feat: завершённые поиски — ручной ввод + детерминированный прогон модели (без ИИ)

Бэкенд:
- schemas.py: ClosedCaseCreate/Response — форма ~25 полей (субъект, среда,
  ресурсы, исход) для внесения завершённых поисков вручную
- routers/closed_cases.py: CRUD + POST {id}/reanalyze. _run_model() —
  тот же скоринг, что /analyze (WeightedScorer + distance_service +
  психотип), НО БЕЗ claude_service: urgency/behavior/actions по правилам
- _accuracy_note(): прогнозный радиус vs факт (в радиусе / мимо)
- main.py: роутер подключён

Фронтенд:
- pages/ClosedCases.jsx + .css: форма внесения (VCL-density, чипы диагнозов/
  рельефа), блок 'Прогноз vs факт', таблица архива (в радиусе/мимо)
- AdminDashboard.jsx: вкладки Кейсы | Завершённые поиски

Тесты: test_closed_cases.py — 6 passed. Существующие 15 failed
(test_distance_service) не связаны с изменениями — падали до них.

backend/schemas.py

@@ -138,3 +138,66 @@ class ParseDocResponse(BaseModel):
     parsed: bool
     preview: dict[str, Any]
     raw_text: str | None = None
+
+
+# ================= ЗАВЕРШЁННЫЕ ПОИСКИ (ручной ввод, без ИИ) =================
+# Оператор руками вносит данные ЗАВЕРШЁННОГО поиска: параметры субъекта/среды
+# (вход матмодели) + реальный исход. Цель — датасет для калибровки модели
+# (сравнение прогноза ВЕКТОРА с фактом) и архив 14 лет без LLM.
+
+class ClosedCaseCreate(BaseModel):
+    # --- Субъект (вход модели) ---
+    age_years: int
+    gender: str = 'м'                       # 'м' | 'ж'
+    diagnosis_type: list[str] = Field(default_factory=list)   # РАС, эпилепсия, СДВГ, ЗПР...
+    has_transport: str = 'none'             # none|bike|scooter|other
+    cant_swim: bool = False
+    fitness_level: str | None = None        # низкий|средний|высокий
+
+    # --- Обстоятельства (вход матмодели) ---
+    elapsed_hours: float
+    loss_time: datetime | None = None       # время потери (для time_of_day)
+    terrain: list[str] = Field(default_factory=list)          # лес, болото, поле...
+    weather: str | None = None
+    season: str | None = None
+    temperature_c: float | None = None
+    tnp_lat: float | None = None
+    tnp_lon: float | None = None
+    tnp_address: str | None = None
+
+    # --- Психотип (опционально, вход скоринга) ---
+    psychotype: str | None = None
+    psychotype_answers: dict[str, Any] | None = None
+
+    # --- Ресурсы ---
+    teams_count: int | None = None
+    team_size: int | None = None
+    has_dog: bool = False
+
+    # --- Исход (факт, для сравнения с прогнозом) ---
+    found_alive: bool
+    found_distance_km: float | None = None
+    found_direction: str | None = None
+    found_location_type: str | None = None
+    found_lat: float | None = None
+    found_lon: float | None = None
+    search_duration_hours: float | None = None
+    who_found: str | None = None
+
+    # --- Мета ---
+    notes: str | None = None
+    source: str | None = None               # откуда: спецдонесение 2015, бумажный журнал...
+
+
+class ClosedCaseResponse(ClosedCaseCreate):
+    id: str
+    created_at: datetime
+    # Сохранённый прогноз модели на момент внесения (для калибровки)
+    model_prediction: dict[str, Any] | None = None
+    # Насколько прогноз совпал с фактом
+    accuracy_note: str | None = None
+
+
+class ClosedCaseListResponse(BaseModel):
+    items: list[ClosedCaseResponse]
+    total: int