backend/app/services/forecasting/confidence_engine.py

@@ -3,10 +3,10 @@
 #990 (955-A4, Site Finder v2 / «GG-форсайт» ТЗ §15), EPIC 11 «Отчёт». Это ЧИСТЫЙ
 агрегатор уверенности: он сводит per-component confidence под-сервисов (#950/#952/
 #985/#986…) + СЫРЫЕ счётчики качества данных (число сделок, число ЖК-аналогов,
-покрытие domrf↔objective, глубина истории, шок-окно) в ОДИН отчётный уровень
+покрытие рынка ценами Objective, глубина истории, шок-окно) в ОДИН отчётный уровень
 High/Medium/Low + RU-причину, которая ЯВНО НАЗЫВАЕТ, ЧТО утянуло уровень вниз с
 РЕАЛЬНЫМИ числами («Low потому что 7 сделок за 6 мес / только 1 ЖК-аналог /
-покрытие domrf↔objective 2.5%»). Наполняет слот `ReportConfidence` отчёта #987.
+цена известна у 12% ближних ЖК»). Наполняет слот `ReportConfidence` отчёта #987.
 
 ДЕТЕРМИНИРОВАННЫЙ, БЕЗ LLM, СОВЕТУЮЩИЙ. Никакого SQL/сети/print/вычислений §9.x —
 движок ЧИСТЫЙ: берёт уже-посчитанные входы (их кормит сборщик #988) и только
@@ -28,8 +28,10 @@ High/Medium/Low + RU-причину, которая ЯВНО НАЗЫВАЕТ,
     мало сделок → скоростные метрики статистически ненадёжны.
   • analog_count (ЖК-аналоги, = market_metrics.obj_count) — high≥3 / medium≥2 / 1 → low
     (точная копия _CONF_HIGH_MIN_OBJ=3 / _CONF_MEDIUM_MIN_OBJ=2; «1 ЖК» — ТЗ §15-пример).
-  • domrf_coverage — главный риск проекта (domrf↔objective ~2.5%, см. market_metrics
-    docstring): низкое покрытие → скрытый/будущий слой §9.3 недооценён.
+  • domrf_coverage — имя историческое: фактически это доля БЛИЖНИХ ЖК (3 км) с ценой
+    из Objective (`analyze.market_data_coverage_pct`), а не покрытие маппинга
+    domrf↔objective. Продьюсера для второго нет и не было (#2464-H). Прод 13.08:
+    медиана 40%, среднее 31.7%. Низкое покрытие → рынок и конкуренция оценены хуже.
   • history_months — зеркало §9.6 _CONF_HIGH_MIN_OBS=24 (≥2 года) / _MIN_OBS=8: короткий
     ряд → связь rate↔sales / тренды не установлены.
   • confounded — шок-окно (is_confounded_window, PR2): ряд пересекает структурный
@@ -91,9 +93,11 @@ _DEAL_COUNT_LOW: int = 15
 _ANALOG_COUNT_HIGH: int = 3
 _ANALOG_COUNT_LOW: int = 2  # < этого (т.е. ≤1 ЖК) → low
 
-# domrf_coverage: доля domrf↔objective ∈ [0,1] (главный sparse-риск проекта ~2.5%).
-# high — покрытие плотное; low — слой §9.3 (скрытое/будущее) недооценён. medium-порог
-# созвучен supply_layers._L2_MEDIUM_MIN_COVERAGE=0.6 (доверяем при покрытии большинства).
+# domrf_coverage: доля ближних ЖК с ценой из Objective ∈ [0,1] (имя ключа историческое,
+# см. _coverage_factor). high — покрытие плотное; low — рынок оценён по меньшинству ЖК.
+# medium-порог созвучен supply_layers._L2_MEDIUM_MIN_COVERAGE=0.6.
+# NB: пороги подбирались под ожидавшиеся ~2.5% покрытия маппинга, а реальная величина
+# другого порядка (медиана 40%) — их стоит пересмотреть отдельно, замером, а не на глаз.
 _DOMRF_COVERAGE_HIGH: float = 0.6
 _DOMRF_COVERAGE_LOW: float = 0.2
 
@@ -252,23 +256,36 @@ _QUALITY_WORD: dict[Confidence, str] = {
 
 
 def _coverage_factor(coverage: float | None) -> ConfidenceFactor:
-    """domrf↔objective покрытие ∈ [0,1] → ConfidenceFactor с % в ноте. PURE.
+    """Покрытие рынка ценами Objective ∈ [0,1] → ConfidenceFactor с % в ноте. PURE.
 
