Add reusable LLM parser profiles with multi-event extract.

Support kind=llm profiles (instruction/schema), optional multi-event posts via #eN URLs, and recover stale running/queued parse jobs after worker crashes.

Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>

centers/parsing/ARCHITECTURE.md

@@ -54,14 +54,29 @@ async def run(job_id, source_config, *, ctx) -> tuple[list[dict], str | None]
 - `source_type` события = тип адаптера;
 - `source_config` валидируется схемами из `contracts/sources.py`.
 
+### Режимы извлечения (Telegram)
+
+Цель всегда одна: фиксированные поля `IngestEventItem` / Event в ЦА (`title`, `description`, `locality`, `coords`→lat/lng, `event_date`, `topic`, …). Кастомные пользовательские таблицы — roadmap.
+
+| `extract_mode` | Что делает | Откуда в UI |
+|----------------|------------|-------------|
+| `heuristic` | Legacy regex-парсер постов | raw job API (не пара) |
+| `llm` | DeepSeek **на каждый** пост (batch) | профиль `kind=llm` → pair flatten |
+| `profile` | Статичные правила `HeuristicProfile` | профиль `kind=heuristic` → pair flatten |
+
 ### LLM-режим (`extract_mode: llm`)
 
 Для неструктурированных Telegram-постов и Crawl4AI:
 
-- ключ `DEEPSEEK_API_KEY` в `.env` (воркеры `cp-workers` / `cp-workers-web`);
-- Telegram: текст поста → DeepSeek JSON → `IngestEventItem`;
+- ключ `DEEPSEEK_API_KEY` в `.env` (воркеры `cp-workers` / `cp-workers-web`; preview в `ca-api`);
+- Telegram batch: текст → DeepSeek JSON → один или несколько `IngestEventItem` (`workers/llm_extract.py`);
+- опционально `extract_schema`, `instruction`, `required_fields` (post-extract gate поверх `is_event`);
+- **`multi_event`** (opt-in в `llm_profile` / `TelegramSourceConfig`): модель возвращает массив `events`; каждое событие — отдельный ingest. URL: один event → `post.url`; несколько → `post.url#e1`, `#e2`, … (дедуп ЦА по `source_url`);
+- heuristic / profile по-прежнему **1 пост → 1 событие**;
 - Crawl4AI: страница → `LLMExtractionStrategy` (DeepSeek) с fallback на тот же DeepSeek по markdown;
-- в UI «Парсеры»: поле **Извлечение** = LLM DeepSeek.
+- **listener:** для `llm` пока fallback на heuristic (LLM — batch-only by design).
+
+Reusable LLM-профиль в ЦА: `ParserProfile.kind=llm` + JSON `llm_profile` (`contracts/llm_profile.py`). При enqueue flatten → `extract_mode=llm` + schema/instruction/required_fields/`multi_event`.
 
 ### Profile-режим (`extract_mode: profile`)
 
@@ -69,8 +84,12 @@ async def run(job_id, source_config, *, ctx) -> tuple[list[dict], str | None]
 
 - `heuristic_profile` в `source_config` (схема `contracts/heuristic_profile.py`);
 - интерпретатор: `workers/heuristic_profile.py` (те же правила, что preview в ЦА);
-- Telegram batch + listener применяют профиль без DeepSeek;
-- генерация профиля — только в админке (`/admin/parser-profiles/generate`).
+- `required_fields`: пост без заполненных обязательных полей не ингестится (batch + listener);
+- генерация правил — один раз в админке (`/admin/parser-profiles/generate`); runtime **без** LLM.
+
+Reusable heuristic-профиль: `ParserProfile.kind=heuristic` + `heuristic_profile`. Pair на «Парсеры» → flatten `extract_mode=profile`.
+
+UI «Профили»: выбор `kind` (heuristic | llm). Связка канал+профиль на «Парсеры».
 
 ```mermaid
 flowchart LR
@@ -127,7 +146,10 @@ Legacy-ключ `cp:jobs` по-прежнему дренируется telegram-
 
 ## Telegram real-time
 
-`TelegramListener` без изменений: подписки из ЦА, ingest с `listener: true` (статус `ParseJob` не трогается).
+`TelegramListener`: подписки из ЦА, ingest с `listener: true` (статус `ParseJob` не трогается).
+
+- `extract_mode=profile` — те же heuristic-правила, что batch;
+- `extract_mode=llm` — **не** вызывает DeepSeek; fallback на legacy heuristic (LLM только в batch).
 
 ## Переменные окружения