачать готовый полный отчёт участка — PDF или DOCX (#2259 PR-D/PR-F)",
+)
+def download_parcel_report(
+    cad_num: str,
+    db: Annotated[Session, Depends(get_db)],
+    format: Annotated[
+        Literal["pdf", "docx"],
+        Query(description="Формат файла: pdf (default) | docx (Word-документ, #2259 PR-F)"),
+    ] = "pdf",
+) -> FileResponse:
+    """Отдать готовый файл полного отчёта в выбранном формате (PDF / DOCX).
+
+    Готовый отчёт (метадата-ран `report-pdf-1.0` + файл на диске) → FileResponse с
+    Content-Disposition attachment (`gendesign_report_<cad>_<date>.<ext>`). Отчёт не готов /
+    файл не найден → 404 (сначала POST /report, дождаться status=ready).
+
+    `format=docx`: старые раны (собранные до PR-F) не несут `docx_path` в метадате →
+    честный 404 с подсказкой «пересоберите отчёт» (POST /report пере-соберёт с DOCX, т.к.
+    ключ кэша не изменился, но файла docx нет — пере-рендер запишет оба).
+
+    Args:
+        cad_num: кадастровый номер участка.
+        format: "pdf" (default) | "docx".
+    """
+    cached = _cached_report_result(db, cad_num)
+    if cached is None:
+        raise HTTPException(
+            status_code=404, detail="отчёт ещё не готов — запустите POST /report и дождитесь ready"
+        )
+
+    if format == "docx":
+        file_path = cached.get("docx_path")
+        media_type = _REPORT_DOCX_MEDIA_TYPE
+        ext = "docx"
+        # Старый ран без docx_path (собран до PR-F) → пере-соберите POST /report.
+        if not isinstance(file_path, str) or not Path(file_path).exists():
+            raise HTTPException(
+                status_code=404,
+                detail=(
+                    "DOCX-версия недоступна для этого отчёта — пересоберите отчёт (POST /report)"
+                ),
+            )
+    else:
+        file_path = cached["pdf_path"]
+        media_type = "application/pdf"
+        ext = "pdf"
+
+    cad_safe = cad_num.replace(":", "_")
+    # Дата в имени файла — из МЕТАДАТЫ отчёта (когда файл реально собран), НЕ today: на
+    # cache-hit со вчерашнего отчёта today соврал бы. generated_at — ISO-строка из
+    # build_full_report; битую/отсутствующую парсим best-effort → fallback на today.
+    date_str = _dt.date.today().strftime("%Y-%m-%d")
+    generated_at = cached.get("generated_at")
+    if isinstance(generated_at, str):
+        try:
+            date_str = _dt.datetime.fromisoformat(generated_at).strftime("%Y-%m-%d")
+        except ValueError:
+            logger.warning("report download: битый generated_at %r для %s", generated_at, cad_num)
+    filename = f"gendesign_report_{cad_safe}_{date_str}.{ext}"
+    return FileResponse(
+        file_path,
+        media_type=media_type,
+        filename=filename,
+    )
+
+
 @router.post("/{cad_num}/analyze", response_model=AnalyzeResponse)
 def analyze_parcel(
     cad_num: str,
@@ -2012,6 +2353,34 @@ def analyze_parcel(
         .all()
     )
 
+    # 5a) #2464 cluster B: честный COUNT(*) конкурентов в радиусе 3км — БЕЗ LIMIT.
+    # competitor_rows выше капнут `LIMIT 20` (топ-20 ближайших/строящихся для карты и
+    # детального списка) — market_pulse.competitors_total ниже раньше = len(competitor_rows),
+    # тихо капаясь на 20 даже когда в радиусе ЖК больше. Лёгкий COUNT переиспользует
+    # ТОТ ЖЕ latest_obj + ST_DWithin фильтр, но БЕЗ obj_lots_latest/obj_pricing джойнов
+    # (нужны только для цен детального списка, не для total) — на порядок дешевле
+    # полного запроса конкурентов (см. #1964 EXPLAIN про стоимость lots-дедупа).
+    _competitors_total_true = (
+        db.execute(
+            text("""
+            WITH latest_obj AS (
+                SELECT DISTINCT ON (obj_id) obj_id, latitude, longitude
+                  FROM domrf_kn_objects
+                 WHERE latitude IS NOT NULL
+                 ORDER BY obj_id, snapshot_date DESC NULLS LAST
+            )
+            SELECT COUNT(*) FROM latest_obj o
+             WHERE ST_DWithin(
+                       ST_SetSRID(ST_MakePoint(o.longitude, o.latitude), 4326)::geography,
+                       ST_Centroid(ST_GeomFromText(:wkt, 4326))::geography,
+                       3000
+                   )
+            """),
+            {"wkt": geom_wkt},
+        ).scalar()
+        or 0
+    )
+
     # 5b) D4 (#36): Pipeline 24mo — ЖК-конкуренты сдающиеся в горизонте 24 мес
     # в радиусе 5км. ready_dt = planned commissioning. Группируем по obj_class
     # + по кварталам сдачи. Константы — см. PIPELINE_* выше.
@@ -2863,12 +3232,16 @@ def analyze_parcel(
             _deals_stale = (
                 recent_n_val == 0 and max_period is not None and max_period < stale_cutoff
             )
-            # Разные причины отсутствия сделок → честная микрокопия: устаревание
-            # источника vs просто нет сделок рядом (источник свеж). Обе показывают
+            # Честная микрокопия. Росреестр отдаёт сделки ПОКВАРТАЛЬНО (max(deal_date)
+            # = начало квартала поставки) — это НЕ «источник устарел». Для stale-ветки
+            # называем квартал поставки; иначе просто нет сделок рядом. Обе показывают
             # предложение как основной контент.
             _offer_only_label = (
-                "Сделки устарели — показываем динамику цен предложения"
-                if _deals_stale
+                (
+                    f"Сделки Росреестра — за {_deals_quarter_label(max_period)} "
+                    "(поставка поквартальная); показываем динамику цен предложения"
+                )
+                if _deals_stale and max_period is not None
                 else "Нет сделок рядом — показываем динамику цен предложения"
             )
             market_trend = {
@@ -2881,13 +3254,17 @@ def analyze_parcel(
                 "offer_trend": offer_block,
             }
         elif recent_n_val == 0 and max_period is not None and max_period < stale_cutoff:
-            # Recent-окно пусто И latest deal старше 3 мес → источник устарел (не «нет рядом»).
-            # #2178: сюда попадаем ТОЛЬКО когда и offer-данных нет (offer_block is None) —
-            # прежний source_stale остаётся честным «нечего показать».
+            # Recent-окно пусто И latest deal старше 3 мес. Росреестр отдаёт сделки
+            # ПОКВАРТАЛЬНО (max(deal_date) = начало квартала поставки) — честно
+            # называем квартал поставки, НЕ «источник устарел». #2178: сюда попадаем
+            # ТОЛЬКО когда и offer-данных нет (offer_block is None).
             market_trend = {
                 "status": "source_stale",
                 "as_of_date": max_period.isoformat(),
-                "label": (f"Источник сделок устарел (данные до {max_period.strftime('%m.%Y')})"),
+                "label": (
+                    f"Сделки Росреестра — за {_deals_quarter_label(max_period)} "
+                    "(поставка поквартальная); тренд по сделкам не показываем"
+                ),
                 "recent_deals_count": 0,
             }
         else:
@@ -3252,6 +3629,25 @@ def analyze_parcel(
     except Exception as e:
         logger.warning("ekburg permits query failed for %s: %s", cad_num, e)
 
+    # 10d-pre2b) #105 Phase 3: точный радиус-запрос РНС/РВЭ по geom (gisogd_permits,
+    # ST_DWithin 500м). НОВЫЙ ключ payload — заменяет TODO-прокси quarter-prefix выше,
+    # НЕ трогая старый ekburg-путь (recent_permits_in_quarter / permits_summary остаются).
+    # Non-fatal: сбой → honest-ноль вместо падения всего analyze.
+    permits_nearby_data: dict[str, Any] = {
+        "radius_m": 500,
+        "total_count": 0,
+        "rs_count": 0,
+        "rv_count": 0,
+        "nearest_distance_m": None,
+        "items": [],
+        "items_truncated": False,
+        "source": "gisogd66",
+    }
+    try:
+        permits_nearby_data = get_permits_nearby(db, geom_wkt, radius_m=500)
+    except Exception as e:
+        logger.warning("gisogd permits_nearby query failed for %s: %s", cad_num, e)
+
     # 10d) Geology stub — реальные данные требуют ВСЕГЕИ-200/1000 шейпы в PostGIS
     karpinsky_url = (
         f"https://www.karpinskyinstitute.ru/ru/gisatlas/web-gisatlas/"
@@ -3409,56 +3805,12 @@ def analyze_parcel(
     except Exception as _ve:
         logger.warning("velocity compute failed for %s: %s", cad_num, _ve)
 
-    # OBJ-3 aggregate fix: market_pulse — агрегаты ТОЛЬКО по ЖК с ненулевыми ценами.
-    # Конкуренты без маппинга в Objective (NULL avg_price_per_m2_rub) остаются
-    # в competitor list для карты, но исключаются из расчётов рыночных метрик.
-    _competitors_with_price = [c for c in competitor_rows if c["avg_price_per_m2_rub"] is not None]
-    _competitors_total = len(competitor_rows)
-    _competitors_priced = len(_competitors_with_price)
-    if _competitors_with_price:
-        _prices = [float(c["avg_price_per_m2_rub"]) for c in _competitors_with_price]
-        _market_avg_price = round(sum(_prices) / len(_prices))
-        # top_sellers: ЖК с ненулевыми units_sold, топ-5 по объёму
-        _with_sales = [
-            c
-            for c in _competitors_with_price
-            if c["units_sold"] is not None and int(c["units_sold"]) > 0
-        ]
-        _top_sellers = sorted(
-            _with_sales,
-            key=lambda c: int(c["units_sold"]),
-            reverse=True,
-        )[:5]
-        _top_sellers_list = [
-            {
-                "obj_id": c["obj_id"],
-                "comm_name": c["comm_name"],
-                "dev_name": c["dev_name"],
-                "units_sold": int(c["units_sold"]),
-                "avg_price_per_m2_rub": int(c["avg_price_per_m2_rub"]),
-            }
-            for c in _top_sellers
-        ]
-    else:
-        _market_avg_price = None
-        _top_sellers_list = []
-
-    _coverage_pct = (
-        round(_competitors_priced * 100.0 / _competitors_total, 1)
-        if _competitors_total > 0
-        else 0.0
+    # #2464 cluster B: competitors_total — честный total из отдельного COUNT(*)
+    # (5a выше) — НЕ len(competitor_rows), которое капалось на LIMIT 20 запроса
+    # конкурентов. См. _build_market_pulse docstring для полной логики агрегата.
+    market_pulse: dict[str, Any] = _build_market_pulse(
+        competitor_rows, int(_competitors_total_true), velocity_data
     )
-    # avg_velocity_m2 — берём из velocity_data если есть; это уже только по
-    # ЖК с objective_corpus_room_month данными (non-null by construction).
-    _avg_velocity = velocity_data["monthly_velocity_sqm"] if velocity_data else None
-    market_pulse: dict[str, Any] = {
-        "avg_velocity_m2": _avg_velocity,
-        "market_avg_price_per_m2": _market_avg_price,
-        "competitors_total": _competitors_total,
-        "competitors_with_price": _competitors_priced,
-        "coverage_pct": _coverage_pct,
-        "top_sellers": _top_sellers_list,
-    }
 
     # #42: POI saturation per capita района (обеспеченность школа/детсад/поликлиника
     # на 1000 чел. целевой когорты vs норматив СП 42.13330). Best-effort: считается
@@ -3533,6 +3885,40 @@ def analyze_parcel(
         logger.warning("financial_estimate bridge failed for %s: %s", cad_num, e)
         financial_estimate = None
 
+    # #2181: оптимизатор программы — при ОТРИЦАТЕЛЬНОМ фин-вердикте (NPV<0 или ROI<0)
+    # честно перебираем сетку (класс × этажность) той же compute_financial и отдаём топ-3
+    # варианта + флаг any_viable (есть ли ВООБЩЕ плюс на этом участке). Позитивные отчёты
+    # не засоряем (program_alternatives=None). Быстро (≈15 мс/12 комбо) → синхронно, без
+    # Celery. Тот же «пояс безопасности», что у financial_estimate: любой сбой → None,
+    # analyze НЕ падает. Единая откалиброванная цена во все комбо (DRY через
+    # select_calibrated_price) — иначе business ложно выиграет за счёт норматива 210k.
+    program_alternatives: dict[str, Any] | None = None
+    try:
+        _fin_negative = financial_estimate is not None and (
+            (_fin_as_float(financial_estimate.get("npv_rub")) or 0.0) < 0
+            or (_fin_as_float(financial_estimate.get("roi")) or 0.0) < 0
+        )
+        if _fin_negative:
+            _opt_price, _opt_price_source = select_calibrated_price(
+                market_price=market_price,
+                geo_radius_price_median=geo_radius_price.get("median"),
+                district_price_median=district_price_block["district_price_per_m2_median"],
+            )
+            _opt_zoning = nspd_dump_data["nspd_zoning"] or {}
+            program_alternatives = optimize_program(
+                area_m2=_fin_area_m2,
+                max_far=_fin_as_float(_opt_zoning.get("max_far")),
+                max_building_pct=_fin_as_float(_opt_zoning.get("max_building_pct")),
+                max_floors_allowed=_fin_as_int(_opt_zoning.get("max_floors")),
+                land_cost_rub=_fin_cad_value,
+                market_price_per_sqm=_opt_price,
+                price_source=_opt_price_source,
+                velocity_sqm_per_month=_velocity_absorption,
+            )
+    except Exception:
+        logger.exception("program_optimizer failed for %s", cad_num)
+        program_alternatives = None
+
     # #1960: карточка «Медиана рынка» (district.median_price_per_m2) должна быть
     # КОНСИСТЕНТНА с остальной страницей, построенной на NEWBUILD Objective/DOM.РФ
     # basis (geo_radius_price.median, market_avg ≈197k), а не на загрязнённой
@@ -3660,6 +4046,8 @@ def analyze_parcel(
         # #105 Phase 5: РНС/РВЭ в квартале (quarter prefix match; после Phase 3 → spatial 500m)
         "recent_permits_in_quarter": recent_permits,
         "permits_summary": permits_summary,
+        # #105 Phase 3: точный радиус-запрос РНС/РВЭ по geom (ГИСОГД-66, ST_DWithin 500м)
+        "permits_nearby": permits_nearby_data,
         "zoning": zoning,
         "success_recommendation": success_recommendation,
         "isochrones_available": bool(settings.openrouteservice_api_key),
@@ -3692,6 +4080,10 @@ def analyze_parcel(
         # застройке зоны (синтез ТЭП из buildability). dict|None (None когда gate
         # против / нет чисел зоны / нет площади). caveat внутри. См. parcel_financial.
         "financial_estimate": financial_estimate,
+        # #2181: при ОТРИЦАТЕЛЬНОМ фин-вердикте — топ-3 варианта программы (класс ×
+        # этажность) по NPV + флаг any_viable (существует ли ВООБЩЕ плюс). dict|None
+        # (None когда вердикт позитивный / нет площади / считать нечего). caveat внутри.
+        "program_alternatives": program_alternatives,
         # #114/#201: кастомные веса POI — source + applied dict для прозрачности.
         "weights_profile": {
             "source": _weights_source,
@@ -3931,6 +4323,10 @@ def get_parcel_connection_capacity(
 
     power_points — ЦП в радиусе от центроида участка (ST_DWithin geography).
     water — все строки за ПОСЛЕДНИЙ период (город-уровень, показывается целиком).
+    nearby_network_zones — позитив-разрез (#2119 C2/C3): сетевые охранные зоны cad_zouit
+    в радиусе 300 м (где физически проходит сеть) — до 2 ближайших на net_kind,
+    гуманизированы; пересекающие участок отдаются с distance_m=0. Радиус 300 м —
+    независимый от radius_m ЦП.
 
     Query params:
         radius_m: радиус поиска ЦП, 100–10000 м (default 3000).
@@ -3947,10 +4343,160 @@ def get_parcel_connection_capacity(
         power_summary=data["power_summary"],
         water=data["water"],
         gas=data.get("gas"),
+        gas_outlet_points=data.get("gas_outlet_points") or [],
         heat=data.get("heat"),
+        nearby_network_zones=data.get("nearby_network_zones") or [],
     )
 
 
+# ── neighbor-buildings (Forgejo #2180) ──────────────────────────────────────
+# Лёгкий синхронный endpoint соседних footprint'ов для 3D-сцены «Размещение
+# застройки» (§7 отчёта ПТИЦА). Отдаёт GeoJSON FeatureCollection упрощённых
+# полигонов cad_buildings вокруг участка. Кэш не нужен — один GIST-запрос.
+#
+# Модуль-level `text(...)` (а не inline в хендлере) чтобы integration-EXPLAIN-
+# gate мог проверить SQL против прод-PG (psycopg v3 `:x::type`-антипаттерн,
+# несуществующие PostGIS-функции). ::geography приклеен к ЗАКРЫВАЮЩЕЙ скобке —
+# это разрешённая форма (не `:bind::type`), bind-числа идут через CAST(:x AS float).
+_NEIGHBOR_BUILDINGS_SQL = text("""
+    WITH parcel AS (
+        SELECT geom
+          FROM cad_parcels_geom
+         WHERE cad_num = CAST(:cad AS text)
+           AND geom IS NOT NULL
+         LIMIT 1
+    )
+    SELECT
+        cb.cad_num,
+        cb.floors,
+        cb.building_name,
+        cb.year_built,
+        ST_AsGeoJSON(ST_SimplifyPreserveTopology(cb.geom, 0.000005)) AS geojson,
+        ST_Distance(cb.geom::geography, (SELECT geom FROM parcel)::geography) AS distance_m
+      FROM cad_buildings cb, parcel
+     WHERE ST_DWithin(
+               cb.geom::geography,
+               parcel.geom::geography,
+               CAST(:radius AS float)
+           )
+       AND NOT ST_Intersects(cb.geom, parcel.geom)
+     ORDER BY distance_m ASC
+     LIMIT 301
+""")
+
+# Высота этажа для грубой 3D-экструзии footprint'а (§7). Типовой МКД ≈ 3 м/этаж —
+# достаточная точность для превью-сцены «Размещение застройки».
+_NEIGHBOR_FLOOR_HEIGHT_M = 3.0
+# Отдаём максимум 300 соседей (LIMIT 301 в SQL — «взяли на один больше» чтобы
+# без COUNT(*) понять, обрезали ли выборку → truncated).
+_NEIGHBOR_MAX_FEATURES = 300
+
+
+@router.get(
+    "/{cad_num}/neighbor-buildings",
+    summary="Соседние здания (footprint'ы) для 3D-сцены §7 (Forgejo #2180)",
+)
+def get_parcel_neighbor_buildings(
+    cad_num: str,
+    db: Annotated[Session, Depends(get_db)],
+    radius_m: Annotated[int, Query(ge=50, le=1000)] = 300,
+) -> dict[str, Any]:
+    """GeoJSON FeatureCollection footprint'ов соседних зданий вокруг участка.
+
+    Для 3D-сцены «Размещение застройки» (§7 отчёта ПТИЦА): рисуем существующую
+    застройку контекста, чтобы концепция вписывалась в окружение. Здания берём из
+    `cad_buildings` в радиусе `radius_m` (ST_DWithin по geography). Здания,
+    ПЕРЕСЕКАЮЩИЕ сам участок, исключаем — на его месте строим мы (их footprint'ы
+    только мешали бы сцене).
+
+    Геометрия упрощается (ST_SimplifyPreserveTopology, ~0.5 м) — фронту не нужна
+    кадастровая точность контура для превью. properties каждой фичи:
+    cad_num, floors (int|null), height_m (floors×3 если floors>0, иначе null),
+    building_name (null если пусто), year_built (int|null), is_neighbor=true.
+
+    Отдаём максимум 300 ближайших (ORDER BY расстоянию); `truncated=true` если в
+    радиусе их больше. Участок не найден (нет geom) → 404.
+
+    Query params:
+        radius_m: радиус поиска, 50–1000 м (default 300).
+    """
+    rows = (
+        db.execute(
+            _NEIGHBOR_BUILDINGS_SQL,
+            {"cad": cad_num, "radius": float(radius_m)},
+        )
+        .mappings()
+        .all()
+    )
+
+    # Пустой результат может значить И «участка нет в БД», И «участок есть, но
+    # соседей в радиусе нет» — надо различать (404 vs пустой 200). Отдельный
+    # быстрый EXISTS-пробник участка: без него не отличить «нет geom» от «нет
+    # соседей». Только когда rows пуст (в норме — 1 дешёвый запрос сверху).
+    if not rows:
+        parcel_exists = db.execute(
+            text(
+                "SELECT 1 FROM cad_parcels_geom "
+                "WHERE cad_num = CAST(:cad AS text) AND geom IS NOT NULL LIMIT 1"
+            ),
+            {"cad": cad_num},
+        ).first()
+        if parcel_exists is None:
+            raise HTTPException(
+                status_code=404,
+                detail=(
+                    f"Геометрия участка {cad_num} не найдена в БД. "
+                    "Запустите POST /analyze для дозагрузки."
+                ),
+            )
+
+    truncated = len(rows) > _NEIGHBOR_MAX_FEATURES
+    kept = rows[:_NEIGHBOR_MAX_FEATURES]
+
+    features: list[dict[str, Any]] = []
+    for r in kept:
+        # geojson — строка из ST_AsGeoJSON; парсим в dict для валидного вложения
+        # в FeatureCollection (иначе фронт получит geometry как escaped-строку).
+        geom_raw = r.get("geojson")
+        if not geom_raw:
+            # Топологически битый polygon → ST_AsGeoJSON(NULL). Пропускаем: одна
+            # плохая геометрия не должна ронять всю сцену.
+            continue
+        geometry = json.loads(geom_raw)
+
+        floors = r.get("floors")
+        floors_int = int(floors) if floors is not None and int(floors) > 0 else None
+        year_built = r.get("year_built")
+        building_name = (r.get("building_name") or "").strip() or None
+
+        features.append(
+            {
+                "type": "Feature",
+                "geometry": geometry,
+                "properties": {
+                    "cad_num": r.get("cad_num"),
+                    "floors": floors_int,
+                    "height_m": (
+                        round(floors_int * _NEIGHBOR_FLOOR_HEIGHT_M, 1)
+                        if floors_int is not None
+                        else None
+                    ),
+                    "building_name": building_name,
+                    "year_built": int(year_built) if year_built is not None else None,
+                    "is_neighbor": True,
+                },
+            }
+        )
+
+    return {
+        "type": "FeatureCollection",
+        "features": features,
+        "count": len(features),
+        "radius_m": radius_m,
+        "truncated": truncated,
+    }
+
+
 _ORS_BASE = "https://api.openrouteservice.org/v2/isochrones"
 _ORS_VALID_MODES = frozenset({"foot-walking", "cycling-regular", "driving-car"})
 

backend/app/core/config.py

@@ -120,13 +120,18 @@ class Settings(BaseSettings):
     # 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.
+    # Рычаг 1 — throttle. Ограничивает число одновременных in-page fetch().
+    # Изначально вводился ТОЛЬКО для KN-sweep BrowserSession; с #2445 D2
+    # (2026-07) domrf_catalog.py / domrf_catalog_object.py (catalog-flat /
+    # catalog-object scrapers) тоже переиспользуют эти же значения — они бьют
+    # по тому же /сервисы/* path family, что и вызвало WAF hard-ban 2026-05-24
+    # (#2443). nspd и прочие скраперы вне этого path family 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
+    # Окно случайной паузы (мс) между запросами KN-sweep (и, с #2445 D2, catalog-
+    # flat/catalog-object scrape'ов — см. комментарий выше). 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.
@@ -204,6 +209,13 @@ 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
@@ -346,5 +358,18 @@ 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/schemas/parcel.py

@@ -65,6 +65,11 @@ class ConnectionPointsSummary(BaseModel):
     in_protection_zone: bool
     protection_zones_intersecting: int
     total_structures_in_radius: int
+    # Epic #2445 A1: честные флаги усечения — True, когда истинный count (COUNT(*) без
+    # LIMIT, по той же выборке) больше длины отдаваемого списка (LIMIT 100/50 в SQL).
+    # ADDITIVE (default False) — старые клиенты не ломаются.
+    protection_zones_truncated: bool = False
+    structures_truncated: bool = False
 
 
 class ConnectionPointsResponse(BaseModel):
@@ -100,6 +105,10 @@ class UtilityInfrastructureSummary(BaseModel):
     nearest_distance_m: float | None
     # Карта вид сети → расстояние до ближайшего объекта данного вида (м), либо null.
     nearest_by_kind: dict[str, float | None]
+    # Epic #2445 A2: True, когда истинный count (COUNT(*) без LIMIT, по той же
+    # ST_DWithin-выборке) больше длины отдаваемого `features` (LIMIT :lim, default 200).
+    # ADDITIVE (default False) — старые клиенты не ломаются.
+    features_truncated: bool = False
 
 
 class UtilityInfrastructureResponse(BaseModel):
@@ -168,13 +177,38 @@ class GasGrsRow(BaseModel):
 
 
 class GasCapacityBlock(BaseModel):
-    """Газовый блок: городские ГРС ЕКБ со свободной мощностью. #2119 Фаза B1."""
+    """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):
@@ -196,14 +230,74 @@ class HeatCapacityBlock(BaseModel):
     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
+    # Дата генерации готового PDF (ISO) — только при status="ready" (кэш-хит); на
+    # building-ветке None (файла ещё нет). Даёт fast-path кнопке дату без GET /status.
+    report_generated_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) ───────────────────────────────
@@ -510,6 +604,25 @@ 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."""
 
@@ -535,10 +648,28 @@ 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"]
 
@@ -549,6 +680,10 @@ 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) ──────────────────────────────────────
@@ -778,6 +913,7 @@ class AnalyzeResponse(BaseModel):
     parcel_meta: dict[str, Any] | None = None
     recent_permits_in_quarter: list[dict[str, Any]] | None = None
     permits_summary: dict[str, Any] | None = None
+    permits_nearby: dict[str, Any] | None = None
     zoning: dict[str, Any] | None = None
     success_recommendation: dict[str, Any] | None = None
     isochrones_available: bool | None = None

backend/app/services/analytics_queries.py

@@ -504,6 +504,15 @@ def developer_history(
 
 
 def developer_portfolio(db: Session, developer_id: str) -> list[dict[str, Any]]:
+    # #2464 cluster E: без дедупа каждый ЖК возвращался ×N раз (одна строка на
+    # snapshot_date, ретенции нет) — портфель девелопера раздувался в разы (прод-замер
+    # ~7.6-9.0× per-developer). DISTINCT ON (obj_id) + snapshot_date DESC NULLS LAST —
+    # latest-snapshot-per-obj_id (тот же паттерн, что cmp_rows/latest_obj CTE в
+    # recommend_mix ниже в этом файле). dev_id — стабильный идентификатор
+    # (не меняется между снапшотами одного ЖК) → фильтруется ДО DISTINCT ON, как
+    # region_cd/district_name в сиблингах. Итоговый ORDER BY ready_dt вынесен во внешний
+    # SELECT: DISTINCT ON требует, чтобы его собственный ORDER BY начинался с ключа
+    # дедупа (obj_id, snapshot_date), не с ready_dt.
     rows = (
         db.execute(
             text(
@@ -511,8 +520,15 @@ def developer_portfolio(db: Session, developer_id: str) -> list[dict[str, Any]]:
             SELECT obj_id, comm_name, addr, region_cd, flat_count,
                    square_living, ready_dt, obj_class, escrow,
                    problem_flag, latitude, longitude, is_ekb
-              FROM domrf_kn_objects
-             WHERE dev_id = :dev
+              FROM (
+                  SELECT DISTINCT ON (obj_id)
+                         obj_id, comm_name, addr, region_cd, flat_count,
+                         square_living, ready_dt, obj_class, escrow,
+                         problem_flag, latitude, longitude, is_ekb
+                    FROM domrf_kn_objects
+                   WHERE dev_id = :dev
+                   ORDER BY obj_id, snapshot_date DESC NULLS LAST
+              ) latest
              ORDER BY ready_dt DESC NULLS LAST
             """
             ),
@@ -1797,12 +1813,38 @@ def _active_competitors_count(
     Возвращает (count, scope_used). Min 1 чтобы не делить на 0."""
 
     def _q(where_extras: str, params: dict[str, Any]) -> int:
+        # #2464 cluster E: domrf_kn_objects хранит МНОЖЕСТВО snapshot_date на obj_id
+        # (UNIQUE(obj_id, snapshot_date), ретенции нет) — прод-замер 4090 строк / 482
+        # distinct obj_id для site_status='Строящиеся' (8.49× инфляция). Наивный
+        # COUNT(*) считал каждый исторический снапшот отдельно. Fix: DISTINCT ON
+        # (obj_id) + snapshot_date DESC NULLS LAST даёт latest-snapshot-per-obj_id
+        # (сиблинг-паттерн: _L3_FUTURE_SQL #1212 в site_finder/supply_layers.py).
+        #
+        # ВСЕ волатильные предикаты применяются ПОСЛЕ DISTINCT ON (во внешнем WHERE),
+        # а не внутри CTE — иначе DISTINCT ON вернул бы «последний снапшот, ПРОШЕДШИЙ
+        # фильтр», а не истинно последний снапшот объекта. Прод-замер per-obj_id
+        # variance across snapshots (authoritative, coordinator 2026-07-08):
+        #   dev_id=0, region_cd=0 (СТАБИЛЬНЫ) · district_name=1, obj_class=29,
+        #   site_status=11 (ВОЛАТИЛЬНЫ).
+        # → В CTE остаётся ТОЛЬКО region_cd (стабилен + ограничивает стоимость дедупа
+        #   как partition-scope). {where_extras} (district_name/obj_class) и
+        #   site_status='Строящиеся' — во внешнем WHERE, на истинно-последней строке.
+        #   Пример бага, который это чинит: ЖК сменил класс Комфорт→Бизнес; при
+        #   фильтре obj_class внутри CTE взяли бы старый Комфорт-снапшот и посчитали
+        #   его активным Комфортом, хотя его актуальный класс уже Бизнес.
         n = db.execute(
             text(
                 f"""
-                SELECT COUNT(*) FROM domrf_kn_objects
-                 WHERE region_cd = :rc
-                   AND site_status = 'Строящиеся'
+                WITH latest AS (
+                    SELECT DISTINCT ON (obj_id)
+                           obj_id, site_status, district_name,
+                           obj_class, obj_class_fallback
+                      FROM domrf_kn_objects
+                     WHERE region_cd = :rc
+                     ORDER BY obj_id, snapshot_date DESC NULLS LAST
+                )
+                SELECT COUNT(*) FROM latest
+                 WHERE site_status = 'Строящиеся'
                    {where_extras}
                 """
             ),
@@ -2233,14 +2275,28 @@ def _competitors_two_dim(
         db.execute(
             text(
                 f"""
-                WITH active AS (
-                    SELECT DISTINCT ON (obj_id) obj_id, latitude, longitude, district_name
+                WITH latest AS (
+                    -- #2464 cluster E: сначала истинно-последний снапшот на obj_id,
+                    -- ТОЛЬКО по стабильному region_cd (variance=0). Волатильные
+                    -- предикаты (site_status=11, district_name=1, obj_class=29 per
+                    -- прод-замер) — НЕ внутри DISTINCT ON, иначе взяли бы «последний
+                    -- снапшот, прошедший фильтр», а не истинно последний (ЖК,
+                    -- сменивший класс/район/статус, засчитался бы по устаревшему
+                    -- снапшоту). Зеркалит _q() в _active_competitors_count выше.
+                    SELECT DISTINCT ON (obj_id)
+                           obj_id, latitude, longitude, district_name,
+                           site_status, obj_class, obj_class_fallback
                       FROM domrf_kn_objects
                      WHERE region_cd = :rc
-                       AND site_status = 'Строящиеся'
+                     ORDER BY obj_id, snapshot_date DESC NULLS LAST
+                ),
+                active AS (
+                    -- Волатильные фильтры на истинно-последней строке.
+                    SELECT obj_id, latitude, longitude, district_name
+                      FROM latest
+                     WHERE site_status = 'Строящиеся'
                        AND district_name = :dn
                        {class_filter}
-                     ORDER BY obj_id, snapshot_date DESC NULLS LAST
                 ),
                 centroid AS (
                     SELECT ST_SetSRID(ST_GeomFromText(:centroid), 4326)::geography AS pt

backend/app/services/chat/retrieval.py

@@ -19,7 +19,7 @@ from typing import Any
 
 from sqlalchemy.orm import Session
 
-from app.services.analysis_runs.repository import latest_run_for
+from app.services.analysis_runs.repository import ANALYZE_SCHEMA_VERSION, latest_run_for
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
@@ -28,6 +28,10 @@ logger = logging.getLogger(__name__)
 # схеме явный и устойчивый.
 _FORECAST_SCHEMA_VERSION = "1.0"
 
+# Максимум названий ЗОУИТ-зон в курируемом срезе (§19: ограничиваем объём, чтобы наружу
+# не ушёл длинный «хвост» — сводки хватает списка из первых нескольких зон).
+_MAX_ZOUIT_NAMES = 15
+
 
 def get_report_for_chat(
     db: Session,
@@ -57,3 +61,116 @@ def get_report_for_chat(
         return None, None
 
     return result, run.id
+
+
+def _as_dict(value: Any) -> dict[str, Any]:
+    """Секция payload как dict или {} (graceful — как _as_dict в full_report_html)."""
+    return value if isinstance(value, dict) else {}
+
+
+def _put(target: dict[str, Any], key: str, value: Any) -> None:
+    """Положить ТОЛЬКО скаляр в курируемый срез (§19 data-residency).
+
+    Гейт двойной: и по КЛЮЧУ (вызывающий передаёт фиксированный whitelist), и по ТИПУ
+    значения. Пропускаем лишь str|int|float|bool — dict/list/любая вложенная структура
+    ОТБРАСЫВАЕТСЯ (иначе сырой под-словарь ЕГРН/зонирования с PII мог бы утечь наружу;
+    redaction-слой ловит regex-PII в строках, но НЕ структуры). Пустую строку опускаем.
+
+    UP038: union-форма isinstance (не кортеж) — pre-commit пинит старый ruff.
+    """
+    if not isinstance(value, str | int | float | bool):
+        return
+    if value == "":
+        return
+    target[key] = value
+
+
+def _zouit_names(overlaps: list[Any]) -> list[str]:
+    """Собрать dedup-список названий ЗОУИТ-зон (type_zone|name), обрезанный до лимита.
+
+    §19: ТОЛЬКО строки-названия — никакой геометрии/reg_numb/coverage сырых пересечений.
+    Не-строковые значения (dict/list/число) ОТБРАСЫВАЕМ — не приводим str()'ом, иначе
+    вложенная структура утекла бы как её repr. dict.fromkeys держит порядок и dedup
+    (зеркало _build_zouit в §1-рендере).
+    """
+    # Фильтруем до str ДО dict.fromkeys: не-str (dict/list) не только небезопасны для
+    # §19, но и unhashable → уронили бы dict.fromkeys TypeError'ом.
+    raw = (ov.get("type_zone") or ov.get("name") for ov in overlaps if isinstance(ov, dict))
+    names = list(dict.fromkeys(n for n in raw if isinstance(n, str) and n))
+    return names[:_MAX_ZOUIT_NAMES]
+
+
+def get_parcel_context_for_chat(db: Session, cad_num: str) -> dict[str, Any] | None:
+    """Курируемый паспорт участка + градрегламент для чата (§19 data-residency).
+
+    READ-ONLY: последний analyze-ран (schema_version='analyze-1.0', НЕ §22-форсайт) →
+    ПЛОСКИЙ whitelist-дикт из ФИКСИРОВАННОГО набора публичных градо-полей. Сырой
+    analyze-blob во внешний LLM ЗАПРЕЩЁН (см. safe_payload.py) — поэтому собираем только
+    скаляры и список строк по явным ключам, НИКОГДА не протаскивая под-словари/геометрию.
+
+    Ключи payload — те же, что читает §1-рендер отчёта (full_report_html:_build_parcel_facts
+    / _build_zoning / _build_zouit): egrn, nspd_zoning, encumbrance, nspd_zouit_overlaps.
+
+    None если analyze-рана/результата нет (graceful, как get_report_for_chat) — вызывающий
+    работает как раньше (только §22-отчёт, без паспорта участка).
+    """
+    run = latest_run_for(db, cad_num, schema_version=ANALYZE_SCHEMA_VERSION)
+    if run is None:
+        return None
+
+    result = run.result
+    if not isinstance(result, dict):
+        logger.warning(
+            "chat: analyze run %s for cad=%s has non-dict result (%s) — no parcel context",
+            run.id,
+            cad_num,
+            type(result).__name__,
+        )
+        return None
+
+    egrn = _as_dict(result.get("egrn"))
+    nspd_zoning = _as_dict(result.get("nspd_zoning"))
+    encumbrance = _as_dict(result.get("encumbrance"))
+    overlaps = [ov for ov in (result.get("nspd_zouit_overlaps") or []) if isinstance(ov, dict)]
+
+    context: dict[str, Any] = {}
+
+    # ── Кадастровые факты (ЕГРН) — скаляры, без геометрии ────────────────────────
+    _put(context, "address", egrn.get("address"))
+    _put(context, "area_m2", egrn.get("area_m2"))
+    _put(context, "land_category", egrn.get("land_category"))
+    _put(context, "permitted_use_text", egrn.get("permitted_use_text"))
+    _put(context, "cadastral_value_rub", egrn.get("cadastral_value_rub"))
+    _put(context, "parcel_status", egrn.get("parcel_status"))
+    _put(context, "ownership_type", egrn.get("ownership_type"))
+
+    # ── Территориальная зона ПЗЗ + лимиты регламента (те же ключи, что §1-рендер) ─
+    _put(
+        context,
+        "zone_code",
+        nspd_zoning.get("zone_code") or nspd_zoning.get("regulation_zone_index"),
+    )
+    _put(context, "zone_name", nspd_zoning.get("zone_name"))
+    _put(context, "max_far", nspd_zoning.get("max_far"))
+    _put(context, "max_floors", nspd_zoning.get("max_floors"))
+    _put(context, "max_height_m", nspd_zoning.get("max_height_m"))
+    _put(context, "max_building_pct", nspd_zoning.get("max_building_pct"))
+    _put(context, "min_parcel_area_m2", nspd_zoning.get("min_parcel_area_m2"))
+    _put(context, "regulation_source", nspd_zoning.get("regulation_source"))
+
+    # ── ЗОУИТ-обременения: сводка + список названий (dedup, capped) ───────────────
+    has_zouit = encumbrance.get("has_zouit")
+    zouit_count = encumbrance.get("zouit_count")
+    zouit_names = _zouit_names(overlaps)
+    # Противоречие «encumbrance=нет, но пересечения ЕСТЬ» — доверяем фактам НСПД (тот же
+    # приём, что _build_zouit): свежий геослой перекрывает устаревшую сводку.
+    if not has_zouit and zouit_names:
+        has_zouit = True
+        if zouit_count in (None, 0):
+            zouit_count = len(overlaps)
+    _put(context, "has_zouit", has_zouit)
+    _put(context, "zouit_count", zouit_count)
+    if zouit_names:
+        context["zouit_zone_names"] = zouit_names
+
+    return context or None

backend/app/services/chat/safe_payload.py

@@ -14,9 +14,14 @@ tool'ами (см. tools.py). ЭТО ЕДИНСТВЕННОЕ место, чер
 РАЗРЕШЕНО в ``section_data`` / ``fields``:
   • срезы секций отчёта из tools.py (exec_summary / product_tz / future_market /
     scoring / confidence / scenarios) — это посчитанные advisory-агрегаты.
+  • ``parcel_context`` — КУРИРУЕМЫЙ срез analyze-рана (retrieval.get_parcel_context_for_chat):
+    публичные градоданные участка (адрес, площадь, категория, ВРИ, тер.зона ПЗЗ + лимиты
+    застройки, ЗОУИТ-сводка + названия зон). Строится по фиксированному whitelist'у из
+    скаляров и списка строк — БЕЗ геометрии/координат, без сырых под-словарей, без PII.
 
 ЗАПРЕЩЕНО (НИКОГДА не должно сюда дойти):
-  • сырой ``analyze``-blob / сырые строки БД (rosreestr_deals, parcels, …);
+  • сырой ``analyze``-blob целиком / сырые строки БД (rosreestr_deals, parcels, …);
+  • геометрия/координаты участка или ЗОУИТ-пересечений;
   • свободный insight-текст / лиды / любой контент с PII;
   • любой источник, помеченный confidential.
 

backend/app/services/chat/tools.py

@@ -3,10 +3,11 @@
 LLM в tool-loop'е (см. orchestrator.py) просит секции отчёта через function-calling.
 Здесь — две вещи и НИЧЕГО больше:
 
-  1. OpenAI tool-спеки (JSON-schema) пяти read-only секционных tool'ов
+  1. OpenAI tool-спеки (JSON-schema) шести read-only секционных tool'ов
      (`get_exec_summary` / `get_product_recommendation` / `get_forecast` /
-     `get_risks` / `get_scenarios`). Без параметров — каждый отдаёт фиксированную
-     секцию(и) отчёта (модель не управляет вычислениями, только запрашивает данные).
+     `get_risks` / `get_scenarios` / `get_parcel_info`). Без параметров — каждый отдаёт
+     фиксированную секцию(и) отчёта (модель не управляет вычислениями, только запрашивает
+     данные).
   2. ЧИСТЫЕ executors: режут УЖЕ-ЗАГРУЖЕННЫЙ in-memory `report_dict`
      (`SiteFinderReport.as_dict()`, 8 секций). НИКАКОЙ БД, НИКАКОГО пере-расчёта,
      НИКАКОЙ движковой математики — только срез готового dict'а.
@@ -73,6 +74,16 @@ def get_scenarios(report: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
     return _section(report, "scenarios")
 
 
+def get_parcel_info(report: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
+    """§1 parcel_context — паспорт участка + градрегламент ПЗЗ + ЗОУИТ.
+
+    Курируемый срез analyze-рана (тер.зона ПЗЗ, ВРИ, лимиты застройки, ЗОУИТ), влитый
+    эндпоинтом под ключ "parcel_context" (retrieval.get_parcel_context_for_chat). Секции
+    в отчёте нет (analyze-рана не было) → маркер «недоступно», как у остальных tool'ов.
+    """
+    return _section(report, "parcel_context")
+
+
 # ── Реестр имя→executor + имя→секции отчёта (для provenance grounded_in.sections) ─
 # ЕДИНЫЙ источник истины: и спеки, и orchestrator берут имена/маппинг отсюда.
 
@@ -84,6 +95,7 @@ _TOOLS: dict[str, tuple[Callable[[dict[str, Any]], dict[str, Any]], tuple[str, .
     "get_forecast": (get_forecast, ("future_market",)),
     "get_risks": (get_risks, ("scoring", "confidence")),
     "get_scenarios": (get_scenarios, ("scenarios",)),
+    "get_parcel_info": (get_parcel_info, ("parcel_context",)),
 }
 
 # RU-описания tool'ов для модели (что внутри секции — чтобы LLM выбирал верный tool).
@@ -103,8 +115,11 @@ _TOOL_DESCRIPTIONS: dict[str, str] = {
         "Риски участка: специальные индексы §25 (включая каннибализацию портфеля) "
         "и уровень/факторы уверенности отчёта."
     ),
-    "get_scenarios": (
-        "Сценарии развития: разброс по консервативному / базовому / агрессивному."
+    "get_scenarios": ("Сценарии развития: разброс по консервативному / базовому / агрессивному."),
+    "get_parcel_info": (
+        "Паспорт участка и градостроительный регламент: адрес, площадь, категория земель, "
+        "ВРИ, территориальная зона ПЗЗ (код и название), лимиты застройки, "
+        "ЗОУИТ-обременения."
     ),
 }
 
@@ -128,7 +143,7 @@ def _spec(name: str) -> dict[str, Any]:
 
 
 def tool_specs() -> list[dict[str, Any]]:
-    """Все 5 секционных tool-спек (JSON-schema) для передачи в ``complete(tools=...)``."""
+    """Все 6 секционных tool-спек (JSON-schema) для передачи в ``complete(tools=...)``."""
     return [_spec(name) for name in _TOOLS]
 
 
@@ -161,6 +176,7 @@ __all__ = [
     "execute_tool",
     "get_exec_summary",
     "get_forecast",
+    "get_parcel_info",
     "get_product_recommendation",
     "get_risks",
     "get_scenarios",

