ui: focus mechanic workflow and clarify health map

app.py

@@ -15,8 +15,6 @@ from engin.charts import cylinder_spectrum, deviation_chart, engine_heatmap
 from engin.config import (
     LABEL_COLORS,
     LABEL_DISPLAY,
-    LABEL_ICONS,
-    NOT_APPLICABLE,
     SEVERITY_DISPLAY,
     AppConfig,
 )
@@ -38,7 +36,6 @@ MODEL_VERSION = "engin-2026.08.25-1"
 MODEL_ARTIFACT_DIR = BASE_DIR / "artifacts" / MODEL_VERSION
 VIEW_OVERVIEW = "Przegląd"
 VIEW_DETAIL = "Szczegóły cylindra"
-VIEW_MODEL = "Model"
 PLOTLY_CONFIG = {"displayModeBar": False, "displaylogo": False}
 DIAGNOSTIC_COLUMN_DISPLAY = {
     "engine_id": "Silnik",
@@ -155,7 +152,14 @@ def _diagnostics_for_display(frame: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
 
 
 def _render_header(live_inference: bool) -> None:
-    mode = "MODEL AKTYWNY" if live_inference else "TRYB DEMONSTRACYJNY"
+    if live_inference:
+        mode = "MODEL GOTOWY"
+        verification = "ARTEFAKT ZWERYFIKOWANY"
+        tone = "verified"
+    else:
+        mode = "TRYB DEMONSTRACYJNY"
+        verification = "ZAPISANE WYNIKI"
+        tone = "fallback"
     st.markdown(
         f"""
         <div class="product-header">
@@ -164,7 +168,7 @@ def _render_header(live_inference: bool) -> None:
             <h1>Konsola diagnostyczna ENGIN</h1>
             <p>Diagnoza cylindra, nasilenie i następny krok.</p>
           </div>
-          <div class="runtime-badge">● {mode}<br><span>CPU · DANE LOKALNE</span></div>
+          <div class="runtime-badge runtime-{tone}">● {mode}<br><span>{verification}</span></div>
         </div>
         """,
         unsafe_allow_html=True,
@@ -185,35 +189,6 @@ def _render_summary(summary) -> None:
     )
 
 
-def _select_cylinder(session_key: str, view_key: str, cylinder: int) -> None:
-    st.session_state[session_key] = cylinder
-    st.session_state[view_key] = VIEW_DETAIL
-
-
-def _render_cylinder_grid(analysis, session_key: str, view_key: str) -> None:
-    st.markdown("### Mapa cylindrów")
-    columns = st.columns(4)
-    selected_cylinder = int(st.session_state[session_key])
-    for index, row in analysis.diagnostics.iterrows():
-        cylinder = int(row["cylinder"])
-        label = str(row["label"])
-        severity = str(row["severity"])
-        icon = LABEL_ICONS[label]
-        short_label = LABEL_DISPLAY[label]
-        if severity != NOT_APPLICABLE:
-            short_label += f" · {SEVERITY_DISPLAY[severity]}"
-        button_label = f"{icon}  C{cylinder:02d}\n{short_label}"
-        with columns[index % 4]:
-            st.button(
-                button_label,
-                key=f"cylinder_{analysis.engine_id}_{cylinder}",
-                width="stretch",
-                type="primary" if cylinder == selected_cylinder else "secondary",
-                on_click=_select_cylinder,
-                args=(session_key, view_key, cylinder),
-            )
-
-
 def _render_engine_overview(analysis) -> None:
     left, right = st.columns(2, gap="large")
     with left:
@@ -311,14 +286,14 @@ def _render_technical(result: DiagnosisResult) -> None:
     c4.metric("Testy", "38 / 38")
     st.caption(
         "Walidacja grupowa według silników · średnia z 5 uruchomień · "
-        "makro F1 przy 5% braków: 0.983 · CPU."
+        "makro F1 przy 5% braków: 0.983 · wnioskowanie lokalne na CPU."
+    )
+    st.markdown("#### Dane diagnostyczne")
+    st.dataframe(
+        _diagnostics_for_display(result.diagnostics),
+        width="stretch",
+        hide_index=True,
     )
-    with st.expander("Pokaż dane diagnostyczne"):
-        st.dataframe(
-            _diagnostics_for_display(result.diagnostics),
-            width="stretch",
-            hide_index=True,
-        )
 
