lct-hack/backend/app/scenarios/schema.py

316 lines
15 KiB
Python
Raw Normal View History

lct-03 и lct-04: журнал сессий и библиотека сценариев БД: 11 таблиц, первая миграция. Группы и связь trainee → group заложены сразу, даже пустыми — размечать накопленные сессии задним числом значит делать лишнюю миграцию. Номер попытки живёт в сессии, отдельной таблицы попыток нет: дельта считается запросом по (trainee_id, scenario_id). Сценарии: строгая схема — опечатка в имени поля падает на старте, а не игнорируется молча. ground_truth собирается кодом, попытка задать incident_type, dds или required_facts в YAML отвергается: иначе генератор разведёт факты и эталон и курсанта оштрафуют за правильный ответ. Руками задаются только нормализованные адрес и число пострадавших — из фразы «улица Ленина, 14, квартира 47, 5-й этаж» кодом «улица Ленина, 14» не достать. GET /api/scenarios/{id} больше не отдаёт чек-лист. Это содержимое подсказок: отдать его целиком значит выдать в контрольном режиме то, чего там быть не должно, в обход выдачи по одному пункту. Тесты базы поднимают свой движок на каждый тест: глобальный кэшируется и привязывается к первому событийному циклу.
2026-09-15 20:10:05 +03:00
"""Схема сценария. Формат: docs/spec/SCENARIO-FORMAT.md
Сценарий — контент, а не код: его пишет методист, и читается он глазами.
Поэтому схема строгая (`extra="forbid"`): опечатка в имени поля должна падать
на старте приложения, а не тихо игнорироваться и всплывать посреди занятия.
"""
from pydantic import BaseModel, ConfigDict, Field, model_validator
feat: исход вызова — не каждый звонок заканчивается карточкой (lct-36) Весь продукт стоял на допущении «звонок → карточка → выезд». В билетах заказчика оно нарушается намеренно: «поругался с продавцом Мегафон» — справка, а вызов из Волгоградской области передаётся в систему-112 другого субъекта. Курсант, заведший карточку на такой вызов, занял расчёт зря, и прежняя оценка этого не видела — наоборот, награждала за полноту заполнения. - Outcome в домене, поле outcome в сценарии, событие call.resolve у курсанта и две кнопки на АРМ. Отдельное действие, а не «положил трубку»: система должна отличить осознанное решение от брошенного вызова. - Метрика outcome (E2, вес 3 — лишний выезд дороже неточного признака). - Там, где карточка не заводится, метрики карточки не считаются вовсе. Полнота опроса считается: передать вызов не значит не опрашивать. - call.resolve останавливает норматив опроса, как и передача карточки. Попутно (lct-34): библиотека стала вложенной — scenarios/tickets/, поля ticket и position, чек-листы для медицины, полиции и ЖКХ. Перенесён билет 1 целиком: три вызова, три классификатора, третий — из другого региона. Найдено по ходу: модификаторы списка оповещения не были подключены ни к чему. В классификаторе скорая добавляется к массовой драке признаком «пострадавшие», но взять его было неоткуда. Теперь модификаторы берутся из карточки — victims_count, life_threat, evacuation_needed, fire.gasified, — и список оповещения пересобирается при правке любого из этих полей. 161 тест зелёный (13 новых), make typecheck чистый.
2026-09-20 08:33:30 +03:00
from app.domain.classifiers import DDSCode, IncidentType, Level, Outcome
lct-03 и lct-04: журнал сессий и библиотека сценариев БД: 11 таблиц, первая миграция. Группы и связь trainee → group заложены сразу, даже пустыми — размечать накопленные сессии задним числом значит делать лишнюю миграцию. Номер попытки живёт в сессии, отдельной таблицы попыток нет: дельта считается запросом по (trainee_id, scenario_id). Сценарии: строгая схема — опечатка в имени поля падает на старте, а не игнорируется молча. ground_truth собирается кодом, попытка задать incident_type, dds или required_facts в YAML отвергается: иначе генератор разведёт факты и эталон и курсанта оштрафуют за правильный ответ. Руками задаются только нормализованные адрес и число пострадавших — из фразы «улица Ленина, 14, квартира 47, 5-й этаж» кодом «улица Ленина, 14» не достать. GET /api/scenarios/{id} больше не отдаёт чек-лист. Это содержимое подсказок: отдать его целиком значит выдать в контрольном режиме то, чего там быть не должно, в обход выдачи по одному пункту. Тесты базы поднимают свой движок на каждый тест: глобальный кэшируется и привязывается к первому событийному циклу.
2026-09-15 20:10:05 +03:00
from app.domain.events import Mood
from app.domain.kio import EDITABLE_KIO_FIELDS, KIO
from app.domain.statuses import NEXT, SERVICE_STATUS_LABELS, ServiceStatus
from app.scoring.taxonomy import METRIC_MAP
lct-03 и lct-04: журнал сессий и библиотека сценариев БД: 11 таблиц, первая миграция. Группы и связь trainee → group заложены сразу, даже пустыми — размечать накопленные сессии задним числом значит делать лишнюю миграцию. Номер попытки живёт в сессии, отдельной таблицы попыток нет: дельта считается запросом по (trainee_id, scenario_id). Сценарии: строгая схема — опечатка в имени поля падает на старте, а не игнорируется молча. ground_truth собирается кодом, попытка задать incident_type, dds или required_facts в YAML отвергается: иначе генератор разведёт факты и эталон и курсанта оштрафуют за правильный ответ. Руками задаются только нормализованные адрес и число пострадавших — из фразы «улица Ленина, 14, квартира 47, 5-й этаж» кодом «улица Ленина, 14» не достать. GET /api/scenarios/{id} больше не отдаёт чек-лист. Это содержимое подсказок: отдать его целиком значит выдать в контрольном режиме то, чего там быть не должно, в обход выдачи по одному пункту. Тесты базы поднимают свой движок на каждый тест: глобальный кэшируется и привязывается к первому событийному циклу.
