B14+B15: чистый SearchEngine + слоистая модель данных

B14 (поведение-сохраняющий рефакторинг): - services/search_engine.py — вся SAR-математика из analyze.py: SearchInput/SearchModel, build_search_model (чистая функция, без DB/auth/HTTP), деривации профилей/времени суток, unmodeled. - analyze.py — тонкая обёртка: сборка SearchInput + запись БД. - closed_cases.py — импорты хелперов из движка. - 12 юнит-тестов движка (claude_analyze мокается). - Контракт /analyze не изменён; регресс спеки подтверждён: bike 8yo 2h лес день -> 5.4 км. B15 (слои данных, Alembic): - backend/alembic (env из DATABASE_URL) + миграция 006_b15_layers. - Слой 4: search_models (case_id, version, input_snapshot, model_json). - Слой 3: search_teams, field_observations, areas_checked, found_events (geom JSONB GeoJSON, PostGIS в B16). - Слой 1: reference_priors (пустой, B12 заблокирован). - Бэкфилл: cases.analysis_log (объект с primary_zones) -> search_models v1; legacy-массивы и analysis_log-таблица не тронуты. - Проверено на CT108 в одноразовых pg16-контейнерах: чистая БД (без данных и с ними), бэкфилл=1 из 3 seed-кейсов, downgrade->upgrade идемпотентен, check-constraints работают, источник не модифицирован. pytest: 214 passed.
2026-09-09 15:48:29 +03:00
parent c368482d1c
commit 5bdb345e33
19 changed files with 1033 additions and 186 deletions
@@ -0,0 +1,163 @@
+"""B14: юнит-тесты чистого движка services/search_engine.py.
+
+claude_analyze мокается (движок тестируем изолированно, без httpx/ANTHROPIC).
+"""
+from __future__ import annotations
+
+from datetime import datetime
+from typing import Any
+
+import pytest
+
+from services.claude_service import AnalysisResult, PrimaryZone
+from services.search_engine import (
+    SearchInput,
+    build_search_model,
+    derive_profiles,
+    derive_time_of_day,
+    unmodeled_profiles,
+)
+
+
+def _fake_analyzer(urgency: str = 'высокая', radius: float = 1.5) -> Any:
+    async def analyzer(case_data: dict[str, Any]) -> AnalysisResult:
+        analyzer.captured = case_data
+        return AnalysisResult(
+            urgency=urgency,
+            primary_zones=[
+                PrimaryZone(priority=1, name='Тест', direction='N', distance=0.5, reason='тест')
+            ],
+            search_radius_km=radius,
+            key_locations=['водоёмы'],
+            behavioral_prediction='тест',
+            immediate_actions=['действие'],
+            summary='тест',
+            fallback_used=True,
+        )
+
+    analyzer.captured = None
+    return analyzer
+
+
+def _base_input(**overrides: Any) -> SearchInput:
+    data = dict(
+        age=8,
+        gender='м',
+        terrain=['лес'],
+        elapsed_hours=2.0,
+        has_transport='bike',
+        time_of_day='день',
+    )
+    data.update(overrides)
+    return SearchInput(**data)
+
+
+async def test_build_search_model_bike_8yo_matches_old_contract():
+    """Регресс из B14: bike 8yo 2h лес день → max_distance 5.4 км
+    (Time 2 × НормС 1.2 × СП 0.5 × СУТ 0.9 × СУ-bike 5.0)."""
+    model = await build_search_model(_base_input(), analyzer=_fake_analyzer())
+    assert model.max_distance_km == pytest.approx(5.4, abs=1e-6)
+    assert model.coefficients['base_speed'] == 1.2
+    assert model.coefficients['terrain'] == 0.5
+    assert model.coefficients['urgency'] == 5.0  # bike
+
+
+async def test_profiles_derived_from_diagnosis_and_transport():
+    analyzer = _fake_analyzer()
+    model = await build_search_model(
+        _base_input(diagnosis_type=['РАС'], cant_swim=True),
+        analyzer=analyzer,
+    )
+    assert 'РАС' in [p['name'] for p in model.active_profiles]
+    assert model.critical_warnings == [] or isinstance(model.critical_warnings, list)
+    # Профили дошли и до claude (case_data), и в скорер
+    assert 'РАС' in analyzer.captured['profiles']
+    assert 'велосипед' in analyzer.captured['profiles']
+    assert 'не_умеет_плавать' in analyzer.captured['profiles']
+
+
+async def test_ras_bike_profiles_case_sensitive_keys():
+    """Ключи профилей — русские (§8): РАС + велосипед, не bike."""
