eop-scan

name	eop-scan
description	Сканира eop.bg за отворени обществени поръчки, категоризира и приоритизира по ROI. Използва се при търсене на нови поръчки за участие.
allowed-tools	Read, Write, Glob, Bash(mkdir *), Bash(python *), Agent, mcp__plugin_playwright_playwright__*

EOP Скенер за обществени поръчки

Чеклист за проследяване

Прогрес на сканиране:
- [ ] Отваряне на eop.bg и прилагане на филтри
- [ ] Извличане на всички отворени поръчки
- [ ] Извличане на метрики от документите (Phase 2)
- [ ] Категоризация по тип
- [ ] Приоритизация по ROI
- [ ] Представяне на резултати
- [ ] Запис на scan summary файл
- [ ] Избор на поръчки за участие

Зареждане на домейн конфигурация

Прочети ./eopowers/domain.md с Read tool. Ако файлът не съществува — съобщи: "Няма домейн конфигурация. Стартирайте /init първо." и спри.

Извлечи от файла:

• Ключова дума за филтър (секция "Търсене → Ключова дума за филтър")
• Положителни ключови думи (секция "Търсене → Положителни ключови думи" — таблица с категории, CPV кодове, ключови думи)
• Отрицателни ключови думи (секция "Търсене → Отрицателни ключови думи" — таблица)
• Приоритет при множество категории (секция "Търсене → Приоритет при множество категории")
• Бележки за категоризация (секция "Търсене → Бележки за категоризация", ако съществува)
• Метрики (секция "Метрики" — всички дефинирани метрики с име, кратко име, единица, regex, минимална стойност)
• Праг за рентабилност (секция "Метрики → Праг за рентабилност")
• Приоритет на файлове за метрики (секция "Метрики → Приоритет на файлове за метрики")
• Допълнителни ключови думи (секция "Търсене → Допълнителни ключови думи за търсене", ако съществува — списък)
• Регион (секция "Регион → Общини", ако съществува — списък от имена на общини)

Използвай тези данни навсякъде по-долу вместо хардкоднати стойности.

Инструкции за сканиране (Playwright)

Стъпка 1: Навигация

Отвори https://app.eop.bg/today с browser_navigate.

Страницата е Angular SPA — изчакай съдържанието да се зареди. Използвай browser_snapshot (НЕ screenshot) за да провериш дали е заредено.

Стъпка 2: Филтри за търсене (мулти-ключова дума)

ВАЖНО: eop.bg третира множество ключови думи като AND (И), не OR (ИЛИ). Търсенето "СМР" + "обновяване" връща 0 резултата. Затова всяка ключова дума се търси ОТДЕЛНО.

Събери всички ключови думи за търсене:

1. Основната ключова дума от domain.md (секция "Ключова дума за филтър")
2. Всички допълнителни ключови думи от domain.md (секция "Допълнителни ключови думи за търсене")

За ВСЯКА ключова дума изпълни:

1. Натисни бутон "Търсене" за да отвориш панела с филтри.
2. Ако има вече въведена ключова дума — изтрий я (натисни X до нея).
3. В полето "Ключова дума" (textbox "Въведете дума/израз") въведи текущата ключова дума и натисни бутон "Добави".
4. Натисни бутон "Приложи" за да филтрираш резултатите.
5. Извличай данните от всички страници (Стъпка 3).
6. Логирай: "Търсене по '[keyword]': [N] резултата"

Филтърът "отворени за участие" е приложен по подразбиране — не го променяй.

Стъпка 3: Извличане на данни

1. Обходи всички страници с резултати (всяка показва ~10 записа).

2. За навигация между страниците: натисни бутоните с номера в пагинацията (1, 2, 3... N). ВАЖНО: Използвай exact: true при търсене на бутон по номер, за да избегнеш конфликт (напр. бутон "2" vs "20"). Пример: page.getByRole('button', { name: '2', exact: true })

3. Изчакай 2 секунди след всяка смяна на страница за зареждане на данни.

