ui: simplify diagnostics before demo

README.md

@@ -45,7 +45,7 @@ rollbacku znajduje się w `docs/PRODUCTION_RUNBOOK.md`.
 - status silnika, najwyższe rzeczywiste nasilenie i kolejka cylindrów do kontroli,
 - mapa odchyleń całego silnika ze stałą, porównywalną skalą,
 - porównanie widma cylindra z medianą pozostałych cylindrów tej samej jednostki,
-- priorytet kontroli, trzy najbardziej anomalne pasma oraz rekomendowany następny krok,
+- priorytet kontroli, trzy najbardziej anomalne pasma oraz krótkie uzasadnienie diagnozy,
 - pobieranie `predictions.csv` i rozszerzonej diagnostyki,
 - ścisła walidacja CSV i bezpieczne komunikaty błędów,
 - lokalne działanie na CPU, bez wysyłania danych do zewnętrznych usług.

app.py

@@ -151,7 +151,7 @@ def _render_header() -> None:
         <div class="product-header">
           <div class="eyebrow">AESTEEL · DIAGNOSTYKA WTRYSKU DIESEL</div>
           <h1>Konsola diagnostyczna ENGIN</h1>
-          <p>Diagnoza cylindra, nasilenie i następny krok.</p>
+          <p>Diagnoza cylindra, nasilenie i wyjaśnienie oparte na widmie.</p>
         </div>
         """,
         unsafe_allow_html=True,
@@ -192,12 +192,21 @@ def _render_engine_overview(analysis) -> None:
             unsafe_allow_html=True,
         )
         ranking = rank_cylinders(analysis).head(6).copy()
+        ranking["Kolejność"] = range(1, len(ranking) + 1)
         ranking["Cylinder"] = ranking["cylinder"].map(lambda value: f"C{int(value):02d}")
         ranking["Diagnoza"] = ranking["label_display"]
         ranking["Nasilenie"] = ranking["severity_display"]
-        ranking["Priorytet"] = ranking["priority_display"]
+        ranking["Odchylenie [mV]"] = ranking["anomaly_score_mean_abs_mv"].round(1)
         st.dataframe(
-            ranking[["Cylinder", "Diagnoza", "Nasilenie", "Priorytet"]],
+            ranking[
+                [
+                    "Kolejność",
+                    "Cylinder",
+                    "Diagnoza",
+                    "Nasilenie",
+                    "Odchylenie [mV]",
+                ]
+            ],
             hide_index=True,
             width="stretch",
             height=360,
@@ -253,13 +262,8 @@ def _render_cylinder_detail(
         config=PLOTLY_CONFIG,
     )
 
-    why, next_step = st.columns(2, gap="large")
-    with why:
-        st.markdown("#### Uzasadnienie")
+    st.markdown("#### Uzasadnienie diagnozy")
     st.write(explanation.reason)
-    with next_step:
-        st.markdown("#### Następny krok")
-        st.write(explanation.recommendation)
 
 
 def _store_selected_cylinder(state_key: str, widget_key: str) -> None:

docs/DEMO_SCENARIO.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 ## 0:00–0:35 — problem
 
-„Jeden przemysłowy silnik ma 8, 12 lub 16 cylindrów. Mechanik dostaje 21 punktów widma dla każdego cylindra, ale potrzebuje decyzji: który cylinder sprawdzić, jakiej usterki szukać i jak pilna jest interwencja. ENGIN zamienia te pomiary w kolejkę konkretnych działań.”
+„Jeden przemysłowy silnik ma 8, 12 lub 16 cylindrów. Mechanik dostaje 21 punktów widma dla każdego cylindra, ale potrzebuje szybkiej odpowiedzi: który cylinder odstaje, jaki typ usterki wskazuje sygnał i jak duże jest nasilenie. ENGIN porządkuje cylindry do kontroli i pokazuje dowód w widmie.”
 
 ## 0:35–1:15 — ekran silnika
 
@@ -18,7 +18,7 @@ Komunikat: „Nie zmuszamy mechanika do czytania 21 wykresów. Najpierw widzi na
 2. Wybierz najwyżej sklasyfikowany cylinder.
 3. Opcjonalnie dodaj drugi cylinder do porównania.
 4. Porównaj widmo z medianą pozostałych cylindrów tego samego silnika.
-5. Wskaż priorytet, zaznaczone pasma, nasilenie i rekomendowany następny krok.
+5. Wskaż priorytet, zaznaczone pasma, nasilenie i krótkie uzasadnienie diagnozy.
 
 Komunikat: „Referencją jest konkretny silnik, nie abstrakcyjna średnia całej floty. Dzięki temu wynik jest łatwiejszy do zweryfikowania przez człowieka.”
 
