.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: sonnet
+model: opus
 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: sonnet
+model: opus
 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: sonnet
+model: opus
 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
 ---
 
@@ -78,7 +78,6 @@ 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
@@ -109,8 +108,6 @@ 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: sonnet
+model: opus
 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: sonnet
+model: opus
 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: sonnet
+model: opus
 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: sonnet
+model: opus
 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: sonnet
+model: opus
 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` — конкретный failure scenario (input/state → неверный output/crash) + fix suggestion. Без repro-сценария — не критикал, переквалифицируй в Minor или Positive observation.
+- [ ] `file.py:42` — описание проблемы + fix suggestion
 
 ### Minor issues (можно fix потом)
-- [ ] `file.py:84` — улучшение (не rubber-stamp: если это не влияет на поведение — Positive observations или пропусти)
+- [ ] `file.py:84` — улучшение
 
 ### 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: sonnet
+model: opus
 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: sonnet
+model: opus
 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: sonnet
+model: opus
 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: sonnet
+model: opus
 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: sonnet
+model: opus
 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`, `docs/obsidian-livesync.md` → `.forgejo/workflows/deploy-obsidian.yml`
+- `docker-compose.obsidian.yml`, `scripts/setup-couchdb.sh` → `.github/workflows/deploy-obsidian.yml`
 - `docs/**` alone → НЕ триггерит деплой
 
 ## После изменения .env на VPS

.design-sync/NOTES.md

@@ -32,40 +32,3 @@ 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

@@ -24,21 +24,7 @@
     "ScraperPage": null,
     "ScrapersUnifiedPage": null,
     "TradeInPage": 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" }
+    "YandexScraperPage": null
   },
   "provider": {
     "component": "PreviewProvider"
@@ -46,8 +32,5 @@
   "extraEntries": [
     "../../.design-sync/preview-provider.tsx"
   ],
-  "readmeHeader": ".design-sync/conventions.md",
-  "extraFonts": [
-    "../../.design-sync/fonts/brand-fonts.css"
-  ]
+  "readmeHeader": ".design-sync/conventions.md"
 }

.design-sync/conventions.md

@@ -35,12 +35,6 @@ 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

@@ -1,112 +0,0 @@
-/* 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, readFileSync } from 'node:fs';
+import { existsSync, writeFileSync } 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_*)
@@ -70,18 +70,7 @@ 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);
     }
-    // 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')),
-    );
+    const comps = srcFiles.filter((p) => SRC_IMPL_RX.test(p) && !NON_IMPL_RX.test(p));
     // 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
@@ -100,25 +89,10 @@ 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;
@@ -143,17 +117,8 @@ export async function resolvePackage(ctx) {
     names.add(k);
   }
   let components = [...names].sort().map((name) => ({ name, group: 'general' }));
-  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 && synthEntry) {
+    components = deriveComponentsFromSrc(srcFiles).filter((c) => srcMap[c.name] !== null);
   }
   if (!components.length) {
     if (cfg.cssEntry || existsSync(join(PKG_DIR, 'styles.css'))) {

.design-sync/preview-provider.tsx

@@ -57,17 +57,5 @@ export function PreviewProvider({ children }: { children: React.ReactNode }) {
     );
     return qc;
   });
-  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>
-  );
+  return <QueryClientProvider client={client}>{children}</QueryClientProvider>;
 }

.design-sync/previews/BuildingListingsDrawer.tsx

@@ -1,36 +0,0 @@
-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

@@ -1,25 +0,0 @@
-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

@@ -1,10 +1,36 @@
 import { ResultPanel } from 'tradein-mvp-frontend';
 
-/**
- * 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={() => {}} />;
+/** 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'),
+    }}
+  />
+);

.design-sync/previews/SaleShareControls.tsx

@@ -1,54 +0,0 @@
-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

@@ -1,50 +0,0 @@
-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

@@ -1,30 +0,0 @@
-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

@@ -1,39 +0,0 @@
-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

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

.forgejo/workflows/deploy-tradein.yml

@@ -103,10 +103,6 @@ jobs:
           filters: |
             backend:
               - 'tradein-mvp/backend/**'
-              # scraper-kit вкомпилирован в backend-образ (build context tradein-mvp/,
-              # scheduler_main импортирует пакет) — kit-only изменение обязано
-              # пересобрать образ, иначе деплой рестартует контейнеры на старом.
-              - 'tradein-mvp/packages/scraper-kit/**'
             frontend:
               - 'tradein-mvp/frontend/**'
             browser:
@@ -121,19 +117,11 @@ jobs:
               - 'tradein-mvp/backend/app/services/scheduler.py'
               - 'tradein-mvp/backend/app/scheduler_main.py'
               - 'tradein-mvp/backend/app/tasks/**'
-              # #2188: scheduler исполняет matching/dedup при каждом scrape-тике —
-              # без этих путей scraper-контейнер оставался на старом коде
-              # (2026-07-02: fias-dedup доехал до tradein-backend, но не до
-              # tradein-scraper). После USE_KIT_SCHEDULER=true kit-код и есть
-              # scheduler — его правки тоже обязаны пересоздавать контейнер.
-              - 'tradein-mvp/backend/app/services/matching/**'
-              - 'tradein-mvp/backend/app/services/house_dedup_merge.py'
-              - 'tradein-mvp/packages/scraper-kit/**'
 
   # Quality gate: pytest MUST pass before any image is built/deployed (#666).
   # Runs the tradein-mvp/backend suite; a red test blocks build + deploy.
   # Tests use mocks + a stub DATABASE_URL — no real Postgres/Redis needed.
-  # 1 pre-existing order-dependent test is deselected (see DESELECT note below).
+  # 2 pre-existing order-dependent tests are deselected (see DESELECT note below).
   test:
     runs-on: ubuntu-latest
     needs: changes
@@ -158,21 +146,20 @@ jobs:
           echo "$HOME/.local/bin" >> "$GITHUB_PATH"
 
       - 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). Актуализировано в #2208.
-        run: uv sync --frozen
+        # 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
 
       - 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 2026-07-02: 2947 passed / 1 failed). Список обязан
-        # совпадать с backend-tests в ci-tradein.yml (pre-merge гейт).
+        # 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.
         run: |
           uv run pytest -q \
-            --deselect "tests/test_search_api.py::test_search_cache_hit"
+            --deselect "tests/test_search_api.py::test_search_cache_hit" \
+            --deselect "tests/test_cian_valuation.py::test_cache_hit_returns_cached"
 
   build-backend:
     runs-on: ubuntu-latest
@@ -232,13 +219,10 @@ 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: |
@@ -339,44 +323,24 @@ jobs:
             export IMAGE_TAG="$IMAGE_TAG"
             docker compose -p gendesign-tradein -f docker-compose.prod.yml pull
 
-            # ── 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.
-
-            # (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 "$pg_ready" ]; then
-              echo "ERROR: postgres не стал ready за отведённое время — прерываю деплой."
-              echo "       Новый app-код НЕ поднят; старые контейнеры не тронуты."
-              exit 1
+            # Селективный up: scraper НЕ пересоздаём на каждый backend-деплой (#1182) —
+            # один image :latest на backend+scraper, блочный up -d рестартовал бы scraper
+            # и убивал бегущий sweep. Scraper поднимается только при scraper/infra изменениях.
+            docker compose -p gendesign-tradein -f docker-compose.prod.yml up -d --no-deps postgres browser backend frontend
+            if [ "${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
-            echo "→ postgres ready."
 
