B5: перенести расчёт анализа в бэкенд (единый источник правды)

AnalysisResult.jsx теперь тонкий клиент над POST /api/v1/analyze — локальные
формулы (calculateFullDistance / generateZonesWithPsychotype / getPsychotypeModifiers)
удалены. Бэкенд становится единственным источником правды.

distance_service:
- get_base_speed: перенесены каноничные displacement-скорости фронта (0.3–2.5)
  вместо расходящихся значений бэкенда (1.0–5.5) — согласовано с априорами ПСО
- реализованы заглушки СКД (get_diagnosis_coefficient: эпилепсия 0.6, ЗПР 0.8,
  РАС 1.0, СДВГ 1.1, здоров 1.0) и СУ (get_transport_coefficient: bike ×5,
  car ×8, иное ×3, none ×1) — критичная безопасность bike×5 теперь в бэкендe
- get_time_of_day_coefficient: сумерки/вечер 0.7 (было 0.5)

analyze.py:
- _derive_profiles: профили (РАС/эпилепсия/СДВГ/ЗПР/велосипед/самокат) формируются
  из diagnosis_type + has_transport, закрывая рассинхрон bike/велосипед на границе
- _derive_time_of_day: время суток из loss_time (порт getTimeOfDay фронта)
- психотип детектится ДО claude_analyze, модификаторы прокидываются в score_zone
- _as_case_data: фильтр пустых контейнеров ([],{}) — фикс затирания данных карточки
  дефолтами payload (psychotype_answers={} затирал реальные ответы)
- в ответ добавлены coefficients, time_of_day, active_profiles, critical_warnings

scoring_service.score_zone: применяется множитель полосы психотипа по дистанции
(порт getPsychotypeModifiers; таблица уже есть в psychotype_service).

AnalysisResult.jsx: рендер бэкенд-ответа, адаптер primary_zones→SearchMap
(score из приоритета, reasoning←reason), локализация пола m/f→М/Ж, бейдж
fallback/ИИ, блоки активных профилей + критических предупреждений + рекомендаций
по психотипу, исправлены ключи отображения (loss_time/behavior_description/
temperature_c). Поведение сохранено (bike 8yo 2h лес = 5.4 км, как во фронте).

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

backend/routers/analyze.py

@@ -10,8 +10,16 @@ from pydantic import BaseModel, Field
 from backend.database import db
 from backend.routers.auth import require_roles
 from services.claude_service import analyze_case as claude_analyze
-from services.distance_service import calculate_max_distance
-from services.psychotype_service import ( 
+from services.distance_service import (
+    calculate_max_distance,
+    get_base_speed,
+    get_diagnosis_coefficient,
+    get_terrain_coefficient,
+    get_time_of_day_coefficient,
+    get_transport_coefficient,
+    get_weather_coefficient,
+)
+from services.psychotype_service import (
     detect_psychotype,
     get_psychotype_modifiers,
     get_search_recommendations,
@@ -34,6 +42,7 @@ class AnalysisRequest(BaseModel):
     experience: str | None = None
     season: str | None = None
     diagnosis_type: list[str] = Field(default_factory=list)
+    has_transport: str | None = None
     psychotype_answers: dict[str, Any] = Field(default_factory=dict)
     tnp_lat: float | None = None
     tnp_lon: float | None = None
@@ -63,12 +72,74 @@ def _as_case_data(payload: AnalysisRequest) -> dict[str, Any]:
         'experience': payload.experience,
         'season': payload.season,
         'diagnosis_type': payload.diagnosis_type,
+        'has_transport': payload.has_transport,
         'profiles': list(payload.profiles or []),
         'psychotype_answers': payload.psychotype_answers,
         'lat': payload.lat if payload.lat is not None else payload.tnp_lat,
         'lon': payload.lon if payload.lon is not None else payload.tnp_lon,
     }
-    return {k: v for k, v in case_data.items() if v is not None}
+    # Отфильтровываем None и пустые контейнеры ([], {}), чтобы при merge
+    # {**to_detail, **case_data} значения из карточки случая не затирались
+    # «пустышками» из дефолтов payload (psychotype_answers={}, diagnosis_type=[]).
+    return {
+        k: v for k, v in case_data.items()
+        if v is not None and not (isinstance(v, (list, dict)) and len(v) == 0)
+    }
+
+
+def _derive_profiles(case_data: dict[str, Any]) -> list[str]:
+    """
+    Формирует список поведенческих профилей из диагнозов и транспорта, если они
+    не переданы явно. Ключи WeightedScorer.PROFILES — русские (§8 контекста).
+    Это закрывает рассинхрон bike/велосипед на границе бэкенд↔фронтенд.
+    """
+    explicit = list(case_data.get('profiles') or [])
+    if explicit:
+        return explicit
+    derived: list[str] = []
+    for diag in (case_data.get('diagnosis_type') or []):
+        d = str(diag).lower()
+        if 'рас' in d or 'аутизм' in d:
+            derived.append('РАС')
+        elif 'эпилепси' in d:
+            derived.append('эпилепсия')
+        elif 'сдвг' in d:
+            derived.append('СДВГ')
+        elif 'зпр' in d:
+            derived.append('ЗПР')
+    transport = str(case_data.get('has_transport') or '').lower()
+    if transport == 'bike':
+        derived.append('велосипед')
+    elif transport == 'scooter':
+        derived.append('самокат')
+    seen: set[str] = set()
+    out: list[str] = []
+    for p in derived:
+        if p not in seen:
+            seen.add(p)
+            out.append(p)
+    return out
+
+
+def _derive_time_of_day(loss_time: Any) -> str:
+    """
+    Выводит время суток из loss_time: 6-18 день, 18-22 сумерки, иначе ночь.
+    Порт фронтендовой getTimeOfDay. Принимает datetime или ISO-строку.
+    """
+    if not loss_time:
+        return 'день'
+    try:
+        if isinstance(loss_time, str):
+            hour = int(loss_time.split('T')[1].split(':')[0])
+        else:
+            hour = loss_time.hour
+    except Exception:
+        return 'день'
+    if 6 <= hour < 18:
+        return 'день'
+    if 18 <= hour < 22:
+        return 'сумерки'
+    return 'ночь'
 
 
 @router.post('', dependencies=[Depends(require_roles(['operator', 'field', 'admin']))])
@@ -81,6 +152,29 @@ async def analyze_case(payload: AnalysisRequest) -> dict[str, Any]:
             raise HTTPException(status_code=404, detail='Case not found')
         case_data = {**case.to_detail(), **case_data}
 
+    # Время суток из loss_time (порт фронтендовой getTimeOfDay)
+    if not case_data.get('time_of_day'):
+        case_data['time_of_day'] = _derive_time_of_day(case_data.get('loss_time'))
+    # terrain_primary из terrain, если вдруг не дошёл
+    if not case_data.get('terrain_primary') and case_data.get('terrain'):
+        case_data['terrain_primary'] = _first_terrain(case_data['terrain'])
+
+    # Поведенческие профили из диагнозов + транспорта (если не заданы явно)
+    case_data['profiles'] = _derive_profiles(case_data)
+
+    # Психотип детектим ДО анализа, чтобы применить его к ранжированию зон.
+    # get_psychotype_modifiers возвращает таблицу полос по дистанции, которую
+    # WeightedScorer.score_zone читает из case['psychotype_modifiers'].
+    psychotype = None
+    psychotype_modifiers = None
+    psychotype_recommendations = None
+    if case_data.get('psychotype_answers'):
+        psychotype = detect_psychotype(case_data['psychotype_answers'])
+        psychotype_modifiers = get_psychotype_modifiers(psychotype)
+        psychotype_recommendations = get_search_recommendations(psychotype)
+        case_data['psychotype'] = psychotype
+        case_data['psychotype_modifiers'] = psychotype_modifiers
+
     max_distance_km = calculate_max_distance(case_data)
     claude_result = await claude_analyze(case_data)
 
@@ -93,23 +187,32 @@ async def analyze_case(payload: AnalysisRequest) -> dict[str, Any]:
         scorer.apply_profile(list(case_data['profiles']))
     scorer._normalize_weights()
 
-    psychotype = None
-    psychotype_modifiers = None
-    psychotype_recommendations = None
-    if case_data.get('psychotype_answers'):
-        psychotype = detect_psychotype(case_data['psychotype_answers'])
-        psychotype_modifiers = get_psychotype_modifiers(psychotype)
-        psychotype_recommendations = get_search_recommendations(psychotype)
+    # Разбивка коэффициентов формулы Экстремум для отображения на фронте
+    elapsed = float(case_data.get('elapsed_hours') or 1)
+    age_val = int(case_data.get('age') or 10)
+    coefficients = {
+        'base_speed': get_base_speed(age_val),
+        'terrain': get_terrain_coefficient(case_data.get('terrain_primary', 'лес')),
+        'diagnosis': get_diagnosis_coefficient(case_data.get('diagnosis_type')),
+        'urgency': get_transport_coefficient(case_data.get('has_transport')),
+        'fatigue': max(0.3, 1.0 - 0.05 * elapsed),
+        'time_of_day': get_time_of_day_coefficient(case_data.get('time_of_day', 'день')),
+        'weather': get_weather_coefficient(case_data.get('weather', 'нет')),
+    }
 
     result = {
         'case_id': str(payload.case_id) if payload.case_id else None,
         'analyzed_at': datetime.now(timezone.utc).isoformat(),
         'max_distance_km': max_distance_km,
+        'coefficients': coefficients,
+        'time_of_day': case_data.get('time_of_day', 'день'),
         'psychotype': psychotype,
         'psychotype_modifiers': psychotype_modifiers,
         'psychotype_recommendations': psychotype_recommendations,
         'weights': scorer.weights,
         'distance_multiplier': scorer.distance_multiplier,
+        'active_profiles': scorer.get_active_profiles_info(),
+        'critical_warnings': scorer.critical_warnings,
         'urgency': claude_result.urgency,
         'primary_zones': [zone.model_dump() for zone in claude_result.primary_zones],
         'search_radius_km': claude_result.search_radius_km,