удалени лишнего после аварии, работа за рабочий день 07.08.2026

services/ai_verifier.py

@@ -4,7 +4,65 @@ import requests
 import pandas as pd
 from config import OLLAMA_URL, OLLAMA_MODEL
 from core.database import get_all_rules_from_db
+from core.database import get_department_synonyms_dict, add_department_synonym_to_db
 
+def resolve_department_exception_ai(dept_1c, dept_scud, exception_departments):
+    """
+    Универсальный сопоставитель отделов.
+    Проверяет 1С, СКУД, локальную базу синонимов SQLite и задействует ИИ для сложных случайных аббревиатур.
+    """
+    if not exception_departments:
+        return False
+
+    d_1c = str(dept_1c).strip().lower() if dept_1c else ""
+    d_scud = str(dept_scud).strip().lower() if dept_scud else ""
+    exc_list = [d.strip().lower() for d in exception_departments]
+
+    # 1. Прямая проверка: если точное имя или подстрока уже совпали в 1С или СКУД
+    for exc in exc_list:
+        if exc and (exc in d_1c or exc in d_scud or d_1c in exc or d_scud in exc):
+            return True
+
+    # 2. Проверка по сохраненной Базе Знаний синонимов из SQLite
+    synonyms = get_department_synonyms_dict()
+    for exc in exc_list:
+        # Если в БД зафиксировано: 'овк' -> 'отдел внутреннего контроля'
+        full_from_db = synonyms.get(exc, "")
+        if full_from_db and (full_from_db in d_1c or full_from_db in d_scud):
+            return True
+
+    # 3. Умный ИИ-арбитраж (если отдел спорный и еще не сохранен в БД)
+    if d_1c or d_scud:
+        dept_to_check = d_1c if d_1c else d_scud
+        prompt = f"""
+Ты — кадровый аналитик. 
+Проверь, является ли отдел сотрудника "{dept_to_check}" тем же самым подразделением, что и один из отделов-исключений: {exception_departments}?
+
+Примеры:
+- "Отдел внутреннего контроля" — это "ОВК" (Да)
+- "Отдел технического обеспечения" — это "ОТО" (Да)
+
+Ответь СТРОГО в формате JSON:
+{{
+  "is_match": true/false,
+  "matched_exception": "Название из списка исключений",
+  "explanation": "краткое объяснение"
+}}
+"""
+        try:
+            raw_res = ask_ollama(prompt, system_prompt="Отвечай только валидным JSON.")
+            match = re.search(r'\{.*\}', raw_res, re.DOTALL)
+            if match:
+                data = json.loads(match.group(0))
+                if data.get("is_match"):
+                    matched_exc = data.get("matched_exception", "").lower()
+                    # Запоминаем открытую ИИ связь в SQLite навсегда!
+                    add_department_synonym_to_db(matched_exc, dept_to_check)
+                    return True
+        except Exception as e:
+            print(f"[⚠️] Ошибка ИИ-арбитража отделов: {e}")
+
+    return False
 
 def ask_ollama(prompt, system_prompt=None):
     """

services/feedback_loop.py

@@ -40,17 +40,14 @@ def review_ai_decisions(report_text, suspicious_cases):
         elif user_input_clean in ['н', 'нет', 'no', 'n', '-']:
             print("  [ℹ️] Решение отклонено оператором.")
         elif user_input:
-            # Если оператор ввел действительно новое текстовое правило
-            new_rule = f"Правило по {fio_target}: {user_input}"
-            
-            add_rule_to_db(new_rule, added_by="Human_Admin")
-            if save_rule:
-                try:
-                    save_rule(new_rule)
-                except Exception:
-                    pass
+            # Если оператор обучает систему синониму отделов
+            if "отдел" in user_input_clean or "овк" in user_input_clean:
+                from core.database import add_department_synonym_to_db
+                add_department_synonym_to_db(user_input.strip(), "отдел внутреннего контроля")
 
-            print(f"  [✓] Новое правило записано в Базу Знаний: {new_rule}")
+            new_rule = f"Правило: {user_input}"
+            add_rule_to_db(new_rule, added_by="Human_Admin")
+            print(f"  [✓] Новое правило записано в Базу Знаний SQLite: {new_rule}")
         else:
             print("  [ℹ️] Запись пропущена.")
 

services/scud_export.py

@@ -15,7 +15,7 @@ import pyodbc
 from openpyxl.utils import get_column_letter
 
 from config import SCUD_DIR, clean_scud_fio_light, load_exceptions
-from core.database import save_scud_to_db, has_scud_logs_for_date
+from core.database import save_scud_to_db, has_scud_logs_for_date, has_yesterday_final_snapshot
 
 warnings.filterwarnings("ignore", message="pandas only supports SQLAlchemy connectable")
 
@@ -227,8 +227,8 @@ def run_export(input_date: str | None = None, save_xlsx: bool = True, debug: boo
 
         # ⚡️ ПРОВЕРКА НАЛИЧИЯ ВЧЕРАШНЕГО ДНЯ В SQLITE:
         # Если это вчерашний день и его снапшот уже зафиксирован в SQLite — пропускаем тяжелый запрос к MS SQL
-        if is_yesterday and has_scud_logs_for_date(processing_date_str):
-            log(f"[ℹ️] Вчерашний день ({processing_date_str}) уже зафиксирован в SQLite. Пропускаем запрос к MS SQL.")
+        if is_yesterday and has_yesterday_final_snapshot(processing_date_str):
+            log(f"[ℹ️] Вчерашний день ({processing_date_str}) уже зафиксирован финишным снапшотом Y. Пропускаем запрос к MS SQL.")
             continue
 
         if is_yesterday: