feat: llm report with recommendations

app/agent.py

@@ -353,4 +353,11 @@ class InterviewAgent:
         return any(keyword in text for keyword in keywords)
 
     def _generate_report(self, state: SessionState) -> str:
+        if self._llm.available:
+            try:
+                report = self._llm.generate_report(state)
+                if report:
+                    return report
+            except Exception as exc:  # pragma: no cover - LLM may fail
+                logger.warning("LLM report generation failed: %s", exc)
         return build_markdown_report(state)

app/llm.py

@@ -31,7 +31,6 @@ class LocalLLM:
             self._model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
                 path,
                 torch_dtype=torch.float32,
-                low_cpu_mem_usage=True,
                 trust_remote_code=True,
             )
             if self._tokenizer.pad_token_id is None:
@@ -147,15 +146,17 @@ class LocalLLM:
         sections = []
         for question in state.questions:
             answer = state.transcripts.get(question.id, "Нет ответа")
-            sections.append(f"### {question.prompt}\nОтвет: {answer}")
+            sections.append(f"- {question.prompt}\n  Ответ: {answer}")
         convo = "\n".join(sections)
         return (
-            "Ты - ассистент тренера. Составь структурированный текстовый отчёт:"\
-            + "\nРазделы: Клиент, Здоровье, Цели, Режим и формат, Рекомендации."\
-            + "\nТон деловой, по-русски. Не добавляй лишних комментариев."\
+            "Ты - ассистент тренера. Проанализируй ответы клиента и составь структурированный текстовый отчёт."\
+            + "\nНе пересказывай ответы дословно, делай выводы и рекомендации."\
+            + "\nФормат: заголовки и списки. Разделы: Краткий профиль, Риски и ограничения, Цели и метрики, Рекомендации, Следующие шаги."\
+            + "\nЕсли данных недостаточно, напиши, что нужно уточнить."\
+            + "\nТон деловой, по-русски. Без медицинских диагнозов и запугивания."\
             + f"\nИмя клиента: {state.client.name}. Электронная почта: {state.client.email}. Формат: {state.client.preferred_format}."\
-            + f"\nДиалог:\n{convo}"\
-            + "\nВерни только текст с заголовками и списками."
+            + f"\nОтветы клиента:\n{convo}"\
+            + "\nВерни только отчёт, без пояснений."
         )
 
     def _topic_keys(self, block: BlockKey) -> list[str]: