checkpoint: DB baseline reset (v10) with perfect column order for n8n.

Integrated catalog_robot.py logic for structured data ingestion.
Updated models and documentation for the Robot Ecosystem.

backend/app/models/__init__.py

@@ -14,7 +14,7 @@ from .asset import (
 )
 
 # Szerviz és Szakértelem (ÚJ)
-from .service import ServiceProfile, ExpertiseTag, ServiceExpertise
+from .service import ServiceProfile, ExpertiseTag, ServiceExpertise, ServiceStaging
 
 # Földrajzi adatok és Címek
 from .address import Address, GeoPostalCode, GeoStreet, GeoStreetType
@@ -45,11 +45,13 @@ __all__ = [
     "Organization", "OrganizationMember",
     "Asset", "AssetCatalog", "AssetCost", "AssetEvent", "AssetFinancials", 
     "AssetTelemetry", "AssetReview", "ExchangeRate",
-    "ServiceProfile", "ExpertiseTag", "ServiceExpertise", # <--- HOZZÁADVA
     "Address", "GeoPostalCode", "GeoStreet", "GeoStreetType", 
     "PointRule", "LevelConfig", "UserStats", "Badge", "UserBadge", "Rating", "PointsLedger",
     "SystemParameter", "Document", "Translation", "PendingAction",
     "SubscriptionTier", "OrganizationSubscription",
     "CreditTransaction", "ServiceSpecialty", "AuditLog", "VehicleOwnership",
+    # --- SZERVIZ MODUL (Tisztítva) ---
+    "ServiceProfile", "ExpertiseTag", "ServiceExpertise", "ServiceStaging",
+    # --- ALIASOK ---
     "Vehicle", "UserVehicle", "VehicleCatalog", "ServiceRecord"
 ]

backend/app/models/service.py

@@ -69,4 +69,46 @@ class ServiceExpertise(Base):
     validation_level = Column(Integer, default=0)
     
     service = relationship("ServiceProfile", back_populates="expertises")
-    expertise = relationship("ExpertiseTag")
+    expertise = relationship("ExpertiseTag")
+
+class ServiceStaging(Base):
+    """
+    Átmeneti tábla a Hunter (n8n/scraping) adatoknak.
+    A címek itt már darabolva (IRSZ, Város, Utca, Házszám) szerepelnek 
+    a jobb kereshetőség és validálás érdekében.
+    """
+    __tablename__ = "service_staging"
+    __table_args__ = {"schema": "data"}
+
+    id = Column(Integer, primary_key=True, index=True)
+    
+    # --- Alapadatok ---
+    name = Column(String, nullable=False, index=True)
+    
+    # --- Strukturált cím adatok (A kérésedre bontva) ---
+    postal_code = Column(String(10), nullable=True, index=True)  # Irányítószám
+    city = Column(String(100), nullable=True, index=True)         # Település
+    street = Column(String(255), nullable=True)                  # Utca és közterület jellege (pl. Diófa utca)
+    house_number = Column(String(50), nullable=True)             # Házszám, emelet, ajtó
+    full_address = Column(String, nullable=True)                 # Az eredeti, egybefüggő cím (ha van)
+
+    # --- Elérhetőségek ---
+    contact_phone = Column(String, nullable=True)
+    email = Column(String, nullable=True)
+    website = Column(String, nullable=True)
+    
+    # --- Forrás és Azonosítás ---
+    source = Column(String(50), nullable=True, index=True)       # Forrás: 'OSM', 'Facebook', stb.
+    external_id = Column(String(100), nullable=True, index=True) # Külső ID (pl. OSM node id)
+    
+    # --- Adatmentés ---
+    # Itt landol a teljes robot-zsákmány minden apró részlettel
+    raw_data = Column(JSONB, server_default=text("'{}'::jsonb"))
+    
+    # --- Státusz és Bizalom ---
+    # status lehet: pending (feldolgozás alatt), enriched (nyomozó által bővített), 
+    # duplicate (már megvan), verified (élesítésre kész)
+    status = Column(String(20), server_default=text("'pending'"), index=True)
+    trust_score = Column(Integer, default=0)
+    
+    created_at = Column(DateTime(timezone=True), server_default=func.now())