+    assert derive_profiles(['рас'], 'bike', False) == ['РАС', 'велосипед']
+    assert derive_profiles([], 'scooter', True) == ['самокат', 'не_умеет_плавать']
+
+
+async def test_explicit_profiles_win_over_derivation():
+    assert derive_profiles(['РАС'], 'bike', True, explicit=['СДВГ']) == ['СДВГ']
+
+
+async def test_unmodeled_diagnoses_flagged():
+    flagged = unmodeled_profiles(['ДЦП', 'РАС', 'слабый_слух'])
+    assert [f['profile'] for f in flagged] == ['ДЦП', 'слабый_слух']
+    assert all(f['note'] for f in flagged)
+
+
+async def test_time_of_day_from_loss_time():
+    assert derive_time_of_day('2026-09-09T14:00:00') == 'день'
+    assert derive_time_of_day('2026-09-09T20:00:00') == 'сумерки'
+    assert derive_time_of_day('2026-09-09T02:00:00') == 'ночь'
+    assert derive_time_of_day('мусор') == 'день'
+    assert derive_time_of_day(None) == 'день'
+    assert derive_time_of_day(datetime(2026, 9, 9, 23, 0)) == 'ночь'
+
+
+async def test_time_of_day_auto_applied_in_model():
+    model = await build_search_model(
+        _base_input(time_of_day=None, loss_time='2026-09-09T21:00:00'),
+        analyzer=_fake_analyzer(),
+    )
+    assert model.time_of_day == 'сумерки'
+    assert model.coefficients['time_of_day'] == 0.5  # суметки замедляют (видимость)
+
+
+async def test_psychotype_detected_and_applied():
+    answers = {
+        'unfamiliar_behavior': 'explore',
+        'stress_reaction': 'angry',
+        'leadership': 'always_leader',
+        'risk_taking': 'very',
+    }
+    analyzer = _fake_analyzer()
+    model = await build_search_model(
+        _base_input(psychotype_answers=answers),
+        analyzer=analyzer,
+    )
+    assert model.psychotype == 'dominant'
+    assert model.psychotype_modifiers is not None
+    assert model.psychotype_recommendations is not None
+    assert analyzer.captured['psychotype_modifiers'] == model.psychotype_modifiers
+
+
+async def test_no_psychotype_when_no_answers():
+    model = await build_search_model(_base_input(), analyzer=_fake_analyzer())
+    assert model.psychotype is None
+    assert model.psychotype_modifiers is None
+
+
+async def test_engine_does_not_touch_db_or_http():
+    """Чистота границы: движок не импортирует DB/auth/HTTP-клиентов."""
+    import services.search_engine as se
+    source = open(se.__file__, encoding='utf-8').read()
+    assert 'backend.database' not in source
+    assert 'backend.routers' not in source
+    assert 'SessionLocal' not in source
+    assert 'Depends' not in source
+    # И никакого ATAK/Meshtastic/CoT (критерий B20/B14)
+    assert 'ATAK' not in source and 'Meshtastic' not in source and 'CoT' not in source
+
+
+async def test_case_id_merge_loses_payload_empty_containers():
+    """Пустые контейнеры payload не затирают карточку (старое поведение
+    _as_case_data сохранено на уровне роутера — здесь фиксируем семантику
+    SearchInput: явно переданные пустые списки допустимы)."""
+    si = SearchInput(diagnosis_type=[])
+    assert si.to_case_data()['diagnosis_type'] == []
+
+
+async def test_fallback_fields_flow_through():
+    analyzer = _fake_analyzer(urgency='критическая', radius=2.5)
+    model = await build_search_model(_base_input(), analyzer=analyzer)
+    assert model.urgency == 'критическая'
+    assert model.search_radius_km == 2.5
+    assert model.fallback_used is True
+    assert model.primary_zones[0]['direction'] == 'N'