Нормализовать переводы строк в LF

Решение по TD-STYLE-ANALYZERS: LF — инструменты проекта (Python/Node) пишут LF, CRLF-.sh не работают на Linux CI (sh scripts/ci.sh), большинство файлов уже были LF. Добавлен .gitattributes (* text=auto eol=lf, бинарные исключения), .editorconfig переведён на lf, 1029 файлов конвертированы, git add --renormalize. Из индекса убраны закравшиеся archive/**/__pycache__/*.pyc.
2026-09-11 19:01:42 +03:00
parent 39c9bdc1b7
commit 713d554dc2
751 changed files with 94507 additions and 94486 deletions
@@ -1,74 +1,74 @@
-"""Мониторинг пайплайна — вкладка «Обработка» (очередь и отсев)."""
-from __future__ import annotations
-
-from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException
-from pydantic import BaseModel
-
-from ..auth import current_login
-from ..services import processing as processing_svc
-
-router = APIRouter(prefix="/api/pipeline", tags=["processing"])
-
-
-class ReturnBody(BaseModel):
-    reason: str = ""
-
-
-@router.get("/stats")
-def stats(_: str = Depends(current_login)) -> dict:
-    """Сводка: размер очереди (new/ai) и число записей в отсеве."""
-    return processing_svc.stats()
-
-
-@router.get("/queue")
-def queue(limit: int = 100, _: str = Depends(current_login)) -> dict:
-    """Сырые сообщения, ожидающие обработки (этап 1 или ИИ)."""
-    q = processing_svc.queue_counts()
-    return {
-        "items": processing_svc.list_queue(limit),
-        "counts": q,
-        "rejected": processing_svc.rejected_count(),
-    }
-
-
-@router.get("/rejected")
-def rejected(
-    q: str = "",
-    offset: int = 0,
-    limit: int = 100,
-    _: str = Depends(current_login),
-) -> dict:
-    """Отсев: что и почему не прошло пайплайн (полнотекстовый поиск по q)."""
-    return processing_svc.list_rejected(q, offset, limit)
-
-
-@router.post("/rejected/clear")
-def rejected_clear(_: str = Depends(current_login)) -> dict:
-    """Ручная полная очистка отсева (безвозвратно)."""
-    cleared = processing_svc.clear_all()
-    return {"ok": True, "cleared": cleared}
-
-
-@router.delete("/rejected/{rej_id}")
-def rejected_delete(rej_id: str, _: str = Depends(current_login)) -> dict:
-    processing_svc.delete_one(rej_id)
-    return {"ok": True}
-
-
-@router.post("/rejected/{rej_id}/return")
-def rejected_return(rej_id: str, body: ReturnBody, _: str = Depends(current_login)) -> dict:
-    """Вернуть отсеянное сообщение в обработку.
-
-    Для возвращённого сообщения причины отсева (стоп-лист, резюме, тип,
-    без суммы, устарело, ML/ИИ-спам) игнорируются: оно уходит на ML/ИИ
-    и создаёт карточку. ML обучается на действии (снятие «спама»), а решение
-    ИИ по возвращённому сообщению снова учит ML. Запись в отсеве помечается
-    «возвращено» с указанной пользователем причиной.
-    """
-    try:
-        out = processing_svc.return_to_queue(rej_id, body.reason)
-    except KeyError as exc:
-        raise HTTPException(404, "Запись не найдена") from exc
-    except ValueError as exc:
-        raise HTTPException(400, str(exc)) from exc
-    return out
+"""Мониторинг пайплайна — вкладка «Обработка» (очередь и отсев)."""
+from __future__ import annotations
+
+from fastapi import APIRouter, Depends, HTTPException
+from pydantic import BaseModel
+
+from ..auth import current_login
+from ..services import processing as processing_svc
+
+router = APIRouter(prefix="/api/pipeline", tags=["processing"])
+
+
+class ReturnBody(BaseModel):
+    reason: str = ""
+
+
+@router.get("/stats")
+def stats(_: str = Depends(current_login)) -> dict:
+    """Сводка: размер очереди (new/ai) и число записей в отсеве."""
+    return processing_svc.stats()
+
+
+@router.get("/queue")
+def queue(limit: int = 100, _: str = Depends(current_login)) -> dict:
+    """Сырые сообщения, ожидающие обработки (этап 1 или ИИ)."""
+    q = processing_svc.queue_counts()
+    return {
+        "items": processing_svc.list_queue(limit),
+        "counts": q,
+        "rejected": processing_svc.rejected_count(),
+    }
+
+
+@router.get("/rejected")
+def rejected(
+    q: str = "",
+    offset: int = 0,
+    limit: int = 100,
+    _: str = Depends(current_login),
+) -> dict:
+    """Отсев: что и почему не прошло пайплайн (полнотекстовый поиск по q)."""
+    return processing_svc.list_rejected(q, offset, limit)
+
+
+@router.post("/rejected/clear")
+def rejected_clear(_: str = Depends(current_login)) -> dict:
+    """Ручная полная очистка отсева (безвозвратно)."""
+    cleared = processing_svc.clear_all()
+    return {"ok": True, "cleared": cleared}
+
+
+@router.delete("/rejected/{rej_id}")
+def rejected_delete(rej_id: str, _: str = Depends(current_login)) -> dict:
+    processing_svc.delete_one(rej_id)
+    return {"ok": True}
+
+
+@router.post("/rejected/{rej_id}/return")
+def rejected_return(rej_id: str, body: ReturnBody, _: str = Depends(current_login)) -> dict:
+    """Вернуть отсеянное сообщение в обработку.
+
+    Для возвращённого сообщения причины отсева (стоп-лист, резюме, тип,
+    без суммы, устарело, ML/ИИ-спам) игнорируются: оно уходит на ML/ИИ
+    и создаёт карточку. ML обучается на действии (снятие «спама»), а решение
+    ИИ по возвращённому сообщению снова учит ML. Запись в отсеве помечается
+    «возвращено» с указанной пользователем причиной.
+    """
+    try:
+        out = processing_svc.return_to_queue(rej_id, body.reason)
+    except KeyError as exc:
+        raise HTTPException(404, "Запись не найдена") from exc
+    except ValueError as exc:
+        raise HTTPException(400, str(exc)) from exc
+    return out