2026-09-15 20:10:05 +03:00
class Strict(BaseModel):
model_config = ConfigDict(extra="forbid")
class ArcStage(Strict):
stage: str
mood: Mood
class Persona(Strict):
base: str
arc: list[ArcStage] = []
class Background(Strict):
loop: str
gain_db: float = -18
class RevealOn(Strict):
"""Факт открывает только вопрос, сопоставленный жёстким слот-протоколом."""
lct-03 и lct-04: журнал сессий и библиотека сценариев БД: 11 таблиц, первая миграция. Группы и связь trainee → group заложены сразу, даже пустыми — размечать накопленные сессии задним числом значит делать лишнюю миграцию. Номер попытки живёт в сессии, отдельной таблицы попыток нет: дельта считается запросом по (trainee_id, scenario_id). Сценарии: строгая схема — опечатка в имени поля падает на старте, а не игнорируется молча. ground_truth собирается кодом, попытка задать incident_type, dds или required_facts в YAML отвергается: иначе генератор разведёт факты и эталон и курсанта оштрафуют за правильный ответ. Руками задаются только нормализованные адрес и число пострадавших — из фразы «улица Ленина, 14, квартира 47, 5-й этаж» кодом «улица Ленина, 14» не достать. GET /api/scenarios/{id} больше не отдаёт чек-лист. Это содержимое подсказок: отдать его целиком значит выдать в контрольном режиме то, чего там быть не должно, в обход выдачи по одному пункту. Тесты базы поднимают свой движок на каждый тест: глобальный кэшируется и привязывается к первому событийному циклу.
2026-09-15 20:10:05 +03:00
question: str = Field(min_length=1)
lct-03 и lct-04: журнал сессий и библиотека сценариев БД: 11 таблиц, первая миграция. Группы и связь trainee → group заложены сразу, даже пустыми — размечать накопленные сессии задним числом значит делать лишнюю миграцию. Номер попытки живёт в сессии, отдельной таблицы попыток нет: дельта считается запросом по (trainee_id, scenario_id). Сценарии: строгая схема — опечатка в имени поля падает на старте, а не игнорируется молча. ground_truth собирается кодом, попытка задать incident_type, dds или required_facts в YAML отвергается: иначе генератор разведёт факты и эталон и курсанта оштрафуют за правильный ответ. Руками задаются только нормализованные адрес и число пострадавших — из фразы «улица Ленина, 14, квартира 47, 5-й этаж» кодом «улица Ленина, 14» не достать. GET /api/scenarios/{id} больше не отдаёт чек-лист. Это содержимое подсказок: отдать его целиком значит выдать в контрольном режиме то, чего там быть не должно, в обход выдачи по одному пункту. Тесты базы поднимают свой движок на каждый тест: глобальный кэшируется и привязывается к первому событийному циклу.
2026-09-15 20:10:05 +03:00
class Fact(Strict):
feat: уточнение адреса — место происшествия не равно адресу заявителя (lct-35) Главный предмет проверки в билетах заказчика — адрес: названный заявителем часто неверен, а настоящий добывается переспросом («ул. Станционная, 28» оказывается Королёвом). Памятка АРМ-112 называет это обычным делом. До этой правки оценка работала наоборот: ground_truth.address сравнивался с единственным значением факта, поэтому курсант, правильно переспросивший и записавший настоящий адрес, получал расхождение с эталоном, а записавший ориентир — зачёт. - Схема: у факта появились refined и refine_on, задаются только вместе. - Слот-автомат различает уточнение и повтор: повтор раздражает звонящего, уточнение — нет, оператор спросил о другом и получил другое. - Звонящий поправляется отдельной репликой, а не повторяет прежнее значение; офлайн-таблица получила секцию refine. - Оценка: метрика address_refined (E1, опрос). Сделана отдельной, а не правкой метрики address: «записал не тот адрес» и «не спросил» — разные навыки и разные компетенции в радаре. - Общие пункты чек-листа подключаются по требованию сценария: формулировки в checklists/common.yaml, сценарий объявляет пункт с тем же id без текста. Добавлять «уточните адрес» во все сценарии нельзя — неотработанный пункт штрафует за вопрос, которого сценарий не требовал. - scenarios/fire-private-house-l3.yaml — первый сценарий из библиотеки заказчика (билет 3, вызов 1). Риск механики проверен на живой модели: «Назовите адрес» и «Это точно Москва?» эмбеддинги не путают, тест это фиксирует. 125 тестов зелёных (12 новых), make typecheck чистый.
2026-09-19 20:26:49 +03:00
"""Факт, который оператор должен добыть.
`refined` — второе, настоящее значение. Нужно там, где заявитель называет
ориентир или адрес, по которому стоит сам: «ул. Станционная, 28» оказывается
Королёвом, «дом с библиотекой №193» — домом 11 по улице Грина. Памятка
заказчика называет это обычным делом, а не краем сценария, и в билетах такой
вызов не один (docs/spec/TICKETS.md).
Пока оператор не переспросил, звонящий говорит `value`; после уточняющего
вопроса — `refined`, и эталон сверяется уже с ним.
"""
lct-03 и lct-04: журнал сессий и библиотека сценариев БД: 11 таблиц, первая миграция. Группы и связь trainee → group заложены сразу, даже пустыми — размечать накопленные сессии задним числом значит делать лишнюю миграцию. Номер попытки живёт в сессии, отдельной таблицы попыток нет: дельта считается запросом по (trainee_id, scenario_id). Сценарии: строгая схема — опечатка в имени поля падает на старте, а не игнорируется молча. ground_truth собирается кодом, попытка задать incident_type, dds или required_facts в YAML отвергается: иначе генератор разведёт факты и эталон и курсанта оштрафуют за правильный ответ. Руками задаются только нормализованные адрес и число пострадавших — из фразы «улица Ленина, 14, квартира 47, 5-й этаж» кодом «улица Ленина, 14» не достать. GET /api/scenarios/{id} больше не отдаёт чек-лист. Это содержимое подсказок: отдать его целиком значит выдать в контрольном режиме то, чего там быть не должно, в обход выдачи по одному пункту. Тесты базы поднимают свой движок на каждый тест: глобальный кэшируется и привязывается к первому событийному циклу.
