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,
+    }