Продукт сместился на упражнение ДДС с готовой карточкой, а часть
документов описывала голосовой тренажёр, LLM-судью и несуществующие
модули. Всё сверено с кодом.
- tasks/README.md: статусы карточек по коду, lct-13 снята
- arch: дерево модулей BACKEND/FRONTEND по коду, STT по умолчанию
Whisper small, события и маршруты CONTRACT по events.py и API
- product: разбор, методика, режимы и звонящий без судьи и
нереализованных функций (автопроигрывание эталона, ЭРА-ГЛОНАСС)
- spec, hackathon: нормативы настраиваемые, формат сценария по схеме,
питч под ДДС, исторические решения помечены датой
- удалены посторонний 1.md и отработанные гайды lct-01 из корня
Перенесены все 32 билета учебного центра, по три вызова в каждом. Это тот
материал, по которому заказчик учит операторов сегодня, — библиотека больше
не состоит из придуманных нами ситуаций.
Состав: медицина 23, пожары 19, полиция 16, ЖКХ 5, прочее 33. Исходы:
карточка 86, передача в другой регион 8, справка 2. С уточнением адреса —
29 вызовов. Уровни L1/L2/L3 — 11/38/47.
Написаны чек-листы, которых не было: medical, police, utility.
Признаки ЕКП подбирались под каждый вызов и проверены загрузчиком: комбинация,
которой нет в классификаторе, роняет загрузку. Несколько раз это и случилось,
и ошибка называла, чего не хватает.
Эталонных ответов в сценариях намеренно нет: в билетах их нет тоже, их знает
преподаватель, а наш эталон выводится кодом из фактов. Факты каждого вызова —
ровно то, что названо в строке билета.
193 теста зелёных, make seed заливает 97 сценариев.
Целый раздел ТЗ, от которого не было ни одной функции.
- Учётные записи: завести, сменить роль и службу, заблокировать, сбросить
пароль. Обучающемуся заводится и карточка курсанта — на ней висят профиль
и проверка «это твой разбор».
- Состояние компонентов: база, модели речи, эмбеддинги, провайдер LLM, версия
классификатора, число живых занятий. Отдельной строкой — секрет сессии:
значение по умолчанию не ошибка запуска, но на стенде это дыра, и увидеть
её должен администратор, а не проверяющий на защите.
- Журнал действий с фильтром, только на чтение.
- Резервные копии: кнопка и make backup для cron. pg_dump берётся локальный,
а если его нет — из контейнера базы; если нет ни того ни другого,
администратор видит, чего не хватает, а кнопка не молчит.
Границы роли выражены отсутствием маршрутов, а не проверками внутри них:
в разделе нет ни одной точки, трогающей оценки или пишущей в аудит. Два теста
проверяют это перебором маршрутов роутера — так запрет нельзя ослабить,
случайно добавив обработчик.
Найдено по ходу: тесты с базой падали в компании и проходили поодиночке.
Движок SQLAlchemy кэшировался на процесс, а каждый TestClient поднимает свой
событийный цикл — пул привязан к первому. Появился db.base.reset() и фикстура,
дающая движок на тест.
193 теста зелёных (12 новых).
Самое крупное расхождение с ТЗ: входа не было вовсе, экраны открывались
ссылкой с номером занятия, и пускало знание адреса.
- Таблицы users и audit_log, миграция. Пароль argon2, сессия — подписанная
cookie; роль на сокетах читается из той же cookie в момент рукопожатия,
отдельного протокола авторизации в канале нет.
- Разграничение: control — преподавателю, observe — преподавателю и админу,
call и station — обучающемуся и преподавателю. Отказ приходит событием
error с кодом forbidden.
- Обучающийся не видит чужого: история подменяет фильтр на его собственный
идентификатор, разбор и профиль сверяют trainee_id. ТЗ запрещает доступ
к чужим результатам, а не только к чужим экранам.
- Администратору закрыта правка оценок — ТЗ запрещает это прямо.
