5 LAYOUT PICTOGRAMS (podbor.picts.js):
- linear: одна стена с гарнитуром
- l_shape: Г-образная, две стены с подсвеченным углом
- u_shape: П-образная, три стены
- island: линейный гарнитур + отдельный остров посередине
- peninsula: Г-образная + барная стойка-полуостров
Все в стиле D · top-down view, walnut stroke, теплые градиенты
MEASUREMENTS.JS WIZARD (5 шагов):
1. client_info — имя + телефон (валидация)
2. layout — pict-карточки 5 типов
3. size — длины стен (1-3 по layout), площадь, потолок (мм)
4. openings — окно / дверь / коммуникации / заметки
5. summary — обзор + Сохранить → POST /api/measurement
BACKEND (main.py):
- New /api/measurements (POST) для списка замеров менеджера
с опц. фильтрами по client_tg_id
- _handle_measurement теперь дописывает имя+телефон клиента в notes
(если client_tg_id не зарегистрирован — это новый клиент без аккаунта)
- handlers dispatcher: 'measurements' route added
ROUTING (app.js):
- Quick-action 'Новый замер' wired to '#/measure'
- routeByHash: Measurements.mount on #/measure
CLIENT PROFILE (clients.js):
- New section 'Замеры · N' on client history page
- fetchMeasurements() filters by client_tg_id or name match in notes
- layoutLabel() shows Russian label (Прямая / Угловая Г / etc.)
- Cache bump v=20260512c
NEW HANDLERS:
- _handle_clients: groups manager's Leads by client (name or tg_id), returns
list with leads_count, last_lead_at, client_phone (extracted from checklist),
and full leads array per client. Sorted by recency desc.
- _handle_lead: fetches single lead with parsed checklist + ai_response JSON.
Validates ownership (manager_tg_id matches caller).
NEW ENDPOINTS:
- POST /api/clients — list of manager's clients with summary
- POST /api/lead — single lead detail with ai_response for re-render
Both accept initData auth, only manager role can call.
Apps Script compat: ?path=clients and ?path=lead also work.
NEW MODULE app/catalog.py:
- refresh_catalog(cats, sources, per_brand, delay) — runs parsers for seed brand+category pairs
- list_catalog(cat, tier, brand) — reads from Sheets
- list_for_ai(cats, tiers) — compact text for AI prompt context
- SEED_BRANDS_BY_TIER + CATEGORY_QUERIES — 22 brands × 8 cats = 176 combos
- Saves top-2 relevant results per (brand × cat), filters by brand presence in title
- Dedup by title hash within (cat, brand) bucket
SHEETS:
- ensure_sheet(name, headers) — auto-creates Catalog tab on first refresh
- Schema: id, category, brand, tier, model_name, search_query, price_min/max, image_url, source, url, last_seen_at
ENDPOINTS:
- POST /api/catalog/refresh?cat=X&per_brand=N — manual refresh (1 cat ~2-5 min)
- GET /api/catalog/list?cat=&tier=&brand= — read with filters
- GET /api/catalog/preview_ai?cats=fridge — debug what AI receives
AI PROMPT:
- Rule #0: if catalog passed in user prompt — MUST select only from there
- _build_catalog_context: filters by checklist.budget_preset → tier subset
(luxe→premium, premium→premium+middle, middle→middle, budget→middle+budget)
_handle_podbor:
- Loads catalog subset, appends to user_prompt as 'ДОСТУПНЫЙ КАТАЛОГ МОДЕЛЕЙ'
- AI 'выбирай ТОЛЬКО из этого списка' rule reinforced
NEXT: trigger refresh manually for 1 category (~3 min), then real podbor test
to verify AI uses catalog models instead of hallucinating SKUs
DIAGNOSTIC RESULTS:
- OZON: 19 product links via Playwright on naked VPS-IP ✓
- Citilink: 112 data-meta-name Snippets ✓
- Wildberries: JSON API works with delays ✓
- Я.Маркет, DNS: blocked by ASN (need residential proxy)
OZON PARSER:
- Pure Playwright DOM (composer-api dropped — was blocked)
- Selects a[href*='/product/'], walks up to card div, extracts title/price/img
- Filters fake 'titles' like Распродажа, Скидка
CITILINK PARSER (new):
- Selects [data-meta-name*='Snippet'] or ProductCard markers
- Multiple title selectors fallback chain
- Filters out non-product hits
PARSERS/__init__.py:
- DEFAULT_SOURCES = (ozon, citilink, wb) — all work without proxy
- Я.Маркет, DNS kept but not default — usable when residential proxy added
NEW ENDPOINT:
- GET /api/parse_citilink?q=...&limit=N
PROXY POOL (app/proxy_pool.py):
- Loads active proxies from Proxy6.net API every 10 min
- Random rotation per request via proxied_client(timeout, headers)
- Graceful fallback to direct HTTP if PROXY6_TOKEN not set
- Config: PROXY6_TOKEN env var
PARSERS (app/parsers/):
- dns.py — refactored to use proxy_pool with retry+rotation on Qrator block
- wb.py — Wildberries JSON API (search.wb.ru), retries on 429
- ozon.py — OZON composer-api JSON (widgetStates extraction)
- yamarket.py — Я.Маркет HTML + embedded JSON parser
- __init__.py — enrich_one() fans out to all sources, aggregates min/max prices, max rating, sum reviews
- enrich_models() — batch enrich for AI by_category output
NEW DIAGNOSTIC ENDPOINTS (main.py):
- GET /api/parse_wb?q=...&limit=N
- GET /api/parse_ozon?q=...&limit=N
- GET /api/parse_yamarket?q=...&limit=N
- GET /api/parse_all?q=... — fan-out + aggregate
- GET /api/proxy_status — pool diagnostics (count, token configured, age)
PODBOR (main.py):
- _enrich_ai_with_dns -> _enrich_ai_marketplaces (uses all sources)
DEPLOY: needs PROXY6_TOKEN in /opt/zov-tech/deploy/.env on VPS, then docker compose build + up -d backend
AI PROMPT (ai.py):
- Документирует новую форму checklist (per_cat.answers, brand_strategy, single_brand, brands, budget_preset, pick_strategies)
- Просит вернуть 3-5 моделей по КАЖДОЙ категории (не одну)
- Новый формат ответа: by_category[cat].models[] с brand/model/price_min/price_max/search_query/pros/cons/tier
- Подробные правила для бренд-стратегий (single → вся техника одной марки; different → preferred/acceptable/avoid)
- Бюджет-пресеты с авто-распределением по категориям (fridge ~25%, hob ~12% и т.д.)
DNS PARSER (parsers/dns.py):
- search_dns(query, limit) — HTTP + BeautifulSoup
- Реалистичный User-Agent, фолбэк на JSON-LD если HTML-селекторы не сработали
- enrich_models(models) — обогащает список моделей от AI, добавляя dns: {title, price, image, url, rating, reviews}
- Вежливая задержка 0.4с между запросами
MAIN.PY:
- /api/parse_dns?q=... — тестовый эндпоинт для проверки парсера
- _handle_podbor теперь после AI вызывает _enrich_ai_with_dns для каждой модели
- _format_podbor_for_telegram переписан под новый формат by_category — выводит 3-5 моделей в каждой категории с pros/cons
- Fallback на старый формат items[] для совместимости
REQUIREMENTS:
- + beautifulsoup4 >= 4.12
- + lxml >= 5.2
DEPLOY: после пуша на VPS нужно пересобрать backend контейнер (docker compose up --build -d backend)