2026-09-15 20:10:05 +03:00
id: str
value: str
reveal_on: RevealOn | None = None
feat: уточнение адреса — место происшествия не равно адресу заявителя (lct-35) Главный предмет проверки в билетах заказчика — адрес: названный заявителем часто неверен, а настоящий добывается переспросом («ул. Станционная, 28» оказывается Королёвом). Памятка АРМ-112 называет это обычным делом. До этой правки оценка работала наоборот: ground_truth.address сравнивался с единственным значением факта, поэтому курсант, правильно переспросивший и записавший настоящий адрес, получал расхождение с эталоном, а записавший ориентир — зачёт. - Схема: у факта появились refined и refine_on, задаются только вместе. - Слот-автомат различает уточнение и повтор: повтор раздражает звонящего, уточнение — нет, оператор спросил о другом и получил другое. - Звонящий поправляется отдельной репликой, а не повторяет прежнее значение; офлайн-таблица получила секцию refine. - Оценка: метрика address_refined (E1, опрос). Сделана отдельной, а не правкой метрики address: «записал не тот адрес» и «не спросил» — разные навыки и разные компетенции в радаре. - Общие пункты чек-листа подключаются по требованию сценария: формулировки в checklists/common.yaml, сценарий объявляет пункт с тем же id без текста. Добавлять «уточните адрес» во все сценарии нельзя — неотработанный пункт штрафует за вопрос, которого сценарий не требовал. - scenarios/fire-private-house-l3.yaml — первый сценарий из библиотеки заказчика (билет 3, вызов 1). Риск механики проверен на живой модели: «Назовите адрес» и «Это точно Москва?» эмбеддинги не путают, тест это фиксирует. 125 тестов зелёных (12 новых), make typecheck чистый.
2026-09-19 20:26:49 +03:00
refined: str | None = None
refine_on: str | None = Field(
default=None, description="Пункт чек-листа, уточняющий этот факт"
)
lct-03 и lct-04: журнал сессий и библиотека сценариев БД: 11 таблиц, первая миграция. Группы и связь trainee → group заложены сразу, даже пустыми — размечать накопленные сессии задним числом значит делать лишнюю миграцию. Номер попытки живёт в сессии, отдельной таблицы попыток нет: дельта считается запросом по (trainee_id, scenario_id). Сценарии: строгая схема — опечатка в имени поля падает на старте, а не игнорируется молча. ground_truth собирается кодом, попытка задать incident_type, dds или required_facts в YAML отвергается: иначе генератор разведёт факты и эталон и курсанта оштрафуют за правильный ответ. Руками задаются только нормализованные адрес и число пострадавших — из фразы «улица Ленина, 14, квартира 47, 5-й этаж» кодом «улица Ленина, 14» не достать. GET /api/scenarios/{id} больше не отдаёт чек-лист. Это содержимое подсказок: отдать его целиком значит выдать в контрольном режиме то, чего там быть не должно, в обход выдачи по одному пункту. Тесты базы поднимают свой движок на каждый тест: глобальный кэшируется и привязывается к первому событийному циклу.
2026-09-15 20:10:05 +03:00
feat: уточнение адреса — место происшествия не равно адресу заявителя (lct-35) Главный предмет проверки в билетах заказчика — адрес: названный заявителем часто неверен, а настоящий добывается переспросом («ул. Станционная, 28» оказывается Королёвом). Памятка АРМ-112 называет это обычным делом. До этой правки оценка работала наоборот: ground_truth.address сравнивался с единственным значением факта, поэтому курсант, правильно переспросивший и записавший настоящий адрес, получал расхождение с эталоном, а записавший ориентир — зачёт. - Схема: у факта появились refined и refine_on, задаются только вместе. - Слот-автомат различает уточнение и повтор: повтор раздражает звонящего, уточнение — нет, оператор спросил о другом и получил другое. - Звонящий поправляется отдельной репликой, а не повторяет прежнее значение; офлайн-таблица получила секцию refine. - Оценка: метрика address_refined (E1, опрос). Сделана отдельной, а не правкой метрики address: «записал не тот адрес» и «не спросил» — разные навыки и разные компетенции в радаре. - Общие пункты чек-листа подключаются по требованию сценария: формулировки в checklists/common.yaml, сценарий объявляет пункт с тем же id без текста. Добавлять «уточните адрес» во все сценарии нельзя — неотработанный пункт штрафует за вопрос, которого сценарий не требовал. - scenarios/fire-private-house-l3.yaml — первый сценарий из библиотеки заказчика (билет 3, вызов 1). Риск механики проверен на живой модели: «Назовите адрес» и «Это точно Москва?» эмбеддинги не путают, тест это фиксирует. 125 тестов зелёных (12 новых), make typecheck чистый.
2026-09-19 20:26:49 +03:00
@model_validator(mode="after")
def refinement_needs_both_halves(self):
if bool(self.refined) != bool(self.refine_on):
raise ValueError(
f"факт {self.id}: refined и refine_on задаются вместе — "
"иначе уточнение либо нечем вызвать, либо нечего сказать"
)
return self
lct-03 и lct-04: журнал сессий и библиотека сценариев БД: 11 таблиц, первая миграция. Группы и связь trainee → group заложены сразу, даже пустыми — размечать накопленные сессии задним числом значит делать лишнюю миграцию. Номер попытки живёт в сессии, отдельной таблицы попыток нет: дельта считается запросом по (trainee_id, scenario_id). Сценарии: строгая схема — опечатка в имени поля падает на старте, а не игнорируется молча. ground_truth собирается кодом, попытка задать incident_type, dds или required_facts в YAML отвергается: иначе генератор разведёт факты и эталон и курсанта оштрафуют за правильный ответ. Руками задаются только нормализованные адрес и число пострадавших — из фразы «улица Ленина, 14, квартира 47, 5-й этаж» кодом «улица Ленина, 14» не достать. GET /api/scenarios/{id} больше не отдаёт чек-лист. Это содержимое подсказок: отдать его целиком значит выдать в контрольном режиме то, чего там быть не должно, в обход выдачи по одному пункту. Тесты базы поднимают свой движок на каждый тест: глобальный кэшируется и привязывается к первому событийному циклу.
2026-09-15 20:10:05 +03:00
class ChecklistItem(Strict):
lct-07 (без LLM): слот-автомат, персона, звонящий на заготовках, make repl Звонящий не выдаёт данные сам: автомат держит раскрытые факты явно и отдаёт звонящему только их. Тест прогоняет длинную серию реплик и проверяет, что ни один нераскрытый факт не прозвучал. Главная находка — матчинг по порогу близости не работает. На multilingual-e5-small настоящие вопросы дают 0.79–0.95, а «Оставайтесь на линии» — до 0.89: диапазоны перекрываются, и любой порог либо выдаёт адрес на «успокойтесь», либо не слышит «где вы находитесь?». Решение — сравнение с ближайшим соседом: у пункта чек-листа несколько формулировок (examples), рядом общий список не-вопросов (checklists/common.yaml), и реплика засчитывается пункту, только если она ближе к нему, чем к любому не-вопросу. На отложенных фразах: 19 из 20 вопросов, 0 из 8 ложных срабатываний. Реплика режется только по границам предложений, со знаком: «?» для e5 — сильный признак вопроса, без него «Куда ехать» уходит к не-вопросам. Подсказка берёт неотработанный пункт из автомата. В живой сессии автомат начнёт слышать оператора, когда голосовой контур передаст ему stt.final. Ждёт ключа LLM: условие approach у скрытых фактов, звонящий своими словами, dialog/llm.py с кэшем.
