target fix

.qwen/settings.json

@@ -0,0 +1,18 @@
+{
+  "permissions": {
+    "allow": [
+      "Bash(select-object *)",
+      "Bash(mvnw.cmd *)",
+      "Read(c:\\Users\\777\\IdeaProjects/**)",
+      "Read(c:\\Users\\777\\IdeaProjects\\api-gateway-konturAi/**)",
+      "Read(c:\\Users\\777\\IdeaProjects\\konturai-front/**)",
+      "Read(c:\\Users\\777\\IdeaProjects\\api-gateway-konturAi\\src\\main\\java\\konturai\\kz\\api_gateway\\configuration/**)",
+      "Read(c:\\Users\\777\\IdeaProjects\\marketing/**)",
+      "Read(c:\\Users\\777\\IdeaProjects\\marketing\\src/**)",
+      "Read(c:\\Users\\777\\IdeaProjects\\marketing\\src\\service/**)",
+      "Read(c:\\Users\\777\\IdeaProjects\\marketing\\src\\config/**)",
+      "Bash(findstr *)"
+    ]
+  },
+  "$version": 3
+}

.qwen/settings.json.orig

@@ -0,0 +1,7 @@
+{
+  "permissions": {
+    "allow": [
+      "Bash(select-object *)"
+    ]
+  }
+}

MARKETING_STRATEGY_REFACTORING.md

@@ -0,0 +1,184 @@
+# Рефакторинг Маркетинговой Стратегии - Changelog
+
+## Дата: 11 апреля 2026
+
+### 📋 Описание изменений
+
+Полностью переработана логика генерации маркетинговой стратегии для решения проблем:
+- Недостаточное количество постов (было 8, стало 16)
+- Неравномерное распределение постов (пропуски 2-3 дня)
+- Отсутствие связи между постами и неделями
+- Непрофессиональное отображение на фронте
+
+---
+
+### ✅ Что изменено
+
+#### 1. **Увеличено количество постов: 8 → 16**
+- **Было:** 8 постов за 4 недели (2 поста/неделю)
+- **Стало:** 16 постов за 4 недели (4 поста/неделю)
+- **Распределение:** Пн 09:00, Ср 12:00, Пт 18:00, Сб 20:00
+
+#### 2. **Добавлено поле `weekNumber`**
+- **Model:** `MarketingStrategy.PostCalendarItem.weekNumber`
+- **DTO:** `MarketingStrategyResponse.PostCalendarItem.weekNumber`
+- **Цель:** Чёткая связь каждого поста с конкретной неделей стратегии
+
+#### 3. **Нормализация расписания**
+- Новый метод: `normalizePostSchedule()`
+- Автоматически выравнивает посты по дням недели
+- Гарантирует равномерный ритм публикаций
+- Сохраняет валидные даты от AI (если в пределах ±2 дней)
+
+#### 4. **Усиленный промпт для AI**
+- Чёткие инструкции по распределению 16 постов
+- Примеры правильного JSON с `weekNumber`
+- Явные требования: 4 поста/неделю, Пн-Ср-Пт-Сб
+- Увеличено количество видео: 2 → 4 (по 1 в неделю)
+
+#### 5. **Улучшенная валидация**
+- Логирование при < 12 постах от AI
+- Авто-расчёт дат если AI вернул некорректные
+- Нормализация `weekNumber` для всех постов
+
+---
+
+### 📁 Изменённые файлы
+
+1. **`MarketingStrategy.java`** (Model)
+   - Добавлено поле `weekNumber` в `PostCalendarItem`
+
+2. **`MarketingStrategyResponse.java`** (DTO)
+   - Добавлено поле `weekNumber` в `PostCalendarItem`
+   - Добавлены геттеры/сеттеры + поля `videoUrl`, `videoFilename`
+
+3. **`MarketingStrategyV3Service.java`** (Service)
+   - Усилен `buildUserPrompt()` — детальные инструкции по распределению
+   - Переписан `populateStrategyEntity()` — обработка `weekNumber`
+   - Новый метод `normalizePostSchedule()` — выравнивание расписания
+   - Новый метод `getDayOffset()` — расчёт дней недели
+   - Обновлён `buildPostCountPlan()` — 16 постов вместо 12
+   - Увеличен лимит видео: 2 → 4
+
+4. **`getStrategyResult()`**
+   - Добавлено поле `weekNumber` в ответ API
+
+---
+
+### 🎯 Результат
+
+#### **До рефакторинга:**
+```json
+{
+  "postCalendar": [
+    { "publishDate": "2026-04-10T09:00:00", "theme": "Кейс: ..." },
+    { "publishDate": "2026-04-12T18:00:00", "theme": "Процесс: ..." },
+    { "publishDate": "2026-04-15T12:00:00", "theme": "Отзыв: ..." }
+    // ... всего 8 постов, пропуски 2-3 дня
+  ]
+}
+```
+
+#### **После рефакторинга:**
+```json
+{
+  "postCalendar": [
+    { 
+      "postIndex": 0, 
+      "publishDate": "2026-04-13T09:00:00", 
+      "weekNumber": 1,
+      "platform": "Instagram",
+      "contentType": "видео",
+      "theme": "Кейс: Как мы увеличили продажи на 40%",
+      "publishTime": "09:00"
+    },
+    { 
+      "postIndex": 1, 
+      "publishDate": "2026-04-15T12:00:00", 
+      "weekNumber": 1,
+      "platform": "Instagram",
+      "contentType": "фото",
+      "theme": "Процесс: За кадром нашей работы",
+      "publishTime": "12:00"
+    },
+    // ... ещё 14 постов, ровно 4 в неделю
+  ]
+}
+```
+
+---
+
+### 📊 Расписание постов (пример)
+
+| Неделя | День | Время | Тип контента |
+|--------|------|-------|--------------|
+| 1 | Понедельник (день 1) | 09:00 | 🎥 Видео (Кейс) |
+| 1 | Среда (день 3) | 12:00 | 📸 Фото (Процесс) |
+| 1 | Пятница (день 5) | 18:00 | 📸 Фото (Отзыв) |
+| 1 | Суббота (день 6) | 20:00 | 📸 Фото (Экспертный) |
+| 2 | Понедельник (день 8) | 09:00 | 🎥 Видео (Кейс) |
+| 2 | Среда (день 10) | 12:00 | 📸 Фото (Процесс) |
+| ... | ... | ... | ... |
+
+---
+
+### 🚀 Преимущества
+
+✅ **Профессиональный вид** — равномерное расписание, как у SMM-агентств  
+✅ **Предсказуемость** — клиент знает когда будет каждый пост  
+✅ **Связность** — каждый пост привязан к неделе и теме  
+✅ **Гибкость** — AI может предлагать даты, но система нормализует  
+✅ **Масштабируемость** — легко изменить на 3 или 5 постов/неделю  
+
+---
+
+### ⚠️ Важно для фронтенда
+
+Теперь в ответе API появляется новое поле `weekNumber` у каждого поста:
+
+```typescript
+interface PostCalendarItem {
+  postIndex: number;
+  publishDate: string;
+  weekNumber: number;        // ← НОВОЕ ПОЛЕ
+  platform: string;
+  contentType: string;
+  theme: string;
+  postText: string;
+  hashtags: string[];
+  publishTime: string;
+  imageUrl?: string;
+  videoUrl?: string;
+  // ...
+}
+```
+
+Рекомендуется использовать `weekNumber` для группировки постов на фронте!
+
+---
+
+### 🧪 Тестирование
+
+После деплоя проверьте:
+1. Генерацию новой стратегии — должно быть 16 постов
+2. Распределение по неделям — по 4 поста в каждой
+3. Даты публикаций — Пн-Ср-Пт-Сб
+4. Поле `weekNumber` — должно присутствовать у всех постов
+5. Видео-посты — ровно 4 (по 1 в неделю)
+
+---
+
+### 📝 Компиляция
+
+```bash
+cd c:\Users\777\IdeaProjects\telecomBackend
+mvnw.cmd compile -DskipTests
+```
+
+✅ **BUILD SUCCESS** — все изменения компилируются без ошибок!
+
+---
+
+**Автор:** AI Assistant  
+**Дата:** 11.04.2026  
+**Версия:** 2.0

google-key.json

@@ -1,13 +1,13 @@
 {
   "type": "service_account",
-  "project_id": "data-totality-483616-t5",
+  "project_id": "gen-lang-client-0719272404",
-  "private_key_id": "e9d6df08cfaf391f2b45ccf0473d22221a14fe1e",
+  "private_key_id": "feb98d8fa2bd9c7139b3c03fac63900877b652f0",
-  "private_key": "-----BEGIN PRIVATE KEY-----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\ndwLlquOtv2Dd9qW6d6Pe+4I=\n-----END PRIVATE KEY-----\n",
+  "private_key": "-----BEGIN PRIVATE KEY-----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\n7dB0niDoH6m8Cvb9YKXCEzs=\n-----END PRIVATE KEY-----\n",
-  "client_email": "vertex-ai-user@data-totality-483616-t5.iam.gserviceaccount.com",
+  "client_email": "vertex-express@gen-lang-client-0719272404.iam.gserviceaccount.com",
-  "client_id": "116751741947593459625",
+  "client_id": "114082700099175512857",
   "auth_uri": "https://accounts.google.com/o/oauth2/auth",
   "token_uri": "https://oauth2.googleapis.com/token",
   "auth_provider_x509_cert_url": "https://www.googleapis.com/oauth2/v1/certs",
-  "client_x509_cert_url": "https://www.googleapis.com/robot/v1/metadata/x509/vertex-ai-user%40data-totality-483616-t5.iam.gserviceaccount.com",
+  "client_x509_cert_url": "https://www.googleapis.com/robot/v1/metadata/x509/vertex-express%40gen-lang-client-0719272404.iam.gserviceaccount.com",
   "universe_domain": "googleapis.com"
 }

src/main/java/kz/konturai/parser/dto/TargetingAIAnalysisResult.java

@@ -28,5 +28,10 @@ public class TargetingAIAnalysisResult {
     private String aiRecommendationsRationale;
     private List<String> quickWins;
     private List<String> warnings;
+    private String technicalHealthSummary;
+    private Integer lpMatchScore;
+    private String policyRiskLevel;
+    private Integer suggestedAutomationRulesCount;
+    private Integer matrixCellsCount;
     private TargetingRecommendationDto targetingRecommendation;
 }

src/main/java/kz/konturai/parser/dto/targeting/FunnelStrategyDto.java

@@ -0,0 +1,19 @@
+package kz.konturai.parser.dto.targeting;
+
+import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonIgnoreProperties;
+import lombok.AllArgsConstructor;
+import lombok.Builder;
+import lombok.Data;
+import lombok.NoArgsConstructor;
+
+@Data
+@Builder
+@NoArgsConstructor
+@AllArgsConstructor
+@JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)
+public class FunnelStrategyDto {
+
+    private String tof;
+    private String mof;
+    private String bof;
+}

src/main/java/kz/konturai/parser/dto/targeting/HypothesisCellDto.java

@@ -0,0 +1,22 @@
+package kz.konturai.parser.dto.targeting;
+
+import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonIgnoreProperties;
+import lombok.AllArgsConstructor;
+import lombok.Builder;
+import lombok.Data;
+import lombok.NoArgsConstructor;
+
+@Data
+@Builder
+@NoArgsConstructor
+@AllArgsConstructor
+@JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)
+public class HypothesisCellDto {
+
+    private int hookIndex;
+    private int visualIndex;
+    private String specificAdIdea;
+    private String counterHypothesis;
+    private String funnelStage;
+    private String expectedOutcome;
+}

src/main/java/kz/konturai/parser/dto/targeting/HypothesisMatrixDto.java

@@ -0,0 +1,23 @@
+package kz.konturai.parser.dto.targeting;
+
+import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonIgnoreProperties;
+import lombok.AllArgsConstructor;
+import lombok.Builder;
+import lombok.Data;
+import lombok.NoArgsConstructor;
+
+import java.util.List;
+
+@Data
+@Builder
+@NoArgsConstructor
+@AllArgsConstructor
+@JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)
+public class HypothesisMatrixDto {
+
+    private int rowCount;
+    private int colCount;
+    private List<String> rows;
+    private List<String> cols;
+    private List<HypothesisCellDto> matrix;
+}

src/main/java/kz/konturai/parser/dto/targeting/LandingPageAuditDto.java

@@ -0,0 +1,22 @@
+package kz.konturai.parser.dto.targeting;
+
+import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonIgnoreProperties;
+import lombok.AllArgsConstructor;
+import lombok.Builder;
+import lombok.Data;
+import lombok.NoArgsConstructor;
+
+import java.util.List;
+
+@Data
+@Builder
+@NoArgsConstructor
+@AllArgsConstructor
+@JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)
+public class LandingPageAuditDto {
+
+    private int matchScore;
+    private String executiveSummary;
+    private List<String> criticalFixes;
+    private List<String> trustBoosters;
+}

src/main/java/kz/konturai/parser/dto/targeting/PixelCheckDto.java

@@ -0,0 +1,20 @@
+package kz.konturai.parser.dto.targeting;
+
+import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonIgnoreProperties;
+import lombok.AllArgsConstructor;
+import lombok.Builder;
+import lombok.Data;
+import lombok.NoArgsConstructor;
+
+@Data
+@Builder
+@NoArgsConstructor
+@AllArgsConstructor
+@JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)
+public class PixelCheckDto {
+
+    private boolean fbp;
+    private boolean capi;
+    private boolean gtm;
+    private String setupInstructions;
+}

src/main/java/kz/konturai/parser/dto/targeting/RiskAnalysisDto.java

@@ -0,0 +1,21 @@
+package kz.konturai.parser.dto.targeting;
+
+import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonIgnoreProperties;
+import lombok.AllArgsConstructor;
+import lombok.Builder;
+import lombok.Data;
+import lombok.NoArgsConstructor;
+
+import java.util.List;
+
+@Data
+@Builder
+@NoArgsConstructor
+@AllArgsConstructor
+@JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)
+public class RiskAnalysisDto {
+
+    private String fatigueWarning;
+    private String policyRiskLevel;
+    private List<String> moderationTriggers;
+}

src/main/java/kz/konturai/parser/dto/targeting/ScalingPlanDto.java

@@ -0,0 +1,21 @@
+package kz.konturai.parser.dto.targeting;
+
+import com.fasterxml.jackson.annotation.JsonIgnoreProperties;
+import lombok.AllArgsConstructor;
+import lombok.Builder;
+import lombok.Data;
+import lombok.NoArgsConstructor;
+
+import java.util.List;
+
+@Data
+@Builder
+@NoArgsConstructor
+@AllArgsConstructor
+@JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)
+public class ScalingPlanDto {
+
+    private String horizontalScaling;
+    private String budgetScaling;
+    private List<String> geoExpansion;
+}

src/main/java/kz/konturai/parser/dto/targeting/TargetingRecommendationDto.java

@@ -15,69 +15,50 @@ import java.util.List;
 @JsonIgnoreProperties(ignoreUnknown = true)
 public class TargetingRecommendationDto {
 
-    // ── Тип таргетинга ────────────────────────────────────────────────────────
-    /**
-     * Рекомендуемый тип: COLD_INTEREST / BEHAVIORAL / LOOKALIKE /
-     *                    RETARGETING / LEAD_GEN / AWARENESS / MIXED
-     */
     private String recommendedType;
-
-    /** Читаемое название типа */
     private String recommendedTypeLabel;
-
-    /** Почему AI выбрал именно этот тип — на основе данных опросника */
     private String typeRationale;
 
-    // ── Цель кампании ─────────────────────────────────────────────────────────
-    /** AWARENESS / TRAFFIC / LEADS / ENGAGEMENT / SALES */
     private String campaignObjective;
-
-    /** Читаемая цель */
     private String campaignObjectiveLabel;
-
-    /** Обоснование цели */
     private String campaignObjectiveRationale;
 
-    // ── Аудитория ─────────────────────────────────────────────────────────────
     private AudienceProfileDto audienceProfile;
 
-    // ── Платформы и форматы ───────────────────────────────────────────────────
     private List<String> recommendedPlatforms;
     private List<String> recommendedAdFormats;
     private List<String> recommendedPlacements;
 
-    // ── Бюджет ────────────────────────────────────────────────────────────────
     private TargetingBudgetDto budgetRecommendation;
-
-    // ── Фазы таргетинга ───────────────────────────────────────────────────────
     private List<TargetingPhaseDto> phases;
 
-    // ── KPI ───────────────────────────────────────────────────────────────────
     private String estimatedCtr;
     private String estimatedCpl;
     private String estimatedReach;
     private String estimatedFrequency;
     private String estimatedConversions;
 
-    // ── Ключевые выводы из опросника ──────────────────────────────────────────
-    /** Сигналы из опросника, которые повлияли на рекомендацию */
     private List<String> questionnaireSignals;
 
-    // ── Конкурентный контекст ─────────────────────────────────────────────────
     private String competitiveContext;
     private String ciiLevel;
     private String differentiationAdvice;
 
-    // ── Быстрые победы и предупреждения ──────────────────────────────────────
     private List<String> quickWins;
     private List<String> warnings;
 
-    // ── Контент-стратегия ─────────────────────────────────────────────────────
+    private PixelCheckDto pixelHealth;
+    private FunnelStrategyDto funnelStrategy;
+    private HypothesisMatrixDto hypothesisMatrix;
+    private LandingPageAuditDto lpAudit;
+    private List<TargetingOrchestrationDto.AutomationRuleDto> suggestedRules;
+    private ScalingPlanDto scalingPlan;
+    private RiskAnalysisDto risks;
+
     private List<String> contentMix;
     private String postingFrequency;
     private List<String> bestPostingTimes;
 
