Добавлено логирование для отладки черновиков

- Добавлены логи в frontend (ClaimForm.tsx) для отслеживания unified_id и запросов к API
- Добавлены логи в backend (claims.py) для отладки SQL запросов
- Создан лог сессии с описанием проблемы и текущего состояния
- Проблема: API возвращает 0 черновиков, хотя в БД есть данные

docs/WIZARD_OPTIMIZATION.md

@@ -0,0 +1,55 @@
+# Оптимизация генерации визарда
+
+## Проблема
+AI Agent генерирует визард за ~40 секунд, что слишком долго для UX.
+
+## Варианты оптимизации
+
+### 1. Сократить промпт (приоритет: ВЫСОКИЙ)
+Текущий промпт ~2000+ символов. Можно сократить до ~800-1000, убрав:
+- Повторения инструкций
+- Детальные объяснения форматов (оставить только примеры)
+- Лишние поля в ответе (если не используются)
+
+**Ожидаемый эффект:** -15-20 секунд
+
+### 2. Использовать более быструю модель
+- `gpt-4o-mini` вместо `gpt-4.1-mini` (быстрее в 2-3 раза)
+- Или `gpt-3.5-turbo` для простых случаев
+
+**Ожидаемый эффект:** -20-25 секунд
+
+### 3. Streaming ответа
+Начать обрабатывать JSON по частям, как только начинают приходить данные.
+
+**Ожидаемый эффект:** UX улучшится (показываем прогресс), но общее время не изменится
+
+### 4. Кэширование для похожих запросов
+Кэшировать результаты для похожих описаний (по хэшу первых 200 символов).
+
+**Ожидаемый эффект:** -35-40 секунд для повторных запросов
+
+### 5. Упростить схему ответа
+Убрать неиспользуемые поля:
+- `coverage_report.questions` (если не используется)
+- `risks`, `deadlines` (если не критично)
+- Детальные `rationale` для каждого вопроса
+
+**Ожидаемый эффект:** -5-10 секунд
+
+### 6. Разбить на этапы
+1. Быстро генерировать базовый план (5-7 вопросов, список документов) - 10-15 сек
+2. Параллельно/асинхронно дорабатывать prefill и coverage_report
+
+**Ожидаемый эффект:** UX улучшится (показываем план быстрее)
+
+## Рекомендуемый подход
+
+**Комбинация 1 + 2 + 5:**
+- Сократить промпт до минимума
+- Переключиться на `gpt-4o-mini`
+- Убрать неиспользуемые поля
+
+**Ожидаемый результат:** 40 сек → 10-15 сек
+
+