Граф денег — рабочее место AML-аналитика

Инструмент восстанавливает финансовую структуру наблюдаемой сети переводов, объясняет роли и формирует очередь проверки.

Финальная версия находится в main. Проверка: 105 тестов, расчёт 33,56 с; 2248 узлов, 107 кластеров, топ-30. Интерфейс и XLSX работают без API-ключа. Структурные связи сопоставляются с хронологически возможными маршрутами и атрибутированным потоком от seed. Выводы — гипотезы, не установление вины.

1. Что реализовано

Локальный пайплайн рассчитывает роли всех узлов, хронологические маршруты, атрибуцию потока, кластеры и объяснимую очередь проверки. Интерфейс позволяет найти любой gid, проверить его соседей, критерии роли и контр-сигналы, сравнить слои сети и скачать основания в XLSX. Все эти возможности работают без ключа API; ассистент подключается отдельно.

После аудита уточнены объяснения ролей, оформление и выбор узлов на карте, резервный денежный слой и полнота общей книги: она включает все 210 запросов из текущей выгрузки. Итоговая проверка этой доработки: см. docs/AUDIT.md. Состояние веток: STATUS_A, STATUS_B. Ниже числовые таблицы относятся к сохранённой папке out/. Скриншоты сняты с реальной выгрузки; версия указана в описании снимков.

Реальная выгрузка out: 2248 узлов, 3119 рёбер, 107 кластеров, топ-30. Время из run_meta.json: 33.5574 с. Пропущенные этапы: [].

2. Быстрый старт

Рекомендуется Python 3.12; текущая проверенная версия — 3.12.14. Команды выполняются из корня клона. Рабочая папка команды в Windows: C:\Git\hack-1d79395e-brogrammers.

Создайте и активируйте окружение:

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate

Windows PowerShell: вместо source выполните .venv\Scripts\Activate.ps1. Если активация недоступна, используйте .venv\Scripts\python.exe вместо python, а приложение запускайте через .venv\Scripts\python.exe -m streamlit run app.py.

Данные находятся в data/: nodes.parquet, edges.parquet, transactions.parquet из архива организаторов. Если файлов нет, распакуйте предоставленный архив так, чтобы эти пути существовали. Новые внешние данные не используются.

Для воспроизведения проверенного окружения Windows / Python 3.12 используйте зафиксированные версии:

python -m pip install -r requirements-lock.txt && python run.py --data data --out out

requirements-lock.txt содержит прямые и транзитивные зависимости фактически установленного окружения, проверенного через pip check. Платформенные зависимости имеют маркеры. Это снимок Windows / Python 3.12; отдельная чистая установка именно этого lock-файла ещё не проверялась. requirements.txt сохраняет минимальные ограничения проекта; для интерфейса нужен Streamlit ≥1.64.0.

Для macOS/Linux есть минимальные требования и ограничения версий B, снятые с его проверенного окружения Python 3.12.14:

python -m pip install -r requirements.txt -c tools/constraints-py312.txt && python run.py --data data --out out

Constraints ограничивают версии зависимостей, но сами не устанавливают лишние платформенные пакеты. B6 проверял установку из requirements.txt на macOS с Python 3.12.14 для релиза v1.0; текущий constraints-файл B также содержит версии его последующей проверки интерфейса. Это не заявление о новой чистой установке всей доработки на каждой ОС. Windows lock и macOS constraints — разные снимки окружений. В PowerShell до версии 7 выполните установку и расчёт двумя командами. Затем:

python -m streamlit run app.py

Откройте локальный адрес, который напечатает Streamlit. В .streamlit/config.toml включён server.headless=true: первый запуск не запрашивает email и не открывает браузер автоматически. browser.gatherUsageStats=false отключает сбор статистики использования Streamlit. Ключ OpenAI для пайплайна и интерфейса не требуется. Проверка обязательных выгрузок: python -m graf.check out. В рабочем процессе команды out/ пересчитывает и коммитит только A. B использует out_stub/, для отдельного интеграционного прогона — out_local/.

