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

@@ -1903,6 +1903,32 @@ async def estimate_quality(
                     " Оценка ниже коридора реальных сделок Росреестра по улице."
                 )
 
+    # ── #693: coarse-geo downgrade ──────────────────────────────────────────
+    # Когда DaData дала только грубую точность (settlement/city/region/unknown,
+    # qc_geo >= 2), PostGIS-радиус крутится вокруг центроида НП и собирает
+    # аналоги из случайных частей города → уверенная «medium» вводит в
+    # заблуждение. Помечаем как ориентировочную (low). КОНСЕРВАТИВНО:
+    #   1) есть позитивный сигнал грубости (dadata.qc_geo >= 2);
+    #   2) якорь «тот же дом» НЕ сработал (anchor_tier is None) — иначе оценка
+    #      стоит на реальных комплах дома (#691 path) и геоцентроид не важен;
+    #   3) есть радиусное число (median_price > 0) — что квалифицировать.
+    if (
+        dadata is not None
+        and dadata.qc_geo is not None
+        and dadata.qc_geo >= 2
+        and anchor_tier is None
+        and median_price > 0
+    ):
+        _coarse_label = {2: "населённого пункта", 3: "города", 4: "региона"}.get(
+            dadata.qc_geo, "населённого пункта"
+        )
+        confidence = "low"
+        explanation = (explanation or "") + (
+            f" Адрес определён лишь до уровня {_coarse_label} — точные координаты "
+            "дома найти не удалось, поэтому оценка ориентировочная (аналоги взяты "
+            "по широкой окрестности)."
+        )
+
     # 5. Deals — ДКП-only sales (вторичка) из rosreestr_deals.
     #    Importer фильтрует doc_type='ДКП' (PR-A 2026-05-24), ДДУ застройщиков
     #    исключены — больше не скёюят median вторички ~110-120 К/м².

tradein-mvp/backend/tests/test_same_building_anchor.py

@@ -378,6 +378,7 @@ def _run_estimate(
     ratio_tuple: tuple[float | None, str | None] = (0.92, "per_rooms"),
     payload=None,
     radius_analogs: list[dict[str, Any]] | None = None,
+    dadata_result: Any | None = None,
 ):
     """estimate_quality со всеми I/O застабленными; _fetch_anchor_comps форсирован.
 
@@ -396,7 +397,10 @@ def _run_estimate(
         with (
             patch.object(settings, "estimate_same_building_anchor_enabled", flag_enabled),
             patch("app.services.estimator.geocode", new=AsyncMock(return_value=_make_fake_geo())),
-            patch("app.services.estimator.dadata_clean_address", new=AsyncMock(return_value=None)),
+            patch(
+                "app.services.estimator.dadata_clean_address",
+                new=AsyncMock(return_value=dadata_result),
+            ),
             patch("app.services.estimator.match_house_readonly", return_value=None),
             patch("app.services.estimator.get_house_metadata", new=AsyncMock(return_value=None)),
             patch(
@@ -667,3 +671,74 @@ def test_anchor_floor_weight_neutral_when_data_missing() -> None:
     )
     assert a is not None and b is not None
     assert abs(a["anchor_ppm2"] - b["anchor_ppm2"]) < 1.0
+
+
+# ── #693: coarse-geo (centroid) confidence downgrade ─────────────────────────
+
+_APPROX_FLAG = "оценка ориентировочная"
+
+
+def _make_dadata(qc_geo: int | None):
+    """Минимальный DadataAddressResult с заданным qc_geo (прочие поля None/пусто)."""
+    from app.services.dadata import DadataAddressResult
+
+    return DadataAddressResult(
+        canonical_address=None,
+        house_cadnum=None,
+        house_fias_id=None,
+        lat=None,
+        lon=None,
+        qc_geo=qc_geo,
+        qc_house=None,
+        kladr_id=None,
+        okato=None,
+        oktmo=None,
+        metro=[],
+        raw={},
+    )
+
+
+def test_estimate_coarse_geo_no_anchor_downgrades_to_low() -> None:
+    """#693: qc_geo=3 (город) + НЕТ якоря, но радиусные аналоги есть (median>0) →
+    confidence='low' + флаг «ориентировочной» оценки (центроид НП, не дом)."""
+    est = _run_estimate(
+        anchor_comps=[],
+        anchor_tier=None,
+        dadata_result=_make_dadata(qc_geo=3),
+    )
+    assert est.median_price_rub > 0  # радиусное число есть → было что квалифицировать
+    assert est.confidence == "low"
+    assert _APPROX_FLAG in est.confidence_explanation
+    assert "города" in est.confidence_explanation
+
+
+def test_estimate_coarse_geo_with_anchor_not_downgraded() -> None:
+    """#693 protect #691: qc_geo=3 грубый, НО якорь дома сработал (tier=A) →
+    confidence НЕ даунгрейдится (оценка стоит на реальных комплах дома)."""
+    est = _run_estimate(
+        anchor_comps=_SB_COMPS_PREMIUM,
+        anchor_tier="A",
+        dadata_result=_make_dadata(qc_geo=3),
+    )
+    # Якорь сам выставил confidence — не "low" от #693-даунгрейда, и без флага.
+    assert _APPROX_FLAG not in (est.confidence_explanation or "")
+
+
+def test_estimate_precise_geo_no_downgrade() -> None:
+    """#693: qc_geo=0 (дом, точно) + нет якоря → НЕТ даунгрейда (точный адрес)."""
+    est = _run_estimate(
+        anchor_comps=[],
+        anchor_tier=None,
+        dadata_result=_make_dadata(qc_geo=0),
+    )
+    assert _APPROX_FLAG not in (est.confidence_explanation or "")
+
+
+def test_estimate_no_dadata_no_false_downgrade() -> None:
+    """#693: dadata=None (нет сигнала) → НЕ фабрикуем даунгрейд (no false positive)."""
+    est = _run_estimate(
+        anchor_comps=[],
+        anchor_tier=None,
+        dadata_result=None,
+    )
+    assert _APPROX_FLAG not in (est.confidence_explanation or "")