 
 def render_app(dependencies: AppDependencies | None = None) -> None:
@@ -388,10 +363,7 @@ def render_app(dependencies: AppDependencies | None = None) -> None:
             width="stretch",
         )
         st.divider()
-        st.caption(
-            f"Wersja modelu: {deps.model_version} · wnioskowanie na CPU · "
-            "bez połączeń zewnętrznych"
-        )
+        st.caption(f"Wersja modelu: {deps.model_version}")
 
     analysis = analyze_engine(result, str(engine_id))
     summary = summarize_engine(analysis)
@@ -407,7 +379,7 @@ def render_app(dependencies: AppDependencies | None = None) -> None:
         st.session_state[view_key] = VIEW_OVERVIEW
     view = st.segmented_control(
         "Widok",
-        [VIEW_OVERVIEW, VIEW_DETAIL, VIEW_MODEL],
+        [VIEW_OVERVIEW, VIEW_DETAIL],
         required=True,
         key=view_key,
         label_visibility="collapsed",
@@ -415,7 +387,6 @@ def render_app(dependencies: AppDependencies | None = None) -> None:
     )
 
     if view == VIEW_OVERVIEW:
-        _render_cylinder_grid(analysis, session_key, view_key)
         _render_engine_overview(analysis)
     elif view == VIEW_DETAIL:
         selector_col, comparison_col = st.columns([1.0, 2.0], gap="large")
@@ -449,7 +420,8 @@ def render_app(dependencies: AppDependencies | None = None) -> None:
             int(selected_from_box),
             comparison_cylinders,
         )
-    elif view == VIEW_MODEL:
+
+    with st.expander("Informacje techniczne", expanded=False):
         _render_technical(result)
 
 

assets/app.css

@@ -9,6 +9,7 @@
   --green: #38d996;
   --orange: #f5a524;
   --red: #ff6b57;
+  --radius: 6px;
 }
 
 [data-testid="stAppViewContainer"] {
@@ -32,27 +33,35 @@
   border-bottom: 1px solid var(--line);
 }
 
-.product-header h1 { margin: .2rem 0 .25rem; color: #f3f8fa; font-size: 2rem; letter-spacing: -.035em; }
+.product-header h1 { margin: .2rem 0 .25rem; color: #f3f8fa; font-size: 2rem; line-height: 1.12; letter-spacing: -.035em; }
 .product-header p { margin: 0; color: var(--muted); }
 .eyebrow { color: var(--cyan); font-size: .7rem; font-weight: 800; letter-spacing: .17em; }
 .runtime-badge {
-  min-width: 170px;
+  min-width: 218px;
   padding: .7rem .9rem;
   border: 1px solid rgba(56, 217, 150, .32);
+  border-radius: var(--radius);
   background: rgba(56, 217, 150, .07);
   color: var(--green);
   font: 700 .72rem/1.35 ui-monospace, SFMono-Regular, Menlo, monospace;
   letter-spacing: .06em;
 }
 .runtime-badge span { color: var(--muted); font-size: .64rem; }
+.runtime-fallback {
+  border-color: rgba(245, 165, 36, .38);
+  background: rgba(245, 165, 36, .08);
+  color: var(--orange);
+}
 
 .status-strip {
   display: grid;
   grid-template-columns: repeat(4, 1fr);
   border: 1px solid var(--line);
   border-left: 4px solid var(--green);
+  border-radius: var(--radius);
   background: linear-gradient(90deg, rgba(56, 217, 150, .07), rgba(16, 27, 34, .92));
   margin-bottom: 1.5rem;
+  overflow: hidden;
 }
 .status-strip > div { padding: 1rem 1.2rem; border-right: 1px solid var(--line); }
 .status-strip > div:last-child { border-right: 0; }
@@ -60,7 +69,10 @@
 .status-strip strong { display: block; margin-top: .2rem; font-size: 1.28rem; color: var(--text); }
 .status-warning { border-left-color: var(--orange); background: linear-gradient(90deg, rgba(245, 165, 36, .08), rgba(16, 27, 34, .92)); }
 .status-critical { border-left-color: var(--red); background: linear-gradient(90deg, rgba(255, 107, 87, .09), rgba(16, 27, 34, .92)); }
-.status-unknown { border-left-color: #d56cff; }
+.status-unknown {
+  border-left-color: #d56cff;
+  background: linear-gradient(90deg, rgba(213, 108, 255, .08), rgba(16, 27, 34, .92));
+}
 