-            # (3) Применяем SQL миграции (если есть backend/data/sql/*.sql) — ДО app.
+            # Применяем SQL миграции (если есть backend/data/sql/*.sql)
             # 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.
-            # NB: цикл берёт только *.sql — data/sql/_manifest_applied.txt (инвариант
-            # #2216) glob'ом не подхватывается.
+            sleep 5
 
             # Pre-existence detection ДО CREATE TABLE: если таблицы ещё нет, это
             # первый deploy после внедрения tracking на уже-наполненной prod-БД
@@ -450,113 +414,16 @@ jobs:
               echo "WARNING: TRADEIN_READER_PASSWORD not set in .env.runtime — gendesign_reader без пароля, ETL #976 не сможет подключиться"
             fi
 
-            # (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.
+            # 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
 
             # Caddy reload — основной Caddyfile содержит inline tradein routes
             # (см. Caddyfile в корне репы). Reload, чтобы Caddy перечитал DNS
@@ -565,28 +432,12 @@ jobs:
             docker compose -p gendesign -f docker-compose.prod.yml exec -T caddy \
               caddy reload --config /etc/caddy/Caddyfile || true
 
-            # 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=""
+            # Health check
             for i in $(seq 1 30); do
-              if docker compose -p gendesign-tradein -f /opt/gendesign/tradein-mvp/docker-compose.prod.yml \
-                   exec -T backend curl -fsS http://localhost:8000/health >/dev/null 2>&1; then
-                healthy="yes"; break
-              fi
+              docker compose -p gendesign-tradein -f /opt/gendesign/tradein-mvp/docker-compose.prod.yml \
+                exec -T backend curl -fsS http://localhost:8000/health && break
               sleep 1
             done
-            if [ -z "$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

@@ -199,14 +199,6 @@ 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

.github/workflows/deploy-obsidian.yml

@@ -9,14 +9,6 @@ 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:
@@ -25,7 +17,7 @@ on:
       - "docker-compose.obsidian.yml"
       - "scripts/setup-couchdb.sh"
       - "docs/obsidian-livesync.md"
-      - ".forgejo/workflows/deploy-obsidian.yml"
+      - ".github/workflows/deploy-obsidian.yml"
   workflow_dispatch:
 
 concurrency:

.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
 
@@ -87,10 +87,6 @@ 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

@@ -16,13 +16,15 @@
 # (basic_auth runs before handle), making /health and /preview/* exclusions
 # ineffective. With route { }, handlers are matched top-to-bottom as written.
 
-# #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.
+{
+    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
+    }
+}
 
 gendsgn.ru {
     encode zstd gzip
@@ -86,11 +88,6 @@ 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}
             }
         }
 
@@ -111,9 +108,6 @@ 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).
-- [`.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.)*
+- [`.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 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  # «Брусника» — доступ восстановлен 2026-07-13 (снят trial-expire от 2026-07-09)
+  user2: pilot
   user3: pilot
   user4: pilot
   user5: pilot

backend/app/api/v1/admin_etl.py

@@ -9,13 +9,6 @@ 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.
 """
@@ -23,24 +16,17 @@ header removed 2026-05-23 — двойная auth избыточна для pilo
 from __future__ import annotations
 
 import logging
-from typing import Annotated, Any
+from typing import Annotated
 
-from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException, Query
+from fastapi import APIRouter, Depends, 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,
 )
@@ -118,37 +104,6 @@ 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[
@@ -169,68 +124,3 @@ 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

@@ -497,21 +497,6 @@ 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,
@@ -1152,7 +1137,7 @@ def trigger_newbuilding_crossload() -> dict[str, Any]:
         )
     from app.workers.tasks.etl_newbuilding_crossload import etl_newbuilding_crossload
 
-    result = etl_newbuilding_crossload.apply_async(kwargs={"triggered_by": "manual"})
+    result = etl_newbuilding_crossload.apply_async()
     return {"task_id": result.id, "queued_at": "now"}
 
 
@@ -1419,12 +1404,8 @@ _FRESHNESS_SOURCES: list[FreshnessSource] = [
         table="nspd_geo_jobs",
         work_col="targets_done",
         attempt_fallback_col="created_at",
-        # 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,
+        fresh_days=7.0,
+        stale_days=30.0,
     ),
     FreshnessSource(
         source="cadastre",
@@ -1435,20 +1416,6 @@ _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,
-    ),
 ]
 
 
@@ -1789,20 +1756,6 @@ 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)
@@ -1814,14 +1767,6 @@ 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")
@@ -1838,14 +1783,7 @@ 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] = {
@@ -1863,65 +1801,3 @@ 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

@@ -35,11 +35,7 @@ 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_parcel_context_for_chat,
-    get_report_for_chat,
-)
+from app.services.chat.retrieval import _FORECAST_SCHEMA_VERSION, get_report_for_chat
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
@@ -96,46 +92,11 @@ 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

@@ -3,13 +3,11 @@ 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
@@ -37,8 +35,6 @@ from app.schemas.parcel import (
     ParcelSearchRequest,
     ParcelSearchResponse,
     RedLine,
-    ReportBuildResponse,
-    ReportStatusResponse,
     RiskZone,
     UtilityInfrastructureResponse,
 )
@@ -50,7 +46,6 @@ 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 (
@@ -77,28 +72,16 @@ from app.services.site_finder.custom_pois import (
 from app.services.site_finder.developer_attribution import get_developer_attribution
 from app.services.site_finder.gate_verdict import compute_gate_verdict
 from app.services.site_finder.ird_analyze import build_ird_analyze_block
-from app.services.site_finder.market_metrics import compute_offer_price_trend
 from app.services.site_finder.osrm_client_local import (
     OsrmLocalUnavailableError,
     get_road_distances_m,
 )
-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.parcel_financial import synthesize_parcel_financial
 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,
@@ -222,19 +205,6 @@ 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",
@@ -857,20 +827,6 @@ _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,
@@ -898,8 +854,7 @@ _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,
-      (SELECT n FROM neighbors_total) AS neighbors_total_count
+      ) AS overlap_rows
 """)
 
 
@@ -916,11 +871,6 @@ 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`).
     """
@@ -935,9 +885,6 @@ 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}"}
@@ -982,46 +929,36 @@ 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,
-        # #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),
+        "count_buildings_100m": len(neighbor_rows),
         "avg_floors_100m": avg_floors,
         "max_floors_100m": max_floors,
         "median_cost_per_m2_100m": median_cost,
-        "neighbors": neighbors_list,
+        "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]
+        ],
         "has_existing_buildings": has_existing,
         "overlap_buildings": overlap_buildings,
         "note": (
@@ -1190,70 +1127,6 @@ 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.
 #
@@ -1659,221 +1532,6 @@ 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,
@@ -2353,34 +2011,6 @@ 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.
@@ -3156,46 +2786,6 @@ def analyze_parcel(
         # Порог устаревания источника: latest deal старше ~3 мес (90 дней) от сегодня.
         stale_cutoff = _dt.date.today() - _dt.timedelta(days=90)
 
