перед настройкой выгрузки из СКУД, вместо ps1.

data/static_reason_workers.csv

@@ -0,0 +1,10 @@
+fio,reason,note
+Королёва Наталья Александровна,Удаленная работа,Постоянная удаленка
+Николаева Ирина Леонидовна,Удаленная работа,Постоянная удаленка
+Познякова Татьяна Сергеевна,Удаленная работа,Постоянная удаленка
+Софьин Никита Сергеевич,Удаленная работа,Постоянная удаленка
+Чуб Александр Васильевич,Удаленная работа,Постоянная удаленка
+Шуличенко Иван Иванович,Удаленная работа,Постоянная удаленка
+Пухаренко Юрий Владимирович,Удаленная работа,Постоянная удаленка
+Пшеничный Виктор Петрович,Удаленная работа,Постоянная удаленка
+Незнанова Валерия Игоревна,Удаленная работа,Постоянная удаленка

exceptions.json

@@ -7,9 +7,8 @@
     "Уборщик служебных помещений"
   ],
   "fio": [
-  "Шуличенко Иван Иванович",
+  "Таткало Валерий Валерьевич",
-	"Таткало Валерий Валерьевич",
+	"Петренюк Андрей Германович",
-	"Пухаренко Юрий Владимирович",
 	"Чуркина Елена Геннадьевна",
 	"Михалев Сергей Геннадьевич"
   ],

main.py

@@ -1,21 +1,76 @@
 import os
 import sys
+import argparse
 import pandas as pd
 
 sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
 
-from config import DATE_TODAY, DATE_YESTERDAY, OUTPUT_DIR
+from config import DATE_TODAY, DATE_YESTERDAY, OUTPUT_DIR, DATA_DIR, normalize_fio
 from modules.data_validator import check_file_freshness
 from modules.data_loader import load_all_data
 from modules.excel_exporter import generate_summary_excel, generate_detailed_excel
 from modules.ai_verifier import ai_verify_scud_against_staff
 from modules.text_reporter import generate_markdown_report
-from modules.knowledge_base import load_knowledge_base
+from modules.feedback_loop import review_ai_decisions
+
+
+def load_static_reason_workers():
+    """
+    Загружает реестр сотрудников со статическими/особыми причинами
+    из static_reason_workers.csv.
+    Возвращает словарь: {fio_clean: reason}
+    """
+    static_path = os.path.join(DATA_DIR, "static_reason_workers.csv")
+    if not os.path.exists(static_path):
+        return {}
+    try:
+        df_static = pd.read_csv(static_path, encoding='utf-8')
+        if 'fio' in df_static.columns and 'reason' in df_static.columns:
+            df_static['fio_clean'] = df_static['fio'].apply(normalize_fio)
+            return dict(zip(df_static['fio_clean'], df_static['reason']))
+    except Exception as e:
+        print(f"[⚠️] Ошибка чтения static_reason_workers.csv: {e}")
+    return {}
+
+
+def aggregate_scud_by_employee(df, debug=False):
+    """
+    Агрегирует записи СКУД по сотруднику (fio_clean).
+    Устраняет дубликаты карт/табельных номеров (например, Кондрашова Е.В.):
+    Если человек пришел хотя бы по одной карте — Пришел = True.
+    """
+    if df.empty or 'fio_clean' not in df.columns:
+        return df
+
+    aggregated = []
+    for fio_clean, group in df.groupby('fio_clean', sort=False):
+        is_present = group['Пришел'].any() if 'Пришел' in group.columns else False
+        
+        if is_present and 'Пришел' in group.columns:
+            present_rows = group[group['Пришел'] == True]
+            best_row = present_rows.iloc[0].to_dict() if not present_rows.empty else group.iloc[0].to_dict()
+        else:
+            best_row = group.iloc[0].to_dict()
+
+        best_row['Пришел'] = is_present
+        
+        if debug and len(group) > 1:
+            print(f"  [DEBUG] Найдено дубликатов карт/записей для {fio_clean}: {len(group)} шт. Статус присутствия: {is_present}")
+
+        aggregated.append(best_row)
+
+    return pd.DataFrame(aggregated)
 
 
 def main():
+    parser = argparse.ArgumentParser(description="Система модульного контроллинга СКУД ⟷ 1С")
+    parser.add_argument('-d', '--debug', action='store_true', help="Запуск в режиме отладки (подробный вывод)")
+    args = parser.parse_args()
+
+    DEBUG = args.debug
+
     print("=" * 60)
-    print("ЗАПУСК СИСТЕМЫ МОДУЛЬНОГО КОНТРОЛЛИНГА СКУД ⟷ 1С")
+    print(f"ЗАПУСК СИСТЕМЫ МОДУЛЬНОГО КОНТРОЛЛИНГА СКУД ⟷ 1С {'[DEBUG MODE]' if DEBUG else ''}")
     print("=" * 60)
 
     # 0. Валидация файлов
@@ -38,11 +93,18 @@ def main():
 
     print("[✓] Проверка актуальности успешно пройдена!\n")
 
-    # 1. Загрузка
+    # 1. Загрузка данных
-    print("[1/5] Загрузка данных СКУД, 1С и исключений...")
+    print("[1/5] Загрузка данных СКУД, 1С, реестра статических причин и исключений...")
     raw_scud_df, staff_fios_clean, df_absent = load_all_data()
+    static_reasons_dict = load_static_reason_workers()
 
-    # 2. ИИ-сверка
+    if DEBUG:
+        print(f"  [DEBUG] Загружено записей СКУД: {len(raw_scud_df)}")
+        print(f"  [DEBUG] Загружено сотрудников из 1С: {len(staff_fios_clean)}")
+        print(f"  [DEBUG] Загружено докум. отсутствий 1С: {len(df_absent)}")
+        print(f"  [DEBUG] Загружено статических причин: {len(static_reasons_dict)}")
+
+    # 2. ИИ-сверка ФИО
     print("[2/5] Проверка опечаток и сопоставление ФИО через ИИ...")
     scud_unrecognized = raw_scud_df[~raw_scud_df['fio_clean'].isin(staff_fios_clean)]['fio_clean'].tolist()
     fio_mapping = ai_verify_scud_against_staff(scud_unrecognized, staff_fios_clean)
@@ -53,30 +115,55 @@ def main():
             lambda x: fio_mapping[x]['staff_fio'] if x in fio_mapping else x
         )
 
-    # 3. Объединение
+    # 2.1 Агрегация нескольких карт/дубликатов
-    print("[3/5] Объединение реестров 1С и СКУД...")
+    raw_scud_df = aggregate_scud_by_employee(raw_scud_df, debug=DEBUG)
+
+    # 3. Объединение данных и иерархия приоритетов
+    print("[3/5] Объединение реестров 1С, СКУД, статических причин и исключений...")
     merged = raw_scud_df[raw_scud_df['fio_clean'].isin(staff_fios_clean)].copy()
+    
+    # 🎯 ПРИОРИТЕТ 1: Выгрузка докум. отсутствий 1С:ЗУП (Отсутствия сотрудников - выгрузка.xlsx)
     merged = merged.merge(df_absent, on='fio_clean', how='left')
 
+    # 🎯 ПРИОРИТЕТ 2: Статические причины из static_reason_workers.csv
+    # Применяются ТОЛЬКО если в 1С:ЗУП документа нет и сотрудник отсутствует в СКУД
+    if static_reasons_dict:
+        for fio_clean, reason_val in static_reasons_dict.items():
+            mask_apply_static = (
+                (merged['Пришел'] == False) & 
+                (merged['Вид_отсутствия'].isna() | (merged['Вид_отсутствия'].astype(str).str.strip() == '')) & 
+                (merged['fio_clean'] == fio_clean)
+            )
+            merged.loc[mask_apply_static, 'Вид_отсутствия'] = reason_val
+
+    # 🎯 ПРИОРИТЕТ 3: Исключения по должности/департаменту/ФИО (exceptions.json)
+    # Если сотрудник попал в исключения (is_excluded = True), НЕ пришел в СКУД и НЕ имеет документа в 1С:
+    # Присваиваем ему статус "Исключение (ОВК/Подрядчики)", чтобы он НЕ ПОПАДАЛ в неизвестные!
+    mask_apply_exceptions = (
+        (merged['Пришел'] == False) & 
+        (merged['Вид_отсутствия'].isna() | (merged['Вид_отсутствия'].astype(str).str.strip() == '')) & 
+        (merged.get('is_excluded', False) == True)
+    )
+    merged.loc[mask_apply_exceptions, 'Вид_отсутствия'] = 'Исключение (ОВК/Подрядчики)'
+
     absent_explained = merged[(merged['Пришел'] == False) & (merged['Вид_отсутствия'].notna())]
     absent_unexplained = merged[(merged['Пришел'] == False) & (merged['Вид_отсутствия'].isna())]
     scud_present_but_absent_in_1c = merged[(merged['Пришел'] == True) & (merged['Вид_отсутствия'].notna())]
 
