gendesign/backend/app/schemas/concept.py
Light1YT b1332d6b55
All checks were successful
CI / frontend-tests (pull_request) Successful in 1m3s
CI / changes (pull_request) Successful in 7s
CI / openapi-codegen-check (pull_request) Successful in 2m0s
CI / backend-tests (pull_request) Successful in 10m6s
feat(generative): calibrate finmodel sale price from Objective market data (epic #1881 PR-2)
Заменяет хардкод-цену продажи жилья (класс-норма) на реальную рыночную
медиану из Objective по локации участка. compute_financial остаётся ЧИСТЫМ
(без БД) — DB-lookup в API-слое, цена прокидывается параметром.

- compute_financial: +optional market_price_per_sqm/price_source; цена =
  рынок если есть, иначе класс-норма. Паркинг/СМР НЕ калибруем (только жильё).
- concepts.py _lookup_market_price(db, lon, lat): центроид → ближайший
  ekb_district (ST_DWithin 5км) → медиана objective_lots.price_per_m2_rub
  (n>=10, фильтр 30k-600k) → fallback ekb_districts.median_price_per_m2 →
  None. try/except → graceful (None, class_norm) при любой ошибке (вне ЕКБ/
  нет гео/SQL) без краха генерации. psycopg3 CAST.
- FinancialModel +price_per_sqm_used/price_is_calibrated/price_source (additive).
- Threading market_price через generate→placement→compute_financial (optional
  kwargs, backward-compat).
- UI/CSV: честный caption источника (рынок Objective / справочник района /
  норматив класса). Старый лживый footnote «не калиброванная модель» → условный.

Prod-verified: калибруется 4 главных ЕКБ-района по name-match (Академический
204k лотов, Ленинский 38k, Кировский, Орджоникидзевский); остальные 5 admin-
районов честно → district_reference. Гео-радиус matching (полное покрытие) —
follow-up.

api-types.ts регенерён авторитетно. mypy strict clean (generative.*), +14
тестов (калибровка/lookup 4 ветки/SQL-ошибки graceful/backward-compat).

Refs #1881
2026-06-23 21:10:25 +05:00

91 lines
3.9 KiB
Python
Raw 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.

from typing import Any, Literal
from pydantic import BaseModel, Field
class ConceptInput(BaseModel):
"""Stage 1a — input contract. Frozen interface for frontend codegen."""
parcel_geojson: dict[str, Any] = Field(
..., description="GeoJSON Polygon of the parcel (WGS84 / EPSG:4326)"
)
housing_class: Literal["econom", "comfort", "business"] = "comfort"
target_floors: int = Field(9, ge=1, le=30)
development_type: Literal["spot", "mid_rise", "high_rise"] = "mid_rise"
land_cost_rub: float | None = Field(
None, ge=0, description="Optional land cost for financial model"
)
class TEAP(BaseModel):
"""Технико-экономические показатели."""
built_area_sqm: float
total_floor_area_sqm: float
residential_area_sqm: float
apartments_count: int
density: float
parking_spaces: int
class FinancialModel(BaseModel):
"""Static developer P&L for a concept variant (PR-1, эпик #1881).
Full static cost cascade + VAT + profit tax → net profit + ROI. NOT a DCF —
timing/discounting lands in PR-3. VAT is a documented simplification (see
``compute_financial`` docstring), not exact НК РФ mechanics.
The legacy summary fields (``revenue_rub`` / ``cost_rub`` /
``gross_margin_rub`` / ``irr``) are kept for backward-compat; the new fields
expose the full cascade and the net P&L.
"""
# ── Legacy summary (backward-compat) ───────────────────────────────────────
revenue_rub: float
cost_rub: float
gross_margin_rub: float
irr: float
# ── Revenue breakdown ──────────────────────────────────────────────────────
revenue_residential_rub: float
revenue_parking_rub: float
# ── Cost cascade ───────────────────────────────────────────────────────────
construction_rub: float
pir_rub: float
networks_rub: float
developer_services_rub: float
contingency_rub: float
marketing_rub: float
land_rub: float
# ── БДР / taxes → net profit ───────────────────────────────────────────────
vat_rub: float
profit_before_tax_rub: float
profit_tax_rub: float
net_profit_rub: float
# ── Metrics ────────────────────────────────────────────────────────────────
roi: float # net profit / total cost
margin_pct: float # net profit / revenue
irr_is_proxy: bool = True # frontend caveat: not a real DCF IRR (см. PR-3)
# ── Price calibration (PR-2, эпик #1881) ───────────────────────────────────
# Цена продажи жилья, руб/кв.м, фактически использованная в выручке. Либо
# калиброванная по рынку (Objective / district reference), либо норматив класса.
# ``price_source`` honest-flag для UI/PDF: не выдавать норматив за рынок.
price_per_sqm_used: float
price_is_calibrated: bool = False
# Значения: "objective_district_median" | "district_reference" | "class_norm".
price_source: str = "class_norm"
class ConceptVariant(BaseModel):
strategy: Literal["max_area", "max_insolation", "balanced"]
buildings_geojson: dict[str, Any]
teap: TEAP
financial: FinancialModel
class ConceptOutput(BaseModel):
variants: list[ConceptVariant]