feat: две доработки в духе коммерческих систем — цитаты и авто-корпус

Ответ на "неужели больше нет" / "мы ведь можем это исправить": закрывает
две дыры относительно Антиплагиат.ру/Turnitin, о которых договорились.

1. Различение цитаты и голого плагиата (app.scoring.is_cited, worker-gpu):
   эвристика — фрагмент считается процитированным, если обрамлён кавычками
   («…», "…") либо сразу за ним (в пределах ~150 симв.) идёт скобочная ссылка
   с годом: [Иванов, 2023], (Smith, 2020) — совпадает и с нашим же форматом
   ГОСТ 7.0.5. aggregate_results теперь принимает full_text, размечает
   match["cited"] и считает uncited_similarity (доля БЕЗ похожих на цитаты —
   ближе к тому, что коммерческие системы называют "% некорректных
   заимствований") отдельно от overall_similarity (как было, для совместимости).
   Фронтенд: бейдж "Цитата" на совпадении + строка с разбивкой в отчёте
   (аддитивные опциональные поля в типах — старые задачи не ломаются).

2. Автопополнение корпуса проверенными работами (как у коммерческих систем —
   так ловится списывание у предыдущих потоков). Раньше загруженная на проверку
   работа складывалась в StagedWork и ждала РУЧНОГО одобрения админом — де-факто
   не пополняла базу для сравнения. Теперь index.auto_approve_submission
   (диспатчится из gpu.check_plagiarism ПОСЛЕ сохранения результата — чтобы
   работа не сматчилась сама с собой) добавляет её в documents автоматически,
   под настройкой AUTO_APPROVE_SUBMISSIONS (default True). Ручное
   approve/reject в админке остаётся рабочим (идемпотентно — auto-approve
   пропускает уже не-pending записи), пригодится при AUTO_APPROVE=False.
   Конвертация StagedWork→doc_data вынесена в чистый app/staging.py (без
   Celery/SQLAlchemy/MinIO) — тестируется изолированно, идентична ручному
   пути в admin.py (POST /admin/staging/{id}/approve).

Тестов добавлено 16 (scoring 8→18, новый staging.py — 6). Оба mypy-гейта
расширены (scoring.py, staging.py). Тестов всего: 112 (было 82 в последнем
подсчёте README — таблица давно отставала, заодно поправил на актуальные цифры
по всем сервисам, включая забытый в прошлый раз Qdrant).

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

README.md

@@ -208,8 +208,9 @@ docker compose -f docker-compose.prod.yml --profile observability up -d promethe
 
 1. **Линт** — `ruff` (весь Python) + `mypy` (чистая доменная логика).
    Конфиги: [`ruff.toml`](ruff.toml), [`mypy.ini`](mypy.ini).
-2. **Юнит-тесты** — `pytest` по сервисам: 73 теста на ядро детекции и форматирования,
+2. **Юнит-тесты** — `pytest` по сервисам: 112 тестов на ядро детекции, скоринга,
-   без внешней инфры (БД/Redis/GPU/Ollama замоканы либо не нужны).
+   парсеров и форматирования, без внешней инфры (БД/Redis/GPU/Ollama замоканы
+   либо не нужны).