-        # #2178: ВТОРОЙ источник — динамика цен ПРЕДЛОЖЕНИЯ из objective_lots_history
-        # (ЖК в том же радиусе 3 км). Живёт, когда rosreestr встал (сделки stale).
-        # Считаем всегда; ниже решаем, основной он или дополнительный к сделкам.
-        # Своя savepoint — offer-запрос не должен ронять уже посчитанный сделки-тренд.
-        offer_block: dict[str, Any] | None = None
-        try:
-            with db.begin_nested():
-                # Предохранитель: на плотном центре ЕКБ холодный прогон доходит
-                # до ~5.5 с (EXPLAIN 2026-07-02) — эндпоинт синхронный, дольше
-                # 8 с ждать нельзя. Таймаут → QueryCanceled → откат savepoint →
-                # offer_block=None (прежнее поведение). После запроса возвращаем
-                # серверный дефолт (0, проверено на проде), т.к. RELEASE SAVEPOINT
-                # сохранил бы SET LOCAL до конца внешней транзакции.
-                db.execute(text("SET LOCAL statement_timeout = '8000'"))
-                offer_trend = compute_offer_price_trend(
-                    db, center_lat=centroid_lat, center_lon=centroid_lon
-                )
-                db.execute(text("SET LOCAL statement_timeout = 0"))
-            if offer_trend.has_data:
-                _offer_delta = offer_trend.delta_pct
-                if _offer_delta is None:
-                    _offer_label = "Динамика цен предложения (Объектив)"
-                elif _offer_delta > 8:
-                    _offer_label = "Цены предложения заметно растут"
-                elif _offer_delta > 0:
-                    _offer_label = "Цены предложения умеренно растут"
-                elif _offer_delta > -5:
-                    _offer_label = "Цены предложения стабильны"
-                else:
-                    _offer_label = "Цены предложения снижаются"
-                offer_block = {
-                    "source": "Объектив, цены предложения",
-                    "label": _offer_label,
-                    "radius_km": 3,
-                    **offer_trend.as_dict(),
-                }
-        except Exception as e:
-            logger.warning("offer_price_trend query failed for %s: %s", cad_num, e)
-            offer_block = None
-
         if trend_row and trend_row["recent_avg"] and trend_row["prior_avg"]:
             # Happy path — есть данные в обоих окнах.
             recent_p = float(trend_row["recent_avg"])
@@ -3220,51 +2810,12 @@ def analyze_parcel(
                 "label": perspective_label,
                 "radius_km": 3,
             }
-            # #2178: Росреестр свежий → показываем ОБА блока (сделки + предложение).
-            if offer_block is not None:
-                market_trend["offer_trend"] = offer_block
-        elif offer_block is not None:
-            # #2178: сделки устарели/отсутствуют, НО есть живая динамика предложения —
-            # она становится ОСНОВНЫМ содержимым карточки (status='offer_only').
-            # as_of_date отдаём как дату последнего снапшота предложения, чтобы фронт
-            # честно показал «по состоянию на …». Сохраняем максимум контекста сделок.
-            _offer_as_of = offer_block["points"][-1]["date"] if offer_block["points"] else None
-            _deals_stale = (
-                recent_n_val == 0 and max_period is not None and max_period < stale_cutoff
-            )
-            # 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 = (
-                (
-                    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 = {
-                "status": "offer_only",
-                "label": _offer_only_label,
-                "deals_stale": _deals_stale,
-                "recent_deals_count": recent_n_val,
-                "deals_as_of_date": (max_period.isoformat() if max_period is not None else None),
-                "as_of_date": _offer_as_of,
-                "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. 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).
+            # Recent-окно пусто И latest deal старше 3 мес → источник устарел (не «нет рядом»).
             market_trend = {
                 "status": "source_stale",
                 "as_of_date": max_period.isoformat(),
-                "label": (
-                    f"Сделки Росреестра — за {_deals_quarter_label(max_period)} "
-                    "(поставка поквартальная); тренд по сделкам не показываем"
-                ),
+                "label": (f"Источник сделок устарел (данные до {max_period.strftime('%m.%Y')})"),
                 "recent_deals_count": 0,
             }
         else:
@@ -3629,25 +3180,6 @@ 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/"
@@ -3805,12 +3337,56 @@ def analyze_parcel(
     except Exception as _ve:
         logger.warning("velocity compute failed for %s: %s", cad_num, _ve)
 
-    # #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
+    # 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
     )
+    # 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
@@ -3885,40 +3461,6 @@ 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
@@ -4046,8 +3588,6 @@ 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),
@@ -4080,10 +3620,6 @@ 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,
@@ -4323,10 +3859,6 @@ 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).
@@ -4343,160 +3875,10 @@ 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

@@ -120,18 +120,13 @@ 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().
-    # 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.
+    # Рычаг 1 — throttle. Ограничивает число одновременных in-page fetch()
+    # ТОЛЬКО для KN-sweep BrowserSession (другие скраперы — nspd/catalog —
+    # продолжают использовать модульный дефолт _BROWSER_CONCURRENCY=8 без
+    # изменений). 2 — эмпирически безопасный потолок против volume-бана.
     # ENV: SCRAPE_KN_BROWSER_CONCURRENCY.
     scrape_kn_browser_concurrency: int = 2
-    # Окно случайной паузы (мс) между запросами KN-sweep (и, с #2445 D2, catalog-
-    # flat/catalog-object scrape'ов — см. комментарий выше). Шире дефолта
+    # Окно случайной паузы (мс) между запросами KN-sweep. Шире дефолта
     # (600–1500), чтобы размазать запросы во времени и не триггерить rate-ban.
     # min < max обязателен (иначе random.uniform отдаст границу). При throttle
     # ширим до 1200–3000. ENV: SCRAPE_KN_REQUEST_JITTER_MIN_MS / _MAX_MS.
@@ -209,13 +204,6 @@ 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
@@ -358,18 +346,5 @@ 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

@@ -65,11 +65,6 @@ 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):
@@ -105,10 +100,6 @@ 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):
@@ -177,38 +168,13 @@ class GasGrsRow(BaseModel):
 
 
 class GasCapacityBlock(BaseModel):
-    """Газовый блок: городские ГРС ЕКБ со свободной мощностью. #2119 Фаза B1.
-
-    + счётчики точек выхода газосети (gas_grs_outlet_points, форма 6 ФАС №960 АО
-    «Екатеринбурггаз») за последний срез. #2119 Фаза B2 PR-4.
-    """
+    """Газовый блок: городские ГРС ЕКБ со свободной мощностью. #2119 Фаза B1."""
 
     # 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):
@@ -230,74 +196,14 @@ 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) ───────────────────────────────
@@ -604,25 +510,6 @@ 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."""
 
@@ -648,28 +535,10 @@ class LayoutTzRecommendation(BaseModel):
 
 
 class LayoutDataQuality(BaseModel):
-    """Метаданные качества данных (coverage).
+    """Метаданные качества данных (coverage)."""
 
-    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
+    objects_with_velocity_data: int
+    objects_total_in_radius: int
     velocity_coverage_pct: float
     confidence: Literal["high", "medium", "low"]
 
@@ -680,10 +549,6 @@ 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) ──────────────────────────────────────
@@ -888,9 +753,6 @@ class AnalyzeResponse(BaseModel):
     market_data_coverage_pct: float | None = None
     pipeline_24mo: dict[str, Any] | None = None
     velocity: dict[str, Any] | None = None
-    # market_trend: {status: ok|offer_only|source_stale|no_deals, ...}. #2178 добавил
-    # вложенный offer_trend (динамика цен предложения из objective_lots_history) и
-    # status='offer_only'. Схема loose (dict) — новые ключи проходят без правки модели.
     market_trend: dict[str, Any] | None = None
     market_price: dict[str, Any] | None = None
 
@@ -913,7 +775,6 @@ 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

@@ -504,15 +504,6 @@ 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(
@@ -520,15 +511,8 @@ 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 (
-                  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
+              FROM domrf_kn_objects
+             WHERE dev_id = :dev
              ORDER BY ready_dt DESC NULLS LAST
             """
             ),
@@ -1813,38 +1797,12 @@ 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"""
-                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'
+                SELECT COUNT(*) FROM domrf_kn_objects
+                 WHERE region_cd = :rc
+                   AND site_status = 'Строящиеся'
                    {where_extras}
                 """
             ),
@@ -2275,28 +2233,14 @@ def _competitors_two_dim(
         db.execute(
             text(
                 f"""
-                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
+                WITH active AS (
+                    SELECT DISTINCT ON (obj_id) obj_id, latitude, longitude, district_name
                       FROM domrf_kn_objects
                      WHERE region_cd = :rc
-                     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 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 ANALYZE_SCHEMA_VERSION, latest_run_for
+from app.services.analysis_runs.repository import latest_run_for
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
@@ -28,10 +28,6 @@ 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,
@@ -61,116 +57,3 @@ 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

@@ -14,14 +14,9 @@ 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 целиком / сырые строки БД (rosreestr_deals, parcels, …);
-  • геометрия/координаты участка или ЗОУИТ-пересечений;
+  • сырой ``analyze``-blob / сырые строки БД (rosreestr_deals, parcels, …);
   • свободный insight-текст / лиды / любой контент с PII;
   • любой источник, помеченный confidential.
 

backend/app/services/chat/tools.py

@@ -3,11 +3,10 @@
 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) шести read-only секционных tool'ов
+  1. OpenAI tool-спеки (JSON-schema) пяти read-only секционных tool'ов
      (`get_exec_summary` / `get_product_recommendation` / `get_forecast` /
-     `get_risks` / `get_scenarios` / `get_parcel_info`). Без параметров — каждый отдаёт
-     фиксированную секцию(и) отчёта (модель не управляет вычислениями, только запрашивает
-     данные).
+     `get_risks` / `get_scenarios`). 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.
@@ -74,16 +73,6 @@ 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.
 
