Тест-режим: отправлять на /check/ авто-кроп лица (как в превью/публикации), а не оригинал

- make_face_crop_bytes(): тот же квадратный кроп по центру лица, что
  превью и публикуемый кадр (полное разрешение, JPEG q90)
- handlers: кнопка 1 шлёт на проверку кроп, не оригинал
- правило «голова >= 30%» теперь меряется по публикуемому результату

config/config.py

@@ -88,6 +88,18 @@ ENABLE_SEARCH_BOT = True        # Модуль интеллектуальног
 ENABLE_INSTRUCT = True          # Модуль инструкций (Trueconf, Почта)
 ENABLE_LK = True                # Личный кабинет сотрудника (отпуска, расчетные листки, справки)
 
+# =========================================================
+# 1.1 ТЕСТОВЫЙ ПОД-РЕЖИМ ФОТО-БОТА («1 — тест проверка фото»)
+# При включённом флаге в меню «Режим обновления фото профиля»
+# появляется пункт «1 — тест проверка фото». Внутри под-режима
+# фото уходит НАПРЯМУЮ в ИИ (llama.cpp, тот же endpoint и промпт,
+# что в SibCemProfile/PhotoApp/photo_validator.py), результат
+# показывается пользователю. Само фото никуда НЕ ДОСЫЛАЕТСЯ
+# (ни в AD, ни в API, ни на модерацию). Штатный поток
+# (фото → превью → публикация) работает параллельно.
+# =========================================================
+PHOTO_TEST_MODE = False           # True — в меню фото-режима доступен пункт «тест проверка фото»
+
 # =========================================================
 # 2. КОНТРОЛЬ ДОСТУПА
 # =========================================================

main.py

@@ -110,6 +110,10 @@ async def main_menu(msg: Message):
     menu_shown = USER_MENU_SHOWN.get(user_id, False)
     if msg.text:
         cmd = msg.text.strip().lower()
+        # Обработка "0" — возврат в главное меню
+        if cmd in ("0", "меню"):
+            await msg.answer(MENU_TEXT, parse_mode="html")
+            return
         action = MENU_MAP.get(cmd)
         if action == "SD":
             USER_MENU_SHOWN[user_id] = True
@@ -119,9 +123,8 @@ async def main_menu(msg: Message):
             return
         elif action == "PHOTO":
             USER_MENU_SHOWN[user_id] = True
-            set_state(user_id, "PHOTO_MODE")
-            log_menu_stats(user_id, "Photo Bot", "Вход")
-            await msg.answer(PHOTO_MAIN_MENU_TEXT, parse_mode="html")
+            from photo_bot.handlers import send_dynamic_photo_main_menu
+            await send_dynamic_photo_main_menu(msg, user_id)
             return
         elif action == "TRANSCRIPTION":
             USER_MENU_SHOWN[user_id] = True

photo_bot/ad_photo_bot.py

@@ -2,6 +2,7 @@ import os
 import asyncio
 import logging
 import sys
+import io
 
 # Добавляем путь к корню проекта
 sys.path.insert(0, os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
@@ -10,8 +11,21 @@ from trueconf import Bot, Dispatcher, Router, Message
 from trueconf.types import FSInputFile
 
 # Наши обработчики
-from photo_processor import prepare_ad_photo
-from ad_helper import upload_photo_to_ad
+from photo_processor import prepare_ad_photo, get_crop_coordinates
+from utils.texts import (
+    PHOTO_MAIN_MENU_TEXT,
+    PHOTO_UNKNOWN_CMD_TEXT,
+    PHOTO_PROCESSING_FACE_TEXT,
+    PHOTO_UPLOADING_API_TEXT,
+    photo_preview_ready,
+    photo_success_published,
+    photo_success_pending,
+    photo_error_rejected,
+    photo_error_already_pending,
+    photo_cancel_text,
+    photo_error_handling,
+    EMOJI_DIGITS,
+)
 
 # Настройки
 from config.config import *
@@ -31,9 +45,38 @@ router = Router()
 tc_bot = None
 
 # 🧠 ПАМЯТЬ БОТА: Храним пути к фото, ожидающим подтверждения
-# Пример: {'ds.krivochenko': '/tmp/ready_ds.krivochenko.jpg'}
+# Пример: {'ds.krivochenko': {'path': '/tmp/orig_abc.jpg', 'coords': (100, 50, 300, 400)}}
 pending_photos = {}
 
+
+def _generate_preview(image_bytes: bytes, coords: tuple, size: int = 400) -> bytes | None:
+    """Генерирует превью фото с кропом по координатам."""
+    try:
+        from PIL import Image
+        img = Image.open(io.BytesIO(image_bytes))
+        if img.mode != 'RGB':
+            img = img.convert('RGB')
+        
+        x1, y1, x2, y2 = coords
+        cropped = img.crop((x1, y1, x2, y2))
+        
+        # Ресайз до квадрата
+        side = min(cropped.size[0], cropped.size[1])
+        left = (cropped.size[0] - side) // 2
+        top = (cropped.size[1] - side) // 2
+        cropped = cropped.crop((left, top, left + side, top + side))
+        
+        preview = cropped.resize((size, size), Image.Resampling.LANCZOS)
+        
+        buf = io.BytesIO()
+        preview.save(buf, format="JPEG", quality=85)
+        buf.seek(0)
+        return buf.getvalue()
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Ошибка генерации превью: {e}")
+        return None
+
+
 @router.message()
 async def handle_message(msg: Message):
     global tc_bot
@@ -52,39 +95,67 @@ async def handle_message(msg: Message):
         
         # Если согласен
         if answer in ["да", "yes", "+", "загрузить", "давай", "конечно"]:
-            photo_path = pending_photos[user_login]
-            await msg.answer("⏳ Подключаюсь к Active Directory и загружаю фото...")
+            photo_data = pending_photos[user_login]
+            original_path = photo_data['path']
+            coords = photo_data['coords']
             
-            # Запускаем скрипт загрузки в AD
-            upload_result = await asyncio.to_thread(upload_photo_to_ad, user_login, photo_path)
+            await msg.answer(PHOTO_UPLOADING_API_TEXT)
             
-            if upload_result["success"]:
-                await msg.answer(
-                    "🎉 **Ура! Фото успешно установлено в Active Directory!**\n\n"
-                    "Оно появится в Outlook, TrueConf и других системах в течение нескольких часов (после синхронизации серверов)."
+            try:
+                # Отправляем фото через API
+                result = await asyncio.to_thread(
+                    prepare_ad_photo, original_path, user_login
                 )
-            else:
-                await msg.answer(f"❌ **Ошибка при загрузке:** {upload_result.get('error')}")
                 
-            # Убираем за собой файл и стираем пользователя из памяти
-            if os.path.exists(photo_path):
-                os.remove(photo_path)
+                if result["success"]:
+                    verdict = result.get("verdict")
+                    if verdict == "published":
+                        await msg.answer(photo_success_published())
+                    elif verdict == "pending_moderation":
+                        await msg.answer(photo_success_pending())
+                    else:
+                        # Успех, но вердикт другой — показываем сообщение
+                        msg_text = result.get("message", "Фото обработано")
+                        await msg.answer(f"✅ {msg_text}")
+                else:
+                    error = result.get("error", "Неизвестная ошибка")
+                    if "уже есть фото" in error:
+                        await msg.answer(photo_error_already_pending())
+                    elif "отклонено" in error.lower() or "не прошел" in error.lower():
+                        await msg.answer(photo_error_rejected(error))
+                    else:
+                        await msg.answer(f"❌ Ошибка: {error}")
+            
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"Ошибка отправки фото: {e}")
+                await msg.answer(photo_error_handling())
+            
+            # Убираем за собой
+            if os.path.exists(original_path):
+                os.remove(original_path)
             del pending_photos[user_login]
             return
         
         # Если отказался
         elif answer in ["нет", "no", "-", "отмена"]:
-            photo_path = pending_photos[user_login]
-            await msg.answer("🚫 Загрузка отменена. Можете прислать мне другую фотографию!")
+            photo_data = pending_photos[user_login]
+            original_path = photo_data['path']
             
-            if os.path.exists(photo_path):
-                os.remove(photo_path)
+            await msg.answer(photo_cancel_text())
+            
+            if os.path.exists(original_path):
+                os.remove(original_path)
             del pending_photos[user_login]
             return
             
-        # Если написал что-то непонятное, но мы ждем ответа
+        # Если написал что-то непонятное
         else:
-            await msg.answer("❓ Пожалуйста, напишите **Да** (чтобы загрузить фото в AD) или **Нет** (чтобы отменить). Либо просто пришлите новую фотографию.")
+            await msg.answer(
+                f"❓ Пожалуйста, нажмите:\n"
+                f"1️⃣ — Подтвердить\n"
+                f"2️⃣ — Вырезать заново\n\n"
+                f"Или просто отправьте новое фото."
+            )
             return
     
