feat(logic): dostawcy LLM i pisanie horoskopu (LOG-31)

Domyslnie model LOKALNY — prompt niesie oryginalne opisy z baz, wiec
domyslnie NIC nie opuszcza sieci. Chmura wlaczana swiadomie (LOG-32).

- app/llm/: LLMProvider (jak EphemerisEngine z LOG-24) + dwie implementacje.
  Lokalny serwer modelu (Ollama/vLLM/llama.cpp) i OpenAI mowia TYM SAMYM
  protokolem /chat/completions, wiec obsluguje je jedna klasa; Anthropic ma
  wlasny /v1/messages. Napisane na samym httpx — bez SDK openai/anthropic:
  mniej zaleznosci i pelna kontrola nad tym, co wychodzi z sieci.
- Kazdy dostawca deklaruje `leaves_lan` — interfejs MUSI jawnie mowic, czy
  tresc baz opuszcza siec; UI na tej podstawie ostrzega.
- Ponawianie z backoffem (429/5xx), timeouty, czytelne bledy zamiast stacktrace.
- Klucz wylacznie z LLM_API_KEY (sekret), nigdy w repo ani w UI.
- POST /chart/horoscope + GET /llm/health.

WAZNE: prompt jest zwracany ZAWSZE — takze gdy model padnie lub brakuje
klucza. Dzieki temu awaria dostawcy nie blokuje pracy: prompt mozna
skopiowac i uzyc recznie.

Prezentacja: wybor modelu (lokalny/Anthropic/OpenAI), przycisk „Napisz
horoskop (AI)", wynik z informacja kto go napisal, czy dane opuscily siec,
ile wskazan weszlo, oraz zastrzezenie ze to nie porada medyczna (PRE-15).

Testy: 13 nowych (transport podstawiony — zaden prawdziwy model nie wolany),
calosc 131 passed / 1 skipped. Zweryfikowane e2e na atrapie serwera modelu:
horoskop napisany, leaves_lan=false, tokeny zliczone; a przy padnietym
modelu / braku klucza / zlym dostawcy — czytelny blad i zachowany prompt.

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

.gitea/workflows/build-swisseph.yaml

@@ -0,0 +1,32 @@
+name: build-swisseph
+
+# Osobny pipeline dla silnika B (Swiss Ephemeris, AGPL) — celowo ODDZIELONY od
+# głównego build.yaml (data/logic/presentation). Buduje się tylko, gdy zmienia się
+# sam silnik, i nie miesza obrazu AGPL do pipeline'u permisywnego produktu.
+#
+# Obraz konsumuje profil deployu `astrololo-swisseph` w repo `deploy`.
+on:
+  push:
+    branches: [master]
+    paths:
+      - 'services/engine-swisseph/**'
+      - '.gitea/workflows/build-swisseph.yaml'
+  workflow_dispatch: {}          # ręczne odpalenie (bootstrap pierwszego obrazu)
+
+jobs:
+  build:
+    runs-on: ubuntu-latest
+    steps:
+      - uses: actions/checkout@v4
+      - name: Login
+        run: echo "${{ secrets.REGISTRY_TOKEN }}" | docker login gitea.czernobog.pl -u gitea --password-stdin
+      - name: Build & push engine-swisseph (AGPL, izolowany)
+        run: |
+          TAG=${GITHUB_SHA::8}
+          IMG=gitea.czernobog.pl/gitea/astrololo-engine-swisseph
+          # Obraz kompiluje pyswisseph ze źródeł (brak wheeli dla cp312) — build jest
+          # zarazem realnym testem Dockerfile'a.
+          docker build -t $IMG:$TAG -t $IMG:latest ./services/engine-swisseph
+          docker push $IMG:$TAG
+          docker push $IMG:latest
+          echo "Zbudowano i wypchnięto: $IMG:$TAG (+ latest)"

.gitea/workflows/tests.yml

@@ -51,6 +51,57 @@ jobs:
           EPHEMERIS_DIR: ${{ github.workspace }}/services/logic/.ephemeris
         run: pytest tests -q -rs
 
+  presentation-tests:
+    name: Testy warstwy prezentacji (dostęp do baz)
+    runs-on: ubuntu-latest
+    steps:
+      - uses: actions/checkout@v4
+      - uses: actions/setup-python@v5
+        with:
+          python-version: "3.12"
+          cache: pip
+          cache-dependency-path: services/presentation/requirements-dev.txt
+      - name: Instalacja zależności
+        run: pip install -r services/presentation/requirements-dev.txt
+      # Bramka chroniąca oryginalne bazy — nietestowany kod ochronny jest gorszy
+      # niż jego brak, bo daje złudzenie zabezpieczenia.
+      - name: Testy (pytest)
+        working-directory: services/presentation
+        env:
+          PYTHONPATH: .
+        run: pytest tests -q -rs
+
+  swisseph-image:
+    name: Build obrazu silnika B (swisseph)
+    runs-on: ubuntu-latest
+    steps:
+      - uses: actions/checkout@v4
+
+      # Obraz kompiluje pyswisseph ze źródeł (brak wheeli dla cp312), więc ten
+      # build jest realnym testem Dockerfile'a — nie tylko pobraniem paczek.
+      - name: docker build
+        run: docker build -t astrololo/engine-swisseph:ci services/engine-swisseph
+
+      - name: Smoke test (health + pozycje)
+        run: |
+          docker run -d --name swe -p 8003:8003 astrololo/engine-swisseph:ci
+          for i in $(seq 1 30); do
+            curl -fsS http://localhost:8003/health >/dev/null 2>&1 && break
+            sleep 1
+          done
+          curl -fsS http://localhost:8003/health
+          echo
+          # Horoskop referencyjny (30.04.1984) — ten sam, na którym opieramy testy
+          # silnika własnego; sprawdzamy, że silnik B faktycznie liczy.
+          curl -fsS -X POST http://localhost:8003/positions \
+            -H 'Content-Type: application/json' \
+            -d '{"when_utc":"1984-04-30T09:20:00Z","lat":50.0647,"lon":19.9450}'
+          echo
+
+      - name: Logi kontenera (gdy coś padło)
+        if: failure()
+        run: docker logs swe || true
+
   compile-all:
     name: Kontrola składni wszystkich warstw
     runs-on: ubuntu-latest

services/data/app/main.py

@@ -10,6 +10,7 @@ from contextlib import asynccontextmanager
 
 from fastapi import FastAPI
 
+from app import security
 from app.config import settings
 from app.models import HealthInfo, SearchQuery, SearchResult
 from app.providers.factory import build_provider
@@ -24,6 +25,7 @@ async def lifespan(app: FastAPI):
 
 
 app = FastAPI(title="astrololo · warstwa bazodanowa", lifespan=lifespan)
+security.install(app, "danych")       # token międzywarstwowy (LOG-32)
 
 
 @app.post("/search", response_model=SearchResult)

services/data/app/models.py

@@ -18,7 +18,10 @@ class SearchQuery(BaseModel):
     key: str = Field(..., description="Pole/kolumna kanoniczna, po której szukamy, np. 'name'.")
     value: str = Field(..., description="Szukana wartość.")
     exact: bool = Field(False, description="Dopasowanie dokładne vs. zawieranie (contains).")
-    limit: int = Field(50, ge=1, le=50000)
+    # Górny limit celowo niski: to zapytanie oddaje SUROWE wiersze baz, więc wysoki
+    # pułap zamienia je w narzędzie do masowego pobrania (LOG-32). 5000 = tyle, ile
+    # realnie potrzebuje build_report na jeden obiekt.
+    limit: int = Field(50, ge=1, le=5000)
     fields: list[str] | None = Field(
         None, description="Lista pól kanonicznych do zwrócenia; None = wszystkie."
     )

services/data/app/security.py

@@ -0,0 +1,50 @@
+"""Uwierzytelnianie międzywarstwowe (LOG-32).
+
+Warstwa danych oddaje SUROWE wiersze baz — to najbardziej wrażliwy punkt całego
+systemu. Bez tego kontrolera wystarczyłoby uderzyć w nią bezpośrednio, z pominięciem
+i logiki, i logowania w UI. Gdy ustawiono INTERNAL_TOKEN, każde żądanie (poza /health)
+musi go przynieść w nagłówku X-Astrololo-Token.
+
+Bez INTERNAL_TOKEN kontrola jest wyłączona (dev / zgodność wstecz) — wtedy przy
+starcie leci ostrzeżenie.
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import logging
+import os
+import secrets
+
+from fastapi import Request
+from fastapi.responses import JSONResponse
+
+log = logging.getLogger("astrololo.security")
+
+HEADER = "X-Astrololo-Token"
+PUBLIC_PATHS = frozenset({"/health"})
+
+
+def token() -> str:
+    """Czytany leniwie — konfiguracja może się zmienić bez importu modułu."""
+    return os.getenv("INTERNAL_TOKEN", "")
+
+
+def enabled() -> bool:
+    return bool(token())
+
+
+def install(app, layer: str) -> None:
+    if not enabled():
+        log.warning(
+            "UWAGA: INTERNAL_TOKEN nie ustawiony — warstwa %s przyjmuje żądania od "
+            "kogokolwiek, kto ma do niej dostęp sieciowy.", layer,
+        )
+
+    @app.middleware("http")
+    async def _guard(request: Request, call_next):
+        if request.url.path in PUBLIC_PATHS or not enabled():
+            return await call_next(request)
+        got = request.headers.get(HEADER, "")
+        if not secrets.compare_digest(got, token()):
+            return JSONResponse({"detail": "Brak lub błędny token międzywarstwowy."},
+                                status_code=401)
+        return await call_next(request)

services/engine-swisseph/Dockerfile

@@ -1,10 +1,34 @@
+# Build wieloetapowy — bo `pyswisseph` to rozszerzenie C bez gotowych wheeli.
+#
+# Na PyPI (2.10.3.2) wheels kończą się na cp311 i obejmują wyłącznie i686/x86_64.
+# Dla Pythona 3.12 oraz dla arm64 pip ZAWSZE kompiluje ze źródeł, a `-slim` nie ma
+# kompilatora — dlatego jednoetapowy build tu padał. Kompilujemy w etapie builder,
+# a do obrazu finalnego wchodzi już tylko gotowy wheel (bez toolchaina).
+
+FROM python:3.12-slim AS builder
+
+RUN apt-get update \
+ && apt-get install -y --no-install-recommends build-essential \
+ && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
+
+WORKDIR /build
+COPY requirements.txt .
+RUN pip wheel --no-cache-dir --wheel-dir /wheels -r requirements.txt
+
+
 FROM python:3.12-slim
 
 WORKDIR /app
+COPY --from=builder /wheels /wheels
 COPY requirements.txt .
-RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
+RUN pip install --no-cache-dir --no-index --find-links=/wheels -r requirements.txt \
+ && rm -rf /wheels
 
 COPY . .
 
+# Sanity check na etapie budowania: brak działającego swissepha ma wywalić build,
+# a nie dopiero pierwszy request.
+RUN python -c "import swisseph as swe; swe.set_ephe_path(None); print('swisseph OK', swe.version)"
+
 EXPOSE 8003
 CMD ["uvicorn", "app.main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8003"]

services/engine-swisseph/README.md

@@ -15,9 +15,23 @@ permisywnej reszty systemu. **Nie wchodzi do dystrybucji zamkniętego produktu.*
 
 Tryb Moshiera (`FLG_MOSEPH`) — bez plików efemeryd, zero konfiguracji.
 
+## Build obrazu
+```bash
+docker compose --profile comparison build engine-swisseph
+```
+Dockerfile jest **wieloetapowy** i to nie jest ozdobnik: `pyswisseph` to rozszerzenie
+C, a na PyPI (2.10.3.2) gotowe wheels kończą się na **cp311** i obejmują wyłącznie
+**i686/x86_64**. Dla Pythona 3.12 oraz dla arm64 pip musi kompilować ze źródeł, więc
+sam `python:3.12-slim` (bez kompilatora) build wywracał. Kompilacja idzie w etapie
+`builder` (`build-essential`), a do obrazu finalnego trafia już tylko gotowy wheel —
+runtime zostaje czysty i mały. Pierwszy build trwa ~1–2 min, kolejne idą z cache warstw.
+
+Build kończy się sanity-checkiem (`import swisseph`), żeby niedziałający silnik
+wykrzaczył build, a nie dopiero pierwszy request.
+
 ## Uruchomienie (tylko profil porównawczy / dev / CI)
 ```bash
-pip install -r requirements.txt
+pip install -r requirements.txt      # wymaga kompilatora C (patrz wyżej)
 uvicorn app.main:app --port 8003
 ```
 Następnie w warstwie logicznej ustaw `ENGINE_SWISSEPH_URL=http://localhost:8003`,

services/logic/README.md

@@ -6,7 +6,7 @@ i nie w bazie.
 
 ## API
 - `POST /api/query` → `QueryRequest` → `QueryResponse`
-- `POST /chart/positions` → `{when_utc, lat, lon, house_system?}` → pełny horoskop: pozycje (LOG-01) + osie i domy (LOG-05) + aspekty główne z applying/separating (LOG-06) + opcjonalnie stacje planet (`stations:true`, LOG-03). Obiekty: 10 planet + mean NN/SN/Lilith (LOG-02). `house_system`: `whole_sign` (dom.) / `equal` / `porphyry`.
+- `POST /chart/positions` → `{when_utc, lat, lon, house_system?}` → pełny horoskop: pozycje (LOG-01) + osie i domy (LOG-05) + aspekty główne z applying/separating (LOG-06) + opcjonalnie stacje planet (`stations:true`, LOG-03). Zwraca też sektę i 7 Lots hermetycznych z domami (LOG-08). Obiekty: 10 planet + mean NN/SN/Lilith (LOG-02). `house_system`: `whole_sign` (dom.) / `equal` / `porphyry`.
 - `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)

services/logic/app/abbreviations.py

@@ -24,6 +24,8 @@ ABBREVIATIONS: dict[str, str] = {
     "NN": "North Node", "SN": "South Node", "Lilith": "Lilith", "Chiron": "Chiron",
     # osie
     "Asc": "Ascendant", "Dsc": "Descendant", "MC": "Midheaven", "IC": "Imum Coeli",
+    # Lots (punkty arabskie)
+    "PF": "Part of Fortune", "Fortune": "Part of Fortune", "Spirit": "Lot of Spirit",
     # aspekty
     "conj": "conjunction", "sex": "sextile", "sq": "square", "tri": "trine",
     "opp": "opposition", "semisex": "semisextile", "semisq": "semisquare",

services/logic/app/clients/data_client.py

@@ -5,6 +5,7 @@ Jedyny punkt styku w dół. Gdyby warstwa bazodanowa zmieniła implementację
 """
 from __future__ import annotations
 
+import os
 from typing import Any
 
 import httpx
@@ -12,6 +13,12 @@ import httpx
 from app.config import settings
 
 
+def _auth_headers() -> dict[str, str]:
+    """Token międzywarstwowy (LOG-32) — pusty, gdy ochrona wyłączona."""
+    token = os.getenv("INTERNAL_TOKEN", "")
+    return {"X-Astrololo-Token": token} if token else {}
+
+
 class DataClient:
     def __init__(self, base_url: str | None = None) -> None:
         self.base_url = (base_url or settings.data_url).rstrip("/")
@@ -26,12 +33,12 @@ class DataClient:
     ) -> dict[str, Any]:
         payload = {"key": key, "value": value, "exact": exact, "limit": limit, "fields": fields}
         with httpx.Client(timeout=max(settings.http_timeout, 30.0)) as client:
-            r = client.post(f"{self.base_url}/search", json=payload)
+            r = client.post(f"{self.base_url}/search", json=payload, headers=_auth_headers())
             r.raise_for_status()
             return r.json()
 
     def health(self) -> dict[str, Any]:
         with httpx.Client(timeout=settings.http_timeout) as client:
-            r = client.get(f"{self.base_url}/health")
+            r = client.get(f"{self.base_url}/health", headers=_auth_headers())
             r.raise_for_status()
             return r.json()

services/logic/app/engine/aspects.py

@@ -27,6 +27,18 @@ LUMINARIES = {"Sun", "Moon"}
 DEFAULT_ORB = 8.0
 LUMINARY_BONUS = 2.0
 
+# Pary sztywno powiązane definicyjnie — kąt między nimi wynika z samej definicji
+# punktu, nie z układu nieba (SN = NN + 180°). Aspekt taki zawsze wychodzi
+# dokładny (orb 0,00°) i nie niesie żadnej informacji astrologicznej, więc
+# wycinamy go z wyników: zaśmieca listę w UI i zjada budżet promptu do LLM.
+RIGID_PAIRS = frozenset({
+    frozenset({"North Node", "South Node"}),
+})
+
+
+def _is_rigid(name_a: str, name_b: str) -> bool:
+    return frozenset({name_a, name_b}) in RIGID_PAIRS
+
 
 def separation(a: float, b: float) -> float:
     """Najmniejsza separacja kątowa [0,180]."""
@@ -56,12 +68,16 @@ def find_aspects(
 
