Spięcie osi czasu z bazą interpretacji i widokiem (LOG-14, 1B->2B)

Realizuje przepływ 1B->2B z notes2: predykcyjne sygnifikatory (z datami)
dopasowane do interpretacji z bazy.

Logika:
- timeline.py: zdarzenia niosą strukturę (directed/aspect/target dla dyrekcji,
  lord/sign dla profekcji) do budowy tokenów.
- significators.interpret_events + _event_tokens: z każdego zdarzenia buduje
  tokeny bazy (dyrekcja: [planeta][aspekt][cel]; profekcja: [władca][znak]) i
  dopina interpretacje reużywając _facet_samples (AND tokenów, dedup, rozwinięcie).
- /chart/timeline: flaga interpret=true.

Prezentacja:
- nowa strona /timeline "Kalendarz": formularz (urodzenie + zakres dat) -> oś
  czasu z technikami, datami i interpretacjami; nawigacja + wspólne now.js.

Walidacja E2E na realnym main_base.xlsx (2025-2026):
- dyr. Saturn kwadratura MC -> 50 interpret. ("...5th house" -> "abortion/miscarriage")
- Władca Roku Saturn (wiek 42) -> 63; strona renderuje badge dat/technik.
71 testów przechodzi (nowy test_timeline_interpret).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

services/logic/README.md

@@ -10,7 +10,7 @@ i nie w bazie.
 - `POST /chart/report` → `{when_utc, lat, lon, limit?}` → wynik obliczeń wyszukany w bazie: fasety sygnifikatorów **w znaku / w domu / w aspekcie**, z rozwinięciem skrótów, odsiewaniem duplikatów (ten sam sygnifikator i opis), rankingiem siły (LOG-21) oraz opcją group (grupowanie identycznych opisów)
 - `POST /chart/profections` → `{when_utc, lat, lon, start_age?, count?}` → profekcje roczne: wiek, profektowany Asc, Władca Roku (+MC/Su/Mo) (LOG-10)
 - `POST /chart/return` → `{when_utc, lat, lon, kind, around?}` → Solar/Lunar Return: moment powrotu + pełny horoskop na ten moment (LOG-12)
-- `POST /chart/timeline` → `{when_utc, lat, lon, from_date, to_date, techniques?}` → zbiorcza oś czasu: profekcje + Solar Return + dyrekcje solar-arc, posortowane (technique | significator | start | exact | end) (LOG-14)
+- `POST /chart/timeline` → `{when_utc, lat, lon, from_date, to_date, techniques?}` → zbiorcza oś czasu: profekcje + Solar Return + dyrekcje solar-arc, posortowane (technique | significator | start | exact | end); z interpret=true dopina interpretacje z bazy do dat (LOG-14, 1B->2B)
 - `POST /chart/compare` → jak wyżej → raport różnic dwóch silników (LOG-26; wymaga silnika B)
 - `GET /health` (sprawdza też warstwę bazodanową)
 

services/logic/app/engine/timeline.py

@@ -58,13 +58,15 @@ def solar_arc_directions(
                     if not (lo_age <= age <= hi_age) or (p == q and arc < 1e-6):
                         continue
                     exact = _add_years(birth, age)
-                    out.append(_row(
+                    row = _row(
                         "solar_arc",
                         f"dyr. {p} {PL_NAME[asp]} {q}",
                         _add_years(birth, age - orb_years),
                         exact,
                         _add_years(birth, age + orb_years),
-                    ))
+                    )
+                    row.update(directed=p, aspect=asp, target=q)   # do budowy tokenów (1B->2B)
+                    out.append(row)
     return out
 
 
@@ -83,10 +85,13 @@ def profection_events(natal_asc: float, birth: datetime, lo: datetime, hi: datet
         if end < lo or start > hi:
             continue
         sign = profected_sign(natal_asc, age)
-        out.append(_row(
-            "profection", f"Władca Roku: {DOMICILE_RULERS[sign]} (Asc {sign}, wiek {age})",
+        lord = DOMICILE_RULERS[sign]
+        row = _row(
+            "profection", f"Władca Roku: {lord} (Asc {sign}, wiek {age})",
             start, start, end,
-        ))
+        )
+        row.update(lord=lord, sign=sign)               # do budowy tokenów (1B->2B)
+        out.append(row)
     return out
 
 

services/logic/app/main.py

@@ -180,11 +180,15 @@ class TimelineRequest(BaseModel):
     from_date: str               # zakres: YYYY-MM-DD
     to_date: str
     techniques: list[str] | None = None   # profection | solar_return | solar_arc
+    interpret: bool = False               # dopnij interpretacje z bazy (1B->2B)
 
