fix(notifier): маппинг input_data в модели Task для уведомлений о завершении

send_task_done падал с AttributeError: минимальная модель Task в notifier
не мапила колонку input_data (она есть в БД и в полной модели API), а
_build_summary читал task.input_data для search/plagiarism. Задача уходила
в бесконечные ретраи. Добавлен маппинг колонки + защита от NULL.

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

services/worker-notifier/app/models/__init__.py

@@ -25,6 +25,7 @@ class Task(Base):
     user_id: Mapped[int] = mapped_column(ForeignKey("users.id"))
     type: Mapped[str] = mapped_column(String(20))
     status: Mapped[str] = mapped_column(String(20))
+    input_data: Mapped[dict | None] = mapped_column(JSON, nullable=True)
     result: Mapped[dict | None] = mapped_column(JSON, nullable=True)
     error: Mapped[str | None] = mapped_column(Text, nullable=True)
     created_at: Mapped[datetime] = mapped_column(server_default=func.now())

services/worker-notifier/app/tasks/notify.py

@@ -68,10 +68,11 @@ def send_task_done(self, task_id: str) -> dict:
 def _build_summary(task) -> str:
     """Сформировать краткое описание результата для email."""
     result = task.result or {}
+    input_data = task.input_data or {}
 
     if task.type == "search":
         count = len(result.get("sources", []))
-        query = task.input_data.get("query", "")
+        query = input_data.get("query", "")
         return (
             f'Найдено <strong>{count} источников</strong> по запросу "{query[:80]}".'
             f' Откройте результат, чтобы просмотреть список с ГОСТ-цитатами.'
@@ -81,7 +82,7 @@ def _build_summary(task) -> str:
         similarity = result.get("overall_similarity", 0)
         total = result.get("total_fragments", 0)
         flagged = result.get("flagged_fragments", 0)
-        filename = task.input_data.get("filename", "")
+        filename = input_data.get("filename", "")
 
         color = "#dc2626" if similarity > 30 else "#d97706" if similarity > 10 else "#16a34a"
         label = "Высокий" if similarity > 30 else "Средний" if similarity > 10 else "Низкий"