4. За всеки запис извлечи:

   • ID на поръчката (от URL-а, напр. /today/575004 → 575004)
   • Наименование (заглавие на поръчката)
   • Възложител
   • Начин на възлагане (тип процедура)
   • Краен срок
   • Прогнозна стойност (ако е видима в листинга)

5. За по-бързо извличане, използвай browser_run_code вместо отделни snapshot-и:

   async (page) => {
     const items = await page.$$eval('a[href*="/today/"]', links => {
       return links
         .filter(a => a.parentElement?.tagName?.includes('TENDER') || a.closest('li'))
         .map(a => ({
           id: a.getAttribute('href').split('/').pop(),
           text: a.textContent.replace(/\s+/g, ' ').trim().substring(0, 300)
         }))
         .filter(item => item.id && item.id.match(/^\d+$/));
     });
     return JSON.stringify(items);
   }
   

6. Дедупликация: След обхождане на всички ключови думи и всички страници, премахни дублирани записи по ID. Логирай:

   • За всяка ключова дума: "Търсене по '[keyword]': [N] резултата"
   • Общо: "Общо: [raw] → Уникални: [unique] (дубликати: [dupes])"

7. Регионално групиране: Ако в domain.md има секция "Регион":

   • За всяка поръчка, провери дали възложителят съдържа някое от имената на общини (case-insensitive substring match).
   • Раздели резултатите на две групи:
     • Регионални (buyer match) — показват се първи, Phase 2 enrichment е задължителен
     • Извънрегионални — показват се отделно, enrichment е по избор
   • Логирай: "Регионални: [N] от [Total] уникални"

Стъпка 4: Обработка на грешки

• При неуспешно зареждане — повтори до 3 пъти с 10 секунди пауза между опитите.
• Таймаут за зареждане на страница: 30 секунди.
• Ако страницата не се зареди след 3 опита — запиши грешката и продължи със следващата.

Стъпка 5: Извличане на метрики (Phase 2 — Enrichment)

След извличане на основните данни и прилагане на keyword филтъра, за ВСЯКА поръчка, която не е изключена:

1. Покажи прогрес: "📐 Анализирам [N]/[Total]: [title]..."

2. Ако ./eopowers/offers/<offer-id>/meta.md вече съществува — пропусни (вече е анализирана).

3. Създай директория:

   mkdir -p ./eopowers/offers/<offer-id>/attachments
   

4. Навигирай до https://app.eop.bg/today/<offer-id> с browser_navigate.

5. Направи browser_snapshot за да намериш секцията "Прикачени файлове". 5b. От snapshot-а извлечи прогнозната стойност — търси текст "Прогнозна стойност (без ДДС)" и стойността до него (формат: EUR X XXX XXX,XX). Парсвай: премахни интервалите между цифрите, замени запетая с точка. Пример: EUR 1 303 052,27 → 1303052.27.

6. Изтегляне на документи (приоритет: Export ZIP):

   Метод 1 (предпочитан): Export ZIP

   • Търси бутон/линк с текст "Експорт" или иконка за сваляне на пълен пакет в snapshot-а.
   • Ако го намериш — натисни го. Файлът е с формат T<id>-Експорт-*.zip.
   • ВАЖНО: Playwright сваля файлове в .playwright-mcp/. След сваляне, премести:

     mv .playwright-mcp/T*-Експорт-*.zip "./eopowers/offers/<offer-id>/attachments/"
     

   Метод 2 (fallback): Индивидуални файлове

   • Ако Export ZIP не е наличен, изтегли всеки прикачен файл поотделно с натискане на бутона за сваляне (иконка 󰇚).
   • След всяко сваляне, премести файла:

     mv ".playwright-mcp/<downloaded-filename>" "./eopowers/offers/<offer-id>/attachments/"
     

7. Разархивиране и нормализация на пътища:

   python3 -c "
   import zipfile, os, subprocess, shutil
   
   attachments = './eopowers/offers/<offer-id>/attachments'
   
   # Extract ZIPs
   for f in [x for x in os.listdir(attachments) if x.endswith('.zip')]:
       zpath = os.path.join(attachments, f)
       zipfile.ZipFile(zpath).extractall(attachments)
   
   # Extract RARs
   for f in [x for x in os.listdir(attachments) if x.endswith('.rar')]:
       rpath = os.path.join(attachments, f)
       subprocess.run(['unrar', 'x', '-o+', rpath, attachments + '/'], capture_output=True)
   
   # Normalize Windows backslash paths — flatten all nested files to attachments/
   for root, dirs, files in os.walk(attachments):
       for fname in files:
           src = os.path.join(root, fname)
           dst = os.path.join(attachments, fname)
           if src != dst and not os.path.exists(dst):
               shutil.move(src, dst)
   
   # Remove empty subdirectories
   for root, dirs, files in os.walk(attachments, topdown=False):
       if root != attachments and not os.listdir(root):
           os.rmdir(root)
   "
   

8. Конвертирай .doc файлове в .docx за парсване (НЕ .txt — губи таблици):

   for f in ./eopowers/offers/<offer-id>/attachments/*.doc; do
     [ -f "$f" ] && libreoffice --headless --convert-to docx --outdir "$(dirname "$f")" "$f" 2>/dev/null
   done
   

9. Парсвай документите за метрики (виж по-долу).

