tradein-mvp/backend/app/core/config.py

@@ -218,6 +218,17 @@ class Settings(BaseSettings):
     # ENV: ESTIMATE_CONFIDENCE_FLOOR_NO_ANALOGS.
     estimate_confidence_floor_no_analogs: bool = True
 
+    # ── #2002 #4: manual-review recommendation (derived FLAG, НЕ ценовой сигнал) ─
+    # Помечает оценки, которые НЕ стоит авто-оффэрить — нужна ручная оценка
+    # человеком. Research: элит/премиум-премия unit-level и под-доверена (зависит
+    # от отделки/вида, чего нет в данных сделок). Триггеры: премиальный дом,
+    # высокая стоимость, низкая уверенность, слишком широкий диапазон цены.
+    # Чисто метаданные — не трогает median/expected_sold/ranges (gate byte-stable).
+    # False = флаг всегда выключен (manual_review_recommended=False, reasons=[]).
+    estimate_manual_review_enabled: bool = True
+    estimate_manual_review_high_value_rub: int = 20_000_000  # ≥ этого — ручная оценка
+    estimate_manual_review_wide_range_ratio: float = 1.9  # range_high/range_low ≥ — неопределённо
+
     # ── #1871 P2: radius-tier (source, source_id) dedup ───────────────────────
     # Radius-путь _fetch_analogs (Tier S/H/W) кэпит только per-address
     # (rn_addr <= MAX_ANALOGS_PER_ADDRESS), но (source, source_id)-дубли делят один

tradein-mvp/backend/app/schemas/trade_in.py

@@ -228,6 +228,14 @@ class AggregatedEstimate(BaseModel):
     #   контекст для ревьюера. None если дом не премиальный / MV недоступна.
     premium_building: bool = False
     premium_building_median_ppm2: int | None = None
+    # ── #2002 #4: manual-review recommendation (производный ФЛАГ, НЕ цена) ──
+    # manual_review_recommended — оценку НЕ стоит авто-оффэрить, нужна ручная
+    #   оценка человеком (премиальный дом / высокая стоимость / низкая уверенность /
+    #   широкий диапазон). Дефолт False — не трогает median/expected_sold/ranges.
+    # manual_review_reasons — человекочитаемые RU-причины для ревьюера; пусто, когда
+    #   рекомендация не сработала (или флаг estimate_manual_review_enabled выключен).
+    manual_review_recommended: bool = False
+    manual_review_reasons: list[str] = Field(default_factory=list)
     # ── Параметры оценённой квартиры — нужны, чтобы восстановить карточку
     #    при открытии оценки по ссылке (?id=), когда формы-инпута уже нет ──
     area_m2: float | None = None

tradein-mvp/backend/app/services/estimator.py

@@ -35,7 +35,7 @@ from uuid import uuid4
 from sqlalchemy import text
 from sqlalchemy.orm import Session
 
-from app.core.config import settings
+from app.core.config import Settings, settings
 from app.schemas.trade_in import (
     AggregatedEstimate,
     AnalogLot,
@@ -3087,6 +3087,18 @@ async def estimate_quality(
             sources_used=sources_used,
         )
 
+    # #2002 #4: manual-review routing — производный ФЛАГ на основе уже
+    # вычисленных premium_building / confidence / range (asking-IQR). НЕ влияет
+    # на median/expected_sold/ranges — только метаданные для UI/маршрутизации.
+    manual_review_recommended, manual_review_reasons = _manual_review(
+        premium_building,
+        expected_sold_price,
+        confidence,
+        range_low,
+        range_high,
+        settings,
+    )
+
     return AggregatedEstimate(
         estimate_id=estimate_id,
         median_price_rub=median_price,
@@ -3154,6 +3166,8 @@ async def estimate_quality(
         analog_tier=api_analog_tier,  # type: ignore[arg-type]
         premium_building=premium_building,
         premium_building_median_ppm2=premium_building_median_ppm2,
+        manual_review_recommended=manual_review_recommended,
+        manual_review_reasons=manual_review_reasons,
     )
 