 .diagnosis-card {
   --diagnosis-color: var(--cyan);
@@ -73,6 +85,7 @@
   background: linear-gradient(90deg, color-mix(in srgb, var(--diagnosis-color) 12%, transparent), var(--panel));
   border: 1px solid var(--line);
   border-left: 4px solid var(--diagnosis-color);
+  border-radius: var(--radius);
 }
 .diagnosis-card h2 { margin: .08rem 0; color: var(--text); }
 .diagnosis-card p { margin: 0; color: var(--muted); }
@@ -84,19 +97,31 @@
 }
 .diagnosis-metrics strong { display: block; margin-top: .2rem; color: var(--text); font-size: 1.05rem; }
 
-[data-testid="stButton"] button {
-  min-height: 4.2rem;
-  white-space: pre-line;
-  border-radius: 3px;
-  border-color: var(--line);
+[data-testid="stMetric"] {
+  min-height: 5.2rem;
+  padding: .75rem;
+  border: 1px solid var(--line);
+  border-radius: var(--radius);
   background: var(--panel);
-  font-weight: 650;
 }
-[data-testid="stButton"] button:hover { border-color: var(--cyan); color: #fff; }
-[data-testid="stButton"] button[kind="primary"] { border-color: var(--cyan); background: rgba(40, 183, 217, .13); }
-
-[data-testid="stMetric"] { padding: .7rem; border: 1px solid var(--line); background: var(--panel); }
-[data-testid="stDataFrame"], [data-testid="stPlotlyChart"] { border: 1px solid var(--line); overflow: hidden; }
+[data-testid="stDataFrame"], [data-testid="stPlotlyChart"] {
+  border: 1px solid var(--line);
+  border-radius: var(--radius);
+  background: var(--panel);
+  overflow: hidden;
+}
+[data-testid="stDownloadButton"] button,
+[data-testid="stFileUploaderDropzone"] {
+  border-color: var(--line);
+  border-radius: var(--radius);
+}
+[data-testid="stDownloadButton"] button:hover { border-color: var(--cyan); }
+[data-testid="stExpander"] details {
+  border-color: var(--line);
+  border-radius: var(--radius);
+  background: rgba(16, 27, 34, .58);
+}
+[data-baseweb="select"] > div { border-radius: var(--radius); }
 
 /* Streamlit 1.62 has no interface locale setting, so localize its uploader chrome. */
 [data-testid="stFileUploaderDropzone"] button [data-testid="stMarkdownContainer"] { display: none; }
@@ -123,7 +148,9 @@
 }
 
 @media (max-width: 560px) {
+  .product-header h1 { font-size: 1.65rem; }
   .status-strip { grid-template-columns: 1fr; }
   .status-strip > div { border-right: 0; border-bottom: 1px solid var(--line); }
+  .status-strip > div:last-child { border-bottom: 0; }
   .diagnosis-metrics { grid-template-columns: 1fr; }
 }

docs/DEMO_SCENARIO.md

@@ -7,8 +7,8 @@
 ## 0:35–1:15 — ekran silnika
 
 1. Uruchom `streamlit run app.py` i pozostaw „Dane demonstracyjne”.
-2. Wskaż status silnika, najwyższe severity i liczbę cylindrów wymagających uwagi.
-3. Pokaż mapę cylindrów oraz ranking kontroli.
+2. Wskaż status silnika, najwyższe nasilenie i liczbę cylindrów wymagających uwagi.
+3. Pokaż mapę odchyleń: diagnoza jest zapisana przy każdym cylindrze, a stała skala kolorów pozwala porównywać silniki.
 
 Komunikat: „Nie zmuszamy mechanika do czytania 21 wykresów. Najpierw widzi najważniejszy cylinder i pilność.”
 
@@ -16,29 +16,30 @@ Komunikat: „Nie zmuszamy mechanika do czytania 21 wykresów. Najpierw widzi na
 
 1. Otwórz „Szczegóły cylindra”.
 2. Wybierz najwyżej sklasyfikowany cylinder.
-3. Porównaj jego widmo z medianą pozostałych cylindrów tego samego silnika.
-4. Wskaż zaznaczone pasma, score modelu, severity i rekomendowany następny krok.
+3. Opcjonalnie dodaj drugi cylinder do porównania.
+4. Porównaj widmo z medianą pozostałych cylindrów tego samego silnika.
+5. Wskaż zaznaczone pasma, wynik modelu, nasilenie i rekomendowany następny krok.
 
 Komunikat: „Referencją jest konkretny silnik, nie abstrakcyjna średnia całej floty. Dzięki temu wynik jest łatwiejszy do zweryfikowania przez człowieka.”
 
 ## 2:20–3:05 — odporność
 
-1. Przejdź do „Walidacja i model”.
-2. Pokaż grouped Macro F1 0.981, severity 0.930 i wynik przy 5% braków.
-3. Powiedz, że cały silnik jest zawsze w jednym foldzie i że inference działa na CPU.
+1. Rozwiń „Informacje techniczne”.
+2. Pokaż grupowe makro F1 0.981, trafność nasilenia 0.930 i wynik przy 5% braków.
+3. Powiedz, że cały silnik jest zawsze w jednym zbiorze walidacyjnym, a model działa na CPU.
 
 Komunikat: „Wynik nie powstał przez przeciek między cylindrami tego samego silnika. Pipeline jest też testowany na brakach odpowiadających realnym danym warsztatowym.”
 
 ## 3:05–3:40 — własny plik i wartość
 
 1. Pokaż opcję „Wgraj plik CSV”, ale nie przełączaj jej, jeśli czas jest napięty.
-2. Pokaż przyciski pobrania submission oraz pełnej diagnostyki.
+2. Pokaż przyciski pobrania wyników oraz pełnej diagnostyki.
 
 Zamknięcie: „ENGIN daje trzy rzeczy naraz: konkursowo skuteczny model, weryfikowalne uzasadnienie i prostą decyzję serwisową. Działa lokalnie na CPU i jest gotowy na podłączenie do warsztatowego procesu.”
 
 ## Plan awaryjny
 
 - Jeśli nie ma internetu: aplikacja nie potrzebuje internetu.
-- Jeśli model nie wystartuje: automatycznie działa fallback na zapisanych predykcjach demo.
+- Jeśli model nie wystartuje: automatycznie działa tryb awaryjny na zapisanych predykcjach demonstracyjnych.
 - Jeśli brakuje czasu: pokaż ekran główny, jeden cylinder i metryki — około 90 sekund.
 - Przed wystąpieniem uruchom `python -m unittest discover -v` i zachowaj terminal z wynikiem 38/38.

docs/REVIEW_RESPONSE.md

@@ -2,7 +2,8 @@
 
 | Uwaga z przeglądu | Zmiana | Dowód regresji |
 | --- | --- | --- |
-| Mapa cylindrów i dropdown nadpisywały sobie stan | oba widgety korzystają z jednego klucza session state; kafelki ustawiają go callbackiem | `test_cylinder_grid_and_detail_selector_share_state` |
+| Wybór cylindra niepotrzebnie obciążał przegląd silnika | wybór jest dostępny wyłącznie w widoku szczegółów; przegląd pokazuje tylko stan i priorytety | `test_cylinder_selector_exists_only_in_detail_view` |
+| Automatyczna skala mapy wyolbrzymiała różnice w zdrowych silnikach | mapa ma stałą skalę ±20 mV i opis diagnozy przy każdym cylindrze | `test_all_chart_factories_return_populated_figures` |
 | Status `WYMAGA WERYFIKACJI` był nieosiągalny | status zależy bezpośrednio od label/severity; `unknown` bez nazwanej usterki ma dedykowany status | `test_unknown_only_engine_requires_verification` |
 | Engine Health 0–100 był arbitralny | liczba została usunięta; UI pokazuje najwyższe rzeczywiste severity i porządkowy triage | testy explainability + smoke UI |
 | OOD otrzymywał sztuczny confidence 50–99% | score OOD jest `NaN`; UI nazywa pozostałe wartości score modelu i wyjaśnia brak kalibracji | `test_diagnostics_are_complete_for_the_application` |
@@ -15,4 +16,4 @@ Po zmianie OOD ponownie wykonano pięć seedów grouped CV dla clean i masked 5%
 - clean: Macro F1 `0.9811`, severity `0.9298`, Raw Score `0.9683`,
 - masked 5%: Macro F1 `0.9829`, severity `0.9333`, Raw Score `0.9705`.
 
