.

.cursor/plans/detaillevel_prompts_4fa4e244.plan.md

@@ -0,0 +1,94 @@
+---
+name: DetailLevel prompts
+overview: Адаптировать генерацию промптов и выбор модели/лимитов по уровню DetailLevel для JSON-аналитики (get*Analysis) и текстовых секций (genSection*), сохранив текущий режим СТАНДАРТНО как baseline.
+todos:
+  - id: inspect-json-methods
+    content: Пройти по getAudienceAnalysis/getCompetitorAnalysis/getSeasonalityAndMarket/getStrategyAndFunnel и определить точки для вставки detailLevel-ветвления + вынесения общих частей промпта
+    status: pending
+  - id: update-text-directives
+    content: Обновить appendDetailLevelDirectives/buildSystemPromptForSection под новые требования КРАТКО (150-250, bullet-only, soften placeholders) и ПОДРОБНО (1000-1500, академичность, 3 примера, смежные рынки, прогноз 3-5 лет, LaTeX формулы)
+    status: pending
+  - id: model-routing
+    content: "В genSection* и get*Analysis внедрить выбор модели по DetailLevel: КРАТКО→mini, ПОДРОБНО→text, СТАНДАРТНО→как сейчас"
+    status: pending
+    dependencies:
+      - update-text-directives
+      - inspect-json-methods
+  - id: max-tokens-detailed
+    content: Скорректировать maxTokensOverride для ПОДРОБНО в generateWithRetryForSection и добавить override в JSON get*Analysis вызовы (8000-12000, например 12000)
+    status: pending
+    dependencies:
+      - model-routing
+  - id: smoketest-3-levels
+    content: "Сделать короткий ручной smoketest: один запрос, три уровня, проверить объем/сегменты/плейсхолдеры/модель"
+    status: pending
+    dependencies:
+      - max-tokens-detailed
+---
+
+# План внедрения DetailLevel (КРАТКО/СТАНДАРТНО/ПОДРОБНО)
+
+## Цели
+
+- **КРАТКО**: экономим токены — краткие инструкции, меньше сегментов в JSON, текст 150–250 слов, только bullet points, модель всегда `miniModelName`.
+- **СТАНДАРТНО**: **без изменений** (текущие промпты/модели/объемы принимаем baseline).
+- **ПОДРОБНО**: максимальная глубина — больше сегментов в JSON + доп. поля (гипотезы/мини-кейсы), текст 1000–1500 слов, академические требования, больше формул LaTeX, модель всегда `textModelName`, увеличенный `maxTokens`.
+
+## Где менять код
+
+- Основная логика промптов и вызовов модели: [src/main/java/kz/konturai/parser/service/MarketingAnalysisService.java](/Users/magzhanzhumabaev/Desktop/kt%20cloud/parser/src/main/java/kz/konturai/parser/service/MarketingAnalysisService.java)
+- API вызовы и параметры `max_tokens`: [src/main/java/kz/konturai/parser/service/OpenAIAnalyticsService.java](/Users/magzhanzhumabaev/Desktop/kt%20cloud/parser/src/main/java/kz/konturai/parser/service/OpenAIAnalyticsService.java)
+- Источник уровня: `MarketingAnalysisRequest.getDetailLevelEnum()` в [src/main/java/kz/konturai/parser/dto/MarketingAnalysisRequest.java](/Users/magzhanzhumabaev/Desktop/kt%20cloud/parser/src/main/java/kz/konturai/parser/dto/MarketingAnalysisRequest.java)
+
+## Изменения для текстовых секций (genSection*)
+
+- **Централизовать требования по уровню** в `MarketingAnalysisService.appendDetailLevelDirectives(...)`:
+- **КРАТКО**: добавить явное требование **150–250 слов**, **только bullet points**, запрет вводных/«консалтинговых оборотов», и правило по плейсхолдерам: **вставлять `[[CHART_...]]/[[TABLE_...]] только если в JSON реально есть данные/раздел этого требует**.