@@ -95,7 +84,6 @@ _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).
@@ -115,11 +103,8 @@ _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_parcel_info": (
-        "Паспорт участка и градостроительный регламент: адрес, площадь, категория земель, "
-        "ВРИ, территориальная зона ПЗЗ (код и название), лимиты застройки, "
-        "ЗОУИТ-обременения."
+    "get_scenarios": (
+        "Сценарии развития: разброс по консервативному / базовому / агрессивному."
     ),
 }
 
@@ -143,7 +128,7 @@ def _spec(name: str) -> dict[str, Any]:
 
 
 def tool_specs() -> list[dict[str, Any]]:
-    """Все 6 секционных tool-спек (JSON-schema) для передачи в ``complete(tools=...)``."""
+    """Все 5 секционных tool-спек (JSON-schema) для передачи в ``complete(tools=...)``."""
     return [_spec(name) for name in _TOOLS]
 
 
@@ -176,7 +161,6 @@ __all__ = [
     "execute_tool",
     "get_exec_summary",
     "get_forecast",
-    "get_parcel_info",
     "get_product_recommendation",
     "get_risks",
     "get_scenarios",

backend/app/services/dadata_client.py

@@ -1,195 +0,0 @@
-"""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

@@ -1,220 +0,0 @@
-"""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

@@ -12,40 +12,20 @@ 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)
-  '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
+  '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
 """
 
 from __future__ import annotations
 
-import argparse
 import logging
-import math
-import re
-import sys
-from dataclasses import dataclass, field
+from dataclasses import dataclass
 
 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)
@@ -254,919 +234,3 @@ 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

@@ -1,494 +0,0 @@
-"""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

@@ -14,20 +14,15 @@ from app.schemas.parcel import BestLayoutsResponse
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
 
-def build_layout_tz_html(
+def render_layout_tz_pdf(
     response: BestLayoutsResponse,
     *,
     cad_num: str,
     parcel_address: str | None = None,
     radius_km: float,
     time_window: str,
-) -> 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.
+) -> bytes:
+    """Render ТЗ PDF от best-layouts response.
 
     Args:
         response: BestLayoutsResponse от /best-layouts endpoint
@@ -37,7 +32,7 @@ def build_layout_tz_html(
         time_window: окно анализа (last_month/quarter/year)
 
     Returns:
-        HTML-строка документа (готова для WeasyPrint).
+        PDF bytes (готово для StreamingResponse)
     """
     today = dt.date.today().strftime("%d.%m.%Y")
     safe_cad = _html.escape(cad_num)
@@ -50,18 +45,6 @@ def build_layout_tz_html(
             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>"
@@ -87,42 +70,6 @@ def build_layout_tz_html(
         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 = (
@@ -148,8 +95,6 @@ def build_layout_tz_html(
   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; }}
@@ -188,11 +133,11 @@ def build_layout_tz_html(
     </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} комплексов с данными velocity
+    {dq.objects_total_in_radius} ЖК с данными velocity
     ({dq.velocity_coverage_pct:.1f}%)
   </p>
   <p>
@@ -209,40 +154,6 @@ def build_layout_tz_html(
 </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

@@ -1,386 +0,0 @@
-"""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

@@ -32,9 +32,7 @@ from typing import Any
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
 # ── Named-константы: заголовки секций (по одной на содержательную секцию §13) ──
-# 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).
+# Тот же набор из шести содержательных секций, что рисует excel.py (#991).
 
 _TITLE_DOC: str = "Site Finder v2 — советующий отчёт §13"
 _TITLE_SUMMARY: str = "Сводка"
@@ -43,7 +41,6 @@ _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) ──────────────
 
@@ -311,21 +308,15 @@ 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.
-
-    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.
-    """
+    """Блок «Сводка»: cover + ADVISORY-маркер + вердикт + ключевые числа + контекст."""
     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"))
@@ -338,6 +329,10 @@ 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"""
@@ -356,6 +351,12 @@ 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>
@@ -623,43 +624,6 @@ 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>
@@ -667,8 +631,7 @@ def _build_confidence(report: dict[str, Any]) -> str:
 
 
 # Реестр построителей секций. Порядок = порядок блоков в документе (зеркало
-# `_SHEET_BUILDERS` у excel.py + report_docx/report_md — Сводка → Рынок сейчас →
-# Будущий рынок → Продукт ТЗ → Сценарии → Скоринг → Уверенность §13.7, #2445 C2).
+# `_SHEET_BUILDERS` у excel.py — тот же набор из шести содержательных секций §13).
 _SECTION_BUILDERS: tuple[Any, ...] = (
     _build_summary,
     _build_market_now,
@@ -676,12 +639,11 @@ _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 семи секций §13 (+ §13.7 Уверенность). PURE. Graceful."""
+    """Склеить HTML-документ из шести секций §13. PURE (только строки). Graceful."""
     sections = "".join(builder(report) for builder in _SECTION_BUILDERS)
     return f"""<!DOCTYPE html>
 <html lang="ru">
@@ -704,10 +666,10 @@ 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 / 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`.
+    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`.
 
     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

@@ -371,20 +371,12 @@ 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 → {}.
-
-    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.
-    """
+    """Ресэмпл дневного key_rate (region 'rf') → {month1st: value}. Graceful → {}."""
     try:
-        with db.begin_nested():
-            rows = db.execute(
-                _KEY_RATE_MONTHLY_SQL,
-                {"itype": "key_rate", "region": "rf", "since": since},
-            ).all()
+        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 {}
@@ -397,14 +389,9 @@ 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:
-        with db.begin_nested():
-            series = get_macro_series(db, "inflation_yoy", region="rf", since=since)
+        series = get_macro_series(db, "inflation_yoy", region="rf", since=since)
     except Exception:
         logger.exception("get_monthly_macro: inflation_yoy query failed")
         return {}
@@ -417,20 +404,11 @@ 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:
-            with db.begin_nested():
-                series = get_macro_series(db, indicator_type, region="sverdl", since=since)
+            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, db: Session, fn: Any) -> Any:
+def _safe_call(label: str, 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
@@ -133,29 +133,15 @@ def _safe_call(label: str, db: Session, 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:
-        with db.begin_nested():
-            return fn()
+        return fn()
     except Exception:
         logger.exception("orchestrator: §9.x layer %s failed → section degraded", label)
         return None
@@ -348,25 +334,21 @@ 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
         ),
@@ -377,7 +359,6 @@ 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
         ),
@@ -390,21 +371,18 @@ 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,
@@ -415,7 +393,7 @@ def _build_site_finder_report_impl(
     )
 
     # ── Макро-свежесть (audit MEDIUM): только лог; проводка в отчёт — 3b ─────────
-    macro = _safe_call("monthly_macro", db, lambda: get_monthly_macro(db))
+    macro = _safe_call("monthly_macro", 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

@@ -835,15 +835,13 @@ 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:
-        with db.begin_nested():
-            coords = (
-                db.execute(
-                    _PARCEL_CENTROID_SQL,
-                    {"cad_num": cad_num, "quarter": _quarter_from_cad(cad_num)},
-                )
-                .mappings()
-                .first()
+        coords = (
+            db.execute(
+                _PARCEL_CENTROID_SQL, {"cad_num": cad_num, "quarter": _quarter_from_cad(cad_num)}
             )
+            .mappings()
+            .first()
+        )
     except Exception:
         logger.exception(
             "product_scoring: centroid lookup failed (cad_num=%s) → infra n/a", cad_num
@@ -852,10 +850,9 @@ 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:
-        with db.begin_nested():
-            response = compute_poi_weighted_top7(
-                db, cad_num, float(coords["lat"]), float(coords["lon"]), radius_m=_POI_RADIUS_M
-            )
+        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

@@ -549,12 +549,6 @@ 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(
@@ -573,8 +567,7 @@ def _query_source_a(
         "room_bucket": spec.room_bucket,
     }
     try:
-        with db.begin_nested():
-            rows = db.execute(_SOURCE_A_SQL, params).mappings().all()
+        rows = db.execute(_SOURCE_A_SQL, params).mappings().all()
     except Exception:
         logger.exception("build_sales_series: source A query failed")
         return {}
@@ -589,9 +582,6 @@ 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).
@@ -623,8 +613,7 @@ def _query_source_b(
         "p_unknown": PRICE_BUCKET_UNKNOWN,
     }
     try:
-        with db.begin_nested():
-            rows = db.execute(_SOURCE_B_SQL, params).mappings().all()
+        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

