backend/app/services/site_finder/supply_layers.py

@@ -46,6 +46,9 @@ Graceful-on-thin-data (КРИТИЧНО, зеркало market_metrics): пус
     м.108-audit). Поэтому при free_flats IS NULL hidden НЕ вычислим (flat_count в одиночку
     бессмыслен). Такие объекты ИСКЛЮЧАЮТСЯ из L2 (preferred path из ТЗ — чище, чем
     выдуманный sold-proxy) → coverage снижается → confidence падает с medium до low.
+    Тот же exclusion — И при flat_count IS NULL (#2445-A3: заполняется независимо от
+    free_flats, м.124) — иначе GREATEST(0, COALESCE(flat_count,0) − free_flats) молча
+    давал 0 «скрытых» для объекта с генуинно неизвестным flat_count, раздувая coverage.
   • L2 district-resolution: используем domrf_kn_objects.district_name НАПРЯМУЮ (м.57
     spatial-join по lat/long в полигоны ekb_districts_geom). Это самый прямой путь —
     БЕЗ complexes/complex_sources join (которые сами строятся из этой же колонки, м.73).
@@ -244,6 +247,21 @@ _L1_OPEN_SQL = text(
 # documented). clamp ≥ 0 через GREATEST. Считаем coverage (всего объектов района vs с
 # free_flats) для confidence. NO join на objective_lots / complexes — намеренно.
 #
+# #2445-A3 (audit): flat_count ТОЖЕ nullable и заполняется НЕЗАВИСИМО от free_flats
+# (м.124 — "NULL = не заполнено"). Раньше фильтр гейтил ТОЛЬКО free_flats IS NOT NULL:
+# при flat_count IS NULL (частично забэкфилленный снапшот) GREATEST(0, COALESCE(flat_count,
+# 0) - free_flats) = GREATEST(0, -free_flats) = 0 — объект молча давал 0 hidden units,
+# ХОТЯ его истинный hidden НЕИЗВЕСТЕН (не 0), И при этом всё равно попадал в
+# n_with_free_flats → раздувал coverage-деноминатор (denominator inflation). Зеркалит баг,
+# которого уже избегает pure-хелпер _hidden_units() (возвращает None при flat_count IS
+# NULL) — но тот хелпер не вызывается из этого SQL-пути (только из тестов), поэтому баг
+# жил в проде. Fix: гейтим ОБА (COUNT-деноминатор и SUM) на
+# flat_count IS NOT NULL AND free_flats IS NOT NULL — объект с любым из двух NULL
+# полностью исключается (как из числителя coverage, так и из hidden_units), а не
+# засчитывается как "0 скрытых". Сиблинг-конвенция: 60_v_zk_rosreestr_velocity.sql /
+# 64_v_zk_rosreestr_velocity.sql уже гейтят `o.flat_count IS NOT NULL AND o.flat_count > 0`
+# на этой же таблице.
+#
 # Граница L2/L3 (#1355): L2 захватывает ТОЛЬКО объекты с ready_dt ≤ горизонту (или NULL —
 # объект уже должен был выйти). ready_dt > горизонту → это L3 (future), НЕ L2.
 # Полу-открытые интервалы (half-open): L2 = [now, now+12mo], L3 = (now+12mo, ∞).
@@ -268,10 +286,14 @@ _L2_HIDDEN_SQL = text(
     SELECT
         district_name,
         COUNT(*)                                              AS n_objects_total,
-        COUNT(*) FILTER (WHERE free_flats IS NOT NULL)        AS n_with_free_flats,
+        COUNT(*) FILTER (
+            WHERE free_flats IS NOT NULL AND flat_count IS NOT NULL
+        )                                                      AS n_with_free_flats,
         COALESCE(SUM(
-            GREATEST(0, COALESCE(flat_count, 0) - free_flats)
-        ) FILTER (WHERE free_flats IS NOT NULL), 0)           AS hidden_units
+            GREATEST(0, flat_count - free_flats)
+        ) FILTER (
+            WHERE free_flats IS NOT NULL AND flat_count IS NOT NULL
+        ), 0)                                                  AS hidden_units
       FROM latest
      WHERE ready_dt IS NULL
         OR ready_dt <= CURRENT_DATE + CAST(:near_horizon AS interval)
@@ -397,8 +419,11 @@ def compute_layer2_hidden(
 
     Per dom.рф-объект hidden = max(0, flat_count − free_flats); Σ к району. ОБЕ колонки
     на одной строке domrf_kn_objects → НЕ нужен domrf↔objective маппинг (см. docstring
-    модуля). Объекты с free_flats IS NULL исключаются (нет sold-колонки → не вычислить;
-    documented limitation) — снижают coverage → confidence medium→low.
+    модуля). Объекты с free_flats IS NULL ИЛИ flat_count IS NULL полностью исключаются
+    (#2445-A3: обе колонки nullable и заполняются независимо — объект с известным
+    free_flats, но flat_count IS NULL, даёт ГЕНУИННО неизвестный hidden, а не 0; такой
+    объект НЕ считается «покрытым» и не входит в coverage-числитель) — снижают coverage
+    → confidence medium→low.
 
     source='domrf_declared'. obj_class=None (district-агрегат класс-agnostic).
     units_estimate всегда ≥ 0 (clamp). Пустые данные → []. Не бросает.
@@ -413,11 +438,16 @@ def compute_layer2_hidden(
     out: list[SupplyLayerRow] = []
     for r in rows:
         n_total = int(r["n_objects_total"] or 0)
+        # n_with_free_flats (SQL) = объекты, где ОБЕ free_flats и flat_count известны
+        # (#2445-A3) — это единственные объекты, для которых hidden вообще вычислим.
+        # Имя колонки оставлено как есть (ripple в SQL/тестах/logger); семантика теперь
+        # "покрыто и вычислимо", не только "free_flats заполнен".
         n_with = int(r["n_with_free_flats"] or 0)
         # hidden_units приходит из SQL уже клампленным (GREATEST(0, ...)); страхуемся.
         hidden = max(0, int(r["hidden_units"] or 0))
         if n_with <= 0:
-            # Нет ни одного объекта с free_flats → нечего объявлять скрытым (а не «0»).
+            # Нет ни одного объекта с ВЫЧИСЛИМЫМ hidden (оба flat_count и free_flats
+            # известны) → нечего объявлять скрытым (а не «0»).
             continue
         confidence = _l2_confidence(n_total, n_with)
         out.append(
@@ -434,7 +464,7 @@ def compute_layer2_hidden(
                 confidence=confidence,
                 method=(
                     f"domrf_kn_objects: Σ max(0, flat_count − free_flats); "
-                    f"coverage {n_with}/{n_total} objects with free_flats"
+                    f"coverage {n_with}/{n_total} objects with flat_count & free_flats known"
                 ),
                 snapshot_date=snapshot_date,
             )

backend/tests/services/site_finder/test_supply_layers.py

@@ -379,6 +379,51 @@ class TestLayer2Hidden:
         sql = _executed_sql(db)
         assert "free_flats IS NOT NULL" in sql
 
+    def test_sql_excludes_null_flat_count_from_both_filters(self) -> None:
+        # #2445-A3 (audit fix): flat_count IS NULL — заполняется НЕЗАВИСИМО от free_flats
+        # (м.124 "NULL = не заполнено"). Раньше GREATEST(0, COALESCE(flat_count,0) -
+        # free_flats) молча давало 0 hidden для объекта с генуинно неизвестным
+        # flat_count, И этот объект всё равно засчитывался в n_with_free_flats (гейт был
+        # только free_flats IS NOT NULL) → раздутый coverage-деноминатор. Fix гейтит ОБЕ
+        # агрегатные колонки (COUNT-денoминатор и SUM) на flat_count IS NOT NULL тоже —
+        # зеркалит _hidden_units() (возвращает None при flat_count IS None) и sibling
+        # convention 60_v_zk_rosreestr_velocity.sql / 64_v_zk_rosreestr_velocity.sql
+        # ("o.flat_count IS NOT NULL AND o.flat_count > 0" на этой же таблице).
+        db = _mock_db([])
+        compute_layer2_hidden(db, district="X")
+        sql = _executed_sql(db)
+        norm = " ".join(sql.split())
+        # Оба FILTER-предложения (n_with_free_flats COUNT и hidden_units SUM) должны
+        # гейтить flat_count IS NOT NULL наравне с free_flats IS NOT NULL.
+        assert (
+            norm.count("flat_count IS NOT NULL") == 2
+        ), f"expected flat_count IS NOT NULL guard on both COUNT and SUM filters:\n{sql}"
+        assert (
+            norm.count("free_flats IS NOT NULL") == 2
+        ), f"expected free_flats IS NOT NULL guard on both COUNT and SUM filters:\n{sql}"
+
+    def test_row_with_null_flat_count_and_positive_free_flats_excluded_end_to_end(
+        self,
+    ) -> None:
+        # End-to-end (mocked-row) mirror of test_none_flat_count_returns_none, but at the
+        # SQL-aggregate boundary: simulate what the CORRECTED SQL would return for a
+        # district containing exactly one object with free_flats=5 but flat_count IS NULL
+        # (partially-backfilled snapshot). That object must be excluded from BOTH
+        # n_with_free_flats (coverage numerator) and hidden_units (SUM) by the SQL itself
+        # — so the row the Python layer receives already reflects n_with=0, hidden=0 for
+        # a district containing only that one ambiguous object.
+        rows = [
+            {
+                "district_name": "X",
+                "n_objects_total": 1,  # the one flat_count-NULL object still counts here
+                "n_with_free_flats": 0,  # excluded: flat_count IS NULL despite free_flats=5
+                "hidden_units": 0,  # excluded from SUM too — NOT GREATEST(0, -5) miscounted
+            }
+        ]
+        db = _mock_db(rows)
+        # n_with <= 0 → whole row skipped (no fabricated "0 hidden" district row).
+        assert compute_layer2_hidden(db, district="X") == []
+
     def test_sql_dedups_latest_snapshot(self) -> None:
         # КРИТИЧНО: domrf_kn_objects = UNIQUE(obj_id, snapshot_date), накапливает снапшоты.
         # Без DISTINCT ON (obj_id) + snapshot_date DESC наивный SUM умножил бы hidden на