gendesign/memory/_append_data_sources.py
2026-04-26 15:18:31 +03:00

98 lines
15 KiB
Python
Raw Permalink Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

"""One-shot: append DataSources_Analysis_Apr26 entity. Delete after run."""
import json
import pathlib
target = pathlib.Path(__file__).parent / "memory-gendesign.jsonl"
entity = {
"type": "entity",
"name": "DataSources_Analysis_Apr26",
"entityType": "research",
"observations": [
"Дата: 26.04.2026. Глубокий анализ источников данных для GenDesign — проверено через debug-браузер на наш.дом.рф",
"🥇 ГЛАВНАЯ НАХОДКА: ДОМ.РФ имеет ОТКРЫТЫЕ JSON API без аутентификации. Это меняет всё для Plan A и Site Finder",
"ДОМ.РФ Аналитика API (`naash.dom.rf/portal-analytics/api/`): /dictionaries/regions, /dictionaries/developers, /dashboard/by-room-count, /dashboard/by-flat-area, /dashboard/by-developer, /dashboard/by-region. Возвращают JSON: по каждому региону id, flatCount, area, и details — разбивка по комнатности (ONE/TWO/THREE/FOUR с площадями и %). Базовый URL хоста: https://xn--80az8a.xn--d1aqf.xn--p1ai (он же наш.дом.рф). Без auth, accept: application/json. Свердл. обл. id=66, flatCount=115205, area=5.67M м²",
"ДОМ.РФ Каталог квартир API (`/сервисы/api/kn/`): /flats/map?latitudePoint1=...&latitudePoint2=...&longitudePoint1=...&longitudePoint2=...&flatStatus=free,booked возвращает per-ЖК записи {objId, latitude, longitude, priceMin, objStatus}. /flats/filters даёт диапазоны фильтров. Auth: header `Authorization: Basic MTpqd2U=` (= base64('1:qwe')) — хардкод в фронте, действующий ключ. По Свердл. обл. видно 24 441 квартир в продаже",
"ДОМ.РФ доступные на per-flat фильтры (которые присутствуют в JSON): кол-во комнат (студия/1/2/3/4+), год сдачи (Сдан/2026/2027/2028+), цена (от 2.6М до 4.8 млрд), площадь (16-1001 м²), этаж (1-68), цена м² (82К-7.2М), отделка (без/черновая/предчистовая/чистовая/под ключ), класс (типовой/комфорт/бизнес/элитный), материал стен (блоки/кирпич/панель/монолит/монолит-кирпич), тип (жилое/нежилое), эскроу, безбарьерная среда, благоустройство, энергоэффективность, наличие апартаментов",
"ДОМ.РФ покрытие России: 2.4 млн квартир в строящихся домах, 118.7 млн м². По регионам ТОП-20 включает Свердл.обл (4-е место, 5.67М м²). По девелоперам ТОП-15: Самолет, ПИК, DOGMA, ТОЧНО, ФСК, Брусника, Setl Group, ЛСР и др.",
"ДОМ.РФ распределение площадей квартир в РФ: 0-25м²: 6%, 25-35м²: 17%, 35-45м²: 30% (мода), 45-55м²: 14%, 55-70м²: 20%, 70-85м²: 8%, 85-100м²: 3%, более 100м²: 2%. В среднем около 49 м² (118.7М/2.4М). Это ВАЖНЕЙШИЙ benchmark для smart unit-mix Plan A",
"ДОМ.РФ распределение по комнатности: 1-комн 54% (1.31М), 2-комн 32% (0.78М), 3-комн 12% (0.30М), 4+комн 1% (33К)",
"ДОМ.РФ есть еще API endpoints: Единый реестр застройщиков, Единый реестр МЖК, Единый реестр ЖСК, Единый реестр проблемных объектов, Реализация квартир в строящихся домах (динамика продаж!), Распроданность и стройготовность (что-то вроде velocity!). Все по naash.dom.rf/аналитика/*. Велоситит и распроданность — могут быть прокси для нашего sales_tracker без необходимости парсить шахматки",
"🥈 ВЫВОД: для Plan A не нужно ждать ДДУ-данные от Антона. ДОМ.РФ открыто отдает агрегаты + ground truth по объектам. Это юридически чистый канал ('через API ДОМ.РФ' можно официально декларировать в реестре ПО)",