Пример проверки для жюри

1. Выполните python run.py --data data --out out. Команда создаст три обязательных CSV, дополнительные выгрузки и evidence.xlsx.
2. Выполните python -m graf.check out и python -m pytest -q. Результаты итоговой проверки этой доработки приведены в docs/AUDIT.md.
3. Запустите streamlit run app.py. В «Топ-листе» откройте первый узел и проверьте роль, суммы, контр-сигналы и пути. На карте переключитесь на «Деньги курьеров», установите Δ=2 дня; во вкладке «Доказательства» скачайте XLSX.

Для разработки B:

python tools/make_stub_outputs.py --data data --out out_stub
GRAF_OUT=out_stub streamlit run app.py

В Windows задайте $env:GRAF_OUT="out_stub" перед запуском. В боковой панели можно выбрать out, out_stub или другую папку; исходные данные — папка либо ZIP с папкой data/ внутри. Без GRAF_OUT используется out/, когда есть nodes_roles.csv и A1 отмечен готовым в статусе A; иначе out_stub/. Заглушка помечена в интерфейсе и XLSX: реальные связи и суммы, демонстрационные роли/скоры/след денег. После обновления ветки остановите Streamlit (Ctrl+C) и запустите снова. Кнопка «Обновить выгрузки» сбрасывает кэш файлов, но не заменяет перезапуск Python после изменения кода.

3. Схема решения

Основной стек: Python 3.12, pandas и pyarrow для табличных данных, NumPy/SciPy и NetworkX для расчётов графа, Streamlit 1.64.0 и Plotly для интерфейса, pyvis для ego-графа, openpyxl для XLSX. Опциональный ассистент использует OpenAI SDK и Responses API. Аналитический расчёт, просмотр и выгрузка работают локально без внешних сервисов.

Визуальный прототип интерфейса подготовлен в Google Stitch. Рабочий интерфейс адаптирован командой с помощью Codex под реальные данные, расчёты и сценарии проекта.

flowchart LR
  P[Parquet] --> F[Графовые и временные признаки]
  F --> T[FlowTrace: маршруты по датам]
  T --> L[FlowLedger: атрибуция потока]
  L --> R[Роли и контр-сигналы]
  R --> C[Кластеры и отпечатки]
  C --> Q[Приоритет проверки]
  Q --> O[CSV и JSON]
  O --> X[XLSX: доказательная база]
  O --> UI[Streamlit: карта и карточка]
  O --> AI[Опциональный ассистент]

Исходники схемы: docs/scheme.mmd. Пайплайн работает локально; алгоритмы используют фиксированный seed и явные пороги. Для воспроизведения сохраняйте исходные данные, конфигурацию и версии зависимостей. Время выполнения и служебные метаданные файлов могут различаться; LLM не назначает роли и не меняет результаты.

Как получаются кластеры

Каждый узел входит ровно в один кластер. Сначала сеть разделяется на слабосвязные компоненты; внутри каждой Louvain работает на неориентированной проекции с весом связи, равным сумме переводов в обоих направлениях, и seed алгоритма 42. Изолированный узел остаётся отдельным кластером. Номера назначаются по убыванию размера, затем по минимальному gid; номер кластера не является оценкой риска.

В текущей выгрузке 107 кластеров, в 8 из них больше одного seed. Для каждого сохраняются размер, число seed, внутренний оборот, пять лидеров по приоритету, состав ролей и гипотеза. Направления и даты переводов сохраняются в исходном графе, маршрутах и карточках.

Отпечатки дополняют гипотезу признаками сбора, рассылки, цепочки транзита, распределения со сбором, структурного цикла и близости сумм к порогу выгрузки. В 58 кластерах правила отпечатков не сработали; отсутствие отпечатка не доказывает отсутствие значимых связей. Реализация: graf/clusters.py, graf/fingerprints.py.

