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.
This commit is contained in:
Rustam Khalimov
2026-09-11 19:01:42 +03:00
parent 39c9bdc1b7
commit 713d554dc2
751 changed files with 94507 additions and 94486 deletions
@@ -1,320 +1,320 @@
"""Мониторинг пайплайна — вкладка «Обработка» (очередь и отсев).
Очередь — сырые сообщения из каналов, ждущие разбора (pipeline_msg).
Отсев — сообщения, отброшенные на любом этапе: стоп-фразы/резюме/тип заявки/
без суммы (source='stop'), устарело ('stale'), ML ('ml'), ИИ ('ai'), повтор
('dup'). Для каждой записи храним этап, причину и конкретное слово/фразу
(kw), если отсев по стоп-списку.
Автоочистка отсева — раз в 3 суток (вызывается из leads.tick_storage),
плюс ручная очистка и удаление отдельных записей из UI.
"""
from __future__ import annotations
import logging
import time
from ..db import store
from . import fts as fts_svc
log = logging.getLogger("leadradar.processing")
# отсев живёт 3 суток, дальше удаляется автоматически
RETENTION_DAYS = 3
# человекочитаемые подписи этапов (для UI; source хранится отдельно)
_STAGE_LABELS = {
"length": "короткое сообщение",
"stop": "стоп-фраза",
"resume": "резюме соискателя",
"type": "тип заявки",
"budget": "нет суммы",
"stale": "устарело",
"spam_ml": "спам (ML)",
"spam_ai": "спам (ИИ)",
"filter_ai": "ИИ-фильтр",
"dup": "повтор",
}
# «чьё» решение: используется в UI как источник метки
_SOURCE_LABELS = {
"stop": "правила",
"ml": "ML",
"ai": "ИИ",
"stale": "система",
"dup": "система",
}
DEFAULT_LIMIT = 100
MAX_LIMIT = 500
def _now() -> int:
return time.time_ns() // 1_000_000
def stage_label(stage: str) -> str:
return _STAGE_LABELS.get(stage, stage or "отсев")
def source_label(source: str) -> str:
return _SOURCE_LABELS.get(source, source or "система")
# ─── Запись отсева ────────────────────────────────────────────────────────
def record(row: dict, source: str, stage: str, reason: str, kw: str = "") -> None:
"""Сохраняет отброшенное сообщение в таблицу отсева.
Ид записи детерминирован по (dialog_id, msg_id): повторное отбрасывание
того же сообщения (перечитывание каналов) обновляет запись, а не копит
дубликаты в списке отсева.
"""
if not row or not (row.get("text") or "").strip():
return
msg_id = row.get("msg_id")
dialog_id = row.get("dialog_id") or ""
rid = f"r_{dialog_id}_{msg_id}" if (msg_id is not None and dialog_id) else store.uid("r_")
now = _now()
store.execute(
"INSERT INTO rejected_msgs(id, dialog_id, msg_id, text, ch_name, ch_handle, ch_hue, stage, reason, kw, source, msg_at, rejected_at) "
"VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?) "
"ON CONFLICT(id) DO UPDATE SET "
"text = excluded.text, ch_name = excluded.ch_name, ch_handle = excluded.ch_handle, "
"ch_hue = excluded.ch_hue, stage = excluded.stage, reason = excluded.reason, kw = excluded.kw, "
"source = excluded.source, msg_at = excluded.msg_at, rejected_at = excluded.rejected_at",
[
rid,
dialog_id,
msg_id,
str(row["text"])[:6000],
str(row.get("ch_name") or ""),
str(row.get("ch_handle") or ""),
str(row.get("ch_hue") or "#666"),
stage,
str(reason or "")[:500],
str(kw or "")[:200],
source,
row.get("msg_at"),
now,
],
)
def purge_expired(days: int = RETENTION_DAYS) -> int:
"""Автоочистка отсева: записи старше N суток удаляются безвозвратно."""
cut = _now() - days * 24 * 3600 * 1000
rows = store.query(
"SELECT id FROM rejected_msgs WHERE rejected_at < ?", [cut]
)
if not rows:
return 0
ids = [r["id"] for r in rows]
store.execute(
"DELETE FROM rejected_msgs WHERE id IN (" + ",".join(["?"] * len(ids)) + ")",
ids,
)
return len(ids)
def clear_all() -> int:
rows = store.query("SELECT count(*) AS c FROM rejected_msgs")
total = int(rows[0]["c"]) if rows else 0
if total:
store.execute("DELETE FROM rejected_msgs")
return total
def return_to_queue(rej_id: str, reason: str = "") -> dict:
"""Вернуть отсеянное сообщение в обработку (кнопка в «Обработке»).
Строка очереди помечается force: этап 1, устарело, ML-решения и ИИ-отсев
для неё игнорируются — сообщение уходит на классификацию и создаёт карточку.
Запись в отсеве не удаляется, а помечается «возвращено» с причиной (аудит).
Если отсев был по решению «спам» (ML/ИИ) — снимаем у ML вес спама для текста.
"""
row = store.query_one("SELECT * FROM rejected_msgs WHERE id = ?", [rej_id])
if not row:
raise KeyError(rej_id)
if bool(row.get("returned")):
raise ValueError("Сообщение уже возвращено в обработку")
if str(row.get("source") or "") == "dup":
raise ValueError("Повтор: карточка с таким текстом уже есть в системе — возвращать нечего")
dialog_id = str(row.get("dialog_id") or "")
msg_id = row.get("msg_id")
text = str(row.get("text") or "").strip()
if not text:
raise ValueError("В записи нет текста сообщения")
if str(row.get("stage") or "") in ("spam_ml", "spam_ai", "filter_ai"):
from . import ml_client
# реальное действие пользователя: этот текст НЕ спам
ml_client.push(text, "spam", delta=-1.0)
now = _now()
store.execute(
"UPDATE rejected_msgs SET returned = TRUE, returned_at = ?, return_reason = ? WHERE id = ?",
[now, str(reason or "").strip()[:500], rej_id],
)
from .pipeline import enqueue # локальный импорт: pipeline импортирует processing
if dialog_id and msg_id is not None:
enqueue(
dialog_id,
str(row.get("ch_name") or ""),
str(row.get("ch_handle") or ""),
str(row.get("ch_hue") or "#666"),
msg_id,
text,
row.get("msg_at") or now,
force=True,
)
else:
# старые записи (до сохранения dialog_id/msg_id): текст сохранился,
# возвращаем без ссылки на исходное сообщение (force=True)
store.execute(
"INSERT INTO pipeline_msg(id, dialog_id, ch_name, ch_handle, ch_hue, text, msg_id, msg_at, status, force, created_at, updated_at) "
"VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, 'new', TRUE, ?, ?)",
[
store.uid("p_"),
dialog_id,
str(row.get("ch_name") or ""),
str(row.get("ch_handle") or ""),
str(row.get("ch_hue") or "#666"),
text[:6000],
msg_id,
row.get("msg_at") or now,
now,
now,
],
)
return {"id": rej_id, "returned": True, "returnedAt": now}
def delete_one(rej_id: str) -> bool:
store.execute("DELETE FROM rejected_msgs WHERE id = ?", [rej_id])
return True
def rejected_count() -> int:
return int(store.scalar("SELECT count(*) FROM rejected_msgs") or 0)
# ─── Очередь (pipeline_msg) ───────────────────────────────────────────────
def queue_counts() -> dict:
out = {"new": 0, "ai": 0}
for r in store.query("SELECT status, count(*) AS c FROM pipeline_msg GROUP BY status"):
if r["status"] == "new":
out["new"] = int(r["c"])
elif r["status"] == "filtered":
out["ai"] = int(r["c"])
out["total"] = out["new"] + out["ai"]
return out
def list_queue(limit: int = DEFAULT_LIMIT) -> list[dict]:
limit = min(max(1, limit), MAX_LIMIT)
rows = store.query(
"SELECT * FROM pipeline_msg ORDER BY created_at LIMIT ?", [limit]
)
items = []
for r in rows:
items.append(
{
"id": r["id"],
"dialogId": r.get("dialog_id") or "",
"msgId": r.get("msg_id"),
"text": r["text"],
"status": r["status"], # new | filtered
"ch": {
"name": r["ch_name"],
"handle": r["ch_handle"],
"hue": r["ch_hue"],
},
"msgAt": r["msg_at"],
"queuedAt": r["created_at"],
}
)
return items
# ─── Отсев (rejected_msgs) ────────────────────────────────────────────────
def list_rejected(q: str = "", offset: int = 0, limit: int = DEFAULT_LIMIT) -> dict:
offset = max(0, offset)
limit = min(max(1, limit), MAX_LIMIT)
qq = (q or "").strip().lower()
ids: list[str] = []
if qq:
# FTS-кандидаты + LIKE-дополнение (свежие записи после последнего rebuild)
if fts_svc.is_ready():
try:
ids = fts_svc.search(qq, limit=limit)["rejected"]
except Exception: # noqa: BLE001
ids = []
pattern = f"%{qq}%"
like = store.query(
"SELECT id FROM rejected_msgs WHERE "
"lower(text) LIKE ? OR lower(reason) LIKE ? OR lower(kw) LIKE ? OR lower(ch_name) LIKE ? "
"ORDER BY rejected_at DESC LIMIT ?",
[pattern, pattern, pattern, pattern, limit * 2],
)
for r in like:
if r["id"] not in ids:
ids.append(r["id"])
total = len(ids) # итог по условию поиска (все кандидаты)
page = ids[offset : offset + limit]
else:
total = rejected_count()
page_rows = store.query(
"SELECT id FROM rejected_msgs ORDER BY rejected_at DESC LIMIT ? OFFSET ?",
[limit, offset],
)
page = [r["id"] for r in page_rows]
by_id: dict[str, dict] = {}
if page:
ph = ",".join(["?"] * len(page))
rows = store.query(
f"SELECT * FROM rejected_msgs WHERE id IN ({ph})", page
)
for r in rows:
by_id[r["id"]] = r
items = []
for rid in page:
r = by_id.get(rid)
if not r:
continue
items.append(
{
"id": r["id"],
"dialogId": r.get("dialog_id") or "",
"msgId": r.get("msg_id"),
"text": r["text"],
"stage": r["stage"],
"stageLabel": stage_label(r["stage"]),
"reason": r["reason"],
"kw": r["kw"],
"source": r["source"],
"sourceLabel": source_label(r["source"]),
"ch": {"name": r["ch_name"], "handle": r["ch_handle"], "hue": r.get("ch_hue") or "#666"},
"msgAt": r["msg_at"],
"rejectedAt": r["rejected_at"],
"returned": bool(r.get("returned")),
"returnedAt": r.get("returned_at"),
"returnReason": r.get("return_reason") or "",
}
)
return {"items": items, "total": total, "offset": offset, "limit": limit}
def stats() -> dict:
q = queue_counts()
return {
"queue": q,
"rejected": rejected_count(),
}
"""Мониторинг пайплайна — вкладка «Обработка» (очередь и отсев).
Очередь — сырые сообщения из каналов, ждущие разбора (pipeline_msg).
Отсев — сообщения, отброшенные на любом этапе: стоп-фразы/резюме/тип заявки/
без суммы (source='stop'), устарело ('stale'), ML ('ml'), ИИ ('ai'), повтор
('dup'). Для каждой записи храним этап, причину и конкретное слово/фразу
(kw), если отсев по стоп-списку.
Автоочистка отсева — раз в 3 суток (вызывается из leads.tick_storage),
плюс ручная очистка и удаление отдельных записей из UI.
"""
from __future__ import annotations
import logging
import time
from ..db import store
from . import fts as fts_svc
log = logging.getLogger("leadradar.processing")
# отсев живёт 3 суток, дальше удаляется автоматически
RETENTION_DAYS = 3
# человекочитаемые подписи этапов (для UI; source хранится отдельно)
_STAGE_LABELS = {
"length": "короткое сообщение",
"stop": "стоп-фраза",
"resume": "резюме соискателя",
"type": "тип заявки",
"budget": "нет суммы",
"stale": "устарело",
"spam_ml": "спам (ML)",
"spam_ai": "спам (ИИ)",
"filter_ai": "ИИ-фильтр",
"dup": "повтор",
}
# «чьё» решение: используется в UI как источник метки
_SOURCE_LABELS = {
"stop": "правила",
"ml": "ML",
"ai": "ИИ",
"stale": "система",
"dup": "система",
}
DEFAULT_LIMIT = 100
MAX_LIMIT = 500
def _now() -> int:
return time.time_ns() // 1_000_000
def stage_label(stage: str) -> str:
return _STAGE_LABELS.get(stage, stage or "отсев")
def source_label(source: str) -> str:
return _SOURCE_LABELS.get(source, source or "система")
# ─── Запись отсева ────────────────────────────────────────────────────────
def record(row: dict, source: str, stage: str, reason: str, kw: str = "") -> None:
"""Сохраняет отброшенное сообщение в таблицу отсева.