"Overpass API (OpenStreetMap, https://overpass-api.de/api/interpreter): бесплатно, без авторизации. Синтаксис Overpass QL: `[out:json][timeout:25]; node[\"amenity\"=\"school\"](56.7,60.5,56.9,60.7); out body;` — все школы в bbox. Поддерживает radius `node(around:1000)[\"amenity\"=\"hospital\"]`. Релевантные tags для нас: amenity=school|hospital|clinic|kindergarten|university, public_transport=station+station=subway|tram|bus, shop=mall|supermarket, leisure=park|playground, highway=primary|secondary",
"Overpass rate limit: ~5 запросов/мин на IP. Для production — поднять свой mirror через Docker (overpass-api/docker-overpass-api), либо использовать кеш Redis (TTL 24-72 ч, POI редко меняются)",
"Росстат fedstat.ru (id=31452): 'Средняя цена 1 кв.м общей площади квартир на рынке жилья' — квартально по регионам РФ, разбивка первичка/вторичка, по типам квартир. Данные с 2000 по 2025. Скачивание SDMX/возможно CSV/XML. НЕТ публичного API. Подход: разовая выгрузка → Excel → загрузить в нашу БД, обновлять раз в квартал вручную",
"Минстрой РФ (minstroyrf.gov.ru): норматив средней рыночной стоимости 1 м² для расчета субсидий. Публикуется приказом Минстроя ежеквартально по всем регионам. Для Свердл. обл. ~85-95 тыс ₽/м² на 2025 год. Доступ: PDF приказа на сайте Минстроя, копия в КонсультантПлюс. Использовать как baseline для нашей финмодели",
"Главгосэкспертиза НЦС (gge.ru, был 404 на /ncs/, реальный URL на момент проверки изменился): нормативы цены строительства 1 м² по типам зданий + регионам. Используется для расчета бюджетов госзаказа. Публикуется приказом Минстроя ежегодно. Для частных девелоперов — сравнительный baseline 'минимальная себестоимость'. Найти актуальный URL через минстроя/КонсультантПлюс",
"ЕРЗ.РФ (erzrf.ru): главный конкурент по аналитике в РФ, премиум-доступ. Полные данные: реестр застройщиков, рейтинги ЖК, статистика продаж, вакантность. Цена доступа на сайте не раскрыта — нужно запрашивать. Industry knowledge: ~50-100 тыс ₽/год за подписку на регион, ~500 тыс ₽/год за всю РФ. У них есть API B2B (под NDA). Использовать как 'договорённости в проработке' для инвесторов Раунда А, реально подписываться когда будет budget",
"СберИндекс (sberindex.ru, не открылся через WebFetch — 'unable to verify the first certificate', попробовать через браузер позже): бесплатные агрегаты Сбера по экономике РФ, включая жилье. Покрытие хорошее, обновление часто. Использовать для cross-validation с ДОМ.РФ + Росстат",
"ДомКлик (domclick.ru): listings первички и вторички + ИПОТЕЧНАЯ статистика. Открытый каталог с ценами/площадями. Анти-бот защита есть, но не очень жёсткая. Публичный sitemap.xml. Подход: спарсить раз в неделю свердл.обл (~50 тыс листингов), сохранить в БД с history. Для cross-check ДОМ.РФ цен",
"ЦИАН (cian.ru): крупнейший аггрегатор РФ. Cloudflare защита + rate limit. Парсить рискованно (юридически серая зона + блокировки). Готовые либы: cianparser, cianscraper на GitHub. Использовать ОЧЕНЬ ограниченно (200-500 листингов на район для калибровки), не как основной источник",
"Авито Недвижимость (avito.ru): аналогично ЦИАНу — антибот, Cloudflare. Есть платный B2B API (через avito_business — недешево). Для Discovery — пропускаем",
"Яндекс.Недвижимость (realty.ya.ru): listings, иногда XML feed для риелторских CRM. Есть Yandex Realty API (документированный, но enterprise). Для Discovery — пропускаем",
"Шахматки застройщиков (Брусника, Атомстройкомплекс и т.д.): по факту самый ground-truth источник для today snapshot. SPA-сайты — Playwright. SSR — httpx+BS4. План в Stage 2a/sales_tracker уже описан в SalesTracking_Strategy_Apr25. ОДНАКО — теперь когда у нас есть 'Реализация квартир' из ДОМ.РФ, шахматки могут быть downgrade-нуты до 'дополнительной валидации'",