4. Роли и объяснимость

Ворота и численные константы: graf/config.py, реализация: graf/roles.py. Сначала проверяются ворота; кандидат в организаторы имеет приоритет, затем payer, затем максимальный скор среди остальных доступных ролей. Это правило классификации, а не вероятность преступления. pt = out_kzt / in_kzt; для seed этот показатель не применяется к воротам транзита/оседания и не служит основанием роли. Скоры ролей ограничены диапазоном 0–1; pt может превышать 1.

Код	Подпись	Ворота	Скор
coordinator	кандидат в организаторы	in_deg≥5 и out_deg≥10, либо from_key≥3 и to_key≥3	0.5 + 0.5 min(1,(from_key+to_key)/20)
consolidator	признаки точки консолидации	≥5 плательщиков	0.4 min(1,in_deg/15)+0.2(1-in_hhi)+0.2 min(1,max_sync_payers/5)+0.2 min(1,2 tracked_share_in)
distributor	признаки веерного распределения	≥10 получателей	0.5 min(1,out_deg/40)+0.3(1-out_hhi)+0.2 fast_out_share
transit	признаки транзитного счёта	не seed, есть вход и выход, 0.8 ≤ pt ≤ 1.2	0.5 max(0,1-abs(1-pt)/0.2)+0.3 fast_out_share+0.2 [seed_exp_chrono>0]
terminal	конечный получатель в пределах выгрузки	глубина ≤3, есть вход; нет выхода либо pt<0.1 у не-seed	0.7+0.3 tracked_share_in
terminal (оценка E′)	оценка на обрыве наблюдения	глубина 4, 1-p_forward≥0.6, более приоритетные ворота не дали роль	1-p_forward; отсутствие исходящих не подтверждает оседание
payer	разовый плательщик (возможный покупатель/потерпевший)	не seed, ≤2 получателей и ≤2 переводов, ≤100 000 ₸, получатель имеет ≥5 плательщиков; не транзит	0.8
peripheral	периферия, признаков роли не выявлено	другие ворота не пройдены	0.5; при обрыве 0.3

Ключевые узлы для from_key/to_key — объединение узлов, прошедших ворота консолидации, распределения или транзита; их итоговая роль может отличаться.

payer — документированное расширение словаря: разовый небольшой плательщик не должен автоматически попадать в очередь подозреваемых. role_alt хранит лучшую доступную альтернативу; ambiguous=true означает абсолютную разницу скоров <0.10. Из-за приоритета ворот coordinator его выбранный скор может быть ниже альтернативного. Уверенность по скору: низкая <0.5, средняя от 0.5 до <0.75, высокая ≥0.75; это не статистически калиброванная вероятность. Скоры payer=0.8, обычной peripheral=0.5 и peripheral при обрыве 0.3 заданы правилами, а не обучены на размеченных клиентах. Поэтому высокий скор payer означает соответствие поведению небольшого разового плательщика; его вес в приоритете остаётся низким. Данных с эталонными ролями нет, оценка accuracy не заявляется.

Пример evidence из сохранённой выгрузки:

кандидат в организаторы (0.80): связей вход/выход 15/17 (порог 5/10); ключевых соседей 10→2. Контр: не выявлен

5. Приоритет проверки

По плану и graf.config: priority = (0.30 role + 0.30 money + 0.20 brokerage + 0.10 volume + 0.10 temporal) × multiplier. Компоненты публикуются как prio_role, prio_money, prio_brokerage, prio_volume, prio_temporal; итоговый множитель — prio_multiplier. По graf/priority.py: money — среднее процентильных рангов tracked_in и seed_exp_chrono; volume — процентиль log1p(in_kzt+out_kzt); temporal — максимум fast_out_share и индикатора ≥3 синхронных плательщиков. Brokerage — доля потери seed-достижимости при удалении узла, включая сам удалённый узел; без одновременно входящих и исходящих связей компонент равен нулю. Веса ролей: кандидат в организаторы 1.0, консолидация 0.8, распределение 0.7, транзит 0.5, оседание 0.3, периферия 0.1, payer 0.05. Множители из конфигурации: нет хронологической связи у не-seed 0.5; внешнее финансирование 0.7; seed 0.6, seed выше нижнего уровня 0.8; payer 0.2; исключённый счёт 0.0. Все применимые множители перемножаются ядром. Интерфейс показывает готовый итог и не пересчитывает его.