Ид записи детерминирован по (dialog_id, msg_id): повторное отбрасывание
того же сообщения (перечитывание каналов) обновляет запись, а не копит
дубликаты в списке отсева.
"""
if not row or not (row.get("text") or "").strip():
return
msg_id = row.get("msg_id")
dialog_id = row.get("dialog_id") or ""
rid = f"r_{dialog_id}_{msg_id}" if (msg_id is not None and dialog_id) else store.uid("r_")
now = _now()
store.execute(
"INSERT INTO rejected_msgs(id, dialog_id, msg_id, text, ch_name, ch_handle, ch_hue, stage, reason, kw, source, msg_at, rejected_at) "
"VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?) "
"ON CONFLICT(id) DO UPDATE SET "
"text = excluded.text, ch_name = excluded.ch_name, ch_handle = excluded.ch_handle, "
"ch_hue = excluded.ch_hue, stage = excluded.stage, reason = excluded.reason, kw = excluded.kw, "
"source = excluded.source, msg_at = excluded.msg_at, rejected_at = excluded.rejected_at",
[
rid,
dialog_id,
msg_id,
str(row["text"])[:6000],
str(row.get("ch_name") or ""),
str(row.get("ch_handle") or ""),
str(row.get("ch_hue") or "#666"),
stage,
str(reason or "")[:500],
str(kw or "")[:200],
source,
row.get("msg_at"),
now,
],
)
def purge_expired(days: int = RETENTION_DAYS) -> int:
"""Автоочистка отсева: записи старше N суток удаляются безвозвратно."""
cut = _now() - days * 24 * 3600 * 1000
rows = store.query(
"SELECT id FROM rejected_msgs WHERE rejected_at < ?", [cut]
)
if not rows:
return 0
ids = [r["id"] for r in rows]
store.execute(
"DELETE FROM rejected_msgs WHERE id IN (" + ",".join(["?"] * len(ids)) + ")",
ids,
)
return len(ids)
def clear_all() -> int:
rows = store.query("SELECT count(*) AS c FROM rejected_msgs")
total = int(rows[0]["c"]) if rows else 0
if total:
store.execute("DELETE FROM rejected_msgs")
return total
def return_to_queue(rej_id: str, reason: str = "") -> dict:
"""Вернуть отсеянное сообщение в обработку (кнопка в «Обработке»).
Строка очереди помечается force: этап 1, устарело, ML-решения и ИИ-отсев
для неё игнорируются — сообщение уходит на классификацию и создаёт карточку.
Запись в отсеве не удаляется, а помечается «возвращено» с причиной (аудит).
Если отсев был по решению «спам» (ML/ИИ) — снимаем у ML вес спама для текста.
"""
row = store.query_one("SELECT * FROM rejected_msgs WHERE id = ?", [rej_id])
if not row:
raise KeyError(rej_id)
if bool(row.get("returned")):
raise ValueError("Сообщение уже возвращено в обработку")
if str(row.get("source") or "") == "dup":
raise ValueError("Повтор: карточка с таким текстом уже есть в системе — возвращать нечего")
dialog_id = str(row.get("dialog_id") or "")
msg_id = row.get("msg_id")
text = str(row.get("text") or "").strip()
if not text:
raise ValueError("В записи нет текста сообщения")
if str(row.get("stage") or "") in ("spam_ml", "spam_ai", "filter_ai"):
from . import ml_client
# реальное действие пользователя: этот текст НЕ спам
ml_client.push(text, "spam", delta=-1.0)
now = _now()
store.execute(
"UPDATE rejected_msgs SET returned = TRUE, returned_at = ?, return_reason = ? WHERE id = ?",
[now, str(reason or "").strip()[:500], rej_id],
)
from .pipeline import enqueue # локальный импорт: pipeline импортирует processing
if dialog_id and msg_id is not None:
enqueue(
dialog_id,
str(row.get("ch_name") or ""),
str(row.get("ch_handle") or ""),
str(row.get("ch_hue") or "#666"),
msg_id,
text,
row.get("msg_at") or now,
force=True,
)
else:
# старые записи (до сохранения dialog_id/msg_id): текст сохранился,
# возвращаем без ссылки на исходное сообщение (force=True)
store.execute(
"INSERT INTO pipeline_msg(id, dialog_id, ch_name, ch_handle, ch_hue, text, msg_id, msg_at, status, force, created_at, updated_at) "
"VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, 'new', TRUE, ?, ?)",
[
store.uid("p_"),
dialog_id,
str(row.get("ch_name") or ""),
str(row.get("ch_handle") or ""),
str(row.get("ch_hue") or "#666"),
text[:6000],
msg_id,
row.get("msg_at") or now,
now,
now,
],
)
return {"id": rej_id, "returned": True, "returnedAt": now}
def delete_one(rej_id: str) -> bool:
store.execute("DELETE FROM rejected_msgs WHERE id = ?", [rej_id])
return True
def rejected_count() -> int:
return int(store.scalar("SELECT count(*) FROM rejected_msgs") or 0)
# ─── Очередь (pipeline_msg) ───────────────────────────────────────────────
def queue_counts() -> dict:
out = {"new": 0, "ai": 0}
for r in store.query("SELECT status, count(*) AS c FROM pipeline_msg GROUP BY status"):
if r["status"] == "new":
out["new"] = int(r["c"])
elif r["status"] == "filtered":
out["ai"] = int(r["c"])
out["total"] = out["new"] + out["ai"]
return out
def list_queue(limit: int = DEFAULT_LIMIT) -> list[dict]:
limit = min(max(1, limit), MAX_LIMIT)
rows = store.query(
"SELECT * FROM pipeline_msg ORDER BY created_at LIMIT ?", [limit]
)
items = []
for r in rows:
items.append(
{
"id": r["id"],
"dialogId": r.get("dialog_id") or "",
"msgId": r.get("msg_id"),
"text": r["text"],
"status": r["status"], # new | filtered
"ch": {
"name": r["ch_name"],
"handle": r["ch_handle"],
"hue": r["ch_hue"],
},
"msgAt": r["msg_at"],
"queuedAt": r["created_at"],
}
)
return items
# ─── Отсев (rejected_msgs) ────────────────────────────────────────────────
def list_rejected(q: str = "", offset: int = 0, limit: int = DEFAULT_LIMIT) -> dict:
offset = max(0, offset)
limit = min(max(1, limit), MAX_LIMIT)
qq = (q or "").strip().lower()
ids: list[str] = []
if qq:
# FTS-кандидаты + LIKE-дополнение (свежие записи после последнего rebuild)
if fts_svc.is_ready():
try:
ids = fts_svc.search(qq, limit=limit)["rejected"]
except Exception: # noqa: BLE001
ids = []
pattern = f"%{qq}%"
like = store.query(
"SELECT id FROM rejected_msgs WHERE "
"lower(text) LIKE ? OR lower(reason) LIKE ? OR lower(kw) LIKE ? OR lower(ch_name) LIKE ? "
"ORDER BY rejected_at DESC LIMIT ?",
[pattern, pattern, pattern, pattern, limit * 2],
)
for r in like:
if r["id"] not in ids:
ids.append(r["id"])
total = len(ids) # итог по условию поиска (все кандидаты)
page = ids[offset : offset + limit]
else:
total = rejected_count()
page_rows = store.query(
"SELECT id FROM rejected_msgs ORDER BY rejected_at DESC LIMIT ? OFFSET ?",
[limit, offset],
)
page = [r["id"] for r in page_rows]
by_id: dict[str, dict] = {}
if page:
ph = ",".join(["?"] * len(page))
rows = store.query(
f"SELECT * FROM rejected_msgs WHERE id IN ({ph})", page
)
for r in rows:
by_id[r["id"]] = r
items = []
for rid in page:
r = by_id.get(rid)
if not r:
continue
items.append(
{
"id": r["id"],
"dialogId": r.get("dialog_id") or "",
"msgId": r.get("msg_id"),
"text": r["text"],
"stage": r["stage"],
"stageLabel": stage_label(r["stage"]),
"reason": r["reason"],
"kw": r["kw"],
"source": r["source"],
"sourceLabel": source_label(r["source"]),
"ch": {"name": r["ch_name"], "handle": r["ch_handle"], "hue": r.get("ch_hue") or "#666"},
"msgAt": r["msg_at"],
"rejectedAt": r["rejected_at"],
"returned": bool(r.get("returned")),
"returnedAt": r.get("returned_at"),
"returnReason": r.get("return_reason") or "",
}
)
return {"items": items, "total": total, "offset": offset, "limit": limit}
def stats() -> dict:
q = queue_counts()
return {
"queue": q,
"rejected": rejected_count(),
}