     # =====================================================================
@@ -97,64 +168,78 @@ async def handle_message(msg: Message):
             await msg.answer("❌ Не удалось получить файл. Попробуйте еще раз.")
             return
 
-        ready_path = f"/tmp/ready_{user_login}.jpg"
-        raw_path = None 
-
-        await msg.answer("⏳ Обрабатываю ваше фото, пожалуйста, подождите...")
+        await msg.answer(PHOTO_PROCESSING_FACE_TEXT)
 
         try:
             downloaded_file = await tc_bot.download_file_by_id(file_id)
             raw_path = downloaded_file
             
-            # Обрабатываем фото (с новым разрешением 240x240)
-            result = await asyncio.to_thread(prepare_ad_photo, raw_path, ready_path, 240)
+            # Читаем байты
+            with open(raw_path, 'rb') as f:
+                image_bytes = f.read()
             
-            if result["success"]:
-                photo_document = FSInputFile(ready_path, filename=f"AD_{user_login}.jpg")
+            # Ищем лицо и получаем координаты
+            coords = await asyncio.to_thread(get_crop_coordinates, image_bytes)
+            
+            if not coords:
+                await msg.answer(
+                    "❌ Лицо не найдено. Пожалуйста, сделайте фото анфас при хорошем освещении.\n\n"
+                    f"{EMOJI_DIGITS['0']} — В главное меню"
+                )
+                if os.path.exists(raw_path):
+                    os.remove(raw_path)
+                return
+            
+            # Генерируем превью
+            preview_bytes = _generate_preview(image_bytes, coords, size=400)
+            
+            if preview_bytes:
+                # Сохраняем оригинал и координаты
+                preview_path = f"/tmp/preview_{user_login}.jpg"
+                with open(preview_path, 'wb') as f:
+                    f.write(preview_bytes)
+                
+                # Сохраняем оригинал
+                original_path = f"/tmp/orig_{user_login}.jpg"
+                with open(original_path, 'wb') as f:
+                    f.write(image_bytes)
+                
+                # Отправляем превью
+                preview_doc = FSInputFile(preview_path, filename=f"preview_{user_login}.jpg")
                 
-                # Отправляем фото и СРАЗУ задаем вопрос
                 await msg.answer_photo(
-                    photo_document, 
-                    photo_document, 
-                    caption=(
-                        f"✅ **Фото готово!**\n\n"
-                        f"📐 Размер: 240x240 px\n"
-                        f"⚖️ Вес: {result['size_kb']} KB\n\n"
-                        f"❓ **Вам нравится результат? Загружаем в Active Directory?**\n"
-                        f"Напишите мне в ответ **Да** или **Нет**."
-                    )
+                    preview_doc, preview_doc,
+                    caption=photo_preview_ready()
                 )
                 
-                # 🧠 ЗАПОМИНАЕМ, что этот пользователь теперь в режиме ожидания ответа
-                pending_photos[user_login] = ready_path
-                logger.info(f"Фото подготовлено для {user_login}, ждем подтверждения.")
-                
+                # Сохраняем состояние
+                pending_photos[user_login] = {
+                    'path': original_path,
+                    'coords': coords,
+                    'preview_path': preview_path
+                }
+                logger.info(f"Фото подготовлено для {user_login}, координаты: {coords}")
             else:
-                await msg.answer(f"❌ Ошибка обработки: {result.get('error')}")
+                await msg.answer("❌ Ошибка обработки фото. Попробуйте снова.")
         
         except Exception as e:
             logger.error(f"Ошибка при работе с фото для {user_login}: {e}")
-            await msg.answer("❌ Произошла системная ошибка при обработке.")
+            await msg.answer(photo_error_handling())
         
         finally:
-            # ВАЖНО: Удаляем ТОЛЬКО оригинал от TrueConf (raw_path). 
-            # Готовое фото (ready_path) оставляем на диске, оно ждет ответа "Да"!
-            if raw_path and os.path.exists(raw_path):
-                try: os.remove(raw_path) 
-                except: pass
+            # Удаляем оригинал TrueConf, но не превью (оно в pending_photos)
+            if 'raw_path' in locals() and os.path.exists(raw_path):
+                try: 
+                    os.remove(raw_path)
+                except: 
+                    pass
         
         return
 
     # =====================================================================
     # СЦЕНАРИЙ 3: Дефолтное приветствие (если просто написали текст)
     # =====================================================================
-    await msg.answer(
-        "👋 Привет! Я корпоративный фотограф для Active Directory.\n\n"
-        "📸 **Просто отправь мне фото**, и я автоматически:\n"
-        "1. Найду лицо на снимке и сделаю правильный кадр.\n"
-        "2. Улучшу резкость и сожму до стандарта 240x240 px.\n"
-        "3. Предложу загрузить результат прямо в твой профиль!"
-    )
+    await msg.answer(PHOTO_MAIN_MENU_TEXT)
 
 async def main():
     global tc_bot

photo_bot/handlers.py

@@ -2,7 +2,6 @@
 import os
 import asyncio
 import logging
-import httpx
 import smtplib
 import time
 from datetime import datetime
@@ -15,18 +14,27 @@ from trueconf.types import FSInputFile
 import config.config as config
 from utils import states
 from utils.menu import MENU_TEXT
-from photo_bot.photo_processor import prepare_ad_photo
+from photo_bot.photo_processor import prepare_ad_photo, get_crop_coordinates, check_photo_api, make_face_crop_bytes
 from utils.texts import (
+    UNKNOWN_MAIN_CMD_TEXT,
     EMOJI_DIGITS,
     PHOTO_MAIN_MENU_TEXT,
-    system_error_text,
     photo_error_handling,
-    PHOTO_UPLOADING_TEXT,
-    photo_success_sent,
+    PHOTO_PROCESSING_FACE_TEXT,
+    PHOTO_AI_PROCESSING_TEXT,
+    photo_success_published,
+    photo_success_pending,
+    photo_error_rejected,
+    photo_error_already_pending,
     photo_cancel_text,
-    PHOTO_PROCESSING_TEXT,
     photo_preview_ready,
-    photo_error_processing,
+    photo_welcome_with_status,
+    photo_test_welcome,
+    PHOTO_TEST_WELCOME_TEXT,
+    PHOTO_TEST_PREVIEW_TEXT,
+    PHOTO_TEST_AI_CHECKING_TEXT,
+    photo_test_result,
+    photo_test_ai_error,
 )
 
 # 🔌 Импортируем централизованную функцию сбора статистики из main
@@ -36,8 +44,23 @@ logger = logging.getLogger(__name__)
 router = Router()
 
 # Словарь для временного хранения путей к фото пользователей
+# Формат: {user_id: {'path': '/tmp/orig_user.jpg', 'coords': (x1,y1,x2,y2)}}
 pending_photos = {}
 
+# Пользователи, находящиеся в под-режиме «тест проверка фото»
+test_submode_users = set()
+
+# Пользователи, у которых фото на модерации (вход заблокирован,
+# модуль остаётся открыт: в тест-режиме можно отправить фото на тест)
+moderation_pending_users = set()
+
+def in_test_submode(user_id: str) -> bool:
+    """Проверяет, находится ли пользователь в под-режиме тест-проверки фото"""
+    if user_id not in test_submode_users:
+        return False
+    # Если сессия истекла (состояние сброшено) — под-режим тоже недействителен
+    return states.get_state(user_id) == "PHOTO_MODE"
+
 # =========================================================
 # СИСТЕМА ОБРАБОТКИ ОШИБОК И ЛОГИРОВАНИЯ
 # =========================================================
@@ -101,11 +124,95 @@ def log_and_notify_photo_error(user_id: str, action: str, error_details: str):
 
 async def handle_photo_error(msg: Message, user_id: str, action: str, error_details: str):
     """Вызывает системное логирование и выдает заглушку пользователю"""
+    logger.error(f"🔥 Ошибка фото-бота для {user_id}, действие: {action}: {error_details}")
     await asyncio.to_thread(log_and_notify_photo_error, user_id, action, error_details)
 
     await msg.answer(photo_error_handling(), parse_mode="html")
 
 
+async def check_moderation_status(user_id: str) -> dict:
+    """Проверяет текущий статус модерации пользователя через API"""
+    from photo_bot.photo_processor import API_URL, API_KEY
+    import requests
+
+    # Извлекаем логин из email (user_id@tcs.sibcem.ru -> user_id)
+    login = user_id.split('@')[0]
+
+    status_url = API_URL.replace("/upload/", "/status/")
+    try:
+        response = requests.get(
+            status_url,
+            params={"user_id": login},
+            headers={"X-API-Key": API_KEY},
+            timeout=15,
+            verify=False
+        )
+        response.raise_for_status()
+        return response.json()
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Ошибка проверки статуса модерации: {e}")
+        return {"status": "error", "reason": str(e)}
+
+
+# =========================================================
+# ВХОД В РАЗДЕЛ ФОТО: проверка статуса модерации + показ меню
+# =========================================================
+async def send_dynamic_photo_main_menu(msg: Message, user_id: str):
+    """Вход в раздел фото (паттерн ЛК): модуль сам запрашивает данные и показывает их.
+
+    - pending  — сообщение «фото на модерации»; модуль остаётся открыт
+                 (цифры → ошибка неверного выбора, 0 — выход). Тест-режим:
+                 фото можно отправить на проверку в ИИ;
+    - rejected — ОДНО сообщение: меню + причина отказа (кнопки на месте);
+    - иначе/ошибка API — штатное меню входа.
+    Статус проверяется и показывается всегда, включая тестовый режим.
+    """
+    # Новый вход в модуль (кнопка 4 из главного меню) = свежий сеанс.
+    # Тайм-аут сессии чистит только user_states, а module-level pending_photos
+    # и test_submode_users остаются: висящий тест-кадр из прошлой сессии иначе
+    # улетит на проверку сразу после нажатия «1». Сбрасываем здесь.
+    if user_id in pending_photos:
+        _pd = pending_photos[user_id]
+        for _k in ('path', 'preview_path'):
+            _p = _pd.get(_k)
+            if _p and os.path.exists(_p):
+                try:
+                    os.remove(_p)
+                except OSError:
+                    pass
+        del pending_photos[user_id]
+    test_submode_users.discard(user_id)
+
+    # Статус модерации запрашиваем всегда (и в тестовом режиме тоже)
+    status = await check_moderation_status(user_id)
+    if status.get("status") == "ok" and status.get("moderation_status") == "pending":
+        # Фото на модерации — штатная загрузка заблокирована,
+        # но модуль остаётся открыт (PHOTO_MODE), чтобы цифры не ушли в главное меню
+        log_menu_stats(user_id, "Photo Bot", "Вход — фото на модерации")
+        states.set_state(user_id, "PHOTO_MODE")
+        moderation_pending_users.add(user_id)
+        # Единый вход: «фото на модерации» (+ кнопка 1 — тест, если тест-режим включён).
+        # Описание тест-режима показываем ТОЛЬКО после нажатия кнопки 1
+        await msg.answer(
+            photo_welcome_with_status(status, show_test=config.PHOTO_TEST_MODE),
+            parse_mode="html"
+        )
+        return
+    if status.get("status") == "ok" and status.get("moderation_status") == "rejected":
+        log_menu_stats(user_id, "Photo Bot", "Вход — фото отклонено, показана причина")
+    elif status.get("status") != "ok":
+        logger.warning(
+            f"Не удалось проверить статус модерации для {user_id}: {status.get('reason')}"
+        )
+        status = None
+
+    states.set_state(user_id, "PHOTO_MODE")
+    log_menu_stats(user_id, "Photo Bot (TEST)" if config.PHOTO_TEST_MODE else "Photo Bot", "Вход")
+    # Одно универсальное сообщение: меню (+ тест-кнопка) + (если нужно) статус модерации
+    entry_text = photo_welcome_with_status(status, show_test=config.PHOTO_TEST_MODE)
+    await msg.answer(entry_text, parse_mode="html")
+
+
 # =========================================================
 # ОСНОВНОЙ ОБРАБОТЧИК
 # =========================================================
@@ -131,112 +238,343 @@ async def photo_module_handler(msg: Message):
             cmd = raw_num
             break
 
+    # --- ТЕСТ-ПОД-РЕЖИМ: 9 = назад в меню фото (не выход из модуля) ---
+    if in_test_submode(user_id) and cmd == "9" and not is_attachment:
+        test_submode_users.discard(user_id)
+        log_menu_stats(user_id, "Photo Bot (TEST)", "Назад из тест-под-режима")
+        # Висящее тест-фото снимаем (тест-режим: оно никуда не публиковалось)
+        if user_id in pending_photos:
+            photo_data = pending_photos[user_id]
+            if os.path.exists(photo_data['path']):
+                os.remove(photo_data['path'])
+            if 'preview_path' in photo_data and os.path.exists(photo_data['preview_path']):
+                os.remove(photo_data['preview_path'])
+            del pending_photos[user_id]
+        status = await check_moderation_status(user_id)
+        await msg.answer(
+            photo_welcome_with_status(status, show_test=config.PHOTO_TEST_MODE),
+            parse_mode="html"
+        )
+        return
+
     # --- ВЫХОД (Кнопки 0 и 9 возвращают в общее меню с очисткой кэша) ---
     if cmd in ["0", "9", "/start", "меню"]:
         log_menu_stats(user_id, "Photo Bot", "Выход в главное меню")
         states.clear_state(user_id)
+        test_submode_users.discard(user_id)
+        moderation_pending_users.discard(user_id)
         if user_id in pending_photos:
-            if os.path.exists(pending_photos[user_id]):
-                os.remove(pending_photos[user_id])
+            photo_data = pending_photos[user_id]
+            if os.path.exists(photo_data['path']):
+                os.remove(photo_data['path'])
+            if 'preview_path' in photo_data and os.path.exists(photo_data['preview_path']):
+                os.remove(photo_data['preview_path'])
             del pending_photos[user_id]
 
         await msg.answer(MENU_TEXT, parse_mode="html")
         return
 
-    # --- ПОДТВЕРЖДЕНИЕ ОТПРАВКИ (Кнопка 1 или 2) ---
-    if not is_attachment and user_id in pending_photos:
-        if cmd == "1":
-            photo_path = pending_photos[user_id]
-            final_filename = f"{user_login}.bmp"
+    # --- СОСТОЯНИЕ «ФОТО НА МОДЕРАЦИИ»: активного фото нет ---
+    if user_id in moderation_pending_users and user_id not in pending_photos:
+        if not is_attachment:
+            status = await check_moderation_status(user_id)
+            still_pending = (
+                status.get("status") == "ok"
+                and status.get("moderation_status") == "pending"
+            )
+            if still_pending:
+                if config.PHOTO_TEST_MODE and cmd == "1":
+                    # Кнопка 1 — вход в тест-под-режим (можно отправить фото в ИИ)
+                    test_submode_users.add(user_id)
+                    log_menu_stats(user_id, "Photo Bot (TEST)", "Тест-под-режим (фото на модерации)")
+                    await msg.answer(PHOTO_TEST_WELCOME_TEXT, parse_mode="html")
+                else:
+                    # Неверная команда → глобальное сообщение
+                    await msg.answer(UNKNOWN_MAIN_CMD_TEXT, parse_mode="html")
+                return
+            # Статус изменился (одобрено/отклонено) — разблокируем
+            was_in_test = in_test_submode(user_id)
+            moderation_pending_users.discard(user_id)
+            if config.PHOTO_TEST_MODE and was_in_test:
+                await msg.answer(PHOTO_TEST_WELCOME_TEXT, parse_mode="html")
+            else:
+                await msg.answer(
+                    photo_welcome_with_status(status), parse_mode="html"
+                )
+            return
+        # is_attachment — пропускаем: фото обрабатывается штатно ниже
+        # (тест-под-режим: превью + отправка в ИИ)
 
-            await msg.answer(PHOTO_UPLOADING_TEXT, parse_mode="html")
+    # --- ПРОВЕРКА СТАТУСА: если нет фото в pending_photos, проверяем статус модерации ---
+    # (в тестовом режиме статусы тоже показываем — поведение как в обычном режиме)
+    if user_id not in pending_photos and not is_attachment:
+        status = await check_moderation_status(user_id)
+        if status.get("status") == "ok" and status.get("moderation_status") == "pending":
+            await msg.answer(
+                photo_welcome_with_status(status, show_test=config.PHOTO_TEST_MODE),
+                parse_mode="html"
+            )
+            return
+        elif status.get("status") != "ok":
+            # Ошибка проверки — не блокируем, просто логируем
+            logger.warning(f"Не удалось проверить статус модерации для {user_id}: {status.get('reason')}")
+
+    # --- ВХОД В ТЕСТ-ПОД-РЕЖИМ: кнопка 1 в меню фото-режима (тест включен) ---
+    if (not is_attachment and user_id not in pending_photos
+            and not in_test_submode(user_id)
+            and config.PHOTO_TEST_MODE and cmd == "1"):
+        test_submode_users.add(user_id)
+        log_menu_stats(user_id, "Photo Bot (TEST)", "Вход в тест-под-режим")
+        await msg.answer(PHOTO_TEST_WELCOME_TEXT, parse_mode="html")
+        return
+
+    # --- ТЕСТ-ПОД-РЕЖИМ: кнопка 1 отправляет фото НАПРЯМУЮ в ИИ, фото никуда не публикуется ---
+    if not is_attachment and user_id in pending_photos and in_test_submode(user_id):
+        if cmd == "1":
+            photo_data = pending_photos[user_id]
+            original_path = photo_data['path']
+
+            await msg.answer(PHOTO_TEST_AI_CHECKING_TEXT, parse_mode="html")
 
             try:
-                async with httpx.AsyncClient(timeout=10.0) as client:
-                    with open(photo_path, "rb") as f:
-                        files = {'file': (final_filename, f, 'image/bmp')}
-                        response = await client.post(config.TRASH_API_URL, files=files)
-
-                if response.status_code == 200:
-                    # ФИКСАЦИЯ СТАТИСТИКИ: Успешная выгрузка фото на утверждение
-                    log_menu_stats(user_id, "Photo Bot", "Отправка фото на утверждение")
-                    await msg.answer(photo_success_sent(), parse_mode="html")
-
-                    states.clear_state(user_id)
-                    if os.path.exists(photo_path):
-                        os.remove(photo_path)
-                    del pending_photos[user_id]
-
-                    await asyncio.sleep(0.5)
-                    await msg.answer(MENU_TEXT, parse_mode="html")
-                else:
-                    error_msg = f"API вернул статус-код {response.status_code}"
-                    await handle_photo_error(msg, user_id, "Отправка фото по API", error_msg)
+                with open(original_path, 'rb') as f:
+                    raw_photo = f.read()
+                # На проверку уходит АВТО-КРОП ЛИЦА (тот же, что в превью
+                # и что публикуется на сайте) — правила «голова ≥ 30%» и
+                # прочее имеют смысл для публикуемого результата, а не
+                # для произвольно снятого оригинала.
+                crop_bytes = await asyncio.to_thread(
+                    make_face_crop_bytes, raw_photo, photo_data.get('coords')
+                )
+                # Dry-run: полный пайплайн проверки на САЙТЕ (CV + гримасы + ИИ),
+                # фото в БД/AD/Orion не попадает
+                check_res = await asyncio.to_thread(check_photo_api, crop_bytes)
             except Exception as e:
-                await handle_photo_error(msg, user_id, "Подключение к API загрузки", str(e))
+                logger.error(f"🔥 [TEST MODE] Ошибка проверки фото: {e}")
+                check_res = {"status": "error", "reason": f"Ошибка бота: {e}"}
+
+            if check_res.get("status") != "ok":
+                # Фото остаётся в pending — можно повторить проверку (кнопка 1)
+                log_menu_stats(user_id, "Photo Bot (TEST)", f"Ошибка проверки: {check_res.get('reason')}")
+                await msg.answer(
+                    photo_test_ai_error(check_res.get('reason', 'Неизвестная ошибка')),
+                    parse_mode="html"
+                )
+                return
+
+            verdict = check_res.get('verdict', '—')
+            log_menu_stats(user_id, "Photo Bot (TEST)", f"Вердикт проверки: {verdict}")
+
+            # Фото остаётся в pending — можно повторить проверку другим фото (кнопка 2)
+            await msg.answer(
+                photo_test_result(
+                    verdict,
+                    check_res.get('ai_reason') or '',
+                    check_res.get('cv_approved'),
+                    check_res.get('cv_reason') or '',
+                    check_res.get('forced_moderation'),
+                    check_res.get('timings'),
+                    check_res.get('ai_metrics'),
+                    frame=check_res.get('frame'),
+                ),
+                parse_mode="html"
+            )
+            return
+
+        elif cmd == "2":
+            log_menu_stats(user_id, "Photo Bot (TEST)", "Загрузка другого фото")
+            photo_data = pending_photos[user_id]
+            original_path = photo_data['path']
+            if os.path.exists(original_path):
+                os.remove(original_path)
+            if 'preview_path' in photo_data and os.path.exists(photo_data['preview_path']):
+                os.remove(photo_data['preview_path'])
+            del pending_photos[user_id]
+            await msg.answer(PHOTO_TEST_WELCOME_TEXT, parse_mode="html")
+            return
+
+        # --- Неверная команда при висящем превью → глобальное сообщение ---
+        else:
+            await msg.answer(UNKNOWN_MAIN_CMD_TEXT, parse_mode="html")
+            return
+
+    # --- ПОДТВЕРЖДЕНИЕ ОТПРАВКИ (Кнопка 1) ---
+    if not is_attachment and user_id in pending_photos:
+        if cmd == "1":
+            photo_data = pending_photos[user_id]
+            original_path = photo_data['path']
+
+            await msg.answer(PHOTO_AI_PROCESSING_TEXT, parse_mode="html")
+
+            try:
+                # Отправляем фото через API
+                result = await asyncio.to_thread(
+                    prepare_ad_photo, original_path, user_login
+                )
+
+                if result["success"]:
+                    verdict = result.get("verdict")
+                    if verdict == "published":
+                        log_menu_stats(user_id, "Photo Bot", "Фото опубликовано")
+                        await msg.answer(photo_success_published(), parse_mode="html")
+                    elif verdict == "pending_moderation":
+                        log_menu_stats(user_id, "Photo Bot", "Фото на модерации")
+                        await msg.answer(photo_success_pending(), parse_mode="html")
+                    else:
+                        msg_text = result.get("message", "Фото обработано")
+                        await msg.answer(f"✅ {msg_text}", parse_mode="html")
+                else:
+                    error_msg = result.get("error", "Неизвестная ошибка")
+                    # Если фото уже на модерации — показываем конкретное сообщение
+                    if "уже есть фото на модерации" in error_msg:
+                        log_menu_stats(user_id, "Photo Bot", "Попытка повторной загрузки на модерации")
+                        await msg.answer(photo_error_already_pending(), parse_mode="html")
+                    else:
+                        await msg.answer(photo_error_handling(), parse_mode="html")
+            except Exception as e:
+                await handle_photo_error(msg, user_id, "Отправка фото через API", str(e))
+
+            # Убираем за собой
+            if os.path.exists(original_path):
+                os.remove(original_path)
+            if 'preview_path' in photo_data and os.path.exists(photo_data['preview_path']):
+                os.remove(photo_data['preview_path'])
+            states.clear_state(user_id)
+            if user_id in pending_photos:
+                del pending_photos[user_id]
+
             return
 
         # --- ОТМЕНА ФОТО (Кнопка 2) ---
         elif cmd == "2":
             log_menu_stats(user_id, "Photo Bot", "Отмена загруженного фото")
-            photo_path = pending_photos[user_id]
-            if os.path.exists(photo_path):
-                os.remove(photo_path)
+            photo_data = pending_photos[user_id]
+            original_path = photo_data['path']
+            if os.path.exists(original_path):
+                os.remove(original_path)
+            if 'preview_path' in photo_data and os.path.exists(photo_data['preview_path']):
+                os.remove(photo_data['preview_path'])
             del pending_photos[user_id]
+            states.clear_state(user_id)
             await msg.answer(photo_cancel_text(), parse_mode="html")
             return
 
         # --- ИСПРАВЛЕНО: Защита от мусорного ввода при висящем превью ---
         else:
-            await msg.answer(system_error_text(EMOJI_DIGITS), parse_mode="html")
+            await msg.answer(UNKNOWN_MAIN_CMD_TEXT, parse_mode="html")
             return
 
+    # --- НЕВЕРНАЯ КОМАНДА (висящего фото нет) → глобальное сообщение ---
+    if not is_attachment:
+        await msg.answer(UNKNOWN_MAIN_CMD_TEXT, parse_mode="html")
+        return
+
+    # --- ФОТО НА МОДЕРАЦИИ: в обычном режиме новое фото не принимается ---
+    if is_attachment and not in_test_submode(user_id) and user_id in moderation_pending_users:
+        status = await check_moderation_status(user_id)
+        if status.get("status") == "ok" and status.get("moderation_status") == "pending":
+            log_menu_stats(user_id, "Photo Bot", "Отказ в приёме фото — есть фото на модерации")
+            await msg.answer(
+                photo_welcome_with_status(status, show_test=config.PHOTO_TEST_MODE),
+                parse_mode="html"
+            )
+            return
+        # Статус изменился (одобрено/отклонено) — снимаем блок, фото принимается штатно
+        moderation_pending_users.discard(user_id)
+
     # --- ПРИЕМ НОВОГО ФОТО ---
     if is_attachment:
         file_id = getattr(msg.content, "file_id", None)
-        ready_path = f"/tmp/{user_login}.bmp"
-        raw_path = None
+        raw_bytes = None
 
-        await msg.answer(PHOTO_PROCESSING_TEXT, parse_mode="html")
+        await msg.answer(PHOTO_PROCESSING_FACE_TEXT, parse_mode="html")
 
         try:
             downloaded_file = await states.tc_bot.download_file_by_id(file_id)
-            raw_path = downloaded_file
-            result = await asyncio.to_thread(prepare_ad_photo, raw_path, ready_path, 96)
+            logger.info(f"Скачан файл для {user_login}: type={type(downloaded_file)}, len={len(downloaded_file) if isinstance(downloaded_file, (bytes, str)) else 'N/A'}")
+
+            # Скачиваем в байты напрямую
+            if isinstance(downloaded_file, bytes):
+                raw_bytes = downloaded_file
+            elif isinstance(downloaded_file, str) and os.path.exists(downloaded_file):
+                with open(downloaded_file, 'rb') as f:
+                    raw_bytes = f.read()
+            else:
+                # Пробуем как путь
+                raw_path = downloaded_file if isinstance(downloaded_file, str) else None
+                if raw_path and os.path.exists(raw_path):
+                    with open(raw_path, 'rb') as f:
+                        raw_bytes = f.read()
+                else:
+                    raise Exception(f"Не удалось получить байты файла: {type(downloaded_file)}")
+
+            logger.info(f"Прочитано {len(raw_bytes)} байт для {user_login}")
+
+            # Ищем лицо и получаем координаты
+            coords = await asyncio.to_thread(get_crop_coordinates, raw_bytes)
+            logger.info(f"get_crop_coordinates вернул: {coords} для {user_login}")
+
+            if not coords:
+                await msg.answer(
+                    "❌ Лицо не найдено. Пожалуйста, сделайте фото анфас при хорошем освещении.\n\n"
+                    f"{EMOJI_DIGITS['0']} — В главное меню",
+                    parse_mode="html"
+                )
+                return
+
+            # Генерируем превью
+            try:
+                from PIL import Image
+                import io
+                img = Image.open(io.BytesIO(raw_bytes))
+                if img.mode != 'RGB':
+                    img = img.convert('RGB')
+
+                x1, y1, x2, y2 = coords
+                cropped = img.crop((x1, y1, x2, y2))
+
+                # Ресайз до квадрата
+                side = min(cropped.size[0], cropped.size[1])
+                left = (cropped.size[0] - side) // 2
+                top = (cropped.size[1] - side) // 2
+                cropped = cropped.crop((left, top, left + side, top + side))
+
+                preview = cropped.resize((400, 400), Image.Resampling.LANCZOS)
 
-            if result["success"]:
-                # ФИКСАЦИЯ СТАТИСТИКИ: Факт успешной загрузки и обработки нового фото
-                log_menu_stats(user_id, "Photo Bot", "Загрузка и конвертация нового фото")
-                pending_photos[user_id] = ready_path
                 preview_path = f"/tmp/prev_{user_login}.jpg"
-                try:
-                    Image.open(ready_path).save(preview_path, format="JPEG")
-                    p_main = FSInputFile(preview_path, filename="preview.jpg")
-                    p_thumb = FSInputFile(preview_path, filename="preview_thumb.jpg")
-                    await msg.answer_photo(p_main, p_thumb)
-                except Exception as lib_err:
-                    await asyncio.to_thread(log_and_notify_photo_error, user_id, "Генерация превью", str(lib_err))
-                finally:
-                    if os.path.exists(preview_path):
-                        os.remove(preview_path)
+                preview.save(preview_path, format="JPEG", quality=85)
 
-                await asyncio.sleep(0.5)
+                preview_doc = FSInputFile(preview_path, filename="preview.jpg")
+                await msg.answer_photo(preview_doc, preview_doc)
+            except Exception as lib_err:
+                await asyncio.to_thread(log_and_notify_photo_error, user_id, "Генерация превью", str(lib_err))
+                raise Exception("Ошибка генерации превью")
+
+            # Сохраняем оригинал и координаты
+            original_path = f"/tmp/orig_{user_login}.jpg"
+            with open(original_path, 'wb') as f:
+                f.write(raw_bytes)
+
+            pending_photos[user_id] = {
+                'path': original_path,
+                'coords': coords,
+                'preview_path': preview_path
+            }
+
+            log_menu_stats(user_id, "Photo Bot", "Загрузка и обработка нового фото")
+
+            await asyncio.sleep(0.5)
+            if in_test_submode(user_id):
+                await msg.answer(
+                    PHOTO_TEST_PREVIEW_TEXT,
+                    parse_mode="html"
+                )
+            else:
                 await msg.answer(
                     photo_preview_ready(),
                     parse_mode="html"
                 )
-            else:
-                error_text = result.get('error', 'Не удалось обработать фото.')
-                await msg.answer(
-                    photo_error_processing(error_text),
-                    parse_mode="html"
-                )
         except Exception as e:
+            logger.error(f"🔥 Полная ошибка: {e}", exc_info=True)
             await handle_photo_error(msg, user_id, "Скачивание и обработка файла", str(e))
-        finally:
-            if raw_path and os.path.exists(raw_path):
-                try:
-                    os.remove(raw_path)
-                except Exception as cleanup_err:
-                    await asyncio.to_thread(log_and_notify_photo_error, user_id, "Очистка временных файлов", str(cleanup_err))
         return

photo_bot/photo_processor.py

@@ -1,84 +1,65 @@
 import io
 import cv2
-import os
 import logging
 import numpy as np
-from PIL import Image, ImageFilter, ImageEnhance
+import requests
+from PIL import Image
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
-def prepare_ad_photo(input_path: str, output_path: str, target_size: int = 96) -> dict:
+# Настройки API
+API_URL = "https://profile.sibcem.ru:8085/SibCemProfile/api/photo-bot/upload/"
+API_KEY = "sibcem_bot_2026_a7f3k9m2x8q1w5e4r6t"
+
+
+def _image_to_cv2(image_bytes: bytes):
+    """Конвертирует байты изображения в OpenCV матрицу (поддержка webp)."""
+    # Сначала пробуем cv2.imdecode
+    nparr = np.frombuffer(image_bytes, np.uint8)
+    img = cv2.imdecode(nparr, cv2.IMREAD_COLOR)
+    if img is not None:
+        return img
+    
+    # Если не сработало, пробуем через PIL (для webp и других форматов)
     try:
-        # 1. Загружаем изображение для OpenCV
-        if isinstance(input_path, bytes):
-            img = cv2.imdecode(np.frombuffer(input_path, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
-        else:
-            img = cv2.imread(input_path)
+        pil_img = Image.open(io.BytesIO(image_bytes))
+        if pil_img.mode != 'RGB':
+            pil_img = pil_img.convert('RGB')
+        img = cv2.cvtColor(np.array(pil_img), cv2.COLOR_RGB2BGR)
+        return img
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Не удалось открыть изображение: {e}")
+        return None
+
+
+def get_crop_coordinates(image_bytes: bytes) -> tuple | None:
+    """
+    Ищет лицо на фото и возвращает координаты квадратного кропа.
+    
+    Returns:
+        (crop_x1, crop_y1, crop_x2, crop_y2) или None если лицо не найдено.
+    """
+    try:
+        img = _image_to_cv2(image_bytes)
         if img is None:
-            return {"success": False, "error": "Не удалось прочитать файл изображения."}
-        if isinstance(input_path, bytes):
-            img = cv2.imdecode(np.frombuffer(input_path, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
-        else:
-            img = cv2.imread(input_path)
-        if img is None:
-            return {"success": False, "error": "Не удалось прочитать файл изображения."}
+            logger.warning("Не удалось декодировать изображение")
+            return None
         
         gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
         
-        # 2. Загружаем каскад Хаара для поиска лица
         cascade_path = cv2.data.haarcascades + 'haarcascade_frontalface_default.xml'
         face_cascade = cv2.CascadeClassifier(cascade_path)
-
-        # 3. Ищем лица
-        # Оставляем оптимальное значение minNeighbors=8 для баланса
         faces = face_cascade.detectMultiScale(gray, scaleFactor=1.1, minNeighbors=8, minSize=(50, 50))
         
         if len(faces) == 0:
-            return {"success": False, "error": "Лицо не найдено! Пожалуйста, сделайте фото анфас при хорошем освещении."}
+            logger.warning("Лицо не найдено на фото")
+            return None
         
         if len(faces) > 1:
             faces = sorted(faces, key=lambda f: f[2] * f[3], reverse=True)
         
         x, y, w, h = faces[0]
         
-        # =========================================================
-        # АБСОЛЮТНАЯ ЗАЩИТА ОТ ГРАФИКИ (НОРМАЛИЗОВАННАЯ МАТЕМАТИКА)
-        # =========================================================
-        # 1. Вырезаем центральную зону лица
-        face_roi_original = gray[y + int(h*0.2):y + int(h*0.8), x + int(w*0.2):x + int(w*0.8)]
-        
-        # 2. Сжимаем до 100x100 пикселей. 
-        # Это уравнивает 4K-фотографии и мелкие картинки, делая метрики стабильными.
-        face_roi = cv2.resize(face_roi_original, (100, 100))
-        
-        std_dev = np.std(face_roi)
-        laplacian_var = cv2.Laplacian(face_roi, cv2.CV_64F).var()
-        unique_colors = len(np.unique(face_roi))
-
-        logger.info(f"Анализ нормализованного лица: std_dev={std_dev:.2f}, laplacian={laplacian_var:.2f}, colors={unique_colors}")
-
-        # ПРОВЕРКА 1: Плоские, замыленные картинки
-        if std_dev < 10.0 or laplacian_var < 30.0:
-            logger.warning(f"Заблокирован плоский рисунок/замыливание: std={std_dev:.1f}, lap={laplacian_var:.1f}")
-            return {"success": False, "error": "Изображение слишком размыто или имеет плоскую текстуру. Отправьте реальное фото."}
-
-        # ПРОВЕРКА 2: Векторы, комиксы и жесткий 2D-арт (Умный порог резкости + цвета)
-        # У реального человека на хорошую камеру laplacian может доходить до 500-600, 
-        # но при этом всегда будет богатая палитра цветов (шум матрицы). 
-        # У мультиков высокая резкость всегда сопровождается бедной палитрой.
-        if laplacian_var > 850.0 or (laplacian_var > 400.0 and unique_colors < 150):
-            logger.warning(f"Заблокирован резкий 2D-арт: lap={laplacian_var:.1f}, colors={unique_colors}")
-            return {"success": False, "error": "Изображение похоже на графический арт или сильно отфильтровано. Пожалуйста, загрузите естественное фото."}
-
-        # ПРОВЕРКА 3: 3D-рендеры и нейросети (Мало шума)
-        # На реальной фотографии (даже с хорошим светом) шум матрицы телефона 
-        # даст минимум 110-120 уникальных оттенков на 10000 пикселей.
-        if unique_colors < 105:
-            logger.warning(f"Заблокирован 3D-рендер по палитре: unique_colors={unique_colors}")
-            return {"success": False, "error": "Изображение распознано как 3D-модель или рисунок (неестественная палитра). Ждем реальное фото!"}
-        # =========================================================
-
-        # 4. Кадрируем (делаем квадрат с отступами вокруг лица)
         margin = int(w * 0.3)
         y1 = max(0, y - int(margin * 1.5))
         y2 = min(img.shape[0], y + h + margin)
@@ -92,36 +73,184 @@ def prepare_ad_photo(input_path: str, output_path: str, target_size: int = 96) -
         crop_x2 = crop_x1 + side
         crop_y2 = crop_y1 + side
         
-        # 5. Обработка через Pillow
-        pil_img = Image.open(io.BytesIO(input_path))
-        
-        # ВАЖНО: Убираем альфа-канал (прозрачность), иначе BMP выдаст ошибку
-        if pil_img.mode in ('RGBA', 'P', 'LA'):
-            background = Image.new('RGB', pil_img.size, (255, 255, 255))
-            background.paste(pil_img, mask=pil_img.split()[3] if pil_img.mode == 'RGBA' else None)
-            pil_img = background
-        elif pil_img.mode != 'RGB':
-            pil_img = pil_img.convert('RGB')
-            
-        cropped_img = pil_img.crop((crop_x1, crop_y1, crop_x2, crop_y2))
-
-        # Сжимаем до нужного размера (96x96)
-        final_img = cropped_img.resize((target_size, target_size), Image.Resampling.LANCZOS)
-        
-        # Добавляем немного резкости, чтобы лицо не мылилось при 96px
-        final_img = final_img.filter(ImageFilter.UnsharpMask(radius=1.5, percent=100, threshold=3))
-
-        # 6. Сохраняем в формате BMP
-        final_img.save(output_path, format="BMP")
-
-        # 7. Проверяем финальный вес
-        size_kb = os.path.getsize(output_path) / 1024
-        
-        if size_kb > 99:
-             return {"success": False, "error": f"Сбой: размер файла ({size_kb:.1f} KB) превысил лимит в 99 KB."}
-
-        return {"success": True, "size_kb": round(size_kb, 1)}
+        logger.info(f"Лицо найдено: ({x},{y},{w},{h}), кроп: ({crop_x1},{crop_y1},{crop_x2},{crop_y2})")
+        return (crop_x1, crop_y1, crop_x2, crop_y2)
         
     except Exception as e:
-        logger.error(f"Ошибка в photo_processor: {e}")
+        logger.error(f"Ошибка в get_crop_coordinates: {e}", exc_info=True)
+        return None
+
+
+def _check_moderation_status(user_id: str) -> dict:
+    """
+    Проверяет текущий статус модерации пользователя.
+    Возвращает {'status': 'ok', 'moderation_status': 'pending'|'published'|'none', ...}
+    """
+    # Извлекаем логин из email (user_id@tcs.sibcem.ru -> user_id)
+    login = user_id.split('@')[0]
+
+    status_url = API_URL.replace("/upload/", "/status/")
+    try:
+        response = requests.get(
+            status_url,
+            params={"user_id": login},
+            headers={"X-API-Key": API_KEY},
+            timeout=30,
+            verify=False
+        )
+        response.raise_for_status()
+        return response.json()
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Ошибка проверки статуса модерации: {e}")
+        return {"status": "error", "reason": f"Ошибка проверки статуса: {str(e)}"}
+
+
+def _upload_to_api(image_bytes: bytes, user_id: str, coords: tuple) -> dict:
+    """
+    Отправляет фото и координаты в Django API.
+    Возвращает JSON от сервера.
+    """
+    x1, y1, x2, y2 = coords
+    try:
+        response = requests.post(
+            API_URL,
+            headers={"X-API-Key": API_KEY},
+            data={
+                "user_id": user_id,
+                "crop_x1": x1,
+                "crop_y1": y1,
+                "crop_x2": x2,
+                "crop_y2": y2,
+            },
+            files={
+                "image": ("photo.jpg", image_bytes, "image/jpeg")
+            },
+            timeout=300,
+            verify=False
+        )
+        response.raise_for_status()
+        # Логгируем ответ для отладки
+        logger.info(f"API response status: {response.status_code}, body[:500]: {response.text[:500]}")
+        return response.json()
+    except requests.exceptions.RequestException as e:
+        logger.error(f"Ошибка API: {e}")
+        return {"status": "error", "reason": f"Ошибка сети: {str(e)}"}
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Ошибка отправки в API: {e}")
+        return {"status": "error", "reason": f"Ошибка: {str(e)}"}
+
+
+def prepare_ad_photo(input_path: str, user_id: str, output_path: str = None, target_size: int = 96) -> dict:
+    """
+    Отправляет фото на сервер через API.
+    output_path и target_size больше не используются (оставлены для обратной совместимости).
+    """
+    try:
+        # Проверяем статус модерации перед отправкой
+        status = _check_moderation_status(user_id)
+        if status.get("status") == "ok" and status.get("moderation_status") == "pending":
+            photo_id = status.get("photo_id", "???")
+            return {
+                "success": False,
+                "error": f"У вас уже есть фото на модерации (ID: {photo_id}). Дождитесь решения модератора."
+            }
+
+        # 1. Читаем байты
+        if isinstance(input_path, bytes):
+            image_bytes = input_path
+        else:
+            with open(input_path, 'rb') as f:
+                image_bytes = f.read()
+
+        # 2. Ищем лицо и получаем координаты
+        coords = get_crop_coordinates(image_bytes)
+        if not coords:
+            return {"success": False, "error": "Лицо не найдено! Пожалуйста, сделайте фото анфас при хорошем освещении."}
+
+        # 3. Отправляем в API
+        api_result = _upload_to_api(image_bytes, user_id, coords)
+
+        # 4. Возвращаем результат
+        if api_result.get("status") == "ok":
+            return {
+                "success": True,
+                "photo_id": api_result.get("photo_id"),
+                "verdict": api_result.get("verdict"),
+                "message": api_result.get("message"),
+            }
+        else:
+            return {
+                "success": False,
+                "error": api_result.get("reason", "Неизвестная ошибка API")
+            }
+
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Ошибка в prepare_ad_photo: {e}", exc_info=True)
         return {"success": False, "error": str(e)}
+
+
+def make_face_crop_bytes(image_bytes: bytes, coords: tuple) -> bytes:
+    """
+    Вырезает квадратный кадр по центру лица (тот же регион, что превью
+    бота и публикуемый на сайте кроп) и возвращает JPEG-байты.
+
+    На проверку уходит именно этот кроп: правило «голова ≥ 30%» и все
+    дальнейшие проверки имеют смысл для публикуемого результата, а не
+    для произвольно снятого оригинала.
+
+    Returns:
+        JPEG-байты квадрата (полное разрешение, без ресайза).
+    """
+    from PIL import Image
+    import io
+
+    img = Image.open(io.BytesIO(image_bytes))
+    if img.mode != 'RGB':
+        img = img.convert('RGB')
+
+    x1, y1, x2, y2 = coords
+    cropped = img.crop((x1, y1, x2, y2))
+
+    # Квадрат из центра (как превью)
+    side = min(cropped.size[0], cropped.size[1])
+    left = (cropped.size[0] - side) // 2
+    top = (cropped.size[1] - side) // 2
+    cropped = cropped.crop((left, top, left + side, top + side))
+
+    buf = io.BytesIO()
+    cropped.save(buf, format="JPEG", quality=90)
+    return buf.getvalue()
+
+
+def check_photo_api(image_bytes: bytes, timeout: float = 300.0) -> dict:
+    """
+    Dry-run проверка фото через API сайта (POST /api/photo-bot/check/).
+
+    image_bytes — АВТО-КРОП ЛИЦА от бота (make_face_crop_bytes), тот же
+    кадр, что и превью/публикация. Фото проходит полный пайплайн проверки
+    на сайте (MediaPipe CV + ARKit-формы + VLM ИИ), НО ни в БД, ни в AD,
+    ни в Orion не попадает — ответ возвращается боту для тест-под-режима.
+
+    Returns:
+        {"status": "ok", "verdict", "ai_reason", "cv_approved", "cv_reason",
+         "raw_answer", "forced_moderation", "timings", "ai_metrics"}
+        или {"status": "error", "reason"}
+    """
+    url = API_URL.replace("/upload/", "/check/")
+    try:
+        response = requests.post(
+            url,
+            headers={"X-API-Key": API_KEY},
+            files={"image": ("photo.jpg", image_bytes, "image/jpeg")},
+            timeout=timeout,
+            verify=False
+        )
+        response.raise_for_status()
+        logger.info(f"API /check/ response: status={response.status_code}, body[:500]: {response.text[:500]}")
+        return response.json()
+    except requests.exceptions.RequestException as e:
+        logger.error(f"Ошибка /check/ API: {e}")
+        return {"status": "error", "reason": f"Ошибка сети при обращении к сайту: {e}"}
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Ошибка /check/: {e}")
+        return {"status": "error", "reason": f"Ошибка сайта проверки: {e}"}

utils/texts.py

@@ -198,16 +198,31 @@ def sd_file_upload_error() -> str:
 # =========================================================
 # PHOTO BOT
 # =========================================================
-# Модуль для обновления фото профиля
+# Модуль для обновления фото профиля — интеграция с Django API
 
 # --- Private functions (Internal logic) ---
 
-def _photo_welcome(emojis: dict) -> str:
-    return (
-        f"🖼 <b>Режим обновления фото профиля</b>\n\n"
-        f"📸 Пришлите мне вашу фотографию.\n\n"
-        f"{emojis['0']} — В главное меню"
-    )
+def _photo_welcome(emojis: dict, show_test: bool = False, info: str = None, pending: bool = False) -> str:
+    """Входное сообщение фото-режима. info — необязательный блок о статусе
+    модерации (отказ). pending=True — фото уже на модерации: без призыва
+    отправить фото, только статус."""
+    text = f"🖼 <b>Режим обновления фото профиля</b>\n\n"
+    if pending:
+        text += (
+            f"⏳ <b>У вас уже есть фото на модерации.</b>\n"
+            f"Ожидайте решения модератора.\n\n"
+        )
+    else:
+        text += (
+            f"📸 Пришлите мне вашу фотографию.\n\n"
+            f"Бот автоматически найдёт лицо, покажет превью\n"
+            f"и отправит фото на публикацию в ваши корпоративные сервисы.\n\n"
+        )
+        if info:
+            text += info + "\n\n"
+    if show_test:
+        text += f"{emojis['1']} — тест проверка фото\n"
+    return text + f"{emojis['0']} — В главное меню"
 
 def _photo_unknown(emojis: dict) -> str:
     return (
@@ -217,11 +232,203 @@ def _photo_unknown(emojis: dict) -> str:
         f"{emojis['0']} — В главное меню"
     )
 
-def _photo_uploading() -> str:
-    return "⏳ Отправка..."
+def _photo_processing_face(emojis: dict) -> str:
+    return "⏳ <i>Ищу лицо на фото, пожалуйста, подождите...</i>"
 
-def _photo_success_sent() -> str:
-    return "📩 <b>Фото отправлено на утверждение.</b>"
+def _photo_preview_ready(emojis: dict) -> str:
+    return (
+        f"📸 Вот ваш кадр.\n\n"
+        f"{emojis['1']} — Подтвердить\n"
+        f"{emojis['2']} — Вырезать заново\n\n"
+        f"{emojis['0']} — В главное меню"
+    )
+
+def _photo_ai_processing(emojis: dict) -> str:
+    return (
+        "⏳ <i>ИИ обрабатывает фото. Это может занять до 5 минут.\n"
+        "Пожалуйста, не закрывайте чат и подождите...</i>"
+    )
+
+def _photo_status_info(status: dict = None, emojis: dict = None) -> str | None:
+    """Блок о статусе модерации для входного сообщения. Универсальный для всех
+    случаев: rejected → причина отказа, pending → ожидание, прочее → пусто."""
+    if not status or status.get("status") != "ok":
+        return None
+    ms = status.get("moderation_status")
+    if ms == "rejected":
+        reason = (status.get("rejection_reason") or "Причина не указана.").strip()
+        return (
+            f"⚠️ <b>Ваше предыдущее фото было отклонено.</b>\n"
+            f"📝 Причина: {reason}\n\n"
+            f"Пожалуйста, отправьте новое фото."
+        )
+    if ms == "pending":
+        return (
+            f"⏳ <b>У вас уже есть фото на модерации.</b>\n"
+            f"Ожидайте решения модератора."
+        )
+    return None
+
+def _photo_test_welcome(emojis: dict) -> str:
+    """Тест-приветствие: фото уйдёт напрямую в ИИ, никуда не публикуется."""
+    return (
+        f"🧪 <b>Тестовый режим фото-проверки</b>\n\n"
+        f"📸 Пришлите фотографию — она уйдёт <b>напрямую в ИИ</b>.\n"
+        f"Бот покажет вердикт ИИ. <b>Фото никуда не публикуется</b>.\n\n"
+        f"{emojis['9']} — Назад\n"
+        f"{emojis['0']} — В главное меню"
+    )
+
+def _photo_test_preview(emojis: dict) -> str:
+    return (
+        f"🧪 <b>Тестовый режим</b>\n\n"
+        f"Кадр получен. Фото никуда не публикуется.\n\n"
+        f"{emojis['1']} — отправлю фото на проверку по сайту\n"
+        f"{emojis['2']} — Загрузить другое фото\n"
+        f"{emojis['9']} — Назад\n"
+        f"{emojis['0']} — В главное меню"
+    )
+
+def _photo_test_ai_checking(emojis: dict) -> str:
+    return (
+        "🧪 <i>Отправляю фото на проверку по сайту (тестовый режим)...\n"
+        "Фото проходят полный контроль: CV, гримасы, ИИ.\n"
+        "Обычно это занимает 1-3 минуты. Пожалуйста, подождите...</i>"
+    )
+
+def _photo_test_receiving(emojis: dict) -> str:
+    return "🧪 <i>Ищу лицо на фото (тестовый режим), пожалуйста, подождите...</i>"
+
+def _photo_test_result(verdict: str, reason: str, cv_approved=None, cv_reason: str = '',
+                       forced=None, timings: dict = None, ai_metrics: dict = None,
+                       frame: dict = None, emojis: dict = None) -> str:
+    emojis = emojis or {}
+    icons = {"Прошел": "✅", "Не прошел": "❌", "На модерацию": "⏳"}
+    icon = icons.get(verdict, "ℹ️")
+
+    parts = [
+        "🧪 <b>Тестовый режим: результат проверки</b>\n",
+        f"{icon} <b>Вердикт:</b> {verdict}\n",
+    ]
+    if reason:
+        parts.append(f"📝 <b>Причина (ИИ):</b> {reason}\n")
+
+    # Детерминированный слой (MediaPipe CV + ARKit-формы)
+    if cv_approved is True:
+        line = "🎯 <b>CV-проверка:</b> ✅ пройдена"
+        if cv_reason:
+            line += f" — <i>{cv_reason}</i>"
+        parts.append(line + "\n")
+    elif cv_approved is False:
+        parts.append("🎯 <b>CV-проверка:</b> ❌ отклонена\n")
+        if cv_reason:
+            parts.append(f"↳ <i>{cv_reason}</i>\n")
+    else:
+        parts.append("🎯 <b>CV-проверка:</b> —\n")
+
+    # Метрики кадра, которые реально измерил сайт (виден именно проверенный кадр)
+    if frame:
+        bb = frame.get('face_bbox_px') or {}
+        try:
+            box = f"[{bb.get('x1')}..{bb.get('x2')}]×[{bb.get('y1')}..{bb.get('y2')}]"
+            parts.append(
+                f"📐 <b>Кадр (измерено сайтом):</b> {frame.get('img_w')}×{frame.get('img_h')} px, "
+                f"бокс лица {box}, голова <b>{frame.get('head_pct')}%</b> "
+                f"(норма ≥ {int(frame.get('min_head_percent', 30))}%)\n"
+            )
+        except Exception:
+            pass
+
+    if forced:
+        parts.append("ℹ️ <i>На сайте включён режим принудительной модерации: в реальном режиме фото ушло бы модератору, а не было опубликовано сразу.</i>\n")
+
+    # Тайминги этапов
+    if timings:
+        names = [
+            ('cv', "CV (геометрия)"),
+            ('expression', "Гримасы (ARKit-формы)"),
+            ('ai', "ИИ (llama.cpp)"),
+            ('total', "Всего"),
+        ]
+        tl = ["📊 <b>Технические показатели (по этапам)</b>"]
+        for k, name in names:
+            v = timings.get(k)
+            if v is not None:
+                tl.append(f"⏱ {name}: <b>{float(v):.2f} сек</b>")
+        if len(tl) > 1:
+            parts.append("\n".join(tl) + "\n")
+
+    # Токены и скорость (сайт передаёт их из ответа llama.cpp)
+    if ai_metrics:
+        ml = ["🔢 <b>ИИ: токены и скорость</b>"]
+        pt = ai_metrics.get('prompt_tokens')
+        gps = ai_metrics.get('prompt_per_second')
+        if pt is not None:
+            s = f"⬇️ Приём (промпт): <b>{pt} токенов</b>"
+            if gps is not None:
+                s += f" — {float(gps):.1f} ток/сек"
+            ml.append(s)
+        ct = ai_metrics.get('completion_tokens')
+        ggs = ai_metrics.get('predicted_per_second')
+        if ct is not None:
+            s = f"⬆️ Отдача (генерация): <b>{ct} токенов</b>"
+            if ggs is not None:
+                s += f" — {float(ggs):.1f} ток/сек"
+            ml.append(s)
+        if len(ml) > 1:
+            parts.append("\n".join(ml) + "\n")
+
+    parts.append("⚠️ <i>Тестовый режим: фото не публиковалось и никуда не отправлялось.</i>\n\n")
+    parts.append(f"{emojis.get('2', '2')} — Загрузить другое фото\n")
+    parts.append(f"{emojis.get('9', '9')} — Назад\n")
+    parts.append(f"{emojis.get('0', '0')} — В главное меню")
+    return "\n".join(parts)
+
+def _photo_test_ai_error(emojis: dict, error: str = '', elapsed: float = None) -> str:
+    detail = ''
+    err = (error or '').strip()
+    if len(err) > 400:
+        err = err[:400] + '…'
+    if err:
+        detail += f"📋 <b>Детали:</b> <i>{err}</i>\n"
+    if elapsed is not None:
+        detail += f"⏱ Время до ошибки: <b>{elapsed:.1f} сек</b>\n"
+    return (
+        f"❌ <b>Ошибка проверки фото.</b>\n\n"
+        f"{detail}\n"
+        f"Сервис проверки временно недоступен. Повторите попытку позже.\n\n"
+        f"{emojis['1']} — Повторить проверку\n"
+        f"{emojis['2']} — Загрузить другое фото\n"
+        f"{emojis['0']} — В главное меню"
+    )
+
+def _photo_success_published(emojis: dict) -> str:
+    return (
+        f"🎉 <b>Фото успешно опубликовано!</b>\n\n"
+        f"Применение во всех системах может занять до 2-х суток.\n\n"
+        f"{emojis['0']} — В главное меню"
+    )
+
+def _photo_success_pending(emojis: dict) -> str:
+    return (
+        f"📋 <b>Фото отправлено на модерацию.</b>\n\n"
+        f"Ожидайте уведомления.\n\n"
+        f"{emojis['0']} — В главное меню"
+    )
+
+def _photo_error_rejected(reason: str, emojis: dict) -> str:
+    return (
+        f"⚠️ <b>Фото отклонено:</b> {reason}\n\n"
+        f"Пожалуйста, отправьте другое фото.\n\n"
+        f"{emojis['0']} — В главное меню"
+    )
+
+def _photo_error_already_pending(emojis: dict) -> str:
+    return (
+        f"⚠️ <b>У вас уже есть фото на модерации.</b>\n\n"
+        f"Подождите завершения текущей обработки.\n\n"
+        f"{emojis['0']} — В главное меню"
+    )
 
 def _photo_cancel(emojis: dict) -> str:
     return (
@@ -229,47 +436,65 @@ def _photo_cancel(emojis: dict) -> str:
         f"{emojis['0']} — В главное меню"
     )
 
-def _photo_processing() -> str:
-    return "⏳ Обработка..."
-
-def _photo_preview_ready(emojis: dict) -> str:
-    return (
-        f"... <b>Фото готово!</b>\n\n"
-        f"{emojis['1']} — Отправить на утверждение\n"
-        f"{emojis['2']} — Попробовать другое\n\n"
-        f"{emojis['0']} — В главное меню"
-    )
-
-def _photo_error_processing(error_text: str, emojis: dict) -> str:
-    return (
-        f"❌ <b>Ошибка:</b> {error_text}\n\n"
-        f"Пожалуйста, отправьте другое фото.\n\n"
-        f"{emojis['0']} — В главное меню"
-    )
-
 # --- Public constants and functions ---
 
 PHOTO_MAIN_MENU_TEXT = _photo_welcome(EMOJI_DIGITS)
+PHOTO_TEST_ENTRY_TEXT = _photo_welcome(EMOJI_DIGITS, show_test=True)
 PHOTO_UNKNOWN_CMD_TEXT = _photo_unknown(EMOJI_DIGITS)
 
 def photo_error_handling() -> str:
     return system_error_text(EMOJI_DIGITS, show_back=False)
 
-PHOTO_UPLOADING_TEXT = _photo_uploading()
-
-def photo_success_sent() -> str:
-    return _photo_success_sent()
-
-def photo_cancel_text() -> str:
-    return _photo_cancel(EMOJI_DIGITS)
-
-PHOTO_PROCESSING_TEXT = _photo_processing()
+PHOTO_PROCESSING_FACE_TEXT = _photo_processing_face(EMOJI_DIGITS)
 
 def photo_preview_ready() -> str:
     return _photo_preview_ready(EMOJI_DIGITS)
 
-def photo_error_processing(error_text: str) -> str:
-    return _photo_error_processing(error_text, EMOJI_DIGITS)
+PHOTO_AI_PROCESSING_TEXT = _photo_ai_processing(EMOJI_DIGITS)
+
+def photo_success_published() -> str:
+    return _photo_success_published(EMOJI_DIGITS)
+
+def photo_success_pending() -> str:
+    return _photo_success_pending(EMOJI_DIGITS)
+
+def photo_error_rejected(reason: str) -> str:
+    return _photo_error_rejected(reason, EMOJI_DIGITS)
+
+def photo_error_already_pending() -> str:
+    return _photo_error_already_pending(EMOJI_DIGITS)
+
+def photo_cancel_text() -> str:
+    return _photo_cancel(EMOJI_DIGITS)
+
+def photo_welcome_with_status(status: dict = None, show_test: bool = False) -> str:
+    """Универсальное входное сообщение фото-режима: меню + статус модерации.
+    pending — только статус (без призыва отправить фото);
+    show_test — добавить кнопку тест-проверки (PHOTO_TEST_MODE)."""
+    info = _photo_status_info(status, EMOJI_DIGITS)
+    pending = bool(
+        status and status.get("status") == "ok"
+        and status.get("moderation_status") == "pending"
+    )
+    return _photo_welcome(EMOJI_DIGITS, show_test=show_test, info=info, pending=pending)
+
+PHOTO_TEST_WELCOME_TEXT = _photo_test_welcome(EMOJI_DIGITS)
+
+def photo_test_welcome() -> str:
+    """Тест-приветствие (тест-под-режим фото-проверки)."""
+    return _photo_test_welcome(EMOJI_DIGITS)
+PHOTO_TEST_PREVIEW_TEXT = _photo_test_preview(EMOJI_DIGITS)
+PHOTO_TEST_AI_CHECKING_TEXT = _photo_test_ai_checking(EMOJI_DIGITS)
+PHOTO_TEST_RECEIVING_TEXT = _photo_test_receiving(EMOJI_DIGITS)
+
+def photo_test_result(verdict: str, ai_reason: str = '', cv_approved=None, cv_reason: str = '',
+                      forced=None, timings: dict = None, ai_metrics: dict = None,
+                      frame: dict = None) -> str:
+    return _photo_test_result(verdict, ai_reason, cv_approved, cv_reason,
+                              forced, timings, ai_metrics, frame, EMOJI_DIGITS)
+
+def photo_test_ai_error(error: str = '') -> str:
+    return _photo_test_ai_error(EMOJI_DIGITS, error)
 
 
 # =========================================================