 
 ```bash
 make lint                        # ruff + mypy в изолированном контейнере
@@ -229,11 +230,14 @@ make test-one SVC=worker-gost    # тесты одного сервиса
 | L1 — точные совпадения | `worker-indexer/app/algorithms/winnowing.py` | 13 |
 | L2 — нечёткие (MinHash LSH) | `worker-indexer/app/algorithms/minhash.py` | 6 |
 | Разбиение на фрагменты | `worker-indexer/app/fragments.py` | 5 |
-| L3 — семантический индекс | `worker-gpu/app/faiss_manager.py` | 5 |
+| Автопополнение корпуса | `worker-indexer/app/staging.py` | 6 |
+| L3 — семантический индекс (FAISS) | `worker-gpu/app/faiss_manager.py` | 5 |
+| L3 — векторный бэкенд (Qdrant + выбор) | `worker-gpu/app/qdrant_manager.py`, `vector_store.py` | 9 |
 | L4 — LLM-парафраз | `worker-gpu/app/ollama_client.py` | 12 |
-| Итоговый % плагиата | `worker-gpu/app/scoring.py` | 8 |
+| Итоговый % плагиата + цитаты | `worker-gpu/app/scoring.py` | 18 |
 | ГОСТ 7.1 / 7.0.5 | `worker-gost/app/formatters/` | 17 |
 | Список литературы | `worker-gost/app/bibliography.py` | 7 |
+| Парсеры источников (CyberLeninka, PMC) | `scripts/parsers/` | 14 |
 
 ## Лицензия
 

scripts/run_lint.sh

@@ -25,7 +25,7 @@ docker run --rm \
     ruff check services/ scripts/
 
     echo '▶ mypy (чистая логика L1/L2 + ГОСТ + скоринг)'
-    ( cd services/worker-indexer && mypy --config-file /repo/mypy.ini app/algorithms/ app/fragments.py )
+    ( cd services/worker-indexer && mypy --config-file /repo/mypy.ini app/algorithms/ app/fragments.py app/staging.py )
     ( cd services/worker-gost && mypy --config-file /repo/mypy.ini app/formatters/ app/bibliography.py )
     ( cd services/worker-gpu && mypy --config-file /repo/mypy.ini app/scoring.py )
   "

services/frontend/src/components/PlagiarismReport.tsx

@@ -66,6 +66,12 @@ export function PlagiarismReport({ data }: PlagiarismReportProps) {
             <p className="text-sm text-gray-600 mt-1">
               Проверено фрагментов: {data.total_fragments} · Выявлено совпадений: {data.flagged_fragments}
             </p>
+            {!!data.cited_fragments && (
+              <p className="text-sm text-gray-500 mt-0.5">
+                из них корректно процитировано: {data.cited_fragments} · без указания источника:{' '}
+                {data.uncited_similarity?.toFixed(1)}%
+              </p>
+            )}
           </div>
         </div>
 
@@ -125,6 +131,14 @@ export function PlagiarismReport({ data }: PlagiarismReportProps) {
                   <span className="text-xs text-gray-400 px-2 py-0.5 bg-white rounded-full border border-gray-200">
                     {METHOD_LABELS[match.method] || match.method}
                   </span>
+                  {match.cited && (
+                    <span
+                      className="text-xs font-medium px-2 py-0.5 rounded-full bg-blue-100 text-blue-700"
+                      title="Похоже на корректно оформленную цитату (кавычки или ссылка с годом рядом)"
+                    >
+                      Цитата
+                    </span>
+                  )}
                 </div>
                 {/* Фрагмент */}
                 <div className="px-4 py-3">

services/frontend/src/types/index.ts

@@ -56,13 +56,22 @@ export interface PlagiarismMatch {
   source_title: string;
   source_url: string | null;
   source_db: string;
+  // Похоже на корректную цитату (кавычки/ссылка с годом рядом) — эвристика,
+  // см. app.scoring.is_cited. Опционально: старые задачи в БД посчитаны без
+  // этого поля.
+  cited?: boolean;
 }
 
 export interface PlagiarismResultData {
   overall_similarity: number;
+  // Доля БЕЗ похожих на корректную цитату фрагментов — «настоящий» плагиат.
+  // Опционально по той же причине, что и cited.
+  uncited_similarity?: number;
   matches: PlagiarismMatch[];
   total_fragments: number;
   flagged_fragments: number;
+  cited_fragments?: number;
+  uncited_fragments?: number;
   by_method?: {
     exact: number;
     fuzzy: number;

services/worker-gpu/app/scoring.py

@@ -1,35 +1,87 @@
 """Чистая доменная логика скоринга плагиата — без Celery/БД/сети.
 
 Объединяет совпадения всех уровней (1 winnowing, 2 minhash, 3+4 semantic+llm),
-дедуплицирует их и считает итоговый процент схожести, который видит студент.
+дедуплицирует их, размечает корректно процитированные фрагменты и считает
-Вынесено из Celery-задачи, чтобы логику можно было тестировать изолированно.
+итоговые проценты, которые видит студент. Вынесено из Celery-задачи, чтобы
+логику можно было тестировать изолированно.
 """
 
+import re
 from typing import Any
 
+# Кавычки (открывающая/закрывающая) — рус./англ. варианты
+_OPEN_QUOTES = '«"„'
+_CLOSE_QUOTES = '»"“”'
+
+# Скобочная конструкция с 4-значным годом внутри — [Иванов, 2023], (Smith, 2020),
+# [Иванов и др., 2023]. Совпадает и с нашим же форматом ГОСТ 7.0.5.
