feat(1c): scaffold business event extraction layer

clickhouse-1c/README.md

@@ -26,6 +26,8 @@ File 1C + reglog + host telemetry
    ├─ raw_*
    ├─ documents
    ├─ postings
+   ├─ business_events
+   ├─ document_change_events
    ├─ reglog_events
    ├─ audit_events
    ├─ host_events
@@ -45,6 +47,8 @@ File 1C + reglog + host telemetry
 - `clickhouse/init/*.sql` — схема БД.
 - `etl/load_1c_exports.py` — loader CSV/JSON выгрузок в raw/core таблицы.
 - `etl/config.example.yml` — пример ETL-конфига.
+- `docs/1C_BUSINESS_EVENT_LAYER_RU.md` — production contract следующего шага:
+  canonical business-event слой для документов/проводок/изменений.
 - `detections/rules.yml` — каталог правил detections.
 - `detections/insert_detections.sql` — SQL-шаблоны rule-based detections.
 - `grafana/dashboard-catalog.md` — целевая структура дашбордов.
@@ -95,7 +99,7 @@ docker compose up -d
 3. Инициализировать landing-каталоги и ETL config:
 
 ```bash
-mkdir -p landing/{documents,postings,reglog,audit,host}
+mkdir -p landing/{documents,postings,business_events,document_changes,companies,reglog,audit,host}
 cp etl/config.example.yml etl/config.yml
 ```
 
@@ -156,6 +160,8 @@ Read-only API для руководителя:
 
 - выгрузки 1С по документам;
 - выгрузки движений/проводок;
+- выгрузки canonical business events;
+- выгрузки изменений документов и реквизитов;
 - read-only `companies` snapshot по файловым базам;
 - журнал регистрации 1С;
 - audit/export критичных изменений;
@@ -184,3 +190,14 @@ Read-only API для руководителя:
 - case/timeline слой считается вне 1С.
 - это прогноз активности компании/базы, а не финансовых проводок;
 - если `counterparty` в live-выгрузках пустой, company-forecast слой останется корректно пустым.
+
+## Следующий production шаг
+
+В репо уже заложен scaffold под следующий слой:
+
+- `business_events` — единый event stream бухгалтерских событий;
+- `document_change_events` — изменения документов/реквизитов;
+- ETL уже умеет принимать эти datasets в `landing/business_events` и
+  `landing/document_changes`;
+- дальше нужен только read-only extractor, который будет наполнять их из 1С
+  или внешних безопасных выгрузок без записи в базу.

clickhouse-1c/clickhouse/init/01_raw_tables.sql

@@ -16,6 +16,24 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS analytics_1c.raw_1c_postings
 ENGINE = MergeTree
 ORDER BY (ingested_at, source_file);
 
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS analytics_1c.raw_1c_business_events
+(
+    ingested_at DateTime DEFAULT now(),
+    source_file String,
+    payload String
+)
+ENGINE = MergeTree
+ORDER BY (ingested_at, source_file);
+
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS analytics_1c.raw_1c_document_changes
+(
+    ingested_at DateTime DEFAULT now(),
+    source_file String,
+    payload String
+)
+ENGINE = MergeTree
+ORDER BY (ingested_at, source_file);
+
 CREATE TABLE IF NOT EXISTS analytics_1c.raw_1c_companies
 (
     ingested_at DateTime DEFAULT now(),

clickhouse-1c/clickhouse/init/02_core_tables.sql

@@ -32,6 +32,56 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS analytics_1c.postings
 ENGINE = MergeTree
 ORDER BY (infobase, ts, registrar);
 