     Zwraca listę aspektów głównych; gdy znane są prędkości, każdy aspekt ma
     applying (bool) i skrót 'as': 'A'/'S' (aplikacyjny/separacyjny).
+
+    Pary z RIGID_PAIRS (np. NN/SN) są pomijane — ich kąt jest definicyjny.
     """
     out: list[dict] = []
     n = len(positions)
     for i in range(n):
         for j in range(i + 1, n):
             a, b = positions[i], positions[j]
+            if _is_rigid(a["name"], b["name"]):
+                continue
             la, lb = a.get("decimal"), b.get("decimal")
             if la is None or lb is None:
                 continue

services/logic/app/engine/chart.py

@@ -7,27 +7,51 @@ pozycje.
 from __future__ import annotations
 
 from app.engine import houses as H
+from app.engine import zodiac as Z
 from app.engine.base import EphemerisEngine
-from app.engine.formats import SIGNS, in_sign, norm360, sign_index
+from app.engine.formats import SIGNS, absolute, decimal, in_sign, norm360, sign_index
 from app.engine.models import ChartMoment
 
 
-def _fmt(name: str, lon: float) -> dict:
+def _fmt(name: str, lon: float, off: float = 0.0) -> dict:
+    lon = norm360(lon - off)
     return {
         "name": name,
         "sign": SIGNS[sign_index(lon)],
         "in_sign": in_sign(lon),
-        "decimal": round(norm360(lon), 6),
+        "decimal": round(lon, 6),
     }
 
 
-def build_chart(engine: EphemerisEngine, moment: ChartMoment, house_system: str = H.WHOLE_SIGN) -> dict:
+def _shift_pos(pdict: dict, off: float) -> None:
+    """Przelicza etykiety pozycji na wybrany zodiak (in-place). off=0 → bez zmian."""
+    if not off:
+        return
+    lon = norm360(pdict["decimal"] - off)
+    pdict["sign"] = SIGNS[sign_index(lon)]
+    pdict["in_sign"] = in_sign(lon)
+    pdict["absolute"] = absolute(lon)
+    pdict["decimal"] = decimal(lon)
+
+
+def build_chart(engine: EphemerisEngine, moment: ChartMoment, house_system: str = H.WHOLE_SIGN,
+                lots_method: str = "degree", zodiac: str = Z.TROPICAL) -> dict:
     from app.engine.aspects import find_aspects
 
     positions = engine.positions(moment)
     result: dict = {"engine": engine.name, "positions": [p.as_dict() for p in positions]}
+    # aspekty liczymy PRZED zmianą zodiaku — kąty między obiektami są niezmiennicze
     result["aspects"] = find_aspects(result["positions"])  # aspekty (LOG-06)
 
+    # offset zodiaku (LOG-04): syderyczny = ayanamsa, draconic = długość węzła
+    node_lon = next((p.longitude for p in positions if p.name == "North Node"), None)
+    off = Z.offset(zodiac, Z.julian_day(moment.when_utc), node_lon)
+    result["zodiac"] = zodiac
+    if zodiac in Z.SIDEREAL:
+        result["ayanamsha"] = round(off, 6)
+    for pdict in result["positions"]:
+        _shift_pos(pdict, off)
+
     if not hasattr(engine, "sidereal"):
         return result
 
@@ -35,19 +59,37 @@ def build_chart(engine: EphemerisEngine, moment: ChartMoment, house_system: str
     asc = H.compute_asc(ramc, eps, moment.lat)
     mc = H.compute_mc(ramc, eps)
     system = house_system if house_system in H.SYSTEMS else H.WHOLE_SIGN
-    cusp_list = H.cusps(asc, mc, system)
+    cusp_list = H.cusps(asc, mc, system)   # tropikalne — geometria domów jest niezmiennicza
 
     result["house_system"] = system
     result["angles"] = {
-        "Asc": _fmt("Asc", asc),
-        "MC": _fmt("MC", mc),
-        "Dsc": _fmt("Dsc", norm360(asc + 180.0)),
-        "IC": _fmt("IC", norm360(mc + 180.0)),
+        "Asc": _fmt("Asc", asc, off),
+        "MC": _fmt("MC", mc, off),
+        "Dsc": _fmt("Dsc", norm360(asc + 180.0), off),
+        "IC": _fmt("IC", norm360(mc + 180.0), off),
     }
     result["cusps"] = [
-        {"house": i + 1, "sign": SIGNS[sign_index(c)], "in_sign": in_sign(c)}
+        {"house": i + 1, "sign": SIGNS[sign_index(norm360(c - off))],
+         "in_sign": in_sign(norm360(c - off))}
         for i, c in enumerate(cusp_list)
     ]
     for pdict, obj in zip(result["positions"], positions):
-        pdict["house"] = H.assign_house(obj.longitude, cusp_list)
+        pdict["house"] = H.assign_house(obj.longitude, cusp_list)  # dom po długości tropikalnej
+
+    # Lots (LOG-08) — wymagają Asc i sekty (dzień/noc)
+    from app.engine.firdaria import is_day_birth
+    from app.engine.lots import compute_lots
+
+    pts = {p.name: p.longitude for p in positions}
+    pts["Asc"] = asc
+    day = is_day_birth(pts["Sun"], asc, mc) if "Sun" in pts else True
+    result["sect"] = "day" if day else "night"
+    result["lots"] = [
+        {**lot,
+         "longitude": decimal(norm360(lot["longitude"] - off)),   # w wybranym zodiaku
+         "sign": SIGNS[sign_index(norm360(lot["longitude"] - off))],
+         "in_sign": in_sign(norm360(lot["longitude"] - off)),
+         "house": H.assign_house(lot["longitude"], cusp_list)}     # dom po długości tropikalnej
+        for lot in compute_lots(pts, day, lots_method)
+    ]
     return result

services/logic/app/engine/lots.py

@@ -0,0 +1,60 @@
+"""Lots / punkty arabskie (LOG-08) — 7 Lots hermetycznych.
+
+Formuła: Lot = C + A − B (od punktu C odmierzamy odległość między A i B).
+Większość Lots **odwraca się w horoskopach nocnych** (zamiana A↔B) — np.
+Fortuna: dzień Asc + Mo − Su, noc Asc + Su − Mo.
+
+Dwa warianty liczenia (notes3):
+- `degree` (domyślny) — dokładny stopień,
+- `sign` — liczone całymi znakami (Lot wypada na 0° wyliczonego znaku).
+
+Kolejność ma znaczenie: Fortuna i Duch liczone są pierwsze, bo pozostałe Lots
+odwołują się do nich.
+"""
+from __future__ import annotations
+
+from app.engine.formats import norm360, sign_index
+
+# (nazwa, C, A, B, odwracalny w nocy)
+LOT_DEFS: list[tuple[str, str, str, str, bool]] = [
+    ("Fortune",   "Asc", "Moon",    "Sun",     True),
+    ("Spirit",    "Asc", "Sun",     "Moon",    True),
+    ("Eros",      "Asc", "Venus",   "Spirit",  True),
+    ("Necessity", "Asc", "Fortune", "Mercury", True),
+    ("Courage",   "Asc", "Fortune", "Mars",    True),
+    ("Victory",   "Asc", "Jupiter", "Spirit",  True),
+    ("Nemesis",   "Asc", "Fortune", "Saturn",  True),
+]
+
+METHODS = ("degree", "sign")
+
+
+def compute_lots(
+    points: dict[str, float], is_day: bool, method: str = "degree"
+) -> list[dict]:
+    """points: nazwa → długość natalna (wymagane Asc + planety formuł).
+
+    Zwraca listę {name, longitude, formula} w kolejności definicji.
+    """
+    if method not in METHODS:
+        raise ValueError(f"nieznana metoda liczenia Lots: {method}")
+
+    vals = dict(points)
+    out: list[dict] = []
+    for name, c, a, b, reversible in LOT_DEFS:
+        first, second = (a, b) if (is_day or not reversible) else (b, a)
+        if any(k not in vals for k in (c, first, second)):
+            continue                                   # brak składnika — pomijamy
+        if method == "sign":
+            idx = (sign_index(vals[c]) + sign_index(vals[first])
+                   - sign_index(vals[second])) % 12
+            lon = idx * 30.0
+        else:
+            lon = norm360(vals[c] + vals[first] - vals[second])
+        vals[name] = lon                               # dostępny dla kolejnych Lots
+        out.append({
+            "name": name,
+            "longitude": lon,
+            "formula": f"{c} + {first} − {second}",
+        })
+    return out

services/logic/app/engine/zodiac.py

@@ -0,0 +1,103 @@
+"""Systemy zodiaku (LOG-04): tropikalny, syderyczny (ayanamsy), draconic + RA.
+
+Wszystkie pozycje silnika są liczone **tropikalnie of-date** (kontrakt LOG-28).
+Zmiana zodiaku to — dla zodiaków ekliptycznych — jednolite przesunięcie długości:
+
+    długość_docelowa = (długość_tropikalna − offset) mod 360
+
+gdzie offset to:
+  - **syderyczny**: ayanamsa (kąt między tropikalnym a syderycznym punktem Barana),
+  - **draconic**: długość wznoszącego węzła Księżyca (węzeł = 0° draconic),
+  - **tropikalny**: 0.
+
+Ponieważ to stałe przesunięcie obiektu ORAZ cusps, **numery domów się nie zmieniają**
+(geometria jest niezmiennicza względem obrotu) — przesuwamy tylko etykiety znaków.
+
+Model ayanamsy: `ayan(jd) = ayan0 + B·x + C·x²`, gdzie `x = jd − J2000`. Prędkość
+precesji (B, C) jest **wspólna** dla wszystkich ayanams; różni je tylko stała `ayan0`
+(wybór syderycznego zera). Stałe skalibrowano do Swiss Ephemeris jako wyroczni —
+zgodność do ~0,02" w latach 1900–2100 (patrz tests/test_zodiac.py).
+
+RA (right ascension): konwersja ekliptyka→równik dla przyszłego widoku równikowego.
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import math
+from datetime import datetime
+
+from app.engine.formats import norm360
+
+TROPICAL = "tropical"
+DRACONIC = "draconic"
+
+# stała ayanamsy w J2000.0 (°) — skalibrowana do swisseph (get_ayanamsa_ut)
+_AYAN0 = {
+    "lahiri": 23.857092,
+    "fagan_bradley": 24.740300,
+    "krishnamurti": 23.760240,
+}
+_J2000 = 2451545.0
+_B = 3.824459e-5     # °/dobę — liniowy człon precesji (wspólny)
+_C = 2.304e-13       # °/dobę² — drobne przyspieszenie (wspólne)
+
+# nazwy zodiaków akceptowane przez API
+SIDEREAL = tuple(f"sidereal_{k}" for k in _AYAN0)          # sidereal_lahiri, ...
+SYSTEMS = (TROPICAL, *SIDEREAL, DRACONIC)
+
+
+def julian_day(dt: datetime) -> float:
+    """Julian Day (UT) z momentu UTC — algorytm Meeusa (kalendarz gregoriański)."""
+    y, m = dt.year, dt.month
+    day = dt.day + (dt.hour + dt.minute / 60.0 + dt.second / 3600.0
+                    + dt.microsecond / 3.6e9) / 24.0
+    if m <= 2:
+        y -= 1
+        m += 12
+    a = y // 100
+    b = 2 - a + a // 4
+    return math.floor(365.25 * (y + 4716)) + math.floor(30.6001 * (m + 1)) + day + b - 1524.5
+
+
+def ayanamsha(name: str, jd: float) -> float:
+    """Ayanamsa [°] danej szkoły dla Julian Day (UT)."""
+    key = name[len("sidereal_"):] if name.startswith("sidereal_") else name
+    if key not in _AYAN0:
+        raise ValueError(f"Nieznana ayanamsa: {name!r} (dostępne: {', '.join(_AYAN0)})")
+    x = jd - _J2000
+    return _AYAN0[key] + _B * x + _C * x * x
+
+
+def offset(zodiac: str, jd: float, node_lon: float | None = None) -> float:
+    """Ile odjąć od długości tropikalnej, by dostać wybrany zodiak.
+
+    `node_lon` (tropikalna długość węzła wznoszącego) wymagana tylko dla draconic.
+    """
+    if zodiac == TROPICAL:
+        return 0.0
+    if zodiac == DRACONIC:
+        if node_lon is None:
+            raise ValueError("draconic wymaga długości węzła (node_lon)")
+        return norm360(node_lon)
+    if zodiac in SIDEREAL:
+        return ayanamsha(zodiac, jd)
+    raise ValueError(f"Nieznany zodiak: {zodiac!r} (dostępne: {', '.join(SYSTEMS)})")
+
+
+def apply(lon: float, off: float) -> float:
+    """Długość w docelowym zodiaku."""
+    return norm360(lon - off)
+
+
+def to_equatorial(lon: float, lat: float, eps: float) -> tuple[float, float]:
+    """Ekliptyka (λ, β) → równik: (RA, deklinacja) w stopniach. Wszystko w °.
+
+    RA rośnie 0–360°; deklinacja w [−90, 90].
+    """
+    lam, bet, e = math.radians(lon), math.radians(lat), math.radians(eps)
+    sin_dec = math.sin(bet) * math.cos(e) + math.cos(bet) * math.sin(e) * math.sin(lam)
+    dec = math.asin(max(-1.0, min(1.0, sin_dec)))
+    ra = math.atan2(
+        math.sin(lam) * math.cos(e) - math.tan(bet) * math.sin(e),
+        math.cos(lam),
+    )
+    return norm360(math.degrees(ra)), math.degrees(dec)

services/logic/app/llm/__init__.py

@@ -0,0 +1 @@
+"""Warstwa dostawców modeli językowych (LOG-31)."""

services/logic/app/llm/base.py

@@ -0,0 +1,42 @@
+"""Kontrakt dostawcy modelu językowego (LOG-31).
+
+Analogicznie do `EphemerisEngine` (LOG-24): prezentacja i reszta logiki nie wiedzą,
+kto pisze tekst — lokalny model na naszym sprzęcie czy dostawca w chmurze.
+
+Kluczowa własność dla bezpieczeństwa baz (LOG-32): każdy dostawca deklaruje
+`leaves_lan`. Prompt niesie ORYGINALNE opisy z baz, więc interfejs musi jawnie
+mówić, czy ta treść opuszcza naszą sieć — UI ma na tej podstawie ostrzegać.
+"""
+from __future__ import annotations
+
+from abc import ABC, abstractmethod
+from dataclasses import dataclass, field
+
+
+@dataclass
+class Completion:
+    """Wynik generowania — tekst + metryki do rozliczenia i podglądu."""
+
+    text: str
+    model: str
+    provider: str
+    leaves_lan: bool
+    usage: dict = field(default_factory=dict)   # prompt_tokens / completion_tokens
+
+
+class LLMError(RuntimeError):
+    """Błąd wołania modelu — z komunikatem nadającym się do pokazania użytkownikowi."""
+
+
+class LLMProvider(ABC):
+    name: str = "?"
+    #: czy treść promptu (a więc opisy z baz) opuszcza naszą sieć
+    leaves_lan: bool = True
+
+    @abstractmethod
+    def generate(self, prompt: str, max_tokens: int) -> Completion:
+        """Zwraca gotowy tekst. Rzuca LLMError przy niepowodzeniu."""
+
+    @abstractmethod
+    def health(self) -> dict:
+        """Czy dostawca jest osiągalny i skonfigurowany."""

services/logic/app/llm/factory.py

@@ -0,0 +1,70 @@
+"""Wybór dostawcy LLM (LOG-31) — jedyne miejsce znające konkretne implementacje.
+
+Domyślny jest **model lokalny**: prompt niesie oryginalne opisy z baz, więc
+domyślnie nic nie opuszcza naszej sieci (LOG-32). Chmurę włącza się świadomie —
+przez konfigurację albo pojedyncze żądanie.
+
+Zmienne środowiskowe:
+  LLM_PROVIDER   local (domyślnie) | openai | anthropic
+  LLM_MODEL      nazwa modelu (domyślna zależy od dostawcy)
+  LLM_BASE_URL   adres API (domyślnie: lokalny serwer zgodny z OpenAI)
+  LLM_API_KEY    klucz — WYŁĄCZNIE z sekretu; niepotrzebny dla modelu lokalnego
+  LLM_TIMEOUT    sekundy (domyślnie 120)
+  LLM_MAX_TOKENS limit długości odpowiedzi (domyślnie 2000)
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import os
+
+from app.llm.base import LLMError, LLMProvider
+from app.llm.providers import AnthropicProvider, ChatCompletionsProvider
+
+LOCAL = "local"
+OPENAI = "openai"
+ANTHROPIC = "anthropic"
+PROVIDERS = (LOCAL, OPENAI, ANTHROPIC)
+
+_DEFAULT_MODEL = {
+    LOCAL: "llama3.1:8b",
+    OPENAI: "gpt-4o-mini",
+    ANTHROPIC: "claude-sonnet-5",
+}
+_DEFAULT_URL = {
+    # Ollama i vLLM wystawiają zgodne API pod /v1
+    LOCAL: "http://localhost:11434/v1",
+    OPENAI: "https://api.openai.com/v1",
+    ANTHROPIC: "https://api.anthropic.com",
+}
+
+
+def default_provider_name() -> str:
+    return os.getenv("LLM_PROVIDER", LOCAL).lower()
+
+
+def max_tokens() -> int:
+    return int(os.getenv("LLM_MAX_TOKENS", "2000"))
+
+
+def timeout() -> float:
+    return float(os.getenv("LLM_TIMEOUT", "120"))
+
+
+def build_provider(name: str | None = None) -> LLMProvider:
+    name = (name or default_provider_name()).lower()
+    if name not in PROVIDERS:
+        raise LLMError(f"Nieznany dostawca LLM: {name!r} (dostępne: {', '.join(PROVIDERS)})")
+
+    model = os.getenv("LLM_MODEL") or _DEFAULT_MODEL[name]
+    base_url = os.getenv("LLM_BASE_URL") or _DEFAULT_URL[name]
+    api_key = os.getenv("LLM_API_KEY", "")
+
+    if name == ANTHROPIC:
+        return AnthropicProvider(base_url, model, api_key, timeout())
+    if name == OPENAI:
+        if not api_key:
+            raise LLMError("Brak LLM_API_KEY — dostawca openai wymaga klucza.")
+        return ChatCompletionsProvider(OPENAI, base_url, model, api_key, timeout(),
+                                       leaves_lan=True)
+    # lokalny — klucz zwykle zbędny; treść NIE opuszcza sieci
+    return ChatCompletionsProvider(LOCAL, base_url, model, api_key, timeout(),
+                                   leaves_lan=False)

services/logic/app/llm/providers.py

@@ -0,0 +1,143 @@
+"""Implementacje dostawców LLM (LOG-31) — na samym httpx, bez SDK.
+
+Świadomie bez bibliotek `openai` / `anthropic`: lokalny serwer modelu (Ollama,
+vLLM, llama.cpp) i OpenAI mówią **tym samym** protokołem `/chat/completions`,
+więc jedna implementacja obsługuje oba — różni je tylko adres i klucz. Anthropic
+ma własny kształt `/v1/messages`, stąd druga klasa. Mniej zależności, mniej
+powierzchni ataku, pełna kontrola nad tym, co wychodzi z sieci.
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import time
+
+import httpx
+
+from app.llm.base import Completion, LLMError, LLMProvider
+
+RETRY_STATUSES = {429, 500, 502, 503, 504}
+MAX_ATTEMPTS = 3
+
+
+def _post_with_retry(url: str, headers: dict, payload: dict, timeout: float) -> dict:
+    """POST z ponawianiem i backoffem — chroni przed chwilowym 429/5xx."""
+    last: Exception | None = None
+    for attempt in range(MAX_ATTEMPTS):
+        try:
+            with httpx.Client(timeout=timeout) as client:
+                r = client.post(url, json=payload, headers=headers)
+            if r.status_code in RETRY_STATUSES and attempt < MAX_ATTEMPTS - 1:
+                time.sleep(2 ** attempt)
+                continue
+            if r.status_code >= 400:
+                raise LLMError(f"Model odpowiedział błędem {r.status_code}: {r.text[:300]}")
+            return r.json()
+        except httpx.TimeoutException as e:
+            last = e
+            if attempt < MAX_ATTEMPTS - 1:
+                time.sleep(2 ** attempt)
+                continue
+            raise LLMError(
+                f"Model nie odpowiedział w czasie {timeout:.0f}s. Dłuższe horoskopy "
+                f"wymagają większego LLM_TIMEOUT albo mniejszego budżetu promptu."
+            ) from e
+        except httpx.HTTPError as e:
+            last = e
+            if attempt < MAX_ATTEMPTS - 1:
+                time.sleep(2 ** attempt)
+                continue
+            raise LLMError(f"Nie udało się połączyć z modelem: {e}") from e
+    raise LLMError(f"Nie udało się wywołać modelu: {last}")
+
+
+class ChatCompletionsProvider(LLMProvider):
+    """Protokół OpenAI `/chat/completions` — lokalny serwer modelu ORAZ OpenAI."""
+
+    def __init__(self, name: str, base_url: str, model: str, api_key: str = "",
+                 timeout: float = 120.0, leaves_lan: bool = True) -> None:
+        self.name = name
+        self.base_url = base_url.rstrip("/")
+        self.model = model
+        self.api_key = api_key
+        self.timeout = timeout
+        self.leaves_lan = leaves_lan
+
+    def _headers(self) -> dict:
+        h = {"Content-Type": "application/json"}
+        if self.api_key:
+            h["Authorization"] = f"Bearer {self.api_key}"
+        return h
+
+    def generate(self, prompt: str, max_tokens: int) -> Completion:
+        data = _post_with_retry(
+            f"{self.base_url}/chat/completions", self._headers(),
+            {
+                "model": self.model,
+                "max_tokens": max_tokens,
+                "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
+            },
+            self.timeout,
+        )
+        try:
+            text = data["choices"][0]["message"]["content"]
+        except (KeyError, IndexError, TypeError) as e:
+            raise LLMError(f"Nieoczekiwany kształt odpowiedzi modelu: {str(data)[:300]}") from e
+        return Completion(
+            text=text, model=data.get("model", self.model), provider=self.name,
+            leaves_lan=self.leaves_lan, usage=data.get("usage") or {},
+        )
+
+    def health(self) -> dict:
+        info = {"provider": self.name, "model": self.model, "leaves_lan": self.leaves_lan}
+        try:
+            with httpx.Client(timeout=min(self.timeout, 10.0)) as client:
+                r = client.get(f"{self.base_url}/models", headers=self._headers())
+            info["status"] = "ok" if r.status_code < 400 else f"http {r.status_code}"
+        except httpx.HTTPError as e:
+            info["status"] = f"down: {e}"
+        return info
+
+
+class AnthropicProvider(LLMProvider):
+    """Protokół Anthropic `/v1/messages`."""
+
+    leaves_lan = True
+
+    def __init__(self, base_url: str, model: str, api_key: str = "",
+                 timeout: float = 120.0) -> None:
+        self.name = "anthropic"
+        self.base_url = base_url.rstrip("/")
+        self.model = model
+        self.api_key = api_key
+        self.timeout = timeout
+
+    def generate(self, prompt: str, max_tokens: int) -> Completion:
+        if not self.api_key:
+            raise LLMError("Brak LLM_API_KEY — dostawca anthropic wymaga klucza.")
+        data = _post_with_retry(
+            f"{self.base_url}/v1/messages",
+            {
+                "Content-Type": "application/json",
+                "x-api-key": self.api_key,
+                "anthropic-version": "2023-06-01",
+            },
+            {
+                "model": self.model,
+                "max_tokens": max_tokens,
+                "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
+            },
+            self.timeout,
+        )
+        try:
+            text = "".join(b.get("text", "") for b in data["content"] if b.get("type") == "text")
+        except (KeyError, TypeError) as e:
+            raise LLMError(f"Nieoczekiwany kształt odpowiedzi modelu: {str(data)[:300]}") from e
+        return Completion(
+            text=text, model=data.get("model", self.model), provider=self.name,
+            leaves_lan=True, usage=data.get("usage") or {},
+        )
+
+    def health(self) -> dict:
+        return {
+            "provider": self.name, "model": self.model, "leaves_lan": True,
+            "status": "ok (klucz ustawiony)" if self.api_key else "brak LLM_API_KEY",
+        }

services/logic/app/main.py

@@ -12,12 +12,14 @@ import httpx
 from fastapi import FastAPI, HTTPException
 from pydantic import BaseModel
 
+from app import security
 from app.clients.data_client import DataClient
 from app.models import QueryRequest, QueryResponse
 from app.service import QueryService
 
 app = FastAPI(title="astrololo · warstwa logiczna")
 service = QueryService()
+security.install(app, "logiczna")     # token międzywarstwowy (LOG-32)
 
 # --- silnik efemeryd (LOG-24): budowany leniwie, by nie wymagać Skyfielda do startu ---
 _engine = None
@@ -39,6 +41,7 @@ class PositionsRequest(BaseModel):
     objects: list[str] | None = None
     house_system: str = "whole_sign"   # whole_sign | equal | porphyry
     stations: bool = False             # licz stacje (LOG-03; wolniejsze — root-findy)
+    zodiac: str = "tropical"           # LOG-04: tropical | sidereal_{lahiri,fagan_bradley,krishnamurti} | draconic
 
 
 @app.post("/api/query", response_model=QueryResponse)
@@ -58,7 +61,10 @@ def chart_positions(req: PositionsRequest) -> dict:
 
     engine = get_engine()
     moment = ChartMoment(when_utc=req.when_utc, lat=req.lat, lon=req.lon)
-    chart = build_chart(engine, moment, req.house_system)
+    try:
+        chart = build_chart(engine, moment, req.house_system, zodiac=req.zodiac)
+    except ValueError as e:
+        raise HTTPException(status_code=422, detail=str(e))
     if req.stations:
         from app.engine.stations import find_stations
 
@@ -117,6 +123,134 @@ def chart_report(req: ReportRequest) -> dict:
     return {"engine": engine.name, **report}
 
 
+class PromptRequest(BaseModel):
+    """Wejście generatora promptu (LOG-29/30)."""
+    profile: str = "natal"             # natal | period
+    when_utc: datetime
+    lat: float = 0.0
+    lon: float = 0.0
+    budget: str = "medium"             # concise | medium | extensive
+    limit: int = 5000
+    # tylko dla profilu period:
+    from_date: str | None = None
+    to_date: str | None = None
+    techniques: list[str] | None = None
+
+
+@app.post("/chart/prompt")
+def chart_prompt(req: PromptRequest) -> dict:
+    """Gotowy prompt do LLM z naszych wyliczeń (LOG-29) z budżetowaniem (LOG-30).
+
+    profile=natal  → horoskop urodzeniowy (ekran Interpretacje)
+    profile=period → horoskop na wybrany okres (ekran Kalendarz)
+
+    Nie woła żadnego modelu — zwraca sam prompt i statystyki redukcji, żeby dało się
+    go obejrzeć i skopiować. Wysyłkę do modelu doda LOG-31.
+    """
+    from app.engine.chart import build_chart
+    from app.engine.models import ChartMoment
+    from app.prompt import build_natal_prompt, build_period_prompt
+
+    engine = get_engine()
+    moment = ChartMoment(when_utc=req.when_utc, lat=req.lat, lon=req.lon)
+    chart = build_chart(engine, moment)
+    label = req.when_utc.strftime("%Y-%m-%d %H:%M UTC")
+    data_error = None
+
+    # Warstwa danych dokłada wyłącznie WSKAZANIA. Wyliczenia (horoskop, oś czasu) są
+    # od niej niezależne — gdy padnie, prompt musi zachować wszystko, co policzyliśmy.
+    try:
+        if req.profile == "natal":
+            from app.significators import build_report
+
+            report: dict = {"objects": []}
+            try:
+                report = build_report(
+                    chart["positions"], DataClient(),
+                    aspects=chart.get("aspects"), per_object_limit=req.limit,
+                )
+            except httpx.HTTPError as e:
+                data_error = f"Warstwa danych niedostępna: {e}"
+            out = build_natal_prompt(chart, report, req.budget, label)
+
+        elif req.profile == "period":
+            if not (req.from_date and req.to_date):
+                raise HTTPException(422, "profile=period wymaga from_date i to_date")
+            from app.engine import houses as H
+            from app.engine.timeline import build_timeline
+            from app.significators import interpret_events
+
+            ramc, eps = engine.sidereal(moment)
+            points = {"Asc": H.compute_asc(ramc, eps, moment.lat), "MC": H.compute_mc(ramc, eps)}
+            for p in engine.positions(moment):
+                points[p.name] = p.longitude
+            events = build_timeline(engine, moment, points, req.from_date, req.to_date,
+                                    req.techniques)
+            try:
+                interpret_events(events, DataClient())
+            except httpx.HTTPError as e:
+                data_error = f"Warstwa danych niedostępna: {e}"   # oś czasu zostaje
+            out = build_period_prompt(chart, events, req.from_date, req.to_date,
+                                      req.budget, label)
+        else:
+            raise HTTPException(422, f"Nieznany profil: {req.profile!r} (natal | period)")
+    except ValueError as e:                      # nieznany budżet
+        raise HTTPException(422, str(e))
+
+    out["engine"] = engine.name
+    if data_error:
+        out["data_error"] = data_error
+    return out
+
+
+class HoroscopeRequest(PromptRequest):
+    """Jak PromptRequest + wybór dostawcy modelu (LOG-31)."""
+    provider: str | None = None        # local (dom.) | openai | anthropic
+    max_tokens: int | None = None
+
+
+@app.post("/chart/horoscope")
+def chart_horoscope(req: HoroscopeRequest) -> dict:
+    """Napisany horoskop (LOG-31): prompt z LOG-29/30 → model → gotowy tekst.
+
+    Zwraca TAKŻE użyty prompt — również gdy wywołanie modelu padnie — żeby dało się
+    go obejrzeć i użyć ręcznie. `leaves_lan` mówi, czy treść baz opuściła naszą sieć
+    (LOG-32); prezentacja ma na tej podstawie ostrzegać.
+    """
+    from app.llm.base import LLMError
+    from app.llm.factory import build_provider, max_tokens
+
+    out = chart_prompt(req)            # ten sam prompt co w podglądzie
+    try:
+        provider = build_provider(req.provider)
+        result = provider.generate(out["prompt"], req.max_tokens or max_tokens())
+    except LLMError as e:
+        # prompt zostaje — użytkownik moze go skopiowac i uzyc recznie
+        out["llm_error"] = str(e)
+        return out
+
+    out.update(
+        horoscope=result.text,
+        provider=result.provider,
+        model=result.model,
+        leaves_lan=result.leaves_lan,
+        usage=result.usage,
+    )
+    return out
+
+
+@app.get("/llm/health")
+def llm_health(provider: str | None = None) -> dict:
+    """Czy model jest osiągalny i skonfigurowany (bez generowania czegokolwiek)."""
+    from app.llm.base import LLMError
+    from app.llm.factory import build_provider
+
+    try:
+        return build_provider(provider).health()
+    except LLMError as e:
+        return {"status": f"blad konfiguracji: {e}"}
+
+
 class ProfectionsRequest(BaseModel):
     when_utc: datetime           # moment urodzenia (UTC)
     lat: float = 0.0

services/logic/app/prompt.py

@@ -0,0 +1,339 @@
+"""Generator promptów do LLM (LOG-29) + budżetowanie rozmiaru (LOG-30).
+
+Składa z naszych wyliczeń gotowe, profesjonalne polecenie po polsku:
+  - profil **natal**  — horoskop urodzeniowy (na bazie /chart/report),
+  - profil **period** — horoskop na wybrany okres (na bazie /chart/timeline).
+
+Zasada naczelna promptu: model ma pisać WYŁĄCZNIE na podstawie dostarczonych danych
+i przy każdej tezie wskazać konkretny sygnifikator, z którego ona wynika. To odróżnia
+wynik od ogólnikowej wróżby i pozwala go zweryfikować.
+
+Budżetowanie (LOG-30) — kolejność redukcji:
+  1. deduplikacja (ten sam sygnifikator ORAZ ten sam opis),
+  2. grupowanie identycznych opisów z licznikiem wystąpień,
+  3. sortowanie malejąco wg punktacji siły (LOG-21),
+  4. obcięcie ogona do budżetu — jednostką obcięcia jest CAŁE wskazanie,
+  5. skracanie nadmiernie długich opisów (z jawnym oznaczeniem).
+Zawsze raportujemy, ile wskazań weszło i ile pominięto — użytkownik ma wiedzieć,
+czego brakuje, i móc zwiększyć budżet.
+
+Generowanie jest deterministyczne: ten sam horoskop + ten sam budżet = ten sam prompt.
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import re
+
+# budżety w znakach (całego promptu); dobrane pod wklejanie do ChatGPT/Claude
+BUDGETS: dict[str, int] = {
+    "concise": 4_000,
+    "medium": 12_000,
+    "extensive": 30_000,
+}
+DEFAULT_BUDGET = "medium"
+
+MAX_EFFECT_CHARS = 320          # dłuższe opisy skracamy (krok 5 redukcji)
+CHARS_PER_TOKEN = 4.0           # zgrubny szacunek tokenów do podglądu w UI
+
+DISCLAIMER = (
+    "Zakończ krótką notą: treść jest interpretacją astrologiczną i nie stanowi porady "
+    "medycznej, prawnej ani finansowej."
+)
+
+
+def _norm(text: str) -> str:
+    return re.sub(r"\s+", " ", (text or "").strip().lower())
+
+
+def est_tokens(text: str) -> int:
+    return int(len(text) / CHARS_PER_TOKEN)
+
+
+def _shorten(text: str, limit: int = MAX_EFFECT_CHARS) -> tuple[str, bool]:
+    text = (text or "").strip()
+    if len(text) <= limit:
+        return text, False
+    return text[:limit].rstrip() + " […skrócono]", True
+
+
+# ----------------------------------------------------------------- wskazania
+
+def natal_indications(report: dict) -> list[dict]:
+    """Płaska lista wskazań z raportu natalnego: obiekt + faseta + opis + waga."""
+    out: list[dict] = []
+    for obj in report.get("objects") or []:
+        name = obj.get("object")
+        for facet in obj.get("facets") or []:
+            score = float(facet.get("score") or 0.0)
+            for s in facet.get("samples") or []:
+                out.append({
+                    "context": f"{name} — {facet.get('label')}",
+                    "sort_key": (name or "", str(facet.get("label") or "")),
+                    "score": score,
+                    "significator": s.get("expanded") or s.get("significator") or "",
+                    "effect": s.get("effect") or "",
+                })
+    return out
+
+
+def period_indications(events: list[dict]) -> list[dict]:
+    """Wskazania z osi czasu — waga rośnie z liczbą trafień w bazie."""
+    out: list[dict] = []
+    for ev in events or []:
+        head = f"{ev.get('technique')} · {ev.get('significator')} · {ev.get('exact')}"
+        total = float(ev.get("interpretations_count") or 0)
+        for s in ev.get("interpretations") or []:
+            out.append({
+                "context": head,
+                "sort_key": (str(ev.get("exact") or ""), str(ev.get("technique") or "")),
+                "score": total,
+                "significator": s.get("expanded") or s.get("significator") or "",
+                "effect": s.get("effect") or "",
+                "date": ev.get("exact"),
+                "start": ev.get("start"),
+                "end": ev.get("end"),
+                "technique": ev.get("technique"),
+            })
+    return out
+
+
+def reduce_indications(items: list[dict], budget_chars: int) -> tuple[list[dict], dict]:
+    """Dedup → grupowanie → sortowanie wg wagi → obcięcie do budżetu.
+
+    Zwraca (wybrane wskazania, statystyki). Jednostką obcięcia jest całe wskazanie.
+    """
+    # 1+2: dedup i grupowanie identycznych (kontekst, opis) z licznikiem
+    grouped: dict[tuple[str, str], dict] = {}
+    order: list[tuple[str, str]] = []
+    for it in items:
+        key = (_norm(it["context"]), _norm(it["effect"]))
+        g = grouped.get(key)
+        if g is None:
+            g = {**it, "count": 0, "significators": []}
+            grouped[key] = g
+            order.append(key)
+        g["count"] += 1
+        if it["significator"] not in g["significators"]:
+            g["significators"].append(it["significator"])
+    merged = [grouped[k] for k in order]
+    deduped = len(items) - len(merged)
+
+    # 3: sortowanie malejąco wg wagi; remis rozstrzygany deterministycznie
+    merged.sort(key=lambda g: (-g["score"], -g["count"], g["sort_key"], g["significator"]))
+
+    # 5 (przed obcięciem, bo wpływa na rozmiar): skracanie długich opisów
+    shortened = 0
+    for g in merged:
+        g["effect"], was = _shorten(g["effect"])
+        shortened += 1 if was else 0
+
+    # 4: obcięcie ogona do budżetu — cała pozycja albo nic
+    chosen: list[dict] = []
+    used = 0
+    for g in merged:
+        cost = len(_render_indication(g)) + 1
+        if used + cost > budget_chars and chosen:
+            break
+        chosen.append(g)
+        used += cost
+
+    omitted = len(merged) - len(chosen)
+    stats = {
+        "source_rows": len(items),
+        "after_grouping": len(merged),
+        "deduplicated": deduped,
+        "included": len(chosen),
+        "omitted": omitted,
+        "shortened": shortened,
+        "min_score_included": round(chosen[-1]["score"], 3) if chosen else None,
+        "max_score_omitted": round(merged[len(chosen)]["score"], 3) if omitted else None,
+    }
+    return chosen, stats
+
+
+def _render_indication(g: dict) -> str:
+    times = f" (×{g['count']})" if g.get("count", 1) > 1 else ""
+    sig = g.get("significator") or ""
+    return f"- {sig} → {g.get('effect')}{times}"
+
+
+def _render_grouped(chosen: list[dict]) -> str:
+    """Renderuje wskazania pogrupowane po kontekście, zachowując kolejność wagi."""
+    blocks: list[str] = []
+    seen: dict[str, list[dict]] = {}
+    order: list[str] = []
+    for g in chosen:
+        ctx = g["context"]
+        if ctx not in seen:
+            seen[ctx] = []
+            order.append(ctx)
+        seen[ctx].append(g)
+    for ctx in order:
+        rows = seen[ctx]
+        blocks.append(f"## {ctx}  [waga {rows[0]['score']:.2f}]")
+        blocks.extend(_render_indication(g) for g in rows)
+        blocks.append("")
+    return "\n".join(blocks).rstrip()
+
+
+# ------------------------------------------------------------- sekcje danych
+
+def _chart_section(chart: dict, moment_label: str | None) -> str:
+    lines: list[str] = ["# DANE HOROSKOPU"]
+    meta = []
+    if moment_label:
+        meta.append(f"moment: {moment_label}")
+    if chart.get("zodiac"):
+        z = chart["zodiac"]
+        if chart.get("ayanamsha") is not None:
+            z += f" (ayanamsa {chart['ayanamsha']:.4f}°)"
+        meta.append(f"zodiak: {z}")
+    if chart.get("house_system"):
+        meta.append(f"system domów: {chart['house_system']}")
+    if chart.get("sect"):
+        meta.append(f"sekta: {'dzienna' if chart['sect'] == 'day' else 'nocna'}")
+    if meta:
+        lines.append(" · ".join(meta))
+
+    if chart.get("positions"):
+        lines.append("\n## Pozycje")
+        for p in chart["positions"]:
+            house = f"dom {p['house']}" if p.get("house") else "—"
+            lines.append(f"{p['name']:<12} {p.get('in_sign',''):<16} {house:<8} {p.get('direction','')}")
+
+    angles = chart.get("angles") or {}
+    if angles:
+        lines.append("\n## Osie")
+        for key in ("Asc", "MC", "Dsc", "IC"):
+            a = angles.get(key)
+            if a:
+                lines.append(f"{a['name']:<5} {a.get('in_sign','')}")
+
+    if chart.get("lots"):
+        lines.append("\n## Lots (punkty arabskie)")
+        for lot in chart["lots"]:
+            lines.append(
+                f"{lot['name']:<10} {lot.get('in_sign',''):<16} dom {lot.get('house','—')}"
+                f"   ({lot.get('formula','')})"
+            )
+
+    if chart.get("aspects"):
+        lines.append("\n## Aspekty (orb; A = aplikacyjny, S = separacyjny)")
+        for a in chart["aspects"]:
+            mark = a.get("as") or ""
+            lines.append(
+                f"{a['obj1']} {a['aspect']} {a['obj2']}  orb {a.get('orb', 0):.2f}° {mark}"
+            )
+    return "\n".join(lines)
+
+
+def _indications_section(chosen: list[dict], stats: dict) -> str:
+    if not chosen:
+        return (
+            "# WSKAZANIA Z BAZ\n"
+            "(brak trafień w bazach dla tego horoskopu — oprzyj interpretację wyłącznie "
+            "na danych horoskopu powyżej)"
+        )
+    head = [
+        "# WSKAZANIA Z BAZ INTERPRETACYJNYCH",
+        "Wskazania dopasowane do tego horoskopu, uporządkowane od najsilniejszych.",
+        "Zapis: `- sygnifikator → opis (×ile razy wystąpiło w bazach)`.",
+    ]
+    if stats.get("omitted"):
+        head.append(
+            f"UWAGA: pokazano {stats['included']} najsilniejszych wskazań, pominięto "
+            f"{stats['omitted']} słabszych (limit długości)."
+        )
+    return "\n".join(head) + "\n\n" + _render_grouped(chosen)
+
+
+# ------------------------------------------------------------------ prompty
+
+_NATAL_TASK = """# ZADANIE
+Jesteś doświadczonym astrologiem. Napisz profesjonalną interpretację HOROSKOPU
+URODZENIOWEGO po polsku, opierając się wyłącznie na danych podanych niżej."""
+
+_PERIOD_TASK = """# ZADANIE
+Jesteś doświadczonym astrologiem. Napisz profesjonalną prognozę astrologiczną
+NA WYBRANY OKRES po polsku, opierając się wyłącznie na danych podanych niżej."""
+
+_NATAL_OUTPUT = """# JAK MA WYGLĄDAĆ ODPOWIEDŹ
+1. Struktura: (a) portret ogólny, (b) temperament i sekta, (c) obszary życia według domów,
+   (d) napięcia i wyzwania, (e) zasoby i mocne strony, (f) zwięzłe podsumowanie.
+2. KAŻDĄ tezę oprzyj na konkretnym wskazaniu i podaj je w nawiasie, np. „(Moon in 12th house)".
+   Teza bez wskazania jest niedopuszczalna.
+3. Nie dodawaj twierdzeń, których nie da się wywieść z powyższych danych. Nie zmyślaj
+   pozycji, aspektów ani wskazań; nie korzystaj z wiedzy spoza tego promptu.
+4. Gdy wskazania są sprzeczne, powiedz to wprost i wskaż obie strony, zamiast wybierać jedną.
+5. Wagę wskazania traktuj jako siłę świadectwa — mocniejsze mają pierwszeństwo w syntezie.
+6. Ton rzeczowy i profesjonalny: bez wróżbiarstwa, bez straszenia, bez diagnoz medycznych."""
+
+_PERIOD_OUTPUT = """# JAK MA WYGLĄDAĆ ODPOWIEDŹ
+1. Uporządkuj prognozę CHRONOLOGICZNIE; przy każdym okresie podaj daty (start / dokładna / koniec).
+2. Dla każdej daty napisz, która technika ją wyznacza (profekcja, solariusz, dyrekcja solar-arc,
+   Firdaria) i co z niej wynika.
+3. KAŻDĄ tezę oprzyj na konkretnym wskazaniu i podaj je w nawiasie. Teza bez wskazania jest
+   niedopuszczalna.
+4. Nie zmyślaj dat ani zdarzeń spoza podanych. Nie korzystaj z wiedzy spoza tego promptu.
+5. Rozróżniaj okresy o mocnym świadectwie (wysoka waga, kilka technik zbieżnych w czasie)
+   od słabych — i powiedz wprost, które są które.
+6. Na końcu dodaj krótkie zestawienie: najważniejsze okresy w kolejności ważności.
+7. Ton rzeczowy i profesjonalny: bez wróżbiarstwa, bez straszenia, bez diagnoz medycznych."""
+
+
+def _assemble(task: str, chart_sec: str, ind_sec: str, output: str) -> str:
+    return "\n\n".join([task, chart_sec, ind_sec, output, f"# ZASTRZEŻENIE\n{DISCLAIMER}"])
+
+
+def _budget_chars(budget: str) -> int:
+    if budget not in BUDGETS:
+        raise ValueError(
+            f"Nieznany budżet: {budget!r} (dostępne: {', '.join(BUDGETS)})"
+        )
+    return BUDGETS[budget]
+
+
+def _finish(prompt: str, budget: str, limit: int, stats: dict, profile: str) -> dict:
+    stats = {
+        **stats,
+        "profile": profile,
+        "budget": budget,
+        "limit_chars": limit,
+        "chars": len(prompt),
+        "est_tokens": est_tokens(prompt),
+    }
+    return {"profile": profile, "prompt": prompt, "stats": stats}
+
+
+def build_natal_prompt(chart: dict, report: dict, budget: str = DEFAULT_BUDGET,
+                       moment_label: str | None = None) -> dict:
+    """Prompt na horoskop urodzeniowy (ekran „Interpretacje")."""
+    limit = _budget_chars(budget)
+    chart_sec = _chart_section(chart, moment_label)
+    fixed = len(_NATAL_TASK) + len(chart_sec) + len(_NATAL_OUTPUT) + len(DISCLAIMER) + 200
+    chosen, stats = reduce_indications(natal_indications(report), max(limit - fixed, 500))
+    prompt = _assemble(_NATAL_TASK, chart_sec, _indications_section(chosen, stats), _NATAL_OUTPUT)
+    return _finish(prompt, budget, limit, stats, "natal")
+
+
+def build_period_prompt(chart: dict, events: list[dict], from_date: str, to_date: str,
+                        budget: str = DEFAULT_BUDGET, moment_label: str | None = None) -> dict:
+    """Prompt na horoskop okresowy (ekran „Kalendarz")."""
+    limit = _budget_chars(budget)
+    chart_sec = _chart_section(chart, moment_label)
+    task = f"{_PERIOD_TASK}\nZakres prognozy: **{from_date} — {to_date}**."
+
+    ev_lines = ["# OŚ CZASU (techniki predykcyjne)",
+                "Zapis: technika · sygnifikator · start → dokładna → koniec."]
+    for ev in events or []:
+        ev_lines.append(
+            f"- {ev.get('technique')} · {ev.get('significator')} · "
+            f"{ev.get('start')} → {ev.get('exact')} → {ev.get('end')}"
+        )
+    events_sec = "\n".join(ev_lines)
+
+    fixed = len(task) + len(chart_sec) + len(events_sec) + len(_PERIOD_OUTPUT) + len(DISCLAIMER) + 200
+    chosen, stats = reduce_indications(period_indications(events), max(limit - fixed, 500))
+    body = events_sec + "\n\n" + _indications_section(chosen, stats)
+    prompt = _assemble(task, chart_sec, body, _PERIOD_OUTPUT)
+    stats["events"] = len(events or [])
+    return _finish(prompt, budget, limit, stats, "period")

services/logic/app/security.py

@@ -0,0 +1,50 @@
+"""Uwierzytelnianie międzywarstwowe (LOG-32).
+
+Warstwa logiczna oddaje treść baz interpretacyjnych, więc samo zalogowanie w
+prezentacji nie wystarczy — bez tego kontrolera wystarczyłoby uderzyć w logikę
+z pominięciem UI. Gdy ustawiono INTERNAL_TOKEN, każde żądanie (poza /health)
+musi go przynieść w nagłówku X-Astrololo-Token.
+
+Bez INTERNAL_TOKEN kontrola jest wyłączona (dev / zgodność wstecz) — wtedy przy
+starcie leci ostrzeżenie.
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import logging
+import os
+import secrets
+
+from fastapi import Request
+from fastapi.responses import JSONResponse
+
+log = logging.getLogger("astrololo.security")
+
+HEADER = "X-Astrololo-Token"
+PUBLIC_PATHS = frozenset({"/health"})
+
+
+def token() -> str:
+    """Czytany leniwie — konfiguracja może się zmienić bez importu modułu."""
+    return os.getenv("INTERNAL_TOKEN", "")
+
+
+def enabled() -> bool:
+    return bool(token())
+
+
+def install(app, layer: str) -> None:
+    if not enabled():
+        log.warning(
+            "UWAGA: INTERNAL_TOKEN nie ustawiony — warstwa %s przyjmuje żądania od "
+            "kogokolwiek, kto ma do niej dostęp sieciowy.", layer,
+        )
+
+    @app.middleware("http")
+    async def _guard(request: Request, call_next):
+        if request.url.path in PUBLIC_PATHS or not enabled():
+            return await call_next(request)
+        got = request.headers.get(HEADER, "")
+        if not secrets.compare_digest(got, token()):
+            return JSONResponse({"detail": "Brak lub błędny token międzywarstwowy."},
+                                status_code=401)
+        return await call_next(request)

services/logic/app/significators.py

@@ -22,6 +22,8 @@ PLANET_ABBR = {
     "Jupiter": "Ju", "Saturn": "Sa", "Uranus": "Ur", "Neptune": "Ne", "Pluto": "Pl",
     # punkty wirtualne — tokeny wg SIGNIFICATORS KEY ([NN, [SN, [Lilith)
     "North Node": "NN", "South Node": "SN", "Lilith": "Lilith",
+    # Lots — w bazie Fortuna występuje jako [PF (Part of Fortune)
+    "Fortune": "PF", "Spirit": "Spirit",
 }
 SIGN_TO_ABBR = dict(zip(SIGNS, SIGN_ABBR))
 

services/logic/tests/test_aspects.py

@@ -1,5 +1,5 @@
 """Testy aspektów (LOG-06) — czysta matematyka."""
-from app.engine.aspects import find_aspects, separation
+from app.engine.aspects import RIGID_PAIRS, find_aspects, separation
 
 
 def test_separation_wraparound():
@@ -55,6 +55,28 @@ def test_separating_when_moving_apart():
     assert a["applying"] is False and a["as"] == "S"
 
 
+def test_rigid_pair_nodes_not_reported():
+    # SN = NN + 180° z definicji — trywialna opozycja, nie aspekt
+    pos = [
+        {"name": "North Node", "decimal": 42.0, "speed": -0.053},
+        {"name": "South Node", "decimal": 222.0, "speed": -0.053},
+        {"name": "Sun", "decimal": 42.5, "speed": 0.96},
+    ]
+    pairs = {frozenset((a["obj1"], a["obj2"])) for a in find_aspects(pos)}
+    assert frozenset({"North Node", "South Node"}) not in pairs
+    # aspekty węzłów do innych obiektów zostają nietknięte
+    assert frozenset({"Sun", "North Node"}) in pairs
+    assert frozenset({"Sun", "South Node"}) in pairs
+
+
+def test_no_rigid_pairs_in_real_chart(own_engine, reference_moment):
+    from app.engine.chart import build_chart
+
+    chart = build_chart(own_engine, reference_moment)
+    found = [a for a in chart["aspects"] if frozenset((a["obj1"], a["obj2"])) in RIGID_PAIRS]
+    assert not found, f"trywialne aspekty par sztywnych w horoskopie: {found}"
+
+
 def test_no_as_flag_without_speeds():
     pos = [{"name": "Sun", "decimal": 0.0}, {"name": "Moon", "decimal": 2.0}]
     assert "as" not in find_aspects(pos)[0]

services/logic/tests/test_llm.py

@@ -0,0 +1,149 @@
+"""Dostawcy LLM (LOG-31) — bez wołania jakiegokolwiek prawdziwego modelu.
+
+Transport podstawiamy przez httpx.MockTransport, więc testy są szybkie,
+deterministyczne i nic nie wychodzi na zewnątrz.
+"""
+import httpx
+import pytest
+
+from app.llm import factory
+from app.llm.base import Completion, LLMError
+from app.llm.providers import AnthropicProvider, ChatCompletionsProvider
+
+
+def _mock_client(handler):
+    """Podmienia httpx.Client na wersję z transportem testowym."""
+    class _C(httpx.Client):
+        def __init__(self, *a, **kw):
+            kw["transport"] = httpx.MockTransport(handler)
+            super().__init__(*a, **kw)
+    return _C
+
+
+@pytest.fixture
+def chat_ok(monkeypatch):
+    def handler(request):
+        assert request.url.path.endswith("/chat/completions")
+        return httpx.Response(200, json={
+            "model": "test-model",
+            "choices": [{"message": {"content": "Horoskop testowy."}}],
+            "usage": {"prompt_tokens": 100, "completion_tokens": 50},
+        })
+    monkeypatch.setattr(httpx, "Client", _mock_client(handler))
+
+
+# ------------------------------------------------------- protokół chat/completions
+
+def test_local_provider_generates(chat_ok):
+    p = ChatCompletionsProvider("local", "http://localhost:11434/v1", "m", leaves_lan=False)
+    out = p.generate("prompt", 500)
+    assert isinstance(out, Completion)
+    assert out.text == "Horoskop testowy."
+    assert out.usage["completion_tokens"] == 50
+
+
+def test_local_provider_does_not_leave_lan(chat_ok):
+    p = ChatCompletionsProvider("local", "http://localhost:11434/v1", "m", leaves_lan=False)
+    assert p.generate("prompt", 100).leaves_lan is False
+
+
+def test_cloud_provider_marks_leaving_lan(chat_ok):
+    p = ChatCompletionsProvider("openai", "https://api.openai.com/v1", "m", "klucz",
+                                leaves_lan=True)
+    assert p.generate("prompt", 100).leaves_lan is True
+
+
+def test_api_key_sent_only_when_set(monkeypatch):
+    seen = {}
+
+    def handler(request):
+        seen["auth"] = request.headers.get("authorization")
+        return httpx.Response(200, json={"choices": [{"message": {"content": "x"}}]})
+
+    monkeypatch.setattr(httpx, "Client", _mock_client(handler))
+    ChatCompletionsProvider("local", "http://x/v1", "m").generate("p", 10)
+    assert seen["auth"] is None
+    ChatCompletionsProvider("openai", "http://x/v1", "m", "tajny").generate("p", 10)
+    assert seen["auth"] == "Bearer tajny"
+
+
+def test_http_error_becomes_readable_message(monkeypatch):
+    monkeypatch.setattr(httpx, "Client",
+                        _mock_client(lambda r: httpx.Response(400, text="zly model")))
+    with pytest.raises(LLMError, match="400"):
+        ChatCompletionsProvider("local", "http://x/v1", "m").generate("p", 10)
+
+
+def test_malformed_response_reported(monkeypatch):
+    monkeypatch.setattr(httpx, "Client",
+                        _mock_client(lambda r: httpx.Response(200, json={"nonsens": 1})))
+    with pytest.raises(LLMError, match="kształt"):
+        ChatCompletionsProvider("local", "http://x/v1", "m").generate("p", 10)
+
+
+def test_retries_then_succeeds(monkeypatch):
+    calls = {"n": 0}
+
+    def handler(request):
+        calls["n"] += 1
+        if calls["n"] < 3:
+            return httpx.Response(429, text="za duzo")
+        return httpx.Response(200, json={"choices": [{"message": {"content": "ok"}}]})
+
+    monkeypatch.setattr(httpx, "Client", _mock_client(handler))
+    monkeypatch.setattr("app.llm.providers.time.sleep", lambda s: None)   # bez czekania
+    assert ChatCompletionsProvider("local", "http://x/v1", "m").generate("p", 10).text == "ok"
+    assert calls["n"] == 3
+
+
+# ------------------------------------------------------------------- Anthropic
+
+def test_anthropic_generates(monkeypatch):
+    def handler(request):
+        assert request.url.path.endswith("/v1/messages")
+        assert request.headers.get("x-api-key") == "klucz"
+        assert request.headers.get("anthropic-version")
+        return httpx.Response(200, json={
+            "model": "claude-x",
+            "content": [{"type": "text", "text": "Prognoza."}],
+            "usage": {"input_tokens": 10, "output_tokens": 5},
+        })
+
+    monkeypatch.setattr(httpx, "Client", _mock_client(handler))
+    out = AnthropicProvider("https://api.anthropic.com", "claude-x", "klucz").generate("p", 100)
+    assert out.text == "Prognoza." and out.leaves_lan is True
+
+
+def test_anthropic_requires_key():
+    with pytest.raises(LLMError, match="LLM_API_KEY"):
+        AnthropicProvider("https://api.anthropic.com", "m", "").generate("p", 10)
+
+
+# --------------------------------------------------------------------- fabryka
+
+def test_default_provider_is_local(monkeypatch):
+    monkeypatch.delenv("LLM_PROVIDER", raising=False)
+    monkeypatch.delenv("LLM_MODEL", raising=False)
+    monkeypatch.delenv("LLM_BASE_URL", raising=False)
+    p = factory.build_provider()
+    assert p.name == "local"
+    # domyślnie NIC nie opuszcza sieci — prompt niesie opisy z baz (LOG-32)
+    assert p.leaves_lan is False
+
+
+def test_openai_requires_key(monkeypatch):
+    monkeypatch.delenv("LLM_API_KEY", raising=False)
+    with pytest.raises(LLMError, match="LLM_API_KEY"):
+        factory.build_provider("openai")
+
+
+def test_unknown_provider_rejected():
+    with pytest.raises(LLMError, match="Nieznany dostawca"):
+        factory.build_provider("bzdura")
+
+
+def test_env_overrides_model_and_url(monkeypatch):
+    monkeypatch.setenv("LLM_MODEL", "moj-model")
+    monkeypatch.setenv("LLM_BASE_URL", "http://serwer:8000/v1")
+    p = factory.build_provider("local")
+    assert p.model == "moj-model" and p.base_url == "http://serwer:8000/v1"

services/logic/tests/test_lots.py

@@ -0,0 +1,71 @@
+"""Lots / punkty arabskie (LOG-08).
+
+Wyrocznie z notes3 (astro-seek, horoskop referencyjny 30.04.1984, urodzenie DZIENNE):
+- Fortuna wprost w tabeli obiektów: Cancer 12°35'24" = 102.5900°
+- Ducha (Spirit) potwierdza jego antyscja: Taurus 28°14' -> Spirit = 180 − 58.2333
+"""
+import pytest
+
+from app.engine.formats import sign_index
+from app.engine.lots import LOT_DEFS, compute_lots
+
+# natalne długości horoskopu referencyjnego
+NATAL = {"Asc": 112.1786, "Sun": 40.1392, "Moon": 30.5514, "Mercury": 27.3839,
+         "Venus": 27.6769, "Mars": 234.5411, "Jupiter": 282.9617, "Saturn": 223.3108}
+
+FORTUNE_REF = 102.5900          # Cancer 12°35'24"
+SPIRIT_REF = 180.0 - 58.2333    # z antyscji Taurus 28°14'
+
+
+def _by_name(lots):
+    return {lot["name"]: lot["longitude"] for lot in lots}
+
+
+def _arcmin(a, b):
+    return abs(((a - b + 180.0) % 360.0) - 180.0) * 60.0
+
+
+def test_fortune_matches_astroseek():
+    lots = _by_name(compute_lots(NATAL, is_day=True))
+    assert _arcmin(lots["Fortune"], FORTUNE_REF) < 2.0
+    assert sign_index(lots["Fortune"]) == 3          # Cancer
+
+
+def test_spirit_matches_antiscia_reference():
+    lots = _by_name(compute_lots(NATAL, is_day=True))
+    assert _arcmin(lots["Spirit"], SPIRIT_REF) < 2.0
+
+
+def test_fortune_and_spirit_reverse_at_night():
+    day = _by_name(compute_lots(NATAL, is_day=True))
+    night = _by_name(compute_lots(NATAL, is_day=False))
+    # nocą formuła się odwraca: Fortuna nocna = Duch dzienny (i odwrotnie)
+    assert _arcmin(night["Fortune"], day["Spirit"]) < 0.01
+    assert _arcmin(night["Spirit"], day["Fortune"]) < 0.01
+
+
+def test_all_seven_hermetic_lots_present():
+    lots = compute_lots(NATAL, is_day=True)
+    assert [lot["name"] for lot in lots] == [d[0] for d in LOT_DEFS]
+    assert len(lots) == 7
+
+
+def test_derived_lots_use_fortune_and_spirit():
+    lots = _by_name(compute_lots(NATAL, is_day=True))
+    # Necessity = Asc + Fortune − Mercury
+    expected = (NATAL["Asc"] + lots["Fortune"] - NATAL["Mercury"]) % 360.0
+    assert _arcmin(lots["Necessity"], expected) < 0.01
+    # Eros = Asc + Venus − Spirit
+    expected_eros = (NATAL["Asc"] + NATAL["Venus"] - lots["Spirit"]) % 360.0
+    assert _arcmin(lots["Eros"], expected_eros) < 0.01
+
+
+def test_by_sign_method_lands_on_sign_start():
+    lots = compute_lots(NATAL, is_day=True, method="sign")
+    for lot in lots:
+        assert lot["longitude"] % 30.0 == 0.0        # 0° wyliczonego znaku
+
+
+def test_unknown_method_rejected():
+    with pytest.raises(ValueError):
+        compute_lots(NATAL, is_day=True, method="bzdura")

services/logic/tests/test_prompt.py

@@ -0,0 +1,218 @@
+"""Generator promptów (LOG-29) i budżetowanie (LOG-30).
+
+Testy nie wołają żadnego modelu — sprawdzają skład promptu i niezmienniki redukcji.
+"""
+import pytest
+
+from app.prompt import (
+    BUDGETS,
+    build_natal_prompt,
+    build_period_prompt,
+    natal_indications,
+    period_indications,
+    reduce_indications,
+)
+
+CHART = {
+    "zodiac": "tropical",
+    "house_system": "whole_sign",
+    "sect": "day",
+    "positions": [
+        {"name": "Sun", "sign": "Taurus", "in_sign": "Tau 10°12'37\"", "house": 11, "direction": "D"},
+        {"name": "Moon", "sign": "Aries", "in_sign": "Ari 7°48'40\"", "house": 10, "direction": "D"},
+    ],
+    "angles": {"Asc": {"name": "Asc", "in_sign": "Can 16°00'54\""},
+               "MC": {"name": "MC", "in_sign": "Pis 25°50'50\""}},
+    "lots": [{"name": "Fortune", "in_sign": "Can 7°15'14\"", "house": 1,
+              "formula": "Asc + Moon − Sun"}],
+    "aspects": [{"obj1": "Sun", "obj2": "Moon", "aspect": "conjunction", "orb": 2.34, "as": "A"}],
+}
+
+
+def _report(n_samples=3, score=2.0):
+    return {"objects": [{
+        "object": "Sun", "sign": "Taurus", "house": 11,
+        "facets": [{
+            "type": "sign", "label": "w znaku Taurus", "score": score,
+            "samples": [{"significator": f"[Su in [Tau {i}", "expanded": f"Sun in Taurus {i}",
+                         "effect": f"efekt numer {i}"} for i in range(n_samples)],
+        }],
+    }]}
+
+
+# ---------------------------------------------------------------- budżetowanie
+
+def test_budget_limits_prompt_size():
+    # opisy MUSZĄ być różne — identyczne zlałoby grupowanie w jedną pozycję
+    big = {"objects": [{
+        "object": "Sun", "sign": "Taurus", "house": 11,
+        "facets": [{"type": "sign", "label": "w znaku Taurus", "score": 1.0,
+                    "samples": [{"significator": f"[Su {i}", "expanded": f"Sun {i}",
+                                 "effect": f"opis {i} " + "x" * 200} for i in range(500)]}],
+    }]}
+    out = build_natal_prompt(CHART, big, budget="concise")
+    assert out["stats"]["chars"] <= BUDGETS["concise"] * 1.1     # z marginesem na sekcje stałe
+    assert out["stats"]["omitted"] > 0
+
+
+def test_bigger_budget_includes_more():
+    big = _report(n_samples=300, score=1.0)
+    small = build_natal_prompt(CHART, big, budget="concise")["stats"]
+    large = build_natal_prompt(CHART, big, budget="extensive")["stats"]
+    assert large["included"] > small["included"]
+    assert large["omitted"] < small["omitted"]
+
+
+def test_grouping_merges_identical_effects():
+    items = [
+        {"context": "Sun — w znaku", "sort_key": ("Sun", "a"), "score": 1.0,
+         "significator": "Sun in Taurus", "effect": "ten sam opis"},
+        {"context": "Sun — w znaku", "sort_key": ("Sun", "a"), "score": 1.0,
+         "significator": "Sun in Taurus (inny zapis)", "effect": "Ten Sam Opis  "},
+    ]
+    chosen, stats = reduce_indications(items, 10_000)
+    assert len(chosen) == 1                    # zlane w jedno
+    assert chosen[0]["count"] == 2             # z licznikiem wystąpień
+    assert stats["after_grouping"] == 1
+    assert stats["deduplicated"] == 1
+
+
+def test_sorted_by_score_desc():
+    items = [
+        {"context": f"c{i}", "sort_key": (f"c{i}", ""), "score": float(i),
+         "significator": f"s{i}", "effect": f"e{i}"} for i in range(5)
+    ]
+    chosen, _ = reduce_indications(items, 10_000)
+    scores = [c["score"] for c in chosen]
+    assert scores == sorted(scores, reverse=True)
+
+
+def test_weakest_are_dropped_first():
+    items = [
+        {"context": f"c{i}", "sort_key": (f"c{i}", ""), "score": float(i),
+         "significator": f"s{i}", "effect": "opis " * 20} for i in range(20)
+    ]
+    chosen, stats = reduce_indications(items, 400)
+    assert stats["omitted"] > 0
+    # to, co weszło, ma wagę nie niższą niż to, co odpadło
+    assert stats["min_score_included"] >= stats["max_score_omitted"]
+
+
+def test_long_effects_are_shortened():
+    items = [{"context": "c", "sort_key": ("c", ""), "score": 1.0,
+              "significator": "s", "effect": "x" * 1000}]
+    chosen, stats = reduce_indications(items, 10_000)
+    assert stats["shortened"] == 1
+    assert "skrócono" in chosen[0]["effect"]
+
+
+def test_never_truncates_mid_indication():
+    items = [{"context": "c", "sort_key": ("c", ""), "score": 1.0,
+              "significator": "s", "effect": "opis " * 50} for _ in range(10)]
+    chosen, _ = reduce_indications(items, 200)
+    assert chosen                                  # zawsze co najmniej jedno całe
+    for c in chosen:
+        assert c["effect"].endswith(("opis", "[…skrócono]"))   # nie urwane w pół słowa
+
+
+def test_unknown_budget_rejected():
+    with pytest.raises(ValueError):
+        build_natal_prompt(CHART, _report(), budget="gigantyczny")
+
+
+# ----------------------------------------------------------------- skład promptu
+
+def test_natal_prompt_contains_required_sections():
+    p = build_natal_prompt(CHART, _report(), moment_label="1984-04-30 09:20 UTC")["prompt"]
+    for section in ["# ZADANIE", "# DANE HOROSKOPU", "# WSKAZANIA Z BAZ",
+                    "# JAK MA WYGLĄDAĆ ODPOWIEDŹ", "# ZASTRZEŻENIE"]:
+        assert section in p
+    assert "HOROSKOPU\nURODZENIOWEGO" in p or "URODZENIOWEGO" in p
+
+
+def test_natal_prompt_carries_chart_data():
+    p = build_natal_prompt(CHART, _report(), moment_label="1984-04-30 09:20 UTC")["prompt"]
+    assert "Tau 10°12'37\"" in p and "dom 11" in p      # pozycja + dom
+    assert "Can 16°00'54\"" in p                          # Asc
+    assert "Fortune" in p                                 # Lots
+    assert "Sun conjunction Moon" in p or "conjunction" in p
+    assert "sekta: dzienna" in p
+    assert "1984-04-30 09:20 UTC" in p
+
+
+def test_prompt_demands_citing_significators():
+    p = build_natal_prompt(CHART, _report())["prompt"]
+    assert "Teza bez wskazania jest niedopuszczalna" in p
+    assert "Nie zmyślaj" in p
+
+
+def test_prompt_has_disclaimer():
+    p = build_natal_prompt(CHART, _report())["prompt"]
+    assert "nie stanowi porady" in p
+
+
+def test_prompt_is_deterministic():
+    a = build_natal_prompt(CHART, _report(n_samples=50), budget="medium")["prompt"]
+    b = build_natal_prompt(CHART, _report(n_samples=50), budget="medium")["prompt"]
+    assert a == b
+
+
+def test_omission_is_reported_in_prompt():
+    out = build_natal_prompt(CHART, _report(n_samples=400, score=1.0), budget="concise")
+    assert out["stats"]["omitted"] > 0
+    assert "pominięto" in out["prompt"]      # użytkownik/model wie, że coś odpadło
+
+
+def test_empty_report_still_builds_prompt():
+    out = build_natal_prompt(CHART, {"objects": []})
+    assert out["stats"]["included"] == 0
+    assert "brak trafień" in out["prompt"]
+    assert "# DANE HOROSKOPU" in out["prompt"]
+
+
+# ------------------------------------------------------------------- okresowy
+
+EVENTS = [
+    {"technique": "profection", "significator": "Lord of Year: Mars", "start": "2026-04-30",
+     "exact": "2026-04-30", "end": "2027-04-30", "interpretations_count": 2,
+     "interpretations": [{"significator": "[Ma", "expanded": "Mars", "effect": "opis marsowy"}]},
+    {"technique": "solar_arc", "significator": "Sun conj Saturn", "start": "2026-01-01",
+     "exact": "2026-06-15", "end": "2026-12-31", "interpretations_count": 1,
+     "interpretations": [{"significator": "[Su [conj [Sa", "expanded": "Sun conjunction Saturn",
+                          "effect": "opis saturniczny"}]},
+]
+
+
+def test_period_prompt_has_dates_and_timeline():
+    out = build_period_prompt(CHART, EVENTS, "2026-01-01", "2027-01-01")
+    p = out["prompt"]
+    assert "2026-01-01 — 2027-01-01" in p
+    assert "# OŚ CZASU" in p
+    assert "profection" in p and "solar_arc" in p
+    assert "2026-06-15" in p                      # data dokładna zdarzenia
+    assert "CHRONOLOGICZNIE" in p
+    assert out["stats"]["events"] == 2
+    assert out["profile"] == "period"
+
+
+def test_period_prompt_keeps_timeline_without_interpretations():
+    """Padnięta warstwa danych zabiera wskazania, ale NIE oś czasu — ta jest czysto
+    obliczeniowa i bez niej prognoza okresowa jest bezużyteczna."""
+    bare = [{k: v for k, v in ev.items()
+             if k not in ("interpretations", "interpretations_count")} for ev in EVENTS]
+    out = build_period_prompt(CHART, bare, "2026-01-01", "2027-01-01")
+    assert out["stats"]["events"] == 2
+    assert "profection" in out["prompt"] and "2026-06-15" in out["prompt"]
+    assert out["stats"]["included"] == 0          # brak wskazań, ale oś czasu jest
+
+
+def test_period_indications_weight_by_hit_count():
+    items = period_indications(EVENTS)
+    assert [i["score"] for i in items] == [2.0, 1.0]
+
+
+def test_natal_indications_flatten_facets():
+    items = natal_indications(_report(n_samples=4))
+    assert len(items) == 4
+    assert all(i["context"].startswith("Sun —") for i in items)
+    assert all(i["score"] == 2.0 for i in items)

services/logic/tests/test_security.py

@@ -0,0 +1,65 @@
+"""Token międzywarstwowy (LOG-32).
+
+Warstwa logiczna oddaje treść baz, więc musi odrzucać żądania z pominięciem UI.
+"""
+import pytest
+from fastapi import FastAPI
+from starlette.testclient import TestClient
+
+from app import security
+
+TOKEN = "tajny-token-testowy"
+
+
+def _app() -> FastAPI:
+    app = FastAPI()
+    security.install(app, "testowa")
+
+    @app.get("/health")
+    def health():
+        return {"status": "ok"}
+
+    @app.get("/secret")
+    def secret():
+        return {"rows": ["treść z bazy"]}
+
+    return app
+
+
+@pytest.fixture
+def guarded(monkeypatch):
+    monkeypatch.setenv("INTERNAL_TOKEN", TOKEN)
+    return TestClient(_app())
+
+
+@pytest.fixture
+def open_app(monkeypatch):
+    monkeypatch.delenv("INTERNAL_TOKEN", raising=False)
+    return TestClient(_app())
+
+
+def test_rejects_request_without_token(guarded):
+    assert guarded.get("/secret").status_code == 401
+
+
+def test_rejects_wrong_token(guarded):
+    r = guarded.get("/secret", headers={security.HEADER: "zly"})
+    assert r.status_code == 401
+    assert "treść z bazy" not in r.text
+
+
+def test_accepts_correct_token(guarded):
+    r = guarded.get("/secret", headers={security.HEADER: TOKEN})
+    assert r.status_code == 200
+    assert r.json()["rows"] == ["treść z bazy"]
+
+
+def test_health_stays_public(guarded):
+    """Sonda k8s nie zna tokenu — /health musi działać bez niego."""
+    assert guarded.get("/health").status_code == 200
+
+
+def test_disabled_when_token_unset(open_app):
+    """Brak konfiguracji = zgodność wstecz (dev), nie blokada."""
+    assert not security.enabled()
+    assert open_app.get("/secret").status_code == 200

services/logic/tests/test_zodiac.py

@@ -0,0 +1,127 @@
+"""Systemy zodiaku (LOG-04): ayanamsy, syderyczny, draconic, RA.
+
+Wartości referencyjne ayanams pochodzą ze **Swiss Ephemeris** (get_ayanamsa_ut)
+użytego jako wyrocznia — silnika B nie importujemy tu (izolacja AGPL), więc stałe
+są wpięte tak jak referencje astro-seek w innych testach. Nasz model odtwarza je
+z dokładnością do ~0,02" w latach 1900–2100.
+"""
+import math
+
+import pytest
+
+from app.engine import zodiac as Z
+from app.engine.chart import build_chart
+from app.engine.formats import sign_index
+
+# wyrocznia: swisseph get_ayanamsa_ut (JD UT -> ayanamsa °)
+ORACLE = {
+    "sidereal_lahiri": {
+        2451545.0: 23.857092, 2445820.88889: 23.638183,
+        2415021.0: 22.460550, 2433283.0: 23.158744,
+        2469808.0: 24.555632, 2488070.0: 25.254287,
+    },
+    "sidereal_fagan_bradley": {
+        2451545.0: 24.740300, 2445820.88889: 24.521391,
+        2415021.0: 23.343757, 2433283.0: 24.041952,
+        2469808.0: 25.438840, 2488070.0: 26.137495,
+    },
+    "sidereal_krishnamurti": {
+        2451545.0: 23.760240, 2415021.0: 22.363697,
+        2469808.0: 24.458780, 2488070.0: 25.157435,
+    },
+}
+
+
+def _arcsec(a, b):
+    return abs(a - b) * 3600.0
+
+
+@pytest.mark.parametrize("name", list(ORACLE))
+def test_ayanamsha_matches_swisseph_oracle(name):
+    for jd, ref in ORACLE[name].items():
+        got = Z.ayanamsha(name, jd)
+        assert _arcsec(got, ref) < 0.1, f"{name} @ JD{jd}: {got} vs {ref} ({_arcsec(got, ref):.3f}\")"
+
+
+def test_julian_day_j2000():
+    from datetime import datetime, timezone
+    jd = Z.julian_day(datetime(2000, 1, 1, 12, 0, tzinfo=timezone.utc))
+    assert abs(jd - 2451545.0) < 1e-6
+
+
+def test_offset_tropical_is_zero():
+    assert Z.offset("tropical", 2451545.0) == 0.0
+
+
+def test_offset_draconic_is_node_longitude():
+    assert Z.offset("draconic", 2451545.0, node_lon=68.0) == 68.0
+    # normalizacja
+    assert Z.offset("draconic", 2451545.0, node_lon=428.0) == pytest.approx(68.0)
+
+
+def test_offset_draconic_requires_node():
+    with pytest.raises(ValueError):
+        Z.offset("draconic", 2451545.0)
+
+
+def test_unknown_zodiac_rejected():
+    with pytest.raises(ValueError):
+        Z.offset("bzdura", 2451545.0)
+    with pytest.raises(ValueError):
+        Z.ayanamsha("sidereal_nieistnieje", 2451545.0)
+
+
+def test_apply_subtracts_and_normalizes():
+    assert Z.apply(10.0, 20.0) == pytest.approx(350.0)
+    assert Z.apply(40.0, 24.74) == pytest.approx(15.26)
+
+
+def test_to_equatorial_reference_points():
+    # punkt równonocy: λ=0,β=0 -> RA=0, dec=0
+    ra, dec = Z.to_equatorial(0.0, 0.0, 23.4392911)
+    assert ra == pytest.approx(0.0, abs=1e-9) and dec == pytest.approx(0.0, abs=1e-9)
+    # przesilenie letnie: λ=90,β=0 -> RA=90, dec=+ε
+    ra, dec = Z.to_equatorial(90.0, 0.0, 23.4392911)
+    assert ra == pytest.approx(90.0, abs=1e-6)
+    assert dec == pytest.approx(23.4392911, abs=1e-6)
+
+
+# ---- integracja z pełnym horoskopem ----
+
+def test_sidereal_chart_shifts_signs_back(own_engine, reference_moment):
+    trop = build_chart(own_engine, reference_moment, "whole_sign")
+    sid = build_chart(own_engine, reference_moment, "whole_sign", zodiac="sidereal_lahiri")
+    assert sid["zodiac"] == "sidereal_lahiri"
+    assert "ayanamsha" in sid and 23.0 < sid["ayanamsha"] < 24.5
+    tp = {p["name"]: p for p in trop["positions"]}
+    sp = {p["name"]: p for p in sid["positions"]}
+    # syderyczna długość = tropikalna − ayanamsa (mod 360) dla każdego obiektu
+    ay = sid["ayanamsha"]
+    for name in tp:
+        expect = (tp[name]["decimal"] - ay) % 360.0
+        assert abs(((sp[name]["decimal"] - expect + 180) % 360) - 180) < 1e-4
+
+
+def test_sidereal_preserves_house_numbers(own_engine, reference_moment):
+    # obrót zodiaku nie zmienia numerów domów (geometria niezmiennicza)
+    trop = build_chart(own_engine, reference_moment, "whole_sign")
+    sid = build_chart(own_engine, reference_moment, "whole_sign", zodiac="sidereal_lahiri")
+    tp = {p["name"]: p["house"] for p in trop["positions"]}
+    sp = {p["name"]: p["house"] for p in sid["positions"]}
+    assert tp == sp
+
+
+def test_draconic_puts_node_at_zero_aries(own_engine, reference_moment):
+    drac = build_chart(own_engine, reference_moment, "whole_sign", zodiac="draconic")
+    assert drac["zodiac"] == "draconic"
+    nn = next(p for p in drac["positions"] if p["name"] == "North Node")
+    # węzeł wznoszący = 0° Barana w draconic
+    assert sign_index(nn["decimal"]) == 0
+    assert nn["decimal"] < 0.001 or nn["decimal"] > 359.999
+
+
+def test_tropical_default_unchanged(own_engine, reference_moment):
+    # domyślnie tropikalny: brak ayanamshy, zodiac=tropical
+    chart = build_chart(own_engine, reference_moment, "whole_sign")
+    assert chart["zodiac"] == "tropical"
+    assert "ayanamsha" not in chart

services/presentation/app/clients/logic_client.py

@@ -5,6 +5,7 @@ opracowane wyniki. Prezentacja nie sięga bezpośrednio do bazy ani do silnika.
 """
 from __future__ import annotations
 
+import os
 from typing import Any
 
 import httpx
@@ -12,6 +13,12 @@ import httpx
 from app.config import settings
 
 
+def _auth_headers() -> dict[str, str]:
+    """Token międzywarstwowy (LOG-32) — pusty, gdy ochrona wyłączona."""
+    token = os.getenv("INTERNAL_TOKEN", "")
+    return {"X-Astrololo-Token": token} if token else {}
+
+
 class LogicClient:
     def __init__(self, base_url: str | None = None) -> None:
         self.base_url = (base_url or settings.logic_url).rstrip("/")
@@ -19,7 +26,7 @@ class LogicClient:
     def query(self, query: str, field: str, exact: bool, limit: int) -> dict[str, Any]:
         payload = {"query": query, "field": field, "exact": exact, "limit": limit}
         with httpx.Client(timeout=settings.http_timeout) as client:
-            r = client.post(f"{self.base_url}/api/query", json=payload)
+            r = client.post(f"{self.base_url}/api/query", json=payload, headers=_auth_headers())
             r.raise_for_status()
             return r.json()
 
@@ -31,6 +38,7 @@ class LogicClient:
         objects: list[str] | None = None,
         house_system: str = "whole_sign",
         stations: bool = False,
+        zodiac: str = "tropical",
     ) -> dict[str, Any]:
         """Pełny horoskop dla danego momentu — woła logic /chart/positions."""
         payload = {
@@ -40,10 +48,11 @@ class LogicClient:
             "objects": objects,
             "house_system": house_system,
             "stations": stations,
+            "zodiac": zodiac,
         }
         # stacje wymagają root-findów — dłuższy timeout
         with httpx.Client(timeout=max(settings.http_timeout, 60.0) if stations else settings.http_timeout) as client:
-            r = client.post(f"{self.base_url}/chart/positions", json=payload)
+            r = client.post(f"{self.base_url}/chart/positions", json=payload, headers=_auth_headers())
             r.raise_for_status()
             return r.json()
 
@@ -53,7 +62,45 @@ class LogicClient:
         """Sygnifikatory z obliczeń szukane w bazie — woła logic /chart/report."""
         payload = {"when_utc": when_utc_iso, "lat": lat, "lon": lon, "limit": limit, "group": group}
         with httpx.Client(timeout=max(settings.http_timeout, 30.0)) as client:
-            r = client.post(f"{self.base_url}/chart/report", json=payload)
+            r = client.post(f"{self.base_url}/chart/report", json=payload, headers=_auth_headers())
+            r.raise_for_status()
+            return r.json()
+
+    def prompt(
+        self, profile: str, when_utc_iso: str, lat: float, lon: float,
+        budget: str = "medium", from_date: str | None = None, to_date: str | None = None,
+    ) -> dict[str, Any]:
+        """Gotowy prompt do LLM z wyliczeń (LOG-29/30) — woła logic /chart/prompt."""
+        payload: dict[str, Any] = {
+            "profile": profile, "when_utc": when_utc_iso,
+            "lat": lat, "lon": lon, "budget": budget,
+        }
+        if from_date and to_date:
+            payload["from_date"], payload["to_date"] = from_date, to_date
+        with httpx.Client(timeout=max(settings.http_timeout, 60.0)) as client:
+            r = client.post(f"{self.base_url}/chart/prompt", json=payload)
+            r.raise_for_status()
+            return r.json()
+
+    def horoscope(
+        self, profile: str, when_utc_iso: str, lat: float, lon: float,
+        budget: str = "medium", provider: str | None = None,
+        from_date: str | None = None, to_date: str | None = None,
+    ) -> dict[str, Any]:
+        """Napisany horoskop (LOG-31) — woła logic /chart/horoscope.
+
+        Generowanie tekstu trwa (zwłaszcza na modelu lokalnym), stąd długi timeout.
+        """
+        payload: dict[str, Any] = {
+            "profile": profile, "when_utc": when_utc_iso,
+            "lat": lat, "lon": lon, "budget": budget,
+        }
+        if provider:
+            payload["provider"] = provider
+        if from_date and to_date:
+            payload["from_date"], payload["to_date"] = from_date, to_date
+        with httpx.Client(timeout=max(settings.http_timeout, 300.0)) as client:
+            r = client.post(f"{self.base_url}/chart/horoscope", json=payload)
             r.raise_for_status()
             return r.json()
 
@@ -67,6 +114,6 @@ class LogicClient:
             "from_date": from_date, "to_date": to_date, "interpret": interpret,
         }
         with httpx.Client(timeout=max(settings.http_timeout, 60.0)) as client:
-            r = client.post(f"{self.base_url}/chart/timeline", json=payload)
+            r = client.post(f"{self.base_url}/chart/timeline", json=payload, headers=_auth_headers())
             r.raise_for_status()
             return r.json()

services/presentation/app/main.py

@@ -17,7 +17,7 @@ from fastapi.responses import HTMLResponse
 from fastapi.staticfiles import StaticFiles
 from fastapi.templating import Jinja2Templates
 
-from app import geocode
+from app import geocode, security
 from app.clients.logic_client import LogicClient
 from app.config import DEFAULT_LOCATION_LABEL, default_form
 
@@ -25,6 +25,7 @@ app = FastAPI(title="astrololo · warstwa prezentacji")
 app.mount("/static", StaticFiles(directory="app/static"), name="static")
 templates = Jinja2Templates(directory="app/templates")
 logic = LogicClient()
+security.install(app)          # logowanie + limit żądań (LOG-32)
 
 
 def _build_utc(date: str, time: str, tz_offset: float) -> tuple[str, str]:
@@ -66,16 +67,18 @@ def chart_compute(
     lon: float = Form(0.0),
     house_system: str = Form("whole_sign"),
     stations: bool = Form(False),
+    zodiac: str = Form("tropical"),
 ):
     form = {"date": date, "time": time, "tz_offset": tz_offset,
-            "lat": lat, "lon": lon, "house_system": house_system, "stations": stations}
+            "lat": lat, "lon": lon, "house_system": house_system, "stations": stations,
+            "zodiac": zodiac}
     ctx: dict = {"form": form, "result": None, "error": None, "moment": None}
     try:
         iso_utc, label = _build_utc(date, time, tz_offset)
         ctx["moment"] = label
         ctx["result"] = logic.positions(
             when_utc_iso=iso_utc, lat=lat, lon=lon,
-            house_system=house_system, stations=stations,
+            house_system=house_system, stations=stations, zodiac=zodiac,
         )
     except (httpx.HTTPError,) as e:
         ctx["error"] = _logic_error(e)
@@ -125,14 +128,28 @@ def interpret_run(
     lat: float = Form(0.0),
     lon: float = Form(0.0),
     group: bool = Form(False),
+    action: str = Form("report"),
+    prompt_budget: str = Form("medium"),
+    llm_provider: str = Form("local"),
 ):
     form = {"date": date, "time": time, "tz_offset": tz_offset,
-            "lat": lat, "lon": lon, "group": group}
+            "lat": lat, "lon": lon, "group": group, "prompt_budget": prompt_budget,
+            "llm_provider": llm_provider}
     ctx: dict = {"form": form, "result": None, "error": None, "moment": None}
     try:
         iso_utc, label = _build_utc(date, time, tz_offset)
         ctx["moment"] = label
-        ctx["result"] = logic.report(when_utc_iso=iso_utc, lat=lat, lon=lon, group=group)
+        if action == "prompt":
+            ctx["prompt_result"] = logic.prompt(
+                profile="natal", when_utc_iso=iso_utc, lat=lat, lon=lon, budget=prompt_budget,
+            )
+        elif action == "horoscope":
+            ctx["prompt_result"] = logic.horoscope(
+                profile="natal", when_utc_iso=iso_utc, lat=lat, lon=lon,
+                budget=prompt_budget, provider=llm_provider,
+            )
+        else:
+            ctx["result"] = logic.report(when_utc_iso=iso_utc, lat=lat, lon=lon, group=group)
     except httpx.HTTPError as e:
         ctx["error"] = _logic_error(e)
     except ValueError as e:
@@ -159,17 +176,33 @@ def timeline_run(
     lon: float = Form(0.0),
     from_date: str = Form(...),
     to_date: str = Form(...),
+    action: str = Form("timeline"),
+    prompt_budget: str = Form("medium"),
+    llm_provider: str = Form("local"),
 ):
     form = {"date": date, "time": time, "tz_offset": tz_offset, "lat": lat, "lon": lon,
-            "from_date": from_date, "to_date": to_date}
+            "from_date": from_date, "to_date": to_date, "prompt_budget": prompt_budget,
+            "llm_provider": llm_provider}
     ctx: dict = {"form": form, "result": None, "error": None, "moment": None}
     try:
         iso_utc, label = _build_utc(date, time, tz_offset)
         ctx["moment"] = label
-        ctx["result"] = logic.timeline(
-            when_utc_iso=iso_utc, lat=lat, lon=lon,
-            from_date=from_date, to_date=to_date, interpret=True,
-        )
+        if action == "prompt":
+            ctx["prompt_result"] = logic.prompt(
+                profile="period", when_utc_iso=iso_utc, lat=lat, lon=lon,
+                budget=prompt_budget, from_date=from_date, to_date=to_date,
+            )
+        elif action == "horoscope":
+            ctx["prompt_result"] = logic.horoscope(
+                profile="period", when_utc_iso=iso_utc, lat=lat, lon=lon,
+                budget=prompt_budget, provider=llm_provider,
+                from_date=from_date, to_date=to_date,
+            )
+        else:
+            ctx["result"] = logic.timeline(
+                when_utc_iso=iso_utc, lat=lat, lon=lon,
+                from_date=from_date, to_date=to_date, interpret=True,
+            )
     except httpx.HTTPError as e:
         ctx["error"] = _logic_error(e)
     except ValueError as e:

services/presentation/app/security.py

@@ -0,0 +1,120 @@
+"""Ochrona dostępu do aplikacji (LOG-32).
+
+Rdzeniem produktu są oryginalne bazy interpretacyjne. Aplikacja podaje ich treść
+na wielu ścieżkach (`/significators`, `/interpret`, generator promptu), więc BRAK
+uwierzytelnienia oznacza, że każdy w sieci może je wypompować — bez udziału
+jakiegokolwiek modelu językowego. Ten moduł zamyka tę drogę.
+
+Dwa mechanizmy:
+  * **HTTP Basic** — wejście do aplikacji; włącza się, gdy ustawiono APP_PASSWORD.
+  * **limit żądań** — hamuje masowe odpytywanie (eksfiltrację przez pętlę zapytań).
+
+Świadomie NIE logujemy treści żądań ani promptów — logi to kolejny nośnik wycieku.
+
+UWAGA: bez APP_PASSWORD ochrona jest WYŁĄCZONA (zgodność wstecz i wygoda dev).
+Wtedy przy starcie leci głośne ostrzeżenie — żeby nikt nie wdrożył tego w
+przekonaniu, że jest chroniony.
+"""
+from __future__ import annotations
+
+import base64
+import binascii
+import logging
+import os
+import secrets
+import time
+from collections import deque
+
+from fastapi import Request
+from fastapi.responses import HTMLResponse, JSONResponse
+
+log = logging.getLogger("astrololo.security")
+
+MAX_TRACKED_CLIENTS_DEFAULT = 4096
+MAX_TRACKED_CLIENTS = MAX_TRACKED_CLIENTS_DEFAULT   # zabezpieczenie przed puchnięciem pamięci
+
+
+# konfiguracja czytana leniwie — testy i restart mogą ją zmienić bez importu modułu
+def app_user() -> str:
+    return os.getenv("APP_USER", "astrololo")
+
+
+def app_password() -> str:
+    return os.getenv("APP_PASSWORD", "")
+
+
+def rate_limit_per_min() -> int:
+    return int(os.getenv("RATE_LIMIT_PER_MIN", "120"))
+
+PUBLIC_PATHS = frozenset({"/health"})
+PUBLIC_PREFIXES = ("/static/",)
+
+_hits: dict[str, deque[float]] = {}
+
+
+def auth_enabled() -> bool:
+    return bool(app_password())
+
+
+def _is_public(path: str) -> bool:
+    return path in PUBLIC_PATHS or path.startswith(PUBLIC_PREFIXES)
+
+
+def _authorized(header: str | None) -> bool:
+    if not header or not header.lower().startswith("basic "):
+        return False
+    try:
+        raw = base64.b64decode(header.split(" ", 1)[1]).decode("utf-8")
+        user, _, password = raw.partition(":")
+    except (binascii.Error, UnicodeDecodeError, IndexError):
+        return False
+    # porównanie odporne na atak czasowy; oba pola muszą się zgadzać
+    ok_user = secrets.compare_digest(user, app_user())
+    ok_pass = secrets.compare_digest(password, app_password())
+    return ok_user and ok_pass
+
+
+def _rate_limited(client: str) -> bool:
+    cap = rate_limit_per_min()
+    if cap <= 0:
+        return False
+    now = time.monotonic()
+    window = _hits.get(client)
+    if window is None:
+        if len(_hits) >= MAX_TRACKED_CLIENTS:
+            _hits.clear()               # prosty reset zamiast nieograniczonego wzrostu
+        window = _hits[client] = deque()
+    while window and now - window[0] > 60.0:
+        window.popleft()
+    if len(window) >= cap:
+        return True
+    window.append(now)
+    return False
+
+
+def install(app) -> None:
+    """Podpina ochronę pod wszystkie ścieżki poza /health i /static."""
+    if not auth_enabled():
+        log.warning(
+            "UWAGA: APP_PASSWORD nie ustawione — aplikacja jest OTWARTA dla każdego, "
+            "kto ma do niej dostęp sieciowy, wraz z treścią baz interpretacyjnych."
+        )
+
+    @app.middleware("http")
+    async def _guard(request: Request, call_next):
+        if _is_public(request.url.path):
+            return await call_next(request)
+
+        client = request.client.host if request.client else "?"
+        if _rate_limited(client):
+            return JSONResponse(
+                {"detail": "Zbyt wiele żądań — spróbuj za chwilę."},
+                status_code=429, headers={"Retry-After": "60"},
+            )
+
+        if auth_enabled() and not _authorized(request.headers.get("authorization")):
+            return HTMLResponse(
+                "<h1>401 — wymagane logowanie</h1>", status_code=401,
+                headers={"WWW-Authenticate": 'Basic realm="astrololo"'},
+            )
+        return await call_next(request)

services/presentation/app/static/copy.js

@@ -0,0 +1,31 @@
+// Kopiowanie do schowka dla przycisków [data-copy="#selektor"].
+// clipboard API wymaga secure context (https/localhost), a aplikacja bywa serwowana
+// po http://<ip> — dlatego jest awaryjne przejście na zaznaczenie + execCommand.
+document.addEventListener('click', function (e) {
+  const btn = e.target.closest('[data-copy]');
+  if (!btn) return;
+
+  const src = document.querySelector(btn.getAttribute('data-copy'));
+  if (!src) return;
+
+  const done = ok => {
+    const label = btn.textContent;
+    btn.textContent = ok ? 'Skopiowano ✓' : 'Nie udało się — zaznacz i skopiuj ręcznie';
+    setTimeout(() => { btn.textContent = label; }, 2500);
+  };
+
+  const text = src.value !== undefined ? src.value : src.textContent;
+
+  if (navigator.clipboard && window.isSecureContext) {
+    navigator.clipboard.writeText(text).then(() => done(true), () => done(false));
+    return;
+  }
+  // awaryjnie: zaznacz zawartość i spróbuj starym poleceniem
+  try {
+    src.focus();
+    if (src.select) src.select();
+    done(document.execCommand('copy'));
+  } catch (err) {
+    done(false);
+  }
+});

services/presentation/app/static/styles.css

@@ -81,3 +81,10 @@ tr:last-child td { border-bottom: none; }
 .geo-pin { font-size: 20px; line-height: 24px; text-align: center; }
 /* kafelki OSM są jasne — trzymamy kontrolki czytelne na ciemnym tle */
 .leaflet-control-attribution { font-size: .68rem; }
+
+/* Generator promptu do LLM (LOG-29/30) */
+textarea.prompt { width: 100%; margin-top: .5rem; padding: .7rem .8rem; box-sizing: border-box;
+                  background: #12132a; color: var(--ink); border: 1px solid var(--line);
+                  border-radius: 10px; font-family: ui-monospace, SFMono-Regular, Menlo, monospace;
+                  font-size: .82rem; line-height: 1.45; resize: vertical; white-space: pre; }
+textarea.prompt:focus { outline: 2px solid var(--accent); outline-offset: 1px; }

services/presentation/app/templates/_prompt_block.html

@@ -0,0 +1,86 @@
+{# Wspólny blok: sterowanie generowaniem + prompt (LOG-29/30) + horoskop (LOG-31).
+   Używany na ekranach Interpretacje i Kalendarz. #}
+<div class="opts">
+  <label>Budżet promptu
+    <select name="prompt_budget">
+      {% set pb = form.prompt_budget or 'medium' %}
+      <option value="concise" {{ 'selected' if pb == 'concise' else '' }}>zwięzły (~4 tys. znaków)</option>
+      <option value="medium" {{ 'selected' if pb == 'medium' else '' }}>średni (~12 tys.)</option>
+      <option value="extensive" {{ 'selected' if pb == 'extensive' else '' }}>obszerny (~30 tys.)</option>
+    </select>
+  </label>
+  <label>Model
+    <select name="llm_provider">
+      {% set lp = form.llm_provider or 'local' %}
+      <option value="local" {{ 'selected' if lp == 'local' else '' }}>lokalny — nic nie opuszcza sieci</option>
+      <option value="anthropic" {{ 'selected' if lp == 'anthropic' else '' }}>Anthropic — dane wychodzą</option>
+      <option value="openai" {{ 'selected' if lp == 'openai' else '' }}>OpenAI — dane wychodzą</option>
+    </select>
+  </label>
+</div>
+<p class="muted small">
+  Prompt zawiera <strong>oryginalne opisy z baz</strong> oraz dane urodzeniowe. Model lokalny
+  przetwarza je u nas; wybór dostawcy w chmurze oznacza, że ta treść <strong>opuszcza naszą
+  sieć</strong>. Możesz najpierw obejrzeć prompt, a dopiero potem wysłać.
+</p>
+
+{% if prompt_result %}
+  {% set st = prompt_result.stats %}
+
+  {# --- wynik: napisany horoskop (LOG-31) + transparentność (PRE-15) --- #}
+  {% if prompt_result.horoscope %}
+    <div class="meta">
+      Horoskop napisany przez: <strong>{{ prompt_result.provider }}</strong> ·
+      model: {{ prompt_result.model }}
+      {% if prompt_result.usage and prompt_result.usage.completion_tokens %}
+        · tokeny odpowiedzi: {{ prompt_result.usage.completion_tokens }}
+      {% endif %}
+      {% if prompt_result.leaves_lan %}
+        · <strong class="retro">dane opuściły sieć</strong>
+      {% else %}
+        · dane nie opuściły sieci
+      {% endif %}
+    </div>
+    <div class="actions">
+      <button type="button" class="ghost" data-copy="#horoscopeText">Kopiuj horoskop</button>
+    </div>
+    <textarea id="horoscopeText" class="prompt" rows="20" readonly>{{ prompt_result.horoscope }}</textarea>
+    <p class="muted small">
+      Treść wygenerował model językowy na podstawie {{ st.included }} wskazań z baz.
+      <strong>Nie stanowi porady medycznej, prawnej ani finansowej.</strong>
+    </p>
+  {% endif %}
+
+  {% if prompt_result.llm_error %}
+    <div class="error">
+      Nie udało się napisać horoskopu: {{ prompt_result.llm_error }}<br>
+      Prompt poniżej jest gotowy — możesz go skopiować i użyć ręcznie.
+    </div>
+  {% endif %}
+
+  {# --- prompt: zawsze dostępny do podglądu i skopiowania --- #}
+  <div class="meta">
+    Prompt · {{ st.chars }} znaków (~{{ st.est_tokens }} tokenów) ·
+    budżet: {{ st.budget }} ·
+    wskazań: <strong>{{ st.included }}</strong>
+    {% if st.omitted %}· pominięto: <strong>{{ st.omitted }}</strong>{% endif %}
+    {% if st.deduplicated %}· scalono powtórek: {{ st.deduplicated }}{% endif %}
+  </div>
+
+  {% if st.omitted %}
+    <p class="muted small">
+      Pominięto {{ st.omitted }} najsłabszych wskazań (próg wagi {{ st.min_score_included }}).
+      Chcesz komplet — wybierz obszerniejszy budżet i wygeneruj ponownie.
+    </p>
+  {% endif %}
+
+  {% if prompt_result.data_error %}
+    <div class="error">{{ prompt_result.data_error }} — prompt złożony z samych wyliczeń.</div>
+  {% endif %}
+
+  <div class="actions">
+    <button type="button" class="ghost" data-copy="#promptText">Kopiuj prompt</button>
+    <span class="muted small">Możesz też wkleić go samodzielnie do ChatGPT lub Claude.</span>
+  </div>
+  <textarea id="promptText" class="prompt" rows="14" readonly>{{ prompt_result.prompt }}</textarea>
+{% endif %}

services/presentation/app/templates/chart.html

@@ -32,6 +32,16 @@
         <option value="porphyry" {{ 'selected' if hs == 'porphyry' else '' }}>Porphyry</option>
       </select>
     </label>
+    <label>Zodiak
+      <select name="zodiac">
+        {% set zd = form.zodiac or 'tropical' %}
+        <option value="tropical" {{ 'selected' if zd == 'tropical' else '' }}>Tropikalny</option>
+        <option value="sidereal_lahiri" {{ 'selected' if zd == 'sidereal_lahiri' else '' }}>Syderyczny (Lahiri)</option>
+        <option value="sidereal_fagan_bradley" {{ 'selected' if zd == 'sidereal_fagan_bradley' else '' }}>Syderyczny (Fagan-Bradley)</option>
+        <option value="sidereal_krishnamurti" {{ 'selected' if zd == 'sidereal_krishnamurti' else '' }}>Syderyczny (Krishnamurti)</option>
+        <option value="draconic" {{ 'selected' if zd == 'draconic' else '' }}>Draconic</option>
+      </select>
+    </label>
   </div>
   {% include "_location_picker.html" %}
   <div class="opts">
@@ -55,6 +65,7 @@
     Silnik: <strong>{{ result.engine }}</strong> ·
     obiektów: {{ result.positions | length }}
     {% if result.house_system %}· domy: {{ result.house_system }}{% endif %}
+    {% if result.zodiac %}· zodiak: {{ result.zodiac }}{% if result.ayanamsha is defined %} (ayanamsa {{ '%.4f'|format(result.ayanamsha) }}°){% endif %}{% endif %}
     {% if moment %}· moment: {{ moment }}{% endif %}
   </div>
 
@@ -90,6 +101,18 @@
     </tbody>
   </table>
 
+  {% if result.lots %}
+  <div class="meta">Lots hermetyczne ({{ result.lots | length }}) · sekta: <strong>{{ result.sect }}</strong></div>
+  <table class="angles">
+    <thead><tr><th>Lot</th><th>Znak</th><th>W znaku</th><th>Dom</th><th>Formuła</th></tr></thead>
+    <tbody>
+      {% for l in result.lots %}
+        <tr><td>{{ l.name }}</td><td>{{ l.sign }}</td><td class="mono">{{ l.in_sign }}</td><td>{{ l.house }}</td><td class="muted small">{{ l.formula }}</td></tr>
+      {% endfor %}
+    </tbody>
+  </table>
+  {% endif %}
+
   {% set with_stations = result.positions | selectattr('stations', 'defined') | list %}
   {% if with_stations %}
   <div class="meta">Stacje planet (poprzednia / następna; <span class="badge">blisko</span> = mniej niż 7 dni)</div>

services/presentation/app/templates/interpret.html

@@ -28,9 +28,12 @@
     <label><input type="checkbox" name="group" value="true" {{ 'checked' if form.group else '' }}> grupuj identyczne opisy</label>
   </div>
   {% if location_label %}<p class="muted small">Wstępnie wpisano lokalizację: <strong>{{ location_label }}</strong> ({{ form.lat }}, {{ form.lon }}). Zmień pola lub kliknij „Tu i teraz".</p>{% endif %}
+  {% include "_prompt_block.html" %}
   <div class="actions">
     <button type="button" id="nowBtn" class="ghost">Tu i teraz</button>
-    <button type="submit">Szukaj interpretacji</button>
+    <button type="submit" name="action" value="report">Szukaj interpretacji</button>
+    <button type="submit" name="action" value="prompt" class="ghost">Generuj prompt (AI)</button>
+    <button type="submit" name="action" value="horoscope">Napisz horoskop (AI)</button>
     <span id="geoNote" class="muted small"></span>
   </div>
 </form>
@@ -86,4 +89,5 @@
 {% endif %}
 
 <script src="/static/now.js"></script>
+<script src="/static/copy.js"></script>
 {% endblock %}

services/presentation/app/templates/timeline.html

@@ -33,9 +33,12 @@
       <input type="date" name="to_date" value="{{ form.to_date or '' }}" required>
     </label>
   </div>
+  {% include "_prompt_block.html" %}
   <div class="actions">
     <button type="button" id="nowBtn" class="ghost">Tu i teraz</button>
-    <button type="submit">Pokaż kalendarz</button>
+    <button type="submit" name="action" value="timeline">Pokaż kalendarz</button>
+    <button type="submit" name="action" value="prompt" class="ghost">Generuj prompt (AI)</button>
+    <button type="submit" name="action" value="horoscope">Napisz horoskop (AI)</button>
     <span id="geoNote" class="muted small"></span>
   </div>
 </form>
@@ -76,4 +79,5 @@
 {% endif %}
 
 <script src="/static/now.js"></script>
+<script src="/static/copy.js"></script>
 {% endblock %}

services/presentation/requirements-dev.txt

@@ -0,0 +1,2 @@
+-r requirements.txt
+pytest>=8.0

services/presentation/tests/test_security.py

@@ -0,0 +1,133 @@
+"""Logowanie do aplikacji i limit żądań (LOG-32).
+
+To jest brama chroniąca oryginalne bazy interpretacyjne — bez niej każdy w sieci
+mógł je wypompować przez `/significators` czy generator promptu. Testy pilnują,
+że brama faktycznie zamyka, a nie tylko wygląda na zamkniętą.
+"""
+import base64
+
+import pytest
+from fastapi import FastAPI
+from fastapi.responses import HTMLResponse
+from starlette.testclient import TestClient
+
+from app import security
+
+USER, PASSWORD = "astrololo", "haslo-testowe"
+
+
+def _basic(user: str, password: str) -> dict[str, str]:
+    raw = base64.b64encode(f"{user}:{password}".encode()).decode()
+    return {"Authorization": f"Basic {raw}"}
+
+
+def _app() -> FastAPI:
+    app = FastAPI()
+    security.install(app)
+
+    @app.get("/health")
+    def health():
+        return {"status": "ok"}
+
+    @app.get("/significators", response_class=HTMLResponse)
+    def significators():
+        return "<p>treść z bazy interpretacyjnej</p>"
+
+    return app
+
+
+@pytest.fixture(autouse=True)
+def _reset_rate_limit():
+    security._hits.clear()
+    yield
+    security._hits.clear()
+
+
+@pytest.fixture
+def guarded(monkeypatch):
+    monkeypatch.setenv("APP_PASSWORD", PASSWORD)
+    monkeypatch.setenv("RATE_LIMIT_PER_MIN", "120")
+    return TestClient(_app())
+
+
+# ------------------------------------------------------------------ logowanie
+
+def test_blocks_anonymous_access(guarded):
+    r = guarded.get("/significators")
+    assert r.status_code == 401
+    assert "treść z bazy" not in r.text
+
+
+def test_challenges_with_basic_realm(guarded):
+    """Bez nagłówka WWW-Authenticate przeglądarka nie pokaże okna logowania."""
+    assert "Basic" in guarded.get("/significators").headers.get("WWW-Authenticate", "")
+
+
+def test_rejects_wrong_password(guarded):
+    assert guarded.get("/significators", headers=_basic(USER, "zle")).status_code == 401
+
+
+def test_rejects_wrong_user(guarded):
+    assert guarded.get("/significators", headers=_basic("obcy", PASSWORD)).status_code == 401
+
+
+def test_rejects_malformed_header(guarded):
+    for bad in ("Basic !!!niebase64!!!", "Bearer cokolwiek", "", "Basic"):
+        assert guarded.get("/significators", headers={"Authorization": bad}).status_code == 401
+
+
+def test_allows_correct_credentials(guarded):
+    r = guarded.get("/significators", headers=_basic(USER, PASSWORD))
+    assert r.status_code == 200
+    assert "treść z bazy" in r.text
+
+
+def test_health_stays_public(guarded):
+    assert guarded.get("/health").status_code == 200
+
+
+def test_open_when_password_unset(monkeypatch):
+    """Brak hasła = zgodność wstecz; ochrona wyłączona (i ostrzegamy przy starcie)."""
+    monkeypatch.delenv("APP_PASSWORD", raising=False)
+    assert not security.auth_enabled()
+    assert TestClient(_app()).get("/significators").status_code == 200
+
+
+# --------------------------------------------------------------- limit żądań
+
+def test_rate_limit_blocks_flood(monkeypatch):
+    """Masowe odpytywanie to droga eksfiltracji nawet po zalogowaniu."""
+    monkeypatch.setenv("APP_PASSWORD", PASSWORD)
+    monkeypatch.setenv("RATE_LIMIT_PER_MIN", "5")
+    client = TestClient(_app())
+    auth = _basic(USER, PASSWORD)
+    codes = [client.get("/significators", headers=auth).status_code for _ in range(8)]
+    assert codes[:5] == [200] * 5
+    assert 429 in codes[5:]
+
+
+def test_rate_limited_response_has_retry_after(monkeypatch):
+    monkeypatch.setenv("APP_PASSWORD", PASSWORD)
+    monkeypatch.setenv("RATE_LIMIT_PER_MIN", "1")
+    client = TestClient(_app())
+    auth = _basic(USER, PASSWORD)
+    client.get("/significators", headers=auth)
+    r = client.get("/significators", headers=auth)
+    assert r.status_code == 429 and r.headers.get("Retry-After") == "60"
+
+
+def test_rate_limit_precedes_auth(monkeypatch):
+    """Limit musi działać także dla niezalogowanych — inaczej zgadywanie hasła
+    i sondowanie API jest darmowe."""
+    monkeypatch.setenv("APP_PASSWORD", PASSWORD)
+    monkeypatch.setenv("RATE_LIMIT_PER_MIN", "3")
+    client = TestClient(_app())
+    codes = [client.get("/significators").status_code for _ in range(6)]
+    assert 429 in codes
+
+
+def test_rate_limit_disabled_when_zero(monkeypatch):
+    monkeypatch.setenv("RATE_LIMIT_PER_MIN", "0")
+    monkeypatch.delenv("APP_PASSWORD", raising=False)
+    client = TestClient(_app())
+    assert all(client.get("/significators").status_code == 200 for _ in range(30))