@@ -994,29 +994,16 @@ 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:
-        with db.begin_nested():
-            row = (
-                db.execute(
-                    _PARCEL_CENTROID_SQL,
-                    {"cad_num": cad_num, "quarter": _quarter_from_cad(cad_num)},
-                )
-                .mappings()
-                .first()
+        row = (
+            db.execute(
+                _PARCEL_CENTROID_SQL,
+                {"cad_num": cad_num, "quarter": _quarter_from_cad(cad_num)},
             )
+            .mappings()
+            .first()
+        )
     except Exception:
         logger.exception("cannibalization: centroid query failed for cad_num=%s", cad_num)
         return None
@@ -1670,20 +1657,9 @@ def compute_special_indices(
     segment = spec.as_dict()
 
     def _run(key: str, builder: Any) -> SpecialIndex:
-        """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.
-        """
+        """Выполнить builder одного индекса в собственном try/except (graceful)."""
         try:
-            with db.begin_nested():
-                return builder()  # type: ignore[no-any-return]
+            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

@@ -24,11 +24,6 @@ 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
@@ -49,7 +44,7 @@ _LAYER_BUILDINGS = "BUILDINGS"
 _LABEL_HEIGHT_M = 2.0
 
 
-def _ring_points(coords: CoordinateSequence) -> list[tuple[float, float]]:
+def _ring_points(coords: object) -> 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.
@@ -58,7 +53,7 @@ def _ring_points(coords: CoordinateSequence) -> list[tuple[float, float]]:
     return [(float(x), float(y)) for x, y in pts]
 
 
-def _add_polygon(msp: Modelspace, poly: Polygon, layer: str) -> None:
+def _add_polygon(msp: object, poly: Polygon, layer: str) -> None:
     """Нарисовать полигон на слое: внешнее кольцо + каждое внутреннее (отверстие).
 
     LWPolyline не умеет дырки, поэтому каждое interior-кольцо эмитируется отдельной
@@ -156,15 +151,15 @@ 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

@@ -66,7 +66,9 @@ 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]),
@@ -105,7 +107,9 @@ 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",
@@ -184,13 +188,9 @@ 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 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>"
+        "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>"
         "</body></html>"
     )
 

backend/app/services/generative/geometry.py

@@ -30,8 +30,7 @@ from dataclasses import dataclass
 from typing import Any
 
 from pyproj import CRS, Transformer
-from pyproj.exceptions import CRSError
-from shapely.geometry import MultiPolygon, Polygon, mapping, shape
+from shapely.geometry import Polygon, mapping, shape
 from shapely.geometry.base import BaseGeometry
 from shapely.ops import transform as shapely_transform
 
@@ -54,12 +53,6 @@ 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)
 
@@ -149,19 +142,6 @@ 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:
@@ -177,27 +157,6 @@ 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.
 
@@ -205,16 +164,10 @@ def _metric_transformers(polygon_wgs84: Polygon) -> tuple[Transformer, Transform
     координат и точен на масштабе квартала — не нужен выбор UTM-зоны.
     """
     centroid = polygon_wgs84.centroid
-    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
+    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"
+    )
     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
@@ -287,11 +240,9 @@ def parse_parcel(
     """Stage 1a: ConceptInput -> :class:`Parcel` (метрика + buildable + grid).
 
     Raises:
-        ParcelGeometryError: полигон невалиден, координаты не в WGS84 lon/lat, или
-            пятно застройки вырождается.
+        ParcelGeometryError: полигон невалиден 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

@@ -48,24 +48,22 @@ _SYSTEM_BASE = PromptTemplate(
 # (см. services/chat/{tools,safe_payload}.py), НЕ зашиваются в литерал промпта.
 _CHAT_SYSTEM = PromptTemplate(
     name="chat_system",
-    version=3,
+    version=2,
     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. 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"
+        "Чтобы получить нужные числа, вызови подходящий инструмент.\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, 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"
+        "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"
         "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

@@ -33,19 +33,15 @@ 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__)
@@ -91,51 +87,6 @@ _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_*.
@@ -266,19 +217,8 @@ 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}
@@ -326,134 +266,6 @@ 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.
 
@@ -465,7 +277,6 @@ 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.
@@ -657,14 +468,6 @@ 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()),
@@ -741,63 +544,16 @@ 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 (+ планировка).
+    """Scrape одной квартиры: fetch HTML → parse → upsert.
 
-    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.
+    Возвращает dict с результатом: {ods_id, success, fields_extracted, updated}.
+    Ошибки fetch/parse логируются, не бросаются — caller обрабатывает результат.
     """
     outcome: dict[str, Any] = {
         "ods_id": ods_id,
@@ -805,8 +561,6 @@ async def scrape_one_flat(
         "success": False,
         "fields_extracted": 0,
         "updated": False,
-        "plan_found": False,
-        "plan_downloaded": False,
         "error": None,
     }
 
@@ -836,19 +590,6 @@ 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
@@ -876,12 +617,11 @@ 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 [, obj_id]}.
-    Типовой источник: SELECT ods_id, obj_id, catalog_url_hash FROM domrf_kn_flats
+    `flats` — список dict'ов с ключами {ods_id, catalog_url_hash}.
+    Типовой источник: SELECT ods_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.
@@ -889,25 +629,18 @@ 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, plans_found, plans_downloaded}
+        {total, success, updated, failed, fields_total}
         - 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:
@@ -915,10 +648,9 @@ async def scrape_catalog_batch(
         return stats
 
     logger.info(
-        "scrape_catalog_batch: starting %d flats region=%d snapshot_date=%s",
+        "scrape_catalog_batch: starting %d flats region=%d",
         len(flats),
         region_code,
-        snap,
     )
 
     async with BrowserSession(
@@ -927,42 +659,21 @@ 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, obj_id=obj_id, snapshot_date=snap
-            )
+            outcome = await scrape_one_flat(session, db, ods_id, catalog_url_hash)
             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
 
@@ -978,14 +689,11 @@ async def scrape_catalog_batch(
         raise
 
     logger.info(
-        "scrape_catalog_batch done: total=%d success=%d updated=%d failed=%d "
-        "fields_total=%d plans_found=%d plans_downloaded=%d",
+        "scrape_catalog_batch done: total=%d success=%d updated=%d failed=%d fields_total=%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

@@ -24,7 +24,6 @@ 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__)
@@ -441,16 +440,6 @@ 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

@@ -432,14 +432,6 @@ 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")
@@ -484,10 +476,7 @@ 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 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,
+        "catalog_url_hash": None,  # заполнит catalog scraper 22d
     }
 
 
@@ -535,29 +524,14 @@ 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),
@@ -936,9 +910,6 @@ 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

@@ -33,36 +33,15 @@ Issue #297 sub-task 22c.
 
 from __future__ import annotations
 
-import io
 import logging
-import re
-from datetime import UTC, datetime
-from pathlib import Path
-from typing import TYPE_CHECKING, Any
-from urllib.parse import urlsplit
+from datetime import date
+from typing import Any
 
 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 ───────────────────────────────────────────────────────────
 
@@ -233,131 +212,30 @@ def upsert_flat_plans(
     return inserted
 
 
-# ── image download ────────────────────────────────────────────────────────────
+# ── download 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,
+def download_plan_image_stub(
     plan_image_url: str,
     ods_id: str,
-    obj_id: int,
-    base_dir: Path | None = None,
-) -> dict[str, Any] | None:
-    """Скачать бинарник планировки квартиры и вернуть метаданные для upsert.
+    dest_dir: str | None = None,
+) -> str:
+    """Заглушка для скачивания бинарника планировки.
 
-    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).
+    Реальная реализация — отдельный Celery task (22d-track, issue #299).
+    До реализации бросает NotImplementedError, чтобы случайный вызов
+    не прошёл незаметно.
 
     Args:
-        session:        Активный BrowserSession (bootstrapped + warm_up).
-        plan_image_url: Абсолютный URL картинки планировки.
+        plan_image_url: URL картинки планировки.
         ods_id:         Идентификатор квартиры (для имени файла).
-        obj_id:         ID объекта DOM.РФ (подпапка).
-        base_dir:       Корень для сохранения (None = FLAT_PLANS_DIR_DEFAULT).
+        dest_dir:       Директория для сохранения (None = MEDIA_ROOT/flat_plans/).
 