+_CITATION_RE = re.compile(r"[\[(][^\[\]()]{0,80}(?:19|20)\d{2}[^\[\]()]{0,20}[\])]")
+
+# Насколько далеко после фрагмента искать ссылку на источник
+_CITATION_LOOKAHEAD = 150
+
+
+def is_cited(full_text: str, position_start: int, position_end: int) -> bool:
+    """Эвристика: похож ли фрагмент на корректно процитированный, а не на голый плагиат.
+
+    Фрагмент считается процитированным, если:
+    - обрамлён кавычками («…», "…") сразу по границам, ИЛИ
+    - сразу за ним (в пределах ~150 символов) идёт скобочная ссылка с годом —
+      [Иванов, 2023], (Smith, 2020) и т.п.
+
+    Эвристика, не 100%-но точная — сигнал для сортировки/отчёта, не финальный
+    вердикт. Для фрагментов без надёжной позиции в тексте (например, уровень 2
+    MinHash — совпадение на уровне всего документа) возвращает False: их нельзя
+    локализовать, чтобы проверить окружение.
+
+    Args:
+        full_text: полный текст проверяемого документа
+        position_start: начало фрагмента (символ)
+        position_end: конец фрагмента (символ)
+
+    Returns:
+        True, если похоже на корректную цитату
+    """
+    if not full_text or position_start < 0 or position_end > len(full_text):
+        return False
+
+    before = full_text[max(0, position_start - 3) : position_start]
+    after = full_text[position_end : position_end + 3]
+    if any(c in before for c in _OPEN_QUOTES) and any(c in after for c in _CLOSE_QUOTES):
+        return True
+
+    tail = full_text[position_end : position_end + _CITATION_LOOKAHEAD]
+    return bool(_CITATION_RE.search(tail))
+
 
 def aggregate_results(
     level1_matches: list[dict[str, Any]],
     level2_matches: list[dict[str, Any]],
     semantic_matches: list[dict[str, Any]],
     total_fragments: int,
+    full_text: str = "",
 ) -> dict[str, Any]:
     """Свести совпадения уровней в итог проверки.
 
     Дедупликация — по паре (source_title, position_start): одно и то же совпадение
-    источника в одной позиции не дублируется. Итоговый процент — доля УНИКАЛЬНЫХ
+    источника в одной позиции не дублируется. `overall_similarity` — доля УНИКАЛЬНЫХ
     помеченных позиций от всех фрагментов (фрагмент, совпавший с несколькими
-    источниками, не раздувает процент выше 100).
+    источниками, не раздувает процент выше 100). `uncited_similarity` — та же доля,
+    но БЕЗ фрагментов, похожих на корректную цитату (см. is_cited) — это ближе к
+    тому, что коммерческие системы называют «% некорректных заимствований».
 
     Args:
         level1_matches: совпадения уровня 1 (Winnowing, точные)
         level2_matches: совпадения уровня 2 (MinHash, нечёткие)
         semantic_matches: совпадения уровней 3-4 (FAISS + LLM-парафраз)
         total_fragments: всего проверенных фрагментов документа
+        full_text: полный текст проверяемого документа — нужен для is_cited;
+            пустая строка → ни один фрагмент не размечается как цитата
 
     Returns:
-        dict с полями overall_similarity, matches, total_fragments,
+        dict с полями overall_similarity, uncited_similarity, matches (с полем
-        flagged_fragments, by_method.
+        "cited" в каждом), total_fragments, flagged_fragments, cited_fragments,
+        uncited_fragments, by_method.