-    // ── CTA и воронка ─────────────────────────────────────────────────────────
     private String primaryCta;
     private String funnelStage;
     private String conversionMechanism;

src/main/java/kz/konturai/parser/service/AiTargetingSystemService.java

@@ -4,6 +4,7 @@ import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
 import kz.konturai.parser.dto.MarketingAnalysisV3Request;
 import kz.konturai.parser.dto.MarketingAnalysisV3Result;
 import kz.konturai.parser.dto.targeting.*;
+import kz.konturai.parser.enums.StrategyModel;
 import kz.konturai.parser.model.MarketingAnalysisV3Document;
 import kz.konturai.parser.model.MarketingStrategy;
 import kz.konturai.parser.repository.MarketingAnalysisV3Repository;
@@ -15,7 +16,14 @@ import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
 import org.springframework.stereotype.Service;
 
 import java.io.InputStream;
+import java.math.BigDecimal;
+import java.util.ArrayList;
+import java.util.Comparator;
+import java.util.LinkedHashSet;
 import java.util.List;
+import java.util.Locale;
+import java.util.Objects;
+import java.util.stream.Collectors;
 
 /**
  * AI Targeting System — два независимых режима:
@@ -164,23 +172,26 @@ public class AiTargetingSystemService {
                 - Бюджеты указывай в тенге (KZT).
                 """;
 
-        String instruction = buildTargetingPromptInstruction();
+        systemPrompt = buildEnhancedTargetingSystemPrompt();
-        String context     = buildFullContext(req, res, strategy);
+        String instruction = buildEnhancedTargetingPromptInstruction();
+        String context = buildEnhancedFullContext(req, res, strategy);
 
         String raw = openAIAnalyticsService.generateWithInstructionWithModel(
-                context, instruction, "ru", "gpt-4o",
+                context, instruction, "ru", strategyModel,
-                systemPrompt, 3000, 150000L);
+                systemPrompt, 4500, 150000L);
 
         if (raw == null) {
             logger.warn("AI returned null for targeting recommendation, using fallback");
-            return buildFallbackRecommendation(req, res);
+            return buildFallbackRecommendation(req, res, strategy);
         }
 
         try {
-            return objectMapper.readValue(extractJson(raw), TargetingRecommendationDto.class);
+            TargetingRecommendationDto recommendation =
+                    objectMapper.readValue(extractJson(raw), TargetingRecommendationDto.class);
+            return validateAndNormalizeRecommendation(recommendation, req, res, strategy);
         } catch (Exception e) {
-            logger.error("Failed to parse targeting recommendation. Raw: {}", raw, e);
+            logger.error("Failed to parse targeting recommendation", e);
-            return buildFallbackRecommendation(req, res);
+            return buildFallbackRecommendation(req, res, strategy);
         }
     }
 
@@ -463,6 +474,619 @@ public class AiTargetingSystemService {
         return ctx.toString();
     }
 
+    private String buildEnhancedTargetingSystemPrompt() {
+        return """
+                You are NOT just a generator. You are a Senior Performance Architect with 20 years of experience in paid acquisition,
+                funnel strategy, landing page diagnostics, Meta Ads scaling, and growth systems.
+                Your recommendations must be surgical, commercially sharp, aggressive for growth, but cautious about technical health
+                and burn-out risk. You speak like a real performance lead and use concepts such as LTV, ROAS, CPL, CAC,
+                Attribution Window, Retargeting windows, budget pacing, creative fatigue, and conversion friction.
+
+                Rules:
+                - Return valid JSON only.
+                - Every narrative field inside JSON must be in Russian.
+                - Keep recommendations practical and compatible with real paid traffic operations.
+                - Budget values must stay in KZT.
+                - Do not omit mandatory sections even if data is limited.
+                """;
+    }
+
+    private String buildEnhancedTargetingPromptInstruction() {
+        return """
+                На основе всех данных опросника, анализа рынка, текущих digital assets, сильных сторон конкурентов и модели стратегии
+                верни только валидный JSON без markdown и без пояснений вне JSON.
+
+                Правила:
+                - Все текстовые поля на русском языке.
+                - Используй профессиональную performance-терминологию: ROAS, CPL, CTR, LTV, CAC, Pixel, CAPI, GTM, Retargeting.
+                - Не пропускай ни один обязательный блок.
+                - hypothesisMatrix обязан содержать ровно 4 rows, 4 cols и 16 cells.
+                - lpAudit.matchScore должен быть числом от 0 до 100.
+                - suggestedRules должен содержать 3 реалистичных automation rules.
+                - Funnel strategy обязана разделять холодную, теплую и горячую аудиторию.
+                - LP audit должен указывать 3 типичных conversion killers ниши.
+                - Risk analysis обязан учитывать policy risk и creative fatigue.
+
+                Верни JSON со всеми существующими полями recommendation и обязательными новыми блоками:
+                pixelHealth, funnelStrategy, hypothesisMatrix, lpAudit, suggestedRules, scalingPlan, risks.
+                """;
+    }
+
+    private String buildEnhancedFullContext(
+            MarketingAnalysisV3Request req,
+            MarketingAnalysisV3Result res,
+            MarketingStrategy strategy) {
+        StringBuilder ctx = new StringBuilder(buildFullContext(req, res, strategy));
+        appendSocialLinksContext(ctx, req);
+        appendCompetitorStrengthsContext(ctx, res);
+        appendCompetitiveInterpretation(ctx, req, res);
+        appendStrategyModelContext(ctx, strategy);
+        return ctx.toString();
+    }
+
+    private void appendSocialLinksContext(StringBuilder ctx, MarketingAnalysisV3Request req) {
+        if (req == null || req.getUserSocialLinks() == null || req.getUserSocialLinks().isEmpty()) {
+            return;
+        }
+        ctx.append("\n=== CURRENT DIGITAL ASSETS ===\n");
+        req.getUserSocialLinks().stream()
+                .filter(Objects::nonNull)
+                .map(String::trim)
+                .filter(link -> !link.isBlank())
+                .forEach(link -> ctx.append("- ").append(link).append("\n"));
+    }
+
+    private void appendCompetitorStrengthsContext(StringBuilder ctx, MarketingAnalysisV3Result res) {
+        List<String> strengths = extractTopCompetitorStrengths(res);
+        if (strengths.isEmpty()) {
+            return;
+        }
+        ctx.append("\n=== TOP COMPETITOR STRENGTHS ===\n");
+        strengths.forEach(strength -> ctx.append("- ").append(strength).append("\n"));
+    }
+
+    private List<String> extractTopCompetitorStrengths(MarketingAnalysisV3Result res) {
+        if (res == null || res.getCompetitorMap() == null) {
+            return List.of();
+        }
+        return res.getCompetitorMap().stream()
+                .filter(Objects::nonNull)
+                .sorted(Comparator
+                        .comparingInt((MarketingAnalysisV3Result.CompetitorProfile profile) ->
+                                profile.getStrengths() != null ? profile.getStrengths().size() : 0)
+                        .reversed()
+                        .thenComparingInt(MarketingAnalysisV3Result.CompetitorProfile::getFollowers).reversed())
+                .limit(3)
+                .flatMap(profile -> {
+                    List<String> strengths = profile.getStrengths();
+                    if (strengths == null || strengths.isEmpty()) {
+                        return List.<String>of().stream();
+                    }
+                    return strengths.stream()
+                            .filter(Objects::nonNull)
+                            .map(String::trim)
+                            .filter(s -> !s.isBlank())
+                            .map(s -> safeStr(profile.getName()) + ": " + s);
+                })
+                .distinct()
+                .collect(Collectors.toList());
+    }
+
+    private void appendCompetitiveInterpretation(
+            StringBuilder ctx,
+            MarketingAnalysisV3Request req,
+            MarketingAnalysisV3Result res) {
+        if (res == null || res.getCompetitionIntensity() == null) {
+            return;
+        }
+        int cii = res.getCompetitionIntensity().getCiiIndex();
+        ctx.append("\n=== PERFORMANCE INTERPRETATION ===\n");
+        if (cii >= 70) {
+            ctx.append("- Нужна агрессивная differentiation strategy и жесткий контроль creative fatigue.\n");
+        } else if (cii >= 40) {
+            ctx.append("- Нужен баланс между дифференциацией и cost-efficient закупкой.\n");
+        } else {
+            ctx.append("- Можно активнее тестировать холодный трафик и более широкий охват.\n");
+        }
+        if (req != null && req.getAverageCheck() != null && "HIGH".equalsIgnoreCase(req.getAverageCheck().name())) {
+            ctx.append("- Высокий чек: усиливаем trust layer, BOF и качественную аргументацию оффера.\n");
+        }
+        if (res.getContentProfile() != null) {
+            ctx.append("- Доля video content у конкурентов: ")
+                    .append(res.getContentProfile().getVideoShare())
+                    .append("%.\n");
+        }
+    }
+
+    private void appendStrategyModelContext(StringBuilder ctx, MarketingStrategy strategy) {
+        if (strategy == null) {
+            return;
+        }
+        ctx.append("\n=== STRATEGY MODEL CONTEXT ===\n");
+        ctx.append("- scoringModelName: ").append(safeStr(strategy.getScoringModelName())).append("\n");
+        ctx.append("- scoringModelTitle: ").append(safeStr(strategy.getScoringModelTitle())).append("\n");
+    }
+
+    private TargetingRecommendationDto validateAndNormalizeRecommendation(
+            TargetingRecommendationDto recommendation,
+            MarketingAnalysisV3Request req,
+            MarketingAnalysisV3Result res,
+            MarketingStrategy strategy) {
+        TargetingRecommendationDto base = buildFallbackRecommendation(req, res);
+        TargetingRecommendationDto normalized = recommendation != null ? recommendation : base;
+
+        if (isBlank(normalized.getRecommendedType())) normalized.setRecommendedType(base.getRecommendedType());
+        if (isBlank(normalized.getRecommendedTypeLabel())) normalized.setRecommendedTypeLabel(base.getRecommendedTypeLabel());
+        if (isBlank(normalized.getTypeRationale())) normalized.setTypeRationale(base.getTypeRationale());
+        if (isBlank(normalized.getCampaignObjective())) normalized.setCampaignObjective(base.getCampaignObjective());
+        if (isBlank(normalized.getCampaignObjectiveLabel())) normalized.setCampaignObjectiveLabel(base.getCampaignObjectiveLabel());
+        if (isBlank(normalized.getCampaignObjectiveRationale())) normalized.setCampaignObjectiveRationale(base.getCampaignObjectiveRationale());
+        if (normalized.getAudienceProfile() == null) normalized.setAudienceProfile(base.getAudienceProfile());
+        if (normalized.getBudgetRecommendation() == null) normalized.setBudgetRecommendation(base.getBudgetRecommendation());
+        if (normalized.getRecommendedPlatforms() == null || normalized.getRecommendedPlatforms().isEmpty()) {
+            normalized.setRecommendedPlatforms(base.getRecommendedPlatforms());
+        }
+        if (normalized.getRecommendedAdFormats() == null || normalized.getRecommendedAdFormats().isEmpty()) {
+            normalized.setRecommendedAdFormats(base.getRecommendedAdFormats());
+        }
+        if (normalized.getQuickWins() == null || normalized.getQuickWins().isEmpty()) {
+            normalized.setQuickWins(base.getQuickWins());
+        }
+        if (normalized.getWarnings() == null || normalized.getWarnings().isEmpty()) {
+            normalized.setWarnings(base.getWarnings());
+        }
+
+        normalized.setQuestionnaireSignals(normalizeTextList(
+                normalized.getQuestionnaireSignals(),
+                List.of(
+                        "Покупатель принимает решение не мгновенно и требует прогрева.",
+                        "Сегменту важна понятная ценность оффера до клика.",
+                        "Конкурентная среда влияет на стоимость лида и частоту тестов.",
+                        "Таргетинг должен опираться на реальный customer behavior, а не на абстрактные интересы."
+                ),
+                4));
+
+        normalized.setRecommendedPlacements(normalizeTextList(
+                normalized.getRecommendedPlacements(),
+                List.of("Instagram Feed", "Instagram Stories", "Facebook Feed"),
+                3));
+
+        if (normalized.getPixelHealth() == null) {
+            normalized.setPixelHealth(buildDefaultPixelHealth(req, res, strategy));
+        } else {
+            normalized.getPixelHealth().setSetupInstructions(truncateText(
+                    defaultIfBlank(normalized.getPixelHealth().getSetupInstructions(),
+                            buildDefaultPixelHealth(req, res, strategy).getSetupInstructions()),
+                    600));
+        }
+
+        if (normalized.getFunnelStrategy() == null) {
+            normalized.setFunnelStrategy(buildDefaultFunnelStrategy(req, res, strategy));
+        } else {
+            FunnelStrategyDto fallbackFunnel = buildDefaultFunnelStrategy(req, res, strategy);
+            normalized.getFunnelStrategy().setTof(truncateText(defaultIfBlank(normalized.getFunnelStrategy().getTof(), fallbackFunnel.getTof()), 450));
+            normalized.getFunnelStrategy().setMof(truncateText(defaultIfBlank(normalized.getFunnelStrategy().getMof(), fallbackFunnel.getMof()), 450));
+            normalized.getFunnelStrategy().setBof(truncateText(defaultIfBlank(normalized.getFunnelStrategy().getBof(), fallbackFunnel.getBof()), 450));
+        }
+
+        normalized.setHypothesisMatrix(normalizeMatrix(normalized.getHypothesisMatrix(), req, res, strategy));
+
+        if (normalized.getLpAudit() == null) {
+            normalized.setLpAudit(buildDefaultLandingPageAudit(req, res, strategy));
+        } else {
+            LandingPageAuditDto fallbackAudit = buildDefaultLandingPageAudit(req, res, strategy);
+            normalized.getLpAudit().setMatchScore(Math.max(0, Math.min(100, normalized.getLpAudit().getMatchScore())));
+            normalized.getLpAudit().setExecutiveSummary(truncateText(
