lct-07 и lct-19: звонящий на LLM, офлайн-таблица, предгенерация

Что можно сказать, решает слот-автомат, а не модель: в промпт попадают
только раскрытые факты. Иначе LLM услужливо назовёт адрес, которого не
спрашивали. Промпты лежат файлами — их правит тот, кто ведёт занятия.

Отказ провайдера не роняет занятие: звонящий откатывается на заготовки.
Молчащий звонящий хуже шаблонной фразы.

Офлайн — таблица, а не локальная модель. Ветвление уже делает слот-автомат,
поэтому таблица индексируется парой «событие × настроение» и выходит
небольшой: для пожарного сценария 62 реплики, около 36 секунд генерации.
Формулировки в ней от облачной модели, а задержка на занятии нулевая —
локальная 3–4B дала бы формулировки хуже и за 2.5 секунды.

Найдено на бесплатной модели OpenRouter: рассуждающие модели тратят
сотни токенов на размышление и при малом бюджете возвращают пустой
content с finish_reason=length. Пустой ответ теперь честный отказ,
бюджет токенов поднят, рассуждение из ответа исключается.

Живые запросы к LLM вынесены из общего прогона: они требуют сети,
а рассуждающая модель отвечает десятками секунд.

backend/app/dialog/tree.py

@@ -0,0 +1,82 @@
+"""Офлайн-звонящий: читает таблицу реплик с диска.
+
+Ветвление делает слот-автомат, поэтому таблица индексируется парой
+«событие × настроение», а не хранит граф диалога. На занятии сети не нужно
+вовсе: задержка — это время матчинга эмбеддингами, около 300 мс.
+
+Это не запасной костыль, а требование воспроизводимости: сценарий занятия
+проверяется методистом заранее и звучит одинаково у каждой группы
+(docs/arch/STACK.md).
+"""
+
+import logging
+from pathlib import Path
+
+import yaml
+
+from app.dialog.caller import CallerLine, TemplateCaller
+from app.dialog.persona import PersonaState
+from app.dialog.slots import SlotMachine, TurnResult
+from app.domain.events import Mood
+
+log = logging.getLogger(__name__)
+
+LIBRARY = Path(__file__).resolve().parents[3] / "scenarios" / "pregenerated"
+
+
+def table_path(scenario_id: str) -> Path:
+    return LIBRARY / f"{scenario_id}.yaml"
+
+
+def has_table(scenario_id: str) -> bool:
+    return table_path(scenario_id).exists()
+
+
+class TreeCaller:
+    """Звонящий по предгенерированной таблице.
+
+    Чего в таблице нет — берётся у заготовок: пропуск не должен оставлять
+    звонящего без голоса посреди занятия.
+    """
+
+    def __init__(self, scenario_id: str) -> None:
+        self._table = yaml.safe_load(table_path(scenario_id).read_text(encoding="utf-8")) or {}
+        self._fallback = TemplateCaller()
+        self._turn = 0
+        self.misses = 0
+
+    @property
+    def first_line(self) -> str | None:
+        return self._table.get("first_line")
+
+    def _line(self, section: str, fact_id: str, mood: Mood) -> str | None:
+        return (self._table.get(section, {}).get(fact_id) or {}).get(mood.value)
+
+    def _filler(self, mood: Mood) -> str | None:
+        options = self._table.get("fillers", {}).get(mood.value) or []
+        return options[(self._turn - 1) % len(options)] if options else None
+
+    async def reply(self, turn: TurnResult, persona: PersonaState, slots: SlotMachine) -> CallerLine:
+        self._turn += 1
+        for _ in turn.repeated:
+            persona.on_repeat()
+        mood = persona.remember()
+
+        parts: list[str] = []
+        for fact_id in turn.revealed:
+            parts.append(self._line("reveal", fact_id, mood) or "")
+        for fact_id in turn.repeated:
+            parts.append(self._line("repeat", fact_id, mood) or "")
+
+        if parts and all(parts):
+            return CallerLine(text=" ".join(parts), mood=mood)
+        if not parts:
+            filler = self._filler(mood)
+            if filler:
+                return CallerLine(text=filler, mood=mood)
+
+        # В таблице дырка: реплику берём у заготовок, но считаем — по счётчику
+        # видно, что предгенерацию пора повторить.
+        self.misses += 1
+        log.warning("в таблице нет реплики (%s), звонящий отвечает заготовкой", mood.value)
+        return await self._fallback.reply(turn, persona, slots)