"Другие источники (mention only): ОКТМО (для region IDs), ФИАС (адреса), Росреестр ПКК (только границы участков, без ДДУ), ДомРФ.Bank (ипотечные ставки — отдельный поток для финмодели), ЖКХ.МО.РФ (управляющие компании — для оценки операционных расходов). Всё в реестре российских данных.",
"ИТОГ — приоритеты по источникам для Discovery MVP (от 1 = критично до 5 = можно отложить):",
"1) ДОМ.РФ portal-analytics + api/kn/flats — бесплатно, открыто, ground truth, ВСЁ нужное для Plan A и Site Finder. Базовый источник",
"2) Overpass API (OSM) — бесплатно, для POI вокруг участков. Site Finder скоринг",
"3) Росстат fedstat.ru — квартальный baseline цен, разовая выгрузка → БД. Финмодель + cross-validation",
"4) Минстрой норматив + НЦС — для реалистичной себестоимости в финмодели",
"5) Шахматки 5-7 застройщиков Екбурга — дополнительная свежесть к ДОМ.РФ. Stage 2a опционально",
"Приоритет 1 ('вынес' ДДУ-данные): ВСЁ можно собрать сегодня вечером без Антона. Это разбивает блокировку #10 — даже если канал ДДУ серый/нет — Plan A 'analytics first' технически выполним на ДОМ.РФ data",
"Метрики, которые мы можем считать прямо из ДОМ.РФ для Plan A '3 плитки':",
"ПЛИТКА 1 — ЧТО СТРОИТЬ: для участка → район → ID региона → /portal-analytics/api/dashboard/by-room-count?regionId=X → распределение комнатности что строится. Дополнительно /dashboard/by-flat-area по тому же региону → распределение площадей. Smart unit-mix готов",
"ПЛИТКА 2 — ПО КАКОЙ ЦЕНЕ: для координат (lat,lon) → запрос /api/kn/flats/map в bbox 5km → собрать все priceMin → median + p10/p90 → диапазон цен в районе. Cross-check с Росстатом по региону",
"ПЛИТКА 3 — ЗА КАКОЕ ВРЕМЯ: /аналитика/реализация_строящихся_квартир + /распроданность-стройготовность по региону → absorption curves по комнатностям. Если бы у Антона были ДДУ — было бы точнее, но и без них есть прокси-сигнал",
"Юридическая безопасность для реестра ПО: всё что используем — ОФИЦИАЛЬНО открытые источники (ДОМ.РФ, Росстат, Минстрой, OSM). Никакого скрейпинга в обязательных каналах. Шахматки и ЦИАН — опциональные, помечаем как 'партнерские интеграции в проработке'",
"Implementation effort estimates (часы разработчика):",
"ДОМ.РФ analytics API клиент + кеш Redis: 4-6 часов",
"ДОМ.РФ flats/map per-объект клиент с пагинацией bbox: 6-8 часов",
"Overpass клиент + tag mapping для POI: 3-4 часа",
"Росстат разовая выгрузка + ETL в БД: 2-3 часа",
"Минстрой парсинг приказа PDF → таблица: 2-3 часа",
"СУММАРНО: 17-24 часа на полный data layer без Антона",
],
}
relations = [
{"type": "relation", "from": "DataSources_Analysis_Apr26", "to": "DataSources_Pricing_Apr25", "relationType": "supersedes"},
{"type": "relation", "from": "DataSources_Analysis_Apr26", "to": "PlanA_AnalyticsFirst_Apr25", "relationType": "unblocks"},
{"type": "relation", "from": "DataSources_Analysis_Apr26", "to": "SalesTracking_Strategy_Apr25", "relationType": "downgrades"},
{"type": "relation", "from": "DataSources_Analysis_Apr26", "to": "Stages_MVP_v1", "relationType": "amends_stage_2a"},
{"type": "relation", "from": "DataSources_Analysis_Apr26", "to": "Project_GenDesign", "relationType": "data_strategy_for"},
]
with target.open("a", encoding="utf-8") as f:
f.write(json.dumps(entity, ensure_ascii=False) + "\n")
for r in relations:
f.write(json.dumps(r, ensure_ascii=False) + "\n")
print(f"Appended 1 entity + {len(relations)} relations")
print(f"Final line count: {sum(1 for _ in target.open('r', encoding='utf-8'))}")