+                    defaultIfBlank(normalized.getLpAudit().getExecutiveSummary(), fallbackAudit.getExecutiveSummary()),
+                    500));
+            normalized.getLpAudit().setCriticalFixes(normalizeTextList(
+                    normalized.getLpAudit().getCriticalFixes(),
+                    fallbackAudit.getCriticalFixes(),
+                    3));
+            normalized.getLpAudit().setTrustBoosters(normalizeTextList(
+                    normalized.getLpAudit().getTrustBoosters(),
+                    fallbackAudit.getTrustBoosters(),
+                    3));
+        }
+
+        normalized.setSuggestedRules(normalizeRules(normalized.getSuggestedRules(), req, res, strategy));
+
+        if (normalized.getScalingPlan() == null) {
+            normalized.setScalingPlan(buildDefaultScalingPlan(req, res, strategy));
+        } else {
+            ScalingPlanDto fallbackScaling = buildDefaultScalingPlan(req, res, strategy);
+            normalized.getScalingPlan().setHorizontalScaling(truncateText(
+                    defaultIfBlank(normalized.getScalingPlan().getHorizontalScaling(), fallbackScaling.getHorizontalScaling()), 400));
+            normalized.getScalingPlan().setBudgetScaling(truncateText(
+                    defaultIfBlank(normalized.getScalingPlan().getBudgetScaling(), fallbackScaling.getBudgetScaling()), 400));
+            normalized.getScalingPlan().setGeoExpansion(normalizeTextList(
+                    normalized.getScalingPlan().getGeoExpansion(),
+                    fallbackScaling.getGeoExpansion(),
+                    3));
+        }
+
+        if (normalized.getRisks() == null) {
+            normalized.setRisks(buildDefaultRiskAnalysis(req, res, strategy));
+        } else {
+            RiskAnalysisDto fallbackRisk = buildDefaultRiskAnalysis(req, res, strategy);
+            normalized.getRisks().setFatigueWarning(truncateText(
+                    defaultIfBlank(normalized.getRisks().getFatigueWarning(), fallbackRisk.getFatigueWarning()), 400));
+            normalized.getRisks().setPolicyRiskLevel(normalizePolicyRiskLevel(
+                    defaultIfBlank(normalized.getRisks().getPolicyRiskLevel(), fallbackRisk.getPolicyRiskLevel())));
+            normalized.getRisks().setModerationTriggers(normalizeTextList(
+                    normalized.getRisks().getModerationTriggers(),
+                    fallbackRisk.getModerationTriggers(),
+                    3));
+        }
+
+        normalized.setCompetitiveContext(truncateText(defaultIfBlank(normalized.getCompetitiveContext(), "Конкурентная среда требует отдельного тестирования офферов, аудиторий и креативных углов."), 400));
+        normalized.setCiiLevel(truncateText(defaultIfBlank(normalized.getCiiLevel(), buildDefaultCiiLevel(res)), 200));
+        normalized.setDifferentiationAdvice(truncateText(defaultIfBlank(normalized.getDifferentiationAdvice(), "Нужен отдельный message-market fit в креативах и посадочной странице, чтобы не конкурировать только ценой."), 400));
+        normalized.setPrimaryCta(truncateText(defaultIfBlank(normalized.getPrimaryCta(), "Записаться на консультацию"), 120));
+        normalized.setFunnelStage(truncateText(defaultIfBlank(normalized.getFunnelStage(), "Середина воронки - прогрев и квалификация лидов"), 200));
+        normalized.setConversionMechanism(truncateText(defaultIfBlank(normalized.getConversionMechanism(), "Lead Ads -> менеджер -> квалификация -> продажа"), 220));
+        normalized.setContentMix(normalizeTextList(
+                normalized.getContentMix(),
+                List.of("40% - демонстрационный контент", "30% - социальные доказательства", "20% - экспертный контент", "10% - продажи"),
+                4));
+        normalized.setBestPostingTimes(normalizeTextList(
+                normalized.getBestPostingTimes(),
+                List.of("09:00", "13:00", "19:00 - 21:00"),
+                3));
+        normalized.setPostingFrequency(defaultIfBlank(normalized.getPostingFrequency(), "1 раз в день в рабочие дни, 2 раза в выходные"));
+
+        return normalized;
+    }
+
+    private HypothesisMatrixDto normalizeMatrix(
+            HypothesisMatrixDto matrix,
+            MarketingAnalysisV3Request req,
+            MarketingAnalysisV3Result res,
+            MarketingStrategy strategy) {
+        HypothesisMatrixDto fallback = buildDefaultStrategicMatrix(req, res, strategy);
+        if (matrix == null) {
+            return fallback;
+        }
+
+        List<String> rows = normalizeTextList(matrix.getRows(), fallback.getRows(), 4);
+        List<String> cols = normalizeTextList(matrix.getCols(), fallback.getCols(), 4);
+        List<HypothesisCellDto> fallbackCells = fallback.getMatrix();
+        List<HypothesisCellDto> incoming = matrix.getMatrix() != null ? matrix.getMatrix() : List.of();
+        List<HypothesisCellDto> normalizedCells = new ArrayList<>();
+
+        for (int row = 0; row < 4; row++) {
+            for (int col = 0; col < 4; col++) {
+                final int currentRow = row;
+                final int currentCol = col;
+                HypothesisCellDto source = incoming.stream()
+                        .filter(cell -> cell != null && cell.getHookIndex() == currentRow && cell.getVisualIndex() == currentCol)
+                        .findFirst()
+                        .orElse(fallbackCells.get(row * 4 + col));
+
+                normalizedCells.add(HypothesisCellDto.builder()
+                        .hookIndex(row)
+                        .visualIndex(col)
+                        .specificAdIdea(truncateText(defaultIfBlank(source.getSpecificAdIdea(),
+                                fallbackCells.get(row * 4 + col).getSpecificAdIdea()), 240))
+                        .counterHypothesis(truncateText(defaultIfBlank(source.getCounterHypothesis(),
+                                fallbackCells.get(row * 4 + col).getCounterHypothesis()), 220))
+                        .funnelStage(normalizeFunnelStage(defaultIfBlank(source.getFunnelStage(),
+                                fallbackCells.get(row * 4 + col).getFunnelStage())))
+                        .expectedOutcome(truncateText(defaultIfBlank(source.getExpectedOutcome(),
+                                fallbackCells.get(row * 4 + col).getExpectedOutcome()), 220))
+                        .build());
+            }
+        }
+
+        return HypothesisMatrixDto.builder()
+                .rowCount(4)
+                .colCount(4)
+                .rows(rows)
+                .cols(cols)
+                .matrix(normalizedCells)
+                .build();
+    }
+
+    private List<TargetingOrchestrationDto.AutomationRuleDto> normalizeRules(
+            List<TargetingOrchestrationDto.AutomationRuleDto> rules,
+            MarketingAnalysisV3Request req,
+            MarketingAnalysisV3Result res,
+            MarketingStrategy strategy) {
+        List<TargetingOrchestrationDto.AutomationRuleDto> fallback = buildDefaultAutomationRules(req, res, strategy);
+        if (rules == null || rules.isEmpty()) {
+            return fallback;
+        }
+        List<TargetingOrchestrationDto.AutomationRuleDto> normalized = new ArrayList<>();
+        for (TargetingOrchestrationDto.AutomationRuleDto rule : rules) {
+            if (rule == null || rule.getConditions() == null || rule.getConditions().isEmpty()) {
+                continue;
+            }
+            normalized.add(TargetingOrchestrationDto.AutomationRuleDto.builder()
+                    .ruleId(defaultIfBlank(rule.getRuleId(), "rule-" + (normalized.size() + 1)))
+                    .entityLevel(defaultIfBlank(rule.getEntityLevel(), "ADSET").toUpperCase(Locale.ROOT))
+                    .conditionGroup(rule.getConditionGroup() != null ? rule.getConditionGroup() : TargetingOrchestrationDto.ConditionGroup.AND)
+                    .conditions(rule.getConditions().stream()
+                            .filter(Objects::nonNull)
+                            .map(condition -> TargetingOrchestrationDto.ConditionDto.builder()
+                                    .metric(defaultIfBlank(condition.getMetric(), "spend").toLowerCase(Locale.ROOT))
+                                    .operator(condition.getOperator() != null ? condition.getOperator() : TargetingOrchestrationDto.Operator.GREATER_THAN)
+                                    .value(condition.getValue() != null ? condition.getValue() : BigDecimal.ZERO)
+                                    .build())
+                            .collect(Collectors.toList()))
+                    .action(defaultIfBlank(rule.getAction(), "PAUSE").toUpperCase(Locale.ROOT))
+                    .actionValue(rule.getActionValue() != null ? rule.getActionValue() : BigDecimal.ZERO)
+                    .build());
+            if (normalized.size() == 3) {
+                break;
+            }
+        }
+        while (normalized.size() < 3) {
+            normalized.add(fallback.get(normalized.size()));
+        }
+        return normalized;
+    }
+
+    private TargetingRecommendationDto buildFallbackRecommendation(
+            MarketingAnalysisV3Request req,
+            MarketingAnalysisV3Result res,
+            MarketingStrategy strategy) {
+        TargetingRecommendationDto recommendation = buildFallbackRecommendation(req, res);
+        return validateAndNormalizeRecommendation(recommendation, req, res, strategy);
+    }
+
+    private PixelCheckDto buildDefaultPixelHealth(
+            MarketingAnalysisV3Request req,
+            MarketingAnalysisV3Result res,
+            MarketingStrategy strategy) {
+        boolean capi = req != null && req.getAverageCheck() != null && "HIGH".equalsIgnoreCase(req.getAverageCheck().name());
+        boolean gtm = req != null && req.getUserSocialLinks() != null && !req.getUserSocialLinks().isEmpty();
+        return PixelCheckDto.builder()
+                .fbp(true)
+                .capi(capi)
+                .gtm(gtm)
+                .setupInstructions("Настройте Pixel события PageView, ViewContent и Lead, передайте fbp/fbc, подключите GTM для контроля событий и включите CAPI там, где важна стабильная атрибуция.")
+                .build();
+    }
+
+    private FunnelStrategyDto buildDefaultFunnelStrategy(
+            MarketingAnalysisV3Request req,
+            MarketingAnalysisV3Result res,
+            MarketingStrategy strategy) {
+        String niche = req != null ? safeStr(req.getBusinessNiche()) : "продукта";
+        return FunnelStrategyDto.builder()
+                .tof("На холодную аудиторию показываем понятную ценность " + niche + ", демонстрацию результата и мягкий CTA без давления на покупку.")
+                .mof("Для Retargeting по 50%+ видео, вовлеченным и посетителям лендинга усиливаем кейсы, FAQ, social proof и снятие возражений.")
+                .bof("Горячим лидам даем hard-sell оффер: дедлайн, бонус, ограничение по местам и быстрый путь до менеджера или формы.")
+                .build();
+    }
+
+    private HypothesisMatrixDto buildDefaultStrategicMatrix(
+            MarketingAnalysisV3Request req,
+            MarketingAnalysisV3Result res,
+            MarketingStrategy strategy) {
+        StrategyModel model = resolveStrategyModel(strategy);
+        List<String> rows = switch (model) {
+            case AUTHORITY -> List.of("Экспертный разбор проблемы", "Кейсы с цифрами и исходом", "Методология и процесс работы", "Результат и измеримый эффект");
+            case TRUST -> List.of("Отзывы и подтверждения", "Гарантии и прозрачность", "Реальный процесс без прикрас", "Доказательства качества");