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/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 +1,494 @@
+"""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 → best-effort
+     СИНХРОННО считаем его тут же (`_ensure_forecast_run`, зеркало Celery-таски форсайта,
+     ~20–30с) и перечитываем; всё ещё нет (сбой/тонкие данные) → 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`).
+  6b. DOCX-вариант (PR-F, `build_full_report_docx`) из ТЕХ ЖЕ исходных словарей + ТЕХ ЖЕ
+     карт-PNG (НЕ рендерим карты дважды) — рядом `.docx`-файл.
+  7. Запись файлов (PDF + DOCX, атомарно tmp+os.replace) + метадата-ран `report-pdf-1.0`
+     (result = pdf_path/docx_path/analyze_run_id/forecast_run_id/generated_at/size_bytes/
+     docx_size_bytes). Старые раны без docx_path → download?format=docx отдаёт 404.
+
+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_docx import build_full_report_docx
+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"
+
+# Горизонты best-effort синхронного форсайта (мес). Зеркало Celery-таски
+# `forecast_site_finder_report(horizon=12)`: `_horizons_for(12)` = sorted({6,12,18,24}|{12})
+# = [6,12,18,24] (forecast.py) = orchestrator._DEFAULT_HORIZONS. Держим тот же набор,
+# чтобы «холодный» участок получил §4–§6 идентичные ленивому GET /forecast-пути.
+_FORECAST_HORIZONS: tuple[int, ...] = (6, 12, 18, 24)
+
+# 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 _largest_polygon_geojson(geom: dict[str, Any]) -> dict[str, Any]:
+    """MultiPolygon → GeoJSON крупнейшего полигона-контура; Polygon и прочее — как есть.
+
+    Многоконтурный участок приходит как MultiPolygon, а concept-стек (`parse_parcel` +
+    `_parcel_centroid_wkt`) принимает только Polygon → `ParcelGeometryError`. Берём
+    контур с максимальной площадью (тот же приём, что generative-геометрия применяет к
+    buildable-мультиполигону после буфера, geometry.py:263-265). Любой сбой парсинга /
+    не-MultiPolygon → возвращаем geom без изменений (best-effort, не роняем концепцию).
+
+    Args:
+        geom: GeoJSON-геометрия участка (Polygon / MultiPolygon / Feature-обёртка).
+
+    Returns:
+        GeoJSON Polygon крупнейшего контура (если вход был MultiPolygon), иначе `geom`.
+    """
+    geom_dict = geom.get("geometry") if geom.get("type") == "Feature" else geom
+    if not isinstance(geom_dict, dict) or geom_dict.get("type") != "MultiPolygon":
+        return geom
+
+    try:
+        from shapely.geometry import mapping, shape
+
+        multi = shape(geom_dict)
+        if multi.is_empty or not hasattr(multi, "geoms"):
+            return geom
+        largest = max(multi.geoms, key=lambda g: g.area)
+        logger.info(
+            "build_full_report: multi-contour участок — взят крупнейший контур из %d",
+            len(list(multi.geoms)),
+        )
+        return dict(mapping(largest))
+    except Exception:
+        # Вырожденная/битая геометрия — отдаём как есть, concept-стек сам решит (best-effort).
+        logger.exception("build_full_report: не удалось выделить крупнейший контур MultiPolygon")
+        return geom
+
+
+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
+
+    # Многоконтурный участок → geom = MultiPolygon, а concept-стек (parse_parcel +
+    # _parcel_centroid_wkt через _parse_polygon) принимает ТОЛЬКО Polygon и роняет
+    # ParcelGeometryError("expected Polygon, got MultiPolygon"). Берём крупнейший контур —
+    # ровно как generative-геометрия после буфера (geometry.py:263-265). Иначе §7 и
+    # market-price молча деградируют на любом мультиконтуре.
+    geom = _largest_polygon_geojson(geom)
+
+    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 _ensure_forecast_run(
+    db: Session,
+    cad: str,
+    analyze_row: Any,
+    analyze: dict[str, Any],
+) -> None:
+    """Best-effort синхронно посчитать §22-форсайт для «холодного» участка (#2259 gap).
+
+    §22-форсайт-ран ("1.0") существует ТОЛЬКО если пользователь открывал страницу участка
+    (§22 строится лениво GET /forecast-поллингом Celery-таской `forecast_site_finder_report`).
+    На холодном участке полный отчёт выходил БЕЗ §4–§6. Здесь — тот же compute+persist, что
+    делает Celery-таска, но СИНХРОННО и ПРЯМЫМ вызовом: мы УЖЕ внутри worker'а
+    (build_full_report_task), поэтому НЕ .delay — считаем inline (~20–30с) и персистим тем же
+    контрактом, чтобы последующий `latest_run_for("1.0")` в build_full_report поймал свежий ран
+    (его новый id корректно войдёт в кэш-ключ отчёта → cache-miss → §4–§6 попадут в PDF).
+
+    Зеркало `forecast_site_finder_report(horizon=12)` (workers/tasks/forecast.py):
+      • horizons = `_FORECAST_HORIZONS` (= `_horizons_for(12)` = [6,12,18,24]);
+      • district = денорм-колонка рана → fallback analyze["district"]["district_name"];
+      • `build_site_finder_report(...)` → `report.as_dict()` → `persist_analysis_run(...,
+        schema_version=d["schema_version"], status="done", ...)`.
+
+    Best-effort: ЛЮБОЙ сбой/долгий compute → logger.warning + return (НЕ exception — форсайт
+    может честно не собраться на тонких данных, GlitchTip-шум не нужен). Тогда отчёт, как и
+    раньше, выйдет без §4–§6 (part_b деградирует «нет данных»).
+
+    Args:
+        db: SQLAlchemy session (та же, что у build_full_report — свою НЕ открываем).
+        cad: кадастровый номер участка.
+        analyze_row: Row analyze-рана (несёт денорм `district`).
+        analyze: persist-payload analyze-рана (district-fallback + competitors для сегмента).
+    """
+    try:
+        # Lazy import — тяжёлый forecasting-стек не нужен на module-load (как concept-стек).
+        from app.services.forecasting.orchestrator import build_site_finder_report
+
+        district = analyze_row.district or (analyze.get("district") or {}).get("district_name")
+        logger.info(
+            "build_full_report: холодный участок cad=%s — best-effort синхронный §22-форсайт "
+            "(district=%s horizons=%s)",
+            cad,
+            district,
+            _FORECAST_HORIZONS,
+        )
+        report = build_site_finder_report(
+            db,
+            analyze=analyze,
+            cad_num=cad,
+            district=district,
+            horizons=_FORECAST_HORIZONS,
+        )
+        d = report.as_dict()
+        new_id = persist_analysis_run(
+            db,
+            cad_num=cad,
+            result=d,
+            params={"horizon": 12, "source": "full-report-inline-forecast"},
+            district=district,
+            confidence=(d.get("confidence") or {}).get("level"),
+            status="done",
+            schema_version=d["schema_version"],  # "1.0" (SiteFinderReport._SCHEMA_VERSION)
+            created_by=None,
+            segment=(d.get("meta") or {}).get("segment"),
+        )
+        logger.info("build_full_report: §22-форсайт посчитан inline cad=%s run_id=%s", cad, new_id)
+    except Exception:
+        # Форсайт может честно не собраться (тонкие данные / сбой §9.x-шва) или занять
+        # слишком долго — деградируем в отчёт без §4–§6 (warning, НЕ exception: держим
+        # GlitchTip-шум в узде, ведёт себя как ленивая Celery-таска, которая тоже best-effort).
+        logger.warning(
+            "build_full_report: inline §22-форсайт не собрался cad=%s → отчёт без §4–§6",
+            cad,
+            exc_info=True,
+        )
+
+
+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 _atomic_write(path: Path, data: bytes) -> None:
+    """Атомарно записать байты в `path`: `.<pid>.tmp` рядом → `os.replace`.
+
+    Два конкурентных POST в один день целятся в ОДИН путь (имя несёт только дату) —
+    прямой `write_bytes` мог бы interleave-писать байты обоих рендеров в один файл
+    (битый вывод). `os.replace` атомарен в пределах одной FS → download всегда видит
+    целый файл (свой или чужой). Общий для PDF и DOCX (тот же приём).
+    """
+    tmp_path = path.with_suffix(f".{os.getpid()}.tmp")
+    tmp_path.write_bytes(data)
+    os.replace(tmp_path, path)
+
+
+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)
+    if forecast_row is None:
+        # Холодный участок: §22-форсайт-ран ("1.0") строится лениво GET /forecast-поллингом
+        # и на не-открытом участке отсутствует → отчёт выходил без §4–§6. Best-effort
+        # считаем его СИНХРОННО прямо тут (мы в worker'е) и перечитываем — самодостаточность
+        # отчёта важнее +20–30с (как §7-концепция генерится в оркестраторе). Сбой/долго →
+        # forecast_row остаётся None, part_b деградирует «нет данных» (как раньше).
+        _ensure_forecast_run(db, cad, analyze_row, analyze)
+        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, analyze_result=analyze)
+    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)
+
+    # DOCX-вариант (PR-F): из ТЕХ ЖЕ исходных словарей + ТЕХ ЖЕ карт-PNG (parcel_png /
+    # concept_png уже отрендерены выше — НЕ рендерим карты дважды). Зеркалит §1–§7 PDF.
+    docx_bytes = build_full_report_docx(
+        analyze,
+        forecast,
+        concept,
+        connection_capacity,
+        cad=cad,
+        address=address if isinstance(address, str) else None,
+        generated_at=generated_at_ru,
+        parcel_map_png=parcel_png,
+        concept_map_png=concept_png,
+    )
+
+    # Запись файлов на volume + метадата-ран. Каталог создаём (parents, exist_ok).
+    reports_dir = Path(settings.reports_dir)
+    reports_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    base_name = f"gendesign_report_{_cad_safe(cad)}_{generated_at_ru}"
+    pdf_path = reports_dir / f"{base_name}.pdf"
+    docx_path = reports_dir / f"{base_name}.docx"
+    # Атомарная запись обоих файлов (tmp+os.replace — см. `_atomic_write`).
+    _atomic_write(pdf_path, pdf_bytes)
+    _atomic_write(docx_path, docx_bytes)
+    size_bytes = len(pdf_bytes)
+    docx_size_bytes = len(docx_bytes)
+
+    result: dict[str, Any] = {
+        "pdf_path": str(pdf_path),
+        "docx_path": str(docx_path),
+        "analyze_run_id": analyze_run_id,
+        "forecast_run_id": forecast_run_id,
+        "generated_at": generated_at.isoformat(),
+        "size_bytes": size_bytes,
+        "docx_size_bytes": docx_size_bytes,
+    }
+
+    # Метадата-ран `report-pdf-1.0` (best-effort persist; провал не роняет отчёт — файлы
+    # уже записаны, 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 pdf=%s (%d B) docx=%s (%d B) analyze=%s forecast=%s",
+        cad,
+        pdf_path,
+        size_bytes,
+        docx_path,
+        docx_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/exporters/report_pdf.py

@@ -32,7 +32,9 @@ from typing import Any
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
 # ── Named-константы: заголовки секций (по одной на содержательную секцию §13) ──
-# Тот же набор из шести содержательных секций, что рисует excel.py (#991).
+# Шесть секций зеркалят excel.py (#991); §13.7 «Уверенность» — доп. секция, портирована
+# из report_docx/report_md для parity между экспортёрами (audit epic #2445 item C2;
+# excel.py её пока не несёт — отдельный gap, вне scope этой правки).
 
 _TITLE_DOC: str = "Site Finder v2 — советующий отчёт §13"
 _TITLE_SUMMARY: str = "Сводка"
@@ -41,6 +43,7 @@ _TITLE_FUTURE_MARKET: str = "Будущий рынок"
 _TITLE_PRODUCT_TZ: str = "Продукт ТЗ"
 _TITLE_SCENARIOS: str = "Сценарии"
 _TITLE_SCORING: str = "Скоринг"
+_TITLE_CONFIDENCE: str = "Уверенность"
 
 # ── Named-константы: микрокопия / плейсхолдеры (зеркало excel.py) ──────────────
 
@@ -308,15 +311,21 @@ def _future_supply_pairs(future_supply: Any) -> dict[str, Any]:
 
 
 def _build_summary(report: dict[str, Any]) -> str:
-    """Блок «Сводка»: cover + ADVISORY-маркер + вердикт + ключевые числа + контекст."""
+    """Блок «Сводка»: cover + ADVISORY-маркер + вердикт + ключевые числа + контекст.
+
+    Уровень уверенности здесь — только сводный badge (`overall_confidence`), зеркало
+    report_docx/report_md._build_summary. Полный разбор (rationale + факторы-драйверы)
+    живёт в отдельной секции §13.7 «Уверенность» (`_build_confidence`) — раньше
+    (до parity-фикса #2445 C2) он дублировался здесь тонкой 2-строчной таблицей, что
+    расходилось с docx/md и не переживало dict-значный фактор; убрано, чтобы не было
+    двух версий одних и тех же данных в одном документе.
+    """
     exec_summary = _as_dict(report.get("exec_summary"))
     meta = _as_dict(report.get("meta"))
-    confidence = _as_dict(report.get("confidence"))
 
     headline = exec_summary.get("headline")
     verdict = exec_summary.get("verdict")
     key_numbers = _as_dict(exec_summary.get("key_numbers"))
-    factors = _as_dict(confidence.get("factors"))
 
     cad = _esc(meta.get("cad_num"))
     district = _esc(meta.get("district"))
@@ -329,10 +338,6 @@ def _build_summary(report: dict[str, Any]) -> str:
         ("Сформировано", meta.get("generated_at")),
         ("Версия схемы", meta.get("schema_version")),
     ]
-    confidence_pairs: list[tuple[str, Any]] = [
-        ("Уровень", _level_ru(confidence.get("level"))),
-        ("Обоснование", confidence.get("rationale")),
-    ]
     overall_conf = _esc(_level_ru(exec_summary.get("overall_confidence")))
 
     return f"""
@@ -351,12 +356,6 @@ def _build_summary(report: dict[str, Any]) -> str:
   <h3>Ключевые числа</h3>
   {_dict_kv_table(key_numbers)}
 
-  <h3>Уверенность отчёта</h3>
-  {_kv_table(confidence_pairs)}
-
-  <h3>Факторы уверенности</h3>
-  {_dict_kv_table(factors)}
-
   <h3>Контекст</h3>
   {_kv_table(context_pairs)}
 </div>
@@ -624,6 +623,43 @@ def _build_scoring(report: dict[str, Any]) -> str:
 
   <h3>Специальные индексы</h3>
   {_data_table(["Индекс", "Значение", "Метка"], index_rows)}
+</div>
+"""
+
+
+def _build_confidence(report: dict[str, Any]) -> str:
+    """§13.7 «Уверенность»: уровень + обоснование + факторы-драйверы (таблица).
+
+    Parity fix (audit epic #2445 item C2): report_docx/report_md уже несли эту секцию
+    (§22.7/§13.7) — PDF был единственным экспортёром без нее. Портировано 1-в-1 (та же
+    4-колоночная таблица «Фактор/Значение/Уровень/Комментарий»), но через HTML-примитивы
+    report_pdf (`_data_table`), а не python-docx/Markdown API.
+    """
+    confidence = _as_dict(report.get("confidence"))
+    level = _level_ru(confidence.get("level"))
+    rationale = confidence.get("rationale")
+    factors = _as_dict(confidence.get("factors"))
+
+    # Факторы #990: {name: {value, level, note}} ИЛИ плоское {name: value}. Defensive:
+    # если значение — dict, раскладываем на value/level/note; иначе кладём как есть
+    # (зеркало report_docx._build_confidence / report_md._build_confidence).
+    factor_rows: list[list[Any]] = []
+    for name, payload in factors.items():
+        if isinstance(payload, dict):
+            factor_rows.append(
+                [name, payload.get("value"), _level_ru(payload.get("level")), payload.get("note")]
+            )
+        else:
+            factor_rows.append([name, payload, _DASH, _DASH])
+
+    return f"""
+<div class="section" id="confidence">
+  <h2>{html.escape(_TITLE_CONFIDENCE)}</h2>
+  <span class="badge">Уровень: {_esc(level)}</span>
+  <p class="verdict">{_esc(rationale)}</p>
+
+  <h3>Факторы уверенности</h3>
+  {_data_table(["Фактор", "Значение", "Уровень", "Комментарий"], factor_rows)}
 
   <div class="footer">{html.escape(_FOOTER_NOTE)}</div>
 </div>
@@ -631,7 +667,8 @@ def _build_scoring(report: dict[str, Any]) -> str:
 
 
 # Реестр построителей секций. Порядок = порядок блоков в документе (зеркало
-# `_SHEET_BUILDERS` у excel.py — тот же набор из шести содержательных секций §13).
+# `_SHEET_BUILDERS` у excel.py + report_docx/report_md — Сводка → Рынок сейчас →
+# Будущий рынок → Продукт ТЗ → Сценарии → Скоринг → Уверенность §13.7, #2445 C2).
 _SECTION_BUILDERS: tuple[Any, ...] = (
     _build_summary,
     _build_market_now,
@@ -639,11 +676,12 @@ _SECTION_BUILDERS: tuple[Any, ...] = (
     _build_product_tz,
     _build_scenarios,
     _build_scoring,
+    _build_confidence,
 )
 
 
 def _build_html(report: dict[str, Any]) -> str:
-    """Склеить HTML-документ из шести секций §13. PURE (только строки). Graceful."""
+    """Склеить HTML-документ из семи секций §13 (+ §13.7 Уверенность). PURE. Graceful."""
     sections = "".join(builder(report) for builder in _SECTION_BUILDERS)
     return f"""<!DOCTYPE html>
 <html lang="ru">
@@ -666,10 +704,10 @@ def export_report_pdf(report: Any) -> bytes:
     """§13 Отрендерить `SiteFinderReport` (#987) в PDF-документ и вернуть БАЙТЫ.
 
     По одному блоку на содержательную секцию §13 (Сводка / Рынок сейчас / Будущий
-    рынок / Продукт ТЗ / Сценарии / Скоринг — тот же набор, что и `export_report_xlsx`).
-    Шапки таблиц с заливкой, RU-метки, числа округлены, None → "—". На блоке «Сводка» —
-    заметный ADVISORY-маркер (отчёт советующий). ВСЕ динамические строки экранируются
-    `html.escape`.
+    рынок / Продукт ТЗ / Сценарии / Скоринг / Уверенность §13.7 — parity с
+    report_docx/report_md, #2445 C2). Шапки таблиц с заливкой, RU-метки, числа
+    округлены, None → "—". На блоке «Сводка» — заметный ADVISORY-маркер (отчёт
+    советующий). ВСЕ динамические строки экранируются `html.escape`.
 
     ДЕТЕРМИНИРОВАННО, БЕЗ LLM/БД/сети. Принимает КАК `SiteFinderReport`-инстанс, ТАК и
     его `as_dict()`-словарь (нормализуется через `_normalize`). GRACEFUL: частичный/

backend/app/services/forecasting/macro_series.py

@@ -371,12 +371,20 @@ def _month_grid(start: date, end: date) -> list[date]:
 
 
 def _query_key_rate_monthly(db: Session, *, since: date) -> dict[date, float]:
-    """Ресэмпл дневного key_rate (region 'rf') → {month1st: value}. Graceful → {}."""
+    """Ресэмпл дневного key_rate (region 'rf') → {month1st: value}. Graceful → {}.
+
+    SAVEPOINT (#2464 cluster A finding #2): `db` — общая §22-сессия отчёта; при сбое
+    этого запроса БЕЗ SAVEPOINT транзакция Postgres остаётся aborted и следующие
+    запросы get_monthly_macro (inflation, mortgage) + все ПОСЛЕДУЮЩИЕ §9.x-слои на
+    той же сессии тоже падают. `with db.begin_nested():` откатывает ТОЛЬКО этот
+    SAVEPOINT (ROLLBACK TO SAVEPOINT), внешняя транзакция остаётся рабочей.
+    """
     try:
-        rows = db.execute(
-            _KEY_RATE_MONTHLY_SQL,
-            {"itype": "key_rate", "region": "rf", "since": since},
-        ).all()
+        with db.begin_nested():
+            rows = db.execute(
+                _KEY_RATE_MONTHLY_SQL,
+                {"itype": "key_rate", "region": "rf", "since": since},
+            ).all()
     except Exception:
         logger.exception("get_monthly_macro: key_rate query failed")
         return {}
@@ -389,9 +397,14 @@ def _query_inflation_monthly(db: Session, *, since: date) -> dict[date, float]:
     Ряд УЖЕ месячный (obs_date = 1-е число, залит cbr_macro_sync) — берём как есть
     через reuse get_macro_series (свой SQL не пишем). _month_start — страховка.
     Сбой/пустой ряд → {} (НЕ crash), inflation_yoy тогда None по всей сетке.
+
+    SAVEPOINT (#2464 cluster A finding #2): см. `_query_key_rate_monthly` — та же
+    общая §22-сессия, тот же риск отравления транзакции для последующих запросов
+    (mortgage-поля + §9.x-слои). `with db.begin_nested():` изолирует сбой в SAVEPOINT.
     """
     try:
-        series = get_macro_series(db, "inflation_yoy", region="rf", since=since)
+        with db.begin_nested():
+            series = get_macro_series(db, "inflation_yoy", region="rf", since=since)
     except Exception:
         logger.exception("get_monthly_macro: inflation_yoy query failed")
         return {}
@@ -404,11 +417,20 @@ def _query_mortgage_monthly(db: Session, *, since: date) -> dict[str, dict[date,
     Возвращает {field: {month1st: value}}. obs_date уже нормализован к 1-му числу
     в backfill, но _month_start применяем повторно (страховка). Сбой одного ряда
     не валит остальные (graceful: пустой подсловарь).
+
+    SAVEPOINT (#2464 cluster A finding #2): все 5 полей читаются на ОДНОЙ `db`-Session
+    (get_monthly_macro вызывается внутри общей §22-сессии отчёта). Без SAVEPOINT сбой
+    ОДНОГО поля оставляет транзакцию Postgres aborted — каждое СЛЕДУЮЩЕЕ поле в этом
+    же цикле тоже падает (хотя его данные были бы доступны), а `except` здесь молча
+    отдаёт [] по каждому, маскируя каскад под «нормальную» построчную деградацию.
+    `with db.begin_nested():` — SAVEPOINT на КАЖДОЕ поле: сбой откатывает только его
+    SAVEPOINT (ROLLBACK TO SAVEPOINT), сессия остаётся рабочей для следующего поля.
     """
     out: dict[str, dict[date, float]] = {}
     for indicator_type, field in _MORTGAGE_FIELDS:
         try:
-            series = get_macro_series(db, indicator_type, region="sverdl", since=since)
+            with db.begin_nested():
+                series = get_macro_series(db, indicator_type, region="sverdl", since=since)
         except Exception:
             logger.exception("get_monthly_macro: mortgage series %s failed", indicator_type)
             series = []

backend/app/services/forecasting/orchestrator.py

@@ -124,7 +124,7 @@ def _primary_horizon(horizons: Sequence[int]) -> int:
     return horizons[0] if horizons else _PREFERRED_PRIMARY_HORIZON
 
 
-def _safe_call(label: str, fn: Any) -> Any:
+def _safe_call(label: str, db: Session, fn: Any) -> Any:
     """Вызвать §9.x-сервис graceful: сбой → None + logger.exception (не crash отчёта).
 
     Зеркало product_scoring._safe_call: любой §9.x-слой может бросить (тонкие данные / нет
@@ -133,15 +133,29 @@ def _safe_call(label: str, fn: Any) -> Any:
     широкий Exception (изоляция одного слоя от отчёта) с ОБЯЗАТЕЛЬНЫМ logger.exception —
     НЕ молчаливое глотание. §9.x уже graceful внутри; это belt-and-suspenders на шве.
 
+    SAVEPOINT (#2464 cluster A finding #1): все §9.x-слои шарят ОДИН `db`-Session на
+    отчёт (module docstring `forecast_request_cache.py`). Без обёртки сбойный
+    `db.execute` внутри слоя оставляет транзакцию Postgres в состоянии aborted
+    («current transaction is aborted, commands ignored until end of transaction
+    block») — КАЖДЫЙ последующий слой на той же сессии тоже падает, хотя его данные
+    были бы доступны. `with db.begin_nested():` заводит SAVEPOINT НА ВЕСЬ вызов слоя
+    (слой может делать несколько `db.execute` внутри себя — например §9.6 внутри
+    §9.8/§11); при исключении SAVEPOINT откатывается автоматически (ROLLBACK TO
+    SAVEPOINT), внешняя транзакция остаётся рабочей для следующего слоя. НЕ
+    `db.rollback()` — тот откатил бы ВСЮ внешнюю транзакцию (см. `backend.md` §
+    SAVEPOINT pattern, established anti-pattern).
+
     Args:
         label: имя слоя для лога (диагностика какой §9.x-вызов деградировал).
+        db: общая §22-сессия (для SAVEPOINT вокруг вызова слоя).
         fn: нулевой-аргумент thunk вокруг §9.x-вызова.
 
     Returns:
         Результат `fn()` или None при исключении.
     """
     try:
-        return fn()
+        with db.begin_nested():
+            return fn()
     except Exception:
         logger.exception("orchestrator: §9.x layer %s failed → section degraded", label)
         return None
@@ -334,21 +348,25 @@ def _build_site_finder_report_impl(
     # ── 2. §9.x-слои, каждый graceful через _safe_call (ГЕТЕРОГЕННЫЕ сигнатуры) ──
     market_metrics = _safe_call(
         "market_metrics",
+        db,
         lambda: compute_market_metrics(db, district=district, premise_kind=_PREMISE_KIND),
     )
     supply_rows = _safe_call(
         "supply_layers",
+        db,
         lambda: compute_all_layers(db, district=district, premise_kind=_PREMISE_KIND),
     )
     supply_layers = _summarize_supply_layers(supply_rows)
     future_supply = _safe_call(
         "future_supply",
+        db,
         lambda: compute_future_supply_pressure(
             db, district=district, horizon_months=primary, premise_kind=_PREMISE_KIND
         ),
     )
     forecasts = _safe_call(
         "demand_supply_forecast",
+        db,
         lambda: compute_demand_supply_forecast(
             db, spec=spec, district=district, cad_num=cad_num, horizons=horizon_list
         ),
@@ -359,6 +377,7 @@ def _build_site_finder_report_impl(
     # _safe_call оборачивает любой сбой → None → штатно деградируем (collapse=False).
     scenarios_result = _safe_call(
         "scenarios",
+        db,
         lambda: compute_scenarios(
             db, spec=spec, district=district, cad_num=cad_num, horizons=horizon_list
         ),
@@ -371,18 +390,21 @@ def _build_site_finder_report_impl(
         scenarios, scenarios_collapsed, scenarios_collapse_reason = scenarios_result
     product_scores = _safe_call(
         "score_card",
+        db,
         lambda: compute_score_card(
             db, spec=spec, district=district, cad_num=cad_num, horizon_months=primary
         ),
     )
     special_indices = _safe_call(
         "special_indices",
+        db,
         lambda: compute_special_indices(
             db, spec=spec, district=district, cad_num=cad_num, horizons=horizon_list
         ),
     )
     recommendation_overlay = _safe_call(
         "forecast_overlay",
+        db,
         lambda: build_forecast_overlay(
             db,
             district=district,
@@ -393,7 +415,7 @@ def _build_site_finder_report_impl(
     )
 
     # ── Макро-свежесть (audit MEDIUM): только лог; проводка в отчёт — 3b ─────────
-    macro = _safe_call("monthly_macro", lambda: get_monthly_macro(db))
+    macro = _safe_call("monthly_macro", db, lambda: get_monthly_macro(db))
     macro_as_of = _macro_as_of(macro)
     if macro_as_of is not None:
         logger.info(

backend/app/services/forecasting/product_scoring.py

@@ -835,13 +835,15 @@ def _poi_weight_sum(db: Session, *, cad_num: str) -> float | None:
     compute_poi_weighted_top7. Нет геометрии / нет POI / сбой → None (infra_fit unavailable).
     """
     try:
-        coords = (
-            db.execute(
-                _PARCEL_CENTROID_SQL, {"cad_num": cad_num, "quarter": _quarter_from_cad(cad_num)}
+        with db.begin_nested():
+            coords = (
+                db.execute(
+                    _PARCEL_CENTROID_SQL,
+                    {"cad_num": cad_num, "quarter": _quarter_from_cad(cad_num)},
+                )
+                .mappings()
+                .first()
             )
-            .mappings()
-            .first()
-        )
     except Exception:
         logger.exception(
             "product_scoring: centroid lookup failed (cad_num=%s) → infra n/a", cad_num
@@ -850,9 +852,10 @@ def _poi_weight_sum(db: Session, *, cad_num: str) -> float | None:
     if not coords or coords.get("lat") is None or coords.get("lon") is None:
         return None
     try:
-        response = compute_poi_weighted_top7(
-            db, cad_num, float(coords["lat"]), float(coords["lon"]), radius_m=_POI_RADIUS_M
-        )
+        with db.begin_nested():
+            response = compute_poi_weighted_top7(
+                db, cad_num, float(coords["lat"]), float(coords["lon"]), radius_m=_POI_RADIUS_M
+            )
     except Exception:
         logger.exception("product_scoring: poi_score failed (cad_num=%s) → infra n/a", cad_num)
         return None

backend/app/services/forecasting/sales_series.py

@@ -549,6 +549,12 @@ def _query_source_a(
 
     Graceful → {} при сбое/пустых данных. price_bucket в spec для Source A
     игнорируется (агрегат не несёт per-lot цены) — фиксируется логом.
+
+    SAVEPOINT (#2464 cluster A finding #4): `db` — общая §22-сессия отчёта (может
+    переиспользоваться другими §9.x-слоями после этого вызова). Без SAVEPOINT сбойный
+    `db.execute` оставляет транзакцию Postgres aborted — все ПОСЛЕДУЮЩИЕ запросы на
+    той же сессии тоже падают. `with db.begin_nested():` откатывает ТОЛЬКО этот
+    SAVEPOINT при сбое, оставляя внешнюю транзакцию рабочей.
     """
     if spec.price_bucket is not None:
         logger.info(
@@ -567,7 +573,8 @@ def _query_source_a(
         "room_bucket": spec.room_bucket,
     }
     try:
-        rows = db.execute(_SOURCE_A_SQL, params).mappings().all()
+        with db.begin_nested():
+            rows = db.execute(_SOURCE_A_SQL, params).mappings().all()
     except Exception:
         logger.exception("build_sales_series: source A query failed")
         return {}
@@ -582,6 +589,9 @@ def _query_source_b(
     Graceful → {} при сбое/пустых данных. Передаёт bucket-пороги/-метки в SQL
     (зеркало pure-helpers), чтобы room×area / price сегментация считалась тем же
     правилом и в БД, и в Python.
+
+    SAVEPOINT (#2464 cluster A finding #4): см. `_query_source_a` — та же общая
+    §22-сессия, тот же риск отравления транзакции для последующих слоёв/запросов.
     """
     # district (админ-имя ЕКБ) → набор informal микро (objective_lots хранит микро).
     # None → EKB-wide (без district-фильтра).
@@ -613,7 +623,8 @@ def _query_source_b(
         "p_unknown": PRICE_BUCKET_UNKNOWN,
     }
     try:
-        rows = db.execute(_SOURCE_B_SQL, params).mappings().all()
+        with db.begin_nested():
+            rows = db.execute(_SOURCE_B_SQL, params).mappings().all()
     except Exception:
         logger.exception("build_sales_series: source B query failed")
         return {}

backend/app/services/forecasting/special_indices.py

@@ -994,16 +994,29 @@ def _query_parcel_centroid(db: Session, *, cad_num: str) -> tuple[float, float]
 
     Нет геометрии / сбой → None (гео-веса упадут на floor; overlap считается по остальным
     осям, индекс НЕ деградирует целиком). Параметризовано (psycopg v3). Детерминированно.
+
+    SAVEPOINT НА ВНУТРЕННЕМ swallow-сайте (#2464 cluster A, RELEASE-trap): этот helper
+    зовётся из `_build_cannibalization` — builder, обёрнутый внешним SAVEPOINT в
+    `compute_special_indices._run`. БЕЗ собственного `db.begin_nested():` сбойный
+    `db.execute` тут проглатывается локально (→ None), оставляя транзакцию Postgres
+    aborted; тогда ВНЕШНИЙ `_run`-savepoint выходит «нормально» и делает RELEASE
+    SAVEPOINT, а RELEASE в aborted-tx САМ падает (Postgres в aborted допускает только
+    ROLLBACK / ROLLBACK TO SAVEPOINT) — внешний except ловит уже RELEASE-ошибку, но
+    транзакция так и не откачена → отравление каскадит в следующий §25-индекс. Savepoint
+    ИМЕННО ЗДЕСЬ (в точке перехвата) откатывает сбой (ROLLBACK TO SAVEPOINT), поэтому
+    внешний RELEASE проходит. Тот же принцип, что saturation.py: savepoint у db.execute
+    в точке, где ошибка ловится.
     """
     try:
-        row = (
-            db.execute(
-                _PARCEL_CENTROID_SQL,
-                {"cad_num": cad_num, "quarter": _quarter_from_cad(cad_num)},
+        with db.begin_nested():
+            row = (
+                db.execute(
+                    _PARCEL_CENTROID_SQL,
+                    {"cad_num": cad_num, "quarter": _quarter_from_cad(cad_num)},
+                )
+                .mappings()
+                .first()
             )
-            .mappings()
-            .first()
-        )
     except Exception:
         logger.exception("cannibalization: centroid query failed for cad_num=%s", cad_num)
         return None
@@ -1657,9 +1670,20 @@ def compute_special_indices(
     segment = spec.as_dict()
 
     def _run(key: str, builder: Any) -> SpecialIndex:
-        """Выполнить builder одного индекса в собственном try/except (graceful)."""
+        """Выполнить builder одного индекса в собственном try/except (graceful).
+
+        SAVEPOINT (#2464 cluster A finding #3): все шесть builder'ов делят ОДНУ `db`-
+        Session (общая сессия §22-отчёта). Без SAVEPOINT сбойный `db.execute` внутри
+        builder'а оставляет транзакцию Postgres aborted — КАЖДЫЙ следующий индекс на
+        той же сессии тоже падает (хотя его данные были бы доступны), что маскируется
+        под шесть независимых деградаций. `with db.begin_nested():` заводит SAVEPOINT
+        на ВЕСЬ builder() (некоторые builder'ы делают несколько db.execute внутри
+        себя) — сбой откатывает только его SAVEPOINT, сессия остаётся рабочей для
+        следующего индекса.
+        """
         try:
-            return builder()  # type: ignore[no-any-return]
+            with db.begin_nested():
+                return builder()  # type: ignore[no-any-return]
         except Exception:
             # Сбой одного индекса НЕ валит карточку: деградация-None, остальные считаются.
             logger.exception(

backend/app/services/generative/exporters/dxf.py

@@ -24,6 +24,11 @@ import logging
 # импорт из модуля удовлетворяет strict no-implicit-reexport.
 from ezdxf.enums import TextEntityAlignment
 from ezdxf.filemanagement import new as ezdxf_new
+
+# Modelspace определён в ezdxf.layouts.layout и не в __all__ пакета ezdxf.layouts;
+# импорт из модуля-определителя удовлетворяет strict no-implicit-reexport (как ezdxf_new).
+from ezdxf.layouts.layout import Modelspace
+from shapely.coords import CoordinateSequence
 from shapely.geometry import Polygon
 
 from app.schemas.concept import ConceptVariant
@@ -44,7 +49,7 @@ _LAYER_BUILDINGS = "BUILDINGS"
 _LABEL_HEIGHT_M = 2.0
 
 
-def _ring_points(coords: object) -> list[tuple[float, float]]:
+def _ring_points(coords: CoordinateSequence) -> list[tuple[float, float]]:
     """Кольцо (exterior/interior) как список (x, y) для LWPolyline (без замыкающей точки)."""
     pts = list(coords)
     # Shapely дублирует первую точку в конце; close=True у ezdxf замкнёт сам.
@@ -53,7 +58,7 @@ def _ring_points(coords: object) -> list[tuple[float, float]]:
     return [(float(x), float(y)) for x, y in pts]
 
 
-def _add_polygon(msp: object, poly: Polygon, layer: str) -> None:
+def _add_polygon(msp: Modelspace, poly: Polygon, layer: str) -> None:
     """Нарисовать полигон на слое: внешнее кольцо + каждое внутреннее (отверстие).
 
     LWPolyline не умеет дырки, поэтому каждое interior-кольцо эмитируется отдельной
@@ -151,15 +156,15 @@ def _feature_to_metric_polygon(parcel: Parcel, feature: object) -> Polygon | Non
         return None
     coords = geometry.get("coordinates")
     # Shapely mapping() emits nested tuples; accept both tuple and list.
-    if not isinstance(coords, (list, tuple)) or not coords:
+    if not isinstance(coords, list | tuple) or not coords:
         return None
     ring = coords[0]
-    if not isinstance(ring, (list, tuple)) or len(ring) < 4:
+    if not isinstance(ring, list | tuple) or len(ring) < 4:
         return None
 
     metric_pts: list[tuple[float, float]] = []
     for pt in ring:
-        if not isinstance(pt, (list, tuple)) or len(pt) < 2:
+        if not isinstance(pt, list | tuple) or len(pt) < 2:
             return None
         lon, lat = float(pt[0]), float(pt[1])
         x, y = parcel.wgs84_to_metric(lon, lat)

backend/app/services/generative/exporters/pdf.py

@@ -66,9 +66,7 @@ def _strategy_label(strategy: str) -> str:
 
 def _teap_table(variants: Sequence[ConceptVariant]) -> str:
     """HTML-таблица ТЭП по всем вариантам (строки — показатели, колонки — стратегии)."""
-    headers = "".join(
-        f"<th>{html.escape(_strategy_label(v.strategy))}</th>" for v in variants
-    )
+    headers = "".join(f"<th>{html.escape(_strategy_label(v.strategy))}</th>" for v in variants)
     rows: list[tuple[str, list[str]]] = [
         ("Пятно застройки, кв.м", [_fmt_int(v.teap.built_area_sqm) for v in variants]),
         ("Общая площадь (GFA), кв.м", [_fmt_int(v.teap.total_floor_area_sqm) for v in variants]),
@@ -107,9 +105,7 @@ def _fmt_irr(financial: FinancialModel) -> str:
 
 def _financial_table(variants: Sequence[ConceptVariant]) -> str:
     """HTML-таблица финмодели (деньги в млн руб; полный каскад + БДР + DCF)."""
-    headers = "".join(
-        f"<th>{html.escape(_strategy_label(v.strategy))}</th>" for v in variants
-    )
+    headers = "".join(f"<th>{html.escape(_strategy_label(v.strategy))}</th>" for v in variants)
     rows: list[tuple[str, list[str]]] = [
         (
             "Выручка — жильё, млн руб",
@@ -188,9 +184,13 @@ def _build_html(variants: Sequence[ConceptVariant]) -> str:
         "точность метрик зависит от реального графика. Где IRR помечен «оценочный» — поток "
         "вырожденный (нет смены знака), показан аннуализированный ROI вместо DCF-IRR. "
         "НДС — реализация жилья и услуги застройщика по ДДУ освобождены (ст. 149 НК РФ), "
-        "входной НДС по СМР встроен в себестоимость; НДС начисляется только на нежилую часть "
-        "(машиноместа). Налог на прибыль — 25% (с 2025). Цены и себестоимость "
-        "— рыночные ориентиры. Коммерческие/офисные площади не учитываются (нет в ТЭП).</p>"
+        "входной НДС по СМР встроен в себестоимость; НДС начисляется на нежилые части — "
+        "машиноместа и коммерцию/офисы 1-го этажа (встроенный НДС в добавленной стоимости "
+        "каждой части). Налог на прибыль — 25% (с 2025). Цены и себестоимость — рыночные "
+        "ориентиры. Коммерция/офисы 1-го этажа учтены по нормативной доле от общей площади "
+        "и продаются с умеренной наценкой к цене жилья того же класса; себестоимость СМР "
+        "нежилого — по той же ставке, что и жильё (отдельной строки затрат нет, повторного "
+        "учёта в затратах нет).</p>"
         "</body></html>"
     )
 

backend/app/services/generative/geometry.py

@@ -30,7 +30,8 @@ from dataclasses import dataclass
 from typing import Any
 
 from pyproj import CRS, Transformer
-from shapely.geometry import Polygon, mapping, shape
+from pyproj.exceptions import CRSError
+from shapely.geometry import MultiPolygon, Polygon, mapping, shape
 from shapely.geometry.base import BaseGeometry
 from shapely.ops import transform as shapely_transform
 
@@ -53,6 +54,12 @@ MIN_BUILDABLE_AREA_SQM: float = 50.0
 # удержать время в бюджете (<=10 c/вариант). MVP-упрощение.
 MAX_GRID_CELLS: int = 20_000
 
+# Валидные диапазоны WGS84 lon/lat (градусы). Используются, чтобы отловить участок,
+# присланный в проекции (метры, напр. МСК-66/UTM), ДО того как _metric_transformers
+# соберёт AEQD с lat_0/lon_0 далеко за пределами градусов -> pyproj.CRSError.
+_LON_RANGE: tuple[float, float] = (-180.0, 180.0)
+_LAT_RANGE: tuple[float, float] = (-90.0, 90.0)
+
 # WGS84 (вход контракта).
 _WGS84 = CRS.from_epsg(4326)
 
@@ -142,6 +149,19 @@ def _parse_polygon(parcel_geojson: dict[str, Any]) -> Polygon:
     except (KeyError, TypeError, ValueError, AttributeError) as exc:
         raise ParcelGeometryError(f"cannot parse GeoJSON geometry: {exc}") from exc
 
+    # Многоконтурный участок (MultiPolygon): берём крупнейший контур. У некоторых
+    # КН-участков в Росреестре несколько разрозненных полигонов — концепцию строим
+    # по основному (наибольшему по площади) контуру; остальные обычно вкрапления.
+    if isinstance(geom, MultiPolygon):
+        if geom.is_empty or not geom.geoms:
+            raise ParcelGeometryError("parcel polygon is empty")
+        n_contours = len(geom.geoms)
+        geom = max(geom.geoms, key=lambda g: g.area)
+        logger.info(
+            "parse_parcel: MultiPolygon → крупнейший контур из %d",
+            n_contours,
+        )
+
     if geom.geom_type != "Polygon":
         raise ParcelGeometryError(f"expected Polygon, got {geom.geom_type}")
     if geom.is_empty:
@@ -157,6 +177,27 @@ def _parse_polygon(parcel_geojson: dict[str, Any]) -> Polygon:
     return polygon
 
 
+def _assert_wgs84_bounds(polygon: Polygon) -> None:
+    """Проверить, что bbox полигона лежит в валидных диапазонах WGS84 lon/lat.
+
+    Root-cause фикс: фронтовый баг / плохой геокодер / demo-payload иногда шлёт
+    ``parcel_geojson`` в проекции (метры МСК-66/UTM, напр. [500000, 6200000]) вместо
+    WGS84 lon/lat. Такой полигон синтаксически валиден (это просто Polygon), но
+    дальше он бы дошёл до :func:`_metric_transformers`, где centroid.y (~6_200_000)
+    подставится в ``+lat_0=`` -> pyproj.CRS.from_proj4 упадёт CRSError (opaque 500).
+    Ловим здесь, ДО построения проекции, с понятным сообщением (422).
+    """
+    minx, miny, maxx, maxy = polygon.bounds
+    lon_ok = _LON_RANGE[0] <= minx and maxx <= _LON_RANGE[1]
+    lat_ok = _LAT_RANGE[0] <= miny and maxy <= _LAT_RANGE[1]
+    if not (lon_ok and lat_ok):
+        raise ParcelGeometryError(
+            "parcel_geojson coordinates out of WGS84 lon/lat range "
+            f"(lon∈{_LON_RANGE}, lat∈{_LAT_RANGE}, got bounds={polygon.bounds}) — "
+            "coordinates appear to be projected (e.g. МСК-66/UTM metres), not WGS84 lon/lat"
+        )
+
+
 def _metric_transformers(polygon_wgs84: Polygon) -> tuple[Transformer, Transformer]:
     """Построить пару трансформеров WGS84<->метрический AEQD вокруг центроида участка.
 
@@ -164,10 +205,16 @@ def _metric_transformers(polygon_wgs84: Polygon) -> tuple[Transformer, Transform
     координат и точен на масштабе квартала — не нужен выбор UTM-зоны.
     """
     centroid = polygon_wgs84.centroid
-    metric_crs = CRS.from_proj4(
-        f"+proj=aeqd +lat_0={centroid.y} +lon_0={centroid.x} "
-        "+x_0=0 +y_0=0 +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +units=m +no_defs"
-    )
+    try:
+        metric_crs = CRS.from_proj4(
+            f"+proj=aeqd +lat_0={centroid.y} +lon_0={centroid.x} "
+            "+x_0=0 +y_0=0 +ellps=WGS84 +datum=WGS84 +units=m +no_defs"
+        )
+    except CRSError as exc:
+        # Belt-and-suspenders: _assert_wgs84_bounds должен был отловить это раньше,
+        # но на случай иной координатной патологии не даём CRSError утечь наружу
+        # непойманным 500 — это невалидная геометрия участка, т.е. 422.
+        raise ParcelGeometryError(f"cannot build metric CRS for parcel centroid: {exc}") from exc
     to_metric = Transformer.from_crs(_WGS84, metric_crs, always_xy=True)
     to_wgs84 = Transformer.from_crs(metric_crs, _WGS84, always_xy=True)
     return to_metric, to_wgs84
@@ -240,9 +287,11 @@ def parse_parcel(
     """Stage 1a: ConceptInput -> :class:`Parcel` (метрика + buildable + grid).
 
     Raises:
-        ParcelGeometryError: полигон невалиден или пятно застройки вырождается.
+        ParcelGeometryError: полигон невалиден, координаты не в WGS84 lon/lat, или
+            пятно застройки вырождается.
     """
     polygon_wgs84 = _parse_polygon(payload.parcel_geojson)
+    _assert_wgs84_bounds(polygon_wgs84)
     to_metric, to_wgs84 = _metric_transformers(polygon_wgs84)
 
     def _fwd(xs: Any, ys: Any) -> tuple[Any, Any]:

backend/app/services/llm/prompts.py

@@ -48,22 +48,24 @@ _SYSTEM_BASE = PromptTemplate(
 # (см. services/chat/{tools,safe_payload}.py), НЕ зашиваются в литерал промпта.
 _CHAT_SYSTEM = PromptTemplate(
     name="chat_system",
-    version=2,
+    version=3,
     template=(
         "Ты — ассистент по инвестиционному форсайт-отчёту земельного участка (РФ). "
         "Отвечай на русском языке, по-деловому, нейтрально, без маркетинга и без emoji.\n\n"
         "ЖЁСТКИЕ ПРАВИЛА:\n"
         "1. Отвечай ТОЛЬКО на основе данных, полученных через инструменты (секции отчёта). "
-        "Чтобы получить нужные числа, вызови подходящий инструмент.\n"
+        "Чтобы получить нужные числа, вызови подходящий инструмент. Для вопросов про сам "
+        "участок — адрес, площадь, категорию земель, ВРИ, территориальную зону ПЗЗ и её "
+        "код/название, лимиты застройки, ЗОУИТ-обременения — вызови get_parcel_info.\n"
         "2. НИКОГДА не выдумывай числа, классы, доли или выводы. Если в полученной секции "
         "данных нет (или помечено available=false) — честно скажи, что этих данных в "
         "отчёте нет. Не подставляй правдоподобные значения.\n"
         "3. Все числа в ответе бери ВЕРБАТИМ из секций инструментов, ничего не пересчитывай.\n"
         "4. Тон советующий: отчёт помогает принять решение, но НЕ является основанием для "
         "инвестиционного решения. Не давай гарантий доходности.\n"
-        "5. Вопросы вне отчёта по участку (градостроительная документация / ПЗЗ-разрешения, "
-        "сравнение с другими участками, юридические заключения) — вежливо скажи, что это вне "
-        "области отчёта, и предложи вопросы по самому форсайту.\n"
+        "5. Вопросы, выходящие за рамки данных отчёта и паспорта участка (сравнение с другими "
+        "участками, юридические заключения, получение разрешений/согласований) — вежливо "
+        "скажи, что это вне области отчёта, и предложи вопросы по участку и его форсайту.\n"
         "6. При перечислении квартирографии / сегментов указывай ТИП понятно "
         "(студия, 1-к, 2-к, 3-к, евро-форматы, 80+ м²) и долю в % если она есть. "
         "НЕ нумеруй порядковыми номерами и НЕ склеивай номер с типом через дефис "

backend/app/services/scrapers/domrf_catalog.py

@@ -33,15 +33,19 @@ Wiring (отдельный PR):
 from __future__ import annotations
 
 import asyncio
+import json
 import logging
 import re
 from datetime import date
 from html.parser import HTMLParser
 from typing import Any
+from urllib.parse import urljoin
 
 from sqlalchemy import text
 from sqlalchemy.orm import Session
 
+from app.core.config import settings
+from app.services.scrapers.flat_plans import download_plan_image, upsert_flat_plans
 from app.services.scrapers.stealth import BASE_URL, BrowserSession, jitter_sleep
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
@@ -87,6 +91,51 @@ _STATUS_KW_RE = re.compile(
 # не имеющим отношения к статусу продажи (#1609 follow-up, #1686).
 _STATUS_BADGE_CLS_RE = re.compile(r"(?<![a-z])status(?![a-z])", re.IGNORECASE)
 
+# ── plan-image extraction ─────────────────────────────────────────────────────
+#
+# Страница квартиры каталога DOM.РФ — Next.js SSR (тот же стек что и страница
+# объекта, см. domrf_catalog_object.py). План квартиры рендерится через next/image,
+# поэтому реальный URL картинки живёт в JSON-блоке <script id="__NEXT_DATA__">
+# внутри pageProps, а НЕ в готовом <img src>. Стратегия extraction (в порядке
+# приоритета, best-effort — DOM.РФ может переименовать ключи без уведомления):
+#
+#   1. __NEXT_DATA__ pageProps: ищем значение под одним из кандидат-ключей
+#      (planImage / planImageUrl / layoutImage / floorPlan / scheme / image / photo).
+#   2. Fallback: bare <img>, чей src/alt/class намекают на планировку
+#      (plan / layout / scheme / планировк), либо <img> рядом с текстом «Планировка».
+#
+# URL нормализуется в абсолютный через urljoin(BASE_URL, ...): DOM.РФ отдаёт файлы
+# и абсолютными (https://xn--80az8a.../api/ext/file/...  — см. documents.py), и
+# относительными (/_next/image?url=..., /api/ext/file/...). Мусорные картинки
+# (data:-inline base64, captcha, лого застройщика, миниатюры) отсекаются.
+
+# Ключи в pageProps, под которыми может лежать URL планировки. Проверяются по
+# порядку; первое непустое строковое значение с image-like URL выигрывает.
+_NEXT_PLAN_KEY_RE = re.compile(
+    r"(?:plan|layout|scheme|планировк|floor)",
+    re.IGNORECASE,
+)
+
+# Признак «это картинка» в значении: расширение файла ИЛИ file-API DOM.РФ.
+_IMAGE_URL_RE = re.compile(
+    r"(?:\.(?:png|jpe?g|webp|svg)(?:\?|$)|/api/ext/file/|/_next/image)",
+    re.IGNORECASE,
+)
+
+# Токены, по которым отсекаем НЕ-планировочные картинки (лого, аватары, иконки,
+# captcha, миниатюры, банеры). Проверяются по src/alt/class.
+_IMAGE_NOISE_RE = re.compile(
+    r"(?:logo|avatar|icon|captcha|robot|sprite|banner|placeholder|thumb|"
+    r"favicon|badge|marker|pin)",
+    re.IGNORECASE,
+)
+
+# Признак «это планировка» в атрибутах <img> (src / alt / class).
+_IMAGE_PLAN_HINT_RE = re.compile(
+    r"(?:plan|layout|scheme|планировк)",
+    re.IGNORECASE,
+)
+
 
 def _classify_status_kw(matched_text: str) -> str | None:
     """Классифицировать совпавшее ключевое слово в STATUS_*.
@@ -217,8 +266,19 @@ class _TextCollector(HTMLParser):
         # Список записей: (class_hint, full_text)
         self.blocks: list[tuple[str, str]] = []
         self._buf: list[str] = []
+        # Отдельный, аддитивный сбор <img>-атрибутов (issue #2440): нужен для
+        # extraction plan_image_url как fallback к __NEXT_DATA__. НЕ влияет на
+        # text-extraction — img остаётся void-тегом, фрейм в стек не пушится.
+        # Формат: (attrs_dict, index_в_blocks) — index привязывает картинку к
+        # позиции в потоке текстовых блоков для proximity-поиска «Планировка».
+        self.images: list[tuple[dict[str, str], int]] = []
 
     def handle_starttag(self, tag: str, attrs: list[tuple[str, str | None]]) -> None:
+        if tag == "img":
+            # Собираем атрибуты img ДО early-return (void-тег): index = текущая
+            # длина blocks, т.е. картинка «привязана» к ближайшему предыдущему
+            # закрытому текстовому блоку. Text-extraction ниже не меняется.
+            self.images.append(({k: (v or "") for k, v in attrs}, len(self.blocks)))
         if tag in self._VOID_TAGS:
             return  # void-теги не имеют endtag — не открываем фрейм (issue #1608)
         attr_dict = {k: (v or "") for k, v in attrs}
@@ -266,6 +326,134 @@ def _find_text_near(
     return None
 
 
+def _normalize_plan_url(url: str | None) -> str | None:
+    """Нормализовать URL картинки планировки в абсолютный, отсеять мусор.
+
+    - data:-inline (base64) отбрасываем (это не удалённый файл, часто captcha/robot).
+    - Относительный путь ('/api/ext/file/...', '/_next/image?url=...') → absolute
+      через urljoin(BASE_URL, ...).
+    - Пустое/None → None.
+    """
+    if not url:
+        return None
+    u = url.strip()
+    if not u or u.lower().startswith("data:"):
+        return None
+    if u.startswith("//"):
+        # protocol-relative → https
+        return "https:" + u
+    if u.startswith("http://") or u.startswith("https://"):
+        return u
+    return urljoin(BASE_URL + "/", u.lstrip("/"))
+
+
+def _extract_plan_from_next_data(html: str) -> str | None:
+    """Извлечь URL планировки из <script id="__NEXT_DATA__"> pageProps.
+
+    Страница квартиры каталога — Next.js SSR: план рендерится через next/image,
+    URL картинки живёт в JSON-блоке. Рекурсивно обходим pageProps и ищем строковое
+    значение под ключом, матчащим _NEXT_PLAN_KEY_RE, чьё значение выглядит как
+    image-URL (_IMAGE_URL_RE) и НЕ является шумом (_IMAGE_NOISE_RE).
+
+    Возвращает первый подходящий URL (нормализованный) или None.
+    """
+    match = re.search(
+        r'<script\s+id=["\']__NEXT_DATA__["\'][^>]*>(.+?)</script>',
+        html,
+        re.DOTALL,
+    )
+    if not match:
+        return None
+    try:
+        blob = json.loads(match.group(1).strip())
+    except (json.JSONDecodeError, ValueError):
+        return None
+
+    page_props = blob.get("props", {}).get("pageProps")
+    root: Any = page_props if isinstance(page_props, dict) else blob
+
+    # BFS по вложенному dict/list; ключ+значение проверяем на plan-hint.
+    stack: list[Any] = [root]
+    seen = 0
+    while stack and seen < 20_000:  # cap: защита от патологически глубокого JSON
+        node = stack.pop()
+        seen += 1
+        if isinstance(node, dict):
+            for key, value in node.items():
+                if (
+                    isinstance(value, str)
+                    and _NEXT_PLAN_KEY_RE.search(str(key))
+                    and _IMAGE_URL_RE.search(value)
+                    and not _IMAGE_NOISE_RE.search(value)
+                ):
+                    normalized = _normalize_plan_url(value)
+                    if normalized:
+                        return normalized
+                if isinstance(value, dict | list):
+                    stack.append(value)
+        elif isinstance(node, list):
+            stack.extend(node)
+    return None
+
+
+def _extract_plan_from_imgs(
+    images: list[tuple[dict[str, str], int]], blocks: list[tuple[str, str]]
+) -> str | None:
+    """Fallback: выбрать <img> планировки из собранных _TextCollector.images.
+
+    Приоритет:
+      1. <img>, чей src/alt/class содержит plan/layout/scheme/планировк — прямое
+         совпадение, самый надёжный сигнал.
+      2. <img> рядом (в потоке DOM) с текстовым блоком «Планировка».
+    Шумовые картинки (лого/иконки/captcha/миниатюры) отсекаются по _IMAGE_NOISE_RE,
+    inline data:-картинки и пустые src — через _normalize_plan_url.
+    """
+    # Уровень 1: явный plan-hint в атрибутах.
+    for attrs, _idx in images:
+        src = attrs.get("src", "")
+        alt = attrs.get("alt", "")
+        cls = attrs.get("class", "")
+        haystack = f"{src} {alt} {cls}"
+        if _IMAGE_NOISE_RE.search(haystack):
+            continue
+        if _IMAGE_PLAN_HINT_RE.search(haystack):
+            normalized = _normalize_plan_url(src)
+            if normalized:
+                return normalized
+
+    # Уровень 2: <img>, чей index стоит сразу после блока «Планировка».
+    plan_block_indices = [
+        i for i, (_cls, text) in enumerate(blocks) if re.search(r"планировк", text, re.IGNORECASE)
+    ]
+    if plan_block_indices:
+        for attrs, idx in images:
+            src = attrs.get("src", "")
+            if _IMAGE_NOISE_RE.search(f"{src} {attrs.get('alt', '')} {attrs.get('class', '')}"):
+                continue
+            # картинка «принадлежит» блоку «Планировка», если её index в пределах
+            # ±2 текстовых блоков от лейбла.
+            if any(abs(idx - pbi) <= 2 for pbi in plan_block_indices):
+                normalized = _normalize_plan_url(src)
+                if normalized:
+                    return normalized
+    return None
+
+
+def extract_plan_image_url(html: str, collector: _TextCollector) -> str | None:
+    """Извлечь URL картинки планировки из SSR-HTML страницы квартиры.
+
+    Two-strategy (issue #2440):
+      1. __NEXT_DATA__ pageProps (primary — DOM.РФ Next.js SSR).
+      2. bare <img> fallback (по plan-hint атрибутам либо proximity к «Планировка»).
+
+    Возвращает абсолютный URL или None. Best-effort — структура DOM.РФ хрупкая.
+    """
+    url = _extract_plan_from_next_data(html)
+    if url:
+        return url
+    return _extract_plan_from_imgs(collector.images, collector.blocks)
+
+
 def parse_catalog_flat(html: str) -> dict[str, Any]:
     """Извлечь поля из SSR-HTML страницы квартиры DOM.РФ.
 
@@ -277,6 +465,7 @@ def parse_catalog_flat(html: str) -> dict[str, Any]:
       - ceiling_height_m (float)  Высота потолков в метрах
       - section_no (int)          Номер подъезда / секции
       - catalog_updated_at (date) Дата обновления информации на странице
+      - plan_image_url (str)      URL картинки планировки (issue #2440)
 
     Парсинг хрупкий по природе (SSR HTML DOM.РФ меняется без уведомлений).
     Все extraction best-effort — KeyError/AttributeError обёрнуты внутри.
@@ -468,6 +657,14 @@ def parse_catalog_flat(html: str) -> dict[str, Any]:
             except ValueError:
                 pass
 
+    # ── Шаг 4: plan_image_url (issue #2440) ──────────────────────────────────
+    # __NEXT_DATA__ pageProps (primary) → bare <img> fallback. collector.images
+    # собран на Шаге 1 тем же feed(). None если план не найден (напр. проданная
+    # квартира без планировки на странице).
+    plan_url = extract_plan_image_url(html, collector)
+    if plan_url:
+        result["plan_image_url"] = plan_url
+
     logger.debug(
         "parse_catalog_flat: extracted fields=%s",
         list(result.keys()),
@@ -544,16 +741,63 @@ def upsert_catalog_data(
 # ── Per-flat scrape orchestration ─────────────────────────────────────────────
 
 
+async def _handle_plan_image(
+    db: Session,
+    session: BrowserSession,
+    ods_id: str,
+    obj_id: int,
+    plan_url: str,
+    snapshot_date: date,
+    outcome: dict[str, Any],
+) -> None:
+    """Записать URL планировки в flat_plans, скачать бинарник, дописать метаданные.
+
+    Порядок (issue #2440):
+      1. upsert_flat_plans с одним только plan_image_url — URL зафиксирован даже
+         если скачивание упадёт (частичный прогресс не теряется).
+      2. download_plan_image — reuse BrowserSession (cookies/TLS/throttle).
+      3. повторный upsert_flat_plans с local_path/размерами — COALESCE внутри
+         upsert защищает уже скачанные файлы от перезаписи.
+
+    Мутирует outcome['plan_downloaded']. Ошибки логируются внутри download/upsert,
+    наружу не пробрасываются — планировка не должна ронять catalog-scrape квартиры.
+    """
+    plan_row: dict[str, Any] = {
+        "ods_id": ods_id,
+        "obj_id": obj_id,
+        "plan_image_url": plan_url,
+    }
+    upsert_flat_plans(db, obj_id, [plan_row], snapshot_date)
+
+    meta = await download_plan_image(session, plan_url, ods_id, obj_id)
+    if meta:
+        outcome["plan_downloaded"] = True
+        upsert_flat_plans(db, obj_id, [{**plan_row, **meta}], snapshot_date)
+
+
 async def scrape_one_flat(
     session: BrowserSession,
     db: Session,
     ods_id: str,
     catalog_url_hash: str,
+    obj_id: int | None = None,
+    snapshot_date: date | None = None,
 ) -> dict[str, Any]:
-    """Scrape одной квартиры: fetch HTML → parse → upsert.
+    """Scrape одной квартиры: fetch HTML → parse → upsert (+ планировка).
 
-    Возвращает dict с результатом: {ods_id, success, fields_extracted, updated}.
-    Ошибки fetch/parse логируются, не бросаются — caller обрабатывает результат.
+    Помимо catalog-полей (price/status/finishing/...) извлекает plan_image_url
+    (issue #2440): пишет URL в domrf_kn_flat_plans через upsert_flat_plans, затем
+    скачивает бинарник (download_plan_image) и повторным upsert'ом дописывает
+    local_path/размеры (COALESCE-защита уже скачанных файлов внутри upsert).
+
+    Скачивание — inline в рамках того же BrowserSession: reuse cookies/TLS,
+    download_binary несёт свой лёгкий throttle (jitter 200–500 мс), отдельная
+    beat-задача не заводится (требование #2440). obj_id/snapshot_date нужны для
+    записи в flat_plans; если не переданы — plan-upsert пропускается с warning.
+
+    Возвращает dict с результатом: {ods_id, success, fields_extracted, updated,
+    plan_found, plan_downloaded}. Ошибки fetch/parse/download логируются, не
+    бросаются — caller обрабатывает результат.
     """
     outcome: dict[str, Any] = {
         "ods_id": ods_id,
@@ -561,6 +805,8 @@ async def scrape_one_flat(
         "success": False,
         "fields_extracted": 0,
         "updated": False,
+        "plan_found": False,
+        "plan_downloaded": False,
         "error": None,
     }
 
@@ -590,6 +836,19 @@ async def scrape_one_flat(
 
     outcome["fields_extracted"] = len([v for v in data.values() if v is not None])
     outcome["updated"] = upsert_catalog_data(db, ods_id, catalog_url_hash, data)
+
+    # ── plan_image_url → domrf_kn_flat_plans (issue #2440) ───────────────────
+    plan_url = data.get("plan_image_url")
+    if plan_url:
+        outcome["plan_found"] = True
+        if obj_id is not None and snapshot_date is not None:
+            await _handle_plan_image(db, session, ods_id, obj_id, plan_url, snapshot_date, outcome)
+        else:
+            logger.warning(
+                "catalog scrape ods_id=%s: plan_image_url found but obj_id/snapshot_date "
+                "missing — flat_plans upsert skipped",
+                ods_id,
+            )
     # success отражает прохождение пайплайна fetch+parse без исключения; реально
     # ли затронута строка в БД — см. outcome['updated']. Батч-статистика считает
     # отдельный stats['updated'], чтобы не рапортовать ложно высокий success при
@@ -617,11 +876,12 @@ async def scrape_catalog_batch(
     region_code: int = 66,
     headed: bool = False,
     load_state: str | None = None,
+    snapshot_date: date | None = None,
 ) -> dict[str, Any]:
     """Scrape пачки квартир каталога DOM.РФ.
 
-    `flats` — список dict'ов с ключами {ods_id, catalog_url_hash}.
-    Типовой источник: SELECT ods_id, catalog_url_hash FROM domrf_kn_flats
+    `flats` — список dict'ов с ключами {ods_id, catalog_url_hash [, obj_id]}.
+    Типовой источник: SELECT ods_id, obj_id, catalog_url_hash FROM domrf_kn_flats
       WHERE catalog_url_hash IS NOT NULL
         AND (catalog_updated_at IS NULL OR catalog_updated_at < NOW() - INTERVAL '30 days')
       LIMIT :batch_size.
@@ -629,18 +889,25 @@ async def scrape_catalog_batch(
     Использует один BrowserSession на весь пакет (bootstrapped 1 раз).
     jitter_sleep между запросами встроен в fetch_catalog_html (через BrowserSession._sem).
 
+    obj_id/snapshot_date нужны для записи планировки в domrf_kn_flat_plans (issue
+    #2440). snapshot_date по умолчанию = сегодня (дата первичного обнаружения URL).
+
     Returns:
-        {total, success, updated, failed, fields_total}
+        {total, success, updated, failed, fields_total, plans_found, plans_downloaded}
         - success: прошли fetch+parse без исключения
         - updated: реально затронули строку в БД (issue #1610) — отражает
           фактическое число записанных квартир, в отличие от success
+        - plans_found / plans_downloaded: планировки найдены / скачаны (#2440)
     """
+    snap = snapshot_date or date.today()
     stats: dict[str, Any] = {
         "total": len(flats),
         "success": 0,
         "updated": 0,
         "failed": 0,
         "fields_total": 0,
+        "plans_found": 0,
+        "plans_downloaded": 0,
     }
 
     if not flats:
@@ -648,9 +915,10 @@ async def scrape_catalog_batch(
         return stats
 
     logger.info(
-        "scrape_catalog_batch: starting %d flats region=%d",
+        "scrape_catalog_batch: starting %d flats region=%d snapshot_date=%s",
         len(flats),
         region_code,
+        snap,
     )
 
     async with BrowserSession(
@@ -659,21 +927,42 @@ async def scrape_catalog_batch(
         load_state=load_state,
         # auth=None — страницы каталога публичные, Basic auth не нужен
         auth=None,
+        # #2445 D2 anti-ban: тот же /сервисы/* path family, что вызвал DOM.РФ WAF
+        # hard-ban 2026-05-24 (#2443). Без явного override BrowserSession тихо
+        # наследует модульный дефолт stealth.py (concurrency=8, jitter 600-1500ms).
+        # Переиспользуем throttled настройки, принятые scrape_kn.py после #1945
+        # (settings.scrape_kn_* — общий anti-ban рычаг, НЕ специфичный для KN-sweep,
+        # несмотря на имя).
+        concurrency=settings.scrape_kn_browser_concurrency,
+        jitter_min_ms=settings.scrape_kn_request_jitter_min_ms,
+        jitter_max_ms=settings.scrape_kn_request_jitter_max_ms,
     ) as session:
+        # Warm-up: WAF DOM.РФ (2026-05-24) требует session cookies для SSR-страниц.
+        # Зеркалит scrape_catalog_objects. Idempotent на весь batch.
+        await session.warm_up()
+
         for flat in flats:
             ods_id = flat.get("ods_id", "")
             catalog_url_hash = flat.get("catalog_url_hash", "")
+            obj_id_raw = flat.get("obj_id")
+            obj_id = int(obj_id_raw) if obj_id_raw is not None else None
             if not ods_id or not catalog_url_hash:
                 logger.warning("scrape_catalog_batch: skip flat with missing ods_id/hash: %r", flat)
                 stats["failed"] += 1
                 continue
 
-            outcome = await scrape_one_flat(session, db, ods_id, catalog_url_hash)
+            outcome = await scrape_one_flat(
+                session, db, ods_id, catalog_url_hash, obj_id=obj_id, snapshot_date=snap
+            )
             if outcome["success"]:
                 stats["success"] += 1
                 stats["fields_total"] += outcome["fields_extracted"]
                 if outcome["updated"]:
                     stats["updated"] += 1
+                if outcome.get("plan_found"):
+                    stats["plans_found"] += 1
+                if outcome.get("plan_downloaded"):
+                    stats["plans_downloaded"] += 1
             else:
                 stats["failed"] += 1
 
@@ -689,11 +978,14 @@ async def scrape_catalog_batch(
         raise
 
     logger.info(
-        "scrape_catalog_batch done: total=%d success=%d updated=%d failed=%d fields_total=%d",
+        "scrape_catalog_batch done: total=%d success=%d updated=%d failed=%d "
+        "fields_total=%d plans_found=%d plans_downloaded=%d",
         stats["total"],
         stats["success"],
         stats["updated"],
         stats["failed"],
         stats["fields_total"],
+        stats["plans_found"],
+        stats["plans_downloaded"],
     )
     return stats

backend/app/services/scrapers/domrf_catalog_object.py

@@ -24,6 +24,7 @@ from typing import Any
 from sqlalchemy import text
 from sqlalchemy.orm import Session
 
+from app.core.config import settings
 from app.services.scrapers.stealth import BASE_URL, BrowserSession, WafBlockedError, jitter_sleep
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
@@ -440,6 +441,16 @@ async def scrape_catalog_objects(
         region_code=region_code,
         # Страницы каталога публичные — Basic auth не нужен
         auth=None,
+        # #2445 D2 anti-ban: этот scraper ходит по тому же /сервисы/* path family,
+        # что вызвал DOM.РФ WAF hard-ban 2026-05-24 (#2443). Без явного override
+        # BrowserSession тихо наследует модульный дефолт stealth.py (concurrency=8,
+        # jitter 600-1500ms) — тот самый throttle-less профиль, что и раньше
+        # триггерил volume-ban. Переиспользуем throttled настройки, принятые
+        # scrape_kn.py после #1945 (settings.scrape_kn_* — общий anti-ban рычаг,
+        # НЕ специфичный для KN-sweep, несмотря на имя).
+        concurrency=settings.scrape_kn_browser_concurrency,
+        jitter_min_ms=settings.scrape_kn_request_jitter_min_ms,
+        jitter_max_ms=settings.scrape_kn_request_jitter_max_ms,
     ) as session:
         # Warm-up: visit /сервисы/каталог-новостроек/ to obtain WAF cookies.
         # DOM.РФ WAF (2026-05-24) блокирует SSR-страницы объектов без этих cookies.

backend/app/services/scrapers/domrf_kn.py

@@ -432,6 +432,14 @@ def _norm_flat(row: dict[str, Any], region_cd: int | None) -> dict[str, Any]:
             digest = hashlib.sha256(str(elem).encode("utf-8")).digest()[:8]
             flat_id = int.from_bytes(digest, "big") % (2**63 - 1)
 
+    # catalog_url_hash — тот же elemId (hash-часть URL квартиры в каталоге DOM.РФ):
+    # https://наш.дом.рф/сервисы/каталог-квартир/квартира/{catalog_url_hash}.
+    # Читаем ЗДЕСЬ (а не только в fallback-ветке flat_id выше) — при наличии flatId
+    # ветка fallback не выполняется и elem остаётся непрочитанным.  Пустую строку
+    # нормализуем в None: `or None` зеркалит трактовку `if elem:` в fallback-ветке
+    # и общий null-handling соседних optional-полей (_g отдаёт None при отсутствии).
+    catalog_url_hash = _g(row, "elemId") or None
+
     price_rub = _g(row, "price")
     price_per_m2 = _g(row, "pricePerSquareMeter")
     total_area = _g(row, "totalArea")
@@ -476,7 +484,10 @@ def _norm_flat(row: dict[str, Any], region_cd: int | None) -> dict[str, Any]:
         "ceiling_height_m": None,  # заполнит catalog scraper 22d
         "key_handover_dt": None,  # заполнит catalog scraper 22d
         "catalog_updated_at": None,  # заполнит catalog scraper 22d
-        "catalog_url_hash": None,  # заполнит catalog scraper 22d
+        # catalog_url_hash приходит из kn-API (elemId) уже здесь — нужен catalog
+        # scraper'у (22d) для построения URL страницы квартиры. Ранее хардкодился
+        # в None, из-за чего flat-catalog scraper не мог выбрать ни одной строки.
+        "catalog_url_hash": catalog_url_hash,
     }
 