 
@@ -3198,6 +3212,48 @@ def _is_premium_building(db: Session, house_id: int | None) -> tuple[bool, int |
     return (True, int(row[0]) if row[0] is not None else None)
 
 
+def _manual_review(
+    premium_building: bool,
+    expected_sold_price: int | None,
+    confidence: str,
+    range_low: int | None,
+    range_high: int | None,
+    settings: Settings,
+) -> tuple[bool, list[str]]:
+    """#2002 #4: рекомендация ручной оценки — производный ФЛАГ, НЕ цена.
+
+    Помечает оценки, которые НЕ стоит авто-оффэрить — нужна оценка человеком.
+    Research: элит/премиум-премия unit-level и под-доверена (зависит от
+    отделки/вида/этажа, чего нет в данных сделок). Собирает человекочитаемые
+    RU-причины. Чистая функция — НЕ трогает median/expected_sold/ranges
+    (regression-gate остаётся byte-identical).
+
+    Триггеры (когда estimate_manual_review_enabled):
+      - premium_building — премиальный дом;
+      - expected_sold_price ≥ high_value_rub — элит-зона по абсолютной стоимости;
+      - confidence == "low" — низкая уверенность оценки;
+      - range_high / range_low ≥ wide_range_ratio — слишком широкий диапазон.
+
+    Возвращает (recommended, reasons), где recommended == bool(reasons).
+    При выключенном флаге — (False, []). Деление на ноль исключено: проверка
+    `range_low and range_high` отсекает None/0 до деления.
+    """
+    if not settings.estimate_manual_review_enabled:
+        return (False, [])
+    reasons: list[str] = []
+    if premium_building:
+        reasons.append("премиальный дом — премия зависит от отделки/вида (не в данных сделок)")
+    high_value = settings.estimate_manual_review_high_value_rub
+    if expected_sold_price and expected_sold_price >= high_value:
+        reasons.append("высокая стоимость (≥20 млн ₽)")
+    if confidence == "low":
+        reasons.append("низкая уверенность оценки")
+    wide_ratio = settings.estimate_manual_review_wide_range_ratio
+    if range_low and range_high and range_high / range_low >= wide_ratio:
+        reasons.append("широкий диапазон цены")
+    return (bool(reasons), reasons)
+
+
 def _estimate_days_on_market(
     listings: list[dict[str, Any]], deals: list[dict[str, Any]]
 ) -> int | None:

tradein-mvp/backend/tests/test_estimator_manual_review.py

@@ -0,0 +1,284 @@
+"""#2002 #4: manual-review recommendation (производный ФЛАГ, НЕ цена).
+
+Покрывает чистый helper `_manual_review`:
+  - каждый триггер в изоляции (премиальный дом / высокая стоимость / низкая
+    уверенность / широкий диапазон);
+  - комбинированный случай (несколько причин сразу);
+  - all-clear (нет причин → recommended False);
+  - граничные значения порогов (>= high_value, >= wide_ratio);
+  - div-guard на диапазон (range_low None/0 → без деления на ноль);
+  - выключенный флаг estimate_manual_review_enabled → (False, []).
+
+Плюс smoke-проверка дефолтов AggregatedEstimate (флаг — метаданные: сериализация
+без изменений, когда ручная оценка не рекомендована).
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import os
+from types import SimpleNamespace
+
+os.environ.setdefault("DATABASE_URL", "postgresql+psycopg://test:test@localhost/test_db")
+
+import pytest
+
+from app.services.estimator import _manual_review
+
+PREMIUM_REASON = "премиальный дом — премия зависит от отделки/вида (не в данных сделок)"
+HIGH_VALUE_REASON = "высокая стоимость (≥20 млн ₽)"
+LOW_CONF_REASON = "низкая уверенность оценки"
+WIDE_RANGE_REASON = "широкий диапазон цены"
+
+
+def _settings(
+    *,
+    enabled: bool = True,
+    high_value: int = 20_000_000,
+    wide_ratio: float = 1.9,
+) -> SimpleNamespace:
+    """Duck-typed заглушка Settings — helper читает только эти три поля."""
+    return SimpleNamespace(
+        estimate_manual_review_enabled=enabled,
+        estimate_manual_review_high_value_rub=high_value,
+        estimate_manual_review_wide_range_ratio=wide_ratio,
+    )
+
+
+# ── Каждый триггер в изоляции ────────────────────────────────────────────────
+
+
+def test_premium_building_alone() -> None:
+    rec, reasons = _manual_review(
+        premium_building=True,
+        expected_sold_price=8_000_000,
+        confidence="high",
+        range_low=7_500_000,
+        range_high=8_500_000,
+        settings=_settings(),
+    )
+    assert rec is True
+    assert reasons == [PREMIUM_REASON]
+
+
+def test_high_value_alone() -> None:
+    rec, reasons = _manual_review(
+        premium_building=False,
+        expected_sold_price=25_000_000,
+        confidence="high",
+        range_low=24_000_000,
+        range_high=26_000_000,
+        settings=_settings(),
+    )
+    assert rec is True
+    assert reasons == [HIGH_VALUE_REASON]
+
+
+def test_low_confidence_alone() -> None:
+    rec, reasons = _manual_review(
+        premium_building=False,
+        expected_sold_price=5_000_000,
+        confidence="low",
+        range_low=4_500_000,
+        range_high=5_500_000,
+        settings=_settings(),
+    )
+    assert rec is True
+    assert reasons == [LOW_CONF_REASON]
+
+
+def test_wide_range_alone() -> None:
+    rec, reasons = _manual_review(
+        premium_building=False,
+        expected_sold_price=8_000_000,
+        confidence="high",
+        range_low=5_000_000,
+        range_high=10_000_000,  # ratio 2.0 ≥ 1.9
+        settings=_settings(),
+    )
+    assert rec is True
+    assert reasons == [WIDE_RANGE_REASON]
+
+
+# ── Комбинированный / all-clear ──────────────────────────────────────────────
+
+
+def test_multiple_reasons_combined() -> None:
+    rec, reasons = _manual_review(
+        premium_building=True,
+        expected_sold_price=30_000_000,
+        confidence="low",
+        range_low=10_000_000,
+        range_high=25_000_000,  # ratio 2.5 ≥ 1.9
+        settings=_settings(),
+    )
+    assert rec is True
+    # порядок детерминирован: premium → high_value → low_conf → wide_range
+    assert reasons == [PREMIUM_REASON, HIGH_VALUE_REASON, LOW_CONF_REASON, WIDE_RANGE_REASON]
+
+
+def test_all_clear_no_reasons() -> None:
+    rec, reasons = _manual_review(
+        premium_building=False,
+        expected_sold_price=10_000_000,
+        confidence="medium",
+        range_low=9_000_000,
+        range_high=11_000_000,  # ratio ~1.22 < 1.9
+        settings=_settings(),
+    )
+    assert rec is False
+    assert reasons == []
+
+
+# ── Граничные значения порогов ───────────────────────────────────────────────
+
+
+def test_high_value_boundary_inclusive() -> None:
+    """expected_sold_price == high_value → триггерит (>=)."""
+    rec, reasons = _manual_review(
+        premium_building=False,