+            case CONVERSION -> List.of("Дедлайн и ограничение", "Выгода и конкретный оффер", "Прямой призыв к действию", "Сравнение потерь и выгоды");
+            case ENTRY -> List.of("Простой первый шаг", "Доступность и понятный старт", "Быстрый результат без сложности", "Минимальный барьер входа");
+        };
+        List<String> cols = List.of("UGC-style видео", "Карточка с оффером", "Скриншот или proof-format", "До/после или демонстрация");
+        List<String> competitorStrengths = extractTopCompetitorStrengths(res);
+        List<HypothesisCellDto> cells = new ArrayList<>();
+        for (int row = 0; row < rows.size(); row++) {
+            for (int col = 0; col < cols.size(); col++) {
+                String stage = row < 2 ? "TOF" : row == 2 ? "MOF" : "BOF";
+                String counter = competitorStrengths.isEmpty()
+                        ? "Контр-гипотеза: усиливаем дифференциацию оффера и message-market fit."
+                        : "Контр-гипотеза: переиграть сильную сторону конкурента \"" + competitorStrengths.get((row + col) % competitorStrengths.size()) + "\" через более конкретный value proposition.";
+                cells.add(HypothesisCellDto.builder()
+                        .hookIndex(row)
+                        .visualIndex(col)
+                        .specificAdIdea(rows.get(row) + " + " + cols.get(col) + ": показать реальный сценарий использования, оффер и следующий шаг до заявки.")
+                        .counterHypothesis(counter)
+                        .funnelStage(stage)
+                        .expectedOutcome("Проверить CTR, вовлечение и влияние на CPL на стадии " + stage + ".")
+                        .build());
+            }
+        }
+        return HypothesisMatrixDto.builder()
+                .rowCount(4)
+                .colCount(4)
+                .rows(rows)
+                .cols(cols)
+                .matrix(cells)
+                .build();
+    }
+
+    private LandingPageAuditDto buildDefaultLandingPageAudit(
+            MarketingAnalysisV3Request req,
+            MarketingAnalysisV3Result res,
+            MarketingStrategy strategy) {
+        String niche = req != null ? safeStr(req.getBusinessNiche()) : "продукта";
+        return LandingPageAuditDto.builder()
+                .matchScore(72)
+                .executiveSummary("Лендинг для " + niche + " должен быстрее раскрывать оффер, social proof и путь до конверсии. Сейчас критична ясность первого экрана и связка с рекламным сообщением.")
+                .criticalFixes(List.of(
+                        "Упростить первый экран: один оффер, один CTA, без перегруза текстом.",
+                        "Добавить кейсы, отзывы или доказательства результата выше первого сильного скролла.",
+                        "Сократить путь до заявки: меньше полей, понятная форма или быстрый мессенджер-канал."
+                ))
+                .trustBoosters(List.of(
+                        "Показать реальные отзывы, кейсы или цифры результата с конкретикой.",
+                        "Добавить прозрачные условия: сроки, стоимость, что входит в оффер.",
+                        "Подсветить экспертность команды, реальные лица и подтверждения качества."
+                ))
+                .build();
+    }
+
+    private List<TargetingOrchestrationDto.AutomationRuleDto> buildDefaultAutomationRules(
+            MarketingAnalysisV3Request req,
+            MarketingAnalysisV3Result res,
+            MarketingStrategy strategy) {
+        return List.of(
+                TargetingOrchestrationDto.AutomationRuleDto.builder()
+                        .ruleId("rule-kill-zero-leads")
+                        .entityLevel("ADSET")
+                        .conditionGroup(TargetingOrchestrationDto.ConditionGroup.AND)
+                        .conditions(List.of(
+                                buildCondition("spend", TargetingOrchestrationDto.Operator.GREATER_THAN, 6000),
+                                buildCondition("leads", TargetingOrchestrationDto.Operator.EQUAL, 0)
+                        ))
+                        .action("PAUSE")
+                        .actionValue(BigDecimal.ZERO)
+                        .build(),
+                TargetingOrchestrationDto.AutomationRuleDto.builder()
+                        .ruleId("rule-scale-winning-adset")
+                        .entityLevel("ADSET")
+                        .conditionGroup(TargetingOrchestrationDto.ConditionGroup.AND)
+                        .conditions(List.of(
+                                buildCondition("roas", TargetingOrchestrationDto.Operator.GREATER_THAN, 4),
+                                buildCondition("purchases", TargetingOrchestrationDto.Operator.GREATER_THAN_OR_EQUAL, 3)
+                        ))
+                        .action("INCREASE_BUDGET")
+                        .actionValue(BigDecimal.valueOf(20))
+                        .build(),
+                TargetingOrchestrationDto.AutomationRuleDto.builder()
+                        .ruleId("rule-stop-fatigue")
+                        .entityLevel("AD")
+                        .conditionGroup(TargetingOrchestrationDto.ConditionGroup.AND)
+                        .conditions(List.of(
+                                buildCondition("ctr", TargetingOrchestrationDto.Operator.LESS_THAN, 1),
+                                buildCondition("frequency", TargetingOrchestrationDto.Operator.GREATER_THAN, 3)
+                        ))
+                        .action("PAUSE")
+                        .actionValue(BigDecimal.ZERO)
+                        .build()
+        );
+    }
+
+    private ScalingPlanDto buildDefaultScalingPlan(
+            MarketingAnalysisV3Request req,
+            MarketingAnalysisV3Result res,
+            MarketingStrategy strategy) {
+        List<String> cities = req != null && req.getPromotionCities() != null && !req.getPromotionCities().isEmpty()
+                ? normalizeTextList(req.getPromotionCities(), List.of("Алматы", "Астана", "Шымкент"), 3)
+                : List.of("Алматы", "Астана", "Шымкент");
+        return ScalingPlanDto.builder()
+                .horizontalScaling("Масштабируйте через новые lookalike/interest-кластеры, отдельные creative angles и раздельные placements для Reels, Stories и Feed.")
+                .budgetScaling("Повышайте бюджет ступенчато на 15-20% каждые 48-72 часа только на связках с устойчивым CPL/ROAS.")
+                .geoExpansion(cities)
+                .build();
+    }
+
+    private RiskAnalysisDto buildDefaultRiskAnalysis(
+            MarketingAnalysisV3Request req,
+            MarketingAnalysisV3Result res,
+            MarketingStrategy strategy) {
+        int cii = res != null && res.getCompetitionIntensity() != null ? res.getCompetitionIntensity().getCiiIndex() : 50;
+        String level = cii >= 70
+                ? "High - высокий риск модерации и быстрого выгорания креативов."
+                : cii >= 40
+                ? "Medium - умеренный риск, нужен контроль claims и частоты."
+                : "Low - низкий риск, но формулировки все равно нужно проверять.";
+        return RiskAnalysisDto.builder()
+                .fatigueWarning("При текущей конкурентности креативы могут выгорать за 7-14 дней, поэтому нужно заранее готовить новую матрицу углов и визуалов.")
+                .policyRiskLevel(level)
+                .moderationTriggers(List.of(
+                        "Категоричные обещания результата без доказательств.",
+                        "Формулировки, давящие на страх, боль или личную уязвимость пользователя.",
+                        "Слишком агрессивные before/after claims, медицинские или финансовые обещания."
+                ))
+                .build();
+    }
+
+    private TargetingOrchestrationDto.ConditionDto buildCondition(
+            String metric,
+            TargetingOrchestrationDto.Operator operator,
+            double value) {
+        return TargetingOrchestrationDto.ConditionDto.builder()
+                .metric(metric)
+                .operator(operator)
+                .value(BigDecimal.valueOf(value))
+                .build();
+    }
+
+    private StrategyModel resolveStrategyModel(MarketingStrategy strategy) {
+        if (strategy == null || strategy.getScoringModelName() == null || strategy.getScoringModelName().isBlank()) {
+            return StrategyModel.ENTRY;
+        }
+        try {
+            return StrategyModel.valueOf(strategy.getScoringModelName().trim().toUpperCase(Locale.ROOT));
+        } catch (IllegalArgumentException ex) {
+            return StrategyModel.ENTRY;
+        }
+    }
+
+    private String buildDefaultCiiLevel(MarketingAnalysisV3Result res) {
+        if (res == null || res.getCompetitionIntensity() == null) {
+            return "Средний уровень конкуренции - нужен контролируемый тест офферов и аудиторий.";
+        }
+        MarketingAnalysisV3Result.CompetitionIntensity ci = res.getCompetitionIntensity();
+        return safeStr(ci.getIntensityLabel()) + " (CII=" + ci.getCiiIndex() + "/100)";
+    }
+
+    private List<String> normalizeTextList(List<String> source, List<String> fallback, int minSize) {
+        LinkedHashSet<String> values = new LinkedHashSet<>();
+        if (source != null) {
+            source.stream()
+                    .filter(Objects::nonNull)
+                    .map(String::trim)
+                    .filter(s -> !s.isBlank())
+                    .map(value -> truncateText(value, 220))
+                    .forEach(values::add);
+        }
+        if (fallback != null) {
+            fallback.stream()
+                    .filter(Objects::nonNull)
+                    .map(String::trim)
+                    .filter(s -> !s.isBlank())
+                    .forEach(values::add);
+        }
+        List<String> normalized = new ArrayList<>(values);
+        while (normalized.size() < minSize && fallback != null && !fallback.isEmpty()) {
+            normalized.add(fallback.get(normalized.size() % fallback.size()));
+        }
+        if (normalized.size() > minSize) {
+            return normalized.subList(0, minSize);
+        }
+        return normalized;
+    }
+
+    private String normalizePolicyRiskLevel(String value) {
+        String normalized = defaultIfBlank(value, "Medium - умеренный риск модерации.");
+        String lower = normalized.toLowerCase(Locale.ROOT);
+        if (lower.contains("high") || lower.contains("выс")) {
+            return "High - высокий риск модерации и выгорания креативов.";
+        }
+        if (lower.contains("low") || lower.contains("низ")) {
+            return "Low - низкий риск модерации, но формулировки все равно нужно проверять.";
+        }
+        return "Medium - умеренный риск модерации, нужен контроль claims и pressure tactics.";
+    }
+
+    private String normalizeFunnelStage(String value) {
+        String upper = defaultIfBlank(value, "TOF").toUpperCase(Locale.ROOT);
+        if (upper.contains("BOF")) return "BOF";
+        if (upper.contains("MOF")) return "MOF";
+        return "TOF";
+    }
+
+    private String defaultIfBlank(String value, String fallback) {
+        return isBlank(value) ? fallback : value.trim();
+    }
+
+    private boolean isBlank(String value) {
+        return value == null || value.isBlank();
+    }
+
+    private String truncateText(String value, int maxLen) {
+        if (value == null || value.length() <= maxLen) {
+            return value;
+        }
+        return value.substring(0, maxLen - 3).trim() + "...";
+    }
+
     // ── Публикация первого поста ──────────────────────────────────────────────
 