     """
     all_matches = level1_matches + level2_matches + semantic_matches
 
@@ -39,18 +91,24 @@ def aggregate_results(
         key = f"{m.get('source_title', '')}:{m.get('position_start', '')}"
         if key not in seen:
             seen.add(key)
+            m = {**m, "cited": is_cited(full_text, m.get("position_start", -1), m.get("position_end", -1))}
             unique_matches.append(m)
 
     flagged_positions = {m.get("position_start") for m in unique_matches}
-    flagged_frags = len(flagged_positions)
+    uncited_positions = {m.get("position_start") for m in unique_matches if not m["cited"]}
-    overall = (flagged_frags / total_fragments * 100) if total_fragments > 0 else 0.0
+
-    overall = min(overall, 100.0)
+    def _pct(positions: set) -> float:
+        pct = (len(positions) / total_fragments * 100) if total_fragments > 0 else 0.0
+        return round(min(pct, 100.0), 2)
 
     return {
-        "overall_similarity": round(overall, 2),
+        "overall_similarity": _pct(flagged_positions),
+        "uncited_similarity": _pct(uncited_positions),
         "matches": unique_matches,
         "total_fragments": total_fragments,
-        "flagged_fragments": flagged_frags,
+        "flagged_fragments": len(flagged_positions),
+        "cited_fragments": len(flagged_positions) - len(uncited_positions),
+        "uncited_fragments": len(uncited_positions),
         "by_method": {
             "exact": len(level1_matches),
             "fuzzy": len(level2_matches),

services/worker-gpu/app/tasks/plagiarism.py

@@ -146,7 +146,7 @@ def check_plagiarism(
         from app.scoring import aggregate_results
 
         result = aggregate_results(
-            level1_matches, level2_matches, semantic_matches, len(fragments)
+            level1_matches, level2_matches, semantic_matches, len(fragments), full_text=text
         )
 
         # Сохранить результат
@@ -171,6 +171,16 @@ def check_plagiarism(
             queue="queue.notify",
         )
 
+        # Пополнить базу для сравнения (как у коммерческих систем — каждая
+        # проверенная работа сама становится источником для будущих проверок).
+        # Диспатчим ПОСЛЕ сохранения результата, чтобы работа не сматчилась
+        # сама с собой в только что посчитанном отчёте.
+        celery_app.send_task(
+            "index.auto_approve_submission",
+            args=[task_id],
+            queue="queue.index",
+        )
+
         return result
 
     except Exception as exc:

services/worker-gpu/tests/test_scoring.py

@@ -1,12 +1,16 @@
 """Юнит-тесты скоринга плагиата (итоговый процент, который видит студент)."""
 
-from app.scoring import aggregate_results
+from app.scoring import aggregate_results, is_cited
 
 
 def _m(title: str, pos: int) -> dict:
     return {"source_title": title, "position_start": pos}
 
 
+def _mp(title: str, start: int, end: int) -> dict:
+    return {"source_title": title, "position_start": start, "position_end": end}
+
+
 def test_empty_input_is_zero():
     out = aggregate_results([], [], [], total_fragments=10)
     assert out["overall_similarity"] == 0.0
@@ -67,3 +71,71 @@ def test_percentage_rounded_to_two_decimals():
     # 1 из 3 → 33.333... → 33.33
     out = aggregate_results([_m("A", 0)], [], [], total_fragments=3)
     assert out["overall_similarity"] == 33.33
+
+
+# ─── is_cited ───────────────────────────────────────────────────────────────
+
+def test_is_cited_quoted_fragment():
+    text = 'Автор пишет: «дословная цитата» и развивает мысль.'
+    start = text.index("дословная")
+    end = start + len("дословная цитата")
+    assert is_cited(text, start, end) is True
+
+
+def test_is_cited_bracket_citation_with_year():
+    text = "Текст фрагмента без кавычек [Иванов, 2023] продолжение."
+    end = text.index(" [Иванов")
+    assert is_cited(text, 0, end) is True
+
+
+def test_is_cited_apa_style_citation():
+    text = "Some borrowed sentence here (Smith, 2020) continues."
+    end = text.index(" (Smith")
+    assert is_cited(text, 0, end) is True
+
+
+def test_is_cited_bare_plagiarism_is_false():
+    text = "Просто скопированный текст без всякого оформления далее."
+    assert is_cited(text, 0, 10) is False
+
+
+def test_is_cited_bracket_without_year_is_false():
+    text = "Текст фрагмента [см. приложение] продолжение."
+    end = text.index(" [см")
+    assert is_cited(text, 0, end) is False
+
+
+def test_is_cited_empty_full_text_is_false():
+    assert is_cited("", 0, 5) is False
+
+
+def test_is_cited_out_of_range_position_is_false():
+    assert is_cited("короткий текст", 0, 999) is False
+
+
+# ─── aggregate_results: cited/uncited split ──────────────────────────────────
+
+def test_cited_match_excluded_from_uncited_similarity():
+    text = 'Вот «процитированный фрагмент» и текст дальше.'
