# monitoring-tg

Backend-сервис мониторинга Telegram-каналов для Portal. Публичный API и
AI-классификация работают на Go, Python оставлен только как внутренний
MTProto/Telethon-адаптер для авторизации, опроса каналов и дозагрузки медиа.
Сервис сохраняет сообщения в Postgres, раскладывает каналы по
вертикалям/подразделам и выполняет AI-анализ через OpenAI-compatible endpoint,
общий с другими сервисами портала.

Пользовательский UI живёт в `portal/frontend/src/app/features/monitoring-tg`.
Этот сервис не отдаёт отдельные HTML-страницы и работает как API/worker за
портальным прокси `/api/monitoring-tg`.

## Доступ

- Админские операции остаются за ролью `admin` в Portal: portal прокидывает
  `X-User-Is-Admin=1`.
- Отдел видит только свои подразделы, каналы, сообщения и промпты через
  `X-User-Department-Id`.
- Руководитель отдела может создавать и редактировать подразделы своего отдела:
  portal прокидывает `X-User-Is-Department-Head=1`.
- Пароли подразделов и IP allowlist удалены.

## Конфигурация

Сервис рассчитан на запуск только в k8s. Настройки хранятся в
`k8s/configmap.yaml`, секреты — в `k8s/secrets.yaml`. Локальный `.env` не
используется.

Локального админ-пароля нет: админские API доступны только через роль `admin`
в Portal.

## Запуск в k8s

Манифесты лежат в `k8s/`. Перед применением нужно заполнить `k8s/secrets.yaml`
реальными Telegram-кредами и, при необходимости, `LLM_API_KEY`.

```bash
kubectl apply -k k8s
```

Миграции выполняются entrypoint-ом контейнера перед запуском процессов.

## Структура

```text
src/parser_bot/
├── api/         внутренние FastAPI роуты Telegram-адаптера
├── db/          SQLAlchemy модели + сессии
├── scheduler/   APScheduler-воркер периодического опроса
├── telegram/    Telethon-клиент
├── config.py    pydantic-settings
└── main.py      FastAPI lifespan + uvicorn для внутреннего адаптера
cmd/server/      Go API для Portal
cmd/classifier/  Go-воркер фоновой LLM-классификации сообщений
alembic/         миграции
k8s/             манифесты для портала
```