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS analytics_1c.business_events
+(
+    ts DateTime,
+    event_id String,
+    infobase LowCardinality(String),
+    company_entity_key String,
+    organization String,
+    department String,
+    document_id String,
+    document_number String,
+    document_type LowCardinality(String),
+    registrar String,
+    operation_type String,
+    event_kind LowCardinality(String),
+    user String,
+    counterparty String,
+    counterparty_inn String,
+    debit_account String,
+    credit_account String,
+    amount Decimal(18, 2),
+    currency LowCardinality(String),
+    line_no UInt32,
+    evidence_ref String,
+    source_file String
+)
+ENGINE = MergeTree
+ORDER BY (infobase, ts, document_id, line_no, event_id);
+
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS analytics_1c.document_change_events
+(
+    ts DateTime,
+    change_id String,
+    infobase LowCardinality(String),
+    company_entity_key String,
+    organization String,
+    document_id String,
+    document_number String,
+    document_type LowCardinality(String),
+    change_kind LowCardinality(String),
+    field_name String,
+    user String,
+    before_value String,
+    after_value String,
+    risk_tag String,
+    evidence_ref String,
+    source_file String
+)
+ENGINE = MergeTree
+ORDER BY (infobase, ts, document_id, change_id);
+
 CREATE TABLE IF NOT EXISTS analytics_1c.companies
 (
     ts DateTime,

clickhouse-1c/etl/config.example.yml

@@ -8,6 +8,8 @@ clickhouse:
 landing:
   documents: ./landing/documents
   postings: ./landing/postings
+  business_events: ./landing/business_events
+  document_changes: ./landing/document_changes
   companies: ./landing/companies
   reglog: ./landing/reglog
   audit: ./landing/audit
@@ -17,6 +19,8 @@ formats:
   default: jsonl
   documents: jsonl
   postings: jsonl
+  business_events: jsonl
+  document_changes: jsonl
   companies: jsonl
   reglog: jsonl
   audit: jsonl

clickhouse-1c/etl/load_1c_exports.py

@@ -17,6 +17,8 @@ from dateutil import parser as date_parser
 RAW_TABLES = {
     "documents": "raw_1c_documents",
     "postings": "raw_1c_postings",
+    "business_events": "raw_1c_business_events",
+    "document_changes": "raw_1c_document_changes",
     "companies": "raw_1c_companies",
     "reglog": "raw_reglog",
     "audit": "raw_audit",
@@ -26,6 +28,8 @@ RAW_TABLES = {
 CORE_TABLES = {
     "documents": "documents",
     "postings": "postings",
+    "business_events": "business_events",
+    "document_changes": "document_change_events",
     "companies": "companies",
     "reglog": "reglog_events",
     "audit": "audit_events",
@@ -46,7 +50,7 @@ class Config:
 def parse_args() -> argparse.Namespace:
     p = argparse.ArgumentParser(description="Load file-based 1C exports into ClickHouse")
     p.add_argument("--config", required=True, help="Path to YAML config")
-    p.add_argument("--dataset", choices=["documents", "postings", "companies", "reglog", "audit", "host"], help="Load only one dataset")
+    p.add_argument("--dataset", choices=["documents", "postings", "business_events", "document_changes", "companies", "reglog", "audit", "host"], help="Load only one dataset")
     return p.parse_args()
 