9b. Visual PDF fallback за сканирани документи:

Ако Python скриптът отпечата NEED_VISUAL_PDF_FALLBACK (т.е. не всички метрики са намерени и има PDF файлове), използвай Read tool за визуално четене на PDF:

1. Намери PDF файловете в attachments/ (приоритет по file_priority от domain.md).
2. За всеки PDF (максимум 2 опита), прочети първите 5 страници с Read tool:

   Read: ./eopowers/offers/<offer-id>/attachments/<file>.pdf (pages: "1-5")
   

3. От визуалното съдържание, извлечи липсващите метрики.
4. Това е бавна операция — използвай само като последен опит.

За да активираш fallback-а, добави в края на Python скрипта (преди for key in patterns:):

# Signal for visual fallback
if len(results) < len(patterns):
    missing = [k for k in patterns if k not in results]
    pdf_candidates = [f for f in files if f.endswith('.pdf')]
    if pdf_candidates:
        print(f'NEED_VISUAL_PDF_FALLBACK missing={",".join(missing)} files={",".join(os.path.basename(f) for f in pdf_candidates[:2])}')

10. Timeout: 120 секунди на поръчка (180 за архиви над 20MB). Ако не успее — запиши "—" за метриките и продължи.

Извличане на метрики от документи

Приоритет на файлове: спазвай реда от секция "Приоритет на файлове за метрики" в domain.md.

Генерирай Python скрипт за извличане на метрики, като адаптираш шаблона по-долу спрямо domain.md:

1. file_priority функцията — генерирай от секция "Приоритет на файлове за метрики" в domain.md. Всеки ред от списъка става условие с нарастващ приоритет (0, 1, 2...).
2. patterns dict — попълни от секция "Метрики" в domain.md: ключ = кратко име (lowercase), стойност = regex от domain.md.
3. min_values dict — попълни от "Минимална стойност" на всяка метрика в domain.md.

python -c "
import re, glob, subprocess, os

offer_id = '<offer-id>'
attachments_dir = f'./eopowers/offers/{offer_id}/attachments'

all_files = glob.glob(f'{attachments_dir}/*.docx')
pdf_files = glob.glob(f'{attachments_dir}/*.pdf')

# ГЕНЕРИРАЙ тази функция от domain.md 'Приоритет на файлове за метрики'
def file_priority(f):
    name = os.path.basename(f).lower()
    # [ред 1 от списъка] → return 0
    # [ред 2 от списъка] → return 1
    # ... и т.н.
    return 99  # default

files = sorted(all_files, key=file_priority)
files.extend(sorted(pdf_files, key=file_priority))

# ПОПЪЛНИ от domain.md секция 'Метрики' — за всяка метрика:
# ключ = кратко_име.lower(), стойност = regex от domain.md
patterns = {
    # 'зп': r'(?:Застроена площ|ЗП)...',  ← пример
}

# ПОПЪЛНИ от domain.md — за всяка метрика 'Минимална стойност'
min_values = {
    # 'зп': 10,  ← пример
}

results = {}
for fpath in files:
    try:
        if fpath.endswith('.pdf'):
            try:
                import subprocess as sp
                r = sp.run(['pdftotext', '-l', '5', fpath, '-'], capture_output=True, text=True, timeout=15)
                text = r.stdout
            except FileNotFoundError:
                try:
                    import pdfplumber
                    with pdfplumber.open(fpath) as pdf:
                        text = '\n'.join(p.extract_text() or '' for p in pdf.pages[:5])
                except ImportError:
                    continue
        elif fpath.endswith('.docx'):
            from docx import Document
            doc = Document(fpath)
            text = '\n'.join(p.text for p in doc.paragraphs)
            for table in doc.tables:
                for row in table.rows:
                    text += '\n' + ' '.join(cell.text for cell in row.cells)
        else:
            with open(fpath, 'r', errors='ignore') as f:
                text = f.read()

        for key, pat in patterns.items():
            if key not in results:
                m = re.search(pat, text, re.IGNORECASE)
                if m:
                    val = m.group(1).replace(' ', '').replace(',', '.')
                    num = float(val)
                    if num >= min_values.get(key, 0):
                        results[key] = num

        if len(results) == len(patterns):
            break
    except Exception:
        continue

# Print results dynamically for each metric defined in domain.md
for key in patterns:
    print(f'{key.upper()}={results.get(key, \"—\")}')
"

Изчисли рентабилност по формулата от domain.md (секция "Праг за рентабилност"). Ако стойността е под прага — маркирай с предупреждението от domain.md.