-    # 4. Формирование Excel-файлов (автоматическое наименование вида "27 июля 2026 сводка.xlsx")
+    if DEBUG:
-    print("[4/5] Формирование Excel-файлов...")
+        print("\n--- [DEBUG STATS] ---")
-    
+        print(f"  Всего по списку: {len(merged)}")
-    generate_summary_excel(
+        print(f"  Присутствуют на рабочем месте: {len(merged[merged['Пришел'] == True])}")
-        merged_df=merged,
+        print(f"  Официально отсутствуют (1С + стат. причины + исключения): {len(absent_explained)}")
-        date_str=DATE_TODAY
+        print(f"  Истинно неизвестные случаи: {len(absent_unexplained)}")
-    )
+        if not absent_unexplained.empty:
+            print("  Список неизвестных:")
+            for fio in absent_unexplained['Сотрудник'].dropna().tolist():
+                print(f"    - {fio}")
+        print("---------------------\n")
 
-    generate_detailed_excel(
+    # 4. ИИ-анализ и интерактивная проверка (HITL)
-        merged_df=merged,
+    print("[4/5] Запуск ИИ-аудитора и проверка аномалий...")
-        date_str=DATE_YESTERDAY
-    )
-
-    # 5. Текстовый ИИ-отчет
-    print("[5/5] Запуск ИИ-аудитора...")
     report_text = generate_markdown_report(
         merged_df=merged,
         absent_explained=absent_explained,
@@ -86,6 +173,21 @@ def main():
         date_str=DATE_TODAY
     )
 
+    suspicious_cases = []
+    if not scud_present_but_absent_in_1c.empty:
+        for _, row in scud_present_but_absent_in_1c.iterrows():
+            suspicious_cases.append({
+                'fio_target': row.get('Сотрудник', ''),
+                'reason': f"Пришел по СКУД, но в 1С зафиксировано: {row.get('Вид_отсутствия', '')}"
+            })
+            
+    review_ai_decisions(report_text, suspicious_cases)
+
+    # 5. Формирование Excel и Markdown отчетов
+    print("[5/5] Формирование итоговых Excel и Markdown отчетов...")
+    generate_summary_excel(merged_df=merged, date_str=DATE_TODAY)
+    generate_detailed_excel(merged_df=merged, date_str=DATE_YESTERDAY)
+
     print("\n" + "=" * 60)
     print("ГОТОВАЯ ТЕКСТОВАЯ СВОДКА ИИ:")
     print("=" * 60)

modules/data_loader.py

@@ -57,19 +57,18 @@ def load_scud_data():
         val_status = str(row.get(status_col, '')).strip().lower() if status_col else ''
         val_time = str(row.get(start_col, '')).strip() if start_col else ''
         
-        # Разделение: Слово "Отсутствовал" в СКУД или пустая метка времени = ФИЗИЧЕСКИ НЕ БЫЛО
         if 'отсутствовал' in val_status or val_time in ['нет входа', 'none', 'nan', '', '00:00']:
             return False
-            
-        # Во всех остальных случаях (есть время прохода) считаем, что человек ФИЗИЧЕСКИ переступил порог
         return True
 
     df_scud['Пришел'] = df_scud.apply(is_person_present, axis=1)
+    
+    # Отмечаем флаг исключений, но НЕ удаляем сразу
     df_scud['is_excluded'] = df_scud.apply(
         lambda r: is_excluded(r.get('Сотрудник', ''), r.get('Подразделение', ''), r.get('Должность', ''), exceptions),
         axis=1
     )
-    return df_scud[~df_scud['is_excluded']].copy()
+    return df_scud
 
 def load_all_data():
     df_scud = load_scud_data()

modules/excel_exporter.py

@@ -33,6 +33,7 @@ FILL_HEADER = PatternFill(start_color="D9E1F2", end_color="D9E1F2", fill_type="s
 FILL_TOTAL_LIST = PatternFill(start_color="F2F2F2", end_color="F2F2F2", fill_type="solid")
 FILL_UNEXPLAINED = PatternFill(start_color="FCE4D6", end_color="FCE4D6", fill_type="solid")
 FILL_PRESENT = PatternFill(start_color="E2EFDA", end_color="E2EFDA", fill_type="solid")
+FILL_ANOMALY = PatternFill(start_color="FCE4D6", end_color="FCE4D6", fill_type="solid")
 
 CATEGORY_PASTEL_COLORS = ["FFF2CC", "E1D5E7", "E1F5FE", "FFF0F5", "E8F8F5", "FCF3CF"]
 
