Wyszukiwarka: wynik obliczeń szukany w bazie interpretacji

Pierwsza wersja mostu horoskop -> sygnifikatory -> baza (zalążek LOG-16/18/19).

- logic/significators.py: z pozycji generuje tokeny w składni bazy (planeta
  [Su, znak [Tau...), pyta warstwę danych o rekordy z tokenem planety i zawęża
  do tych, które wspominają też jej znak ("planeta w swoim znaku"); odsiewa szum.
- logic /chart/report: nowy endpoint (pozycje -> raport dopasowań z interpretacjami).
- logic DataClient.search: parametr fields (lżejszy payload).
- data: naprawa str.contains regex=True -> regex=False (sygnifikatory zawierają
  [ + itd., metaznaki regex); podniesiony górny limit zapytania (le=50000).
- prezentacja: strona /interpret (formularz -> wyszukane interpretacje per obiekt)
  + nawigacja.

Zweryfikowano end-to-end na realnym pliku (Encyclopaedia of Medical Astrology,
53969 wierszy): dla horoskopu 30.04.1984 znaleziono m.in. Sun w Taurus 46,
Mars w Scorpio 57, Saturn w Scorpio 61 dopasowań; przykłady: "[Su in [Tau" ->
"the bump of amativeness prominent". 15 testów przechodzi.

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

services/logic/app/significators.py

@@ -0,0 +1,88 @@
+"""Most: policzony horoskop → tokeny sygnifikatorów → wyszukiwanie w bazie.
+
+Pierwsza wersja (LOG-16/18/19 w zalążku): z pozycji obiektów generujemy tokeny w
+składni bazy (np. Słońce w Byku → planeta `[Su`, znak `[Tau`), pytamy warstwę
+danych o rekordy zawierające token planety, a następnie zawężamy do tych, które
+wspominają też jej znak („planeta w swoim znaku"). To realizuje przepływ „wynik
+obliczeń szukany w pliku".
+
+Format skrótów odczytany z realnej bazy (Encyclopaedia of Medical Astrology):
+planety `[Su`,`[Mo`,…; znaki `[Ari`,`[Tau`,…; np. `[Su affl. in [Vir`.
+"""
+from __future__ import annotations
+
+from typing import Any, Protocol
+
+from app.engine.formats import SIGN_ABBR, sign_index
+
+PLANET_ABBR = {
+    "Sun": "Su", "Moon": "Mo", "Mercury": "Me", "Venus": "Ve", "Mars": "Ma",
+    "Jupiter": "Ju", "Saturn": "Sa", "Uranus": "Ur", "Neptune": "Ne", "Pluto": "Pl",
+}
+
+
+class DataSource(Protocol):
+    def search(
+        self, key: str, value: str, exact: bool, limit: int, fields: list[str] | None = None
+    ) -> dict[str, Any]: ...
+
+
+def _effect(row: dict) -> str:
+    for col in ("actioneffect", "topicresult", "bodypart"):
+        v = row.get(col)
+        if v and str(v).strip().lower() not in ("", "nan"):
+            return str(v).strip()
+    return ""
+
+
+def _is_noise(sig: str, effect: str) -> bool:
+    s = sig.strip().lower()
+    return (
+        not effect
+        or s.startswith("significator")
+        or "header" in s
+        or s in ("x", "x?", "nan")
+    )
+
+
+def build_report(positions, data: DataSource, per_object_limit: int = 60) -> dict:
+    """Dla każdego obiektu: wyszukaj sygnifikatory planety i zawęź do jej znaku."""
+    items: list[dict] = []
+    provider = None
+    for p in positions:
+        if p.name not in PLANET_ABBR:
+            continue
+        planet_tok = "[" + PLANET_ABBR[p.name]
+        sign_tok = "[" + SIGN_ABBR[sign_index(p.longitude)]
+
+        raw = data.search(
+            key="significator",
+            value=planet_tok,
+            exact=False,
+            limit=per_object_limit,
+            fields=["significator", "actioneffect", "topicresult", "bodypart"],
+        )
+        provider = raw.get("provider", provider)
+        rows = raw.get("rows", [])
+
+        samples: list[dict] = []
+        for r in rows:
+            sig = str(r.get("significator") or "")
+            if sign_tok.lower() not in sig.lower():
+                continue
+            eff = _effect(r)
+            if _is_noise(sig, eff):
+                continue
+            samples.append({"significator": sig.strip(), "effect": eff})
+
+        items.append({
+            "object": p.name,
+            "sign": p.sign,
+            "direction": p.direction,
+            "planet_token": planet_tok,
+            "sign_token": sign_tok,
+            "planet_total": raw.get("total", 0),
+            "in_sign_count": len(samples),
+            "samples": samples[:5],
+        })
+    return {"provider": provider, "objects": items}