 
@@ -524,14 +535,29 @@ UPSERT_OBJECT_SQL = text(
         :snapshot_date
     )
     ON CONFLICT (obj_id, snapshot_date) DO UPDATE SET
+        -- #2464 cluster E: hobj_id/short_addr/dev_inn/region_cd/floor_min/floor_max/
+        -- problem_flag/green_house были в INSERT (populated every call by
+        -- _norm_object) но пропущены в DO UPDATE SET → re-run скрапера для
+        -- уже существующего (obj_id, snapshot_date) оставлял эти 8 колонок stale.
+        -- Все 8 — direct EXCLUDED (не COALESCE): freshly computed каждый вызов,
+        -- в т.ч. problem_flag должен ОБНУЛЯТЬСЯ, если проблема на объекте снята
+        -- (COALESCE зафиксировал бы устаревший "проблемный" статус навсегда).
+        hobj_id = EXCLUDED.hobj_id,
         comm_name = EXCLUDED.comm_name,
         addr = EXCLUDED.addr,
+        short_addr = EXCLUDED.short_addr,
+        region_cd = EXCLUDED.region_cd,
         dev_id = EXCLUDED.dev_id,
         dev_name = EXCLUDED.dev_name,
+        dev_inn = EXCLUDED.dev_inn,
+        floor_min = EXCLUDED.floor_min,
+        floor_max = EXCLUDED.floor_max,
         flat_count = EXCLUDED.flat_count,
         square_living = EXCLUDED.square_living,
         ready_dt = EXCLUDED.ready_dt,
+        problem_flag = EXCLUDED.problem_flag,
         site_status = EXCLUDED.site_status,
+        green_house = EXCLUDED.green_house,
         escrow = EXCLUDED.escrow,
         obj_class = COALESCE(EXCLUDED.obj_class, domrf_kn_objects.obj_class),
         wall_type = COALESCE(EXCLUDED.wall_type, domrf_kn_objects.wall_type),
@@ -910,6 +936,9 @@ UPSERT_PHOTO_SQL = text(
         :local_path, :thumb_path, :downloaded_at
     )
     ON CONFLICT (obj_id, obj_file_id) DO UPDATE SET
+        -- #2464 cluster F: build_type в INSERT column list (populated every call)
+        -- но пропущен здесь → re-run скрапера оставлял build_type stale.
+        build_type = EXCLUDED.build_type,
         ord_num = EXCLUDED.ord_num,
         photo_url = EXCLUDED.photo_url,
         photo_dttm = EXCLUDED.photo_dttm,

backend/app/services/scrapers/flat_plans.py

@@ -33,15 +33,36 @@ Issue #297 sub-task 22c.
 
 from __future__ import annotations
 
+import io
 import logging
-from datetime import date
-from typing import Any
+import re
+from datetime import UTC, datetime
+from pathlib import Path
+from typing import TYPE_CHECKING, Any
+from urllib.parse import urlsplit
 
 from sqlalchemy import text
 from sqlalchemy.orm import Session
 
+if TYPE_CHECKING:
+    from datetime import date
+
+    from app.services.scrapers.stealth import BrowserSession
+
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
+# Базовая директория для скачанных бинарников планировок. Зеркалит конвенцию
+# domrf_kn.py:PHOTOS_DIR_DEFAULT (data/raw/domrf_photos) — тот же raw-корень,
+# отдельная папка. Файлы: {base}/{obj_id}/{safe_ods_id}.{ext}.
+FLAT_PLANS_DIR_DEFAULT = Path("data/raw/domrf_flat_plans")
+
+# Разрешённые расширения картинок планировок. png — дефолт (DOM.РФ отдаёт планы
+# растром), svg на всякий случай (векторные схемы встречаются).
+_ALLOWED_PLAN_EXTS = (".png", ".jpg", ".jpeg", ".webp", ".svg")
+
+# Замена небезопасных для имени файла символов в ods_id (напр. "65136/1/1.4.3").
+_ODS_UNSAFE_RE = re.compile(r"[^A-Za-z0-9._-]+")
+
 
 # ── payload parsing ───────────────────────────────────────────────────────────
 
@@ -212,30 +233,131 @@ def upsert_flat_plans(
     return inserted
 
 
-# ── download stub ─────────────────────────────────────────────────────────────
+# ── image download ────────────────────────────────────────────────────────────
 
 
-def download_plan_image_stub(
+def _safe_ods_filename(ods_id: str) -> str:
+    """Превратить ods_id (напр. '65136/1/1.4.3') в безопасное имя файла.
+
+    Слэши и прочие небезопасные символы → '_'. Результат используется как
+    basename в {base_dir}/{obj_id}/{safe}.{ext}.
+    """
+    return _ODS_UNSAFE_RE.sub("_", ods_id).strip("_") or "plan"
+
+
+def _ext_from_url(url: str) -> str:
+    """Определить расширение файла по URL планировки. Default .png.
+
+    DOM.РФ отдаёт планы преимущественно PNG; расширение берём из path, если
+    оно в белом списке, иначе .png (file-API URL /api/ext/file/... часто без
+    расширения — контент-тип уточнится по факту, но png — безопасный дефолт).
+    """
+    path = urlsplit(url).path.lower()
+    for ext in _ALLOWED_PLAN_EXTS:
+        if path.endswith(ext):
+            return ".jpg" if ext == ".jpeg" else ext
+    return ".png"
+
+
+def _image_dims(data: bytes) -> tuple[int | None, int | None]:
+    """Получить (width_px, height_px) картинки через Pillow. None при ошибке.
+
+    Pillow (PIL) уже зависимость репо (pyproject: pillow>=10.4.0, используется в
+    app.services.photos.thumbs). SVG Pillow не парсит — вернёт (None, None),
+    это ОК (размеры для векторных планов необязательны).
+    """
+    try:
+        from PIL import Image
+
+        with Image.open(io.BytesIO(data)) as im:
+            return int(im.width), int(im.height)
+    except Exception as exc:
+        logger.debug("flat plan image dims parse failed: %s", exc)
+        return None, None
+
+
+async def download_plan_image(
+    session: BrowserSession,
     plan_image_url: str,
     ods_id: str,
-    dest_dir: str | None = None,
-) -> str:
-    """Заглушка для скачивания бинарника планировки.
+    obj_id: int,
+    base_dir: Path | None = None,
+) -> dict[str, Any] | None:
+    """Скачать бинарник планировки квартиры и вернуть метаданные для upsert.
 
-    Реальная реализация — отдельный Celery task (22d-track, issue #299).
-    До реализации бросает NotImplementedError, чтобы случайный вызов
-    не прошёл незаметно.
+    Реиспользует BrowserSession.download_binary — тот же паттерн что download_photos
+    в domrf_kn.py: тянет файл через browser context (те же cookies / TLS-fingerprint,
+    что прошли WAF), с лёгким throttle (jitter 200–500 мс встроен в download_binary).
+
+    Файл сохраняется в {base_dir}/{obj_id}/{safe_ods_id}.{ext}. Если файл уже есть
+    на диске — повторно НЕ качаем (idempotent, экономит WAF-бюджет), но всё равно
+    возвращаем метаданные (размеры/размер читаются с диска).
 
     Args:
-        plan_image_url: URL картинки планировки.
+        session:        Активный BrowserSession (bootstrapped + warm_up).
+        plan_image_url: Абсолютный URL картинки планировки.
         ods_id:         Идентификатор квартиры (для имени файла).
-        dest_dir:       Директория для сохранения (None = MEDIA_ROOT/flat_plans/).
+        obj_id:         ID объекта DOM.РФ (подпапка).
+        base_dir:       Корень для сохранения (None = FLAT_PLANS_DIR_DEFAULT).
 
-    Raises:
-        NotImplementedError: всегда — до реализации.
+    Returns:
+        dict с ключами local_path, width_px, height_px, size_bytes, downloaded_at —
+        для передачи в upsert_flat_plans. None при ошибке скачивания.
     """
-    raise NotImplementedError(
-        "download_plan_image_stub: скачивание планировок не реализовано. "
-        "Реальный downloader — отдельный Celery task (issue #299, 22d-track). "
-        f"URL={plan_image_url!r} ods_id={ods_id!r} dest_dir={dest_dir!r}"
+    root = base_dir or FLAT_PLANS_DIR_DEFAULT
+    obj_dir = root / str(obj_id)
+    ext = _ext_from_url(plan_image_url)
+    local = obj_dir / f"{_safe_ods_filename(ods_id)}{ext}"
+
+    # Idempotent: уже скачан — читаем метаданные с диска, не жжём WAF-запрос.
+    if local.exists() and local.stat().st_size > 0:
+        data = local.read_bytes()
+        width_px, height_px = _image_dims(data)
+        logger.debug("flat plan already on disk ods_id=%s path=%s", ods_id, local)
+        return {
+            "local_path": str(local),
+            "width_px": width_px,
+            "height_px": height_px,
+            "size_bytes": local.stat().st_size,
+            "downloaded_at": datetime.now(UTC),
+        }
+
+    try:
+        data = await session.download_binary(plan_image_url)
+    except Exception as exc:
+        logger.warning(
+            "download_plan_image failed ods_id=%s obj_id=%s url=%s: %s",
+            ods_id,
+            obj_id,
+            plan_image_url,
+            exc,
+        )
+        return None
+
+    if not data:
+        logger.warning("download_plan_image empty body ods_id=%s url=%s", ods_id, plan_image_url)
+        return None
+
+    obj_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    try:
+        local.write_bytes(data)
+    except OSError as exc:
+        logger.warning("download_plan_image write failed ods_id=%s path=%s: %s", ods_id, local, exc)
+        return None
+
+    width_px, height_px = _image_dims(data)
+    logger.info(
+        "download_plan_image ok ods_id=%s obj_id=%s bytes=%d dims=%sx%s",
+        ods_id,
+        obj_id,
+        len(data),
+        width_px,
+        height_px,
     )
+    return {
+        "local_path": str(local),
+        "width_px": width_px,
+        "height_px": height_px,
+        "size_bytes": len(data),
+        "downloaded_at": datetime.now(UTC),
+    }

backend/app/services/scrapers/gisogd66.py

@@ -0,0 +1,501 @@
+"""Загрузчик реестра РНС/РВЭ Свердловской области из открытого API ГИСОГД-СО (#2367).
+
+Источник: ``gisogd66.midural.ru`` — региональная ГИС органов гос. власти Свердловской
+области. Открытый JSON-API раздела 13 («Сведения о документах в деле о земельном
+участке»), БЕЗ авторизации (bare curl 200, разведка 2026-07-04).
+
+Три эндпоинта (все GET JSON, base ``https://gisogd66.midural.ru/api/v1/{schema}``):
+  * ``/gisogddocgroups/razdel13``               — группы документов раздела (DocRS/DocRV/…);
+  * ``/gisogddocgroupdocs/razdel13/{group}``    — весь список группы одним ответом (без
+    пагинации): key, name, docNum, dateDoc, numReg, dateReg;
+  * ``/gisogddocs/razdel13/{key}``              — карточка документа: spatialUnit (кад.№,
+    может быть несколько через запятую / отсутствовать), infosetGeoJson (GeoJSON Polygon
+    WGS84 lon/lat, может отсутствовать — hasGeometry=false), approvedOrganization, docNum,
+    dateDoc, dateReg.
+
+Две схемы (тянем обе, sverdregion первым): ``agate_sverdregion`` (регион-агрегат,
+стабильные карточки, покрывает и ЕКБ) и ``agate_ekbgo`` (ЕКБ, свежее на ~неделю, но
+часть старых ключей битая на портале). Один документ может встретиться в обеих →
+бизнес-ключ ``(doc_group, doc_num)``; при конфликте предпочитаем запись с более
+поздним ``date_reg``.
+
+Инкрементальность: список группы сверяется с БД по (source_schema, source_key, date_reg);
+карточки (второй запрос — дорогой) тянутся ТОЛЬКО для новых / изменившихся документов.
+
+Politeness: единый httpx-клиент с limits(max_connections=5), timeout=20с, 2 ретрая на
+сетевых ошибках. Карточки (5xx-битые записи портала) НЕ ретраятся — deterministically
+broken, не транзиент. Circuit breaker: 50 карточек подряд с ошибкой → прерываем группу
+(битый сегмент). UPSERT — per-row SAVEPOINT (битая строка не валит батч). Периодический
+db.commit() (каждые 200 записей + после каждой schema/group), чтобы партиал пережил
+soft_time_limit-kill.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import json
+import logging
+import re
+import time
+from datetime import date, datetime
+from typing import Any
+
+import httpx
+from sqlalchemy import text
+from sqlalchemy.orm import Session
+
+from app.core.db import SessionLocal
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+# ── Константы источника ───────────────────────────────────────────────────────
+
+GISOGD_BASE = "https://gisogd66.midural.ru/api/v1"
+_SECTION = "razdel13"
+
+# Схемы источника — обе тянем. Порядок ВАЖЕН: sverdregion первым.
+# sverdregion (регион-агрегат) отдаёт карточки стабильно и покрывает в т.ч. ЕКБ-доки
+# через агрегацию, поэтому он — базовый источник. ekbgo вторым как freshness-энхансер
+# (свежее на ~неделю), НО у него большой сегмент старых ключей (префикс ~100001007xxx)
+# детерминированно отдаёт 500 на карточках (сломано на стороне портала, 2026-07-04) —
+# гоняем его после того, как регион уже покрыл основную массу (см. circuit breaker ниже).
+SCHEMAS: tuple[str, ...] = ("agate_sverdregion", "agate_ekbgo")
+
+# Группа источника (doc group key) → наш doc_group-код в БД (CHECK IN ('RS','RV')).
+GROUP_CODE: dict[str, str] = {"DocRS": "RS", "DocRV": "RV"}
+
+_HTTP_TIMEOUT = 20.0
+_MAX_CONNECTIONS = 5
+_MAX_RETRIES = 2  # ретраи (helper делает суммарно до 1 + _MAX_RETRIES попыток)
+_RETRY_BACKOFF_S = 1.5
+_CARD_SLEEP_S = 0.05  # вежливая пауза между карточками (второй, «дорогой» запрос)
+_COMMIT_EVERY = 200  # периодический commit внутри группы (партиал переживает time-limit)
+# Circuit breaker: столько карточек ПОДРЯД с ошибкой fetch → прерываем группу (портал
+# отдаёт битый сегмент старых ключей детерминированным 5xx; остаток догоним будущими ранами).
+_CARD_FAIL_BREAKER = 50
+
+USER_AGENT = "GenDesign/1.0 (+https://gendsgn.ru) Site Finder gisogd permits loader"
+
+# Валидация кадастрового номера: NN:NN:NNNNNN(N):N (6-7 знаков в третьем блоке).
+_CAD_RE = re.compile(r"^\d{2}:\d{2}:\d{6,7}:\d+$")
+
+
+# ── HTTP helpers (module-level — мокаются в тестах) ───────────────────────────
+
+
+def _make_client() -> httpx.Client:
+    """httpx.Client с пулом (max_connections=5), таймаутом и UA. Закрывать вызывающим."""
+    return httpx.Client(
+        base_url=GISOGD_BASE,
+        timeout=_HTTP_TIMEOUT,
+        follow_redirects=True,
+        headers={"User-Agent": USER_AGENT},
+        limits=httpx.Limits(max_connections=_MAX_CONNECTIONS),
+    )
+
+
+def _get_json(client: httpx.Client, path: str, *, retries_5xx: int = _MAX_RETRIES) -> Any:
+    """GET path → JSON с ретраями на 5xx / сетевых ошибках.
+
+    Сетевые Timeout/TransportError ретраятся всегда (до 1 + _MAX_RETRIES попыток) —
+    это транзиент. 5xx ретраятся ``retries_5xx`` раз: списки группы — с дефолтом
+    (транзиентная нагрузка портала), карточки — с ``retries_5xx=0`` (5xx карточки
+    детерминированно битые записи сегмента портала, не транзиент). 4xx → сразу raise.
+    """
+    last_exc: Exception | None = None
+    for attempt in range(_MAX_RETRIES + 1):
+        try:
+            resp = client.get(path)
+            if resp.status_code >= 500:
+                last_exc = httpx.HTTPStatusError(
+                    f"{resp.status_code} on {path}", request=resp.request, response=resp
+                )
+                # 5xx: ретраим только пока attempt в пределах retries_5xx (0 → сразу raise).
+                if attempt >= retries_5xx:
+                    raise last_exc
+                logger.warning(
+                    "gisogd66: %s (попытка %d) на %s", resp.status_code, attempt + 1, path
+                )
+                time.sleep(_RETRY_BACKOFF_S * (attempt + 1))
+                continue
+            resp.raise_for_status()
+            return resp.json()
+        except (httpx.TimeoutException, httpx.TransportError) as exc:
+            last_exc = exc
+            logger.warning(
+                "gisogd66: сетевая ошибка (попытка %d) на %s: %s", attempt + 1, path, exc
+            )
+            time.sleep(_RETRY_BACKOFF_S * (attempt + 1))
+    assert last_exc is not None
+    raise last_exc
+
+
+def fetch_group_list(client: httpx.Client, schema: str, group: str) -> list[dict[str, Any]]:
+    """Весь список документов группы (без пагинации) → list of dict.
+
+    Поля элемента: key, name, docNum, dateDoc, numReg, dateReg. Пустой список при
+    неожиданном (не-list) ответе.
+    """
+    data = _get_json(client, f"/{schema}/gisogddocgroupdocs/{_SECTION}/{group}")
+    if not isinstance(data, list):
+        logger.warning("gisogd66: %s/%s список не-list (%s)", schema, group, type(data).__name__)
+        return []
+    logger.info("gisogd66: %s/%s список документов=%d", schema, group, len(data))
+    return data
+
+
+def fetch_doc_card(client: httpx.Client, schema: str, key: str | int) -> dict[str, Any] | None:
+    """Карточка документа → dict (или None при не-dict / ошибке карточки).
+
+    Поля: spatialUnit, infosetGeoJson, hasGeometry, approvedOrganization, docNum,
+    dateDoc, dateReg, name.
+
+    5xx карточки НЕ ретраятся (retries_5xx=0): битый сегмент старых ключей портала
+    отдаёт детерминированный 500 — 3 попытки с backoff = ~12с потерянного времени/карточку.
+    """
+    data = _get_json(client, f"/{schema}/gisogddocs/{_SECTION}/{key}", retries_5xx=0)
+    if not isinstance(data, dict):
+        logger.warning("gisogd66: карточка %s/%s не-dict (%s)", schema, key, type(data).__name__)
+        return None
+    return data
+
+
+# ── Парсинг полей ─────────────────────────────────────────────────────────────
+
+
+def _parse_date(value: Any) -> date | None:
+    """ISO-datetime / date-строка источника → date. None если пусто / не парсится.
+
+    Источник отдаёт «2026-06-02T00:00:00» (dateDoc) и «2026-06-19T15:55:11» (dateReg).
+    """
+    if not value:
+        return None
+    if isinstance(value, datetime):
+        return value.date()
+    if isinstance(value, date):
+        return value
+    s = str(value).strip()
+    if not s:
+        return None
+    # Обрезаем таймзону-суффикс 'Z' если вдруг придёт, парсим ISO.
+    try:
+        return datetime.fromisoformat(s.replace("Z", "+00:00")).date()
+    except ValueError:
+        pass
+    for fmt in ("%Y-%m-%d", "%d.%m.%Y"):
+        try:
+            return datetime.strptime(s[:10], fmt).date()
+        except ValueError:
+            continue
+    logger.debug("gisogd66: не распарсил дату %r", value)
+    return None
+
+
+def parse_cad_nums(spatial_unit: Any) -> list[str]:
+    """spatialUnit → список валидных кадастровых номеров (может быть несколько через запятую).
+
+    Split по запятой, strip, валидация по _CAD_RE. Невалидные (мусор) отбрасываются с
+    warning-логом. Отсутствие / пусто → []. Дубликаты схлопываются (сохраняя порядок).
+    """
+    if not spatial_unit:
+        return []
+    out: list[str] = []
+    seen: set[str] = set()
+    for part in str(spatial_unit).split(","):
+        cad = part.strip()
+        if not cad:
+            continue
+        if not _CAD_RE.match(cad):
+            logger.warning(
+                "gisogd66: невалидный кадастровый номер %r в spatialUnit — отброшен", cad
+            )
+            continue
+        if cad not in seen:
+            seen.add(cad)
+            out.append(cad)
+    return out
+
+
+def extract_geojson(card: dict[str, Any]) -> str | None:
+    """infosetGeoJson карточки → GeoJSON-строка (для ST_GeomFromGeoJSON) или None.
+
+    Источник кладёт GeoJSON КАК СТРОКУ в поле infosetGeoJson. Пусто / hasGeometry=false
+    / невалидный JSON → None (лоадер запишет geom=NULL). Приведение Polygon→MultiPolygon
+    делается в SQL через ST_Multi — здесь возвращаем сырой GeoJSON как есть.
+    """
+    raw = card.get("infosetGeoJson")
+    if not raw:
+        return None
+    if isinstance(raw, dict):
+        # На случай если источник когда-нибудь отдаст объект, а не строку.
+        return json.dumps(raw)
+    s = str(raw).strip()
+    if not s:
+        return None
+    try:
+        json.loads(s)  # sanity-парс: битую строку не отправляем в PostGIS
+    except (ValueError, TypeError) as exc:
+        logger.warning("gisogd66: битый infosetGeoJson (%s) — geom=NULL", exc)
+        return None
+    return s
+
+
+# ── Инкрементальность ─────────────────────────────────────────────────────────
+
+
+def _existing_reg_dates(db: Session, schema: str) -> dict[str, date | None]:
+    """{source_key: date_reg} для уже загруженных из этой схемы записей.
+
+    Используется для инкрементальной сверки: карточку тянем только если key новый ИЛИ
+    date_reg в списке отличается от сохранённого.
+    """
+    rows = db.execute(
+        text("SELECT source_key, date_reg FROM gisogd_permits WHERE source_schema = :schema"),
+        {"schema": schema},
+    ).all()
+    return {str(r[0]): r[1] for r in rows}
+
+
+# ── UPSERT ────────────────────────────────────────────────────────────────────
+
+
+def _upsert_permit(db: Session, rec: dict[str, Any]) -> str:
+    """UPSERT одной записи в gisogd_permits по (doc_group, doc_num). Per-row SAVEPOINT.
+
+    Конфликт-резолв: при коллизии бизнес-ключа обновляем ТОЛЬКО если у новой записи
+    date_reg НЕ старше сохранённой (EXCLUDED.date_reg >= existing) — предпочитаем
+    более позднюю регистрацию (или запись без даты не затирает датированную).
+
+    Returns: 'inserted' | 'updated' | 'skipped_unchanged'.
+    """
+    result = db.execute(
+        text("""
+            INSERT INTO gisogd_permits
+                (doc_group, doc_num, doc_name, date_doc, date_reg,
+                 approved_organization, source_schema, source_key,
+                 cad_nums, geom, fetched_at, updated_at)
+            VALUES (
+                :doc_group, :doc_num, :doc_name, :date_doc, :date_reg,
+                :approved_org, :source_schema, :source_key,
+                CAST(:cad_nums AS text[]),
+                -- CAST обязателен: без него ни одно вхождение :geojson не даёт Postgres
+                -- тип параметра (ST_GeomFromGeoJSON перегружена text/json/jsonb) →
+                -- psycopg.errors.AmbiguousParameter на КАЖДОЙ строке (прод-прогон #2367).
+                CASE WHEN CAST(:geojson AS text) IS NULL THEN NULL
+                     ELSE ST_Multi(ST_SetSRID(
+                         ST_GeomFromGeoJSON(CAST(:geojson AS text)), 4326)) END,
+                NOW(), NOW()
+            )
+            ON CONFLICT (doc_group, doc_num) DO UPDATE
+               SET doc_name              = EXCLUDED.doc_name,
+                   date_doc              = EXCLUDED.date_doc,
+                   date_reg              = EXCLUDED.date_reg,
+                   approved_organization = EXCLUDED.approved_organization,
+                   source_schema         = EXCLUDED.source_schema,
+                   source_key            = EXCLUDED.source_key,
+                   cad_nums              = EXCLUDED.cad_nums,
+                   geom                  = EXCLUDED.geom,
+                   updated_at            = NOW()
+               WHERE EXCLUDED.date_reg IS NOT DISTINCT FROM gisogd_permits.date_reg
+                  OR EXCLUDED.date_reg > gisogd_permits.date_reg
+                  OR gisogd_permits.date_reg IS NULL
+            RETURNING (xmax = 0) AS is_insert
+        """),
+        {
+            "doc_group": rec["doc_group"],
+            "doc_num": rec["doc_num"],
+            "doc_name": rec["doc_name"],
+            "date_doc": rec["date_doc"],
+            "date_reg": rec["date_reg"],
+            "approved_org": rec["approved_organization"],
+            "source_schema": rec["source_schema"],
+            "source_key": rec["source_key"],
+            "cad_nums": rec["cad_nums"],
+            "geojson": rec["geojson"],
+        },
+    ).scalar()
+    if result is None:
+        # WHERE-гейт не пропустил апдейт (у нас более старый date_reg) → без изменений.
+        return "skipped_unchanged"
+    return "inserted" if result else "updated"
+
+
+# ── Оркестрация ───────────────────────────────────────────────────────────────
+
+
+def load_gisogd_permits(db: Session | None = None) -> dict[str, int]:
+    """Инкрементально загрузить РНС/РВЭ ГИСОГД-СО (обе схемы, обе группы) в gisogd_permits.
+
+    Для каждой (schema, group): список → сверка с БД по (source_key, date_reg) →
+    карточки только для новых/изменённых → UPSERT по (doc_group, doc_num) с
+    предпочтением позднего date_reg. ``db`` для совместимости сигнатуры; None → своя
+    SessionLocal.
+
+    Returns: счётчики {listed, fetched_details, inserted, updated, skipped_unchanged,
+    no_cad, no_geom, card_failed, group_aborted}.
+    """
+    owns_session = db is None
+    if db is None:
+        db = SessionLocal()
+
+    counts = {
+        "listed": 0,
+        "fetched_details": 0,
+        "inserted": 0,
+        "updated": 0,
+        "skipped_unchanged": 0,
+        "no_cad": 0,
+        "no_geom": 0,
+        "card_failed": 0,  # каждая упавшая карточка (5xx / сеть / не-dict)
+        "group_aborted": 0,  # групп прервано circuit breaker'ом (битый сегмент портала)
+    }
+    client = _make_client()
+    try:
+        for schema in SCHEMAS:
+            existing = _existing_reg_dates(db, schema)
+            for group_key, doc_group in GROUP_CODE.items():
+                try:
+                    items = fetch_group_list(client, schema, group_key)
+                except Exception as exc:
+                    logger.exception("gisogd66: список %s/%s упал: %s", schema, group_key, exc)
+                    continue
+                counts["listed"] += len(items)
+                _sync_group(db, client, schema, doc_group, items, existing, counts)
+                # Commit после КАЖДОЙ (schema, group), а не один раз в конце: партиал
+                # должен пережить soft_time_limit-kill (иначе теряем весь прогон).
+                db.commit()
+    except Exception as exc:
+        db.rollback()
+        logger.exception("gisogd66: outer tx rolled back: %s", exc)
+        raise
+    finally:
+        client.close()
+        if owns_session:
+            db.close()
+
+    logger.info("load_gisogd_permits done: %s", counts)
+    return counts
+
+
+def _sync_group(
+    db: Session,
+    client: httpx.Client,
+    schema: str,
+    doc_group: str,
+    items: list[dict[str, Any]],
+    existing: dict[str, date | None],
+    counts: dict[str, int],
+) -> None:
+    """Обработать одну (schema, group): инкрементальная сверка + карточки + UPSERT.
+
+    Периодический commit каждые ``_COMMIT_EVERY`` обработанных записей (партиал переживёт
+    time-limit kill). Circuit breaker: ``_CARD_FAIL_BREAKER`` карточек ПОДРЯД с ошибкой
+    fetch → прерываем группу (битый сегмент портала — остаток догоним будущими ранами).
+    Любая успешная карточка сбрасывает счётчик подряд-фейлов.
+    """
+    processed = 0  # успешно обработанных (upsert/skip) с последнего commit
+    consecutive_fail = 0  # карточек подряд с ошибкой fetch (для circuit breaker)
+    for item in items:
+        key = item.get("key")
+        if key is None:
+            continue
+        source_key = str(key)
+        list_reg = _parse_date(item.get("dateReg"))
+
+        # Инкрементальность: пропускаем карточку, если key уже есть И date_reg совпал.
+        if source_key in existing and existing[source_key] == list_reg:
+            counts["skipped_unchanged"] += 1
+            consecutive_fail = 0  # skip — не фейл карточки, сбрасываем breaker
+            processed += 1
+            if processed % _COMMIT_EVERY == 0:
+                db.commit()
+            continue
+
+        card: dict[str, Any] | None
+        try:
+            card = fetch_doc_card(client, schema, source_key)
+        except Exception as exc:
+            logger.warning("gisogd66: карточка %s/%s упала: %s", schema, source_key, exc)
+            card = None
+        finally:
+            time.sleep(_CARD_SLEEP_S)
+        if card is None:
+            # Неуспех fetch (5xx / сеть / не-dict): считаем и двигаем circuit breaker.
+            counts["card_failed"] += 1
+            consecutive_fail += 1
+            if consecutive_fail >= _CARD_FAIL_BREAKER:
+                logger.error(
+                    "gisogd66: %s/%s: %d карточек подряд 5xx — прерываю группу "
+                    "(битый сегмент портала)",
+                    schema,
+                    doc_group,
+                    _CARD_FAIL_BREAKER,
+                )
+                counts["group_aborted"] += 1
+                return
+            continue
+        consecutive_fail = 0  # успешная карточка сбрасывает breaker
+        counts["fetched_details"] += 1
+
+        rec = _build_record(item, card, schema, doc_group, source_key, list_reg)
+        if rec is None:
+            continue
+        if not rec["cad_nums"]:
+            counts["no_cad"] += 1
+        if rec["geojson"] is None:
+            counts["no_geom"] += 1
+
+        try:
+            with db.begin_nested():  # SAVEPOINT — откат только этой строки
+                outcome = _upsert_permit(db, rec)
+        except Exception as exc:
+            logger.warning("gisogd66: upsert %s %r упал: %s", doc_group, rec["doc_num"], exc)
+            continue
+        counts[outcome] += 1
+        processed += 1
+        if processed % _COMMIT_EVERY == 0:
+            db.commit()
+
+
+def _build_record(
+    item: dict[str, Any],
+    card: dict[str, Any],
+    schema: str,
+    doc_group: str,
+    source_key: str,
+    list_reg: date | None,
+) -> dict[str, Any] | None:
+    """Список-элемент + карточка → нормализованная запись для UPSERT. None если нет doc_num.
+
+    doc_num берём из карточки, fallback на список; strip обязателен (в списке ~25%
+    номеров с ведущими/хвостовыми пробелами). Даты предпочитаем из карточки, fallback
+    на список. cad_nums из spatialUnit карточки, geojson из infosetGeoJson.
+    """
+    raw_num = card.get("docNum") or item.get("docNum")
+    doc_num = str(raw_num).strip() if raw_num else ""
+    if not doc_num:
+        logger.warning("gisogd66: карточка %s/%s без docNum — пропуск", schema, source_key)
+        return None
+
+    return {
+        "doc_group": doc_group,
+        "doc_num": doc_num,
+        "doc_name": card.get("name") or item.get("name"),
+        "date_doc": _parse_date(card.get("dateDoc")) or _parse_date(item.get("dateDoc")),
+        "date_reg": _parse_date(card.get("dateReg")) or list_reg,
+        "approved_organization": card.get("approvedOrganization"),
+        "source_schema": schema,
+        "source_key": source_key,
+        "cad_nums": parse_cad_nums(card.get("spatialUnit")),
+        "geojson": extract_geojson(card),
+    }
+
+
+__all__ = [
+    "GROUP_CODE",
+    "SCHEMAS",
+    "extract_geojson",
+    "fetch_doc_card",
+    "fetch_group_list",
+    "load_gisogd_permits",
+    "parse_cad_nums",
+]

backend/app/services/scrapers/okn_egrkn_client.py

@@ -19,12 +19,21 @@ searchMap отдаёт в properties **только {id}** — название/
 
 TLS: mkrf.ru использует сертификат, верификация по умолчанию включена.
 При SSLError автоматический fallback на verify=False (аналогично ekburg_permits #242).
+
+WAF-hygiene (#2445 item D3): sibling-скрапер без backoff словил бан IP по WAF
+DOM.РФ 24.05.2026 (#2443) — okn-mk.mkrf.ru имеет тот же risk shape (гос. CMS,
+десятки последовательных запросов без паузы). Идиома пэйсинга/backoff/ретраев
+портирована из ``gisogd66.py`` (``_RETRY_BACKOFF_S`` + сон между попытками) и
+``objective.py`` (явная обработка 429/Retry-After): rate-limit между запросами
+(``_wait_rate_limit``), экспоненциальный backoff на 429/5xx с капом
+(``_do_request``/``_do_detail_request``), уважение заголовка Retry-After.
 """
 
 from __future__ import annotations
 
 import logging
 import re
+import time
 import urllib.parse
 from typing import Any
 
@@ -42,6 +51,47 @@ _DETAIL_URL = "https://okn-mk.mkrf.ru/Show/Show"
 _REQUEST_TIMEOUT = 30.0
 _DETAIL_TIMEOUT = 10.0
 
+# ── WAF-hygiene: пэйсинг + backoff (#2445 item D3) ────────────────────────────
+# Вежливая пауза между последовательными запросами (мс) — тот же порядок величины,
+# что и у objective.py (_DEFAULT_RATE_MS=500) / nspd_client.py (DEFAULT_RATE_MS=600).
+_RATE_LIMIT_MS = 400
+# Ретраи на 429/5xx (helper делает суммарно до 1 + _MAX_RETRIES попыток).
+_MAX_RETRIES = 3
+# Экспоненциальный backoff на 429/5xx: base * 2**attempt, капается _MAX_BACKOFF_S
+# (аналогично objective.py: 30 * 2**attempt, cap 300s — здесь эндпоинт легче,
+# поэтому база/потолок меньше, но идиома та же).
+_RETRY_BACKOFF_BASE_S = 2.0
+_MAX_BACKOFF_S = 60.0
+
+# process-локальная метка времени последнего запроса (обеих эндпоинтов) —
+# rate-limit общий, чтобы 33 list-запроса и до 1500 detail-запросов не долбили
+# WAF без пауз даже при чередовании вызовов.
+_last_request_ts: float = 0.0
+
+
+def _wait_rate_limit() -> None:
+    """Выдержать паузу ``_RATE_LIMIT_MS`` с последнего запроса к okn-mk.mkrf.ru.
+
+    Общий для searchMap и detail — обе цели один и тот же WAF-хост.
+    """
+    global _last_request_ts
+    elapsed_ms = (time.time() - _last_request_ts) * 1000.0
+    if elapsed_ms < _RATE_LIMIT_MS:
+        time.sleep((_RATE_LIMIT_MS - elapsed_ms) / 1000.0)
+    _last_request_ts = time.time()
+
+
+def _backoff_seconds(attempt: int, retry_after_hdr: str | None) -> float:
+    """Секунды ожидания перед повтором после 429/5xx.
+
+    Retry-After (если валиден) уважается первым, но капается _MAX_BACKOFF_S —
+    аналогично objective.py. Иначе экспоненциальный backoff от attempt (0-based).
+    """
+    if retry_after_hdr and retry_after_hdr.isdigit():
+        return min(float(retry_after_hdr), _MAX_BACKOFF_S)
+    return min(_RETRY_BACKOFF_BASE_S * (2**attempt), _MAX_BACKOFF_S)
+
+
 # Browser headers -- required: without User-Agent the server returns 403.
 # Content-Type включён явно: при content= (raw bytes/str) httpx не выставляет его
 # автоматически — нужно прописать вручную. Конфликта с data= нет, т.к. data= не используется.
@@ -99,7 +149,7 @@ def fetch_okn_points(address: str, category_type: int) -> list[dict[str, Any]]:
         Для PostGIS-вставки: lon=coordinates[1], lat=coordinates[0].
     """
     form_data = _build_form_data(address, category_type)
-    features = _do_request(form_data, verify=True)
+    features = _do_request(form_data, verify=True, attempt=0)
     return features
 
 
@@ -123,19 +173,37 @@ def _do_request(
     form_data: list[tuple[str, str]],
     *,
     verify: bool,
+    attempt: int = 0,
 ) -> list[dict[str, Any]]:
-    """Выполнить HTTP POST к searchMap. При SSL-ошибке с verify=True повторяет с verify=False."""
+    """Выполнить HTTP POST к searchMap. При SSL-ошибке с verify=True повторяет с verify=False.
+
+    WAF-hygiene: rate-limit перед каждой попыткой (``_wait_rate_limit``), на 429/5xx —
+    экспоненциальный backoff и retry до ``_MAX_RETRIES`` раз (аналогично objective.py).
+    """
     # urllib.parse.urlencode гарантированно кодирует список кортежей с повторяющимися ключами
     # (data[0][name]=...&data[0][value]=...&data[1][name]=...). Использование data= с list[tuple]
     # конфликтует с ручным Content-Type → httpx не urlencode-ит, бросает
     # «expected bytes, tuple found». content= передаёт тело как raw str.
     body = urllib.parse.urlencode(form_data)
+    _wait_rate_limit()
     try:
         with httpx.Client(timeout=_REQUEST_TIMEOUT, verify=verify, headers=_HEADERS) as client:
             resp = client.post(
                 _SEARCHMAP_URL,
                 content=body,
             )
+            if resp.status_code == 429 or resp.status_code >= 500:
+                if attempt < _MAX_RETRIES:
+                    wait = _backoff_seconds(attempt, resp.headers.get("Retry-After"))
+                    logger.warning(
+                        "okn_egrkn_client: HTTP %d от ЕГРКН (попытка %d/%d), retry через %.1fs",
+                        resp.status_code,
+                        attempt + 1,
+                        _MAX_RETRIES,
+                        wait,
+                    )
+                    time.sleep(wait)
+                    return _do_request(form_data, verify=verify, attempt=attempt + 1)
             resp.raise_for_status()
     except httpx.HTTPStatusError as exc:
         logger.error("okn_egrkn_client: HTTP %d от ЕГРКН: %s", exc.response.status_code, exc)
@@ -145,7 +213,7 @@ def _do_request(
             logger.warning(
                 "okn_egrkn_client: SSL-ошибка при verify=True, повторяем с verify=False: %s", exc
             )
-            return _do_request(form_data, verify=False)
+            return _do_request(form_data, verify=False, attempt=attempt)
         logger.error("okn_egrkn_client: ошибка подключения к ЕГРКН: %s", exc)
         return []
     except Exception as exc:
@@ -275,17 +343,36 @@ def fetch_okn_detail(source_id: str) -> dict[str, Any]:
     """
     if not source_id:
         return {}
-    return _do_detail_request(source_id, verify=True)
+    return _do_detail_request(source_id, verify=True, attempt=0)
 
 
-def _do_detail_request(source_id: str, *, verify: bool) -> dict[str, Any]:
-    """HTTP GET карточки + парсинг. SSL-fallback аналогичен searchMap."""
+def _do_detail_request(source_id: str, *, verify: bool, attempt: int = 0) -> dict[str, Any]:
+    """HTTP GET карточки + парсинг. SSL-fallback аналогичен searchMap.
+
+    WAF-hygiene: rate-limit перед каждой попыткой (общий с searchMap — один WAF-хост),
+    на 429/5xx — экспоненциальный backoff и retry до ``_MAX_RETRIES`` раз.
+    """
     params = {"id": source_id}
+    _wait_rate_limit()
     try:
         with httpx.Client(
             timeout=_DETAIL_TIMEOUT, verify=verify, headers=_DETAIL_HEADERS
         ) as client:
             resp = client.get(_DETAIL_URL, params=params)
+            if resp.status_code == 429 or resp.status_code >= 500:
+                if attempt < _MAX_RETRIES:
+                    wait = _backoff_seconds(attempt, resp.headers.get("Retry-After"))
+                    logger.warning(
+                        "okn_egrkn_client: detail HTTP %d source_id=%s "
+                        "(попытка %d/%d), retry через %.1fs",
+                        resp.status_code,
+                        source_id,
+                        attempt + 1,
+                        _MAX_RETRIES,
+                        wait,
+                    )
+                    time.sleep(wait)
+                    return _do_detail_request(source_id, verify=verify, attempt=attempt + 1)
             resp.raise_for_status()
     except httpx.HTTPStatusError as exc:
         logger.warning(
@@ -299,7 +386,7 @@ def _do_detail_request(source_id: str, *, verify: bool) -> dict[str, Any]:
             logger.warning(
                 "okn_egrkn_client: SSL-ошибка detail с verify=True, retry verify=False: %s", exc
             )
-            return _do_detail_request(source_id, verify=False)
+            return _do_detail_request(source_id, verify=False, attempt=attempt)
         logger.warning("okn_egrkn_client: detail connect error source_id=%s: %s", source_id, exc)
         return {}
     except Exception as exc:

backend/app/services/scrapers/pravo_gov66_client.py

@@ -5,6 +5,12 @@ HTML server-rendered (нет JS-рендеринга), httpx достаточн
 
 TLS: сайт использует российский УЦ → verify=False (аналогично ekburg_permits #242).
 
+Politeness (#2445 D4): пауза ``_RATE_S`` перед каждым запросом (search / карточка
+документа / PDF) — тот же идиом, что nspd_client/objective/gisogd66 (300-500мс). Этот
+VPS уже словил WAF-бан от DOM.РФ 24.05.2026 (#2443) за непейсованные последовательные
+запросы; pravo.gov66.ru — сайт той же формы (гос-портал region, строгий WAF). Ретрай с
+backoff на 429/5xx — идиом gisogd66._get_json.
+
 Публичный API:
     search_documents(query, law_type, since) → list[dict]
     get_document_pdf_url(doc_id) → str | None
@@ -15,6 +21,7 @@ from __future__ import annotations
 
 import logging
 import re
+import time
 from typing import Any
 
 import httpx
@@ -28,6 +35,14 @@ _SEARCH_URL = f"{_BASE_URL}/search/"
 # Тайм-аут щедрый: сервер иногда медленный.
 _TIMEOUT = httpx.Timeout(60.0, connect=15.0)
 
+# Politeness pacing (#2445 D4): пауза ПЕРЕД каждым запросом к pravo.gov66.ru — тот же
+# идиом (300-500мс), что nspd_client/objective/gisogd66. Не непейсованный WAF-риск,
+# аналогичный DOM.РФ-бану #2443.
+_RATE_S = 0.4
+# Ретраи на 429/5xx: экспоненциальный backoff, суммарно до 1 + _MAX_RETRIES попыток.
+_MAX_RETRIES = 2
+_RETRY_BACKOFF_S = 2.0
+
 # Числовые коды типов документов (select#id_law_type на сайте).
 # Текстовое значение «Постановление» — неверный параметр, сервер не матчит → 0 хитов.
 _LAW_TYPE_POSTANOVLENIE = "1"  # Постановление Правительства Свердловской области
@@ -41,6 +56,43 @@ _RE_PDF_PATH = re.compile(r"/media/pravo/(?!ecp/)[^\s\"']+\.pdf", re.IGNORECASE)
 _RE_PDF_ECP_PATH = re.compile(r"/media/pravo/ecp/[^\s\"']+\.pdf", re.IGNORECASE)
 
 
+def _get_with_backoff(
+    client: httpx.Client,
+    url: str,
+    *,
+    params: dict[str, str] | None = None,
+) -> httpx.Response:
+    """GET с politeness-паузой перед запросом + backoff-ретраем на 429/5xx.
+
+    Пауза ``_RATE_S`` — ПЕРЕД каждой попыткой (в т.ч. первой): пейсинг
+    последовательных запросов к pravo.gov66.ru, не только ретраев (#2445 D4).
+    429/5xx ретраятся до ``_MAX_RETRIES`` раз с экспоненциальным backoff;
+    прочие статусы (включая 4xx кроме 429) — сразу ``raise_for_status()``.
+    """
+    last_exc: Exception | None = None
+    for attempt in range(_MAX_RETRIES + 1):
+        time.sleep(_RATE_S)
+        resp = client.get(url, params=params)
+        if resp.status_code == 429 or resp.status_code >= 500:
+            last_exc = httpx.HTTPStatusError(
+                f"{resp.status_code} on {url}", request=resp.request, response=resp
+            )
+            if attempt >= _MAX_RETRIES:
+                raise last_exc
+            logger.warning(
+                "pravo_gov66_client: %s (попытка %d) на %s — backoff",
+                resp.status_code,
+                attempt + 1,
+                url,
+            )
+            time.sleep(_RETRY_BACKOFF_S * (attempt + 1))
+            continue
+        resp.raise_for_status()
+        return resp
+    assert last_exc is not None
+    raise last_exc
+
+
 def search_documents(
     query: str,
     law_type: str = _LAW_TYPE_POSTANOVLENIE,
@@ -65,8 +117,7 @@ def search_documents(
 
     try:
         with httpx.Client(timeout=_TIMEOUT, verify=False, follow_redirects=True) as client:
-            resp = client.get(_SEARCH_URL, params=params)
-            resp.raise_for_status()
+            resp = _get_with_backoff(client, _SEARCH_URL, params=params)
             html = resp.text
     except Exception as exc:
         logger.error("pravo_gov66_client.search_documents: ошибка сети q=%r: %s", query, exc)
@@ -117,8 +168,7 @@ def get_document_pdf_url(doc_id: str) -> str | None:
     doc_url = f"{_BASE_URL}/{doc_id}/"
     try:
         with httpx.Client(timeout=_TIMEOUT, verify=False, follow_redirects=True) as client:
-            resp = client.get(doc_url)
-            resp.raise_for_status()
+            resp = _get_with_backoff(client, doc_url)
             html = resp.text
     except Exception as exc:
         logger.error(
@@ -151,6 +201,10 @@ def _extract_pdf_url(html: str) -> str | None:
 def fetch_pdf(url: str) -> bytes:
     """Загружает PDF по URL.
 
+    Пейсинг + backoff на 429/5xx через ``_get_with_backoff`` (#2445 D4) — caller
+    (reservation_ingest) НЕ должен добавлять свой sleep перед этим вызовом, пауза
+    уже внутри клиента.
+
     Args:
         url: абсолютный URL PDF-файла.
 