-Pełny pakiet po iteracji: `32/32` testów oraz poprawny healthcheck Streamlit `ok`.
+Pełny pakiet po iteracji: `38/38` testów oraz poprawny test stanu Streamlit `ok`.

engin/charts.py

@@ -7,7 +7,7 @@ from collections.abc import Sequence
 import numpy as np
 import plotly.graph_objects as go
 
-from .config import FREQ_COLS, LABEL_COLORS
+from .config import FREQ_COLS, LABEL_COLORS, LABEL_DISPLAY, LABEL_ICONS
 from .explainability import EngineAnalysis
 
 PLOT_BG = "#101820"
@@ -15,6 +15,7 @@ GRID = "rgba(148, 163, 184, 0.14)"
 TEXT = "#dce8ee"
 MUTED = "#8fa6b2"
 COMPARISON_COLORS = ("#28b7d9", "#f5a524", "#38d996", "#d56cff", "#2f78ed")
+HEATMAP_DEVIATION_LIMIT_MV = 20.0
 
 
 def _base_layout(
@@ -38,15 +39,18 @@ def _base_layout(
 
 
 def engine_heatmap(analysis: EngineAnalysis) -> go.Figure:
-    cylinders = analysis.measurements["cylinder"].astype(int).tolist()
-    max_abs = max(float(np.percentile(analysis.absolute_deviation, 95)), 1.0)
+    row_labels = [
+        f"{LABEL_ICONS[str(row.label)]} C{int(row.cylinder):02d} · "
+        f"{LABEL_DISPLAY[str(row.label)]}"
+        for row in analysis.diagnostics.itertuples()
+    ]
     fig = go.Figure(
         go.Heatmap(
             z=analysis.deviation,
             x=list(range(len(FREQ_COLS))),
-            y=[f"C{value:02d}" for value in cylinders],
-            zmin=-max_abs,
-            zmax=max_abs,
+            y=row_labels,
+            zmin=-HEATMAP_DEVIATION_LIMIT_MV,
+            zmax=HEATMAP_DEVIATION_LIMIT_MV,
             zmid=0,
             colorscale=[
                 [0.0, "#28b7d9"],
@@ -54,10 +58,10 @@ def engine_heatmap(analysis: EngineAnalysis) -> go.Figure:
                 [1.0, "#ff6b57"],
             ],
             colorbar=dict(title="Δ mV", thickness=12),
-            hovertemplate="Cylinder %{y}<br>%{x} kHz<br>Odchylenie %{z:.1f} mV<extra></extra>",
+            hovertemplate="%{y}<br>%{x} kHz<br>Odchylenie %{z:.1f} mV<extra></extra>",
         )
     )
-    fig.update_yaxes(autorange="reversed", title="Cylinder")
+    fig.update_yaxes(autorange="reversed", automargin=True, title=None)
     fig.update_xaxes(title="Częstotliwość [kHz]", dtick=2)
     return _base_layout(fig, height=360, margin_top=18, margin_bottom=42)
 

tests/test_app_smoke.py

@@ -12,15 +12,22 @@ class StreamlitSmokeTests(unittest.TestCase):
     def test_default_demo_renders_without_exception(self) -> None:
         app = AppTest.from_file(str(ROOT / "app.py"), default_timeout=30).run()
         self.assertEqual(len(app.exception), 0)
-        self.assertGreaterEqual(len(app.button), 8)
         self.assertGreaterEqual(len(app.selectbox), 1)
         self.assertEqual(app.radio[0].value, "Dane demonstracyjne")
         self.assertEqual(app.segmented_control[0].value, "Przegląd")
+        self.assertEqual(
+            app.segmented_control[0].options,
+            ["Przegląd", "Szczegóły cylindra"],
+        )
+        self.assertFalse(any("C01" in button.label for button in app.button))
         self.assertFalse(
             any(selector.label == "Cylinder główny" for selector in app.selectbox)
         )
         rendered = "\n".join(markdown.value for markdown in app.markdown)
         self.assertIn("Konsola diagnostyczna ENGIN", rendered)
+        self.assertIn("ARTEFAKT ZWERYFIKOWANY", rendered)
+        self.assertIn("runtime-verified", rendered)
+        self.assertNotIn("CPU · DANE LOKALNE", rendered)
         for english_fragment in (
             "Diagnostic Console",
             "LIVE INFERENCE",
@@ -31,7 +38,6 @@ class StreamlitSmokeTests(unittest.TestCase):
         ):
             self.assertNotIn(english_fragment, rendered)
 
-        app.segmented_control[0].set_value("Model").run()
         self.assertEqual(
             [metric.label for metric in app.metric],
             [
@@ -41,7 +47,16 @@ class StreamlitSmokeTests(unittest.TestCase):
                 "Testy",
             ],
         )
-        diagnostic_columns = set(app.dataframe[0].value.columns)
+        technical_expander = next(
+            expander for expander in app.expander if expander.label == "Informacje techniczne"
+        )
+        self.assertFalse(technical_expander.proto.expanded)
+        diagnostic_table = next(
+            table
+            for table in app.dataframe
+            if "Źródło decyzji" in table.value.columns
+        )
+        diagnostic_columns = set(diagnostic_table.value.columns)
         self.assertIn("Źródło decyzji", diagnostic_columns)
         self.assertNotIn("decision_source", diagnostic_columns)
 
@@ -51,14 +66,20 @@ class StreamlitSmokeTests(unittest.TestCase):
         self.assertEqual(len(app.exception), 0)
         self.assertGreaterEqual(len(app.info), 1)
 
-    def test_cylinder_grid_and_detail_selector_share_state(self) -> None:
+    def test_cylinder_selector_exists_only_in_detail_view(self) -> None:
         app = AppTest.from_file(str(ROOT / "app.py"), default_timeout=30).run()
-        target = next(button for button in app.button if "C03" in button.label)
-        target.click().run()
+        self.assertFalse(
+            any(selector.label == "Cylinder główny" for selector in app.selectbox)
+        )
+        app.segmented_control[0].set_value("Szczegóły cylindra").run()
         self.assertEqual(app.segmented_control[0].value, "Szczegóły cylindra")
         detail_selector = next(
             selector for selector in app.selectbox if selector.label == "Cylinder główny"
         )
+        detail_selector.set_value(3).run()
+        detail_selector = next(
+            selector for selector in app.selectbox if selector.label == "Cylinder główny"
+        )
         self.assertEqual(detail_selector.value, 3)
         comparison = app.multiselect[0]
         self.assertEqual(comparison.label, "Porównaj z cylindrami")

tests/test_explainability.py

@@ -66,6 +66,10 @@ class ExplainabilityTests(unittest.TestCase):
         heatmap = engine_heatmap(self.analysis)
         self.assertEqual(len(heatmap.data), 1)
         self.assertEqual(heatmap.layout.height, 360)
+        self.assertEqual(heatmap.data[0].zmin, -20.0)
+        self.assertEqual(heatmap.data[0].zmax, 20.0)
+        self.assertTrue(any("Sprawny" in label for label in heatmap.data[0].y))
+        self.assertTrue(any("·" in label for label in heatmap.data[0].y))
         self.assertEqual(len(cylinder_spectrum(self.analysis, cylinder).data), 2)
         self.assertEqual(
             len(cylinder_spectrum(self.analysis, cylinder, compared).data),