+- **ПОДРОБНО**: добавить жесткие требования:
+    - объем **1000–1500 слов**;
+    - «глубокий академический анализ»;
+    - **для каждого вывода — 3 конкретных примера реализации**;
+    - **смежные рынки** и **прогноз 3–5 лет**;
+    - больше расчетов в LaTeX: **CAC, LTV, ROI, Payback Period**.
+- **Выбор модели по уровню** в каждом `genSection*` (там, где сейчас жестко задан `miniModelName` или mix):
+- **КРАТКО → всегда `miniModelName`**
+- **ПОДРОБНО → всегда `textModelName`**
+- **СТАНДАРТНО → оставить текущую модельную логику как есть** (например, `genSectionSummary/product` сейчас на `miniModelName`, `market/audience/competitors/strategy` — на `textModelName`).
+- Технически: добавить небольшой helper вроде `selectModelForTextSection(detailLevel, currentPrimaryModel, currentFallbackModel)` и использовать его при вызове `generateWithRetryForSection(...)`.
+
+## Изменения для JSON-методов (get*Analysis)
+
+Методы: `getAudienceAnalysis`, `getCompetitorAnalysis`, `getSeasonalityAndMarket`, `getStrategyAndFunnel`.
+
+- Добавить `DetailLevel detailLevel = request.getDetailLevelEnum()` и ветвление (switch/if):
+- **КРАТКО**:
+    - сократить инструкции;
+    - заменить «минимум 4 сегмента» → **«2–3 ключевых сегмента»**;
+    - заменить требования к полям (motivation/triggers/barriers/contentStrategy и т.п.) с 3–4 предложений → **1 емкое предложение**;
+    - модель **всегда `miniModelName`**.
+- **СТАНДАРТНО**: оставить текущий prompt builder без изменений.
+- **ПОДРОБНО**:
+    - требовать **5–6 сегментов** (где применимо) и более глубокую детализацию;
+    - расширить JSON-схему (без ломания текущих полей) добавив:
+    - top-level: `hypotheses[]`, `miniCases[]` внутри соответствующей секции (например `audienceAnalysis.hypotheses`, `competitorAnalysis.miniCases`);
+    - per-item: например `segments[].hypothesis`, `segments[].miniCase`, `competitorsDetails[].miniCase`;
+    - модель **всегда `textModelName`**.
+- **Вынести базовые части промптов** в общие методы/константы, чтобы не дублировать текст:
+- базовый «Ты — ...», правила «только JSON», блок входных данных;
+- отдельные функции для добавления level-specific требований (segment count / sentence counts / extra fields).
+
+## Max tokens для ПОДРОБНО
+
+- Сейчас в `generateWithRetryForSection(...)` уже есть `maxTokensOverride` для `DetailLevel.ПОДРОБНО`, но он равен `REPORT_BASE_MAX_TOKENS * 2`.
+- Привести к требованию: **установить override в диапазоне 8000–12000** (например, **12000**) для ПОДРОБНО, чтобы ответы не обрезались и не упираться в потенциальные лимиты модели.
+- Для JSON-методов, которые вызывают `openAIAnalyticsService.generateWithInstructionWithModel(...)` без override, добавить `maxTokensOverride` (минимум для ПОДРОБНО), чтобы подробный JSON не резался.
+
+## Проверка совместимости
+
+- Убедиться, что существующие поля, которые используются в `genSection*` (например `audienceAnalysis.ageGroups`, `competitorAnalysis.marketShareChart`) **не меняются**, а новые поля добавляются как опциональные.
+
+## Быстрый smoketest (локально)
+
+- Прогнать генерацию отчета для 3 режимов на одном и том же входе и сравнить:
+- модель (`gpt-4o-mini` vs `gpt-4o`),
+- длину ответа (word count приблизительно),

