UI Audit Report — SoccerPredictAI¶

Date: 2026-04-24 Auditor: GitHub Copilot (Claude Sonnet 4.6) Scope: Streamlit UI — структура, API интеграция, error handling, UX Method: анализ src/ui/app/main.py, src/ui/app/api_client.py, src/ui/app/pages/

1. Структура приложения¶

1.1 Файловая структура¶

src/ui/app/
├── main.py          — главная страница (Livescores)
├── api_client.py    — HTTP клиент к FastAPI
└── pages/           — ❌ ПУСТАЯ директория

⚠️ P0: UI реализует только livescores. Нет страницы предсказаний, нет страницы информации о модели. Предсказания доступны только через прямой вызов API.

1.2 APIClient¶

# Конфигурация:
API_URL = os.getenv("API_URL", "http://localhost:8000")
API_TOKEN = os.getenv("API_TOKEN")
API_HEADER_TOKEN = os.getenv("API_HEADER_TOKEN")

⚠️ P2 Security: Токен передаётся как query parameter (?token=...) — попадает в URL, логи, browser history. Рекомендуется передавать только через header.

1.3 Реализованные API методы¶

Нет методов для: - POST /predict/ (inline prediction) - GET /predict/{match_id} (match prediction) - POST /predict/async/ (async prediction) - GET /predict/model/info (model info) - GET /predict/matches/ (list matches)

2. Livescores Page Audit¶

2.1 Реализованный функционал¶

2.2 Status labels¶

_STATUS_LABEL: dict[int, str] = {
    0: "❓ Unknown",
    1: "⏳ Upcoming",
    2: "📌 Postponed",
    3: "🟢 In progress",
    4: "❓ Unknown",
    5: "❓ Unknown",
    6: "✅ Finished",
    7: "❌ Cancelled",
}

⚠️ P3: Статусы 4 и 5 помечены как "Unknown" без пояснения — возможно, специфичные для источника данных статусы.

2.3 Кеш Streamlit¶

@st.cache_resource
def _client() -> APIClient:
    return APIClient()

@st.cache_data(ttl=30, show_spinner=False)
def _fetch(year: int, month: int | None) -> list[dict]:
    return _client().get_livescores(year=year, month=month)

✅ cache_resource для singleton клиента, cache_data(ttl=30) для данных — правильное разделение.

3. Findings¶