feat: ж/д слой + cant_swim в скоринг + профили вне модели

Определение специфических рекомендаций (матрица профилей §8):

1. Ж/д слой (закрыт мёртвый railway ×2.5 у РАС):
   - /api/v1/water/{case_id} отдаёт railway=rail как LineString
     (без service/industrial/military веток), кэш общий v2;
   - railway_warning «перекрыть/проверить немедленно» по профилям;
   - SearchMap: Polyline слой ж/д (тёмно-красный), счётчики 💧/🚂.

2. cant_swim → профиль не_умеет_плавать (water ×3.0, без изменения
   радиуса, critical_warning «обследовать водоёмы НЕМЕДЛЕННО»):
   - раньше чекбокс влиял только на текст, в скоринге был пробел;
   - derive в analyze._derive_profiles — работает и для closed_cases.

3. unmodeled_profiles: ДЦП/слабое зрение/слух — честная пометка
   «вне поведенческой модели» с пояснением (vector_tasks B12:
   профили без аналога не выдавать за учтённые); блок на фронте
   в карточке здоровья.

Площадь воды: сферический эксцесс, проверен на квадрате 53° (744017 м²
vs 743272 точного). Тесты: 202 passed (новый test_cant_swim_profile).

.venv-test/lib/python3.12/site-packages/sqlalchemy/engine/processors.py

@@ -0,0 +1,62 @@
+# engine/processors.py
+# Copyright (C) 2010-2026 the SQLAlchemy authors and contributors
+# <see AUTHORS file>
+# Copyright (C) 2010 Gaetan de Menten gdementen@gmail.com
+#
+# This module is part of SQLAlchemy and is released under
+# the MIT License: https://www.opensource.org/licenses/mit-license.php
+
+"""defines generic type conversion functions, as used in bind and result
+processors.
+
+They all share one common characteristic: None is passed through unchanged.
+
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import typing
+
+from ._py_processors import str_to_datetime_processor_factory  # noqa
+from ..util._has_cy import HAS_CYEXTENSION
+
+if typing.TYPE_CHECKING or not HAS_CYEXTENSION:
+    from ._py_processors import int_to_boolean as int_to_boolean
+    from ._py_processors import str_to_date as str_to_date
+    from ._py_processors import str_to_datetime as str_to_datetime
+    from ._py_processors import str_to_time as str_to_time
+    from ._py_processors import (
+        to_decimal_processor_factory as to_decimal_processor_factory,
+    )
+    from ._py_processors import to_float as to_float
+    from ._py_processors import to_str as to_str
+else:
+    from sqlalchemy.cyextension.processors import (
+        DecimalResultProcessor,
+    )
+    from sqlalchemy.cyextension.processors import (  # noqa: F401
+        int_to_boolean as int_to_boolean,
+    )
+    from sqlalchemy.cyextension.processors import (  # noqa: F401,E501
+        str_to_date as str_to_date,
+    )
+    from sqlalchemy.cyextension.processors import (  # noqa: F401
+        str_to_datetime as str_to_datetime,
+    )
+    from sqlalchemy.cyextension.processors import (  # noqa: F401,E501
+        str_to_time as str_to_time,
+    )
+    from sqlalchemy.cyextension.processors import (  # noqa: F401,E501
+        to_float as to_float,
+    )
+    from sqlalchemy.cyextension.processors import (  # noqa: F401,E501
+        to_str as to_str,
+    )
+
+    def to_decimal_processor_factory(target_class, scale):
+        # Note that the scale argument is not taken into account for integer
+        # values in the C implementation while it is in the Python one.
+        # For example, the Python implementation might return
+        # Decimal('5.00000') whereas the C implementation will
+        # return Decimal('5'). These are equivalent of course.
+        return DecimalResultProcessor(target_class, "%%.%df" % scale).process