     private PublishedPostDto publishFirstPost(MarketingStrategy strategy) {

src/main/java/kz/konturai/parser/service/TargetingCampaignService.java

@@ -549,10 +549,37 @@ public class TargetingCampaignService {
                 .aiRecommendationsRationale(recommendation != null ? recommendation.getTypeRationale() : null)
                 .quickWins(recommendation != null ? recommendation.getQuickWins() : List.of())
                 .warnings(recommendation != null ? recommendation.getWarnings() : List.of())
+                .technicalHealthSummary(buildTechnicalHealthSummary(recommendation))
+                .lpMatchScore(recommendation != null && recommendation.getLpAudit() != null
+                        ? recommendation.getLpAudit().getMatchScore() : null)
+                .policyRiskLevel(recommendation != null && recommendation.getRisks() != null
+                        ? recommendation.getRisks().getPolicyRiskLevel() : null)
+                .suggestedAutomationRulesCount(recommendation != null && recommendation.getSuggestedRules() != null
+                        ? recommendation.getSuggestedRules().size() : 0)
+                .matrixCellsCount(recommendation != null
+                        && recommendation.getHypothesisMatrix() != null
+                        && recommendation.getHypothesisMatrix().getMatrix() != null
+                        ? recommendation.getHypothesisMatrix().getMatrix().size() : 0)
                 .targetingRecommendation(recommendation)
                 .build();
     }
 
+    private String buildTechnicalHealthSummary(TargetingRecommendationDto recommendation) {
+        if (recommendation == null || recommendation.getPixelHealth() == null) {
+            return null;
+        }
+        int enabled = 0;
+        if (recommendation.getPixelHealth().isFbp()) enabled++;
+        if (recommendation.getPixelHealth().isCapi()) enabled++;
+        if (recommendation.getPixelHealth().isGtm()) enabled++;
+
+        return switch (enabled) {
+            case 3 -> "Strong";
+            case 2 -> "Medium";
+            default -> "Poor";
+        };
+    }
+
     private TargetingAudienceProfile buildAudienceProfile(
             TargetingRecommendationDto recommendation,
             kz.konturai.parser.dto.AudienceOverrideDto overrideDto) {

src/main/resources/application.properties

@@ -109,9 +109,6 @@ deep-research.api.timeout=1800000
 
 security.jwt.secret-base64=ZmFrZV9zZWNyZXRfMTIzNDU2Nzg5MGFiY2RlZmFrZV9zZWNyZXRfMTIzNDU2Nzg5MGFiY2Rl
 
-# Claude (Anthropic) API — для AI предсказаний кампаний
-claude.api.key=${CLAUDE_API_KEY:}
-
 encryption.secret-key=ZmFrZV9zZWNyZXRfMTIzNDU2Nzg5MGFiY2RlZmFrZV9zZWNyZXRfMTIzNDU2Nzg5MGFiY2Rl
 
 posting.scheduler.enabled=true

src/test/java/kz/konturai/parser/service/AiTargetingSystemServiceManagementLayerTest.java

@@ -0,0 +1,169 @@
+package kz.konturai.parser.service;
+
+import com.fasterxml.jackson.databind.ObjectMapper;
+import kz.konturai.parser.dto.MarketingAnalysisV3Request;
+import kz.konturai.parser.dto.MarketingAnalysisV3Result;
+import kz.konturai.parser.dto.targeting.AudienceProfileDto;
+import kz.konturai.parser.dto.targeting.HypothesisCellDto;
+import kz.konturai.parser.dto.targeting.HypothesisMatrixDto;
+import kz.konturai.parser.dto.targeting.LandingPageAuditDto;
+import kz.konturai.parser.dto.targeting.RiskAnalysisDto;
+import kz.konturai.parser.dto.targeting.TargetingBudgetDto;
+import kz.konturai.parser.dto.targeting.TargetingRecommendationDto;
+import kz.konturai.parser.enums.AverageCheck;
+import kz.konturai.parser.model.MarketingStrategy;
+import org.junit.jupiter.api.Test;
+
+import java.lang.reflect.Method;
+import java.util.List;
+
+import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertEquals;
+import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertNotNull;
+import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertTrue;
+
+class AiTargetingSystemServiceManagementLayerTest {
+
+    private final AiTargetingSystemService service =
+            new AiTargetingSystemService(null, new ObjectMapper(), null, null, null, null);
+
+    @Test
+    void validateAndNormalizeRecommendation_shouldFillManagementBlocksAndClampValues() throws Exception {
+        MarketingAnalysisV3Request req = new MarketingAnalysisV3Request();
+        req.setBusinessNiche("Стоматология");
+        req.setPromotionCities(List.of("Алматы"));
+        req.setAverageCheck(AverageCheck.HIGH);
+        req.setUserSocialLinks(List.of("https://site.kz", "https://instagram.com/brand"));
+
+        MarketingAnalysisV3Result.CompetitionIntensity intensity = new MarketingAnalysisV3Result.CompetitionIntensity();
+        intensity.setCiiIndex(82);
+        intensity.setIntensityLabel("Высокий");
+
+        MarketingAnalysisV3Result.CompetitorProfile competitor = new MarketingAnalysisV3Result.CompetitorProfile();
+        competitor.setName("Strong Clinic");
+        competitor.setFollowers(12000);
+        competitor.setStrengths(List.of("Много видео-отзывов", "Сильный social proof"));
+
+        MarketingAnalysisV3Result res = new MarketingAnalysisV3Result();
+        res.setCompetitionIntensity(intensity);
+        res.setCompetitorMap(List.of(competitor));
+
+        MarketingStrategy strategy = new MarketingStrategy();
+        strategy.setScoringModelName("TRUST");
+        strategy.setScoringModelTitle("Trust");
+        strategy.setStatus("completed");
+        strategy.setDurationWeeks(4);
+
+        TargetingRecommendationDto partial = TargetingRecommendationDto.builder()
+                .recommendedType("MIXED")
+                .recommendedTypeLabel("Комбинированный таргетинг")
+                .typeRationale("Базовая логика")
+                .campaignObjective("LEADS")
+                .campaignObjectiveLabel("Лиды")
+                .campaignObjectiveRationale("Нужно больше заявок")
+                .audienceProfile(AudienceProfileDto.builder()
+                        .primarySegment("Жители Алматы")
+                        .ageRange("25-44")
+                        .gender("Женщины 60%, Мужчины 40%")
+                        .build())
+                .budgetRecommendation(TargetingBudgetDto.builder()
+                        .dailyBudget("10 000 KZT")
+                        .monthlyBudget("300 000 KZT")
+                        .build())
+                .hypothesisMatrix(HypothesisMatrixDto.builder()
+                        .rowCount(1)
+                        .colCount(1)
+                        .rows(List.of("Только один angle"))
+                        .cols(List.of("Только один visual"))
+                        .matrix(List.of(HypothesisCellDto.builder()
+                                .hookIndex(0)
+                                .visualIndex(0)
+                                .specificAdIdea("")
+                                .build()))
+                        .build())
+                .lpAudit(LandingPageAuditDto.builder()
+                        .matchScore(140)
+                        .criticalFixes(List.of())
+                        .trustBoosters(List.of())
+                        .build())
+                .risks(RiskAnalysisDto.builder()
+                        .policyRiskLevel("высокий")
+                        .moderationTriggers(List.of())
+                        .build())
+                .suggestedRules(List.of())
+                .build();
+
+        Method method = AiTargetingSystemService.class.getDeclaredMethod(
+                "validateAndNormalizeRecommendation",
+                TargetingRecommendationDto.class,
+                MarketingAnalysisV3Request.class,
+                MarketingAnalysisV3Result.class,
+                MarketingStrategy.class);
+        method.setAccessible(true);
+
+        TargetingRecommendationDto normalized = (TargetingRecommendationDto) method.invoke(
+                service, partial, req, res, strategy);
+
+        assertNotNull(normalized.getPixelHealth());
+        assertNotNull(normalized.getFunnelStrategy());
+        assertNotNull(normalized.getHypothesisMatrix());
+        assertNotNull(normalized.getLpAudit());
+        assertNotNull(normalized.getScalingPlan());
+        assertNotNull(normalized.getRisks());
+        assertEquals(4, normalized.getHypothesisMatrix().getRowCount());
+        assertEquals(4, normalized.getHypothesisMatrix().getColCount());
+        assertEquals(16, normalized.getHypothesisMatrix().getMatrix().size());
+        assertEquals(100, normalized.getLpAudit().getMatchScore());
+        assertEquals(3, normalized.getLpAudit().getCriticalFixes().size());
+        assertEquals(3, normalized.getLpAudit().getTrustBoosters().size());
+        assertEquals(3, normalized.getSuggestedRules().size());
+        assertEquals(3, normalized.getRisks().getModerationTriggers().size());
+        assertTrue(normalized.getRisks().getPolicyRiskLevel().startsWith("High"));
+    }
+
+    @Test
+    void buildEnhancedFullContext_shouldIncludeContextEnrichment() throws Exception {
+        MarketingAnalysisV3Request req = new MarketingAnalysisV3Request();
+        req.setBusinessNiche("Онлайн-курсы");
+        req.setProductName("Course X");
+        req.setGoal("Рост лидов");
+        req.setPromotionCities(List.of("Астана"));
+        req.setUserSocialLinks(List.of("https://site.kz", "https://instagram.com/coursex"));
+
+        MarketingAnalysisV3Result.CompetitionIntensity intensity = new MarketingAnalysisV3Result.CompetitionIntensity();
+        intensity.setCiiIndex(68);
+        intensity.setIntensityLabel("Средний");
+
+        MarketingAnalysisV3Result.ContentProfile contentProfile = new MarketingAnalysisV3Result.ContentProfile();
+        contentProfile.setVideoShare(74.0);
+
+        MarketingAnalysisV3Result.CompetitorProfile competitor = new MarketingAnalysisV3Result.CompetitorProfile();
+        competitor.setName("Competitor A");
+        competitor.setFollowers(9000);
+        competitor.setStrengths(List.of("Сильный экспертный контент"));
+
+        MarketingAnalysisV3Result res = new MarketingAnalysisV3Result();
+        res.setCompetitionIntensity(intensity);
+        res.setContentProfile(contentProfile);
+        res.setCompetitorMap(List.of(competitor));
+
+        MarketingStrategy strategy = new MarketingStrategy();
+        strategy.setScoringModelName("AUTHORITY");
+        strategy.setScoringModelTitle("Authority");
+        strategy.setStatus("completed");
+        strategy.setDurationWeeks(4);
+
+        Method method = AiTargetingSystemService.class.getDeclaredMethod(
+                "buildEnhancedFullContext",
+                MarketingAnalysisV3Request.class,
+                MarketingAnalysisV3Result.class,
+                MarketingStrategy.class);
+        method.setAccessible(true);
+
+        String context = (String) method.invoke(service, req, res, strategy);
+
+        assertTrue(context.contains("https://instagram.com/coursex"));
+        assertTrue(context.contains("Competitor A"));
+        assertTrue(context.contains("AUTHORITY"));
+        assertTrue(context.contains("CURRENT DIGITAL ASSETS"));
+    }
+}