2026-09-17 13:57:43 +03:00
"""Пункт эталонного опроса.
`examples` — другие формулировки того же вопроса. Без них матчинг
по эмбеддингам не отличает вопрос от не-вопроса: на e5 «Оставайтесь
на линии» ближе к пункту чек-листа, чем половина настоящих вопросов.
"""
lct-03 и lct-04: журнал сессий и библиотека сценариев БД: 11 таблиц, первая миграция. Группы и связь trainee → group заложены сразу, даже пустыми — размечать накопленные сессии задним числом значит делать лишнюю миграцию. Номер попытки живёт в сессии, отдельной таблицы попыток нет: дельта считается запросом по (trainee_id, scenario_id). Сценарии: строгая схема — опечатка в имени поля падает на старте, а не игнорируется молча. ground_truth собирается кодом, попытка задать incident_type, dds или required_facts в YAML отвергается: иначе генератор разведёт факты и эталон и курсанта оштрафуют за правильный ответ. Руками задаются только нормализованные адрес и число пострадавших — из фразы «улица Ленина, 14, квартира 47, 5-й этаж» кодом «улица Ленина, 14» не достать. GET /api/scenarios/{id} больше не отдаёт чек-лист. Это содержимое подсказок: отдать его целиком значит выдать в контрольном режиме то, чего там быть не должно, в обход выдачи по одному пункту. Тесты базы поднимают свой движок на каждый тест: глобальный кэшируется и привязывается к первому событийному циклу.
2026-09-15 20:10:05 +03:00
id: str
question: str | None = None
fact: str | None = None
lct-07 (без LLM): слот-автомат, персона, звонящий на заготовках, make repl Звонящий не выдаёт данные сам: автомат держит раскрытые факты явно и отдаёт звонящему только их. Тест прогоняет длинную серию реплик и проверяет, что ни один нераскрытый факт не прозвучал. Главная находка — матчинг по порогу близости не работает. На multilingual-e5-small настоящие вопросы дают 0.79–0.95, а «Оставайтесь на линии» — до 0.89: диапазоны перекрываются, и любой порог либо выдаёт адрес на «успокойтесь», либо не слышит «где вы находитесь?». Решение — сравнение с ближайшим соседом: у пункта чек-листа несколько формулировок (examples), рядом общий список не-вопросов (checklists/common.yaml), и реплика засчитывается пункту, только если она ближе к нему, чем к любому не-вопросу. На отложенных фразах: 19 из 20 вопросов, 0 из 8 ложных срабатываний. Реплика режется только по границам предложений, со знаком: «?» для e5 — сильный признак вопроса, без него «Куда ехать» уходит к не-вопросам. Подсказка берёт неотработанный пункт из автомата. В живой сессии автомат начнёт слышать оператора, когда голосовой контур передаст ему stt.final. Ждёт ключа LLM: условие approach у скрытых фактов, звонящий своими словами, dialog/llm.py с кэшем.
2026-09-17 13:57:43 +03:00
examples: list[str] = []
lct-03 и lct-04: журнал сессий и библиотека сценариев БД: 11 таблиц, первая миграция. Группы и связь trainee → group заложены сразу, даже пустыми — размечать накопленные сессии задним числом значит делать лишнюю миграцию. Номер попытки живёт в сессии, отдельной таблицы попыток нет: дельта считается запросом по (trainee_id, scenario_id). Сценарии: строгая схема — опечатка в имени поля падает на старте, а не игнорируется молча. ground_truth собирается кодом, попытка задать incident_type, dds или required_facts в YAML отвергается: иначе генератор разведёт факты и эталон и курсанта оштрафуют за правильный ответ. Руками задаются только нормализованные адрес и число пострадавших — из фразы «улица Ленина, 14, квартира 47, 5-й этаж» кодом «улица Ленина, 14» не достать. GET /api/scenarios/{id} больше не отдаёт чек-лист. Это содержимое подсказок: отдать его целиком значит выдать в контрольном режиме то, чего там быть не должно, в обход выдачи по одному пункту. Тесты базы поднимают свой движок на каждый тест: глобальный кэшируется и привязывается к первому событийному циклу.
2026-09-15 20:10:05 +03:00
class EraGlonass(Strict):
vin: str
coords: dict
passengers: int
impact_force: str
class Tree(Strict):
pregenerated: bool = False
class GroundTruth(Strict):
"""Выводится кодом. В YAML допускаются только нормализованные ожидания
(адрес и число пострадавших): вывести «улица Ленина, 14» из фразы
«улица Ленина, 14, квартира 47, 5-й этаж» кодом нельзя, а сверять оценку
с сырым текстом факта — значит штрафовать курсанта за правильный ответ.
Всё остальное загрузчик проставляет сам и запрещает писать руками —
иначе генератор сценариев рассинхронизирует факты и эталон.
"""
incident_type: IncidentType | None = None
dds: DDSCode | None = None
feat: классификатор ЕКП — признаки вместо выбора службы (lct-32) Оператор системы-112 службу не выбирает: он проставляет формализованные признаки происшествия, комбинация признаков даёт код ЕКП, а коду соответствует список оповещения, который система собирает сама (docs/spec/DATASET.md). Прежняя модель с полем dds из пяти значений оценивала действие, которого в боевой работе нет. - scripts/import_ekp.py (make ekp): книга заказчика → app/domain/ekp.json, 1283 кода, 61 служба, 23 группы. Разовый импорт, результат под гитом: читать xlsx в рантайме — лишняя зависимость и полсекунды на старте. - domain/ekp.py: справочник с ленивой загрузкой, каскад значений признаков, список оповещения с модификаторами (нет доступа, угроза людям, пострадавшие, газификация и ещё десяток). - КИО: поля signs, incident_code, notify. Последние два только на чтение и пересчитываются при каждой правке признаков; добавленная вручную служба не теряется, удалить службу нельзя — как в боевом АРМ. - GET /api/ekp/signs отдаёт один уровень признаков, а не дерево на полмегабайта. - Карточка на фронте: три каскадных селектора вместо выбора службы. - Оценка: метрика incident_signs (E2, маршрутизация). Для размеченных сценариев dds_choice больше не считается — список оповещения производен от признаков, и штрафовать за него отдельно значит наказать дважды за одну ошибку. Разбор книги оказался основной работой: имя службы лежит то в первой строке заголовка, то во второй, то склеено с модификатором; «Классификатор МЧС» — заголовок группы колонок, а не служба. Правила разбора в докстринге импорта. 113 тестов зелёных (14 новых в tests/test_ekp.py), make typecheck чистый.
2026-09-19 20:11:50 +03:00
incident_code: str | None = None
notify: list[str] = []
lct-03 и lct-04: журнал сессий и библиотека сценариев БД: 11 таблиц, первая миграция. Группы и связь trainee → group заложены сразу, даже пустыми — размечать накопленные сессии задним числом значит делать лишнюю миграцию. Номер попытки живёт в сессии, отдельной таблицы попыток нет: дельта считается запросом по (trainee_id, scenario_id). Сценарии: строгая схема — опечатка в имени поля падает на старте, а не игнорируется молча. ground_truth собирается кодом, попытка задать incident_type, dds или required_facts в YAML отвергается: иначе генератор разведёт факты и эталон и курсанта оштрафуют за правильный ответ. Руками задаются только нормализованные адрес и число пострадавших — из фразы «улица Ленина, 14, квартира 47, 5-й этаж» кодом «улица Ленина, 14» не достать. GET /api/scenarios/{id} больше не отдаёт чек-лист. Это содержимое подсказок: отдать его целиком значит выдать в контрольном режиме то, чего там быть не должно, в обход выдачи по одному пункту. Тесты базы поднимают свой движок на каждый тест: глобальный кэшируется и привязывается к первому событийному циклу.
2026-09-15 20:10:05 +03:00
required_facts: list[str] = []
address: str | None = None
victims: int | None = None
class DdsDecision(Strict):
"""Эталон первичного решения службы по данной карточке.
Профильность по ЕКП сама по себе не исключает дубль или территориальный
отказ, поэтому такие исключения задаются явно в сценарии.
"""
expected: str = Field(default="accept", pattern="^(accept|decline)$")
reason: str | None = None
@model_validator(mode="after")
def decline_needs_reason(self):
if self.expected == "decline" and not (self.reason and self.reason.strip()):
raise ValueError("dds_decision.reason обязателен для эталонного отказа")
return self
class AdjacentTimelineEntry(Strict):
"""Отметка смежной службы, которую симуляция ставит по сроку.
`after_seconds` отсчитывается от принятия карточки курсантом; пауза
занятия таймлайн замораживает. Комментарий обязателен: пустая отметка
смежной службы учила бы курсанта тому, за что сама система ставит D5.
"""
service: str = Field(min_length=1)
after_seconds: int = Field(ge=0, le=3600)
status: ServiceStatus
comment: str = Field(min_length=1)
@model_validator(mode="after")
def comment_not_blank(self):
if not self.comment.strip():
raise ValueError(f"смежная служба {self.service}: комментарий отметки пуст")
return self
class CrewRequest(Strict):
"""Вводная «бригада просит смежников»: входящий вызов своей бригады.
Курсант сверяется с карточкой и либо передаёт бригаде, что смежная служба
реагирует, либо связывается с ней сам. `after_seconds` — от принятия
карточки, как у таймлайна.
"""
after_seconds: int = Field(ge=0, le=3600)
service: str = Field(min_length=1)
text: str = Field(min_length=1)
#: Список оповещения, если у сценария нет признаков ЕКП: главная служба
#: по коду ДДС. Тот же запасной вариант использует пульт при сборке карточки.
FALLBACK_NOTIFY: dict[str, str] = {
"01": "Служба 101",
"02": "МВД",
"03": "Скорая помощь",
"04": "Аварийная служба",
}
lct-03 и lct-04: журнал сессий и библиотека сценариев БД: 11 таблиц, первая миграция. Группы и связь trainee → group заложены сразу, даже пустыми — размечать накопленные сессии задним числом значит делать лишнюю миграцию. Номер попытки живёт в сессии, отдельной таблицы попыток нет: дельта считается запросом по (trainee_id, scenario_id). Сценарии: строгая схема — опечатка в имени поля падает на старте, а не игнорируется молча. ground_truth собирается кодом, попытка задать incident_type, dds или required_facts в YAML отвергается: иначе генератор разведёт факты и эталон и курсанта оштрафуют за правильный ответ. Руками задаются только нормализованные адрес и число пострадавших — из фразы «улица Ленина, 14, квартира 47, 5-й этаж» кодом «улица Ленина, 14» не достать. GET /api/scenarios/{id} больше не отдаёт чек-лист. Это содержимое подсказок: отдать его целиком значит выдать в контрольном режиме то, чего там быть не должно, в обход выдачи по одному пункту. Тесты базы поднимают свой движок на каждый тест: глобальный кэшируется и привязывается к первому событийному циклу.
2026-09-15 20:10:05 +03:00
class Scenario(Strict):
id: str
title: str
type: IncidentType
level: Level
topics: list[str] = []
modes: list[str] = ["training"]
extends: str | None = None
persona: Persona
background: Background | None = None
first_line: str
feat: классификатор ЕКП — признаки вместо выбора службы (lct-32) Оператор системы-112 службу не выбирает: он проставляет формализованные признаки происшествия, комбинация признаков даёт код ЕКП, а коду соответствует список оповещения, который система собирает сама (docs/spec/DATASET.md). Прежняя модель с полем dds из пяти значений оценивала действие, которого в боевой работе нет. - scripts/import_ekp.py (make ekp): книга заказчика → app/domain/ekp.json, 1283 кода, 61 служба, 23 группы. Разовый импорт, результат под гитом: читать xlsx в рантайме — лишняя зависимость и полсекунды на старте. - domain/ekp.py: справочник с ленивой загрузкой, каскад значений признаков, список оповещения с модификаторами (нет доступа, угроза людям, пострадавшие, газификация и ещё десяток). - КИО: поля signs, incident_code, notify. Последние два только на чтение и пересчитываются при каждой правке признаков; добавленная вручную служба не теряется, удалить службу нельзя — как в боевом АРМ. - GET /api/ekp/signs отдаёт один уровень признаков, а не дерево на полмегабайта. - Карточка на фронте: три каскадных селектора вместо выбора службы. - Оценка: метрика incident_signs (E2, маршрутизация). Для размеченных сценариев dds_choice больше не считается — список оповещения производен от признаков, и штрафовать за него отдельно значит наказать дважды за одну ошибку. Разбор книги оказался основной работой: имя службы лежит то в первой строке заголовка, то во второй, то склеено с модификатором; «Классификатор МЧС» — заголовок группы колонок, а не служба. Правила разбора в докстринге импорта. 113 тестов зелёных (14 новых в tests/test_ekp.py), make typecheck чистый.