Категоризация

Използвай таблиците от domain.md (заредени в началото).

Алгоритъм:

1. Извлечи заглавието на поръчката.
2. Провери дали ОСНОВНИЯТ обхват (заглавие + CPV код) съвпада с отрицателни ключови думи от domain.md → изключи от резултатите. Логирай: "⛔ Изключена: [title] (причина: [matched keyword])".
3. Провери CPV кода — ако съвпада с положителни ключови думи таблицата от domain.md, задай категория.
4. Ако CPV не е наличен — търси положителни ключови думи в наименованието.
5. Приоритет при множество категории: Ако съвпада с повече от една, приложи приоритета от domain.md. Спазвай бележките за категоризация (ако има).
6. Ако няма съвпадение с нито една категория — маркирай като "Некатегоризирана".

ROI формула за приоритизация

ROI = (V * Cm * Ct) / (D * Cp)

V  = Прогнозна стойност (нормализирана 0-1 спрямо максималната намерена стойност)
Cm = Съответствие с компетенции (1.0 = пълно, 0.5 = частично, 0.2 = несъответствие)
Ct = Времеви буфер (дни до краен срок / 30, максимум 1.0)
D  = Сложност (1 = проста, 2 = средна, 3 = сложна; по брой обособени позиции)
Cp = Конкуренция (1 = Договаряне без обявление, 1.5 = Публично състезание, 2 = Открита процедура)

Представи като оценка 1-10 (по-висока = по-атрактивна). Нормализирай крайния резултат: score = min(10, ROI * 10).

За стойността на Cm: прочети ./eopowers/company-profile.md и провери компетенциите. Ако файлът не съществува — използвай 0.5 за всички поръчки.

Представяне на резултати

Покажи резултатите като Markdown таблица, сортирана по ROI (низходящо).

Колоните се генерират динамично от domain.md:

• Фиксирани колони: #, Поръчка, Възложител, Стойност (EUR), Категория, ROI

• За всяка метрика в domain.md: добави колона "[Кратко име] ([Единица])"

• За всяка метрика с праг за рентабилност: добави колона "EUR/[Единица] [Кратко име]"

• ⚠️ — стойност под прага от domain.md

• "—" — метриката не може да бъде извлечена от документите

Ако няма намерени резултати — съобщи: "Не бяха намерени отворени поръчки с текущите филтри."

Автоматичен запис на резултатите

След представяне на таблицата (преди въпроса за избор), автоматично запиши файл ./eopowers/offers/scan-YYYY-MM-DD.md със следното съдържание:

# Сканиране — YYYY-MM-DD

## Параметри
- Филтър: "[ключова дума от domain.md]"
- Общо резултати: [total] (извлечени: [raw], уникални: [unique])
- Сканирани страници: 1-N
- Изключени (отрицателни ключови думи): [count]
- Включени след филтриране: [count] (от уникалните)
- Обогатени с метрики: [count]

## Изключени поръчки

| ID | Наименование | Причина |
|----|-------------|---------|
| [id] | [title] | [matched negative keyword] |

## Включени по категории

| Категория | Брой |
|-----------|------|
| [category] | [count] |

## Обогатени поръчки (Phase 2 — с метрики)

[full enriched results table — колони генерирани динамично от domain.md]

[Легенда от domain.md — праг за рентабилност и символ за предупреждение]

## Всички необогатени поръчки

| ID | Обект | Възложител |
|----|-------|-----------|
[offers where metrics couldn't be extracted]

Потвърди: "💾 Резултатите са записани в ./eopowers/offers/scan-YYYY-MM-DD.md"

Избор и запис

След представяне на таблицата, попитай:

Кои поръчки искате да разгледате? (въведете номера, разделени със запетая)

За всяка избрана поръчка:

1. Създай директория:

mkdir -p ./eopowers/offers/<offer-id>

2. Създай meta.md в директорията:

# Поръчка <offer-id>

- Наименование: [title]
- Възложител: [buyer]
- Прогнозна стойност: [value] EUR
- Краен срок: [deadline]
- Начин на възлагане: [procedure type]
- Категория: [category]
- ROI оценка: [score]
[За всяка метрика от domain.md:]
- [Пълно име на метриката]: [value] [единица]
- EUR/[единица] ([кратко име]): [value]
- URL: https://app.eop.bg/today/<offer-id>
- Дата на сканиране: [current date]

Потвърди записа: "Записани са [N] поръчки в ./eopowers/offers/."