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

@@ -116,13 +116,26 @@ def _map_renovation_type(repair_state: str | None) -> str:
     лишь 36%).
 
     Неизвестный ремонт (498 домов из 2685 — ни одного объявления с repair_state)
-    ОСТАЁТСЯ 'cosmetic', в отличие от неизвестного типа дома: это середина
+    ОСТАЁТСЯ 'cosmetic', в отличие от неизвестного типа дома: 'cosmetic'
-    порядковой шкалы (required < cosmetic < euro < designer), а не её край,
+    (=standard) — это одновременно МОДА и МЕДИАННАЯ категория популяции
-    поэтому системного сдвига цены в одну сторону не даёт.
+    (standard 7984 / good 7116 / needs_repair 4738 / excellent 2562; кумулятивно
+    needs_repair 21.2%, +standard 56.8%), то есть наилучшая одиночная догадка.
+    У типа дома такой догадки нет: 'panel' — почти край шкалы, а не её середина.
+
+    Асимметрия осознанная, а не недосмотр: поштучный путь эстиматора при
+    неизвестном ремонте IMV вообще не зовёт (estimator.py, `imv_renovation is not
+    None`), а домовой дефолтит — иначе теряем ещё ~32% домов очереди поверх тех,
+    что уже отсекает неизвестный тип дома.
     """
     from app.services.estimator import _IMV_REPAIR_MAP  # lazy — см. import-блок
 
-    return _IMV_REPAIR_MAP.get(repair_state) or "cosmetic"
+    mapped = _IMV_REPAIR_MAP.get(repair_state)
+    if mapped is None and repair_state:
+        # Непустое, но незнакомое значение — признак дрейфа вокабуляра на ингесте
+        # (сырых repair-значений в listings больше, чем нормализованных). Паритет
+        # с house_type_normalizer, который такой случай уже логирует.
+        logger.debug("house_imv: unmapped repair_state %r — падаем в 'cosmetic'", repair_state)
+    return mapped or "cosmetic"
 
 
 # ── Region bbox prefix для Avito geocoder ────────────────────────────────────

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

@@ -407,6 +407,17 @@ async def _job_house_imv_backfill(
             "skipped": result.skipped,
             "errors": result.errors,
             "duration_sec": int(result.duration_sec),
+            # #2674: _column_counts (scrape_runs.py) берёт выделенные колонки из
+            # ключей total_seen|lots_fetched и new_count|lots_inserted — ни одного
+            # из них тут не было, поэтому все 39 прогонов этого source лежат в БД
+            # с total_seen=0. А mark_done по этой же колонке шлёт алерт «3 подряд
+            # done с нулевым результатом» (#2625) — то есть даже идеальный прогон
+            # с 50 сохранёнными считался бы нулевым и через три дня выстрелил бы
+            # ложной тревогой про капчу.
+            # Трейд-офф: на исчерпанной очереди checked=0 три дня подряд тоже даст
+            # алерт — но пустая очередь при ежедневном расписании это и правда сигнал.
+            "total_seen": result.checked,
+            "new_count": result.saved,
         }
         # Честный статус (#2674, тот же класс, что #2670/#2657): успех — это
         # «сделали то, что собирались», а не «не поймали известное исключение».

tradein-mvp/backend/tests/test_house_imv_params_honesty.py

@@ -204,3 +204,17 @@ async def test_partial_success_stays_done() -> None:
     """Анти-оверрич: что-то сохранили — прогон успешен, даже если были ошибки."""
     calls = await _drive_job(saved=3, errors=7)
     assert calls[-1][0] == "mark_done"
+
+
+@pytest.mark.asyncio
+async def test_counters_feed_total_seen_and_new_count() -> None:
+    """#2674: без этих ключей _column_counts оставляет колонку total_seen=0,
+
+    и алерт «3 подряд done с нулевым результатом» (#2625) выстрелил бы даже на
+    полностью успешном прогоне. На проде так лежат все 39 прогонов source'а.
+    """
+    from app.services.scrape_runs import _column_counts
+
+    calls = await _drive_job(saved=50, errors=0)
+    counters = calls[-1][1]
+    assert _column_counts(counters) == (50, 50)