- make users заводит по записи на роль и печатает случайные пароли один раз:
зашитый в репозиторий admin/admin пережил бы сдачу.
- Экран входа и проверка роли на каждом маршруте фронта.
Наши инструменты не сломались: make lesson и тесты входят через dev-token
за флагом dev_auth_bypass, на стенде точка отвечает 404 — выключенной
функции не должно быть видно вовсе. У тестов появился conftest.py.
Role уехала в домен и в generated.ts через EventCatalog.principal: иначе
фронт переписывал бы список ролей руками.
181 тест зелёный (14 новых), make typecheck чистый.
Девять вызовов из билетов учебного центра в scenarios/tickets/. Библиотека
стала вложенной: загрузчик ходит по подкаталогам, checklists/ и pregenerated/
сценариями не считаются. Поля ticket и position задаются вместе.
Написаны чек-листы, которых не было: medical, police, utility. Без них
переносить было не на что — в библиотеке существовал только пожарный.
Девять вызовов закрывают все приёмы, ради которых билеты и брались: адрес
по ориентиру, адрес из другого региона, линейный объект (съезд с МКАД),
непрофильный вызов, профильный но не экстренный, массовая драка, где список
оповещения поднимает и полицию, и скорую.
Подводный камень записан в SCENARIO-FORMAT: значения признаков ЕКП бывают
с запятыми («Человек в воде, на льдине»), и в короткой записи YAML разрывает
такое значение на два.
Осталось семь билетов — работа механическая, рецепт отработан на трёх.
161 тест зелёный.
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.
ТЗ называет обучаемого оператором ДДС, а его работа в системе-112 состоит
из одного действия: получить карточку и правильно проставить статус
реагирования с комментарием. Памятка заказчика посвящена этому целиком.
Наш АРМ умел два статуса из девяти.
- domain/statuses.py: девять статусов реагирования с автоматом переходов,
семь статусов карточки, обязательные комментарии к отказам. Формулировки
из памятки дословно — диспетчер должен узнать слова своего боевого АРМ.
- Автомат на сервере: фронт рисует только пришедшее в available. Отвергнутая
отметка не попадает в журнал и возвращается текстом для курсанта.
- scoring/dispatcher.py: D1, D2, D3, D4, D6 детерминированно. D3 (отказ
от профильного происшествия) проверяется по списку оповещения из ЕКП —
без классификатора его было бы не на чем посчитать. D5 оставлен судье.
- Отметки D идут в отчёт рядом с E: в живой цепочке 112 → ДДС участвуют обе роли.
- Экран ДДС: таблица служб со статусами, поле комментария у отказов,
журнал отметок, статус карточки красным в трёх случаях из семи.
Сквозной тест повис на ожидании station.state и вскрыл продуктовый дефект:
снимок уходил только в ответ на действие диспетчера, то есть список оповещения
он видел лишь после того, как что-то нажмёт. Теперь station.state отправляется
сразу за card.received.
Упрощения записаны в карточке: статусы «Проверена» и «Не завершено» не
считаются — первый требует главного специалиста, второй 48 часов.
148 тестов зелёных (23 новых), make typecheck чистый.
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.
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.
Получены первичные данные, названные в ТЗ: памятка по АРМ-112, классификатор
происшествий на 1283 кода и 32 экзаменационных билета. Файлы в docs/spec/source/
под гитом: документ, на который ссылается норматив, должен приезжать вместе с кодом.
Что изменилось по существу:
- Норматив подтверждения карточки был 4 секунды со ссылкой на ГОСТ, где этого числа
нет. Памятка и ТЗ независимо называют 30 секунд — исправлено в domain/timers.py
с правильной ссылкой (ПП РФ № 1931), в контракте и в generated.ts.
- Оператор в боевом АРМ-112 службу не выбирает: он проставляет признаки, а список
оповещения из 5–11 служб считается по ЕКП. Наше поле dds моделирует не ту работу.
