Improve quality for classification

vacancies/main/management/commands/collect_vacancies_from_telegram_messages.py

@@ -42,7 +42,7 @@ class Command(BaseCommand):
             min_salary_rub: int | None
             max_salary_rub: int | None
 
-        openai_client = ChatOpenAI(model_name="gpt-5-mini", reasoning_effort="minimal", temperature=0, seed=42, top_p=1)
+        openai_client = ChatOpenAI(model_name="gpt-5-mini", temperature=0, seed=42, top_p=1)
         structured_llm = openai_client.with_structured_output(Structure)
 
         last_timestamp = timezone.now() - timedelta(days=30)
@@ -59,6 +59,7 @@ class Command(BaseCommand):
                 Ты — HR-классификатор. Ниже приведён список допустимых профессий.
                 Твоя задача — выбрать наиболее подходящую по смыслу.
                 Качество классификации - самое важное.
+                Если не уверен, то лучше укажи "Другое", ошибки недопустимы.
                 Игнорируй орфографические и стилистические различия.
                 Вакансия:
                 {row[3]}

vacancies/main/recommendations.py

@@ -1,12 +1,12 @@
 from vacancies.main.models import Vacancy
+from django.db.models import Q
 
 
 def get_next_vacancy(customer_cv):
-    vacancy = Vacancy.objects.exclude(
-        id__in=customer_cv.customer.recommended_vacancies.values_list("vacancy_id", flat=True),
-    ).filter(
+    vacancy = Vacancy.objects.filter(
+        ~Q(id__in=customer_cv.customer.recommended_vacancies.values_list("vacancy_id", flat=True)),
+        Q(min_salary_rub__isnull=True) | Q(min_salary_rub__gt=customer_cv.min_salary_rub),
         job_title__title__in=customer_cv.job_titles.values_list("title", flat=True),
-        min_salary_rub__gt=customer_cv.min_salary_rub,
     ).first()
     if vacancy:
         customer_cv.customer.recommended_vacancies.create(vacancy=vacancy)