Вес brokerage равен 0,20, но его вклад — вес, умноженный на наблюдаемую потерю достижимости. Компонент не нормируется по процентилю. В текущем топ-30 его значения лежат от 0 до 0,01246, то есть максимальный вклад до множителей — около 0,00249. Малый фактический вклад соответствует формуле; веса не гарантируют одинаковое влияние признаков на этих данных.

Крупные распределители могут находиться ниже из-за слабого наблюдаемого следа seed и понижающих множителей. Среди узлов с ≥60 получателями лучший текущий ранг — 50. Очередь проверки не оптимизирует набор блокировок; при необходимости искать инфраструктурные точки разрушения графа надо отдельно сравнивать сценарии устойчивости.

6. Ловушки данных и AML

• Глубина 4 и нулевой выход означают обрыв обхода. p_forward оценивается калибровкой по более ранним коленам; это оценка неполной наблюдаемости.
• Входящие seed неполны. Большой pass_through не доказывает транзит или криминальный источник.
• Порог исходной выборки — 5 000 ₸; меньшие операции и другие банки не наблюдаются. Интервал 5 000–7 000 ₸ используется как признак близости к границе выгрузки. Это не установленный порог банковского контроля и не доказательство дробления.
• Есть только даты. Порядок операций внутри дня неизвестен; вычислительная сортировка по глубине/gid не устанавливает фактическую последовательность.
• Флаг external_funding ставится не-seed узлу при одновременных условиях out_kzt/in_kzt > 2 и tracked_out_share < 0.10. Это контр-сигнал неполного источника средств, а не установленное происхождение денег. Само превышение исходящих над входящими недостаточно для флага; отсутствие флага не подтверждает полный баланс. В visibility для depth=4 приоритет имеет out_unseen, для seed — in_unseen_seed.
• Разовые плательщики могут быть покупателями или потерпевшими; payer и excluded исключаются из топа.
• Тип счёта неизвестен. Технические/агрегаторные счета исключаются по config/excluded_accounts.csv, который банк заполняет из АБС. aggregator_like — только повод запросить тип счёта.
• Всегда «кандидат в организаторы», а не утверждение виновности.

Аудит топ-10/топ-30 и калибровка:

Аудит (audit.csv):

scope	check	count	ok
top10	is_seed	0	True
top10	payer	0	True
top10	excluded	0	True
top10	aggregator_like	0	True
top10	visibility != full	0	True
top10	seed_exp_chrono == 0 (non-seed)	0	True
top30	is_seed	0	True
top30	payer	0	True
top30	excluded	0	True
top30	aggregator_like	0	True
top30	visibility != full	0	True
top30	seed_exp_chrono == 0 (non-seed)	0	True

Калибровка (truncation_calibration.csv):

bucket	n	p_forward
1	1126	0.261101243339254
2-3	376	0.4813829787234042
4-10	183	0.7377049180327869
>10	38	0.8947368421052632

7. Структура ≠ деньги

seed_exp_topo — достижимость по рёбрам; seed_exp_chrono — по неубывающим датам, seed_exp_fast — с паузой ≤2 дней. Ни один из них не равен доле денег. FlowLedger ограничивает пересылку атрибутированного потока доступными средствами. Атрибуция не доказывает, что именно те же денежные единицы прошли по маршруту. В карте «Деньги курьеров» остаются достижимые узлы и seed; линии между ними — наблюдаемые структурные связи. Счётчик исключает seed из числителя и знаменателя. В текущей версии graf.flow.chrono_reach готов: ползунок Δ от 1 до 31 дня запускает кэшируемый пересчёт. Без исходных транзакций или готового модуля пересчёта интерфейс использует сохранённые колонки для 2 и 31 дней; промежуточные Δ требуют транзакций. Абляция и оседание по глубине:

Абляция (ablation_links.csv):

level	n_nonseed_nodes	share
topology	2167	1.0
chrono_any	1346	0.6211352099676973
chrono_7d	974	0.4494693124134749
chrono_2d	702	0.3239501615136133

Атрибутированное оседание, ₸ (tracked_by_depth.csv):

depth	tracked_kept_kzt
0	0.0
1	38993344.11
2	6886042.29
3	910686.0
4	109319.0

8. Выгрузки и интерфейс

Полный точный контракт типов и колонок: TEAM_PLAN §4.

Файл	Основные поля / назначение
nodes_roles.csv	первые: gid,role,role_score,cluster_id,priority_score,evidence; далее признаки, флаги, денежный след и компоненты приоритета
clusters.csv	cluster_id,n_nodes,n_seed,sum_kzt_internal,top_gids,hypothesis; отпечатки и состав ролей
top_nodes.csv	rank,gid,role,priority_score,why; очередь проверки без payer/excluded
seeds_review.csv	gid,role,role_label,evidence для пересмотра уровня seed
paths.csv	target_gid,path_rank,seed_gid,hops,path_gids,path_days,path_amounts,bottleneck_kzt
resilience.csv	strategy,n_removed,seed_reach_share,largest_wcc,n_trials,seed_reach_p05,seed_reach_p95
ablation_links.csv	level,n_nonseed_nodes,share
tracked_by_depth.csv	depth,tracked_kept_kzt
truncation_calibration.csv	bucket,n,p_forward
data_requests.csv	gid,request,reason,priority_score
audit.csv	scope,check,count,ok
graph.json	узлы/направленные рёбра, сохранённая раскладка, метаданные
run_meta.json	времена, параметры, число строк, пропущенные этапы
evidence.xlsx	шесть листов ниже

Листы XLSX: Сводка, Признаки (включая пороги), Транзакции-основания, Пути денег (по шагам), Критерии, Границы данных (включая запросы). Общая книга строится по топ-30 для карточек и оснований переводов; её лист «Границы данных» включает все строки data_requests.csv — 210 в текущих данных. Полнота проверена целевыми тестами: 81 запрос входящих seed, 99 запросов переводов ниже порога и 30 запросов времени транзакций. Книга выбранного узла включает только запросы его gid. Основания переводов: сбор, синхронный сбор, пересылка ≤2 дней, маршрут от seed, веерная рассылка либо контекст. Это проверяемые признаки, а не доказательство вины. Вкладка «Доказательства» показывает предпросмотр и выгружает всю базу или выбранный узел.

CSV предназначены для программной обработки и сохранены в UTF-8; gid содержит 18 цифр и читается как int64. В JSON, браузере, Plotly, pyvis и XLSX он передаётся строкой. Для просмотра в Excel используйте evidence.xlsx, где задан текстовый формат @. При импорте CSV через «Данные → Из текста/CSV» выберите UTF-8 и тип «Текст» для gid/src/dst до загрузки: автоматическое открытие может округлить идентификатор. Не преобразуйте gid в float. Поиск по полному gid/префиксу и выбор строки топа открывают карточку. Клик по точке карты сразу выделяет узел и соседей, после чего доступна кнопка карточки. Сводка и главный контр-сигнал находятся над ego-графом. В подписях соседей gid сокращён до уникального окончания; полный номер доступен при наведении и остаётся идентификатором узла. Ego-граф ограничен ближайшими 250 узлами; общая карта рисует до 400 крупнейших рёбер, стрелки у 100. Ограничение отображения не меняет признаки карточки. Недостающие дополнительные выгрузки явно отмечаются. Отсутствие подготовленного пути не означает отсутствие маршрута.