@@ -45,7 +46,7 @@ def apply_borders_to_cell(cell, border=THIN_BORDER):
     cell.border = border
 
 
-def format_row_cells(ws, r_num, fill_obj, is_bold=False, align_b="right", bold_font=None):
+def format_row_cells(ws, r_num, fill_obj, is_bold=False, align_b="right", bold_font=None, wrap_b=False):
     cell_a = ws.cell(row=r_num, column=1)
     cell_b = ws.cell(row=r_num, column=2)
     if fill_obj:
@@ -57,7 +58,7 @@ def format_row_cells(ws, r_num, fill_obj, is_bold=False, align_b="right", bold_f
         cell_a.font = bold_font
         cell_b.font = bold_font
     if align_b:
-        cell_b.alignment = Alignment(horizontal=align_b)
+        cell_b.alignment = Alignment(horizontal=align_b, vertical="center", wrap_text=wrap_b)
 
 
 # --- 1. СВОДКА НА СЕГОДНЯ ---
@@ -70,11 +71,10 @@ def generate_summary_excel(merged_df, date_str="27.07.2026", filename=None):
     ws = wb.active
     ws.title = "Лист_1"
 
-    # 🎯 ДВОЙНОЕ ВКЛЮЧЕНИЕ СИМВОЛОВ СТРУКТУРЫ В EXCEL (Обязательно для вывода плюсиков)
     ws.sheet_properties.outlinePr.summaryBelow = False
     ws.sheet_properties.outlinePr.summaryRight = False
-    ws.sheet_properties.outlinePr.showOutlineSymbols = True  # Включает боковую панель
+    ws.sheet_properties.outlinePr.showOutlineSymbols = True
-    ws.sheet_view.showOutlineSymbols = True                 # Отображает плюсики
+    ws.sheet_view.showOutlineSymbols = True
 
     bold_font = Font(name="Calibri", size=11, bold=True)
 
@@ -93,24 +93,26 @@ def generate_summary_excel(merged_df, date_str="27.07.2026", filename=None):
 
     current_row = 4
 
-    # 3. НЕИЗВЕСТНО (По умолчанию РАСКРЫТО: hidden=False)
+    # 3. НЕИЗВЕСТНО (По умолчанию РАСКРЫТО, нумерация 1. ФИО)
     unexplained = merged_df[(merged_df['Пришел'] == False) & (merged_df['Вид_отсутствия'].isna())]
     ws.cell(row=current_row, column=1, value="неизвестно")
     ws.cell(row=current_row, column=2, value=len(unexplained))
     format_row_cells(ws, current_row, FILL_UNEXPLAINED, is_bold=True, bold_font=bold_font)
     current_row += 1
 
-    for fio in sorted(unexplained['Сотрудник'].dropna().unique()):
+    for idx, fio in enumerate(sorted(unexplained['Сотрудник'].dropna().unique()), 1):
-        ws.cell(row=current_row, column=1, value=fio)
+        ws.cell(row=current_row, column=1, value=f"{idx}. {fio}")
         format_row_cells(ws, current_row, FILL_UNEXPLAINED, is_bold=False)
         ws.row_dimensions[current_row].outlineLevel = 1
         ws.row_dimensions[current_row].hidden = False
         current_row += 1
 
-    # 4. КАТЕГОРИИ ОТСУТСТВИЙ (Свернуты hidden=True, под плюсики)
+    # 4. КАТЕГОРИИ ОТСУТСТВИЙ (Свернуты hidden=True)
-    absent_groups = merged_df[merged_df['Вид_отсутствия'].notna()].groupby('Вид_отсутствия')
+    absent_only = merged_df[(merged_df['Пришел'] == False) & (merged_df['Вид_отсутствия'].notna())]
-    for idx, (cat_name, group) in enumerate(absent_groups):
+    absent_groups = absent_only.groupby('Вид_отсутствия')
-        hex_color = CATEGORY_PASTEL_COLORS[idx % len(CATEGORY_PASTEL_COLORS)]
+    
+    for idx_cat, (cat_name, group) in enumerate(absent_groups):
+        hex_color = CATEGORY_PASTEL_COLORS[idx_cat % len(CATEGORY_PASTEL_COLORS)]
         cat_fill = PatternFill(start_color=hex_color, end_color=hex_color, fill_type="solid")
 
         ws.cell(row=current_row, column=1, value=cat_name)
@@ -118,21 +120,69 @@ def generate_summary_excel(merged_df, date_str="27.07.2026", filename=None):
         format_row_cells(ws, current_row, cat_fill, is_bold=True, bold_font=bold_font)
         current_row += 1
 
