lct-hack/backend/Dockerfile

FROM python:3.11-slim

COPY --from=ghcr.io/astral-sh/uv:latest /uv /usr/local/bin/uv

WORKDIR /app
ENV UV_PROJECT_ENVIRONMENT=/usr/local PYTHONUNBUFFERED=1

COPY pyproject.toml ./
RUN uv pip install --system fastapi "uvicorn[standard]" "pydantic>=2.7" pydantic-settings \
    "sqlalchemy[asyncio]" alembic asyncpg httpx pyyaml structlog \
    onnxruntime tokenizers numpy

COPY . .
EXPOSE 8000
CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]
каркас: домен, генерация типов фронта, стенд и карточки задач Контракт в коде: КИО по нормативу, 43 события WS по шести союзам направлений, таймеры ГОСТ, таксономия E1–E6, шесть компетенций радара. make types гоняет их через JSON Schema в generated.ts, тест ловит забытую регенерацию. Стенд: docker compose postgres + backend, health отвечает, база досягаема из контейнера бэкенда. Makefile не врёт — нереализованные цели падают и называют карточку, которая их закроет. frontend/.npmrc: под WSL2 npm install зависает на дефолтных 15 сокетах. 2026-09-15 19:35:03 +03:00			`FROM python:3.11-slim`

			`COPY --from=ghcr.io/astral-sh/uv:latest /uv /usr/local/bin/uv`

			`WORKDIR /app`
			`ENV UV_PROJECT_ENVIRONMENT=/usr/local PYTHONUNBUFFERED=1`

			`COPY pyproject.toml ./`
			`RUN uv pip install --system fastapi "uvicorn[standard]" "pydantic>=2.7" pydantic-settings \`
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			`"sqlalchemy[asyncio]" alembic asyncpg httpx pyyaml structlog \`
			`onnxruntime tokenizers numpy`
каркас: домен, генерация типов фронта, стенд и карточки задач Контракт в коде: КИО по нормативу, 43 события WS по шести союзам направлений, таймеры ГОСТ, таксономия E1–E6, шесть компетенций радара. make types гоняет их через JSON Schema в generated.ts, тест ловит забытую регенерацию. Стенд: docker compose postgres + backend, health отвечает, база досягаема из контейнера бэкенда. Makefile не врёт — нереализованные цели падают и называют карточку, которая их закроет. frontend/.npmrc: под WSL2 npm install зависает на дефолтных 15 сокетах. 2026-09-15 19:35:03 +03:00
			`COPY . .`
			`EXPOSE 8000`
			`CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]`