+    start = text.index("процитированный")
+    end = start + len("процитированный фрагмент")
+    out = aggregate_results([_mp("A", start, end)], [], [], total_fragments=4, full_text=text)
+    assert out["matches"][0]["cited"] is True
+    assert out["overall_similarity"] == 25.0     # цитата всё ещё учтена в общем %
+    assert out["uncited_similarity"] == 0.0      # но не в "некорректных" заимствованиях
+    assert out["cited_fragments"] == 1
+    assert out["uncited_fragments"] == 0
+
+
+def test_uncited_match_counts_in_both_percentages():
+    text = "Скопированный без указания источника текст фрагмента дальше."
+    out = aggregate_results([_mp("A", 0, 20)], [], [], total_fragments=4, full_text=text)
+    assert out["matches"][0]["cited"] is False
+    assert out["overall_similarity"] == out["uncited_similarity"] == 25.0
+    assert out["uncited_fragments"] == 1
+
+
+def test_no_full_text_means_nothing_marked_cited():
+    out = aggregate_results([_m("A", 0)], [], [], total_fragments=2)  # full_text не передан
+    assert out["matches"][0]["cited"] is False
+    assert out["overall_similarity"] == out["uncited_similarity"]

services/worker-indexer/app/config.py

@@ -59,6 +59,13 @@ class Settings(BaseSettings):
     FULL_TEXT_MIN_CHARS: int = 500  # Минимум символов, иначе считаем извлечение неудачным
     EMBED_BATCH_SIZE: int = 64  # Размер пачки документов для диспатча эмбеддингов
 
+    # Автоматически добавлять проверенные работы студентов в базу для сравнения
+    # (как в коммерческих системах — Антиплагиат.ру/Turnitin ловят списывание у
+    # предыдущих потоков именно так). Без этого каждая работа лежит в StagedWork
+    # и ждёт ручного одобрения админом — сейчас это дефолт для роста корпуса;
+    # выключить, если нужна модерация перед публикацией.
+    AUTO_APPROVE_SUBMISSIONS: bool = True
+
     # App
     ENVIRONMENT: str = "development"
     DEBUG: bool = False

services/worker-indexer/app/staging.py

@@ -0,0 +1,40 @@
+"""Преобразование StagedWork → doc_data для add_document — чистая логика.
+
+Формат идентичен ручному одобрению в админке (POST /admin/staging/{id}/approve),
+чтобы автоматический путь (auto_approve_submission) и ручной давали одинаковый
+результат. Без зависимости от SQLAlchemy/Celery/MinIO — принимает любой объект с
+нужными атрибутами (StagedWork ORM или эквивалент), тестируется изолированно.
+"""
+
+from typing import Any, Protocol
+
+
+class StagedWorkLike(Protocol):
+    id: int
+    title: str | None
+    filename: str | None
+    authors: list | None
+    year: int | None
+    lang: str | None
+
+
+def staged_work_to_doc_data(sw: StagedWorkLike, full_text: str) -> dict[str, Any]:
+    """Собрать doc_data для index.add_document из записи StagedWork.
+
+    Args:
+        sw: StagedWork (или объект с теми же атрибутами)
+        full_text: извлечённый текст работы (уже прочитан из MinIO)
+
+    Returns:
+        dict в формате, который ожидает add_document (source, ext_id, title, ...)
+    """
+    return {
+        "source": "user_submission",
+        "ext_id": f"staged:{sw.id}",
+        "title": sw.title or sw.filename or f"Работа #{sw.id}",
+        "authors": sw.authors or [],
+        "year": sw.year,
+        "lang": sw.lang,
+        "abstract": full_text[:2000],
+        "full_text": full_text,
+    }

services/worker-indexer/app/tasks/index.py

@@ -1,7 +1,7 @@
 """Celery задачи индексации документов и проверки плагиата (уровни 1-2)."""
 
 import io
-from datetime import UTC
+from datetime import UTC, datetime
 from pathlib import Path
 from typing import Any
 
@@ -17,6 +17,7 @@ from app.db import db_session, get_minio, update_task_status
 from app.extractors.docx import extract_text_from_docx, extract_text_from_txt
 from app.extractors.pdf import extract_text_from_pdf
 from app.fragments import split_into_fragments
+from app.staging import staged_work_to_doc_data
 
 logger = get_task_logger(__name__)
 
@@ -390,6 +391,56 @@ def enrich_full_text(self, doc_id: int, url: str) -> dict[str, Any]:
     return {"status": "ok", "doc_id": doc_id, "chars": len(text), "fingerprints": len(hashes)}
 
 
+@celery_app.task(
+    name="index.auto_approve_submission",
+    bind=True,
+    max_retries=2,
+    default_retry_delay=60,
+)
+def auto_approve_submission(self, task_id: str) -> dict[str, Any]:
+    """Автоматически добавить проверенную работу студента в базу для сравнения.
