Implement DDS exercise, customer UI and local demo

backend/app/scoring/group.py

@@ -0,0 +1,69 @@
+"""Воспроизводимая аналитика учебной группы по сохранённым оценкам.
+
+Рекомендации здесь основаны на кодах ошибок, а не выдаются за вывод ИИ.
+Повторные попытки учитываются в среднем балле, но один курсант не может
+увеличить долю группы повторением одной и той же ошибки.
+"""
+
+from collections import Counter, defaultdict
+from dataclasses import dataclass
+from uuid import UUID
+
+from app.domain.taxonomy import ERRORS, ErrorCode
+
+
+RECOMMENDATIONS: dict[str, str] = {
+    "E1": "Повторить опросную карту и обязательные уточняющие вопросы.",
+    "E2": "Отработать классификацию происшествия и маршрутизацию по ЕКП.",
+    "E3": "Провести тренировку по временным нормативам.",
+    "E4": "Разобрать управление разговором и коммуникацию в стрессе.",
+    "E5": "Потренировать полноту заполнения карточки 112.",
+    "E6": "Повторить проверку карточки перед завершением и передачей.",
+    "D1": "Отработать первичную отметку ДДС в течение 30 секунд.",
+    "D2": "Сверять статусы реагирования с фактическими докладами.",
+    "D3": "Разобрать профильность обращений и допустимость отказа.",
+    "D4": "Тренировать обоснование отказа в комментарии.",
+    "D5": "Тренировать полноту комментария: действие и передача информации.",
+    "D6": "Повторить цепочку статусов выезда, прибытия и работ.",
+}
+
+
+@dataclass(frozen=True)
+class ScoredAttempt:
+    trainee_id: UUID | None
+    score: float
+    codes: dict[str, int]
+
+
+def summarize(attempts: list[ScoredAttempt], enrolled: int) -> dict:
+    """Сводка только по завершённым попыткам с оценкой."""
+    active = {item.trainee_id for item in attempts if item.trainee_id is not None}
+    affected: dict[str, set[UUID]] = defaultdict(set)
+    occurrences: Counter[str] = Counter()
+    for attempt in attempts:
+        for code, count in attempt.codes.items():
+            if code not in RECOMMENDATIONS or not isinstance(count, int) or count <= 0:
+                continue
+            occurrences[code] += count
+            if attempt.trainee_id is not None:
+                affected[code].add(attempt.trainee_id)
+
+    errors = []
+    for code in occurrences:
+        errors.append({
+            "code": code,
+            "title": ERRORS[ErrorCode(code)].title,
+            "affected_trainees": len(affected[code]),
+            "occurrences": occurrences[code],
+            "rate_percent": round(100 * len(affected[code]) / len(active), 1) if active else 0.0,
+            "recommendation": RECOMMENDATIONS[code],
+        })
+    errors.sort(key=lambda item: (-item["affected_trainees"], -item["occurrences"], item["code"]))
+    return {
+        "enrolled_trainees": enrolled,
+        "active_trainees": len(active),
+        "scored_attempts": len(attempts),
+        "average_score": round(sum(item.score for item in attempts) / len(attempts), 1)
+        if attempts else None,
+        "errors": errors,
+    }

backend/app/scoring/report.py

@@ -9,6 +9,7 @@ from uuid import UUID
 
 from app.domain.events import (
     CompetencyScore,
+    DdsCardReport,
     HintShown,
     HintUsage,
     InstructorNoteShown,
@@ -68,23 +69,27 @@ def build(session_id: UUID, state, scenario: Scenario) -> SessionReport:
         step.checklist_id
         for step in reference.steps
         if step.required and revealed is not None and step.fact_id not in revealed
-    ] if state.exercise is not Exercise.CARD else []
+    ] if state.exercise is Exercise.CALL else []
 
     return SessionReport(
         session_id=session_id,
-        scenario_id=scenario.id,
+        scenario_id=(state.dds_scenarios[0].id
+                     if state.exercise is Exercise.DDS and state.dds_scenarios
+                     else scenario.id),
         mode=state.mode,
         attempt=state.attempt,
         transcript=list(state.transcript),
         findings=[Finding.model_validate(item) for item in score.get("findings", [])],
         metrics=[Metric.model_validate(item) for item in score.get("metrics", [])],
+        card_results=[DdsCardReport.model_validate(item)
+                      for item in score.get("card_results", [])],
         competencies=[CompetencyScore.model_validate(item) for item in score.get("competencies", [])],
         # Эталонные вопросы по шагам: по каждому пропущенному пункту видно,
         # какой вопрос был правильным.
         reference_questions=[
             HintShown(checklist_id=step.checklist_id, question=step.question)
             for step in reference.steps
-        ] if state.exercise is not Exercise.CARD else [],
+        ] if state.exercise is Exercise.CALL else [],
         missed_checklist=missed_checklist,
         hints_used=[
             HintUsage(checklist_id=checklist_id, question=questions.get(checklist_id, ""), at=at)

backend/app/scoring/taxonomy.py

@@ -28,6 +28,7 @@ METRIC_MAP: dict[str, tuple[ErrorCode, Competency]] = {
     "dds_contact": (ErrorCode.D6, Competency.COMMUNICATION),
     "dds_progress": (ErrorCode.D6, Competency.CARD),
     "dds_completion": (ErrorCode.D6, Competency.CARD),
+    "dds_reply": (ErrorCode.D5, Competency.COMMUNICATION),
 }
 
 #: Вес метрики в детерминированной оценке.

backend/app/scoring/weights.py

@@ -0,0 +1,10 @@
+"""Пересчёт предварительной шкалы под утверждённый методистом сценарий."""
+
+from app.scoring.gost import GostResult
+
+
+def apply_weights(result: GostResult, overrides: dict[str, float]) -> None:
+    """Меняет только веса метрик; факты, нормативы и ошибки неизменны."""
+    for metric in result.metrics:
+        if metric.key in overrides:
+            metric.weight = overrides[metric.key]