+        expected_sold_price=20_000_000,
+        confidence="medium",
+        range_low=19_000_000,
+        range_high=21_000_000,
+        settings=_settings(),
+    )
+    assert rec is True
+    assert reasons == [HIGH_VALUE_REASON]
+
+
+def test_high_value_just_below_threshold() -> None:
+    rec, reasons = _manual_review(
+        premium_building=False,
+        expected_sold_price=19_999_999,
+        confidence="medium",
+        range_low=19_000_000,
+        range_high=21_000_000,
+        settings=_settings(),
+    )
+    assert rec is False
+    assert reasons == []
+
+
+def test_wide_range_boundary_inclusive() -> None:
+    """range_high/range_low == wide_ratio → триггерит (>=)."""
+    rec, reasons = _manual_review(
+        premium_building=False,
+        expected_sold_price=8_000_000,
+        confidence="high",
+        range_low=10_000_000,
+        range_high=19_000_000,  # ratio == 1.9
+        settings=_settings(),
+    )
+    assert rec is True
+    assert reasons == [WIDE_RANGE_REASON]
+
+
+def test_wide_range_just_below_threshold() -> None:
+    rec, reasons = _manual_review(
+        premium_building=False,
+        expected_sold_price=8_000_000,
+        confidence="high",
+        range_low=10_000_000,
+        range_high=18_900_000,  # ratio 1.89 < 1.9
+        settings=_settings(),
+    )
+    assert rec is False
+    assert reasons == []
+
+
+# ── Div-guard на диапазон ────────────────────────────────────────────────────
+
+
+@pytest.mark.parametrize(
+    ("range_low", "range_high"),
+    [
+        (None, 10_000_000),
+        (0, 10_000_000),
+        (5_000_000, None),
+        (None, None),
+    ],
+)
+def test_wide_range_div_guard(range_low: int | None, range_high: int | None) -> None:
+    """range_low None/0 (или range_high None) → без ZeroDivisionError и без причины."""
+    rec, reasons = _manual_review(
+        premium_building=False,
+        expected_sold_price=8_000_000,
+        confidence="high",
+        range_low=range_low,
+        range_high=range_high,
+        settings=_settings(),
+    )
+    assert rec is False
+    assert WIDE_RANGE_REASON not in reasons
+
+
+# ── Выключенный флаг ─────────────────────────────────────────────────────────
+
+
+def test_disabled_flag_suppresses_all() -> None:
+    """estimate_manual_review_enabled=False → (False, []) даже когда всё триггерит."""
+    rec, reasons = _manual_review(
+        premium_building=True,
+        expected_sold_price=99_000_000,
+        confidence="low",
+        range_low=10_000_000,
+        range_high=99_000_000,
+        settings=_settings(enabled=False),
+    )
+    assert rec is False
+    assert reasons == []
+
+
+# ── invariant recommended == bool(reasons) ───────────────────────────────────
+
+
+def test_recommended_equals_bool_reasons_invariant() -> None:
+    for premium, esp, conf in [
+        (False, None, "medium"),
+        (True, 5_000_000, "medium"),
+        (False, 25_000_000, "low"),
+    ]:
+        rec, reasons = _manual_review(
+            premium_building=premium,
+            expected_sold_price=esp,
+            confidence=conf,
+            range_low=9_000_000,
+            range_high=11_000_000,
+            settings=_settings(),
+        )
+        assert rec is bool(reasons)
+
+
+# ── AggregatedEstimate default serialization smoke ───────────────────────────
+
+
+def test_response_model_defaults_no_manual_review() -> None:
+    """AggregatedEstimate по умолчанию: recommended=False, reasons=[]."""
+    from datetime import UTC, datetime
+    from uuid import uuid4
+
+    from app.schemas.trade_in import AggregatedEstimate
+
+    est = AggregatedEstimate(
+        estimate_id=uuid4(),
+        median_price_rub=10_000_000,
+        range_low_rub=9_000_000,
+        range_high_rub=11_000_000,
+        median_price_per_m2=200_000,
+        confidence="medium",
+        n_analogs=12,
+        period_months=24,
+        analogs=[],
+        actual_deals=[],
+        expires_at=datetime.now(tz=UTC),
+    )
+
+    assert est.manual_review_recommended is False
+    assert est.manual_review_reasons == []
+    dumped = est.model_dump()
+    assert dumped["manual_review_recommended"] is False
+    assert dumped["manual_review_reasons"] == []
+
+
+if __name__ == "__main__":  # pragma: no cover
+    raise SystemExit(pytest.main([__file__, "-q"]))