9. Устойчивость сети

Сравнивается удаление не-seed узлов по priority, betweenness, out_deg, in_deg и random; отдельно — всех seed. Оси: число удалённых узлов и доля исходно достижимых не-seed, которые остаются достижимыми от сохранившихся seed. Дополнительная метрика — размер крупнейшей слабосвязной компоненты.

random — среднее 100 воспроизводимых случайных порядков удаления (RANDOM_TRIALS=100, seed генератора 42). Внутри каждого испытания разные N используют префиксы одного порядка. seed_reach_p05 и seed_reach_p95 — эмпирические 5-й и 95-й процентили исходов с линейной интерполяцией, не доверительный интервал среднего. В строках random largest_wcc также является средним и может быть дробным. Для детерминированных стратегий n_trials=1, обе границы равны результату, размер компоненты целочисленный. Это структурный сценарий, не прогноз поведения участников. Приоритет аналитической проверки объединяет роль, атрибутированные деньги, связность, объём и временные признаки. Он не оптимизирует только разрушение графа: стратегия out_deg может сильнее снижать достижимость при удалении того же числа узлов. Это различие целей учитывается при сравнении кривых. Результат сохранённого расчёта:

Последняя точка каждой стратегии (resilience.csv):

strategy	n_removed	seed_reach_share	largest_wcc	n_trials	seed_reach_p05	seed_reach_p95
priority	50	0.8500230733733272	1574.0	1	0.8500230733733272	0.8500230733733272
betweenness	50	0.6229810798338717	1240.0	1	0.6229810798338717	0.6229810798338717
out_deg	50	0.4919243193354868	1045.0	1	0.4919243193354868	0.4919243193354868
in_deg	50	0.7508075680664513	1396.0	1	0.7508075680664513	0.7508075680664513
random	50	0.9541347485002306	1795.64	100	0.9149053991693584	0.9700276880479928
all_seeds	81	0.0	1524.0	1	0.0	0.0

10. Опциональный ИИ-ассистент

В локальном .env задайте OPENAI_API_KEY и OPENAI_MODEL (доступную вашему аккаунту модель с Responses tool calling). Ключ не коммитится. При включении выбранные сведения графа и вопрос отправляются API OpenAI; используйте его только в разрешённом для этих данных окружении. Без ключа приложение полностью работает; вкладка показывает инструкцию. Модель не участвует в основном расчёте. Инструменты: node_card, neighbors, money_trail, common_receivers (≤2 шага), top_nodes, cluster_info. Все только читают выгрузки; лимиты выдачи указаны в JSON. Первый вызов обязательно получает данные инструментом. На каждом шаге повторяется системная инструкция: только факты из инструментов, осторожные гипотезы, контр-сигналы. Неизвестный 18-значный gid в ответе отмечается «⚠ непроверенная ссылка»; это проверка идентификаторов, не доказательство правильности всего текста. Демонстрационные данные помечаются.

Опциональные возможности из ТЗ §8

Возможность	Что реализовано	Граница реализации
Учёт обрыва обхода	visibility, калибровка p_forward, оценка terminal на depth=4, предупреждения	Реальные операции за границей наблюдения неизвестны
Временные паттерны	Пересылка в течение 0–2 дней, синхронные плательщики, маршруты с неубывающими датами	Время внутри дня отсутствует
Маршруты и возвратные потоки	До 3 объясняющих путей к каждому узлу топ-30; структурные циклы длиной до 6	Повторяемость одного маршрута отдельно не оценивается; даты циклов не проверяются
Аномалии	Доля переводов в интервале 5 000–7 000 ₸, концентрация плательщиков, признаки внешнего финансирования	Нет отдельной модели выбросов относительно колена; близость к порогу выгрузки не доказывает дробление
Устойчивость	Четыре детерминированных порядка, среднее и процентили 100 случайных испытаний, удаление всех seed	Структурный эксперимент не прогнозирует поведение клиентов
AI-ассистент	Вопросы по инструментам, ссылки на проверенные gid, контр-сигналы	Проверен моками; успешный живой платный API-вызов не заявлен
Карточка узла	Локальная сводка с ролью, числами, потоками, соседями, критериями и запросами; опциональная AI-справка	Локальная карточка работает без API
Полнота данных	visibility, ограничения выгрузки и правила следующих запросов	Список запросов эвристический и не покрывает все отсутствующие банковские сведения