@@ -35,7 +35,7 @@ Komunikat: „Wynik nie powstał przez przeciek między cylindrami tego samego s
 1. Pokaż opcję „Wgraj plik CSV”, ale nie przełączaj jej, jeśli czas jest napięty.
 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.”
+Zamknięcie: „ENGIN daje trzy rzeczy naraz: skuteczną klasyfikację, weryfikowalne uzasadnienie i jasną kolejność kontroli cylindrów. Działa lokalnie na CPU i jest gotowy na podłączenie do warsztatowego procesu.”
 
 ## Plan awaryjny
 

docs/JURY_QA.md

@@ -28,7 +28,7 @@ Nie. Status jest deterministyczną regułą biznesową opartą bezpośrednio na
 
 ## Czy score modelu jest prawdopodobieństwem awarii?
 
-Nie. To niekalibrowany wynik `predict_proba`, używany wyłącznie do diagnostyki technicznej. Główny widok mechanika go nie pokazuje; zamiast tego prezentuje diagnozę, nasilenie, priorytet i następny krok. Dla `unknown` utworzonego przez regułę OOD wartość pozostaje pusta.
+Nie. To niekalibrowany wynik `predict_proba`, używany wyłącznie do diagnostyki technicznej. Główny widok mechanika go nie pokazuje; zamiast tego prezentuje diagnozę, nasilenie, priorytet oraz dowód w widmie i porównanie z pozostałymi cylindrami. Dla `unknown` utworzonego przez regułę OOD wartość pozostaje pusta.
 
 ## Co robi aplikacja przy błędnym pliku?
 

engin/charts.py

@@ -28,7 +28,7 @@ def _base_layout(
     fig.update_layout(
         template=None,
         height=height,
-        margin=dict(l=24, r=24, t=margin_top, b=margin_bottom),
+        margin=dict(l=72, r=24, t=margin_top, b=margin_bottom),
         paper_bgcolor="rgba(0,0,0,0)",
         plot_bgcolor=PLOT_BG,
         font=dict(color=TEXT, family="Inter, system-ui, sans-serif"),
@@ -47,8 +47,8 @@ def _base_layout(
         title_font=dict(color=TEXT),
         zeroline=False,
     )
-    fig.update_xaxes(**axis_style)
-    fig.update_yaxes(**axis_style)
+    fig.update_xaxes(**axis_style, automargin=True, title_standoff=12)
+    fig.update_yaxes(**axis_style, automargin=True, title_standoff=18)
     return fig
 
 

tests/test_app_smoke.py

@@ -65,12 +65,19 @@ class StreamlitSmokeTests(unittest.TestCase):
         self.assertIn("Źródło decyzji", diagnostic_columns)
         self.assertNotIn("decision_source", diagnostic_columns)
         overview_table = next(
-            table for table in app.dataframe if "Priorytet" in table.value.columns
+            table for table in app.dataframe if "Kolejność" in table.value.columns
         )
         self.assertEqual(
             list(overview_table.value.columns),
-            ["Cylinder", "Diagnoza", "Nasilenie", "Priorytet"],
+            [
+                "Kolejność",
+                "Cylinder",
+                "Diagnoza",
+                "Nasilenie",
+                "Odchylenie [mV]",
+            ],
         )
+        self.assertNotIn("Priorytet", overview_table.value.columns)
 
     def test_upload_mode_has_safe_empty_state(self) -> None:
         app = AppTest.from_file(str(ROOT / "app.py"), default_timeout=30).run()
@@ -111,5 +118,7 @@ class StreamlitSmokeTests(unittest.TestCase):
         rendered = "\n".join(markdown.value for markdown in app.markdown)
         self.assertIn("CYLINDER 03", rendered)
         self.assertIn("### Wybór cylindra", rendered)
+        self.assertIn("#### Uzasadnienie diagnozy", rendered)
+        self.assertNotIn("#### Następny krok", rendered)
         self.assertNotIn("Select all", rendered)
         self.assertNotIn("You can select up to", rendered)

tests/test_explainability.py

@@ -74,7 +74,15 @@ class ExplainabilityTests(unittest.TestCase):
         self.assertEqual(heatmap.layout.plot_bgcolor, "#101820")
         self.assertEqual(heatmap.data[0].colorbar.bgcolor, "rgba(0,0,0,0)")
         self.assertEqual(heatmap.data[0].colorbar.tickfont.color, "#dce8ee")
-        self.assertEqual(len(cylinder_spectrum(self.analysis, cylinder).data), 2)
+        spectrum = cylinder_spectrum(self.analysis, cylinder)
+        self.assertEqual(spectrum.layout.margin.l, 72)
+        self.assertTrue(spectrum.layout.yaxis.automargin)
+        self.assertEqual(spectrum.layout.yaxis.title.standoff, 18)
+        deviation = deviation_chart(self.analysis, cylinder)
+        self.assertEqual(deviation.layout.margin.l, 72)
+        self.assertTrue(deviation.layout.yaxis.automargin)
+        self.assertEqual(deviation.layout.yaxis.title.standoff, 18)
+        self.assertEqual(len(spectrum.data), 2)
         self.assertEqual(
             len(cylinder_spectrum(self.analysis, cylinder, compared).data),
             5,