Первичная зашифрованная версия проекта

2026-07-27 21:10:59 +03:00
commit 97b4be7162
14 changed files with 947 additions and 0 deletions
@@ -0,0 +1,91 @@
+import json
+from modules.ai_verifier import ask_ollama
+from modules.knowledge_base import load_knowledge_base
+
+def generate_markdown_report(merged_df, absent_explained, absent_unexplained, scud_present_but_absent_in_1c, raw_scud_df=None, raw_staff_df=None, date_str="27.07.2026"):
+    kb = load_knowledge_base()
+    custom_rules = kb.get("rules", [])
+    custom_rules_str = "\n".join([f"- {r}" for r in custom_rules]) if custom_rules else "Специфических правил компании пока нет."
+
+    detailed_cases_for_ai = []
+    unexplained_fios = absent_unexplained['fio_clean'].unique() if 'fio_clean' in absent_unexplained.columns else []
+
+    for fio_clean in unexplained_fios:
+        staff_matches = []
+        if raw_staff_df is not None and not raw_staff_df.empty and 'fio_clean' in raw_staff_df.columns:
+            st_m = raw_staff_df[raw_staff_df['fio_clean'] == fio_clean]
+            cols_staff = [c for c in ['ФИО', 'Подразделение', 'Должность', 'Таб_№'] if c in st_m.columns]
+            staff_matches = st_m[cols_staff].to_dict(orient='records')
+            
+        scud_matches = []
+        if raw_scud_df is not None and not raw_scud_df.empty and 'fio_clean' in raw_scud_df.columns:
+            sc_m = raw_scud_df[raw_scud_df['fio_clean'] == fio_clean]
+            cols_scud = [c for c in ['Сотрудник', 'Подразделение', 'Должность', 'Начало_дня', 'Статус'] if c in sc_m.columns]
+            scud_matches = sc_m[cols_scud].to_dict(orient='records')
+
+        detailed_cases_for_ai.append({
+            "fio_clean": fio_clean,
+            "staff_records_count": len(staff_matches),
+            "staff_records_1C": staff_matches,
+            "scud_records_LOGS": scud_matches
+        })
+
+    cols_crit = [c for c in ['Сотрудник', 'Подразделение', 'Должность', 'Вид_отсутствия'] if c in scud_present_but_absent_in_1c.columns]
+    critical_list = scud_present_but_absent_in_1c[cols_crit].to_dict(orient='records')
+
+    # Исходные точные цифры Python
+    total_staff = len(merged_df)
+    present_cnt = len(merged_df[merged_df['Пришел'] == True])
+    explained_cnt = len(absent_explained)
+    unexplained_cnt = len(absent_unexplained)
+
+    prompt = f"""
+Ты — старший аудитор кадровой безопасности и систем СКУД. Проанализируй данные за {date_str} и составь итоговый отчет.
+
+📌 ДИНАМИЧЕСКИЕ ПРАВИЛА И НАКОПЛЕННЫЙ ОПЫТ ПРЕДПРИЯТИЯ:
+{custom_rules_str}
+
+🚨 СТРОГИЕ ПРАВИЛА МАТЕМАТИКИ И КАТЕГОРИЙ:
+1. Цифры сводки ДОЛЖНЫ СТРОГО СОВПАДАТЬ с первично посчитанным массивом:
+   - Всего офисных сотрудников: {total_staff}
+   - Присутствуют на рабочем месте: {present_cnt}
+   - Официально отсутствуют: {explained_cnt}
+   - Неизвестно (истинно неотмеченные): {unexplained_cnt} чел.
+2. Заголовок "#### Неизвестные случаи: {unexplained_cnt}" должен иметь ровно ту же цифру {unexplained_cnt}.
+3. Нумерованный список ниже ДОЛЖЕН содержать ровно {unexplained_cnt} сотрудников из массива `detailed_cases_for_ai` без пропусков.
+
+---
+📊 ВХОДНЫЕ МИКРО-ДАННЫЕ НЕИЗВЕСТНЫХ ({unexplained_cnt} чел):
+{json.dumps(detailed_cases_for_ai, ensure_ascii=False, indent=2)}
+
+🚨 СПИСОК КРИТИЧЕСКИХ АНОМАЛИЙ:
+{json.dumps(critical_list, ensure_ascii=False, indent=2)}
+
+СТРОГИЙ ШАБЛОН ОТВЕТА:
+
+**Сводка контроллинга СКУД и 1С:ЗУП на {date_str} в 12:00**
+
+- Всего офисных сотрудников: **{total_staff}**
+- Присутствуют на рабочем месте: **{present_cnt}**
+- Официально отсутствуют: **{explained_cnt}**
+- Неизвестно (истинно неотмеченные после проверки ИИ): **{unexplained_cnt}** чел.
+
+#### ⚠️ Подозрения на ложные срабатывания СКУД / Совмещения:
+(Укажи сотрудников с аномалиями/вторыми проходами, например Кондрашову Е.В., если у нее дубликат карты)
+
+#### Критические аномалии (Работа в отпуске / на больничном):
+(Детально опиши сотрудников из списка КРИТИЧЕСКИХ АНОМАЛИЙ. Если их нет — напиши "Критических нарушений не выявлено.")
+
+#### Неизвестные случаи: {unexplained_cnt}
+(Выведи НУМЕРОВАННЫЙ СПИСОК ВСЕХ {unexplained_cnt} человек строго в формате:
+1. ФИО — [Аббревиатура], Должность
+2. ФИО — [Аббревиатура], Должность
+...
+{unexplained_cnt}. ФИО — [Аббревиатура], Должность)
+
+### Рекомендации:
+...
+"""
+
+    sys_prompt = "Ты — кадровый аудитор. Выводи ровно то количество людей в списке, которое указано в переменной unexplained_cnt."
+    return ask_ollama(prompt, system_prompt=sys_prompt)