- Сторона ДДС описана памяткой подробнее, чем реализована: девять статусов
реагирования автоматом, семь статусов карточки, обязательные комментарии
к отказам и таксономия ошибок с примерами.
- 96 учебных вызовов из билетов расшифрованы слово в слово в docs/spec/TICKETS.md;
сложность в них делается адресом и профильностью, а не сюжетом.
Документы: DATASET.md, TICKETS.md, правки NORMATIVES.md (НПА, ЕКП, статусы),
GAP.md (пункты 13–15), TZ.md (предположение «датасета не будет» не подтвердилось).
Карточки: новые 32–36 (классификатор, статусы реагирования, билеты, уточнение
адреса, непрофильные вызовы); в девятнадцати существующих — раздел «Датасет»
с расхождениями, включая выполненные: lct-01 моделирует не ту карточку КИО,
lct-12 сравнивает адрес так, что уточнивший его курсант получает расхождение
с эталоном, lct-10 не содержит трёх блоков боевого АРМ.
engine.connect() без таймаута — у asyncpg он не задан по умолчанию —
висел на TCP-таймауте ОС вместо быстрого отказа. test_profile.py уже
чинил ровно эту проблему сокетным пробником, test_db.py — исходный файл
с той же логикой — остался с висящим вариантом. Нашлось руками:
Docker недоступен в этой сессии WSL, и make test встал намертво вместо
54 пропущенных тестов.
Получен формальный документ заказчика (Департамент по делам ГО, ЧС и ПБ
города Москвы, ГБУ «Система 112»), двадцать страниц. То, по чему строилась
вся документация, было коротким описанием с лендинга — примерно десятая
часть требований.
Текст ТЗ положен в docs/spec/TZ-FULL.md под версию, соответствие
реализации разобрано в docs/spec/GAP.md по коду, а не по памяти.
Закрыто уже многое, включая главное требование — работу без доступа
к внешним сетям. Но появились требования, которых в коротком описании
не было: аутентификация и роли с аудитом, администратор системы, VoIP
через локальный SIP, двадцать одновременных сессий, второй режим
занятия с потоком карточек и вводом текста, проверка грамматики,
настраиваемые преподавателем тайминги, экспорт отчётов.
Два расхождения требуют решения людей, а не разработчика: делать ли SIP
(в стеке записано обратное) и сколько одновременных голосовых занятий
должен держать стенд — двадцать это другой класс железа.
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.
make demo поднимает стенд целиком: проверяет модели, базу, миграции,
сценарии, бэкенд с голосом в офлайн-режиме и фронт. Обкатан заранее,
как и требует карточка, — и сразу поймал ошибку: `cd backend && команда &`
уводит в фон всю связку, родительская оболочка остаётся на месте,
и фронт запускался не из репозитория.
Пять диалогов подряд через make demo: без сбоев, ход 965–1210 мс,
первая реплика 78–115 мс. make dev проверен целиком — образ фронта
собирается, страница отдаётся.
README переписан под факт: два шага до стенда и таблица того, что
работает, вместо обещаний. Экран готовности показывает курсанту, почему
звонящий молчит, вместо тишины без объяснений.
В Makefile записано, что make test и make demo нельзя запускать
одновременно: они просят у uv разные группы зависимостей, uv пересобирает
одно окружение, и второй запуск молча ждёт блокировку.
Возврат карточки — самая ценная механика цепочки: неполнота КИО
перестаёт быть процентом в отчёте и становится сорванным выездом
с конкретной причиной. В разборе это отметка E6: «не заполнено floor,
victims_count — выезд сорван».
Снимок карточки не меняется после передачи: оператор не дописывает
задним числом поле, которое забыл. Тест правит карточку после передачи
и проверяет, что в снимке этого нет.
Диспетчер садится за АРМ, когда вызов уже идёт, — станция, подключённая
после передачи, всё равно получает карточку.
У станции нет аудио вообще: ни VAD, ни распознавания, ни синтеза.