 
 @app.post("/chart/timeline")
 def chart_timeline(req: TimelineRequest) -> dict:
-    """Zbiorcza oś czasu z technik (LOG-14): technique | significator | start | exact | end."""
+    """Zbiorcza oś czasu z technik (LOG-14): technique | significator | start | exact | end.
+
+    Z interpret=true dopina do zdarzeń interpretacje z warstwy danych (LOG-19, 1B->2B).
+    """
     from app.engine import houses as H
     from app.engine.models import ChartMoment
     from app.engine.timeline import build_timeline
@@ -196,8 +200,16 @@ def chart_timeline(req: TimelineRequest) -> dict:
     for p in engine.positions(natal):
         points[p.name] = p.longitude
     events = build_timeline(engine, natal, points, req.from_date, req.to_date, req.techniques)
-    return {"engine": engine.name, "from": req.from_date, "to": req.to_date,
-            "count": len(events), "events": events}
+
+    out = {"engine": engine.name, "from": req.from_date, "to": req.to_date}
+    if req.interpret:
+        from app.significators import interpret_events
+        try:
+            interpret_events(events, DataClient())
+        except httpx.HTTPError as e:
+            out["data_error"] = f"Warstwa danych niedostępna: {e}"
+    out.update(count=len(events), events=events)
+    return out
 
 
 @app.get("/health")

services/logic/app/significators.py

@@ -195,3 +195,52 @@ def build_report(
             "facets": facets,
         })
     return {"provider": provider, "objects": items}
+
+
+def _event_tokens(event: dict) -> list[str]:
+    """Tokeny bazy dla zdarzenia osi czasu (spięcie 1B→2B). Pierwszy = planeta."""
+    from app.engine.aspects import DB_TOKEN
+
+    if event.get("technique") == "solar_arc":
+        p = PLANET_ABBR.get(event.get("directed"))
+        a = DB_TOKEN.get(event.get("aspect"))
+        q = PLANET_ABBR.get(event.get("target"))     # None dla Asc/MC (nie ma tokenu)
+        toks = []
+        if p:
+            toks.append("[" + p)
+        if a:
+            toks.append(a)
+        if q:
+            toks.append("[" + q)
+        return toks if p else []
+    if event.get("technique") == "profection":
+        lord = PLANET_ABBR.get(event.get("lord"))
+        sign = SIGN_TO_ABBR.get(event.get("sign"))
+        toks = []
+        if lord:
+            toks.append("[" + lord)
+        if sign:
+            toks.append("[" + sign)
+        return toks if lord else []
+    return []
+
+
+def interpret_events(events: list[dict], data: DataSource, limit: int = 4,
+                     per_object_limit: int = 5000) -> list[dict]:
+    """Dopina interpretacje z bazy do zdarzeń osi czasu (predykcyjne 1B → 2B).
+
+    Wyszukuje po tokenie planety zdarzenia i zawęża do wszystkich tokenów
+    (aspekt/druga planeta lub znak), z odsiewaniem szumu i duplikatów.
+    """
+    for ev in events:
+        tokens = _event_tokens(ev)
+        if not tokens:
+            continue
+        raw = data.search(
+            key="significator", value=tokens[0], exact=False, limit=per_object_limit,
+            fields=["significator", "actioneffect", "topicresult", "bodypart"],
+        )
+        samples = _facet_samples(raw.get("rows", []), tokens)
+        ev["interpretations"] = samples[:limit]
+        ev["interpretations_count"] = len(samples)
+    return events

services/logic/tests/test_timeline_interpret.py

@@ -0,0 +1,46 @@
+"""Spięcie osi czasu z bazą interpretacji (LOG-14 → 1B→2B)."""
+from app.significators import _event_tokens, interpret_events
+
+
+class FakeData:
+    def __init__(self, rows_by_value):
+        self.rows_by_value = rows_by_value
+
+    def search(self, key, value, exact, limit, fields=None):
+        rows = self.rows_by_value.get(value, [])
+        return {"provider": "fake", "total": len(rows), "rows": rows}
+
+
+def test_event_tokens_solar_arc():
+    ev = {"technique": "solar_arc", "directed": "Venus", "aspect": "conjunction", "target": "North Node"}
+    assert _event_tokens(ev) == ["[Ve", "[conj", "[NN"]
+
+
+def test_event_tokens_solar_arc_to_angle_has_no_target_token():
+    ev = {"technique": "solar_arc", "directed": "Sun", "aspect": "square", "target": "MC"}
+    assert _event_tokens(ev) == ["[Su", "[sq"]     # MC nie ma tokenu planety
+
+
+def test_event_tokens_profection():
+    ev = {"technique": "profection", "lord": "Saturn", "sign": "Capricorn"}
+    assert _event_tokens(ev) == ["[Sa", "[Cap"]
+
+
+def test_solar_return_has_no_tokens():
+    assert _event_tokens({"technique": "solar_return"}) == []
+
+
+def test_interpret_attaches_matches_with_all_tokens():
+    events = [
+        {"technique": "solar_arc", "directed": "Venus", "aspect": "conjunction", "target": "North Node"},
+        {"technique": "solar_return"},
+    ]
+    data = FakeData({"[Ve": [
+        {"significator": "[Ve [conj [NN", "actioneffect": "spotkanie losowe"},   # wszystkie tokeny
+        {"significator": "[Ve [conj [Mo", "actioneffect": "inny"},                # brak [NN
+        {"significator": "[Ve [conj [NN", "actioneffect": "spotkanie losowe"},   # duplikat
+    ]})
+    interpret_events(events, data)
+    assert events[0]["interpretations_count"] == 1                # duplikat odsiany, tylko z [NN
+    assert events[0]["interpretations"][0]["expanded"] == "Venus conjunction North Node"
+    assert "interpretations" not in events[1]                     # solar_return pominięty