2026-09-19 20:11:50 +03:00
# Признаки происшествия по ЕКП — то, что курсант обязан проставить в карточке.
# Из них загрузчик выводит код и список оповещения (domain/ekp.py).
signs: list[str] = Field(default_factory=list, max_length=3)
feat: исход вызова — не каждый звонок заканчивается карточкой (lct-36) Весь продукт стоял на допущении «звонок → карточка → выезд». В билетах заказчика оно нарушается намеренно: «поругался с продавцом Мегафон» — справка, а вызов из Волгоградской области передаётся в систему-112 другого субъекта. Курсант, заведший карточку на такой вызов, занял расчёт зря, и прежняя оценка этого не видела — наоборот, награждала за полноту заполнения. - Outcome в домене, поле outcome в сценарии, событие call.resolve у курсанта и две кнопки на АРМ. Отдельное действие, а не «положил трубку»: система должна отличить осознанное решение от брошенного вызова. - Метрика outcome (E2, вес 3 — лишний выезд дороже неточного признака). - Там, где карточка не заводится, метрики карточки не считаются вовсе. Полнота опроса считается: передать вызов не значит не опрашивать. - call.resolve останавливает норматив опроса, как и передача карточки. Попутно (lct-34): библиотека стала вложенной — scenarios/tickets/, поля ticket и position, чек-листы для медицины, полиции и ЖКХ. Перенесён билет 1 целиком: три вызова, три классификатора, третий — из другого региона. Найдено по ходу: модификаторы списка оповещения не были подключены ни к чему. В классификаторе скорая добавляется к массовой драке признаком «пострадавшие», но взять его было неоткуда. Теперь модификаторы берутся из карточки — victims_count, life_threat, evacuation_needed, fire.gasified, — и список оповещения пересобирается при правке любого из этих полей. 161 тест зелёный (13 новых), make typecheck чистый.
2026-09-20 08:33:30 +03:00
# Билет — единица занятия у заказчика: три вызова подряд, разные службы
# (docs/spec/TICKETS.md). Преподаватель выбирает билет, а не сценарий.
ticket: int | None = None
position: int | None = Field(
default=None, ge=1, le=3, description="Номер вызова в билете"
)
feat: исход вызова — не каждый звонок заканчивается карточкой (lct-36) Весь продукт стоял на допущении «звонок → карточка → выезд». В билетах заказчика оно нарушается намеренно: «поругался с продавцом Мегафон» — справка, а вызов из Волгоградской области передаётся в систему-112 другого субъекта. Курсант, заведший карточку на такой вызов, занял расчёт зря, и прежняя оценка этого не видела — наоборот, награждала за полноту заполнения. - Outcome в домене, поле outcome в сценарии, событие call.resolve у курсанта и две кнопки на АРМ. Отдельное действие, а не «положил трубку»: система должна отличить осознанное решение от брошенного вызова. - Метрика outcome (E2, вес 3 — лишний выезд дороже неточного признака). - Там, где карточка не заводится, метрики карточки не считаются вовсе. Полнота опроса считается: передать вызов не значит не опрашивать. - call.resolve останавливает норматив опроса, как и передача карточки. Попутно (lct-34): библиотека стала вложенной — scenarios/tickets/, поля ticket и position, чек-листы для медицины, полиции и ЖКХ. Перенесён билет 1 целиком: три вызова, три классификатора, третий — из другого региона. Найдено по ходу: модификаторы списка оповещения не были подключены ни к чему. В классификаторе скорая добавляется к массовой драке признаком «пострадавшие», но взять его было неоткуда. Теперь модификаторы берутся из карточки — victims_count, life_threat, evacuation_needed, fire.gasified, — и список оповещения пересобирается при правке любого из этих полей. 161 тест зелёный (13 новых), make typecheck чистый.
2026-09-20 08:33:30 +03:00
# Чем вызов заканчивается правильно. По умолчанию — карточка и выезд;
# справка и передача в другой регион разбираются в lct-36.
outcome: Outcome = Outcome.CARD
dds_decision: DdsDecision = DdsDecision()
# Готовая КИО, сформированная курсантом и утверждённая преподавателем.
# Для системных сценариев поле отсутствует; ДДС использует снимок как
# исходную карточку вместо реконструкции её из кратких фактов.
student_card: KIO | None = None
feat: исход вызова — не каждый звонок заканчивается карточкой (lct-36) Весь продукт стоял на допущении «звонок → карточка → выезд». В билетах заказчика оно нарушается намеренно: «поругался с продавцом Мегафон» — справка, а вызов из Волгоградской области передаётся в систему-112 другого субъекта. Курсант, заведший карточку на такой вызов, занял расчёт зря, и прежняя оценка этого не видела — наоборот, награждала за полноту заполнения. - Outcome в домене, поле outcome в сценарии, событие call.resolve у курсанта и две кнопки на АРМ. Отдельное действие, а не «положил трубку»: система должна отличить осознанное решение от брошенного вызова. - Метрика outcome (E2, вес 3 — лишний выезд дороже неточного признака). - Там, где карточка не заводится, метрики карточки не считаются вовсе. Полнота опроса считается: передать вызов не значит не опрашивать. - call.resolve останавливает норматив опроса, как и передача карточки. Попутно (lct-34): библиотека стала вложенной — scenarios/tickets/, поля ticket и position, чек-листы для медицины, полиции и ЖКХ. Перенесён билет 1 целиком: три вызова, три классификатора, третий — из другого региона. Найдено по ходу: модификаторы списка оповещения не были подключены ни к чему. В классификаторе скорая добавляется к массовой драке признаком «пострадавшие», но взять его было неоткуда. Теперь модификаторы берутся из карточки — victims_count, life_threat, evacuation_needed, fire.gasified, — и список оповещения пересобирается при правке любого из этих полей. 161 тест зелёный (13 новых), make typecheck чистый.