-    Returns:
-        dict с ключами local_path, width_px, height_px, size_bytes, downloaded_at —
-        для передачи в upsert_flat_plans. None при ошибке скачивания.
+    Raises:
+        NotImplementedError: всегда — до реализации.
     """
-    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,
+    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}"
     )
-    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

@@ -1,501 +0,0 @@
-"""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

@@ -19,21 +19,12 @@ 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
 
@@ -51,47 +42,6 @@ _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.
@@ -149,7 +99,7 @@ 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, attempt=0)
+    features = _do_request(form_data, verify=True)
     return features
 
 
@@ -173,37 +123,19 @@ 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.
-
-    WAF-hygiene: rate-limit перед каждой попыткой (``_wait_rate_limit``), на 429/5xx —
-    экспоненциальный backoff и retry до ``_MAX_RETRIES`` раз (аналогично objective.py).
-    """
+    """Выполнить HTTP POST к searchMap. При SSL-ошибке с verify=True повторяет с verify=False."""
     # 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)
@@ -213,7 +145,7 @@ 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, attempt=attempt)
+            return _do_request(form_data, verify=False)
         logger.error("okn_egrkn_client: ошибка подключения к ЕГРКН: %s", exc)
         return []
     except Exception as exc:
@@ -343,36 +275,17 @@ def fetch_okn_detail(source_id: str) -> dict[str, Any]:
     """
     if not source_id:
         return {}
-    return _do_detail_request(source_id, verify=True, attempt=0)
+    return _do_detail_request(source_id, verify=True)
 
 
-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.
-    """
+def _do_detail_request(source_id: str, *, verify: bool) -> dict[str, Any]:
+    """HTTP GET карточки + парсинг. SSL-fallback аналогичен searchMap."""
     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(
@@ -386,7 +299,7 @@ def _do_detail_request(source_id: str, *, verify: bool, attempt: int = 0) -> dic
             logger.warning(
                 "okn_egrkn_client: SSL-ошибка detail с verify=True, retry verify=False: %s", exc
             )
-            return _do_detail_request(source_id, verify=False, attempt=attempt)
+            return _do_detail_request(source_id, verify=False)
         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

@@ -5,12 +5,6 @@ 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
@@ -21,7 +15,6 @@ from __future__ import annotations
 
 import logging
 import re
-import time
 from typing import Any
 
 import httpx
@@ -35,14 +28,6 @@ _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
@@ -56,43 +41,6 @@ _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,
@@ -117,7 +65,8 @@ def search_documents(
 
     try:
         with httpx.Client(timeout=_TIMEOUT, verify=False, follow_redirects=True) as client:
-            resp = _get_with_backoff(client, _SEARCH_URL, params=params)
+            resp = client.get(_SEARCH_URL, params=params)
+            resp.raise_for_status()
             html = resp.text
     except Exception as exc:
         logger.error("pravo_gov66_client.search_documents: ошибка сети q=%r: %s", query, exc)
@@ -168,7 +117,8 @@ 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 = _get_with_backoff(client, doc_url)
+            resp = client.get(doc_url)
+            resp.raise_for_status()
             html = resp.text
     except Exception as exc:
         logger.error(
@@ -201,10 +151,6 @@ 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.
 
@@ -215,7 +161,8 @@ 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 = _get_with_backoff(client, url)
+        resp = client.get(url)
+        resp.raise_for_status()
         return resp.content
 
 

backend/app/services/scrapers/stealth.py

@@ -33,11 +33,9 @@ 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 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).
+# Это МОДУЛЬНЫЙ ДЕФОЛТ — используется catalog/nspd/прочими скраперами. KN-sweep с
+# 2026-05 ловит volume-ban WAF (#1945) и переопределяет это через
+# BrowserSession(concurrency=...) на settings.scrape_kn_browser_concurrency=2.
 _BROWSER_CONCURRENCY = 8
 
 # Дефолтное окно inter-request jitter (мс). KN-sweep ширит его через

backend/app/services/site_finder/competitors.py

@@ -449,42 +449,16 @@ _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 flats_latest fl
-    JOIN domrf_kn_flats f
-        ON f.obj_id = fl.obj_id
-       AND f.snapshot_date = fl.snapshot_date
+    FROM domrf_kn_flats f
+    WHERE f.obj_id = ANY(:obj_ids)
+      AND f.snapshot_date = (
+          SELECT MAX(snapshot_date) FROM domrf_kn_flats
+      )
     GROUP BY f.obj_id
 """)
 
@@ -799,12 +773,7 @@ def get_competitors(
     avg_price_map: dict[int, float] = {}
     price_source_map: dict[int, str] = {}
     try:
-        # 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()
+        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")
@@ -823,16 +792,11 @@ def get_competitors(
     # flats_sold → None → нейтральный stage.
     sold_count_map: dict[int, int] = {}
     try:
-        # 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()
-            )
+        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")
@@ -848,21 +812,17 @@ def get_competitors(
     missing_price_ids = [oid for oid in obj_ids if oid not in avg_price_map]
     if missing_price_ids:
         try:
-            # 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()
+            obj_price_rows = (
+                db.execute(
+                    _OBJECTIVE_PRICE_FALLBACK_SQL,
+                    {
+                        "obj_ids": missing_price_ids,
+                        "velocity_match_radius_m": _VELOCITY_MATCH_RADIUS_M,
+                    },
                 )
+                .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

@@ -9,18 +9,8 @@
   - 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).
@@ -29,35 +19,13 @@ 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)"
@@ -77,8 +45,7 @@ def get_connection_capacity(
 
     Returns:
         {"power_points": [...], "power_summary": {...}, "water": [...],
-         "gas": {...}|None, "gas_outlet_points": [...], "heat": {...}|None,
-         "nearby_network_zones": [...]}
+         "gas": {...}|None, "heat": {...}|None}
 
     Raises:
         ValueError: участок не найден в БД (нет geom).
@@ -96,18 +63,14 @@ 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,
     }
 
 
@@ -248,47 +211,33 @@ 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).
 
-    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.
+    Returns: {"city_grs": [...], "total_free_th_m3_h": float|None}.
     """
-    outlet_counts = _query_gas_outlet_counts(db)
     try:
-        # 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()
+        rows = (
+            db.execute(
+                text("""
+                    SELECT grs_name,
+                           SUM(design_capacity_th_m3_h) AS design_sum,
+                           SUM(free_capacity_th_m3_h)   AS free_sum,
+                           AVG(free_capacity_pct)       AS pct_avg,
+                           MAX(upgrade_due)             AS upgrade_due,
+                           COUNT(*)                     AS outputs_count
+                      FROM gas_grs_capacity
+                     WHERE grs_name ILIKE '%свердловск%'
+                        OR grs_name ILIKE '%екатеринбург%'
+                     GROUP BY grs_name
+                     ORDER BY grs_name
+                """)
             )
+            .mappings()
+            .all()
+        )
     except Exception as e:
         # Таблица может не существовать до применения миграции 181 (schema-first).
-        # Блок аддитивный — деградируем в пустой, не роняя весь эндпоинт. Счётчики
-        # точек выхода (миграция 184, независимая) — оставляем, что удалось собрать.
+        # Блок аддитивный — деградируем в пустой, не роняя весь эндпоинт.
         logger.warning("gas_grs_capacity недоступна (миграция 181 не применена?): %s", e)
-        return {"city_grs": [], "total_free_th_m3_h": None, **outlet_counts}
+        return {"city_grs": [], "total_free_th_m3_h": None}
 
     city_grs: list[dict] = []
     total_free = 0.0
@@ -313,139 +262,9 @@ 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.
 
@@ -459,25 +278,23 @@ def _query_heat_latest(db: Session) -> dict:
               "total_reserve_gcal_h": float|None}.
     """
     try:
-        # 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()
+        rows = (
+            db.execute(
+                text("""
+                    SELECT h.org, h.system_name, h.reserve_gcal_h, h.period
+                      FROM heat_system_reserves h
+                     WHERE h.period IS NOT NULL
+                       AND h.period = (
+                           SELECT MAX(h2.period) FROM heat_system_reserves h2
+                            WHERE h2.period IS NOT NULL
+                              AND h2.org = h.org
+                       )
+                     ORDER BY h.org, h.system_name
+                """)
             )
+            .mappings()
+            .all()
+        )
     except Exception as e:
         # Таблица может не существовать до применения миграции 182 (schema-first).
         # Блок аддитивный — деградируем в пустой, не роняя весь эндпоинт.
@@ -506,129 +323,6 @@ 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

@@ -251,19 +251,14 @@ def get_overlaps_for_scoring(
     """
     _parcel_cad = parcel_cad or ""
     try:
-        # 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()
+        rows = (
+            db.execute(
+                text(_OVERLAPS_SQL),
+                {"wkt": parcel_geom_wkt, "user_id": user_id, "parcel_cad": _parcel_cad},
             )
+            .mappings()
+            .all()
+        )
         return [
             {
                 "id": int(r["id"]),

backend/app/services/site_finder/developer_attribution.py

@@ -142,22 +142,14 @@ def get_developer_attribution(
           - БД-ошибке, включая ещё не задеплоенную миграцию 149 (analyze не падает).
     """
     try:
-        # 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()
+        rows = (
+            db.execute(
+                _DEVELOPER_FOR_PARCEL_SQL,
+                {"cad_num": cad_num, "radius": radius_m},
             )
+            .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

@@ -68,22 +68,12 @@ 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:
-        with db.begin_nested():
-            rows = db.execute(_ADMIN_NAMES_SQL).scalars().all()
+        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.
@@ -132,13 +122,8 @@ 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:
-        with db.begin_nested():
-            rows = db.execute(_MICROS_FOR_ADMIN_SQL, {"d": district}).scalars().all()
+        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

@@ -69,21 +69,9 @@ _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.
@@ -329,18 +317,10 @@ def parse_heat_sheet(xlsx_bytes: bytes) -> tuple[list[dict], list[list[object]]]
         return [], all_cells
 
     systems: list[dict] = []
-    name_counts: dict[str, int] = {}
     for j, name in _system_columns(header_cells):
         reserve = parse_reserve_number(reserve_cells[j] if j < len(reserve_cells) else None)
         if reserve is None:
             continue  # непарсибельная ячейка резерва (текст/пусто) → систему скипаем
-        # Разные системы могут носить БАЙТ-В-БАЙТ одинаковое имя в соседних колонках
-        # (живой пример ЕЭ: две «Локальные зоны … МУП "Екатеринбургэнерго"» с 62.198
-        # и 0). UPSERT по (org, sphere, system_name, period) схлопнул бы их с потерей
-        # данных — вторым и далее вхождениям добавляем порядковый суффикс « (N)».
-        name_counts[name] = name_counts.get(name, 0) + 1
-        if name_counts[name] > 1:
-            name = f"{name} ({name_counts[name]})"
         systems.append({"system_name": name, "reserve_gcal_h": reserve})
 
     return systems, all_cells

backend/app/services/site_finder/ekgas_outlet_loader.py

@@ -1,804 +0,0 @@
-"""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

@@ -74,7 +74,6 @@ 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),
@@ -440,12 +439,7 @@ 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:
-        # 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()
+        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

@@ -94,10 +94,7 @@ _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.
-# 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)
+_OUTPUT_SUFFIX_RE = re.compile(r"\((выход\s*№?\s*\d+)\)", 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.
@@ -171,16 +168,12 @@ 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
-    # Канонический output_name: «выход №N» (число из группы 2, «№» приклеено к цифре).
-    output = f"{m.group(1).lower()} №{m.group(2)}"
+    output = _MULTISPACE_RE.sub(" ", m.group(1)).strip()
     # 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

@@ -81,22 +81,20 @@ def _krt_at(db: Session, lon: float, lat: float) -> list[dict[str, Any]]:
     [] при отсутствии пересечений или если таблица пуста/не существует.
     """
     try:
-        with db.begin_nested():
-            rows = db.execute(_KRT_AT_SQL, {"lon": lon, "lat": lat}).fetchall()
+        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
+        ]
     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

@@ -130,8 +130,7 @@ def parcel_krt_requisites(db: Session, parcel_wkt: str | None) -> list[dict[str,
         return []
 
     try:
-        with db.begin_nested():
-            rows = db.execute(_PLANNING_KRT_SQL, {"parcel_wkt": parcel_wkt}).mappings().all()
+        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 []
@@ -174,10 +173,9 @@ def parcel_krt_requisites(db: Session, parcel_wkt: str | None) -> list[dict[str,
 
     # Нет exact-матча — geom-only поиск по КРТ-топонимам
     try:
-        with db.begin_nested():
-            no_match_rows = (
-                db.execute(_PLANNING_NO_MATCH_SQL, {"parcel_wkt": parcel_wkt}).mappings().all()
-            )
+        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

@@ -263,7 +263,9 @@ 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»).
@@ -298,15 +300,6 @@ 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