+
+    Вызывается из gpu.check_plagiarism ПОСЛЕ сохранения результата проверки —
+    так работа не сматчится сама с собой. Идемпотентно: пропускает, если
+    StagedWork не 'pending' (уже одобрена/отклонена вручную или повторный вызов)
+    или если AUTO_APPROVE_SUBMISSIONS выключен настройкой — тогда работа так и
+    остаётся ждать ручного решения в админке.
+    """
+    from app.models import StagedWork
+
+    if not settings.AUTO_APPROVE_SUBMISSIONS:
+        return {"status": "skipped", "reason": "auto-approve выключен настройкой"}
+
+    with db_session() as session:
+        sw = session.execute(
+            select(StagedWork).where(StagedWork.task_id == task_id)
+        ).scalar_one_or_none()
+        if sw is None:
+            return {"status": "skipped", "reason": "StagedWork не найден"}
+        if sw.status != "pending":
+            return {"status": "skipped", "reason": f"уже {sw.status}"}
+
+        full_text = ""
+        if sw.text_key:
+            try:
+                minio = get_minio()
+                obj = minio.get_object(settings.MINIO_BUCKET_STAGING, sw.text_key)
+                full_text = obj.read().decode("utf-8", errors="replace")
+            except Exception as e:
+                logger.warning(f"auto_approve_submission: не прочитан текст {task_id!r}: {e}")
+                return {"status": "error", "reason": str(e)}
+
+        doc_data = staged_work_to_doc_data(sw, full_text)
+        sw.status = "approved"
+        sw.reviewed_by = None  # None = одобрено автоматически, не человеком
+        sw.reviewed_at = datetime.now(UTC)
+        session.commit()
+
+    result = add_document(doc_data, dispatch_embed=True)
+    logger.info(f"auto_approve_submission: задача {task_id!r} → {result}")
+    return result
+
+
 def _stage_work(
     task_id: str,
     minio_key: str,

services/worker-indexer/tests/test_staging.py

@@ -0,0 +1,51 @@
+"""Юнит-тесты преобразования StagedWork → doc_data (автопополнение корпуса)."""
+
+from dataclasses import dataclass
+
+from app.staging import staged_work_to_doc_data
+
+
+@dataclass
+class _SW:
+    id: int
+    title: str | None = None
+    filename: str | None = None
+    authors: list | None = None
+    year: int | None = None
+    lang: str | None = None
+
+
+def test_ext_id_is_prefixed_with_staged():
+    d = staged_work_to_doc_data(_SW(id=42), "текст")
+    assert d["ext_id"] == "staged:42"
+
+
+def test_source_is_user_submission():
+    d = staged_work_to_doc_data(_SW(id=1), "текст")
+    assert d["source"] == "user_submission"
+
+
+def test_title_falls_back_to_filename_then_placeholder():
+    assert staged_work_to_doc_data(_SW(id=1, title="Заголовок"), "т")["title"] == "Заголовок"
+    assert staged_work_to_doc_data(_SW(id=1, filename="work.pdf"), "т")["title"] == "work.pdf"
+    assert staged_work_to_doc_data(_SW(id=7), "т")["title"] == "Работа #7"
+
+
+def test_authors_defaults_to_empty_list():
+    assert staged_work_to_doc_data(_SW(id=1), "т")["authors"] == []
+    assert staged_work_to_doc_data(_SW(id=1, authors=[{"last_name": "X"}]), "т")["authors"] == [
+        {"last_name": "X"}
+    ]
+
+
+def test_full_text_preserved_abstract_truncated_to_2000():
+    long_text = "с" * 3000
+    d = staged_work_to_doc_data(_SW(id=1), long_text)
+    assert d["full_text"] == long_text
+    assert len(d["abstract"]) == 2000
+
+
+def test_year_and_lang_passed_through():
+    d = staged_work_to_doc_data(_SW(id=1, year=2024, lang="ru"), "т")
+    assert d["year"] == 2024
+    assert d["lang"] == "ru"