src/test/java/kz/konturai/parser/service/TargetingCampaignServiceManagementLayerTest.java

@@ -0,0 +1,104 @@
+package kz.konturai.parser.service;
+
+import kz.konturai.parser.dto.MarketingAnalysisV3Request;
+import kz.konturai.parser.dto.TargetingAIAnalysisResult;
+import kz.konturai.parser.dto.targeting.HypothesisCellDto;
+import kz.konturai.parser.dto.targeting.HypothesisMatrixDto;
+import kz.konturai.parser.dto.targeting.LandingPageAuditDto;
+import kz.konturai.parser.dto.targeting.PixelCheckDto;
+import kz.konturai.parser.dto.targeting.RiskAnalysisDto;
+import kz.konturai.parser.dto.targeting.TargetingOrchestrationDto;
+import kz.konturai.parser.dto.targeting.TargetingRecommendationDto;
+import kz.konturai.parser.model.MarketingAnalysisV3Document;
+import kz.konturai.parser.model.MarketingStrategy;
+import org.junit.jupiter.api.Test;
+
+import java.lang.reflect.Method;
+import java.math.BigDecimal;
+import java.util.ArrayList;
+import java.util.List;
+
+import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertEquals;
+import static org.junit.jupiter.api.Assertions.assertSame;
+
+class TargetingCampaignServiceManagementLayerTest {
+
+    private final TargetingCampaignService service =
+            new TargetingCampaignService(null, null, null, null, null, null, null, null, null);
+
+    @Test
+    void buildAiAnalysisResult_shouldPopulateSummaryFields() throws Exception {
+        MarketingStrategy strategy = new MarketingStrategy();
+        strategy.setId("strategy-1");
+        strategy.setAnalysisId("analysis-1");
+
+        MarketingAnalysisV3Request request = new MarketingAnalysisV3Request();
+        request.setBusinessNiche("Автосервис");
+        request.setProductName("Oil Change");
+        request.setGoal("Лиды");
+
+        MarketingAnalysisV3Document analysis = new MarketingAnalysisV3Document();
+        analysis.setRequestData(request);
+
+        List<HypothesisCellDto> cells = new ArrayList<>();
+        for (int i = 0; i < 16; i++) {
+            cells.add(HypothesisCellDto.builder()
+                    .hookIndex(i / 4)
+                    .visualIndex(i % 4)
+                    .specificAdIdea("Idea " + i)
+                    .build());
+        }
+
+        List<TargetingOrchestrationDto.AutomationRuleDto> rules = List.of(
+                buildRule("rule-1"),
+                buildRule("rule-2"),
+                buildRule("rule-3"));
+
+        TargetingRecommendationDto recommendation = TargetingRecommendationDto.builder()
+                .recommendedType("MIXED")
+                .recommendedTypeLabel("Комбинированный")
+                .campaignObjective("LEADS")
+                .questionnaireSignals(List.of("signal"))
+                .typeRationale("reason")
+                .quickWins(List.of("win"))
+                .warnings(List.of("warning"))
+                .pixelHealth(PixelCheckDto.builder().fbp(true).capi(true).gtm(true).build())
+                .lpAudit(LandingPageAuditDto.builder().matchScore(88).build())
+                .risks(RiskAnalysisDto.builder().policyRiskLevel("High - высокий риск").build())
+                .suggestedRules(rules)
+                .hypothesisMatrix(HypothesisMatrixDto.builder().matrix(cells).build())
+                .build();
+
+        Method method = TargetingCampaignService.class.getDeclaredMethod(
+                "buildAiAnalysisResult",
+                MarketingStrategy.class,
+                MarketingAnalysisV3Document.class,
+                TargetingRecommendationDto.class);
+        method.setAccessible(true);
+
+        TargetingAIAnalysisResult result = (TargetingAIAnalysisResult) method.invoke(
+                service, strategy, analysis, recommendation);
+
+        assertEquals("Strong", result.getTechnicalHealthSummary());
+        assertEquals(88, result.getLpMatchScore());
+        assertEquals("High - высокий риск", result.getPolicyRiskLevel());
+        assertEquals(3, result.getSuggestedAutomationRulesCount());
+        assertEquals(16, result.getMatrixCellsCount());
+        assertSame(recommendation, result.getTargetingRecommendation());
+    }
+
+    private TargetingOrchestrationDto.AutomationRuleDto buildRule(String id) {
+        return TargetingOrchestrationDto.AutomationRuleDto.builder()
+                .ruleId(id)
+                .entityLevel("ADSET")
+                .conditionGroup(TargetingOrchestrationDto.ConditionGroup.AND)
+                .conditions(List.of(TargetingOrchestrationDto.ConditionDto.builder()
+                        .metric("spend")
+                        .operator(TargetingOrchestrationDto.Operator.GREATER_THAN)
+                        .value(BigDecimal.TEN)
+                        .build()))
+                .action("PAUSE")
+                .actionValue(BigDecimal.ZERO)
+                .build();
+    }
+}