@@ -613,13 +613,7 @@ 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:
-        # 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()
+        row = db.execute(_STOCK_SQL, dict(params)).mappings().first()
     except Exception:
         logger.exception(
             "market_metrics: stock query failed (districts=%s)", params.get("districts")
@@ -656,12 +650,7 @@ def _query_sales_window(
     затирать прежние счётчики. На ошибке/пусто → (0, 0.0, {}).
     """
     try:
-        # 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()
+        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")
@@ -711,19 +700,14 @@ def _price_sensitivity(
     micros = resolve_objective_districts(db, district)
     elasticity_window = max(window_months, 24)
     try:
-        # 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 [],
-            )
+        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)",
@@ -732,230 +716,3 @@ def _price_sensitivity(
         )
         return None, None
     return float(elast["elasticity"]), str(elast["source"])
-
-
-# ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
-# Offer-price trend (#2178) — динамика цен ПРЕДЛОЖЕНИЯ из objective_lots_history.
-#
-# Мотивация: §4.3 «Тренд рынка» строится на rosreestr_deals, чей поток встал
-# (max дата 2026-01-01) → recent-окно пусто → status='source_stale' и пустая
-# карточка. objective_lots_history даёт weekly-снапшоты цен предложения активных
-# лотов — это ВТОРОЙ источник, живой (снимки до 2026-06-30), которым мы заполняем
-# карточку, когда сделки устарели.
-#
-# СВЯЗКА С ЖК РАДИУСА — тот же путь, что best_layouts/competitors (маппинг, НЕ
-# ненадёжный complex_id-FK, который джойнит лишь ~28% и мультигородской, см.
-# 131_district_vocab_map.sql):
-#   radius (ST_DWithin по domrf_kn_objects)
-#     → domrf_obj_id
-#     → objective_complex_mapping.domrf_obj_id → objective_complex_name
-#     → objective_lots.project_name → objective_lot_id-набор
-#     → objective_lots_history (per-snapshot цены этих лотов).
-# objective_lots_history НЕ содержит project_name — поэтому набор objective_lot_id
-# фиксируем из objective_lots (текущее состояние), а историю берём по нему.
-#
-# ДЕДУП задвоенного снапшота (КРИТИЧНО, #2178): 2026-06-22 был просвипан дважды
-# (~621k строк = два свипа в один день). На (objective_lot_id, snapshot_date) в
-# истории стоит UNIQUE-констрейнт → физически дубля быть не должно, НО на проде
-# он есть (два ETL-пути до починки триггера). Безусловно дедупим до одной строки
-# на (objective_lot_id, snapshot_date): DISTINCT ON (...) ORDER BY fetched_at DESC
-# — берём последний свип дня. Медиану считаем УЖЕ по дедуплицированному набору,
-# иначе задвоенный день весит ×2 и смещает медиану.
-#
-# ФИЛЬТР «в продаже» (честный, по реальным status в objective_lots_history —
-# "резерв"|"свободна"|"продан"|"бронь", см. 68_schema_objective.sql): лот активен
-# = is_sold IS NOT TRUE И LOWER(status) не равен 'продан'. Бронь/резерв считаем
-# «в продаже» (цена ещё котируется рынку). contract_date-признак здесь не
-# используем: в истории он часто NULL у активных лотов, а нам важна котировка.
-#
-# ФИЛЬТР ВМЕНЯЕМОСТИ ЦЕНЫ: price_per_m2_rub BETWEEN 10000 AND 1000000 — отсекает
-# ETL-мусор (0 / гросс-суммы, ошибочно попавшие в per-m2). Границы шире, чем у
-# сделок-тренда (30k–500k), т.к. предложение включает премиум/апартаменты.
-_OFFER_TREND_SQL = text(
-    """
-    WITH radius_obj AS (
-        SELECT DISTINCT ON (o.obj_id) o.obj_id
-          FROM domrf_kn_objects o
-         WHERE o.latitude IS NOT NULL AND o.longitude IS NOT NULL
-           AND ST_DWithin(
-                   ST_SetSRID(ST_MakePoint(o.longitude, o.latitude), 4326)::geography,
-                   ST_SetSRID(
-                       ST_MakePoint(
-                           CAST(:center_lon AS float), CAST(:center_lat AS float)
-                       ),
-                       4326
-                   )::geography,
-                   CAST(:radius_m AS float)
-               )
-         ORDER BY o.obj_id, o.snapshot_date DESC NULLS LAST
-    ),
-    radius_projects AS (
-        SELECT DISTINCT cm.objective_complex_name AS project_name
-          FROM objective_complex_mapping cm
-         WHERE cm.domrf_obj_id IN (SELECT obj_id FROM radius_obj)
-    ),
-    radius_lots AS (
-        SELECT DISTINCT ol.objective_lot_id
-          FROM objective_lots ol
-          JOIN radius_projects rp ON rp.project_name = ol.project_name
-         WHERE ol.premise_kind = CAST(:premise_kind AS text)
-    ),
-    hist AS (
-        -- Дедуп задвоенного снапшота: одна строка на (лот, день), последний свип.
-        SELECT DISTINCT ON (h.objective_lot_id, h.snapshot_date)
-               h.snapshot_date,
-               h.price_per_m2_rub
-          FROM objective_lots_history h
-          JOIN radius_lots rl ON rl.objective_lot_id = h.objective_lot_id
-         WHERE h.price_per_m2_rub BETWEEN CAST(:price_min AS numeric)
-                                      AND CAST(:price_max AS numeric)
-           AND (h.is_sold IS NOT TRUE)
-           AND LOWER(COALESCE(h.status, '')) <> 'продан'
-         ORDER BY h.objective_lot_id, h.snapshot_date, h.fetched_at DESC
-    )
-    SELECT
-        snapshot_date                                                 AS snapshot_date,
-        PERCENTILE_CONT(0.5) WITHIN GROUP (ORDER BY price_per_m2_rub)  AS median_price_m2,
-        COUNT(*)                                                      AS lots_count,
-        (SELECT COUNT(*) FROM radius_projects)                        AS complexes_covered
-      FROM hist
-     GROUP BY snapshot_date
-     ORDER BY snapshot_date
-    """
-)
-
-# Границы вменяемости цены предложения (руб/м²). Шире, чем сделки-тренд (30k–500k):
-# предложение включает премиум/апартаменты; отсекаем только явный ETL-мусор.
-# ⚠ 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
-
-# Радиус ЖК-подбора — зеркало market_trend-хендлера parcels.py (3 км от центроида).
-_OFFER_TREND_RADIUS_M: int = 3000
-
-
-@dataclass(frozen=True)
-class OfferPriceTrend:
-    """Динамика медианной цены предложения (руб/м²) по снапшотам Объектива (#2178).
-
-    Источник — objective_lots_history (weekly-снапшоты активных лотов ЖК в радиусе).
-    Всегда конструируется через ``from_points``; пустой набор точек → None-поля,
-    ``points=[]`` (никогда не бросает на отсутствии данных).
-    """
-
-    points: list[dict[str, Any]]  # [{date: 'YYYY-MM-DD', median_price_m2, lots_count}]
-    delta_pct: float | None  # (последняя медиана − первая) / первая × 100
-    lots_latest: int | None  # lots_count последнего снапшота
-    complexes_covered: int  # сколько ЖК (project_name) попало в радиус-выборку
-
-    def as_dict(self) -> dict[str, Any]:
-        return {
-            "points": self.points,
-            "delta_pct": _round_or_none(self.delta_pct, 1),
-            "lots_latest": self.lots_latest,
-            "complexes_covered": self.complexes_covered,
-        }
-
-    @property
-    def has_data(self) -> bool:
-        """True если есть ≥1 снапшот с медианой — тогда карточку можно показать."""
-        return len(self.points) > 0
-
-
-def compute_offer_price_trend(
-    db: Session,
-    *,
-    center_lat: float,
-    center_lon: float,
-    radius_m: int = _OFFER_TREND_RADIUS_M,
-    premise_kind: str = "квартира",
-) -> OfferPriceTrend:
-    """Медианная цена предложения по снапшотам Объектива для ЖК в радиусе (#2178).
-
-    ЖК определяются тем же путём, что market_trend-хендлер / best_layouts: ЖК в
-    радиусе ``radius_m`` от (``center_lat``, ``center_lon``) по domrf_kn_objects →
-    objective_complex_mapping → objective_lots. По их лотам считается per-snapshot
-    медиана price_per_m2_rub активных лотов (дедуп задвоенного дня, фильтр
-    вменяемости цены).
-
-    Возвращает OfferPriceTrend ВСЕГДА (даже на пустых данных: points=[], поля None,
-    complexes_covered=0). Никогда не бросает на отсутствии данных — на ошибке SQL
-    логирует и возвращает пустой результат (graceful, зеркало _query_stock).
-    """
-    params: dict[str, Any] = {
-        "center_lat": float(center_lat),
-        "center_lon": float(center_lon),
-        "radius_m": float(radius_m),
-        "premise_kind": premise_kind,
-        "price_min": _OFFER_PRICE_MIN,
-        "price_max": _OFFER_PRICE_MAX,
-    }
-    try:
-        # 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 = []
-
-    points: list[dict[str, Any]] = []
-    complexes_covered = 0
-    for r in rows:
-        # complexes_covered — константа по всем строкам (scalar-subquery), берём
-        # из первой встреченной строки. При пустом hist rows=[] → остаётся 0.
-        complexes_covered = int(r["complexes_covered"] or 0)
-        median = r["median_price_m2"]
-        if median is None:
-            continue
-        snap = r["snapshot_date"]
-        # snapshot_date — DATE; нормализуем (isoformat) вне зависимости от того,
-        # date или datetime отдал драйвер.
-        date_str = snap.isoformat() if hasattr(snap, "isoformat") else str(snap)
-        points.append(
-            {
-                "date": date_str,
-                "median_price_m2": round(float(median)),
-                "lots_count": int(r["lots_count"] or 0),
-            }
-        )
-
-    delta_pct: float | None = None
-    lots_latest: int | None = None
-    if points:
-        first_median = points[0]["median_price_m2"]
-        last_median = points[-1]["median_price_m2"]
-        lots_latest = points[-1]["lots_count"]
-        if first_median and first_median > 0:
-            delta_pct = (last_median - first_median) / first_median * 100.0
-
-    logger.info(
-        "offer_price_trend: lat=%.5f lon=%.5f radius=%d snapshots=%d "
-        "lots_latest=%s delta_pct=%s",
-        center_lat,
-        center_lon,
-        radius_m,
-        len(points),
-        lots_latest,
-        _round_or_none(delta_pct, 1),
-    )
-
-    return OfferPriceTrend(
-        points=points,
-        delta_pct=delta_pct,
-        lots_latest=lots_latest,
-        complexes_covered=complexes_covered,
-    )

backend/app/services/site_finder/network_zone_humanize.py

@@ -1,168 +0,0 @@
-"""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

@@ -74,11 +74,10 @@ def parcel_okn_objects(
     if not parcel_wkt:
         return []
     try:
-        with db.begin_nested():
-            rows = db.execute(
-                _OKN_DWITHIN_SQL,
-                {"parcel_wkt": parcel_wkt, "radius_m": radius_m},
-            ).fetchall()
+        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

@@ -1,319 +0,0 @@
-"""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())