-    Главный sparse-риск проекта (~2.5%). Нота показывает покрытие В ПРОЦЕНТАХ
-    (структурный §15-пример «покрытие domrf↔objective 2.5%»). None → low.
+    #2464-H: имя фактора историческое (`domrf_coverage`) и говорит про покрытие
+    маппинга domrf↔objective, но такого продьюсера НЕТ и не было: слот
+    `supply_layers.domrf_coverage` никто не заполняет (см. явную оговорку в
+    `orchestrator._summarize_supply_layers`), и значение ВСЕГДА приходит из
+    `analyze.market_data_coverage_pct` = `competitors_priced / competitors_total`,
+    то есть доля БЛИЖНИХ ЖК (3 км), у которых есть цена из Objective.
+
+    Замер на проде 13.08: 2074 анализа, min 0% · медиана 40% · среднее 31.7% ·
+    max 70%. Это не «~2.5% покрытия domrf↔objective», как было написано здесь
+    раньше, — другая величина другого порядка.
+
+    Ключ фактора НЕ переименован намеренно: его читает фронт
+    (`ForecastConfidenceBlock`, `ConfidencePanel`) как стабильный контракт.
+    Порог и значение не меняются — правится только то, что читает человек.
+    None → low.
     """
     level = _level_from_value(coverage, high_at=_DOMRF_COVERAGE_HIGH, low_below=_DOMRF_COVERAGE_LOW)
     if coverage is None:
         note = (
-            "Доля будущих проектов с известными планировками и площадями неизвестна — "
-            "оценка будущего предложения и конкуренции менее надёжна"
+            "Доля ближних ЖК с известной ценой из Objective неизвестна — "
+            "оценка рынка и конкуренции менее надёжна"
         )
     else:
         pct = round(float(coverage) * 100.0, 1)
         note = (
-            f"Известные планировки и площади есть у {pct}% будущих проектов "
-            f"({_QUALITY_WORD[level]}) — от этого зависит точность прогноза "
-            "будущего предложения и конкуренции"
+            f"Цена из Objective известна у {pct}% ближних ЖК "
+            f"({_QUALITY_WORD[level]}) — от этого зависит точность оценки "
+            "рынка и конкуренции"
         )
     return ConfidenceFactor(name=_F_DOMRF_COVERAGE, value=coverage, level=level, note=note)
 
@@ -294,9 +311,7 @@ def _history_factor(history_months: int | None) -> ConfidenceFactor:
             "ряде тренды и чувствительность спроса к ставке оцениваются хуже "
             "(поэтому в 6.2 может остаться один сценарий вместо трёх)"
         )
-    return ConfidenceFactor(
-        name=_F_HISTORY_MONTHS, value=history_months, level=level, note=note
-    )
+    return ConfidenceFactor(name=_F_HISTORY_MONTHS, value=history_months, level=level, note=note)
 
 
 def _confounded_factor(confounded: bool) -> ConfidenceFactor:
@@ -479,7 +494,9 @@ def compute_report_confidence(
         deal_count_months: окно наблюдения для deal_count (мес) — добавляет «за N мес»
             в ноту фактора («7 сделок за 6 мес — мало»). None → нота без периода.
         analog_count: число ЖК-аналогов в выборке (= market_metrics.obj_count).
-        domrf_coverage: доля domrf↔objective ∈ [0,1] (главный sparse-риск проекта).
+        domrf_coverage: доля ближних ЖК с ценой из Objective ∈ [0,1]. Имя ключа
+            историческое — про маппинг domrf↔objective, продьюсера для которого
+            нет и не было (#2464-H, см. _coverage_factor).
         history_months: глубина ряда (мес).
         confounded: True, если окно ряда пересекает шок-период (PR2).
         advisory: весь стек советующий → cap 'medium' (по умолчанию True; почти всегда).

backend/app/services/forecasting/report_assembler.py

@@ -203,15 +203,23 @@ def _analog_count(analyze: dict[str, Any], market_metrics: dict[str, Any] | None
 
 
 def _domrf_coverage(analyze: dict[str, Any], supply_layers: dict[str, Any] | None) -> float | None:
-    """Покрытие domrf↔objective ∈ [0,1] — для domrf_coverage #990. PURE.
+    """Покрытие рынка ценами Objective ∈ [0,1] — для фактора domrf_coverage. PURE.
 