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

@@ -43,6 +43,8 @@ public class MarketingAnalysisService {
             + "ГРАФИКИ (ОБЯЗАТЕЛЬНО): располагай теги графиков (например, [[CHART_...]]) непосредственно внутри или сразу после описания конкретных данных/цифр, к которым относится график.\n\n";
 
     private static final int REPORT_BASE_MAX_TOKENS = 12000;
+    private static final int REPORT_DETAILED_MAX_TOKENS = 12000;
+    private static final int JSON_DETAILED_MAX_TOKENS = 12000;
 
     private DetailLevel resolveDetailLevelFromContext(Map<String, Object> contextJson) {
         if (contextJson == null) {
@@ -62,12 +64,13 @@ public class MarketingAnalysisService {
         if (detailLevel != DetailLevel.ПОДРОБНО) {
             return null;
         }
-        // Требование пользователя + уточнение (hybrid): 500+ слов строго для ключевых
-        // разделов.
-        return "Твоя задача — провести глубокий академический анализ. Используй профессиональную терминологию (LTV, CAC, PESTEL, Porter's Five Forces). "
-                + "Каждый подраздел должен содержать не менее 500 слов и включать конкретные тактические рекомендации.\n"
-                + "Примечание: правило «не менее 500 слов» применяй строго для ключевых разделов IV (ЦА), V (Конкуренты), XI (Стратегия). "
-                + "Для остальных разделов избегай искусственного раздувания, но сохраняй академическую глубину и практическую направленность.";
+        return "РЕЖИМ ПОДРОБНО (SYSTEM): Проведи глубокий академический анализ с причинно-следственной логикой.\n"
+                + "- Объем: 1000–1500 слов (если раздел ключевой — ближе к верхней границе).\n"
+                + "- Для КАЖДОГО вывода приводи по 3 конкретных примера реализации.\n"
+                + "- Обязательно включи анализ смежных рынков и долгосрочные прогнозы на 3–5 лет.\n"
+                + "- Включай расчеты в LaTeX там, где уместно: CAC, LTV, ROI, Payback Period. Если не хватает чисел — делай обоснованные допущения и помечай как \"Экстраполяция\".\n"
+                + "- Используй фреймворки, когда релевантно: PESTEL и Porter's Five Forces.\n"
+                + "- Всегда опирайся на JSON-контекст, не выдумывай факты.";
     }
 
     private void appendDetailLevelDirectives(StringBuilder promptBuilder, DetailLevel detailLevel, String sectionId) {
@@ -81,11 +84,14 @@ public class MarketingAnalysisService {
         if (detailLevel == DetailLevel.КРАТКО) {
             promptBuilder.append("РЕЖИМ КРАТКО (ОБЯЗАТЕЛЬНО):\n");
             promptBuilder.append("- Игнорируй любые требования по «минимум N слов», если они есть выше.\n");
-            promptBuilder.append("- Дай только самое важное в виде bullet points.\n");
-            promptBuilder.append("- Максимум 10–14 буллетов; каждый буллет 1–2 строки.\n");
-            promptBuilder.append("- Без длинных абзацев, без воды, без повторов.\n");
+            promptBuilder.append("- Объем: 150–250 слов.\n");
             promptBuilder.append(
-                    "- Если выше требуется вставка [[CHART_...]]/[[TABLE_...]] — вставь эти плейсхолдеры в подходящие буллеты рядом с конкретными цифрами.\n");
+                    "- Формат: оставь обязательный заголовок раздела (если он требуется выше), далее используй ТОЛЬКО списки (bullet points).\n");
+            promptBuilder.append(
+                    "- Пиши максимально лаконично, используй только bullet points, избегай вводных слов и консалтинговых оборотов.\n");
+            promptBuilder.append("- Максимум 10–14 буллетов; каждый буллет 1–2 строки.\n");
+            promptBuilder.append(
+                    "- Плейсхолдеры [[CHART_...]]/[[TABLE_...]]: вставляй ТОЛЬКО если в JSON реально есть данные для соответствующего графика/таблицы и раздел это обсуждает. Если данных нет — не вставляй тег и не упоминай его.\n");
             return;
         }
 
@@ -94,6 +100,11 @@ public class MarketingAnalysisService {
             promptBuilder.append("- Дай глубокий академический анализ с причинно-следственной логикой.\n");
             promptBuilder
                     .append("- Используй терминологию (LTV, CAC, PESTEL, Porter's Five Forces) там, где уместно.\n");
+            promptBuilder.append("- Объем: 1000–1500 слов.\n");
+            promptBuilder.append("- Для КАЖДОГО вывода приводи по 3 конкретных примера реализации.\n");
+            promptBuilder.append("- Обязательно включи анализ смежных рынков и долгосрочные прогнозы на 3–5 лет.\n");
+            promptBuilder.append(
+                    "- Включай расчеты в LaTeX там, где уместно: CAC, LTV, ROI, Payback Period. Если не хватает цифр — делай обоснованные допущения и помечай блок как \"Экстраполяция\".\n");
             if ("market".equalsIgnoreCase(sectionId) || "strategy".equalsIgnoreCase(sectionId)) {
                 promptBuilder.append(
                         "- ОБЯЗАТЕЛЬНО ВКЛЮЧИ ФРЕЙМВОРКИ: сделай отдельные подблоки PESTEL и «5 сил Портера» (не просто упоминание терминов).\n");
@@ -102,14 +113,40 @@ public class MarketingAnalysisService {
                         "- ОБЯЗАТЕЛЬНО ВКЛЮЧИ «5 сил Портера» (минимум: Rivalry/Threat of New Entrants/Substitutes/Buyer Power/Supplier Power) применительно к этой нише в Казахстане.\n");
             }
             promptBuilder.append("- После каждого крупного вывода добавляй конкретные тактические рекомендации.\n");
-            if (isKeyVerboseSectionForHybridRule(sectionId)) {
-                promptBuilder.append("- ОБЪЕМ (КЛЮЧЕВОЙ РАЗДЕЛ): не менее 500 слов.\n");
-            } else {
-                promptBuilder.append("- ОБЪЕМ: подробно, но без искусственного раздувания.\n");
-            }
         }
     }
 
+    private String selectPrimaryModelForTextSection(DetailLevel detailLevel, String standardPrimaryModel) {
+        if (detailLevel == null) {
+            return standardPrimaryModel;
+        }
+        if (detailLevel == DetailLevel.КРАТКО) {
+            return miniModelName;
+        }
+        if (detailLevel == DetailLevel.ПОДРОБНО) {
+            return textModelName;
+        }
+        return standardPrimaryModel;
+    }
+
+    private String selectFallbackModelForTextSection(DetailLevel detailLevel, String standardFallbackModel) {
+        if (detailLevel == null) {
+            return standardFallbackModel;
+        }
+        if (detailLevel == DetailLevel.КРАТКО || detailLevel == DetailLevel.ПОДРОБНО) {
+            return null;
+        }
+        return standardFallbackModel;
+    }
+
+    private String selectModelForJsonAnalysis(DetailLevel detailLevel) {
+        if (detailLevel == DetailLevel.ПОДРОБНО) {
+            return textModelName;
+        }
+        // КРАТКО и СТАНДАРТНО: всегда mini
+        return miniModelName;
+    }
+
     private Map<String, Object> buildResearchNotesForSection(Map<String, Object> contextJson, String sectionId) {
         if (contextJson == null) {
             return new HashMap<>();
@@ -1679,7 +1716,7 @@ public class MarketingAnalysisService {
             String last = null;
             DetailLevel detailLevel = resolveDetailLevelFromContext(contextJson);
             String systemPrompt = buildSystemPromptForSection(detailLevel, sectionId);
-            Integer maxTokensOverride = detailLevel == DetailLevel.ПОДРОБНО ? REPORT_BASE_MAX_TOKENS * 2 : null;
+            Integer maxTokensOverride = detailLevel == DetailLevel.ПОДРОБНО ? REPORT_DETAILED_MAX_TOKENS : null;
 
             for (int i = 1; i <= maxAttempts; i++) {
                 String modelToUse = primaryModel;