Правило запроса исходящих на границе требует depth=4, p_forward≥0.5 и rank≤200; в текущих данных оно не выбрало ни одного узла. Отсутствие такой строки запроса не означает, что исходящие известны: предупреждение об обрыве сохраняется в карточке. На этих данных также не обнаружены отпечатки chain и scatter_gather; это результат заданных правил и наблюдаемой сети.

11. Ограничения и воспроизводимость

Доступен только ограниченный срез внутрибанковских переводов за июль 2026 с глубиной обхода 4. Нет полных балансов, операций других банков, личности клиента и типа счёта. Нельзя восстанавливать эти атрибуты догадками. Louvain выполняется на неориентированной проекции; пути и показанные переводы направлены. Изолированные seed сохраняются в выгрузках. Пороги эвристические; роли и приоритеты требуют проверки аналитиком. Публичная развёрнутая версия не опубликована, приложение запускается локально. Дисклеймер на каждой странице: «Инструмент приоритизации проверки. Выводы — гипотезы, не установление вины».

python tools/make_stub_outputs.py --data data --out out_stub
python -m pip check
python -m pytest -q
python tools/smoke_ui.py

Тесты проверяют точность gid, направления, даты путей, поиск и навигацию, вкладки без ключа, полноту XLSX, Responses API на моке и случайные сценарии устойчивости. smoke_ui.py поднимает отдельный сервер на свободном localhost-порту на 15 секунд и завершает его. Итоговая проверка этой доработки: см. docs/AUDIT.md.

Краткая история: v1.0 (d71c067) объединил A0–A6 и B0–B5. По отчёту B-002, B6 проверил отдельный клон этого SHA и новый venv: 49 тестов, выгрузки, XLSX, интерфейс и расчёт за 27,2789 с. Ограничения получения клона через GitHub API описаны там же. Это историческая проверка указанного релиза, а не итог более поздних изменений.

12. Масштабирование до ~1 млн узлов

Для больших выборок: Parquet + Polars/DuckDB для агрегаций, igraph/graph-tool для графовых операций, Leiden для сообществ, приближённая betweenness вместо точной. FlowTrace — индекс (src,date) и ограниченный top-K фронтир с явной оценкой потерь полноты. Интерфейс показывает карту кластеров и ego-граф, а не миллион точек. Это план развития, не заявление о проверенной производительности текущей версии.

13. Команда и Codex

A — аналитическое ядро, тесты ядра и out/; B — интерфейс, XLSX, ассистент и документация. Владение файлами: AGENTS.md; общий план: TEAM_PLAN. Промты: участник A, участник B. Коммиты задач отмечены [codex]. B работает в b-ui и получает a-core; финальную сборку в main публикует A. Подготовленный пятиминутный сценарий включает лидера очереди, консолидацию и узел на границе наблюдения. Дополнительные карточки — в docs/node_review.md: топ-1 100000008165763100 — сочетание ролей и неоднозначность; 100000003115284100 — консолидация с высокой долей атрибутированного входа; 100000004156082100 — кандидат в организаторы с внешним финансированием. Идентификаторы взяты из обзора A5 и вводятся в поиск, в коде они не зашиты.

После нового пересчёта out/ обновите числовые таблицы командой python tools/update_readme_results.py --out out. Она читает выгрузки и меняет только README.