# Ответ Opus 4.8 на вопросы по архитектуре

**Дата:** 2026-06-23

---

## Вопрос 1: Параллельные вызовы LLM

**Ключевой вопрос — допники кумулятивны или независимы.**

- Если допник №3 может менять услугу, добавленную допником №2 — цепочка семантически последовательна, распараллелить нельзя.
- Если каждый допник трогает свой непересекающийся набор услуг — параллелить можно.

**Рекомендация:** оставить последовательным. Реальный выигрыш:
- Фаза 1 (параллельно) — textify + подготовка контекста (CPU/IO, дёшево)
- Фаза 2 (последовательно) — LLM+apply по цепочке
- Или: более быстрая модель / меньше токенов / стриминг прогресса

При параллельном apply_events seq поедет в гонку — ещё одна причина не параллелить.

---

## Вопрос 2: Атомарный seq без гонки

**Рекомендация (по предпочтению):**
1. Таблица-счётчик `contract_seq(contract_id PK, last_seq)` + `UPDATE ... SET last_seq=last_seq+1 WHERE contract_id=? RETURNING last_seq`. Атомарно, без DDL, без гонок.
2. Advisory lock: `SELECT pg_advisory_xact_lock(contract_id)` в начале транзакции, затем MAX+1. Минимальная правка.

`INSERT ... SELECT MAX+1` не атомарен. `CREATE SEQUENCE` на контракт — DDL-мусор.

---

## Вопрос 3: Стабильность name_hash

**Рекомендация (комбинация):**
- В промпт подавать spec_current с готовыми идентификаторами (hash). LLM для UPDATE/DELETE выбирает из готового списка, не сочиняет имя.
- Хэш считать только на сервере из нормализованного имени: Unicode NFKC → схлопнуть пробелы → lower → trim.
- Fuzzy (`similarity()`) только как fallback-страховка, не основной механизм.

---

## Вопрос 4: Имена в UPDATE/DELETE в UI

**Рекомендация: вариант 2 — обогащать в Python перед SSE.**
- spec_current — источник истины, имя для любого target_hash известно.
- LLM вообще не должна возвращать имена для UPDATE/DELETE — только идентификатор.
- Вариант 1 (LLM возвращает имена) — лишние токены + риск рассинхрона.
- Вариант 3 (JS) — лишние round-trip'ы.

---

## Вопрос 5: Мульти-юзеры и рост данных

1. `prompts` одна таблица + `user_id TEXT` — норм для 10-10000 юзеров. Индекс `(user_id)`. Партиционирование преждевременно.
2. `spec_events` 10K строк — мизер для PG. Партиционирование ближе к 10M+ строк.
3. `BYTEA` 30MB — спокойно в PostgreSQL (TOAST). Вынести в S3 когда объём начнёт раздувать бэкапы.

---

## Сквозная связь

В3 и В4 решаются одним сдвигом — давать LLM spec_current с готовыми ID и считать/резолвить всё на сервере. Это убирает и нестабильные хэши, и пустые ячейки в UI.

**Уточнение Opus:** допники у вас кумулятивные (могут менять то, что добавили предыдущие) или независимые?