При входе менеджером (?role=manager) get_or_create_user обновлял CSV
в Sheets, но в памяти существующего dict обновлял только roles[],
а старое поле role оставалось со старым значением. _handle_me читал
role и не находил 'manager' → fallback на client cabinet.
Теперь после grant_role перечитываем строку из Sheets и обновляем
оба поля (role + roles). Плюс в _handle_me предпочитаем roles[]
если он уже распарсен.
Users.role теперь хранит CSV-список ролей: 'manager,measurer'.
Парсим, добавляем, отзываем — все через sheets.parse_roles / grant_role /
revoke_role / list_users_with_role. Старые однострочные значения работают
как раньше (legacy compat).
Backend:
- /api/me возвращает roles[] (массив), role (главная для legacy-UI),
plus capabilities {measurer, assembler} для staff
- /api/grant_role (admin-only) — добавить/отозвать роль
- /api/staff_list (manager-only) — список сотрудников по роли
(будет использоваться в dropdown «выбрать замерщика»)
- При role=staff отдаём отдельный кабинет; если у юзера нет measurer/
assembler — возвращаем error=no_staff_role
Bot:
- /start — 3-я reply-кнопка [🔧 Я сотрудник]. При тапе MiniApp получает
?role=staff и решает кабинет по capabilities.
- /whoami — сотрудник присылает свой Telegram ID, пересылает куратору
чтобы тот выдал роль через /api/grant_role.
MiniApp:
- renderStaff() — заглушка кабинета сотрудника с шапкой (имя, аватар,
список ролей) и пустым inbox («Пока пусто»). Если есть measurer —
быстрая кнопка «Сделать новый замер».
- При error=no_staff_role — экран с инструкцией как получить роль.
- CSS .staff-head / .staff-no-role.
Cache bust v=20260513f.
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