@@ -161,8 +215,7 @@ def fetch_pdf(url: str) -> bytes:
         httpx.HTTPError: при сетевой ошибке (caller должен обработать gracefully).
     """
     with httpx.Client(timeout=_TIMEOUT, verify=False, follow_redirects=True) as client:
-        resp = client.get(url)
-        resp.raise_for_status()
+        resp = _get_with_backoff(client, url)
         return resp.content
 
 

backend/app/services/scrapers/stealth.py

@@ -33,9 +33,11 @@ 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.
+# Это МОДУЛЬНЫЙ ДЕФОЛТ — используется nspd/прочими скраперами вне /сервисы/* path
+# family. KN-sweep с 2026-05 ловит volume-ban WAF (#1945) и переопределяет это через
+# BrowserSession(concurrency=...) на settings.scrape_kn_browser_concurrency=2; после
+# WAF hard-ban 2026-05-24 (#2443) domrf_catalog.py / domrf_catalog_object.py — тот же
+# /сервисы/* path family — тоже переопределяют на throttled настройки (#2445 D2).
 _BROWSER_CONCURRENCY = 8
 
 # Дефолтное окно inter-request jitter (мс). KN-sweep ширит его через

backend/app/services/site_finder/competitors.py

@@ -449,16 +449,42 @@ _COMPETITORS_SQL = text("""
 # scraper UPSERT per snapshot). Без фильтра snapshot_date AVG усреднял
 # ИСТОРИЮ цен (stale на растущем рынке). Берём ТОЛЬКО latest snapshot — зеркало
 # паттерна best_layouts._SUPPLY_BATCH_SQL и _COMPETITORS_SQL DISTINCT ON.
+#
+# === PER-OBJECT snapshot fix (#2445 A5, byte-identical bug к #1956 в best_layouts) ===
+# domrf_kn_flats — ПО-ОБЪЕКТНЫЙ time-series: каждый ЖК скрейпится в СВОЙ день,
+# UNIQUE-снимок (obj_id, snapshot_date), см. migration 174_domrf_kn_flats_obj_
+# snapshot_idx.sql. Прежний фильтр брал ОДНУ глобальную дату
+# `f.snapshot_date = MAX(snapshot_date по всей таблице)` — на этой единственной
+# глобал-max дате присутствует обычно лишь 1 объект (скрейпнутый последним) →
+# у ВСЕХ остальных конкурентов в радиусе 0 строк flats → avg_price_per_m2=NULL
+# → _price_similarity(None, ...) молча возвращает нейтраль 0.5, тихо деградируя
+# relevance-ранжирование конкурентов без единого флага.
+# Фикс (зеркало best_layouts.flats_latest, #1956): flats_latest берёт для КАЖДОГО
+# obj_id его СОБСТВЕННЫЙ последний снимок (DISTINCT ON (f.obj_id) ... ORDER BY
+# f.obj_id, snapshot_date DESC, id DESC), затем self-join к domrf_kn_flats по
+# (obj_id, snapshot_date) достаёт квартиры именно этого снимка. AVG считается
+# per-object на СВЕЖЕЙ дате объекта, а не на единственной глобал-max дате.
+# Слоение с OBJ-3 (#307) не меняется: этот запрос остаётся ПЕРВЫМ источником
+# (domrf), _OBJECTIVE_PRICE_FALLBACK_SQL — additive fallback ТОЛЬКО для obj_id,
+# у которых и после фикса нет domrf-цены (см. get_competitors шаг 4a). Ожидаемый
+# эффект: domrf возвращает реальные цены для БОЛЬШЕ конкурентов → fallback нужен
+# реже, но композиция (missing_price_ids / price_source) не меняется.
 _AVG_PRICE_SQL = text("""
+    WITH flats_latest AS (
+        SELECT DISTINCT ON (f.obj_id)
+            f.obj_id, f.snapshot_date
+        FROM domrf_kn_flats f
+        WHERE f.obj_id = ANY(:obj_ids)
+        ORDER BY f.obj_id, f.snapshot_date DESC, f.id DESC
+    )
     SELECT
         f.obj_id,
         AVG(f.price_per_m2) FILTER (WHERE f.price_per_m2 IS NOT NULL)
             AS avg_price_per_m2
-    FROM domrf_kn_flats f
-    WHERE f.obj_id = ANY(:obj_ids)
-      AND f.snapshot_date = (
-          SELECT MAX(snapshot_date) FROM domrf_kn_flats
-      )
+    FROM flats_latest fl
+    JOIN domrf_kn_flats f
+        ON f.obj_id = fl.obj_id
+       AND f.snapshot_date = fl.snapshot_date
     GROUP BY f.obj_id
 """)
 
@@ -773,7 +799,12 @@ def get_competitors(
     avg_price_map: dict[int, float] = {}
     price_source_map: dict[int, str] = {}
     try:
-        price_rows = db.execute(_AVG_PRICE_SQL, {"obj_ids": obj_ids}).mappings().all()
+        # SAVEPOINT — db shared с caller (POST .../competitors, Depends(get_db)). Голый
+        # db.rollback() orphan'ит outer SessionTransaction (velocity.py:170) — тем более
+        # здесь ЕЩЁ ДВА db.execute идут следом в этой же функции (sold-count,
+        # objective-fallback) на том же db; без savepoint сбой здесь отравил бы их тоже.
+        with db.begin_nested():
+            price_rows = db.execute(_AVG_PRICE_SQL, {"obj_ids": obj_ids}).mappings().all()
         for r in price_rows:
             oid = int(r["obj_id"])
             price = _row_get(r, "avg_price_per_m2")
@@ -792,11 +823,16 @@ def get_competitors(
     # flats_sold → None → нейтральный stage.
     sold_count_map: dict[int, int] = {}
     try:
-        sold_rows = (
-            db.execute(_SOLD_COUNT_SQL, {"obj_ids": obj_ids, "premise_kind": _SOLD_PREMISE_KIND})
-            .mappings()
-            .all()
-        )
+        # SAVEPOINT — db shared, см. avg_price блок выше (иначе отравляет objective
+        # price fallback ниже на том же db).
+        with db.begin_nested():
+            sold_rows = (
+                db.execute(
+                    _SOLD_COUNT_SQL, {"obj_ids": obj_ids, "premise_kind": _SOLD_PREMISE_KIND}
+                )
+                .mappings()
+                .all()
+            )
         for r in sold_rows:
             oid = int(r["obj_id"])
             sold = _row_get(r, "flats_sold")
@@ -812,17 +848,21 @@ def get_competitors(
     missing_price_ids = [oid for oid in obj_ids if oid not in avg_price_map]
     if missing_price_ids:
         try:
-            obj_price_rows = (
-                db.execute(
-                    _OBJECTIVE_PRICE_FALLBACK_SQL,
-                    {
-                        "obj_ids": missing_price_ids,
-                        "velocity_match_radius_m": _VELOCITY_MATCH_RADIUS_M,
-                    },
+            # SAVEPOINT — db shared, см. avg_price блок выше. Последний из трёх
+            # db.execute в get_competitors — тоже под savepoint, чтобы дальнейшие
+            # запросы analyze на этом же db (persist_analysis_run и т.п.) не отравились.
+            with db.begin_nested():
+                obj_price_rows = (
+                    db.execute(
+                        _OBJECTIVE_PRICE_FALLBACK_SQL,
+                        {
+                            "obj_ids": missing_price_ids,
+                            "velocity_match_radius_m": _VELOCITY_MATCH_RADIUS_M,
+                        },
+                    )
+                    .mappings()
+                    .all()
                 )
-                .mappings()
-                .all()
-            )
             for r in obj_price_rows:
                 oid = int(r["obj_id"])
                 price = _row_get(r, "median_price_per_m2")

backend/app/services/site_finder/connection_capacity_lookup.py

@@ -9,8 +9,18 @@
   - 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).
@@ -19,13 +29,35 @@ 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)"
@@ -45,7 +77,8 @@ def get_connection_capacity(
 
     Returns:
         {"power_points": [...], "power_summary": {...}, "water": [...],
-         "gas": {...}|None, "heat": {...}|None}
+         "gas": {...}|None, "gas_outlet_points": [...], "heat": {...}|None,
+         "nearby_network_zones": [...]}
 
     Raises:
         ValueError: участок не найден в БД (нет geom).
@@ -63,14 +96,18 @@ def get_connection_capacity(
     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,
     }
 
 
@@ -211,33 +248,47 @@ def _query_gas_city_grs(db: Session) -> dict:
     → city_grs=[] (не падаем — блок аддитивный, gas_grs_capacity может ещё не
     существовать до применения миграции 181).
 
-    Returns: {"city_grs": [...], "total_free_th_m3_h": float|None}.
+    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
-                """)
+        # SAVEPOINT — db shared с caller (GET .../connection-capacity, Depends(get_db)).
+        # Голый db.rollback() orphan'ит outer SessionTransaction (см. velocity.py:170) —
+        # begin_nested откатывает только эту savepoint, outer tx остаётся usable.
+        with db.begin_nested():
+            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()
             )
-            .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.
+        # 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}
+        return {"city_grs": [], "total_free_th_m3_h": None, **outlet_counts}
 
     city_grs: list[dict] = []
     total_free = 0.0
@@ -262,9 +313,139 @@ def _query_gas_city_grs(db: Session) -> dict:
     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:
+        # SAVEPOINT — db shared с caller (см. _query_gas_city_grs выше).
+        with db.begin_nested():
+            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:
+        # SAVEPOINT — db shared с caller (см. _query_gas_city_grs выше).
+        with db.begin_nested():
+            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.
 
@@ -278,23 +459,25 @@ def _query_heat_latest(db: Session) -> dict:
               "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
-                """)
+        # SAVEPOINT — db shared с caller (см. _query_gas_city_grs выше).
+        with db.begin_nested():
+            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()
             )
-            .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.
@@ -323,6 +506,129 @@ def _query_heat_latest(db: Session) -> dict:
     }
 
 
+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/custom_pois.py

@@ -251,14 +251,19 @@ def get_overlaps_for_scoring(
     """
     _parcel_cad = parcel_cad or ""
     try:
-        rows = (
-            db.execute(
-                text(_OVERLAPS_SQL),
-                {"wkt": parcel_geom_wkt, "user_id": user_id, "parcel_cad": _parcel_cad},
+        # SAVEPOINT — db shared с caller (POST .../analyze, Depends(get_db)). Голый
+        # db.rollback() orphan'ит outer SessionTransaction (см. velocity.py:170) —
+        # begin_nested откатывает только эту savepoint, оставляя db usable для
+        # остальных запросов analyze_parcel на этой же сессии.
+        with db.begin_nested():
+            rows = (
+                db.execute(
+                    text(_OVERLAPS_SQL),
+                    {"wkt": parcel_geom_wkt, "user_id": user_id, "parcel_cad": _parcel_cad},
+                )
+                .mappings()
+                .all()
             )
-            .mappings()
-            .all()
-        )
         return [
             {
                 "id": int(r["id"]),

backend/app/services/site_finder/developer_attribution.py

@@ -142,14 +142,22 @@ def get_developer_attribution(
           - БД-ошибке, включая ещё не задеплоенную миграцию 149 (analyze не падает).
     """
     try:
-        rows = (
-            db.execute(
-                _DEVELOPER_FOR_PARCEL_SQL,
-                {"cad_num": cad_num, "radius": radius_m},
+        # SAVEPOINT — db получена от caller (shared request-scoped Session,
+        # analyze_parcel в parcels.py). Голый db.rollback() здесь НЕЛЬЗЯ — он
+        # orphan'ит outer SessionTransaction и роняет persist_analysis_run сразу
+        # после (см. velocity.py:170 / connection_capacity_lookup._query_nearby_
+        # network_zones). Ошибка внутри begin_nested() откатывает ТОЛЬКО эту
+        # savepoint до propagate — outer-транзакция остаётся usable для
+        # последующих db.execute (#2464 cluster A finding 1).
+        with db.begin_nested():
+            rows = (
+                db.execute(
+                    _DEVELOPER_FOR_PARCEL_SQL,
+                    {"cad_num": cad_num, "radius": radius_m},
+                )
+                .mappings()
+                .all()
             )
-            .mappings()
-            .all()
-        )
     except (OperationalError, ProgrammingError, DataError) as exc:
         # Миграция 149 ещё не задеплоена / БД-ошибка — graceful degrade.
         logger.warning(

backend/app/services/site_finder/district_resolver.py

@@ -68,12 +68,22 @@ def _admin_names(db: Session) -> frozenset[str]:
 
     На ошибке БД возвращает пустой set (logged) — резолвер тогда трактует ЛЮБОЙ
     вход как raw-микро (legacy pass-through), что безопаснее, чем уронить /analyze.
+
+    SAVEPOINT НА ВНУТРЕННЕМ swallow-сайте (#2464 cluster A, RELEASE-trap): резолвер
+    зовётся §22-форсайт-билдерами (sales_series `_query_source_a/_b`,
+    `_query_artificial_demand`) на ОБЩЕЙ сессии отчёта, которые сами обёрнуты во
+    внешние SAVEPOINT'ы. БЕЗ `db.begin_nested():` здесь сбойный `db.execute`
+    проглатывается (→ frozenset()), оставляя транзакцию aborted; тогда внешний
+    SAVEPOINT при RELEASE падает (RELEASE запрещён в aborted-tx) и отравление
+    каскадит. Savepoint в точке перехвата откатывает сбой (ROLLBACK TO SAVEPOINT),
+    сессия остаётся рабочей.
     """
     global _ADMIN_NAMES_CACHE
     if _ADMIN_NAMES_CACHE is not None:
         return _ADMIN_NAMES_CACHE
     try:
-        rows = db.execute(_ADMIN_NAMES_SQL).scalars().all()
+        with db.begin_nested():
+            rows = db.execute(_ADMIN_NAMES_SQL).scalars().all()
         _ADMIN_NAMES_CACHE = frozenset(str(r) for r in rows if r)
     except Exception:
         # Не кешируем пустой результат-от-сбоя: следующий вызов попробует снова.
@@ -122,8 +132,13 @@ def resolve_objective_districts(db: Session, district: str | None) -> list[str]
         return [district]
 
     # district — официальное админ-имя: разворачиваем в чистые ЕКБ-микро.
+    # SAVEPOINT на внутреннем swallow-сайте (#2464 cluster A, RELEASE-trap): см.
+    # `_admin_names` — тот же общий-сессионный вызов из §22-билдеров под внешним
+    # SAVEPOINT. `db.begin_nested():` откатывает сбой в точке перехвата, чтобы
+    # внешний RELEASE не упал в aborted-tx (RELEASE запрещён в aborted).
     try:
-        rows = db.execute(_MICROS_FOR_ADMIN_SQL, {"d": district}).scalars().all()
+        with db.begin_nested():
+            rows = db.execute(_MICROS_FOR_ADMIN_SQL, {"d": district}).scalars().all()
         micros = [str(m) for m in rows]
     except Exception:
         logger.exception(

backend/app/services/site_finder/eias_heat_loader.py

@@ -69,9 +69,21 @@ _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.

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/future_supply.py

@@ -74,6 +74,7 @@ def _future_supply_key(
     """
     return (district, horizon_months, premise_kind)
 
+
 Confidence = Literal["high", "medium", "low"]
 
 # Слои склада предложения (м.125): 1=open (в продаже), 2=hidden (запас ПД),
@@ -439,7 +440,12 @@ def _query_supply_rows(db: Session, params: Mapping[str, Any]) -> Sequence[Mappi
     (worker ещё не наполнил м.125) или сбой БД не должны валить расчёт индекса.
     """
     try:
-        return db.execute(_SUPPLY_LAYERS_SQL, dict(params)).mappings().all()
+        # SAVEPOINT — db shared с caller (compute_future_supply_pressure в цепочке
+        # §22-форсайта / analyze). Голый db.rollback() orphan'ит outer SessionTransaction
+        # (см. velocity.py:170) — begin_nested откатывает только эту savepoint, оставляя
+        # db usable для последующих db.execute на этой же сессии.
+        with db.begin_nested():
+            return db.execute(_SUPPLY_LAYERS_SQL, dict(params)).mappings().all()
     except Exception:
         logger.exception(
             "future_supply: supply-layers view query failed (district=%s)",

backend/app/services/site_finder/gazprom_grs_loader.py

@@ -94,7 +94,10 @@ _SVERDLOVSK_TOKEN = "свердлов"
 # 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.
-_OUTPUT_SUFFIX_RE = re.compile(r"\((выход\s*№?\s*\d+)\)", re.IGNORECASE)
+# 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.
@@ -168,12 +171,16 @@ def _split_grs_name(raw_name: str) -> tuple[str, str | 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
-    output = _MULTISPACE_RE.sub(" ", m.group(1)).strip()
+    # 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() :]

backend/app/services/site_finder/ird_analyze.py

@@ -81,20 +81,22 @@ def _krt_at(db: Session, lon: float, lat: float) -> list[dict[str, Any]]:
     [] при отсутствии пересечений или если таблица пуста/не существует.
     """
     try:
-        rows = db.execute(_KRT_AT_SQL, {"lon": lon, "lat": lat}).fetchall()
-        return [
-            {
-                "num_oks_krt": row.num_oks_krt,
-                "status": row.status,
-                "full_name": row.full_name,
-                "area": float(row.area) if row.area is not None else None,
-            }
-            for row in rows
-        ]
+        with db.begin_nested():
+            rows = db.execute(_KRT_AT_SQL, {"lon": lon, "lat": lat}).fetchall()
     except Exception as exc:  # таблица не существует / DB-сбой → graceful
         logger.warning("ird_analyze: _krt_at DB query failed: %s", exc)
         return []
 
+    return [
+        {
+            "num_oks_krt": row.num_oks_krt,
+            "status": row.status,
+            "full_name": row.full_name,
+            "area": float(row.area) if row.area is not None else None,
+        }
+        for row in rows
+    ]
+
 
 def _zone_regulation_at(
     db: Session, client: EKBGeoportalClient, lon: float, lat: float

backend/app/services/site_finder/krt_lookup.py

@@ -130,7 +130,8 @@ def parcel_krt_requisites(db: Session, parcel_wkt: str | None) -> list[dict[str,
         return []
 
     try:
-        rows = db.execute(_PLANNING_KRT_SQL, {"parcel_wkt": parcel_wkt}).mappings().all()
+        with db.begin_nested():
+            rows = db.execute(_PLANNING_KRT_SQL, {"parcel_wkt": parcel_wkt}).mappings().all()
     except (OperationalError, ProgrammingError) as exc:
         logger.warning("parcel_krt_requisites: таблица недоступна, skip: %s", exc)
         return []
@@ -173,9 +174,10 @@ def parcel_krt_requisites(db: Session, parcel_wkt: str | None) -> list[dict[str,
 
     # Нет exact-матча — geom-only поиск по КРТ-топонимам
     try:
-        no_match_rows = (
-            db.execute(_PLANNING_NO_MATCH_SQL, {"parcel_wkt": parcel_wkt}).mappings().all()
-        )
+        with db.begin_nested():
+            no_match_rows = (
+                db.execute(_PLANNING_NO_MATCH_SQL, {"parcel_wkt": parcel_wkt}).mappings().all()
+            )
     except (OperationalError, ProgrammingError) as exc:
         logger.warning("parcel_krt_requisites: no-match fallback недоступен: %s", exc)
         return []

backend/app/services/site_finder/locations.py

@@ -263,9 +263,7 @@ def compute_location_indices(db: Session, district: str) -> LocationIndices:
 
     # ── competition + raw demand-velocity ← market_metrics (ОДИН вызов, два сигнала) ─
     try:
-        metrics = compute_market_metrics(
-            db, district=district, window_months=_MARKET_WINDOW_MONTHS
-        )
+        metrics = compute_market_metrics(db, district=district, window_months=_MARKET_WINDOW_MONTHS)
         # competition ← overstock_index (доступное/затоваренное конкурирующее
         # предложение) — ортогонален demand. НЕ sell_through (тот коррелирован с
         # velocity и инвертирован относительно «свободной конкуренции»).
@@ -300,6 +298,15 @@ def compute_location_indices(db: Session, district: str) -> LocationIndices:
         logger.exception(
             "location_indices: infra (POI) failed (district=%s) → infra None", district
         )
+        # Plain rollback OK here (unlike begin_nested at the pass-2 upsert loop below):
+        # compute_location_indices только вызывается из refresh_locations, единственный
+        # caller которой — Celery-таск location_refresh.py, открывающий СВОЙ SessionLocal()
+        # (owned session, не shared request/report-scoped). На момент этого блока (pass 1,
+        # read-only) в транзакции ещё нет незакоммиченных write'ов — откатывать нечего,
+        # rollback() не сиротит внешний SessionTransaction (в отличие от velocity.py:170).
+        # Без rollback аборченная Postgres-транзакция валит СЛЕДУЮЩИЙ район в цикле pass 1
+        # (см. #2464) — как и все db.execute() в pass 2 upsert.
+        db.rollback()
 
     logger.info(
         "location_indices: district=%s infra=%s competition=%s raw_velocity=%s future_supply=%s",

backend/app/services/site_finder/market_metrics.py

@@ -613,7 +613,13 @@ def compute_market_metrics(
 def _query_stock(db: Session, params: Mapping[str, Any]) -> dict[str, int]:
     """Текущий сток. На ошибке/пустых данных → все счётчики 0 (graceful)."""
     try:
-        row = db.execute(_STOCK_SQL, dict(params)).mappings().first()
+        # SAVEPOINT — db shared с caller (compute_market_metrics в цепочке §22-форсайта
+        # / analyze). Голый db.rollback() orphan'ит outer SessionTransaction (см.
+        # velocity.py:170) — begin_nested откатывает только эту savepoint, outer tx
+        # остаётся usable для последующих db.execute (_query_sales_window/_price_sensitivity)
+        # на этой же сессии.
+        with db.begin_nested():
+            row = db.execute(_STOCK_SQL, dict(params)).mappings().first()
     except Exception:
         logger.exception(
             "market_metrics: stock query failed (districts=%s)", params.get("districts")
@@ -650,7 +656,12 @@ def _query_sales_window(
     затирать прежние счётчики. На ошибке/пусто → (0, 0.0, {}).
     """
     try:
-        rows = db.execute(_SALES_WINDOW_SQL, dict(params)).mappings().all()
+        # SAVEPOINT — db shared с caller (см. _query_stock выше). CRITICAL: без него
+        # сбой здесь оставляет транзакцию aborted, и следующий db.execute в этой же
+        # цепочке (_price_sensitivity → _elasticity_coef) падает "current transaction
+        # is aborted" вместо честного graceful-fallback.
+        with db.begin_nested():
+            rows = db.execute(_SALES_WINDOW_SQL, dict(params)).mappings().all()
     except Exception:
         logger.exception(
             "market_metrics: sales-window query failed (districts=%s)", params.get("districts")
@@ -700,14 +711,19 @@ def _price_sensitivity(
     micros = resolve_objective_districts(db, district)
     elasticity_window = max(window_months, 24)
     try:
-        elast = _elasticity_coef(
-            db,
-            region_code=_EKB_REGION_CODE,
-            district_name=district,
-            target_class=None,
-            elasticity_window_months=elasticity_window,
-            districts=micros if micros is not None else [],
-        )
+        # SAVEPOINT — db shared с caller (compute_market_metrics в цепочке §22-форсайта
+        # / analyze). _elasticity_coef делает свой db.execute внутри без try/except —
+        # оборачиваем ВЕСЬ вызов, чтобы сбой откатывал только эту savepoint (не outer
+        # SessionTransaction, см. velocity.py:170), и db оставалась usable дальше.
+        with db.begin_nested():
+            elast = _elasticity_coef(
+                db,
+                region_code=_EKB_REGION_CODE,
+                district_name=district,
+                target_class=None,
+                elasticity_window_months=elasticity_window,
+                districts=micros if micros is not None else [],
+            )
     except Exception:
         logger.exception(
             "market_metrics: elasticity reuse failed (district=%s micros=%s)",
@@ -810,6 +826,9 @@ _OFFER_TREND_SQL = text(
 
 # Границы вменяемости цены предложения (руб/м²). Шире, чем сделки-тренд (30k–500k):
 # предложение включает премиум/апартаменты; отсекаем только явный ETL-мусор.
+# ⚠ Значения зеркалированы ЛИТЕРАЛАМИ в partial-предикате покрывающего индекса
+# data/sql/186_objective_lots_history_offer_trend_covering_idx.sql — при изменении
+# констант индекс надо пересоздать, иначе offer-trend молча теряет Index-Only Scan.
 _OFFER_PRICE_MIN: int = 10000
 _OFFER_PRICE_MAX: int = 1000000
 
@@ -874,13 +893,22 @@ def compute_offer_price_trend(
         "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)",
+        # SAVEPOINT — db shared с caller (POST .../analyze / §22-отчёт, Depends(get_db)).
+        # 8с-гвард (parcels.py) может отменить этот запрос (QueryCanceled) → без savepoint
+        # транзакция остаётся aborted и следующий db.execute падает "current transaction
+        # is aborted". begin_nested откатывает только этот savepoint, db остаётся usable.
+        with db.begin_nested():
+            rows = db.execute(_OFFER_TREND_SQL, params).mappings().all()
+    except Exception as exc:
+        # Ожидаемый путь: 8с-гвард (parcels.py) отменяет запрос на холодном кэше
+        # (~2/сутки, профилирование 2026-07-04) — блок аддитивный, analyze успешен.
+        # WARNING, не exception: ERROR-уровень поднимал ложные GlitchTip-события.
+        logger.warning(
+            "market_metrics: offer-trend query failed (lat=%s lon=%s radius=%s): %s",
             center_lat,
             center_lon,
             radius_m,
+            exc,
         )
         rows = []
 

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/okn_lookup.py

@@ -74,10 +74,11 @@ def parcel_okn_objects(
     if not parcel_wkt:
         return []
     try:
-        rows = db.execute(
-            _OKN_DWITHIN_SQL,
-            {"parcel_wkt": parcel_wkt, "radius_m": radius_m},
-        ).fetchall()
+        with db.begin_nested():
+            rows = db.execute(
+                _OKN_DWITHIN_SQL,
+                {"parcel_wkt": parcel_wkt, "radius_m": radius_m},
+            ).fetchall()
     except (OperationalError, ProgrammingError) as exc:
         logger.warning("parcel_okn_objects: okn_objects недоступна, skip: %s", exc)
         return []

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())