-    Главный sparse-риск проекта (~2.5%). Источники по приоритету (единица ЯВНАЯ
-    per-branch — НЕ угадываем по величине, иначе настоящий sub-1% процент типа 0.8%
-    спутался бы с долей 0.8 = 80% и инфлировал бы confidence в exactly near-zero кейсе,
-    который §15 призван флагать):
-      • `supply_layers.domrf_coverage` — уже ДОЛЯ ∈ [0,1] (0.025) → берём как есть.
-      • `analyze.market_data_coverage_pct` — всегда ПРОЦЕНТ (2.5 == 2.5%) → /100 → доля.
-    Нет сигнала → None (#990 → тянет в low: слой §9.3 недооценён).
+    Источники по приоритету (единица ЯВНАЯ per-branch — НЕ угадываем по величине,
+    иначе настоящий sub-1% процент типа 0.8% спутался бы с долей 0.8 = 80%):
+      • `supply_layers.domrf_coverage` — ДОЛЯ ∈ [0,1] → берём как есть.
+      • `analyze.market_data_coverage_pct` — ПРОЦЕНТ (40 == 40%) → /100 → доля.
+    Нет сигнала → None.
+
+    #2464-H, важно для читающего: **первая ветка не исполнялась ни разу**. Слот
+    `supply_layers.domrf_coverage` никто не заполняет — `_summarize_supply_layers`
+    в orchestrator это прямо оговаривает («domrf_coverage здесь НЕ выводим — нет
+    дешёвого продьюсера»). Значит фактически всегда работает вторая ветка, и
+    величина у неё другая: не «покрытие маппинга domrf↔objective ~2.5%», как
+    было написано здесь раньше, а доля ближних ЖК (3 км) с ценой из Objective —
+    замер на проде 13.08 по 2074 анализам: медиана 40%, среднее 31.7%, max 70%.
+
+    Порядок веток оставлен: если продьюсер появится, приоритет у него.
     """
     if supply_layers is not None:
         coverage = supply_layers.get("domrf_coverage")

backend/tests/services/forecasting/test_confidence_engine.py

@@ -133,19 +133,33 @@ class TestFactorFromCount:
         assert "12.5 мес истории" in f_frac.note
 
 
-# ── _coverage_factor — покрытие domrf↔objective в % ────────────────────────────
+# ── _coverage_factor — покрытие рынка ценами Objective в % ─────────────────────
 
 
 class TestCoverageFactor:
     def test_low_coverage_percent_in_note(self) -> None:
-        # Главный sparse-риск проекта: 2.5% покрытие → low, % в ноте (структурный §15).
+        # 2.5% покрытия → low, % в ноте (структурный §15).
         f = _coverage_factor(0.025)
         assert f.level == "low"
         assert f.value == 0.025
         assert "2.5%" in f.note
         # #1963: нота человеческая, без внутр.жаргона «domrf↔objective».
         assert "domrf" not in f.note
-        assert "будущ" in f.note  # говорит про будущее предложение/проекты
+
+    def test_note_names_what_is_actually_measured(self) -> None:
+        """#2464-H: нота называет ближние ЖК и цену, а не «будущие проекты».
+
+        Значение фактора ВСЕГДА приходит из `analyze.market_data_coverage_pct`
+        = competitors_priced / competitors_total, то есть доля ближних ЖК (3 км)
+        с ценой из Objective. Слот `supply_layers.domrf_coverage`, под который
+        писалась старая формулировка, никто не заполняет.
+        """
+        f = _coverage_factor(0.4)
+        assert "ближних ЖК" in f.note, f.note
+        assert "Objective" in f.note, f.note
+        assert (
+            "будущ" not in f.note
+        ), "нота обещала «будущие проекты», хотя мерится покрытие ближних ЖК ценами"
 
     def test_high_coverage(self) -> None:
         f = _coverage_factor(0.75)
@@ -158,6 +172,14 @@ class TestCoverageFactor:
         assert "неизвестн" in f.note
         assert "domrf" not in f.note
 
+    def test_factor_key_unchanged(self) -> None:
+        """Ключ фактора остаётся `domrf_coverage` — его читает фронт.
+
+        Контроль к правке #2464-H: меняем только человеческий текст, не контракт
+        (ForecastConfidenceBlock / ConfidencePanel маппят имя в RU-подпись).
+        """
+        assert _coverage_factor(0.4).name == "domrf_coverage"
+
     def test_sub_one_percent_fraction_stays_low_not_inflated(self) -> None:
         # BUG #3 регрессия: 0.8% покрытия как доля = 0.008 → low (sparse-риск виден).
         # До фикта report_assembler отдавал бы 0.8 → high (мнимые 80% покрытия) —