 
@@ -129,6 +133,50 @@ def map_core_row(dataset: str, source_file: str, row: dict[str, Any]) -> list[An
             float(row.get("amount", 0) or 0),
             source_file,
         ]
+    if dataset == "business_events":
+        return [
+            normalize_ts(row.get("ts") or row.get("event_time")),
+            row.get("event_id", ""),
+            row.get("infobase", ""),
+            row.get("company_entity_key", ""),
+            row.get("organization", ""),
+            row.get("department", ""),
+            row.get("document_id", row.get("doc_id", "")),
+            row.get("document_number", row.get("doc_number", "")),
+            row.get("document_type", row.get("doc_type", "")),
+            row.get("registrar", ""),
+            row.get("operation_type", ""),
+            row.get("event_kind", ""),
+            row.get("user", row.get("author", "")),
+            row.get("counterparty", ""),
+            row.get("counterparty_inn", ""),
+            row.get("debit_account", row.get("account_dt", "")),
+            row.get("credit_account", row.get("account_ct", "")),
+            float(row.get("amount", 0) or 0),
+            row.get("currency", "RUB"),
+            int(row.get("line_no", 0) or 0),
+            row.get("evidence_ref", ""),
+            source_file,
+        ]
+    if dataset == "document_changes":
+        return [
+            normalize_ts(row.get("ts") or row.get("change_time")),
+            row.get("change_id", ""),
+            row.get("infobase", ""),
+            row.get("company_entity_key", ""),
+            row.get("organization", ""),
+            row.get("document_id", row.get("doc_id", "")),
+            row.get("document_number", row.get("doc_number", "")),
+            row.get("document_type", row.get("doc_type", "")),
+            row.get("change_kind", ""),
+            row.get("field_name", ""),
+            row.get("user", row.get("author", "")),
+            row.get("before_value", ""),
+            row.get("after_value", ""),
+            row.get("risk_tag", ""),
+            row.get("evidence_ref", ""),
+            source_file,
+        ]
     if dataset == "companies":
         return [
             normalize_ts(row.get("ts")),
@@ -194,6 +242,10 @@ def core_columns(dataset: str) -> list[str]:
         return ["ts", "infobase", "organization", "department", "doc_type", "doc_id", "doc_number", "author", "counterparty", "operation_type", "amount", "status", "posted", "source_file"]
     if dataset == "postings":
         return ["ts", "infobase", "registrar", "operation_type", "account_dt", "account_ct", "amount", "source_file"]
+    if dataset == "business_events":
+        return ["ts", "event_id", "infobase", "company_entity_key", "organization", "department", "document_id", "document_number", "document_type", "registrar", "operation_type", "event_kind", "user", "counterparty", "counterparty_inn", "debit_account", "credit_account", "amount", "currency", "line_no", "evidence_ref", "source_file"]
+    if dataset == "document_changes":
+        return ["ts", "change_id", "infobase", "company_entity_key", "organization", "document_id", "document_number", "document_type", "change_kind", "field_name", "user", "before_value", "after_value", "risk_tag", "evidence_ref", "source_file"]
     if dataset == "companies":
         return ["ts", "infobase", "company_name", "organization", "owner_user", "base_id", "base_path", "status", "db_size_bytes", "reglog_size_bytes", "active_locks", "temp_db_present", "scheduler_touched", "activity_score", "source_file"]
     if dataset == "reglog":

clickhouse-1c/etl/test_load_1c_exports.py

@@ -0,0 +1,81 @@
+#!/usr/bin/env python3
+from __future__ import annotations
+
+import sys
+import unittest
+from pathlib import Path
+from types import SimpleNamespace
+
+sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parent))
+sys.modules.setdefault("clickhouse_connect", SimpleNamespace(get_client=lambda **_: None))
+
+import load_1c_exports as loader
+
+
+class Load1CExportsTests(unittest.TestCase):
+    def test_business_events_mapping(self) -> None:
+        row = {
+            "event_time": "2026-05-22T12:00:00Z",
+            "event_id": "evt-1",
+            "infobase": "ИБ-1",
+            "company_entity_key": "baseid:abc",
+            "organization": "ООО Тест",
+            "department": "Продажи",
+            "doc_id": "doc-1",
+            "doc_number": "0001",
+            "doc_type": "Реализация",
+            "registrar": "DOC-1",
+            "operation_type": "sale",
+            "event_kind": "posting",
+            "author": "user1",
+            "counterparty": "Контрагент",
+            "counterparty_inn": "7700000000",
+            "account_dt": "62.01",
+            "account_ct": "90.01",
+            "amount": "125000.50",
+            "line_no": "2",
+            "evidence_ref": "reglog:1",
+        }
+        mapped = loader.map_core_row("business_events", "events.jsonl", row)
+        self.assertEqual(mapped[1], "evt-1")
+        self.assertEqual(mapped[3], "baseid:abc")
+        self.assertEqual(mapped[7], "0001")
+        self.assertEqual(mapped[15], "62.01")
+        self.assertEqual(mapped[17], 125000.5)
+        self.assertEqual(mapped[19], 2)
+        self.assertEqual(mapped[21], "events.jsonl")
+
+    def test_document_changes_mapping(self) -> None:
+        row = {
+            "change_time": "2026-05-22T12:00:00Z",
+            "change_id": "chg-1",
+            "infobase": "ИБ-1",
+            "company_entity_key": "basepath:c:/1c/base",
+            "organization": "ООО Тест",
+            "document_id": "doc-2",
+            "document_number": "0002",
+            "document_type": "Поступление",
+            "change_kind": "requisites_change",
+            "field_name": "Контрагент",
+            "user": "user2",
+            "before_value": "Старый",
+            "after_value": "Новый",
+            "risk_tag": "counterparty_change",
+            "evidence_ref": "audit:2",
+        }
+        mapped = loader.map_core_row("document_changes", "changes.jsonl", row)
+        self.assertEqual(mapped[1], "chg-1")
+        self.assertEqual(mapped[3], "basepath:c:/1c/base")
+        self.assertEqual(mapped[8], "requisites_change")
+        self.assertEqual(mapped[12], "Новый")
+        self.assertEqual(mapped[15], "changes.jsonl")
+
+    def test_new_dataset_columns_shape(self) -> None:
+        self.assertEqual(loader.RAW_TABLES["business_events"], "raw_1c_business_events")
+        self.assertEqual(loader.CORE_TABLES["document_changes"], "document_change_events")
+        self.assertEqual(len(loader.core_columns("business_events")), 22)
+        self.assertEqual(len(loader.core_columns("document_changes")), 16)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    unittest.main()

clickhouse-1c/ops/bootstrap_runtime.sh

@@ -6,6 +6,8 @@ ROOT="${AW_1C_ROOT:-/opt/activitywatch/clickhouse-1c}"
 mkdir -p \
   "${ROOT}/landing/documents" \
   "${ROOT}/landing/postings" \
+  "${ROOT}/landing/business_events" \
+  "${ROOT}/landing/document_changes" \
   "${ROOT}/landing/companies" \
   "${ROOT}/landing/registry" \
   "${ROOT}/landing/reglog" \
@@ -13,6 +15,8 @@ mkdir -p \
   "${ROOT}/landing/host" \
   "${ROOT}/archive/documents" \
   "${ROOT}/archive/postings" \
+  "${ROOT}/archive/business_events" \
+  "${ROOT}/archive/document_changes" \
   "${ROOT}/archive/companies" \
   "${ROOT}/archive/registry" \
   "${ROOT}/archive/reglog" \

docs/1C_BUSINESS_EVENT_LAYER_RU.md

@@ -0,0 +1,192 @@
+# 1C Business Event Layer
+
+Это следующий production-шаг поверх уже работающего контура
+`file 1C -> ClickHouse -> Grafana -> AI Investigator`.
+
+Цель не в том, чтобы заменить текущий `company intelligence`, а в том, чтобы
+добавить **read-only business-event слой**, пригодный для финансовых
+расследований, explainability и rule-based detections по бухгалтерскому смыслу.
+
+## Почему этот слой нужен
+
+Текущий контур уже решает:
+
+- operational telemetry;
+- timeline по reglog/audit;
+- detections/cases;
+- company portfolio intelligence;
+- manager/recovery briefs.
+
+Но он ещё не даёт полноценного ответа на вопросы уровня:
+
+- какие проводки дали вклад в аномалию;
+- кто и когда перепровёл документ;
+- какие изменения реквизитов повлияли на результат;
+- почему вырос НДС, возвраты или нетипичные движения.
+
+Для этого нужен отдельный канонический слой бизнес-событий.
+
+## Слои данных
+
+### 1. `documents`
+
+Карточки документов и базовые агрегаты по документам.
+
+### 2. `postings`
+
+Лёгкий слой проводок/движений. Уже есть в контуре, но он недостаточен как
+канонический event stream.
+
+### 3. `business_events`
+
+Новый целевой канонический слой. Один ряд = одно бизнес-событие, пригодное для:
+
+- timeline;
+- detections;
+- explainability;
+- AI investigations;
+- correlation с reglog/audit/cases.
+
+Текущая schema scaffold:
+
+- `ts`
+- `event_id`
+- `infobase`
+- `company_entity_key`
+- `organization`
+- `department`
+- `document_id`
+- `document_number`
+- `document_type`
+- `registrar`
+- `operation_type`
+- `event_kind`
+- `user`
+- `counterparty`
+- `counterparty_inn`
+- `debit_account`
+- `credit_account`
+- `amount`
+- `currency`
+- `line_no`
+- `evidence_ref`
+- `source_file`
+
+### 4. `document_change_events`
+
+Новый слой изменений документов и реквизитов.
+
+Нужен для:
+
+- расследования перепроведений;
+- контроля изменений реквизитов;
+- reconstruction narrative;
+- объяснения, какие именно изменения дали бизнес-эффект.
+
+Текущая schema scaffold:
+
+- `ts`
+- `change_id`
+- `infobase`
+- `company_entity_key`
+- `organization`
+- `document_id`
+- `document_number`
+- `document_type`
+- `change_kind`
+- `field_name`
+- `user`
+- `before_value`
+- `after_value`
+- `risk_tag`
+- `evidence_ref`
+- `source_file`
+
+## Read-only extraction path
+
+Правильный extraction path такой:
+
+1. Внешний extractor читает только безопасные read-only источники.
+2. Формирует `jsonl/csv` в landing-каталоги.
+3. `etl/load_1c_exports.py` грузит данные в raw/core ClickHouse tables.
+4. Detection/AI слой работает только с ClickHouse.
+
+То есть LLM и manager pages не ходят в 1С напрямую.
+
+## Безопасные источники для extractor
+
+Подходящие:
+
+- регламентированные выгрузки документов/движений;
+- журнал регистрации 1С;
+- внешние реестры и справочники;
+- audit/export критичных изменений;
+- отдельные read-only файлы, формируемые рядом с 1С.
+
+Не подходящие по умолчанию:
+
+- запись в файловую базу;
+- опасные `COM`/`Configurator` сценарии;
+- любой write-back path в production 1С.
+
+## Почему здесь нужен `company_entity_key`
+
+Этот слой не должен зависеть от того, как компания названа в текущий момент в
+1С. Поэтому новые event tables уже сразу завязаны на `company_entity_key`.
+
+Приоритет идентификации:
+
+1. `baseid:<base_id>`
+2. `basepath:<normalized path>`
+3. только fallback на human name
+
+Это делает timeline и расследования устойчивыми к rename.
+
+## Что extractor должен уметь первым
+
+Минимальный read-only extractor v1 должен уметь:
+
+- выгружать документы;
+- выгружать проводки;
+- выгружать `business_events`;
+- выгружать `document_change_events`;
+- стабильно наполнять `company_entity_key`;
+- писать `evidence_ref`, чтобы расследование не было бездоказательным.
+
+## Первые детекты на этом слое
+
+После появления business-event выгрузок стоит вводить:
+
+- ночные проводки;
+- дробление платежей;
+- повторные перепроведения;
+- изменение реквизитов перед/после движения;
+- возвраты после закрытия периода;
+- нехарактерные движения по пользователю;
+- циклические движения по контрагенту/счётам.
+
+## Что уже сделано в репо
+
+Уже добавлены:
+
+- raw tables:
+  - `raw_1c_business_events`
+  - `raw_1c_document_changes`
+- core tables:
+  - `business_events`
+  - `document_change_events`
+- ETL support:
+  - `landing/business_events`
+  - `landing/document_changes`
+  - dataset mapping в `etl/load_1c_exports.py`
+
+Это именно scaffold, а не обещание, что live extractor уже существует.
+
+## Что делать дальше
+
+1. Реализовать read-only extractor в отдельном модуле.
+2. Стабильно наполнять `company_entity_key`.
+3. Добавить первые SQL detections на `business_events`.
+4. Обогащать `entity_timeline` уже не только telemetry/audit, но и
+   business-event evidence.
+5. Включить AI Investigator narrative по реальным проводкам и изменениям.