2026-09-20 08:33:30 +03:00
lct-03 и lct-04: журнал сессий и библиотека сценариев БД: 11 таблиц, первая миграция. Группы и связь trainee → group заложены сразу, даже пустыми — размечать накопленные сессии задним числом значит делать лишнюю миграцию. Номер попытки живёт в сессии, отдельной таблицы попыток нет: дельта считается запросом по (trainee_id, scenario_id). Сценарии: строгая схема — опечатка в имени поля падает на старте, а не игнорируется молча. ground_truth собирается кодом, попытка задать incident_type, dds или required_facts в YAML отвергается: иначе генератор разведёт факты и эталон и курсанта оштрафуют за правильный ответ. Руками задаются только нормализованные адрес и число пострадавших — из фразы «улица Ленина, 14, квартира 47, 5-й этаж» кодом «улица Ленина, 14» не достать. GET /api/scenarios/{id} больше не отдаёт чек-лист. Это содержимое подсказок: отдать его целиком значит выдать в контрольном режиме то, чего там быть не должно, в обход выдачи по одному пункту. Тесты базы поднимают свой движок на каждый тест: глобальный кэшируется и привязывается к первому событийному циклу.
2026-09-15 20:10:05 +03:00
facts: list[Fact] = []
checklist: list[ChecklistItem] = []
required_fields: list[str] = Field(default_factory=list)
# Учебные веса задаёт преподаватель в утверждаемом сценарии. Ноль
# отключает метрику из знаменателя; значения методики предварительные.
score_weights: dict[str, float] = Field(default_factory=dict)
lct-07 (без LLM): слот-автомат, персона, звонящий на заготовках, make repl Звонящий не выдаёт данные сам: автомат держит раскрытые факты явно и отдаёт звонящему только их. Тест прогоняет длинную серию реплик и проверяет, что ни один нераскрытый факт не прозвучал. Главная находка — матчинг по порогу близости не работает. На multilingual-e5-small настоящие вопросы дают 0.79–0.95, а «Оставайтесь на линии» — до 0.89: диапазоны перекрываются, и любой порог либо выдаёт адрес на «успокойтесь», либо не слышит «где вы находитесь?». Решение — сравнение с ближайшим соседом: у пункта чек-листа несколько формулировок (examples), рядом общий список не-вопросов (checklists/common.yaml), и реплика засчитывается пункту, только если она ближе к нему, чем к любому не-вопросу. На отложенных фразах: 19 из 20 вопросов, 0 из 8 ложных срабатываний. Реплика режется только по границам предложений, со знаком: «?» для e5 — сильный признак вопроса, без него «Куда ехать» уходит к не-вопросам. Подсказка берёт неотработанный пункт из автомата. В живой сессии автомат начнёт слышать оператора, когда голосовой контур передаст ему stt.final. Ждёт ключа LLM: условие approach у скрытых фактов, звонящий своими словами, dialog/llm.py с кэшем.
2026-09-17 13:57:43 +03:00
# Реплики оператора, которые вопросом не являются: «успокойтесь»,
# «оставайтесь на линии». Общий список — checklists/common.yaml,
# сценарий может дополнить своими.
not_questions: list[str] = Field(default_factory=list)
lct-03 и lct-04: журнал сессий и библиотека сценариев БД: 11 таблиц, первая миграция. Группы и связь trainee → group заложены сразу, даже пустыми — размечать накопленные сессии задним числом значит делать лишнюю миграцию. Номер попытки живёт в сессии, отдельной таблицы попыток нет: дельта считается запросом по (trainee_id, scenario_id). Сценарии: строгая схема — опечатка в имени поля падает на старте, а не игнорируется молча. ground_truth собирается кодом, попытка задать incident_type, dds или required_facts в YAML отвергается: иначе генератор разведёт факты и эталон и курсанта оштрафуют за правильный ответ. Руками задаются только нормализованные адрес и число пострадавших — из фразы «улица Ленина, 14, квартира 47, 5-й этаж» кодом «улица Ленина, 14» не достать. GET /api/scenarios/{id} больше не отдаёт чек-лист. Это содержимое подсказок: отдать его целиком значит выдать в контрольном режиме то, чего там быть не должно, в обход выдачи по одному пункту. Тесты базы поднимают свой движок на каждый тест: глобальный кэшируется и привязывается к первому событийному циклу.
2026-09-15 20:10:05 +03:00
ground_truth: GroundTruth = GroundTruth()
era_glonass: EraGlonass | None = None
tree: Tree = Tree()
# Реагирование смежных служб в карточке ДДС: сценарный таймлайн отметок
# и не больше одной вводной «бригада просит смежников» (lct: issue 68).
adjacent_timeline: list[AdjacentTimelineEntry] = Field(default_factory=list)
crew_request: CrewRequest | None = None
@model_validator(mode="after")
def valid_score_weights(self):
unknown = self.score_weights.keys() - METRIC_MAP.keys()
if unknown:
raise ValueError(
f"неизвестные метрики score_weights: {', '.join(sorted(unknown))}"
)
if any(not 0 <= weight <= 10 for weight in self.score_weights.values()):
raise ValueError("score_weights: каждый вес должен быть от 0 до 10")
return self
@model_validator(mode="after")
def valid_required_fields(self):
duplicates = sorted({path for path in self.required_fields
if self.required_fields.count(path) > 1})
if duplicates:
raise ValueError(
f"required_fields: повторяются поля: {', '.join(duplicates)}"
)
unavailable = sorted(set(self.required_fields) - EDITABLE_KIO_FIELDS)
if unavailable:
raise ValueError(
"required_fields: поля отсутствуют в форме КИО или заполняются системой: "
+ ", ".join(unavailable)
)
if self.outcome is not Outcome.CARD and self.required_fields:
raise ValueError(
"required_fields должны быть пустыми, если карточка КИО не создаётся"
)
return self
@model_validator(mode="after")
def unique_reference_ids(self):
for label, values in (
("id фактов", [fact.id for fact in self.facts]),
("id пунктов чек-листа", [item.id for item in self.checklist]),
("признаки ЕКП", self.signs),
):
duplicates = sorted({value for value in values if values.count(value) > 1})
if duplicates:
raise ValueError(f"{label} должны быть уникальны: {', '.join(duplicates)}")
return self
feat: исход вызова — не каждый звонок заканчивается карточкой (lct-36) Весь продукт стоял на допущении «звонок → карточка → выезд». В билетах заказчика оно нарушается намеренно: «поругался с продавцом Мегафон» — справка, а вызов из Волгоградской области передаётся в систему-112 другого субъекта. Курсант, заведший карточку на такой вызов, занял расчёт зря, и прежняя оценка этого не видела — наоборот, награждала за полноту заполнения. - Outcome в домене, поле outcome в сценарии, событие call.resolve у курсанта и две кнопки на АРМ. Отдельное действие, а не «положил трубку»: система должна отличить осознанное решение от брошенного вызова. - Метрика outcome (E2, вес 3 — лишний выезд дороже неточного признака). - Там, где карточка не заводится, метрики карточки не считаются вовсе. Полнота опроса считается: передать вызов не значит не опрашивать. - call.resolve останавливает норматив опроса, как и передача карточки. Попутно (lct-34): библиотека стала вложенной — scenarios/tickets/, поля ticket и position, чек-листы для медицины, полиции и ЖКХ. Перенесён билет 1 целиком: три вызова, три классификатора, третий — из другого региона. Найдено по ходу: модификаторы списка оповещения не были подключены ни к чему. В классификаторе скорая добавляется к массовой драке признаком «пострадавшие», но взять его было неоткуда. Теперь модификаторы берутся из карточки — victims_count, life_threat, evacuation_needed, fire.gasified, — и список оповещения пересобирается при правке любого из этих полей. 161 тест зелёный (13 новых), make typecheck чистый.
2026-09-20 08:33:30 +03:00
@model_validator(mode="after")
def ticket_needs_position(self):
if (self.ticket is None) != (self.position is None):
raise ValueError(
"ticket и position задаются вместе: билет без номера вызова неполон"
)
feat: исход вызова — не каждый звонок заканчивается карточкой (lct-36) Весь продукт стоял на допущении «звонок → карточка → выезд». В билетах заказчика оно нарушается намеренно: «поругался с продавцом Мегафон» — справка, а вызов из Волгоградской области передаётся в систему-112 другого субъекта. Курсант, заведший карточку на такой вызов, занял расчёт зря, и прежняя оценка этого не видела — наоборот, награждала за полноту заполнения. - Outcome в домене, поле outcome в сценарии, событие call.resolve у курсанта и две кнопки на АРМ. Отдельное действие, а не «положил трубку»: система должна отличить осознанное решение от брошенного вызова. - Метрика outcome (E2, вес 3 — лишний выезд дороже неточного признака). - Там, где карточка не заводится, метрики карточки не считаются вовсе. Полнота опроса считается: передать вызов не значит не опрашивать. - call.resolve останавливает норматив опроса, как и передача карточки. Попутно (lct-34): библиотека стала вложенной — scenarios/tickets/, поля ticket и position, чек-листы для медицины, полиции и ЖКХ. Перенесён билет 1 целиком: три вызова, три классификатора, третий — из другого региона. Найдено по ходу: модификаторы списка оповещения не были подключены ни к чему. В классификаторе скорая добавляется к массовой драке признаком «пострадавшие», но взять его было неоткуда. Теперь модификаторы берутся из карточки — victims_count, life_threat, evacuation_needed, fire.gasified, — и список оповещения пересобирается при правке любого из этих полей. 161 тест зелёный (13 новых), make typecheck чистый.
2026-09-20 08:33:30 +03:00
return self
@model_validator(mode="after")
def adjacent_timeline_follows_status_machine(self):
"""Кривой таймлайн валит загрузку сценария, а не занятие: симуляция
пишет отметки тем же автоматом переходов, что и диспетчер."""
chains: dict[str, ServiceStatus] = {}
for entry in sorted(self.adjacent_timeline, key=lambda item: item.after_seconds):
state = chains.get(entry.service, ServiceStatus.ADDED)
if entry.status not in NEXT[state]:
raise ValueError(
f"adjacent_timeline: {entry.service} — после "
f"«{SERVICE_STATUS_LABELS[state]}» недопустим статус "
f"«{SERVICE_STATUS_LABELS[entry.status]}»"
)
chains[entry.service] = entry.status
return self
def notify_services(self) -> list[str]:
"""Список оповещения карточки пульта, как его соберёт `build_card`:
карточка курсанта, иначе эталон по ЕКП, иначе главная служба по коду."""
if self.student_card is not None:
return list(self.student_card.notify)
if self.ground_truth.notify:
return list(self.ground_truth.notify)
service = self.ground_truth.dds.value if self.ground_truth.dds else None
return [FALLBACK_NOTIFY[service]] if service in FALLBACK_NOTIFY else []
lct-03 и lct-04: журнал сессий и библиотека сценариев БД: 11 таблиц, первая миграция. Группы и связь trainee → group заложены сразу, даже пустыми — размечать накопленные сессии задним числом значит делать лишнюю миграцию. Номер попытки живёт в сессии, отдельной таблицы попыток нет: дельта считается запросом по (trainee_id, scenario_id). Сценарии: строгая схема — опечатка в имени поля падает на старте, а не игнорируется молча. ground_truth собирается кодом, попытка задать incident_type, dds или required_facts в YAML отвергается: иначе генератор разведёт факты и эталон и курсанта оштрафуют за правильный ответ. Руками задаются только нормализованные адрес и число пострадавших — из фразы «улица Ленина, 14, квартира 47, 5-й этаж» кодом «улица Ленина, 14» не достать. GET /api/scenarios/{id} больше не отдаёт чек-лист. Это содержимое подсказок: отдать его целиком значит выдать в контрольном режиме то, чего там быть не должно, в обход выдачи по одному пункту. Тесты базы поднимают свой движок на каждый тест: глобальный кэшируется и привязывается к первому событийному циклу.
2026-09-15 20:10:05 +03:00
@model_validator(mode="after")
def era_only_for_era_type(self):
if self.era_glonass is not None and self.type is not IncidentType.ERA_GLONASS:
raise ValueError("era_glonass задан, но type не era_glonass")
if self.type is IncidentType.ERA_GLONASS and self.era_glonass is None:
raise ValueError("type era_glonass требует блок era_glonass")
return self
def fact_ids(self) -> set[str]:
return {fact.id for fact in self.facts}