Проверка данных от модели

Данные, извлечённые или преобразованные моделью, могут быть неверными — и без проверки ошибка тихо уходит дальше. Проверки: соответствие типам и формату (число там, где число; дата там, где дата); диапазоны и здравый смысл (сумма не отрицательная, дата не в будущем); обязательные поля заполнены (а не выдуманы); помечать записи с низкой уверенностью на ручную проверку; сверять критичные значения с источником. Автоматическая валидация ловит грубые ошибки дёшево, а критичное — через человека. Правило: любые данные от модели проходят валидацию (типы, диапазоны, обязательность) перед использованием, а критичные значения — через проверку человеком; извлечение без проверки распространяет ошибки.