Полный отказ от LLM: детерминированный rules-анализ

Решение Виктора: ИИ убран из проекта — карточки детей (ПД) не должны
покиать контур. Анализ полностью локальный и детерминированный.

- services/rules_analysis.py: правила вместо Claude (бывший
  analyze_with_fallback + rule_based_urgency из closed_cases):
  urgency по возрасту/профилям, зоны через geo+scoring,
  behavioral_prediction/immediate_actions/key_locations — справочники.
- search_engine: анализатор инъекцией (CaseAnalyzer, Protocol),
  импорт claude_service удалён; рантайм — rules_analyze.
- УДАЛЕНЫ: services/claude_service.py, backend/services/claude_service.py
  (устаревшая копия), test_claude_service.py; ключевые правила-кейсы
  перенесены в test_rules_analysis.py (+тест отсутствия LLM-упоминаний).
- docker-compose/.env.example: ANTHROPIC_API_KEY удалён.
- Фронт: бейдж 'ИИ-анализ' -> 'Локальный расчёт'.
- Доки: DEPLOY/SERVICES_README/ANALYZE_API переписаны, FIXES_REPORT
  помечен историческим, vector_tasks B20: zones/probability — из движка.

pytest: 187 passed (было 214; -27 удалённых LLM-тестов, +тест rules).
Контракт /analyze не изменён (фронт совместим).

services/search_engine.py

@@ -2,20 +2,20 @@
 
 Граница (vector_tasks.md B13-принцип 1, B14):
 - build_search_model(input) -> SearchModel — чистая функция.
-- Единственная внешняя зависимость — claude_analyze (async, httpx):
-  она уже была «внутри» расчёта в старом analyze_case; изолируется
-  параметром движка, чтобы тесты могли подменять её моком.
+- Анализатор (нарратив/зоны) инъекцией: рантайм — services.rules_analysis
+  (детерминированные правила, без LLM — карточки детей не покидают контур);
+  тесты подменяют моком. Анализатору достаточно вернуть объект с полями
+  urgency/primary_zones/search_radius_km/... (structurally typed).
 - Ни одной привязки к полевым транспортам/протоколам (критерий B20:
   grep по этому файлу не находит соответствующих терминов).
 """
 from __future__ import annotations
 
 from datetime import datetime
-from typing import Any, Awaitable, Callable
+from typing import Any, Awaitable, Callable, Protocol
 
 from pydantic import BaseModel, Field
 
-from services.claude_service import AnalysisResult
 from services.distance_service import (
     calculate_max_distance,
     get_base_speed,
@@ -32,8 +32,22 @@ from services.psychotype_service import (
 )
 from services.scoring_service import WeightedScorer
 
-# Тип анализатора: async (case_data) -> AnalysisResult, как claude_analyze.
-ClaudeAnalyzer = Callable[[dict[str, Any]], Awaitable[AnalysisResult]]
+
+class AnalysisOutcome(Protocol):
+    """Структурный контракт результата анализатора (duck-typed)."""
+
+    urgency: str
+    primary_zones: list[Any]
+    search_radius_km: float
+    key_locations: list[str]
+    behavioral_prediction: str
+    immediate_actions: list[str]
+    summary: str
+    fallback_used: bool
+
+
+# Тип анализатора: async (case_data) -> объект с полями AnalysisOutcome.
+CaseAnalyzer = Callable[[dict[str, Any]], Awaitable[AnalysisOutcome]]
 
 # Диагнозы, которые форма собирает, но поведенческая модель не покрывает
 # (vector_tasks.md B12: профили без аналога/данных — честно помечать «вне модели»).
@@ -72,7 +86,7 @@ class SearchInput(BaseModel):
     time_of_day: str | None = None
 
     def to_case_data(self) -> dict[str, Any]:
-        """Плоский dict для сервисов (claude/scoring) — тот же состав полей,
+        """Плоский dict для сервисов (анализатор/скоринг) — тот же состав полей,
         что раньше уходил из analyze_case."""
         data: dict[str, Any] = {
             'age': self.age,
@@ -209,13 +223,13 @@ def derive_time_of_day(loss_time: Any) -> str:
 async def build_search_model(
     search_input: SearchInput,
     *,
-    analyzer: ClaudeAnalyzer,
+    analyzer: CaseAnalyzer,
     analyzed_at: datetime | None = None,
 ) -> SearchModel:
     """Чистая функция расчёта поисковой модели (B14).
 
     Вся логика бывшего analyze_case: деривации полей, психотип,
-    WeightedScorer, коэффициенты формулы Экстремум, claude_analyze.
+    WeightedScorer, коэффициенты формулы Экстремум, analyzer (rules/мок).
     DB / auth / HTTP здесь не нужны; анализатор подменяется параметром.
     """
     case_data = search_input.to_case_data()
@@ -246,7 +260,7 @@ async def build_search_model(
         case_data['psychotype_modifiers'] = psychotype_modifiers
 
     max_distance_km = calculate_max_distance(case_data)
-    claude_result = await analyzer(case_data)
+    analysis = await analyzer(case_data)
 
     scorer = WeightedScorer()
     if case_data.get('age'):
@@ -282,12 +296,12 @@ async def build_search_model(
         active_profiles=scorer.get_active_profiles_info(),
         critical_warnings=list(scorer.critical_warnings),
         unmodeled_profiles=unmodeled_profiles(case_data.get('diagnosis_type') or []),
-        urgency=claude_result.urgency,
-        primary_zones=[zone.model_dump() for zone in claude_result.primary_zones],
-        search_radius_km=claude_result.search_radius_km,
-        key_locations=claude_result.key_locations,
-        behavioral_prediction=claude_result.behavioral_prediction,
-        immediate_actions=claude_result.immediate_actions,
-        summary=claude_result.summary,
-        fallback_used=claude_result.fallback_used,
+        urgency=analysis.urgency,
+        primary_zones=[zone.model_dump() if hasattr(zone, "model_dump") else dict(zone) for zone in analysis.primary_zones],
+        search_radius_km=analysis.search_radius_km,
+        key_locations=analysis.key_locations,
+        behavioral_prediction=analysis.behavioral_prediction,
+        immediate_actions=analysis.immediate_actions,
+        summary=analysis.summary,
+        fallback_used=analysis.fallback_used,
     )