-        for fio in sorted(group['Сотрудник'].dropna().unique()):
+        for idx, fio in enumerate(sorted(group['Сотрудник'].dropna().unique()), 1):
-            ws.cell(row=current_row, column=1, value=fio)
+            ws.cell(row=current_row, column=1, value=f"{idx}. {fio}")
             format_row_cells(ws, current_row, cat_fill, is_bold=False)
             ws.row_dimensions[current_row].outlineLevel = 1
             ws.row_dimensions[current_row].hidden = True
             current_row += 1
 
-    # 5. ИТОГО НА РАБОТЕ
+    # 🎯 5. ИТОГО НА РАБОТЕ (Включает: пришли по СКУД + Командировки + Удаленная работа)
-    present = merged_df[merged_df['Пришел'] == True]
+    is_working_mask = (merged_df['Пришел'] == True) | (
+        merged_df['Вид_отсутствия'].astype(str).str.lower().str.contains('командировк|удален|дистанцион|разъездн', regex=True, na=False)
+    )
+    present = merged_df[is_working_mask]
+
     ws.cell(row=current_row, column=1, value="Итого на работе")
     ws.cell(row=current_row, column=2, value=len(present))
     format_row_cells(ws, current_row, FILL_PRESENT, is_bold=True, bold_font=bold_font)
+    current_row += 1
 
-    ws.column_dimensions['A'].width = 35.0
+    # 🚨 6. АНОМАЛИИ (В самом низу таблицы, раскрывающийся список)
-    ws.column_dimensions['B'].width = 12.0
+    # Столбец A: f"{idx}. {fio} (На работе)"
+    # Столбец B: f"В 1С: {reason}"
+    # Ширина столбца B = 32.0 (ровно 230px). Автоперенос + динамическая высота строк.
+    anomalies = merged_df[(merged_df['Пришел'] == True) & (merged_df['Вид_отсутствия'].notna())]
+    
+    ws.cell(row=current_row, column=1, value="Аномалии")
+    ws.cell(row=current_row, column=2, value=len(anomalies))
+    format_row_cells(ws, current_row, FILL_ANOMALY, is_bold=True, bold_font=bold_font)
+    current_row += 1
+
+    chars_per_line_b = 30  # Влезает символов в столбец B шириной 230px (32.0 units)
+
+    if not anomalies.empty:
+        for idx, (_, row) in enumerate(anomalies.iterrows(), 1):
+            fio = row.get('Сотрудник', '')
+            reason = row.get('Вид_отсутствия', 'Неизвестная причина')
+            reason_text = f"В 1С: {reason}"
+            
+            cell_a = ws.cell(row=current_row, column=1, value=f"{idx}. {fio} (На работе)")
+            cell_b = ws.cell(row=current_row, column=2, value=reason_text)
+            
+            cell_a.fill = FILL_ANOMALY
+            cell_b.fill = FILL_ANOMALY
+            apply_borders_to_cell(cell_a)
+            apply_borders_to_cell(cell_b)
+            
+            # Автоперенос текста в столбце B
+            cell_b.alignment = Alignment(horizontal="left", vertical="center", wrap_text=True)
+            cell_a.alignment = Alignment(horizontal="left", vertical="center")
+            
+            # Адаптивный расчет высоты строки
+            if len(reason_text) > chars_per_line_b:
+                lines_count = math.ceil(len(reason_text) / chars_per_line_b)
+                ws.row_dimensions[current_row].height = max(lines_count * 18, 22)
+            else:
+                ws.row_dimensions[current_row].height = 20
+
+            ws.row_dimensions[current_row].outlineLevel = 1
+            ws.row_dimensions[current_row].hidden = True  # Свернут по умолчанию
+            current_row += 1
+
+    # 📏 Настройка ширины колонок: B = 32.0 (ровно 230 пикселей)
+    ws.column_dimensions['A'].width = 45.0
+    ws.column_dimensions['B'].width = 32.0  # Ровно 230px в Excel
 
     try:
         wb.save(output_path)
@@ -225,7 +275,7 @@ def generate_detailed_excel(merged_df, date_str="26.07.2026", filename=None):
     for col in ws.columns:
         col_letter = get_column_letter(col[0].column)
         if col_letter == 'G':
-            ws.column_dimensions['G'].width = 25.0  # Ровно 180 пикселей
+            ws.column_dimensions['G'].width = 25.0
         else:
             max_len = 0
             for cell in col: