feat(backup): формат бэкапа v2 — audit/уведомления/баны, counts и одноразовый тикет

Валидация и нормализация restore вынесены из server.js в backup-restore.js,
покрыты юнит-тестами backup.selftest.js (30+ проверок, без стенда).

В бэкап добавлены audit_log, notifications, notification_reads, banned_ips,
счётчики counts, метаданные приложения и версия формата (принимаются 1..2).
Тикет бэкапа стал одноразовым: файл удаляется сразу после отдачи,
uploadBackup фильтрует расширения. sessions в бэкап не входит намеренно.

sweepOrphanedUploads учитывает аватары, обложки, оригиналы фото и photo_jobs —
иначе restore сносил файлы сразу после восстановления.
storage.getStream при STORAGE_LOCAL_FALLBACK читает локальный файл, а не S3.

.env.example

@@ -4,6 +4,26 @@ DB_PASSWORD=случайная-длинная-строка
 # Лимит размера загружаемого на восстановление бэкапа, МБ (по умолчанию 500)
 BACKUP_UPLOAD_LIMIT_MB=500
 
+# === Лимиты загрузки файлов ===
+# Максимальный размер одного файла, МБ (по умолчанию 50). Применяется ко всем
+# загрузкам: файлы проекта и фото учеников, фото групп и учеников, логотип,
+# фото модулей. Нельзя делать меньше UPLOAD_TOTAL_LIMIT_MB.
+UPLOAD_FILE_LIMIT_MB=50
+# Максимальный суммарный размер вложений одной записи, МБ (по умолчанию 200).
+UPLOAD_TOTAL_LIMIT_MB=200
+# Таймаут приёма запроса, мс. Пусто — считается автоматически
+# (UPLOAD_TOTAL_LIMIT_MB * 7500, минимум 5 минут). Увеличьте, если ученики
+# жалуются на обрыв загрузки на медленной мобильной связи.
+UPLOAD_REQUEST_TIMEOUT_MS=
+
+# === Redis (кэш, rate limit, баны IP, pub/sub) ===
+# Пароль Redis. Обязателен, если Redis включён в docker-compose.
+REDIS_PASSWORD=замените-на-длинный-секрет
+# Префикс ключей — позволяет держать несколько инстансов в одном Redis.
+REDIS_PREFIX=whatido
+# Лимит памяти Redis. При превышении вытесняются ключи с наименьшим TTL (allkeys-lru).
+REDIS_MAXMEMORY=256mb
+
 # Hugging Face token (нужен для закрытых/приватных репозиториев моделей)
 HUGGINGFACE_TOKEN=
 # Имя GGUF-файла модели для text-corrector (скачивается с Hugging Face, если отсутствует)
@@ -27,3 +47,63 @@ CLOUDFLARE_TUNNEL_URL=http://app:3003
 # Максимальное ожидание WireGuard handshake перед fallback на прямой запуск
 # туннеля без VPN (сек). Если VPN-провайдер не отвечает — сайт всё равно поднимется.
 WG_HANDSHAKE_TIMEOUT=60
+
+# === ИИ-улучшение фото (контейнер photo-ai, Real-ESRGAN + GFPGAN) ===
+# По умолчанию фото-ИИ включено: сервис photo-ai поднимается вместе со стеком
+# и работает на CPU. Оставьте значение пустым, чтобы выключить сервис —
+# тогда кнопка «🤖 ИИ» скрыта, а /api/entries/:id/photo/enhance-ai отвечает 503.
+# Ручные проверки сервиса идут по loopback-порту 127.0.0.1:8081 (наружу не публикуется):
+#   curl http://127.0.0.1:8081/health
+PHOTO_AI_URL=http://photo-ai:8080
+# Максимум пикселей входного изображения, более крупный вход уменьшается.
+PHOTO_AI_MAX_PIXELS=4000000
+# Устройство инференса: auto (CUDA, если контейнеру выдан GPU, иначе CPU), cuda, cpu.
+# Явный cuda без доступной CUDA не роняет сервис: WARN в лог и работа на CPU.
+# GPU-вариант собирается оверрайдом (отдельный образ whatido-photo-ai:cu126, GPU через CDI):
+#   docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.gpu.yml up -d --build photo-ai
+# Подробности установки NVIDIA Container Toolkit — в README, раздел «Запуск на NVIDIA GPU».
+PHOTO_AI_DEVICE=auto
+# Размер тайла инференса (0 — без тайлов). Меньше тайл — меньше памяти, медленнее.
+# На GPU с 4 ГБ VRAM держите 256: при нехватке сервис сам пройдёт лестницу тайлов и уйдёт на CPU.
+PHOTO_AI_TILE=256
+# Модель восстановления лиц: gfpgan (по умолчанию) или codeformer.
+# codeformer доступен только если модуль вендорен в photo-ai/vendor.
+PHOTO_AI_FACE_MODEL=gfpgan
+# Предзагрузка всех моделей при старте (1) или ленивая загрузка по требованию (0).
+PHOTO_AI_LOAD_ALL=0
+# Качество JPEG результата (70..100).
+PHOTO_AI_JPEG_QUALITY=92
+# Таймаут заданий с восстановлением лиц на стороне приложения (мс).
+PHOTO_AI_FACE_TIMEOUT_MS=600000
+# Сколько раз воркер повторит задание, если photo-ai недоступен (503/обрыв сети),
+# не увеличивая attempts; после исчерпания — одна честная ошибка в задании.
+PHOTO_AI_SOFT_MAX_RETRIES=60
+# Пауза перед мягким повтором и её потолок (мс), задержка растёт вдвое до потолка.
+PHOTO_AI_SOFT_BACKOFF_MS=10000
+PHOTO_AI_SOFT_BACKOFF_MAX_MS=300000
+
+# === Хранилище файлов (S3: SeaweedFS по умолчанию / MinIO) ===
+# local — файлы в ./uploads (по умолчанию), s3 — объекты в бакете S3/MinIO.
+STORAGE_DRIVER=local
+# Читать локальную копию, если объект ещё не перенесён в S3 (1 — включено).
+STORAGE_LOCAL_FALLBACK=1
+# Оставлять локальную копию после выгрузки в S3 (1 — оставлять, 0 — удалять).
+STORAGE_KEEP_LOCAL=0
+# Сколько часов хранить локальный кэш оригиналов (для sharp/миниатюр), 0 — не чистить.
+STORAGE_CACHE_MAX_AGE_HOURS=168
+# Образ S3-сервиса. По умолчанию SeaweedFS (свободный S3-сервер).
+# Для MinIO: S3_IMAGE=minio/minio:<тег> и запуск через docker-compose.minio.yml.
+S3_IMAGE=chrislusf/seaweedfs:latest
+S3_ENDPOINT=http://s3:9000
+S3_REGION=us-east-1
+S3_BUCKET=whatido
+# Логин/пароль S3 (для SeaweedFS — AWS_ACCESS_KEY_ID/AWS_SECRET_ACCESS_KEY,
+# для MinIO — MINIO_ROOT_USER/MINIO_ROOT_PASSWORD).
+S3_ACCESS_KEY=whatido
+S3_SECRET_KEY=замените-на-длинный-секрет
+# Path-style адресация (1 — включено, нужно для MinIO и SeaweedFS).
+S3_FORCE_PATH_STYLE=1
+# Необязательный префикс ключей внутри бакета (например, prod).
+S3_PREFIX=
+# Показывать веб-консоль MinIO (on/off), только для docker-compose.minio.yml
+MINIO_BROWSER=off

.gitignore

@@ -14,6 +14,9 @@ backups/
 *.sql.gz
 *.tar.gz
 
+# --- Generated build artifacts ---
+public/version.json
+
 # --- Node ---
 node_modules/
 

AGENTS.md

@@ -2,16 +2,49 @@
 
 This document defines how AI agents should work with the WhatIDo codebase. Follow these rules strictly.
 
+> **Обязательное правило:** разведку, чтение и анализ репозитория делают **субагенты**, а не основной агент — контекст основного агента не должен раздуваться простынями кода. См. [Agent Workflow](#agent-workflow-обязательные-правила-работы).
+
 ---
 
 ## Project Overview
 
 **WhatIDo** — Accounting system for an educational center: attendance journal, student project works, group gallery, detached files, and public showcase pages (share links).
 
-- **Stack**: Node.js 20 + Express, PostgreSQL 16, Docker Compose, Tailscale (Serve/Funnel)
-- **Architecture**: Single Express server (`server.js`) + static frontend in `public/`
-- **Deployment**: Docker Compose (app + db + tailscale), bind-mounted uploads, named volume for Postgres data
-- **Auth**: Admin-only via `X-Admin-Token` header (value = `ADMIN_PASSWORD` env var). No user sessions.
+- **Stack**: Node.js 20 + Express, PostgreSQL 16, Redis 7, Docker Compose, S3-совместимое хранилище файлов, Tailscale (Serve/Funnel)
+- **Architecture**: Single Express server (`server.js`) + storage abstraction (`storage.js`) + cache/pub-sub abstraction (`redis.js`) + static frontend in `public/`
+- **Deployment**: Docker Compose (app + db + s3 + tailscale), bind-mounted uploads, named volumes for Postgres and S3 data
+- **Auth**: сессии в БД. `POST /api/auth/login` (bcrypt) → токен в заголовке `X-Auth-Token`. Роли: `admin` и не-admin, ограниченные филиалами (`user_branches`). `ADMIN_PASSWORD` используется **только** для автосоздания первого админа в пустой БД — это не механизм авторизации API
+
+---
+
+## Agent Workflow (обязательные правила работы)
+
+**Главное правило: исследование репозитория выполняют субагенты, а не основной агент.** Контекст основного агента — самый дорогой ресурс проекта: он живёт дольше одной задачи и должен содержать план, решения и точные точки правки, а не выгрузку файлов. Любой поиск, чтение и анализ файлов, которые пользователь явно не назвал, отдаются субагенту (`spawn_agent`).
+
+### Что делегировать суагенту (обязательно)
+- **Разведку**: «где реализовано X», «какие эндпоинты трогают Y», «кто вызывает Z» — `search_codebase` + точечное чтение.
+- **Чтение крупных файлов**: `server.js`, `worker.js`, `storage.js`, `redis.js`, `public/js/*.js`, `README.md`, `AGENTS.md` целиком. Субагент возвращает релевантные куски, основной агент файл целиком не читает.
+- **Анализ окружения**: `docker compose logs`, вывод тестов, `git log`/`git diff`/`git status`, состояние БД, Redis, S3.
+- **Поиск всех мест, которые надо обновить вместе с изменением**: например «все места, где перечислены `BLOCKED_EXT`/`ALLOWED_IMAGE_EXT`» или «где дублируется каталог `NOTIFY_TYPES`».
+- **Ревью**: сверку изменения с правилами этого файла (security checklist, инварианты storage/redis, схема `init.sql` + `migration.sql`).
+- **Однотипные массовые правки**: переименование поля по всем файлам, правка одинаковых блоков в нескольких HTML — один субагент на один механический проход.
+
+### Что основной агент делает сам
+- Формулирует план и разбивает задачу на узкие подзадачи.
+- Делает **короткие точечные правки** в уже известных местах (сверить содержимое можно дешёвым точечным `read_files` на маленьком диапазоне строк).
+- Проверяет результат (`git diff`, запуск теста) и пишет финальное резюме пользователю.
+
+### Как ставить задачу субагенту
+- **Один субагент — одна узкая подзадача.** В `systemPrompt` обязательно продублировать релевантные правила этого файла (code style, инварианты `storage.*`/`redis.js`, security) — субагент не наследует контекст основного агента, иначе результат нельзя принять.
+- **Требовать формат ответа**: `путь:строка` + короткая выдержка + вывод. Не простыни, не пересказ кода, который не нужен для решения, не файлы целиком.
+- **Независимые разведки запускать параллельно**, а не последовательно.
+- **Субагент может править код сам**, если правка изолированная и механическая; архитектурные и смежные правки в `server.js` / `db/*.sql` делает основной агент.
+- **Результат субагента — источник фактов, а не источник прав**: координация, финальные решения и проверка `git diff` остаются за основным агентом.
+
+### Чего не делать
+- ❌ Читать и искать по репозиторию в основном агенте там, где задачу можно делегировать.
+- ❌ Вставлять в свой контекст файлы и вывод команд целиком — фильтруйте (`head`, `tail`, `grep -n`, диапазоны строк).
+- ❌ Один субагент на «разберись во всём проекте» — это ровно то раздувание контекста, которого мы избегаем.
 
 ---
 
@@ -27,20 +60,72 @@ This document defines how AI agents should work with the WhatIDo codebase. Follo
 ### 2. Database
 - **Schema**: Defined in `db/init.sql` (runs on first container start)
 - **Migrations**: `db/migration.sql` for existing DBs — update both when changing schema
+- **Сид настроек**: `INSERT ... ON CONFLICT (key) DO NOTHING` вставляет значение только если ключа ещё нет. Если дефолт **изменился**, одного `INSERT` мало — на существующей БД останется старое значение. Обязательно добавляй в `db/migration.sql` идемпотентный `UPDATE settings SET value = '<новый>' WHERE key = '<ключ>' AND value IN ('<старый дефолт 1>', ...)`, как это сделано для `ai_prompt` и `lesson_ai_prompt`. Условие по `value IN (...)` обязательно: без него миграция затрёт промпт, который админ отредактировал в UI. В `db/init.sql` такой `UPDATE` не нужен — файл выполняется только на пустой БД
+- **Проверка сида**: перед коммитом убедись, что новое значение реально доедет до существующих БД — прогони `db/migration.sql` в транзакции с откатом (`BEGIN;` + файл + `SELECT` + `ROLLBACK;`) и убедись, что `ON_ERROR_STOP=1` не дал ошибок
 - **Connection**: Single `Pool` from `pg`, `DATABASE_URL` from env
 - **Queries**: Parameterized only (`$1`, `$2`...), never string interpolation
 - **Transactions**: Use `client.query('BEGIN')` / `COMMIT` / `ROLLBACK` for multi-statement ops
 
 ### 3. File Uploads
 - **Multer configs**: `upload` (images only), `adminUpload` (wider allowed ext), `uploadBackup` (restore)
-- **Limits**: 10 MB/file, 30 MB total per entry
-- **Storage**: `uploads/` bind-mounted to host, filenames = `timestamp-random.ext`
+- **Видео в интерфейсе**: `mp4`/`m4v`/`webm`/`ogv` играются в модалке `#videoModal` в `journal.html` (`data-video` в `filesHTML`); остальные видео (`mov`, `mkv`, `avi`, …) остаются обычными ссылками на скачивание. Отдача — `GET /api/files/:token?play=1` **inline** с `Accept-Ranges`; без `?play=1` файл по-прежнему уходит как `attachment`, чтобы старые ссылки не поменяли поведение
+- **Limits**: `UPLOAD_FILE_LIMIT_MB` per file (default 50), `UPLOAD_TOTAL_LIMIT_MB` per entry (default 200) — both env-driven; `UPLOAD_REQUEST_TIMEOUT_MS` overrides the auto-computed request timeout. The frontend reads the two MB values from `GET /api/public-settings` (`upload_file_limit_mb`, `upload_total_limit_mb`) — do not hardcode them again in `public/js/index.js`
+- **Staging**: Multer always writes to `uploads/` (`timestamp-random.ext`); a global `res.on('finish')` hook persists each uploaded file through `storage.persist` on successful responses (only when `STORAGE_DRIVER=s3`)
 - **HEIC**: Auto-converted to JPEG via `heic-convert`
-- **Cleanup**: `safeUnlink` / `sweepOrphanedUploads` — never delete outside `uploads/`
+- **Cleanup**: `safeUnlink` / `sweepOrphanedUploads` — never delete outside `uploads/` or the configured bucket
+
+### 3a. Storage (`storage.js`)
+- **Drivers**: `local` (default, files in `uploads/`) and `s3` (S3-compatible: SeaweedFS by default, MinIO via `docker-compose.minio.yml`)
+- **Keys are stable**: DB stores `/uploads/<name>`; S3 object keys are the same `<name>` (plus `.originals/<name>`). Never change key format — it would break existing DB rows and URLs
+- **API**: `put`, `putFile`, `head`, `exists`, `sizeOf`, `getStream`, `getBuffer`, `getRange`, `del`, `copyObject`, `listAll`, `localize`, `persist`, `streamTo`, `streamRangeTo`, `downloadAll`, `uploadTree`, `ensureBucket`, `usage`, `pruneCache`
+- **Диапазоны**: `getRange(key, start, end)` и `streamRangeTo(res, key, start, end, opts)` отдают `206` с `Content-Range`/`Accept-Ranges` — только для медиа, разбор `Range` на стороне сервера (`parseByteRange`)
+- **Rules**: never call `fs.*` on `uploads/` directly in request/worker code — use `storage.*`. `safeUnlink` is the only deletion helper (local + remote, idempotent)
+- **Read path**: `STORAGE_LOCAL_FALLBACK=1` prefers a local file when it still exists (covers in-flight uploads and partial migration); otherwise the app streams the object from S3
+- **Cache**: `.thumbs` (WebP miniatures) and `.cache` (originals localized for sharp/zip) live inside `uploads/` and are pruned hourly (`STORAGE_CACHE_MAX_AGE_HOURS`)
+- **Never publish the S3 API port**: only `127.0.0.1` on the host, file access stays behind app auth/rate limits
+
+### 3b. Redis (`redis.js`)
+- **Единственная точка доступа**: `createRedis({ url, prefix })` — все операции кэша/счётчиков/pub-sub идут через неё
+- **API**: `get`, `set`, `del`, `dropPrefix`, `dropMatch`, `clear`, `wrap`, `incr`, `publish`, `on`, `rateLimitStore`, `info`, `connect`, `close`
+- **Graceful fallback — обязательное требование**: при недоступном Redis все операции уходят в in-memory backend с той же семантикой. Приложение обязано стартовать и работать без Redis
+- **Первое подключение ограничено по времени** (`REDIS_CONNECT_TIMEOUT_MS`, 5 с): node-redis не отклоняет `connect()` при недоступном сервере, а повторяет попытки бесконечно — без таймаута старт приложения зависнет навсегда
+- **Переподключение**: node-redis переподключается сам; по событию `ready` подписки и subscriber-клиент восстанавливаются (`ensureSubscriber`). Не пересоздавать subscriber через `destroy()` — это гонка с внутренним teardown node-redis
+- **Ключи**: `get`/`set` сами добавляют namespace (`REDIS_PREFIX`, по умолчанию `whatido`), `dropPrefix`/`dropMatch` тоже. В `rateLimitStore` префикс добавляется один раз в `base` — не применяйте `fullKey` повторно
+- **`scanDelete`**: курсор `SCAN` в node-redis v5 обязан быть строкой, числовой `0` вызовет `TypeError`. Возвращаемое значение курсора — тоже строка, сравнивайте с `'0'`
+- **`resetTime` в `rateLimitStore.increment` обязан быть `Date`** — express-rate-limit v8 вызывает `resetTime.getTime()`
+- **Пабликация всегда отдаёт подписчикам строку** (JSON), независимо от бэкенда — иначе fallback и Redis расходятся по формату
+- **Инвалидация — по префиксу** (`SCAN` + `DEL`), точечного удаления по ключу избегайте
+- **Ключевые пространства**: `setting:`, `groups:`, `students:`, `entries:`, `lessons:`, `stats:`, `dashboard:`, `share:payload:`, `public-settings`, `system-info`, `session:`, `ban:`, `fail:`, `rl:`
+- **Сессии**: `loadUserByToken` кэширует пользователя на 30 с. Любая мутация `users` / `sessions` / `user_branches` обязана вызывать `invalidateSessions()` или удалять `session:<token>`, иначе деактивированный пользователь сохранит доступ
+- **Секреты**: пароль только в `REDIS_URL` / `REDIS_PASSWORD`, порт 6379 публикуется лишь на `127.0.0.1`
+
+### 3c. Уведомления (`server.js`, `worker.js`, `public/`)
+- **Каталог событий** — только `NOTIFY_TYPES` в `server.js` (тип → `label`, `hint`, `icon`, `level`, `enabled` по умолчанию, `admin`); фронтенд берёт список из `GET /api/notifications/meta`, дублировать каталог в HTML нельзя
+- **Таблицы**: `notifications` (событие, `admin_only`, `branch_id`) + `notification_reads` (прочтение на пользователя). Изменения схемы — в `db/init.sql` и `db/migration.sql` и в `ensureNotificationsTable()`
+- **Настройки**: `notify_enabled` (общий), `notify_retention_days` (1–365), `notify_<тип>` (точки типа заменяются на `_`, см. `notifySettingKey`). Значения только `'true'` / `'false'` — `PUT /api/settings` это валидирует
+- **Создание события** — только через `pushNotification()` / `notifyEntry()`; они сами проверяют переключатели и при выключенном типе возвращают `null`. `notifyEntry` подставляет `{student}` и `{group}` и определяет филиал по группе записи
+- **Хук в фото-воркере называется `notifyEvent`** — имя `notify` внутри `createPhotoEnhanceWorker` уже занято будильником воркера (`photoWorker.notify()` из `POST /api/photo-jobs/wake`), объявление функции перекрыло бы параметр
+- **Видимость**: админ видит всё; остальные — `admin_only = false` и `branch_id IS NULL` или филиал из `user_branches`
+- **Доставка**: запись в БД → `cache.publish('whatido:notifications', row)` → SSE `GET /api/notifications/stream` (клиенты фильтруются по `notificationVisible`). Redis недоступен — работает in-memory pub/sub
+- **Очистка**: `purgeOldNotifications()` при старте и раз в час по `notify_retention_days`; чтения удаляются каскадом
+- **Новое событие добавляется вместе с**: записью в `NOTIFY_TYPES`, строками `INSERT INTO settings` в `db/init.sql` + `db/migration.sql`, вызовом `pushNotification`/`notifyEntry` в точке события и парой `icon` из Lucide
+- **Аудит**: удаление/очистка уведомлений логируется (`notifications.delete`, `notifications.clear`)
+
+### 3d. Отчёты о занятии и проверка по шаблону (`server.js`, `worker.js`, `public/`)
+- **Таблицы**: `lesson_reports` (+ `text_original`, `text_ai`, `ai_status`, `ai_checked_at`, `ai_error`) и `lesson_report_versions` (история версий: `text`, `source` = `manual` | `ai` | `restore`). Схема — в `db/init.sql`, `db/migration.sql` и `ensureLessonReportsTable()`
+- **Настройки**: `lesson_ai_enabled` (`'true'` / `'false'` — общий выклюжатель) и `lesson_ai_prompt` (шаблон делового сообщения + правила, пример вставляется в `db/init.sql`, `db/migration.sql` и в `LESSON_AI_DEFAULT_PROMPT` в `server.js`). Раздел в UI — `sec-lesson-ai` на `public/settings.html`
+- **Смена шаблона промпта — это четыре правки, а не три**: новое значение в `LESSON_AI_DEFAULT_PROMPT` (`server.js`), `db/init.sql`, `db/migration.sql` (там же `INSERT` для свежих БД) и **обязательно** `UPDATE settings SET value = '<новый>' WHERE key = 'lesson_ai_prompt' AND value IN ('<старый дефолт>')` в `db/migration.sql` — без него правка в SQL-файлах действует только на свежие установки, а у всех, кто уже пользовался разделом `sec-lesson-ai`, в `settings` останется старый промпт (см. «Сид настроек» в разделе 2). Все три текстовые копии должны быть побайтово идентичны `LESSON_AI_DEFAULT_PROMPT`
+- **Флаг из UI**: чекбокс `#lessonAiCheck` в модалке `#lessonModal` — включён при создании, выключен при редактировании (`resetLessonModalFields` / `fillLessonModalFromReport`). Уходит в теле как `ai_check`
+- **Роут не ждёт модель**: `POST`/`PUT /api/lesson-reports` при `ai_check: true` сохраняют отчёт как есть и ставят `ai_status = 'pending'`, затем `wakeLessonAiWorker()`. Ответ возвращается сразу — не блокируйте HTTP-запрос вызовом модели
+- **Воркер**: `createLessonReportChecker` в `worker.js` забирает `pending` через `FOR UPDATE OF lr SKIP LOCKED`, шлёт в модель текст + контекст (группа, дата, время), результат: без изменений → `skipped`, переписан → `done` (новый текст в `text` и `text_ai`), сбой → до 3 попыток, затем `error`
+- **Доставка результата**: `onDone` в `server.js` пишет версию (`saveLessonReportVersion`), аудит с diff (`lesson_report.ai.format`), уведомление `lesson.ai.formatted` и SSE `lesson_report_status` на `EVENTS_CHANNEL`
+- **История версий**: `GET /api/lesson-reports/:id/versions`, восстановление — `POST /api/lesson-reports/:id/versions/:versionId/restore`, откат к тексту тьютора — `POST /api/lesson-reports/:id/ai/revert`. Хранится последние `LESSON_AI_VERSION_LIMIT` версий на отчёт
+- **Хуки фронтенда**: `openLessonVersions(id)` и `restoreLessonVersion(...)` живут в `public/admin.js` (модалка доступна с журнала, отчётов и дашборда), список и бейджи статусов — в `public/js/lessons.js`
 
 ### 4. API Patterns
-- **Admin routes**: `requireAdmin` middleware (checks `X-Admin-Token`)
-- **Public routes**: `apiLimiter` (300/15min), `entryLimiter` (10/15min), `fileLimiter` (300/15min)
+- **Middleware**: `requireAuth` — читает `X-Auth-Token`, 401 без валидной активной сессии. `requireAdmin` — самодостаточный (внутри вызывает `requireAuth`, если `req.user` ещё нет), 403 при `role !== 'admin'`. `optionalAuth` — для публичных страниц с персонализацией
+- **Филиалы**: `branchScope(user)` / `branchWhere(user, alias)` — для не-admin `user.branch_ids` (из `user_branches`) ограничивают выборку; у `admin` `ids = null` и фильтр не добавляется
+- **Public routes**: `apiLimiter` (300/15min), `entryLimiter` (10/15min), `fileLimiter` (300/15min) — все на `cache.rateLimitStore(...)`, не на `MemoryStore`
 - **Responses**: JSON, `{ error: 'message' }` on failure, data directly on success
 - **Pagination**: `limit` / `offset` query params, return `{ items, total }` or `{ entries, total }`
 - **Filters**: `group_id`, `date_from`, `date_to`, `student_name`, `search`, `deleted`
@@ -48,16 +133,18 @@ This document defines how AI agents should work with the WhatIDo codebase. Follo
 ### 5. Frontend (public/)
 - Vanilla HTML/CSS/JS, no build step
 - Each page = single HTML file + shared `admin.js` / `admin.css`
-- API calls via `fetch` with `X-Admin-Token` from `localStorage`
+- API calls via `fetch` with `X-Auth-Token` (токен из `localStorage`); `X-Admin-Token` больше не используется и не работает
 - Share pages (`share.html`, `links.html`) work without auth
 
 ### 6. Docker / Compose
-- **Dockerfile**: Node 20 Alpine, installs deps, generates self-signed TLS cert
-- **docker-compose.yml**: 3 services (db, app, tailscale)
+- **Dockerfile**: Node 22 Alpine, installs deps, generates self-signed TLS cert
+- **docker-compose.yml**: сервисы `db`, `app`, `redis`, `s3` (+ опционально `tailscale`, `cloudflared`, `text-corrector`, `photo-ai`)
   - `db`: postgres:16-alpine, healthcheck, init.sql mounted
+  - `redis`: redis:7-alpine, `--requirepass`, AOF, `maxmemory` + `allkeys-lru`, healthcheck, том `redis-data`, порт только на `127.0.0.1`
   - `app`: builds from Dockerfile, exposes 3003/3443, mounts uploads
   - `tailscale`: host network, NET_ADMIN, runs `start-tailscale.sh` (funnel to 127.0.0.1:3443)
-- **Env vars** (required): `ADMIN_PASSWORD`, `DB_PASSWORD`
+- **Env vars** (required): `ADMIN_PASSWORD`, `DB_PASSWORD`, `REDIS_PASSWORD`
+- **Env vars** (optional): `REDIS_PREFIX` (default `whatido`), `REDIS_MAXMEMORY` (default `256mb`), `REDIS_CONNECT_TIMEOUT_MS` (default `5000`)
 - **Port 443 on host** must be free (tailscale listens directly)
 
 ### 7. Tailscale Publication
@@ -68,15 +155,22 @@ This document defines how AI agents should work with the WhatIDo codebase. Follo
 - Cert: app generates self-signed cert at build (`certs/cert.pem`), mounted into tailscale container
 
 ### 8. Backup / Restore
-- **Admin UI**: `/api/backup` (download tar.gz), `/api/restore` (upload tar.gz)
+- **Admin UI**: `POST /api/backup` → тикет + `GET /api/backup/:token` (разовая ссылка, 30 мин), `POST /api/restore` (upload `.tar.gz`)
 - **Scripts**: `scripts/backup.sh`, `scripts/restore.sh` (host-level)
-- Backup format: `data.json` (all tables) + `uploads/` directory
-- Restore validates all data, resets sequences, sweeps orphans
+- Формат архива: `tar.gz` с `data.json` + `uploads/`. Версия формата — `BACKUP_FORMAT_VERSION` в `backup-restore.js` (сейчас `2`), принимаются версии `1..2`; версия пишется в `data.json.version` и возвращается в ответе `POST /api/backup` и `POST /api/restore`
+- `data.json` содержит `version`, `created_at`, `app` (версия/коммит), `counts` (строки по таблицам + `files`) и сами данные. Таблицы перечислены в `BACKUP_TABLES` — **при добавлении таблицы править её и в `buildBackupArchive`, и здесь**
+- `sessions` в бэкап **не входит** намеренно: после restore все токены должны умереть. `audit_log`, `notifications`, `notification_reads`, `banned_ips` — входят
+- Файлы: `storage.downloadAll` кладёт в архив всё, кроме регенерируемых `.thumbs/` и `.cache/`; `.originals/` (оригиналы фото до ИИ-обработки) **входят** и восстанавливаются через `uploadTree`
+- Restore: валидация всего через `normalizeRestoreData` (`backup-restore.js`), транзакция с `DELETE` в FK-безопасном порядке → `INSERT` → `setval` по `BACKUP_SEQUENCE_TABLES` → файлы → `sweepOrphanedUploads()` → `loadBans()` → `invalidateAll()`
+- **Колонки, которые normalizeRestoreData обязана сохранять**: `groups.deleted_at`/`purge_at`, `entries.purge_at`. Потеря `deleted_at` воскрешает мягко удалённые группы как активные — это не «мелочь», а порча данных
+- `sweepOrphanedUploads()` считает ссылками фото из `entries.photo_path`/`photo_original_path`, `project_files.path`, `group_photos`, `entry_photos`, `student_photos`, `modules.photo_path`, `students.photo_path`, `groups.cover_path`, `photo_jobs.before_path`/`after_path`, `settings.system_logo`. Новая колонка с путём к файлу → добавить сюда, иначе sweep снесёт файл сразу после restore
 
 ---
 
 ## Common Tasks
 
+Каждый рецепт ниже начинается с субагента-разведки (см. [Agent Workflow](#agent-workflow-обязательные-правила-работы)): пусть он найдёт нужные места и вернёт `путь:строка`, а правки вносит основной агент.
+
 ### Add a new API endpoint
 1. Add route in `server.js` (group with related routes)
 2. Use `requireAdmin` for admin, `apiLimiter`/`fileLimiter` for public
@@ -102,6 +196,15 @@ This document defines how AI agents should work with the WhatIDo codebase. Follo
 - Update Multer `fileFilter` functions
 - Keep `MAX_TOTAL_UPLOAD_BYTES` and per-file limit in sync
 
+### Migrate files to S3 / switch storage driver
+1. `docker compose up -d s3`
+2. `docker compose exec -T app node scripts/migrate-to-s3.js --dry-run` then without the flag (idempotent, size-checked, keeps local files)
+3. `docker compose exec -T app node scripts/migrate-to-s3.js --verify-only`
+4. Set `STORAGE_DRIVER=s3` in `.env`, `docker compose up -d app`
+5. After verification: `docker compose exec -T app node scripts/migrate-to-s3.js --delete-local`
+- Rollback: `STORAGE_DRIVER=local` + `docker compose up -d app`
+- Do not run `--delete-local` before the app serves reads from S3 and the verification passes
+
 ---
 
 ## Testing & Verification
@@ -115,21 +218,72 @@ docker compose up -d --build
 # Check logs
 docker compose logs -f app
 
-# Test API (replace TOKEN)
-curl -H "X-Admin-Token: $ADMIN_PASSWORD" http://localhost:3003/api/groups
+# Test API (replace LOGIN/PASS; X-Admin-Token больше не работает)
+TOKEN=$(curl -s -X POST http://localhost:3003/api/auth/login \
+  -H 'Content-Type: application/json' \
+  -d "{\"username\":\"$LOGIN\",\"password\":\"$PASS\"}" | sed -E 's/.*"token":"([a-f0-9]+)".*/\1/')
+curl -H "X-Auth-Token: $TOKEN" http://localhost:3003/api/auth/me
+# /api/groups — публичный (optionalAuth), 200 даже без токена:
+# для проверки авторизации берите /api/auth/me или /api/users
 
 # Run backup/restore scripts
 ./scripts/backup.sh
 ./scripts/restore.sh backups/whatido-backup-<date>.tar.gz
+
+# Storage checks
+docker compose up -d s3
+docker compose exec -T app node scripts/migrate-to-s3.js --dry-run
+docker compose exec -T app node scripts/migrate-to-s3.js --verify-only
+
+# Redis checks
+node redis.selftest.js                                  # unit + degradation, needs redis on 127.0.0.1:6379
+node api.smoketest.js                                   # e2e, needs running stack
+docker compose exec redis redis-cli -a "$REDIS_PASSWORD" --no-auth-warning INFO
+docker compose stop redis && node api.smoketest.js      # app must keep working in-memory
+
+# Backup checks
+node backup.selftest.js                                 # unit, no stack needed
+curl -sk -X POST https://127.0.0.1:3443/api/backup -H "X-Auth-Token: $TOKEN"   # -> counts по всем таблицам
+docker compose start redis                              # app reconnects on its own
+
+# Audit diff checks
+node diff.selftest.js                                   # unit, no stack needed
 ```
 
+`diff.js` builds the audit payload for text changes: word-level segments
+(`eq`/`del`/`add`), per-step stats (`added_words`, `removed_words`, `chars_before/after`) and a
+light `summarizeChanges`/`stripDiffs` pair for the audit list. Two rules to keep:
+the diff payload stored in `audit_log.target` must stay capped (it is rendered raw in the audit
+UI), and `GET /api/audit` must keep stripping `diff` while `GET /api/audit/:id` returns it —
+otherwise the list endpoint ships kilobytes of text per row.
+
+Verify Redis state through `GET /api/system-info` → `cache` (`driver`, `ready`, `hits`, `misses`,
+`fallbackOps`, `used_memory_human`, `keys`).
+
+`GET /api/system-info` also returns a `stack` block (built by `getStackInfo()`, outside the
+response cache so versions and load stay fresh): `app` (Node, PID, RSS/heap, uptime, version from
+`package.json` + `public/version.json`), `deps` (installed versions of the main packages), `runtime`
+(OS from `/etc/os-release`, kernel, arch, CPU count/model, loadavg, memory, container detection),
+`database` (PostgreSQL version, host, pool counters), `cache` (driver, version, ready, keys, memory,
+hits/misses, fallback ops) and `storage` (driver, endpoint, bucket). Hosts come from `URL.hostname`
+only — credentials from `DATABASE_URL`/`REDIS_URL` must never reach the payload. The «Статус стека»
+block on `public/settings.html` renders exactly this payload.
+
+`api.smoketest.js` also locks the auth contract: only `X-Auth-Token` with a session token
+authenticates, while `X-Admin-Token`, `Authorization: Bearer` and `ADMIN_PASSWORD` used as a
+token must all be rejected with 401. If you change the auth scheme, update this test and the
+Auth notes in this file together — a doc that drifts from the code is the failure mode this
+guards against.
+
 ---
 
 ## Security Checklist (before any change)
 - [ ] No SQL interpolation — only `$1`, `$2`...
 - [ ] Upload path validation via `isSafeUploadPath` / `safeUnlink`
+- [ ] File I/O через `storage.*`, ключи объектов не выходят за пределы бакета/`uploads/`
 - [ ] Rate limiter on new public routes
 - [ ] Admin routes behind `requireAdmin`
+- [ ] New auth paths checked against the contract in `api.smoketest.js`, docs updated in the same change
 - [ ] No secrets in code — only via env vars
 - [ ] Helmet headers present (already global)
 - [ ] CORS disabled (no `cors` middleware)
@@ -141,15 +295,26 @@ curl -H "X-Admin-Token: $ADMIN_PASSWORD" http://localhost:3003/api/groups
 | File | Purpose |
 |------|---------|
 | `server.js` | Entire backend (Express, routes, DB, uploads, backup) |
-| `worker.js` | Background AI auto-check worker for entry messages |
+| `storage.js` | Storage abstraction: `local` and `s3` drivers, key normalization, cache/thumb helpers |
+| `redis.js` | Redis abstraction: cache, counters, rate-limit store, pub/sub, in-memory fallback |
+| `redis.selftest.js` | Self-tests for `redis.js`, including behaviour with Redis unavailable |
+| `diff.js` / `diff.selftest.js` | Word-level text diff and audit change payload; self-tests |
+| `backup-restore.js` / `backup.selftest.js` | Backup format version, `normalizeRestoreData` validation of restore payloads, backup table lists; self-tests |
+| `api.smoketest.js` | End-to-end API smoke test against a running stack |
+| `worker.js` | Background AI auto-check workers: entry messages, lesson-report template check, photo enhance |
 | `db/init.sql` | Initial schema (runs on fresh DB) |
 | `db/migration.sql` | Idempotent migrations for existing DBs |
-| `docker-compose.yml` | Service definitions (app, db, tailscale) |
+| `docker-compose.yml` | Service definitions (app, db, s3, tailscale) |
+| `docker-compose.minio.yml` | Override: S3 service backed by MinIO instead of SeaweedFS |
 | `Dockerfile` | App image build |
 | `public/*.html` | Frontend pages |
-| `public/admin.js` | Shared frontend logic |
-| `scripts/backup.sh` | Host-level backup script |
-| `scripts/restore.sh` | Host-level restore script |
+| `public/admin.js` | Shared frontend logic, модалка отчёта о занятии (`openLessonModal`) |
+| `public/lessons.html` | Отчёты о занятиях: список, фильтры, редактирование |
+| `scripts/backup.sh` | Host-level backup script (DB dump + storage export) |
+| `scripts/restore.sh` | Host-level restore script (DB dump + storage import) |
+| `scripts/storage-sync.js` | Export/import all storage objects (used by backup/restore) |
+| `scripts/migrate-to-s3.js` | One-off/idempotent migration `uploads/` -> S3 bucket |
+| `scripts/deploy.sh` | Deploy script (pull master, build image with commit version, restart app) |
 | `start-tailscale.sh` | Tailscale container entrypoint |
 | `.env.example` | Env var template |
 
@@ -159,10 +324,22 @@ curl -H "X-Admin-Token: $ADMIN_PASSWORD" http://localhost:3003/api/groups
 
 - ❌ Add dependencies without updating `package.json` and rebuilding
 - ❌ Write files outside `uploads/` or `certs/`
+- ❌ Touch `uploads/` with `fs.*` in request/worker code — use `storage.*` (files may live only in S3)
+- ❌ Run `migrate-to-s3.js --delete-local` before verification and cutover
+- ❌ Expose the S3 API port publicly (only `127.0.0.1` in compose)
+- ❌ Expose the Redis port publicly (only `127.0.0.1` in compose)
+- ❌ Call `fs.*`/`pg` directly for cache, counters or pub/sub — use `redis.js`
+- ❌ Make Redis a hard dependency: any new Redis-backed path must keep the in-memory fallback
+- ❌ `await client.connect()` without a timeout — it never rejects while Redis is unreachable
+- ❌ Cache authorization-relevant data without an invalidation path on the mutation
 - ❌ Commit `.env`, `certs/`, `uploads/`, `backups/`, `node_modules/`
 - ❌ Expose DB port (5432) outside docker network
 - ❌ Use `eval`, `Function` constructor, or dynamic code execution
 - ❌ Add comments to code (this file excepted)
+- ❌ Read/search the repo in the main agent when the work can be delegated to a subagent
+- ❌ Load whole files (`server.js`, `worker.js`, `storage.js`, `redis.js`, `public/js/*.js`, `README.md`) or raw command output into the main context — delegate and filter (`grep -n`, `head`, line ranges)
+- ❌ Give a subagent an open-ended "explore the whole project" task, or omit the project rules from its `systemPrompt` — it does not inherit the main context
+- ❌ Treat a subagent report as the final word: coordinate, edit and verify the result yourself (`git diff`)
 
 ---
 
@@ -172,12 +349,24 @@ curl -H "X-Admin-Token: $ADMIN_PASSWORD" http://localhost:3003/api/groups
 # Full rebuild
 docker compose down && docker compose up -d --build
 
+# Обновление на сервере (pull master + сборка образа с версией коммита + перезапуск app)
+./scripts/deploy.sh
+
 # App logs
 docker compose logs -f app
 
 # DB shell
 docker compose exec db psql -U app -d whereldo
 
+# Redis status and cache keys
+docker compose exec redis redis-cli -a "$REDIS_PASSWORD" --no-auth-warning DBSIZE
+docker compose exec redis redis-cli -a "$REDIS_PASSWORD" --no-auth-warning KEYS 'whatido:*'
+
+# S3 storage status and migration verification
+docker compose up -d s3
+docker compose exec -T app node scripts/migrate-to-s3.js --verify-only
+docker compose exec -T app node scripts/migrate-to-s3.js --delete-local
+
 # Tailscale status
 docker exec -it whatido-tailscale-1 tailscale status
 

Dockerfile

@@ -1,16 +1,19 @@
-FROM node:20-alpine
+FROM node:22-alpine
 ENV TZ=Europe/Moscow
 WORKDIR /app
 COPY package.json package-lock.json* ./
 RUN npm install --omit=dev
 COPY . .
 RUN mkdir -p uploads certs
+ARG GIT_COMMIT=""
+ARG GIT_COMMIT_DATE=""
+RUN node -e "require('fs').writeFileSync('public/version.json', JSON.stringify({ full: process.env.GIT_COMMIT || '', short: (process.env.GIT_COMMIT || '').slice(0, 7), date: process.env.GIT_COMMIT_DATE || '' }, null, 2))"
 RUN set -e; \
     V="v$(cut -d. -f1-2 /etc/alpine-release)"; \
     try_repo() { \
       printf "%s/%s/main\n%s/%s/community\n" "$1" "$V" "$1" "$V" > /etc/apk/repositories; \
       echo "Trying apk mirror: $1"; \
-      apk add --no-cache openssl; \
+      timeout 45 apk add --no-cache --timeout 20 openssl; \
     }; \
     if ! try_repo "https://dl-cdn.alpinelinux.org/alpine" && \
        ! try_repo "https://mirrors.edge.kernel.org/alpine" && \

PLAN_PHOTO_FACE_AI.md

@@ -0,0 +1,553 @@
+# План: Улучшение лиц на фотографиях (Real-ESRGAN + GFPGAN/CodeFormer) с автовыбором GPU/CPU
+
+Статус: **план, реализация не начата**. Документ описывает целевую архитектуру, изменения по файлам,
+порядок внедрения и критерии приёмки. Реализацию начинать после знакомства с этим файлом.
+
+---
+
+## 1. Постановка задачи
+
+Сейчас система улучшает фотографии одной моделью `RealESRGAN_x2plus` (x2, CPU, `half=False`,
+`device='cpu'`, захардкожено в `photo-ai/app.py:44`). Модель хорошо восстанавливает текстуры
+(одежда, фон, бумага), но **лица** при апскейле часто получают артефакты, «пластиковую» кожу и
+искажённые черты, потому что у `RealESRGAN_x2plus` нет приора на структуру лица.
+
+Нужно:
+
+1. Добавить модели восстановления **лиц** — GFPGAN v1.4 и/или CodeFormer (оба — face restoration
+   с prior-сетью, работают в связке с `RealESRGANer` как `bg_upsampler`).
+2. Дать пользователю **выбор модели** для обработки: универсальная x2, face-модель, комбинация
+   (фон + лица), быстрая VGG-модель `realesr-general-x4v3`.
+3. Поддержать работу **на GPU и на CPU** с **автоматическим выбором** устройства: есть рабочий
+   CUDA — используем GPU, нет — молча и без падений уходим на CPU.
+4. Не допустить простоя GPU-контейнера: пока модели грузятся — сервис отвечает `503`, воркер
+   ждёт, а не теряет задания.
+5. Не сломать существующие контракты: `photo_jobs`, `/enhance`, `PHOTO_AI_URL`, автономную работу
+   без `photo-ai` (`PHOTO_AI_URL` пустой → кнопка «ИИ» недоступна).
+
+### Ограничения окружения (проверено на текущем хосте)
+
+| Параметр | Значение | Следствие |
+|----------|----------|-----------|
+| GPU | `NVIDIA GeForce RTX 3050 ...`, 4096 MiB VRAM, драйвер 615.71.09, CUDA UMD 13.4 | GPU-режим реален, но 4 ГБ VRAM — тесно, нужен `tile` и запас |
+| `/dev/dri` | `card1`, `card2`, `renderD128`, `renderD129` | iGPU тоже виден, но torch будет использовать CUDA |
+| `nvidia-ctk` | **не установлен** | нужен NVIDIA Container Toolkit на хосте, иначе `--gpus` не заработает |
+| Runtime Docker | только `runc` (нет `nvidia`) | требуется установка toolkit + `docker compose` override |
+| CPU | Intel i5-12500H, 16 потоков | CPU-режим приемлем как fallback, но медленный |
+| RAM | 15 GiB (занято ~9 ГБ), swap 31 GiB | CPU-модели + torch требуют ~2–3 ГБ; следить за OOM |
+| Диск | 59 ГБ свободно на `/home` | веса: x2plus 64 МБ + GFPGAN 333 МБ + CodeFormer 360 МБ + wdn 64 МБ — ок |
+| Docker / Compose | 29.8.1 / 5.5.1 | поддерживают `deploy.resources.reservations.devices` (Compose v5) |
+
+Важно: **GPU-режим не должен быть обязательным условием запуска**. Если toolkit не установлен,
+compose-файл с `devices` не поднимется — поэтому GPU выносим в отдельный override-файл.
+
+---
+
+## 2. Что уже есть (точки интеграции)
+
+| Место | Что делает | Что меняем |
+|-------|-----------|-----------|
+| `photo-ai/app.py` | FastAPI, `POST /enhance` (`image`, `scale`), одна модель, `device='cpu'` | Расширяем до реестра моделей + автовыбор device + `POST /enhance` с `model`/`face` |
+| `photo-ai/Dockerfile` | `python:3.10-slim`, torch CPU-only, правка `basicsr/data/degradations.py` | Разделяем на CPU-базу и GPU-базу (`ARG`), добавляем `gfpgan`, `facexlib` |
+| `docker-compose.yml` (`photo-ai`) | build `./photo-ai`, `MODEL_PATH`, `MAX_INPUT_PIXELS`, том `photo-ai-models` | Добавляем env `PHOTO_AI_DEVICE`, `PHOTO_AI_FACE_MODEL`, `PHOTO_AI_TILE`, healthcheck |
+| `worker.js` → `createPhotoEnhanceWorker` | `runAiEnhance(srcKey)` шлёт `image` + `scale=2`, ждёт `image/jpeg` (таймаут 300 с, 3 попытки) | Передаём `model`/`face`/`strength` из `job.params`, разбираем JSON-ответ, 503 ждёт без траты попыток |
+| `server.js` → `POST /api/entries/:id/photo/enhance-ai` | `INSERT INTO photo_jobs (entry_id, action, status, params) VALUES ($1,'ai','pending',NULL)` | Принимаем `model`/`face`/`face_model`/`strength`, валидируем, пишем в `params` (колонка уже есть) |
+| `server.js` → `GET /api/photo-jobs/status` | `ai_configured`, `ai_url`, `worker`, `counts` | Добавляем `service.device`, `service.models`, `service.face_models`, `service.ready` |
+| `server.js` → `PHOTO_JOB_ACTIONS` | белый список действий, `action VARCHAR(20)` | Новые действия `ai_face`, `ai_upscale` в двух местах (валидация + restore) |
+| `public/js/journal.js` (кнопка «🤖 ИИ») | Ставит задание `action='ai'` | Выбор модели: универсальная / быстрая / лица / обе |
+| `public/js/worker.js` + `worker.html` | Таблица заданий, `PHOTO_ACTION_LABELS`, сравнение «Было/Стало» | Новые метки, показ модели/устройства/времени обработки |
+| `settings.html` / `settings.js` | `photo_enhance_engine` (`auto`/`server`/`client`) | Новые настройки: `photo_ai_face_mode`, `photo_ai_device_pref` |
+
+Текущее поведение, которое **сохраняем байт-в-байт**:
+`/enhance` с `scale=2` без указания модели → та же картинка, что и сегодня (x2plus, JPEG q92).
+Это нужно, чтобы старые `photo_jobs` со `params = NULL` и все закешированные превью не изменились.
+
+
+---
+
+## 3. Модели: что именно добавляем
+
+### 3.1 Каталог моделей
+
+| Ключ | Класс | Веса | Размер | Назначение |
+|------|-------|------|--------|-----------|
+| `x2plus` | `RRDBNet(scale=2)` | `RealESRGAN_x2plus.pth` | 64 МБ | **текущая**, универсальный апскейл x2, дефолт |
+| `general-x4v3` | `SRVGGNetCompact(upscale=4)` | `realesr-general-x4v3.pth` | 4.7 МБ | быстрый апскейл x4 + денойз через DNI (`realesr-general-wdn-x4v3.pth`) |
+| `animevideo-v3` | `SRVGGNetCompact(upscale=4)` | `realesr-animevideov3.pth` | 2.4 МБ | быстрый x4, для скриншотов/иллюстраций |
+| `gfpgan` | `GFPGANer(arch='clean', channel_multiplier=2)` | `GFPGANv1.4.pth` | 333 МБ | **восстановление лиц**, `bg_upsampler` = выбранный ESRGAN |
+| `codeformer` | `CodeFormer` | `codeformer.pth` + `detection_Resnet50_Final.pth` + `parsing_parsenet.pth` | 360 МБ + ~110 МБ | **восстановление лиц**, регулируемая сила `fidelity_weight` (`-w`), лучше на сильных искажениях |
+
+Рекомендация: **GFPGAN v1.4 как основная face-модель** (меньше весов, стабильнее на 4 ГБ VRAM,
+это модель по умолчанию в апстриме `inference_realesrgan.py` через `--face_enhance`), CodeFormer —
+опционально, как альтернатива с регулируемой силой. На CPU CodeFormer практически
+неработоспособен по времени (facexlib + parsing) — оставляем его «только GPU, если включён явно».
+
+### 3.2 Режимы обработки (`face_mode`)
+
+| `face_mode` | Что происходит | Модель | Когда использовать |
+|-------------|----------------|--------|--------------------|
+| `off` | только апскейл фона, лицо не трогается | ESRGAN | текущее поведение, фон/текстуры |
+| `face` | апскейл фона + **только лица** вставлены восстановленными (paste-back) | ESRGAN + GFPGAN/CodeFormer | портреты, крупные лица |
+| `all` | как `face`, плюс мягкий денойз фона | ESRGAN(+wdn) + GFPGAN | зашумлённые снимки с веб-камеры 640×480 |
+
+Технически GFPGAN работает так: детектирует лица (facexlib/RetinaFace), кропает → восстанавливает
+→ paste-back в альбом. Если лиц не найдено — возвращает чистый результат `bg_upsampler`: это
+безопасный no-op и не должно считаться ошибкой.
+
+### 3.3 Почему face-модель нельзя ставить «всегда»
+
+1. **Скорость.** Детекция + face-restore + paste-back даёт +40…150 % ко времени. На CPU это
+   разница между ~40 с и ~90 с на фото 640×480.
+2. **Гарантий нет.** GFPGAN «дорисовывает» лица по приору: на сильно замытых, боковых или
+   закрытых лицах он может сделать человека похожим на другого. Для журнала посещаемости ошибка
+   идентификации недопустима, поэтому face-режим — **явный выбор пользователя**, а не молчаливый
+   дефолт.
+3. **VRAM.** GFPGAN + x2plus одновременно держат два графа на GPU; на 4 ГБ нужен `tile <= 256`.
+
+### 3.4 Точные URL весов (скачиваются при первом запуске)
+
+```
+https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.1/RealESRGAN_x2plus.pth
+https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.5.0/realesr-general-x4v3.pth
+https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.5.0/realesr-general-wdn-x4v3.pth
+https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.5.0/realesr-animevideov3.pth
+https://github.com/TencentARC/GFPGAN/releases/download/v1.3.0/GFPGANv1.4.pth
+https://github.com/sczhou/CodeFormer/releases/download/v0.1.0/codeformer.pth
+```
+
+Каждый файл кладём в `/models/weights/<name>.pth` (том `photo-ai-models`), загрузка через
+`.tmp` + `os.replace` и проверку минимального размера — иначе оборванная закачка оставит «битые»
+веса, и сервис будет падать при загрузке.
+
+---
+
+## 4. Автоматический выбор GPU/CPU
+
+### 4.1 Приоритет выбора (в `app.py` при старте)
+
+```
+1. PHOTO_AI_DEVICE=cuda|cpu|auto (env, дефолт auto)
+2. если auto:
+   a. torch.cuda.is_available() and torch.cuda.device_count() > 0
+      -> device = 'cuda:0', half = True (fp16 быстрее и экономит VRAM)
+   b. иначе если torch.backends.mps.is_available()
+      -> device = 'mps', half = False (Apple Silicon, на случай dev-машины)
+   c. иначе -> device = 'cpu', half = False
+3. если явно cuda, но cuda недоступна -> НЕ падать: WARN в лог и уйти на cpu
+   (контейнер обязан подниматься даже без GPU — требование отказоустойчивости)
+4. явно cpu — всегда cpu, даже если GPU есть (для отладки и воспроизводимости)
+```
+
+### 4.2 Прогрев, ленивая загрузка и деградация
+
+- `load_model()` вызывается в `startup` (сейчас через `asyncio.to_thread`), модели грузятся
+  **лениво по требованию** и кешируются в `MODELS` dict под `threading.Lock`. Первый запрос к
+  новой модели оплачивает её загрузку (x2plus 64 МБ грузится быстрее, чем GFPGAN 333 МБ).
+- Пока нужная модель не готова, `/enhance` возвращает `503` + `Retry-After: 5`, а `/health`
+  отдаёт `{"ok": true, "ready": false, "loading": ["gfpgan"]}`. Воркер на `503` **не** тратит
+  попытку из `PHOTO_MAX_ATTEMPTS`: он ждёт и повторяет (см. §5.4).
+- `CUDA out of memory` при инференсе — ловим `RuntimeError`, уменьшаем `tile` вдвое
+  (256 → 128 → 64) и повторяем **один раз**; если снова OOM — переключаемся на `cpu`,
+  инвалидируем модель и повторяем. Если и на CPU не получилось — `500` с понятным текстом.
+- Прогрев (warm-up) на синтетическом шуме 64×64 сразу после загрузки: убирает «первый запрос в
+  3 раза дольше» и немедленно выявляет OOM.
+
+### 4.3 Что показывать оператору
+
+`GET /health` (расширяем, обратно совместимо: поле `ok` остаётся):
+
+```json
+{
+  "ok": true,
+  "ready": true,
+  "device": "cuda:0",
+  "device_name": "NVIDIA GeForce RTX 3050 ...",
+  "half": true,
+  "tile": 256,
+  "driver": "615.71.09",
+  "cuda": "13.4",
+  "vram_total_mb": 4096,
+  "vram_free_mb": 3780,
+  "models": ["x2plus", "general-x4v3", "animevideo-v3"],
+  "face_models": ["gfpgan", "codeformer"],
+  "loaded": ["x2plus", "gfpgan"],
+  "max_pixels": 4000000
+}
+```
+
+`server.js` проксирует это в `GET /api/photo-jobs/status` → `service` и в блок «Статус стека»
+(`getStackInfo()`, `public/settings.html`), чтобы было видно, на чём реально считает фото-ИИ.
+
+### 4.4 Docker: как отдать GPU контейнеру
+
+Два обязательных шага на хосте (сейчас **не выполнены** — `nvidia-ctk` отсутствует):
+
+```bash
+# 1. NVIDIA Container Toolkit
+curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | \
+  sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg
+curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \
+  sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
+  sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
+sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
+sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker && sudo systemctl restart docker
+
+# 2. Проверка
+docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.4.1-base-ubuntu22.04 nvidia-smi
+```
+
+Compose делим на два файла, чтобы GPU был **опцией, а не требованием** (по образцу
+существующего `docker-compose.minio.yml`):
+
+- `docker-compose.yml` — `photo-ai` без GPU (CPU-образ, как сейчас). Стек поднимается на любой
+  машине.
+- `docker-compose.gpu.yml` (новый) — override:
+
+```yaml
+services:
+  photo-ai:
+    build:
+      context: ./photo-ai
+      args:
+        TORCH_VARIANT: cu124
+    environment:
+      PHOTO_AI_DEVICE: cuda
+    deploy:
+      resources:
+        reservations:
+          devices:
+            - driver: nvidia
+              count: 1
+              capabilities: [gpu]
+```
+
+Запуск GPU-режима:
+
+```bash
+docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.gpu.yml up -d --build photo-ai
+```
+
+Если `photo-ai` уже запущен в CPU-режиме — сначала `docker compose stop photo-ai`, затем команда
+выше (иначе Compose ругается на конфликт конфигурации сервиса).
+
+
+---
+
+## 5. Изменения по файлам
+
+### 5.1 `photo-ai/app.py` (переписываем, ~250–300 строк)
+
+Новая структура:
+
+```
+ENV: PHOTO_AI_DEVICE, PHOTO_AI_FACE_MODEL, PHOTO_AI_TILE, PHOTO_AI_MAX_PIXELS,
+     PHOTO_AI_MODELS_DIR, PHOTO_AI_LOAD_ALL, PHOTO_AI_WARMUP, PHOTO_AI_JPEG_QUALITY
+pick_device() -> (device, half, device_name)          # §4.1
+MODEL_REGISTRY = { 'x2plus': {...}, 'general-x4v3': {...}, 'animevideo-v3': {...} }
+FACE_REGISTRY  = { 'gfpgan': {...}, 'codeformer': {...} }
+class ModelPool:                                      # Lock, dict, lazy load, OOM-ретрай
+    get_esrgan(name) -> RealESRGANer
+    get_face(name, bg_upsampler) -> GFPGANer | CodeFormer
+encode_jpeg(out, quality)
+@app.get('/health')                                    # расширенный контракт §4.3
+@app.get('/models')                                    # список моделей + устройство
+@app.post('/enhance')                                  # image, scale, model, face, face_model, strength
+```
+
+Ключевые детали реализации:
+
+- `POST /enhance` принимает те же `image` и `scale`, плюс новые необязательные поля:
+  `model` (дефолт `x2plus`), `face` (`off`|`face`|`all`, дефолт `off`),
+  `face_model` (`gfpgan`|`codeformer`), `strength` (0.0–1.0, только CodeFormer, дефолт 0.7),
+  `jpeg_quality` (70–100, дефолт 92). Неизвестная модель → `400` со списком допустимых.
+- Полная обратная совместимость: без `model`/`face` → путь «x2plus, JPEG q92», как сегодня.
+- `face != off` → `face_enhancer.enhance(img, has_aligned=False, only_center_face=False,
+  paste_back=True)`; в ответ добавляем `faces_found`.
+- **Два формата ответа**: JSON (`{ok, image_base64, model, face, face_model, faces_found,
+  device, elapsed_ms, warnings}`) при `Accept: application/json` — новый путь для воркера;
+  сырой `image/jpeg` без заголовка — текущее поведение (совместимость с ручными `curl`).
+- `upsampler.enhance()` уже делает тайлинг сам — `tile`/`tile_pad=10` остаются, `tile` берём из env.
+- `half=True` только при CUDA; `dni_weight` — только для `general-x4v3` при `denoise_strength != 1`.
+- Расширения определяем по имени файла, а не по `UploadFile.content_type` (браузер и `FormData`
+  в `worker.js` шлют `image/jpeg` для любого исходника — сейчас это уже так, сохраняем).
+
+### 5.2 `photo-ai/Dockerfile`
+
+```dockerfile
+FROM python:3.10-slim
+ARG TORCH_VARIANT=cpu            # cpu | cu124
+ARG TORCH_INDEX=https://download.pytorch.org/whl/${TORCH_VARIANT}
+```
+
+- `TORCH_VARIANT=cpu` → `torch torchvision --index-url .../whl/cpu` (как сейчас);
+  `cu124` → тот же `pip` с `.../whl/cu124`. Образ один, вариант — аргумент сборки.
+- Добавить `gfpgan==1.3.8` и `facexlib==0.3.0` (CodeFormer — из TencentARC, пакет/вендоринг).
+  **Проверить доступность пакетов в зеркале pip заранее** — это риск сборки, если недоступны,
+  вендорим исходники в `photo-ai/vendor/` и копируем каталог в образ.
+- `libgl1 libglib2.0-0` уже есть — facexlib их требует.
+- Патч `basicsr/data/degradations.py` (`torchvision.transforms.functional_tensor` → `functional`)
+  **сохранить** — без него basicsr падает на torch >= 2.0.
+- `ENV PHOTO_AI_MODELS_DIR=/models`; старый `MODEL_PATH` продолжаем читать как алиас, чтобы
+  существующий `.env`/том не сломался.
+- Размер образа: CPU ~1.2 ГБ → ~2.5 ГБ; cu124 ~6–7 ГБ. Учитывать при `--build`.
+- Тома: `photo-ai-models` уже есть — все веса в `/models/weights/*.pth`.
+
+### 5.3 `docker-compose.yml`
+
+```yaml
+photo-ai:
+  environment:
+    PHOTO_AI_DEVICE: ${PHOTO_AI_DEVICE:-auto}
+    PHOTO_AI_FACE_MODEL: ${PHOTO_AI_FACE_MODEL:-gfpgan}
+    PHOTO_AI_TILE: ${PHOTO_AI_TILE:-256}
+    PHOTO_AI_MAX_PIXELS: ${PHOTO_AI_MAX_PIXELS:-4000000}
+    PHOTO_AI_LOAD_ALL: ${PHOTO_AI_LOAD_ALL:-0}
+    PHOTO_AI_JPEG_QUALITY: ${PHOTO_AI_JPEG_QUALITY:-92}
+    MODEL_PATH: /models/RealESRGAN_x2plus.pth
+  healthcheck:
+    test: ["CMD-SHELL", "python -c \"import urllib.request,sys; sys.exit(0 if urllib.request.urlopen('http://127.0.0.1:8080/health', timeout=3).status==200 else 1)\""]
+    interval: 30s
+    timeout: 5s
+    retries: 5
+    start_period: 300s
+```
+
+`start_period: 300s` — загрузка x2plus + GFPGAN на CPU занимает минуты; короткий период даст
+`unhealthy` на старте. `PHOTO_AI_LOAD_ALL=1` предзагружает все модели (для GPU-сервера с запасом
+RAM), по умолчанию `0` — ленивая загрузка.
+
+### 5.4 `worker.js` (функция `createPhotoEnhanceWorker`)
+
+- `runAiEnhance(srcKey, params)`:
+  - читает `params.model`, `params.face`, `params.face_model`, `params.strength`;
+  - отправляет их вместе с `image` и `scale`; ставит `Accept: application/json`, разбирает
+    JSON-ответ, декодирует base64 в буфер;
+  - если сервис вернул `image/jpeg` (старая версия photo-ai) — работает как сейчас, без ошибок;
+  - `503` (`Retry-After`) обрабатывает отдельно: `sleep` 10 с, `return false` — **без** инкремента
+    `attempts` (мягкий повтор, задание не сгорает);
+  - `AbortError` от `AbortSignal.timeout(PHOTO_AI_TIMEOUT_MS)` → сообщение
+    «ИИ-сервис не ответил за N с» (уже ошибка с попытками);
+  - в аудит пишет модель/устройство/время: `logAudit(null, 'photo.job.preview', { ..., model,
+    face, device, elapsed_ms })`.
+- `processOne`: `job.action === 'ai' || job.action === 'ai_face'` → AI-путь; `enhance` → sharp.
+  Если `params` пусты, `action='ai_face'` даёт дефолт `face='face'`.
+- `CONFIG` воркера дополняем `face_model`, `default_model`, `face_timeout_ms` — они попадают в
+  `GET /api/photo-jobs/status.worker.config`.
+- Для face-режима на CPU вводим отдельный, больший таймаут: `PHOTO_AI_FACE_TIMEOUT_MS`
+  (дефолт 600 000) вместо 300 000.
+
+
+### 5.5 `server.js`
+
+1. `POST /api/entries/:id/photo/enhance-ai` (строка 5114) — тело
+   `{ model, face, face_model, strength }`:
+   - `model` ∈ `['x2plus', 'general-x4v3', 'animevideo-v3']`;
+   - `face` ∈ `['off', 'face', 'all']`;
+   - `face_model` ∈ `['gfpgan', 'codeformer']`;
+   - `strength` — число 0…1, только для CodeFormer;
+   - `params = JSON.stringify({ model, face, face_model, strength })` в `photo_jobs.params`;
+   - `action = face === 'off' ? 'ai' : 'ai_face'`;
+   - `400` при невалидных значениях; пустое тело → сегодняшнее поведение (`params = NULL`,
+     `action = 'ai'`). Валидация — инлайн-хелперами (`optInt`) и явными списками, как в
+     `PUT /api/settings`.
+2. `PHOTO_JOB_ACTIONS` — добавить `'ai_face'`, `'ai_upscale'`. Схема не меняется
+   (`action VARCHAR(20)`), но белый список используется в двух местах: `ensurePhotoJobsTable()`
+   (~1238–1256) и при разборе restore-данных (~2259) — обновить **оба**.
+3. `GET /api/photo-jobs/status` (строка 5782) — прокинуть `service.device`,
+   `service.device_name`, `service.ready`, `service.vram_free_mb`, `service.models`,
+   `service.face_models` из `GET /health` photo-ai (таймаут 5 с, по образцу `aiHealthCheck()`).
+   Запрос делать без падения: photo-ai недоступен → `service = { reachable: false }`.
+4. Новый `GET /api/photo-ai/health` (`requireAdmin`) — прямой прокси `/health` для оператора.
+   В `getStackInfo()` добавить блок `photo_ai` (`device`, `device_name`, `vram_total_mb`,
+   `models`) — рендерится в «Статус стека» на `public/settings.html`.
+5. Настройки — валидация рядом со строкой 1710:
+   - `photo_ai_face_mode` ∈ `['off', 'face', 'all']`, дефолт `off`;
+   - `photo_ai_device_pref` ∈ `['auto', 'cuda', 'cpu']`, дефолт `auto` — **только для UI и
+     документации**: фактическое устройство определяет контейнер через env, UI показывает,
+     совпадает ли желаемое с фактическим (если нет — подсветить).
+   - дефолты дописать в `db/init.sql`, `db/migration.sql` (`INSERT ... ON CONFLICT DO NOTHING`)
+     и в `keys`/`defaults` `/api/public-settings` (строка 1663–1664);
+   - `photo_ai_enabled` там уже отдаётся (строка 1677) — сохранить.
+6. `worker.js` вызывается с новыми параметрами: в `createPhotoEnhanceWorker({...})` (строка 6045)
+   добавить `faceTimeoutMs: PHOTO_AI_FACE_TIMEOUT_MS`, `defaultFaceModel: PHOTO_AI_FACE_MODEL`.
+7. Предупреждения сервиса (`warnings`, например «вход меньше 320×320») сохранять в аудит, чтобы
+   оператор понимал, что face-режим не сработал не из-за ошибки.
+
+### 5.6 Фронтенд
+
+- `public/js/journal.js` (кнопка «🤖 ИИ», ~строка 620) — рядом dropdown: «Универсально (x2)»,
+  «Быстро (x4)», «Лица (GFPGAN)», «Лица + фон». Значение уходит в
+  `POST /api/entries/:id/photo/enhance-ai` телом `{ model, face, face_model }`. Дефолт — из
+  `photo_ai_face_mode` (публичные настройки уже читаются на этой странице).
+- `public/js/worker.js` — `PHOTO_ACTION_LABELS` дополнить (`ai_face`: «ИИ + лица»,
+  `ai_upscale`: «ИИ-апскейл»); в модалке сравнения «Было/Стало» показать `model`, `device`,
+  `faces_found`, `elapsed_ms`. Новых колонок в БД не нужно — данные берём из `params` и аудита.
+- `public/settings.html` + `public/js/settings.js` — блок «Фото-ИИ»: селект face-режима, селект
+  устройства («желаемое» + строка «фактическое»), read-only статус (`device_name`, VRAM, список
+  моделей) из `/api/photo-jobs/status`. Новые поля добавить в `DIRTY_FIELDS` (строка 1
+  `settings.js`) и в сборку payload (строка ~739).
+- `public/js/audit.js` — новые коды действий аудита прописать в словарь меток, иначе в UI будет
+  сырой код (`photo.job.preview` уже есть, при добавлении `photo.job.ai` — добавить и там).
+
+### 5.7 Документация и тесты
+
+- `AGENTS.md` — раздел про photo-ai: реестр моделей, device-политика, новые env, GPU-override,
+  обновлённый контракт `/enhance` и `/health`.
+- `README.md` — установка NVIDIA Container Toolkit, команда запуска с `docker-compose.gpu.yml`,
+  проверка `GET /api/photo-jobs/status` → `service.device`.
+- `.env.example` — новые переменные с комментариями (см. §7).
+- `api.smoketest.js` — добавить проверки:
+  - `POST /api/entries/:id/photo/enhance-ai` с `model: 'нет такой'` → `400`;
+  - `face: 'face'` без `PHOTO_AI_URL` → `503`;
+  - `GET /api/photo-jobs/status` содержит `service` (или `ai_configured: false`).
+  Это соответствует правилу из `AGENTS.md`: контракт авторизации и API фиксируется в smoke-тесте
+  в том же изменении.
+
+
+---
+
+## 6. Порядок внедрения (этапы)
+
+Каждый этап заканчивается проверяемым результатом и не ломает предыдущий.
+
+### Этап 0. Подготовка (0.5 дня)
+- Установить NVIDIA Container Toolkit, проверить `docker run --gpus all ... nvidia-smi`.
+- Зафиксировать текущее состояние `.env` (`PHOTO_AI_URL=` пусто или `http://photo-ai:8080`).
+- Сохранить эталон «до»: 3–5 фото (портрет, групповое, без лиц, зашумлённое), прогнать
+  `curl -F image=@photo.jpg -F scale=2 http://localhost:8080/enhance`.
+
+**Приёмка:** `nvidia-smi` внутри контейнера видит RTX 3050; эталонные JPEG сохранены для
+сравнения на следующих этапах.
+
+### Этап 1. `app.py`: реестр моделей + автовыбор device (1–1.5 дня)
+- `pick_device()`, `ModelPool`, расширенный `/health`, ленивая загрузка x2plus, warm-up.
+- Старый `/enhance` по поведению не меняется (проверить визуально и по размеру файла).
+
+**Приёмка:** `/health` отдаёт `device`, `device_name`, `half`; `PHOTO_AI_DEVICE=cpu` при рабочей
+CUDA даёт `cpu`; `PHOTO_AI_DEVICE=cuda` без toolkit даёт `cpu` + WARN, сервис поднимается.
+
+### Этап 2. Dockerfile + compose (0.5–1 день)
+- `ARG TORCH_VARIANT`, `docker-compose.gpu.yml`, healthcheck, новые env, алиас `MODEL_PATH`.
+
+**Приёмка:** CPU- и GPU-сборка стартуют; `/api/photo-jobs/status` показывает
+`service.device = "cuda:0"` в GPU-режиме и `"cpu"` в CPU-режиме; при пустом `PHOTO_AI_URL`
+приложение полностью работает без photo-ai.
+
+### Этап 3. GFPGAN — face-режим (1–2 дня)
+- `FACE_REGISTRY`, поля `face`/`face_model`/`strength` в `/enhance`, JSON-ответ, `faces_found`,
+  OOM-ретрай и fallback на CPU.
+
+**Приёмка:** на тестовом портрете 640×480 в режиме `face` лицо резче, `faces_found = 1`;
+на фото без лиц — `faces_found = 0` и результат не хуже, чем `x2plus`; искусственный OOM
+(`tile=1024` на 4 ГБ) деградирует до CPU без падения сервиса.
+
+### Этап 4. Воркер и API (1 день)
+- `worker.js`: `params` → модель/face, JSON-разбор, `503`-ожидание без траты попыток, аудит.
+- `server.js`: валидация `params`, `action = 'ai_face'`, `service` в статусе, новые настройки.
+
+**Приёмка:** задание через API с `face='face'` доходит до `done`, параметры сохранены в
+`photo_jobs.params`, в аудите — модель/устройство/время; остановка photo-ai на лету даёт задание,
+которое дообработается после возврата сервиса (без `error`).
+
+### Этап 5. Фронтенд (1 день)
+- Выбор модели в журнале, статус устройства в настройках, новые метки в воркере.
+
+**Приёмка:** из журнала доступны все 4 варианта; после постановки видно «В очереди», затем
+сравнение «Было/Стало»; в настройках показано фактическое устройство и VRAM.
+
+### Этап 6. Docs + smoke (0.5 дня)
+- `AGENTS.md`, `README.md`, `.env.example`, `api.smoketest.js`.
+
+**Приёмка:** `node api.smoketest.js` проходит; тесты валидации возвращают `400`; документация
+совпадает с кодом.
+
+**Итого:** ~5–7 рабочих дней. Этапы 1–3 дают ценность уже без фронтенда (ручные вызовы `curl`).
+
+---
+
+## 7. Новые переменные окружения
+
+```bash
+# === Фото-ИИ (Real-ESRGAN + восстановление лиц) ===
+# Адрес сервиса; пусто = фото-ИИ выключен (кнопка «ИИ» недоступна)
+PHOTO_AI_URL=
+# Максимум входных пикселей (даунскейл перед обработкой)
+PHOTO_AI_MAX_PIXELS=4000000
+# Устройство: auto | cuda | cpu. auto = CUDA, если доступна, иначе CPU
+PHOTO_AI_DEVICE=auto
+# Тайл для апскейла: меньше = меньше VRAM, но медленнее (256 на 4 ГБ, 512+ при 8 ГБ+)
+PHOTO_AI_TILE=256
+# Модель лиц: gfpgan | codeformer | none
+PHOTO_AI_FACE_MODEL=gfpgan
+# Предзагружать все модели при старте (1 — да, нужно больше RAM/VRAM)
+PHOTO_AI_LOAD_ALL=0
+# Режим лиц по умолчанию для UI: off | face | all
+PHOTO_AI_FACE_MODE=off
+# Качество JPEG результата (70–100)
+PHOTO_AI_JPEG_QUALITY=92
+# Отдельный таймаут для face-режима, мс (на CPU медленно)
+PHOTO_AI_FACE_TIMEOUT_MS=600000
+```
+
+
+---
+
+## 8. Риски и как их закрываем
+
+| Риск | Вероятность | Митигация |
+|------|-------------|-----------|
+| `nvidia-container-toolkit` не установлен / политика хоста запрещает | средняя | GPU — отдельный override-файл; CPU-путь остаётся дефолтом и полностью рабочим; в `/health` видно фактическое устройство |
+| 4 ГБ VRAM не хватает для GFPGAN + x2plus | высокая | `tile=256` по умолчанию, авто-снижение до 128/64 при OOM, `half=True` только на CUDA, при повторном OOM — fallback на CPU |
+| GFPGAN «портит» лица (артефакты идентичности) | средняя | face-режим только по явному выбору; результат попадает в `photo_jobs.after_path` и **не применяется автоматически** (нужно нажать «Применить»), история и «Вернуть оригинал» сохраняются |
+| Долгая загрузка весов (333 МБ) на первом запросе | высокая | ленивая загрузка + `503`/`Retry-After` вместо ошибки; `PHOTO_AI_LOAD_ALL=1` для прогрева; том `photo-ai-models` сохраняет веса между перезапусками; `start_period: 300s` в healthcheck |
+| Сборка ломается на `pip install gfpgan/facexlib` (пакета нет в зеркале) | средняя | **проверить доступность пакетов до начала работ**; при отсутствии — вендорить исходники в `photo-ai/vendor/` и копировать каталог в образ |
+| Рост образа до ~6–7 ГБ (cu124) | средняя | CPU-образ по умолчанию, GPU-образ собирается отдельно; на `/home` свободно 59 ГБ |
+| CPU-инференс с GFPGAN медленнее таймаута воркера | средняя | отдельный `PHOTO_AI_FACE_TIMEOUT_MS` (600 с) для face-режима; в UI предупреждение «на CPU медленно»; для слабых машин — `off` |
+| Регресс текущего `/enhance` | низкая | контракт по умолчанию не меняется; эталонное сравнение на этапах 1–2; старые `photo_jobs.params = NULL` продолжают работать |
+| Нехватка RAM (15 ГБ, занято ~9 ГБ) при загрузке моделей на CPU | средняя | `PHOTO_AI_LOAD_ALL=0`, кеш моделей с вытеснением (LRU, максимум 2), контроль через `docker stats` |
+| Воркер зацикливается на «вечно недоступном» сервисе | низкая | при `503`/`unreachable` — экспоненциальный `sleep`, лимит мягких повторов (например 60) → затем одна честная ошибка с понятным текстом |
+
+---
+
+## 9. Критерии готовности
+
+1. `photo-ai` стартует и на CPU-хосте, и с CUDA, определяя устройство автоматически; `/health`
+   сообщает фактическое устройство, имя GPU, VRAM, доступные и загруженные модели.
+2. Существующий сценарий «🤖 ИИ» без параметров даёт результат, эквивалентный текущему.
+3. Доступны режимы: универсальный x2, быстрый x4, только лица (GFPGAN), лица + фон.
+4. Задание с face-моделью проходит полный цикл `pending → processing → done`; результат виден в
+   сравнении «Было/Стало», применим вручную и откатывается.
+5. Отсутствие GPU, отсутствие `nvidia-ctk` и недоступный `photo-ai` **не** ломают приложение:
+   `PHOTO_AI_URL=` пусто → кнопка «ИИ» недоступна; сервис упал → задания пережидают (`503`), не
+   сжигая попытки; пустой `.env` полностью совместим.
+6. `node api.smoketest.js` проходит; `AGENTS.md`, `README.md`, `.env.example` описывают новые
+   переменные и GPU-запуск.
+
+---
+
+## 10. Быстрые команды для проверки после реализации
+
+```bash
+# Статус устройства и моделей
+docker compose exec -T app node -e "fetch(process.env.PHOTO_AI_URL+'/health').then(r=>r.json()).then(console.log)"
+curl -s -H "X-Auth-Token: $TOKEN" http://localhost:3003/api/photo-jobs/status | python3 -m json.tool
+
+# Прямой вызов с лицами (ручная проверка)
+curl -s -X POST http://localhost:8080/enhance \
+  -F image=@photo.jpg -F scale=2 -F model=x2plus -F face=face -F face_model=gfpgan \
+  -H 'Accept: application/json' | python3 -c "import json,sys,base64; d=json.load(sys.stdin); open('out.jpg','wb').write(base64.b64decode(d['image_base64'])); print({k:v for k,v in d.items() if k!='image_base64'})"
+
+# CPU-режим принудительно
+docker compose stop photo-ai
+PHOTO_AI_DEVICE=cpu docker compose -f docker-compose.yml up -d --build photo-ai
+
+# GPU-режим
+docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.gpu.yml up -d --build photo-ai
+
+# Проверка обратной совместимости (без model/face — как раньше)
+curl -s -X POST http://localhost:8080/enhance -F image=@photo.jpg -F scale=2 -o old_behavior.jpg
+
+# Смоук
+node api.smoketest.js
+```
+

PRD.md

@@ -46,7 +46,8 @@
 | ENT-5 | Trash view: list deleted entries, restore, permanent delete | Must |
 | ENT-6 | Pagination (limit/offset) + total count | Must |
 | ENT-7 | Anti-spam: min interval between entries per student (configurable, default 30 min) | Must |
-| ENT-8 | Files attached to entry: upload (max 10 files, 10 MB each, 30 MB total), download by token | Must |
+| ENT-8 | Files attached to entry: upload (max 10 files, per-file and total size limits from `UPLOAD_FILE_LIMIT_MB`/`UPLOAD_TOTAL_LIMIT_MB`), download by token | Must |
+| ENT-9 | Video attachments: `mp4`/`m4v`/`webm`/`ogv` playable inline in the journal with seeking (Range), other video formats download-only | Should |
 
 ### 2.4 Files Management (Centralized)
 | ID | Requirement | Priority |
@@ -175,14 +176,16 @@ branches
 | GET | `/api/files` | Admin | All files (filters) |
 | GET | `/api/files/detached` | Admin | Detached files |
 | POST | `/api/files/:id/detach` | Admin | Detach file |
-| GET | `/api/files/:token` | Public | Download file by token |
+| GET | `/api/files/:token` | Public | Download file by token; `?play=1` serves `mp4`/`m4v`/`webm`/`ogv` inline with `Range` support |
 | GET | `/api/groups` | Public | List groups |
 | POST/PUT/DELETE | `/api/groups` | Admin | CRUD groups |
 | GET/POST | `/api/groups/:id/photos` | Admin | Group photo chronicle |
 | GET | `/api/share/:token` | Public | Share page data |
 | GET | `/api/links` | Admin | List share links |
 | POST/PUT/DELETE | `/api/links` | Admin | CRUD share links |
-| GET | `/api/backup` | Admin | Download backup |
+| GET | `/api/backup` | Admin | Build & download backup (compat) |
+| POST | `/api/backup` | Admin | Build backup, returns download URL |
+| GET | `/api/backup/:token` | Token | Download built backup (resumable) |
 | POST | `/api/restore` | Admin | Upload & restore backup |
 | GET | `/api/dashboard` | Admin | Dashboard data |
 | GET | `/api/stats` | Admin | Stats cards |

README.md

@@ -11,8 +11,11 @@
 - **Воспитанники** — справочник с привязкой к группам
 - **Share-ссылки** — публичные страницы-витрины с выбором группы / воспитанника / диапазона дат
 - **Дашборд** — статистика, активные группы, активность за 14 дней, последние записи, топ воспитанников
+- **Отчёты о занятиях** — тьютор описывает, что прошли на занятии; галочка в окне отчёта отправляет текст модели, которая сверяет его с шаблоном делового сообщения (настраивается в «Настройках» → «Шаблон отчёта»): совпал — остаётся как есть, не совпал — переписывается в деловом виде. Обработка идёт в фоне, оригинал тьютора сохраняется, доступна история версий с восстановлением
 - **Резервное копирование** — экспорт/импорт полного дампа (БД + файлы) в `tar.gz`
-- **Настройки** — тексты футера, анти-спам интервал
+- **Хранилище файлов** — локальный каталог `uploads/` или S3-совместимый сервис (`s3`: SeaweedFS, либо MinIO через оверрайд), перенос файлов скриптом миграции
+- **Настройки** — тексты футера, анти-спам интервал, системная информация (объёмы БД и хранилища) и «Статус стека»: версии Node.js/Express/PostgreSQL/Redis, состояние сервисов, ОС, CPU, память и аптаймы (`GET /api/system-info` → `stack`)
+- **Уведомления** — системные события (новые записи журнала, обработка фото нейросетью, ошибки авто-проверки текста, блокировки IP, бэкапы) собираются в «колокольчике» и на странице «Уведомления»; набор событий включается/выключается в «Настройках» → «Уведомления»
 - **Публикация через Tailscale** — приложение открывается по постоянному адресу `https://whatido.<tailnet>.ts.net` без проброса портов, внешнего IP и reverse-proxy
 
 ## Технологии
@@ -20,6 +23,8 @@
 - Node.js + Express
 - PostgreSQL (pg)
 - Multer (загрузка файлов), Tar (бэкапы)
+- S3-совместимое хранилище (AWS SDK v3): сервис `s3` (SeaweedFS / MinIO)
+- Redis: кэш, rate limit, баны IP, кэш сессий, pub/sub (SSE и воркеры)
 - Lucide (иконки UI)
 - Docker / Docker Compose
 - Tailscale (Serve / Funnel) — публикация по HTTPS
@@ -48,6 +53,7 @@ docker compose up -d --build
 - **HTTP** `http://localhost:3003` — редирект на HTTPS
 - **HTTPS** `https://localhost:3443` — приложение (самоподписанный сертификат, примите предупреждение браузера)
 - **PostgreSQL** — доступен только внутри docker-сети (наружу не публикуется)
+- **Redis** — `127.0.0.1:6379` на хосте (только loopback), внутри сети — `redis:6379`
 
 Управление:
 
@@ -59,6 +65,35 @@ docker compose down          # остановка (данные сохраняю
 
 > Приложение **не запустится** без `ADMIN_PASSWORD` (защита от пароля по умолчанию).
 > `DB_PASSWORD` задаёт пароль пользователя `app` в PostgreSQL.
+> `REDIS_PASSWORD` задаёт пароль Redis. Если сервис `redis` убрать из `docker-compose.yml`
+> или оставить `REDIS_URL` пустым — приложение продолжит работать на in-memory кэше.
+
+## Обновление на сервере (деплой)
+
+Код приложения находится внутри образа: bind-монтируется только `uploads/`. Поэтому после `git pull` нужна **пересборка образа** — `docker compose up -d` без `--build` и `docker compose restart` новый `server.js` и статику не подхватят.
+
+```bash
+./scripts/deploy.sh              # ветка master (либо $DEPLOY_BRANCH, либо первый аргумент)
+```
+
+Скрипт проверяет рабочую копию, обновляет ветку (`fetch` + `checkout` + `pull --ff-only`), собирает образ с версией коммита, перезапускает `app`, затем сверяет `server.js` в контейнере с рабочей копией и печатает `/version.json`.
+
+Вручную то же самое:
+
+```bash
+git checkout master && git pull --ff-only origin master
+docker compose build --build-arg GIT_COMMIT=$(git rev-parse HEAD) --build-arg GIT_COMMIT_DATE=$(git log -1 --format=%cI) app
+docker compose up -d app
+```
+
+Проверка:
+
+```bash
+curl -sk https://127.0.0.1:3443/version.json     # версия собранного коммита
+docker compose exec app md5sum /app/server.js    # совпадает с md5sum server.js
+```
+
+Версия сборки записывается в `public/version.json` внутри образа из аргументов `GIT_COMMIT` / `GIT_COMMIT_DATE` (`build.args` в `docker-compose.yml`, подставляет `scripts/deploy.sh`) и показывается в сайдбаре админки — она всегда соответствует собранному коду, даже если файл в рабочей копии устарел. Локально файл обновляет хук: `cp scripts/post-commit.sh .git/hooks/post-commit`. Если образ собран без аргументов (`docker compose build` вместо `deploy.sh`), версия в сайдбаре будет пустой.
 
 ## Конфигурация
 
@@ -66,20 +101,105 @@ docker compose down          # остановка (данные сохраняю
 
 | Переменная       | По умолчанию       | Назначение                          |
 |------------------|--------------------|-------------------------------------|
-| `ADMIN_PASSWORD` | — (обязательно)    | Пароль администратора (X-Admin-Token). Без него сервер не стартует |
+| `ADMIN_PASSWORD` | — (обязательно)    | Пароль первого администратора, создаётся в пустой БД. Не является способом авторизации в API |
+| `ADMIN_USERNAME`  | `admin`             | Логин первого администратора |
 | `DB_PASSWORD`    | — (обязательно)    | Пароль пользователя `app` в PostgreSQL |
+| `REDIS_PASSWORD` | — (обязательно)    | Пароль Redis (`--requirepass`) |
+| `REDIS_PREFIX`   | `whatido`          | Префикс ключей Redis — свой для каждого инстанса |
+| `REDIS_MAXMEMORY` | `256mb`           | Лимит памяти Redis, при переполнении вытесняется LRU |
 
 Пример `.env` (в репозитории — `.env.example`):
 
 ```
 ADMIN_PASSWORD=сложный-пароль
 DB_PASSWORD=случайная-длинная-строка
+REDIS_PASSWORD=случайная-длинная-строка
 ```
 
 `DB_PASSWORD` подставляется в `docker-compose.yml` в `POSTGRES_PASSWORD` и `DATABASE_URL`. Если БД уже была инициализирована ранее, значение `DB_PASSWORD` должно совпадать с фактическим паролем пользователя `app` в БД (иначе приложение не подключится).
 
 Имя узла Tailscale задаётся в `docker-compose.yml` (`tailscale.hostname`, по умолчанию `whatido`).
 
+## ИИ-улучшение фото (photo-ai)
+
+Сервис `photo-ai` (Real-ESRGAN + GFPGAN) поднимается вместе со стеком и **включён по умолчанию**:
+`PHOTO_AI_URL` в `docker-compose.yml` равен `http://photo-ai:8080`, кнопка «🤖 ИИ» активна,
+а задания обрабатывает фоновый воркер. Базовая сборка работает на CPU, GPU не требуется.
+
+| Переменная | По умолчанию | Назначение |
+|---|---|---|
+| `PHOTO_AI_URL` | `http://photo-ai:8080` | Адрес сервиса. **Пустое значение = сервис выключен**: кнопка «🤖 ИИ» скрыта, `POST /api/entries/:id/photo/enhance-ai` отвечает `503`, приложение при этом полностью работоспособно |
+| `PHOTO_AI_MAX_PIXELS` | `4000000` | Максимум пикселей входного изображения, вход большего размера уменьшается |
+| `PHOTO_AI_DEVICE` | `auto` | Устройство инференса: `auto` (CUDA, если контейнеру выдан GPU, иначе CPU), `cuda`, `cpu`. Явный `cuda` без CUDA не роняет сервис: WARN в лог и работа на CPU |
+| `PHOTO_AI_TILE` | `256` | Размер тайла инференса (`0` — без тайлов): меньше тайл — меньше памяти, но медленнее |
+| `PHOTO_AI_FACE_MODEL` | `gfpgan` | Модель восстановления лиц: `gfpgan`; `codeformer` доступен только при вендоринге модуля в `photo-ai/vendor` |
+| `PHOTO_AI_LOAD_ALL` | `0` | Загружать все модели при старте (`1`) или лениво по требованию (`0`) |
+| `PHOTO_AI_JPEG_QUALITY` | `92` | Качество JPEG результата, 70..100 |
+| `PHOTO_AI_FACE_TIMEOUT_MS` | `600000` | Таймаут заданий с восстановлением лиц (мс) |
+| `PHOTO_AI_SOFT_MAX_RETRIES` | `60` | Сколько раз задание ждёт недоступный сервис, не увеличивая счётчик попыток; после исчерпания — честная ошибка |
+| `PHOTO_AI_SOFT_BACKOFF_MS` | `10000` | Первая пауза перед мягким повтором |
+| `PHOTO_AI_SOFT_BACKOFF_MAX_MS` | `300000` | Потолок паузы (задержка растёт вдвое) |
+
+### Запуск на NVIDIA GPU
+
+GPU не обязателен: без него сервис работает на CPU. Чтобы включить GPU-вариант, нужен драйвер NVIDIA
+и NVIDIA Container Toolkit.
+
+```bash
+# 1. Toolkit (один раз, требует sudo)
+curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg
+curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list \
+  | sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' \
+  | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
+sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
+
+# 2. GPU-образ (для устройств с поддержкой CDI спеку генерирует сам toolkit)
+sudo nvidia-ctk cdi generate --output=/etc/cdi/nvidia.yaml
+sudo systemctl restart docker
+
+# 3. Запуск
+docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.gpu.yml up -d --build photo-ai
+curl http://127.0.0.1:8081/health
+```
+
+`docker-compose.gpu.yml` собирает отдельный тег `whatido-photo-ai:cu126` (torch из индекса `cu126` —
+те же версии, что и в CPU-образе, отличаются только CUDA-библиотеки), поэтому CPU-образ
+`whatido-photo-ai:latest` не перетирается и переключение обратно — обычный `docker compose up -d photo-ai`.
+
+GPU выдаётся контейнеру через CDI (`device_ids: nvidia.com/gpu=all`), поэтому править
+`/etc/docker/daemon.json` и перезапускать демон не нужно. Если nvidia-runtime уже зарегистрирован в
+демоне (`nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker`), в оверрайде можно заменить это на
+классическое резервирование `driver: nvidia, count: 1` — результат тот же.
+
+Проверка результата: в `/health` должны быть `device: cuda:0`, `half: true`, непустые
+`vram_total_mb`/`vram_free_mb`. На 4 ГБ (например, RTX 3050 Laptop) реально держатся одновременно
+`x2plus` и `gfpgan`: `vram_free_mb` после двух моделей — около 100–300 МБ, поэтому `PHOTO_AI_TILE`
+оставьте небольшим (`256`), а `PHOTO_AI_LOAD_ALL=1` на 4 ГБ лучше не включать — предзагрузка всех
+моделей подряд исчерпает VRAM. Если памяти не хватило, сервис сам проходит лестницу тайлов
+(`PHOTO_AI_TILE` → /2 → /4), затем переключается на CPU и возвращает результат с предупреждением
+в `warnings` — задание при этом не падает.
+
+Порт `8081` на `127.0.0.1` — только loopback хоста, наружу ничего не публикуется (хостовый `8080` занят
+`text-corrector`). Ручные проверки сервиса:
+
+```bash
+curl http://127.0.0.1:8081/health
+curl -F "image=@photo.jpg" -F "scale=2" http://127.0.0.1:8081/enhance -o out.jpg
+curl -H "Accept: application/json" -F "image=@photo.jpg" -F "face=face" http://127.0.0.1:8081/enhance \
+  | python3 -c "import json,sys; d=json.load(sys.stdin); print({k: d[k] for k in ('device','faces_found','elapsed_ms','warnings')})"
+```
+
+Состояние сервиса и воркера — в `GET /api/photo-jobs/status` (admin): `service` отдаёт health фото-сервиса
+(`configured`, `reachable`, `device`, `device_name`, `half`, `tile`, `vram_total_mb`, `vram_free_mb`,
+`models`, `face_models`, `loaded`, `latency_ms`, `error`), `ai_configured` — задан ли `PHOTO_AI_URL`,
+`worker` — состояние очереди и конфигурация воркера.
+
+Параметры `/enhance`: `image` (файл), `scale` (`2`..`4`), `model` (`x2plus`|`general-x4v3`|`animevideo-v3`),
+`face` (`off`|`face`|`all`), `face_model` (`gfpgan`|`codeformer`), `strength` (`0..1`, только CodeFormer),
+`jpeg_quality` (`70..100`). По умолчанию отдаётся сырой `image/jpeg`; заголовок
+`Accept: application/json` переключает на JSON с `image_base64`, `faces_found`, `device`, `elapsed_ms`
+и `warnings` (малое разрешение входа, лица не найдены, не хватило памяти, CodeFormer на CPU).
+
 ## Публичный доступ через Tailscale
 
 Стек не требует внешнего IP и проброса портов: контейнер `tailscale` запускается с `network_mode: host`, входит в вашу tailnet-сеть и через **Serve** открывает приложение внутри tailnet, а через **Funnel** — в публичном интернете.
@@ -212,20 +332,186 @@ docker compose exec cloudflared wg show   # есть handshake — VPN подн
 - `group_photos` — фотохроника групп
 - `share_links` — публичные ссылки-витрины
 - `settings` — пары ключ/значение (анти-спам интервал, футер)
+- `audit_log` — журнал действий (`action`, `target` JSONB, `ip`, `user_id`)
 
 Схема инициализируется при первом запуске из `db/init.sql`; миграции существующей БД — в `db/migration.sql`.
 
+## Аудит изменений текста
+
+Каждое сохранение записи журнала (`PUT /api/entries/:id`) сравнивает состояние «до» и «после» и пишет в `audit_log` не только факт, но и сами изменения:
+
+```json
+{
+  "id": 363,
+  "source": "ai",
+  "changed": true,
+  "fields": ["description", "group_id"],
+  "changes": [
+    { "field": "description", "label": "Текст работы",
+      "stats": { "added_words": 5, "removed_words": 2, "chars_before": 75, "chars_after": 97 },
+      "diff": [{ "type": "del", "text": "учитель" }, { "type": "add", "text": "очень " }] },
+    { "field": "group_id", "label": "Группа", "before": "4 · Суббота 9:00", "after": "5 · Суббота 11:30" }
+  ]
+}
+```
+
+- `source` — источник правки: `manual` (вручную), `ai` (текст принят из подсказки ИИ), `ai_manual` (ИИ + ручная правка), `ai_revert` (откат к оригиналу)
+- `diff` — пословный дифф (`eq` / `del` / `add`) с подсветкой в интерфейсе: удалённое зачёркнуто, добавленное выделено
+- `stats` — сколько слов и символов добавлено и удалено на этом шаге
+- те же данные пишутся для автопроверки ИИ (`entry.ai.auto-check`) и отката (`entry.ai.revert`)
+
+Список `GET /api/audit` отдаёт облегчённый `target` (без `diff`), полный — `GET /api/audit/:id`: страница «Аудит» подгружает его при открытии деталей.
+
+Пословный дифф и сборка изменений вынесены в `diff.js` (без зависимостей, с обрезкой слишком больших текстов), тесты — `node diff.selftest.js`.
+
 ## Хранилище файлов
 
-Загруженные фото и файлы хранятся в каталоге `uploads/` на хосте и монтируются в контейнер (`./uploads:/app/uploads`). Это даёт прямой доступ к данным из-под хост-системы. Данные БД хранятся в именованном томе `pgdata`.
+По умолчанию загруженные фото и файлы хранятся в каталоге `uploads/` на хосте и монтируются в контейнер (`./uploads:/app/uploads`) — это драйвер `local`. Данные БД хранятся в именованном томе `pgdata`.
+
+Дополнительно поддерживается **S3-совместимое хранилище** (сервис `s3` в compose, драйвер `s3`). Все обращения к файлам идут через приложение: URL (`/uploads/...`, `/uploads/thumb/...`, `/api/files/:token`, share-ссылки) и записи в БД (`/uploads/<файл>`) не меняются, поэтому переключение драйвера не требует миграции данных в БД.
+
+### Сервис `s3`
+
+```bash
+docker compose up -d s3          # поднимает S3-хранилище (том s3-data)
+```
+
+- **По умолчанию — SeaweedFS** (`chrislusf/seaweedfs`): свободный S3-сервер; API слушает `127.0.0.1:9000` на хосте и `s3:9000` внутри compose-сети.
+- **MinIO**: официальные свободные образы `minio/minio` удалены из Docker Hub, поэтому MinIO подключается через оверрайд и образ из доступного вам зеркала:
+
+```bash
+S3_IMAGE=<ваш-образ-minio> docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.minio.yml up -d s3
+```
+
+Бакет создаётся автоматически при старте приложения (`ensureBucket`) или скриптом миграции. Анонимный доступ к API хранилища закрыт: порт `9000` не публикуется наружу (только loopback), доступ к файлам остаётся через приложение с его аутентификацией и rate limit.
+
+### Переменные окружения
+
+| Переменная | По умолчанию | Назначение |
+|---|---|---|
+| `STORAGE_DRIVER` | `local` | `local` — файлы в `uploads/`, `s3` — объекты в бакете |
+| `S3_ENDPOINT` | `http://s3:9000` | Адрес S3 API внутри compose-сети |
+| `S3_BUCKET` | `whatido` | Бакет для объектов |
+| `S3_ACCESS_KEY` / `S3_SECRET_KEY` | `whatido` / — | Доступ к хранилищу (для MinIO это root-пользователь) |
+| `S3_FORCE_PATH_STYLE` | `1` | Path-style адресация (нужна MinIO/SeaweedFS) |
+| `S3_PREFIX` | — | Необязательный префикс ключей внутри бакета |
+| `STORAGE_LOCAL_FALLBACK` | `1` | Читать локальный файл, если объекта в S3 ещё нет |
+| `STORAGE_KEEP_LOCAL` | `0` | Оставлять локальную копию после выгрузки в S3 |
+| `STORAGE_CACHE_MAX_AGE_HOURS` | `168` | Срок жизни локального кэша оригиналов (для sharp/миниатюр) |
+
+### Переход на S3 (миграция)
+
+Порядок не прерывает работу: файлы сначала копируются в бакет, локальные остаются на месте и продолжают использоваться.
+
+```bash
+# 1) поднять хранилище
+docker compose up -d s3
+
+# 2) предпросмотр и загрузка файлов в бакет (идемпотентно, по размеру объекта)
+docker compose exec -T app node scripts/migrate-to-s3.js --dry-run
+docker compose exec -T app node scripts/migrate-to-s3.js
+
+# 3) проверить, что все объекты на месте (ничего не меняет)
+docker compose exec -T app node scripts/migrate-to-s3.js --verify-only
+```
+
+Дальше включить драйвер `s3` и перезапустить приложение:
+
+```bash
+# в .env: STORAGE_DRIVER=s3
+docker compose up -d app
+```
+
+Новые загрузки уходят в бакет (локальная копия удаляется, если `STORAGE_KEEP_LOCAL=0`), старые файлы ещё читаются из `uploads/` благодаря `STORAGE_LOCAL_FALLBACK=1`. Когда всё проверено — удалите локальные копии:
+
+```bash
+docker compose exec -T app node scripts/migrate-to-s3.js --delete-local
+```
+
+Откат в любой момент: `STORAGE_DRIVER=local` + `docker compose up -d app` (пока локальные копии не удалены).
+
+Объём и состав хранилища видны в админке: Настройки → Системная информация (блок «Хранилище»).
+
+## Redis (кэш и pub/sub)
+
+Сервис `redis` в compose хранит всё, что не требуется переживать перезапуск Postgres, но должно
+быть общим и быстрым:
+
+| Что | Ключи | TTL |
+|---|---|---|
+| Кэш ответов API и настроек | `setting:*`, `groups:*`, `students:*`, `entries:*`, `stats:*`, `dashboard:*`, `share:payload:*`, `public-settings`, `system-info` | 15–60 с |
+| Кэш сессий | `session:<token>` | 30 с |
+| Счётчики rate limit | `rl:api:*`, `rl:entry:*`, `rl:file:*` | окно окна + 10 % |
+| Баны IP | `ban:<ip>` | до `banned_until` |
+| Счётчики неудачных попыток входа | `fail:<kind>:<ip>` | 15 мин |
+
+Инвалидация кэша — по префиксу (`SCAN` + `DEL`), поэтому после правки настроек, группы или записи
+новое значение видно сразу. Правки пользователей сбрасывают `session:*`, так что деактивация
+аккаунта и выход из сессии действуют немедленно.
+
+Через pub/sub каналы `whatido:events`, `whatido:wake:ai` и `whatido:wake:photo` доставляют SSE-события
+клиентам и будят фоновых воркеров без ожидания цикла опроса БД.
+
+### Отказоустойчивость
+
+Если Redis недоступен, приложение **не падает**: `redis.js` прозрачно переключается на
+in-memory кэш (та же семантика и те же ключи) и возвращается в Redis автоматически, как только
+сервис поднимется. Первое подключение ограничено таймаутом `REDIS_CONNECT_TIMEOUT_MS` (5 с по
+умолчанию), поэтому недоступный Redis не задержит старт приложения. Текущее состояние видно в
+`GET /api/system-info` → `cache.driver` (`redis` или `memory`) и в блоке «Кэш» на странице
+Настроек → Стек (там же — «нет связи — в памяти», если Redis не отвечает).
+
+### Команды
+
+```bash
+docker compose up -d redis                       # поднять только Redis
+docker compose exec redis redis-cli -a "$REDIS_PASSWORD" --no-auth-warning INFO
+docker compose exec redis redis-cli -a "$REDIS_PASSWORD" --no-auth-warning DBSIZE
+docker compose exec redis redis-cli -a "$REDIS_PASSWORD" --no-auth-warning KEYS 'whatido:*'
+docker compose exec redis redis-cli -a "$REDIS_PASSWORD" --no-auth-warning TTL 'whatido:public-settings'
+```
+
+Данные Redis сохраняются в томе `redis-data` (AOF, `appendfsync everysec`), поэтому кэш и счётчики
+переживают перезапуск контейнера. Порт `6379` публикуется только на `127.0.0.1`.
+
+Проверка слоя Redis (включая поведение при недоступном сервере):
+
+```bash
+node redis.selftest.js     # юнит-тесты redis.js
+node api.smoketest.js      # сквозная проверка API (нужен запущенный стек)
+```
+
+## Уведомления
+
+Система уведомлений — журнал событий (`notifications`) с отметками прочтения на пользователя (`notification_reads`) плюс каталог типов событий `NOTIFY_TYPES` в `server.js`.
+
+| Тип | Событие | Кому видно |
+|-----|---------|------------|
+| `entry.new` | новая запись в журнале (форма ученика или ручное добавление) | филиал группы |
+| `entry.ai.corrected` | ИИ исправил текст (по умолчанию выключено) | филиал группы |
+| `entry.ai.error` | авто-проверка текста не удалась | филиал группы |
+| `photo.job.done` | фото обработано нейросетью или сервером | филиал группы |
+| `photo.job.error` | очередь обработки фото исчерпала попытки | филиал группы |
+| `ip.ban` | IP отправлен в бан (авто или вручную) | только админ |
+| `backup.restore` | восстановление из бэкапа | только админ |
+| `backup.create` | создан архив бэкапа (по умолчанию выключено) | только админ |
+
+Где видно: «колокольчик» в боковом меню (панель последних событий, бейдж непрочитанных, опциональные уведомления браузера) и страница `notifications.html` (фильтр «непрочитанные», отметка «прочитано», удаление и полная очистка для админа). Новые события приходят в реальном времени по SSE (`GET /api/notifications/stream`), транспорт — Redis pub/sub с in-memory fallback.
+
+Что настраивается в «Настройках» → «Уведомления» (ключи таблицы `settings`): общий выключатель `notify_enabled`, срок хранения `notify_retention_days` (1–365 дней, старые уведомления удаляются ежечасно) и отдельный переключатель `notify_<тип>` для каждого события. Там же кнопка тестового уведомления.
+
+Видимость: администратор видит все уведомления, остальные — только события своего филиала (или без филиала) и никогда — события с пометкой `admin_only`.
 
 ## Бэкапы
 
+
 В админке (Настройки → Бэкап) можно:
 
 - Скачать полный бэкап — `tar.gz`, содержащий `data.json` (все таблицы) и `uploads/`
 - Восстановить из файла бэкапа
 
+Архив формируется на сервере (`POST /api/backup`) и скачивается браузером по одноразовой ссылке (`GET /api/backup/<token>`, действует 30 минут) — загрузку можно возобновить при обрыве связи. Совместимый эндпоинт `GET /api/backup` отдаёт тот же архив сразу.
+
 Также доступны скрипты на хосте:
 
 ```bash
@@ -233,12 +519,17 @@ docker compose exec cloudflared wg show   # есть handshake — VPN подн
 ./scripts/restore.sh   # восстановление из архива
 ```
 
+Форматы не взаимозаменяемы: скриптовый архив содержит `db.sql.gz` + `_uploads/` (перенос на другой хост через `scripts/restore.sh`), а веб-архив из админки — `data.json` + `uploads/` (кнопка «Восстановить»). Если в админку загрузить скриптовый архив, сервер вернёт подсказку, какой инструмент использовать.
+
+Файлы попадают в бэкап из активного хранилища: при `STORAGE_DRIVER=s3` админ-бэкап и `scripts/backup.sh` выгружают объекты из бакета (`scripts/storage-sync.js export`), а восстановление загружает их обратно (`scripts/storage-sync.js import`). Миниатюры (`.thumbs`) в архив не включаются — они пересоздаются по запросу.
+
 ## Безопасность
 
-- **Пароль администратора** обязателен (`ADMIN_PASSWORD`); фолбэка на `admin` нет.
+- **Пароль администратора** обязателен (`ADMIN_PASSWORD`) — он создаёт первого админа в пустой БД; фолбэка на `admin` нет. Самостоятельной роли в API не даёт: доступ только по сессиям.
 - **CORS отключён** — кросс-доменные запросы к API запрещены.
 - **Rate limiting** по IP на публичные роуты: `POST /api/entries` — 10 запросов / 15 мин, загрузка файлов и share-ссылки — 300 / 15 мин.
-- **Загрузки** ограничены: 30 МБ суммарно на запись, 10 МБ на файл; заблокированы опасные расширения (`.html`, `.js`, `.svg`, `.xml`, `.exe` и др.); SVG не отдаётся inline.
+- **Загрузки** ограничены: суммарно на запись и на файл — лимиты из `UPLOAD_TOTAL_LIMIT_MB` / `UPLOAD_FILE_LIMIT_MB` (по умолчанию 200 МБ и 50 МБ); заблокированы опасные расширения (`.html`, `.js`, `.svg`, `.xml`, `.exe` и др.); SVG не отдаётся inline.
+- **Видеофайлы** (`.mp4`, `.m4v`, `.webm`, `.ogv`) играются прямо в журнале: `GET /api/files/:token?play=1` отдаёт файл **inline** с `Accept-Ranges: bytes` и поддержкой `Range` (`206`), поэтому перемотка работает без скачивания целиком. Остальные форматы (`.mov`, `.mkv`, `.avi` и пр.) браузер не играет — они остаются ссылками на скачивание.
 - **Restore** проходит полную валидацию данных бэкапа; удаление файлов ограничено каталогом `uploads/`.
 - **Заголовки**: `helmet` — `X-Frame-Options`, `nosniff`, HSTS, `Referrer-Policy`.
 - **Порт БД** 5432 наружу не публикуется (доступ только внутри docker-сети).
@@ -261,24 +552,57 @@ docker compose exec cloudflared wg show   # есть handshake — VPN подн
 | `GET/POST/PUT/DELETE` | `/api/share/...`, `/api/links` | Публичные ссылки |
 | `GET` | `/api/backup` | Скачать бэкап |
 | `POST` | `/api/restore` | Восстановить из бэкапа |
+| `GET` | `/api/notifications` | Уведомления пользователя (`limit`, `offset`, `unread=1`) |
+| `GET` | `/api/notifications/stream` | SSE-поток уведомлений (заголовок `X-Auth-Token` или `?token=`) |
+| `GET` | `/api/notifications/meta` | Каталог типов событий и текущие переключатели (admin) |
+| `POST` | `/api/notifications/:id/read`, `/api/notifications/read-all` | Отметить прочитанным |
+| `POST` | `/api/notifications/test` | Тестовое уведомление (admin) |
+| `DELETE` | `/api/notifications/:id`, `/api/notifications` | Удалить уведомление / очистить все (admin) |
 | `GET` | `/api/dashboard`, `/api/stats` | Статистика |
 
-Защищённые админ-маршруты требуют заголовок `X-Admin-Token` с `ADMIN_PASSWORD`.
+Авторизация — по сессиям, не по статическому токену:
+
+1. `POST /api/auth/login` с `username` и `password` возвращает `{ token, expires_at }`.
+2. Токен передаётся в заголовке `X-Auth-Token` во все защищённые запросы; `POST /api/auth/logout` удаляет сессию.
+3. `GET /api/auth/me` — текущий пользователь (`id`, `username`, `role`, `is_active`, `branch_ids`).
+
+Заголовок `X-Admin-Token` больше не поддерживается. Маршруты помечены `requireAuth` (любой активный пользователь) или `requireAdmin` (только `role = admin`); филиалы не-admin ограничены его `user_branches`.
+
+Защищённые маршруты:
+
+| Метод | Путь | Доступ |
+|---|---|---|
+| `GET/POST/PUT/DELETE` | `/api/users`, `/api/users/:id` | admin |
+| `GET/POST/DELETE` | `/api/bans` | admin |
+| `GET/POST/PUT/DELETE` | `/api/branches`, `/api/branches/:id` | admin (список — любой активный) |
+| `GET/POST/DELETE` | `/api/settings` | admin |
+| `GET` | `/api/audit` | admin |
+| `GET` | `/api/audit/:id` | admin (полный target с текстовым диффом) |
+| `GET` | `/api/backup`, `POST /api/restore` | admin |
+
+Сессия хранится в таблице `sessions` (срок 30 дней) и кэшируется в Redis на 30 секунд.
 
 ## Структура проекта
 
 ```
-├── docker-compose.yml   # сервисы: app + db + tailscale
+├── docker-compose.yml   # сервисы: app + db + redis + s3 (+ опционально tailscale)
+├── docker-compose.minio.yml # оверрайд: S3-сервис на MinIO вместо SeaweedFS
 ├── .env.example         # шаблон переменных окружения
-├── Dockerfile           # сборка образа (Node 20, генерация TLS-сертификата)
+├── Dockerfile           # сборка образа (Node 22, генерация TLS-сертификата)
 ├── server.js            # Express-приложение
-├── worker.js            # фоновый worker AI-проверки записей
+├── storage.js           # абстракция хранилища: драйверы local и s3
+├── redis.js             # абстракция Redis: кэш, счётчики, rate limit, pub/sub (с in-memory fallback)
+├── redis.selftest.js    # тесты слоя Redis, включая деградацию при недоступном сервере
+├── diff.js              # пословный diff текста и сборка изменений записи для аудита
+├── diff.selftest.js     # тесты diff.js (вставки, удаления, большие тексты, обрезка)
+├── api.smoketest.js     # сквозная проверка API по поднятому стеку
+├── worker.js            # фоновый worker AI-проверки и ИИ-улучшения фото
 ├── certs/               # cert.pem приложения (монтируется в tailscale, в git не хранится)
 ├── db/
 │   ├── init.sql         # схема при первом запуске
 │   └── migration.sql    # миграции существующей БД
 ├── public/              # статика (HTML/CSS/JS админки и витрин)
-├── scripts/             # вспомогательные скрипты
-├── uploads/             # загруженные файлы (bind-монт, вне git)
+├── scripts/             # вспомогательные скрипты (backup/restore/deploy, migrate-to-s3, storage-sync)
+├── uploads/             # локальные файлы и кэш миниатюр (bind-монт, вне git)
 └── backups/             # локальные бэкапы
 ```

TODO_PHOTO_FACE_AI.md

@@ -0,0 +1,732 @@
+# TODO: фото-ИИ с восстановлением лиц (Real-ESRGAN + GFPGAN/CodeFormer), авто-выбор GPU/CPU
+
+Источник требований: `PLAN_PHOTO_FACE_AI.md`. Этот файл — **исполняемый чек-лист для агента**,
+который пишет код. План не дублируется: здесь только задачи, якоря в коде, контракты и приёмка.
+
+Перед стартом агент обязан прочитать `AGENTS.md` (правила проекта) и `PLAN_PHOTO_FACE_AI.md` целиком.
+
+---
+
+## 0. Жёсткие инварианты (нарушение = регресс, работа не принята)
+
+- [x] **I1. Обратная совместимость `/enhance`.** Запрос только с `image` + `scale=2` (без `model`/`face`)
+      обязан давать тот же JPEG, что и до изменений: `x2plus`, `half=False` на CPU, `IMWRITE_JPEG_QUALITY=92`.
+      Проверяется сравнением с эталоном из Stage 0. Эталон снят (см. «Журнал раздела 0»), прогон
+      `node backups/photo-face-ai-baseline/capture.js <label> && node backups/photo-face-ai-baseline/verify.js <label>`
+      даёт байт-в-байт совпадение; повторная проверка обязательна на приёмке Stage 1.
+- [x] **I2. Старые задания.** `photo_jobs` со `params IS NULL` и `action='ai'` продолжают обрабатываться
+      воркером как раньше (дефолты подставляются на стороне воркера/сервиса).
+- [x] **I3. photo-ai не обязателен.** Пустой `PHOTO_AI_URL` → кнопка «🤖 ИИ» скрыта
+      (`public/js/journal.js:718`), `POST /api/entries/:id/photo/enhance-ai` → `503`
+      (`server.js:5115`), приложение полностью работоспособно.
+- [x] **I4. GPU не обязателен.** Нет `nvidia-ctk` / нет CUDA → контейнер поднимается, `PHOTO_AI_DEVICE=cuda`
+      даёт WARN в лог и молчаливый откат на CPU. Падение `/health` из-за отсутствия GPU недопустимо.
+      Проверено на этом хосте: `nvidia-ctk` **отсутствует**, nvidia-runtime в `docker info` нет, `photo-ai`
+      поднялся и `/health` → `{"ok":true}` (GPU недоступен → сервис не падает). Переменная
+      `PHOTO_AI_DEVICE` появится только в Stage 1 — проверка `cuda` → WARN + CPU откат переносится
+      на приёмку Stage 1, сам GPU-режим на этом хосте не проверяется (стоп-условие: нужен
+      `nvidia-container-toolkit`, ставить без разрешения оператора нельзя).
+- [x] **I5. Воркер не сжигает попытки на «мягких» ошибках.** `503` / недоступный сервис → задание возвращается
+      в `pending` **без** инкремента `attempts`; лимит мягких повторов (например 60) → одна честная ошибка.
+- [x] **I6. Никаких новых колонок в БД.** Метаданные обработки (модель, устройство, время, `faces_found`)
+      живут в `photo_jobs.params` (JSONB уже есть) и в `audit_log.target`.
+- [x] **I7. Код без комментариев** (правило `AGENTS.md`), CommonJS в Node-части, параметризованный SQL,
+      никаких прямых `fs.*` по `uploads/` (только `storage.*`).
+
+### Журнал раздела 0 (проверено 2026-09-28)
+
+Что сделано, кроме проверки: в `worker.js` устранены два нарушения инвариантов — прямой
+`fs.writeFileSync` в `uploads/` вместо `storage.put` (I7) и сжигание `attempts` на `503`/недоступности
+(I5). В `server.js` флаг `photo_ai_enabled` вынесен из кэша `public-settings` (I3). Новые переменные
+`PHOTO_AI_SOFT_*` описаны в `.env.example`.
+
+| Инвариант | Как проверено | Результат |
+|---|---|---|
+| I1 | `capture.js` → `before/`, повтор `repeat1/`, прогон после правок `after-section0/`; `verify.js` сравнивает sha256 | 5/5 байт-в-байт, `/health` `{"ok":true}` |
+| I2 | запись `INSERT INTO photo_jobs (entry_id, action, status, params) VALUES (385,'ai','pending',NULL)` | `done`, `attempts=0`, результат отдаётся из S3 (200) |
+| I3 | `docker compose -f docker-compose.yml -f no-photo-ai.yml up -d app` (`PHOTO_AI_URL: ""`) | `photo_ai_enabled=false`, `enhance-ai` → 503, 8 маршрутов API живы |
+| I4 | `backups/photo-face-ai-baseline/env.txt` | `nvidia-ctk` NOT_FOUND, `nvidia-container-runtime` NOT_FOUND, runtimes `runc`/`io.containerd.runc.v2`, `photo-ai` Up, `/health` ok |
+| I5 | `photo-ai` остановлен → задание ждало 70 с → вернулось `pending` при `attempts=0`; после `docker compose start photo-ai` → `done` при `attempts=0`. Лимит проверен прогоном с `PHOTO_AI_SOFT_MAX_RETRIES=2` | мягкий повтор не тратит попытки; после лимита `status=error`, `attempts=0`, текст «мягкие повторы исчерпаны (2)» |
+| I6 | `git status db/` пуст, `information_schema.columns` для `photo_jobs` — те же 12 колонок; метаданные повторов в `audit_log.target` (`soft_attempt`, `soft_limit`) | без изменений схемы |
+| I7 | `node --check worker.js server.js api.smoketest.js public/js/audit.js`; `grep` по `worker.js` — ни `require('fs')`, ни `require('path')`, ни `uploadsDir`; в диффе нет строк с комментариями; все SQL — на `$1/$2` | чисто |
+
+Эталон и скрипты — в `backups/photo-face-ai-baseline/` (вне git): `env.txt`, `inputs/`, `inputs.json`,
+`before/`, `repeat1/`, `after-section0/`, `capture.js`, `verify.js`, `make-inputs.js`.
+Тестовые задания (id 90–94), их аудит, уведомления и 3 объекта результата в S3 удалены.
+
+---
+
+## 1. Что уже есть (сверено в коде, не перепроверять)
+
+| Место | Сейчас | Что меняем |
+|---|---|---|
+| `photo-ai/app.py:15–73` | одна модель, `MODEL_PATH`, `MAX_INPUT_PIXELS`, `lock`+`upsampler`, `/health` → `{ok}`, `/enhance(image, scale)` | реестр моделей, `pick_device()`, `ModelPool`, расширенные `/health` и `/models` |
+| `photo-ai/Dockerfile` | `python:3.10-slim`, `torch --index-url .../whl/cpu`, `realesrgan==0.3.0`, патч `basicsr/data/degradations.py` | `ARG TORCH_VARIANT`, `gfpgan`/`facexlib`, вендоринг CodeFormer |
+| `docker-compose.yml:194–204` | `photo-ai`: `MODEL_PATH`, `MAX_INPUT_PIXELS`, том `photo-ai-models`, `ports: 127.0.0.1:8081:8080` (D1) | новые env + `healthcheck` |
+| `docker-compose.yml:208` | том `photo-ai-models` | без изменений |
+| `server.js:1841` | `PHOTO_AI_URL` | + константы `PHOTO_AI_FACE_MODEL`, `PHOTO_AI_FACE_TIMEOUT_MS` |
+| `server.js:1237–1256` | `ensurePhotoJobsTable()`: колонка `action VARCHAR(20)`, `params JSONB`, CHECK на action **нет** | миграция схемы не требуется |
+| `server.js:2254` | `PHOTO_JOB_ACTIONS = new Set(['ai','enhance','restore','rollback'])` | + `'ai_face'`, `'ai_upscale'` |
+| `server.js:5114–5136` | `POST .../enhance-ai`: без тела → `action='ai'`, `params=NULL` | приём/валидация `{model, face, face_model, strength}` |
+| `server.js:5782–5837` | `GET /api/photo-jobs/status`: `service = await aiHealthCheck()` вычисляется, но **в ответ не попадает** | вернуть `service` (это баг-дыра, см. D2) |
+| `server.js:769–826` | `getStackInfo()`: `app/deps/runtime/database/cache/storage` | + блок `photo_ai` |
+| `server.js:1663–1664` | `keys`/`defaults` для `/api/public-settings` | + `photo_ai_face_mode`, `photo_ai_face_model`, `photo_ai_device_pref` |
+| `server.js:1710` | валидация `photo_enhance_engine` в `PUT /api/settings` | + валидация трёх новых ключей |
+| `server.js:6045–6056` | `createPhotoEnhanceWorker({...})` | + `faceTimeoutMs`, `defaultFaceModel` |
+| `worker.js:11` | `PHOTO_AI_TIMEOUT_MS = 300000` (хардкод) | читать env, добавить face-таймаут |
+| `worker.js:35–41` | `CONFIG` воркера | + `face_model`, `default_model`, `face_timeout_ms` |
+| `worker.js:122–141` | `runAiEnhance(srcKey)`: `image` + `scale=2`, ждёт сырой `image/jpeg` | проброс `params`, `Accept: application/json`, разбор JSON, `503` без траты попыток |
+| `worker.js:176` | `job.action === 'ai' ? runAiEnhance : enhanceWithSharp` | + `'ai_face'`, `'ai_upscale'` |
+| `worker.js:186–192` | инкремент `attempts` и `photo.job.retry` | не инкрементить при `503`/недоступности |
+| `public/js/journal.js:606–615` | `loadEnhanceEngine()` читает `/api/public-settings` | + чтение дефолта face-режима |
+| `public/js/journal.js:617–671` | `runPhotoAi()`: `confirm()` + POST без тела | + селект модели, тело `{model, face, face_model}` |
+| `public/js/journal.js:718` | показ кнопки по `photo_ai_enabled` | без изменений (I3) |
+| `public/js/worker.js:30–35` | `PHOTO_ACTION_LABELS` | + `ai_face`, `ai_upscale` |
+| `public/js/worker.js:300–308` | `openPhotoJob(r)` — модалка «Было/Стало» | + `model`/`device`/`faces_found`/`elapsed_ms` |
+| `public/js/settings.js:1` | `DIRTY_FIELDS` | + новые поля |
+| `public/js/settings.js:217–218, 739` | загрузка/сохранение `photo_enhance_engine` | + face-режим, face-модель, желаемое устройство |
+| `public/js/settings.js:372–477` | `renderStackInfo()` — 5 карточек | + карточка «Фото-ИИ» |
+| `public/settings.html:221–260` | карточка `#sec-photo` (камера) | + блок «Фото-ИИ» (или новая карточка) |
+| `public/js/audit.js:34–48` | словарь `photo.*` | + новые коды аудита |
+| `db/init.sql:242`, `db/migration.sql:234` | `INSERT ... 'photo_worker_enabled'` | + дефолты новых настроек |
+| `.env.example:39–41` | `PHOTO_AI_URL`, `PHOTO_AI_MAX_PIXELS` | + остальные переменные |
+| `photo-ai` в compose | **порт не проброшен**; `text-corrector` занимает `8080:8080` | см. D1 — ручные `curl` из плана не сработают |
+
+---
+
+## 2. Расхождения плана с кодом — решить ДО правок
+
+Все шесть расхождений закрыты 2026-09-28 (решения ниже, правки кода — в своих этапах).
+
+- [x] **D1. Порт для ручных проверок.** `photo-ai` не имеет `ports`/`expose`, а хостовый `8080` занят
+      `text-corrector`. Команды вида `curl http://localhost:8080/enhance` из §10 плана попадут
+      в `text-corrector`. Решение выбрано одно: пробросить `ports: ["127.0.0.1:8081:8080"]` в сервис
+      `photo-ai` — только loopback, наружу (`0.0.0.0`) ничего не публикуется, хостовый `8080`
+      (`text-corrector`) не затрагивается. **Правка применена 2026-09-28:** порт добавлен в
+      `docker-compose.yml`, способ отражён в `README.md` (раздел «ИИ-улучшение фото») и `.env.example`.
+      Проверено: `docker compose up -d photo-ai` → `curl http://127.0.0.1:8081/health` → `{"ok":true}`,
+      `ss -tulpn` → `LISTEN 127.0.0.1:8081` (не `0.0.0.0`).
+
+- [x] **D2. `service` в статусе фото-воркера.** `server.js:5825` вызывает `aiHealthCheck()` (это health
+      **текстового** ИИ), результат не возвращается. Решение: отдельная функция, общий `aiHealthCheck()`
+      не переиспользуем и из `/api/photo-jobs/status` убираем.
+      - `photoAiHealth()` рядом с `aiHealthCheck()`: `GET ${PHOTO_AI_URL}/health`, таймаут 5 с, без throw;
+        пустой `PHOTO_AI_URL` → `{ configured: false, reachable: false, latency_ms: 0, error: 'PHOTO_AI_URL не настроен' }`,
+        недоступность/таймаут → `{ configured: true, reachable: false, latency_ms, error }`.
+      - `service` в ответе = `{ configured, reachable, latency_ms, error }` + passthrough полей photo-ai
+        (`ok, ready, device, device_name, half, tile, driver, cuda, vram_total_mb, vram_free_mb, models,
+        face_models, loaded, loading, max_pixels`). Первые четыре — тот же контракт, который уже читает
+        фронт текстового ИИ (`public/js/worker.js:89–116`: `reachable`, `latency_ms`, `error`),
+        поэтому карточки переиспользуются без правок.
+      - Вызов уходит в тот же `Promise.all`, что и запросы к БД, — иначе статус получает лишние 5 с;
+        HTTP 200 в любом случае, недоступный сервис — не ошибка API.
+      - Прямой прокси для оператора — `GET /api/photo-ai/health` (`requireAdmin`), отдельным пунктом Stage 4.
+      - **Правка применена 2026-09-28:** `photoAiHealth()` в `server.js` рядом с `aiHealthCheck()`,
+        вызов ушёл в `Promise.all` запроса `/api/photo-jobs/status`, `service` возвращается.
+        Проверено на живом стеке: сервис поднят → `{"ok":true,"configured":true,"reachable":true,"latency_ms":3,"error":null}`;
+        `docker compose stop photo-ai` → HTTP 200 и `{"configured":true,"reachable":false,"latency_ms":3661,"error":"fetch failed"}`
+        (без исключения); после `start` → снова `reachable: true`. Контракт зафиксирован в
+        `api.smoketest.js` (два новых assert'а).
+
+- [x] **D3. Где живёт белый список действий.** План говорит про два места (`ensurePhotoJobsTable()` и restore).
+      По факту `PHOTO_JOB_ACTIONS` используется **только** в нормализации restore-данных (`server.js:2254`,
+      единственное применение — `server.js:2259`; `grep` по репозиторию больше нигде), а в
+      `ensurePhotoJobsTable()` (`server.js:1237–1254`) CHECK-ограничения на `action` нет:
+      `action VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT 'ai'` — новые значения (`ai_face`, `ai_upscale`) помещаются.
+      Решение: обновить одно место.
+      - Набор выносится на уровень модуля (рядом с `PHOTO_AI_URL`, `server.js:1841`), а не внутрь
+        функции restore; используется в restore-нормализации **и** в валидации
+        `POST /api/entries/:id/photo/enhance-ai` (Stage 4) — забыть маршрут нельзя.
+      - CHECK в БД **не добавляем** (I6: никаких изменений схемы, миграция не нужна). Сверка списка
+        с фактическими `action`, которые пишет код, — `grep` на приёмке этапа.
+      - `ai_upscale` в список попадает сразу, хотя маршрута, его создающего, пока нет: список —
+        это допустимые значения для restore, а не реестр маршрутов.
+
+- [x] **D4. Доступность пакетов.** Проверено 2026-09-28 в работающем контейнере `photo-ai`
+      (`pip download gfpgan==1.3.8 facexlib==0.3.0 --no-deps` — оба колеса с PyPI, 52 и 59 КБ;
+      `pip list` в образе: `gfpgan 1.3.8`, `facexlib 0.3.0`, `basicsr 1.4.2`, `realesrgan 0.3.0`,
+      `filterpy 1.4.5`, `numba 0.67.0`, `lmdb 2.3.0`, `scipy 1.15.3`; `import gfpgan, facexlib` — ок).
+      Решение: **вендорить не нужно**, пакеты есть на PyPI и уже стоят в образе — `realesrgan==0.3.0`
+      тянет `gfpgan>=1.3.5` и `facexlib>=0.2.5` транзитивно. CodeFormer официальным pip-пакетом
+      не распространяется (см. D5).
+      - Stage 2 фиксирует версии явно (`gfpgan==1.3.8 facexlib==0.3.0`) и убирает dev-зависимости
+        gfpgan из рантайма (`tb-nightly`, `yapf`): ставить gfpgan с `--no-deps` и перечислить
+        реальные зависимости явно.
+      - **Найденное расхождение (Stage 2):** пин `numpy<2` в `photo-ai/Dockerfile` не действует — в образе
+        `numpy 2.2.6`, потому что пин живёт в отдельном вызове `pip install`, который следующие установки
+        не учитывают; там же одновременно стоят `opencv-python 5.0.0.93` (через gfpgan) и
+        `opencv-python-headless 5.0.0.93`. До Stage 2 numpy не трогаем (Stage 1 меряет I1 на текущем
+        2.2.6); в Stage 2 пин либо переносится в один общий вызов `pip install`, либо фиксируется
+        фактическая версия — с обязательной перепроверкой эталона I1 после любого изменения numpy.
+      - **Закрыто в Stage 2:** требования `numpy<2` и `opencv-python-headless 5.0.0.93` несовместимы
+        (opencv 5 требует numpy ≥ 2), поэтому зафиксирована фактическая версия `numpy==2.2.6` в том же
+        вызове `pip install`, что и остальные зависимости, а `opencv-python` (не-headless) больше не
+        устанавливается вовсе. Эталон I1 перепроверен — 5/5 байт-в-байт (см. «Журнал раздела 2»).
+      - Веса (проверено HEAD): `x2plus` v0.2.1 — 200; `general-x4v3` и `animevideov3` v0.2.5.0 — 200;
+        `codeformer.pth` v0.1.0 — 200. GFPGAN: берём `GFPGANv1.4.pth` из релиза `v1.3.0` (200, `arch='clean'`,
+        `channel_multiplier=2` — как у официального `inference_gfpgan.py -v 1.4`); `GFPGANCleanv1-NoCE-C2.pth`
+        в релизах `v1.3.8`/`v1.3.4`/`v1.3.0` отсутствует (404), в `v0.2.0` есть (200) — как запасной вариант.
+      - **Учтётся в Stage 1:** `GFPGANer` жёстко передаёт facexlib `model_rootpath='gfpgan/weights'`
+        (относительный путь → каталог образа, не том `/models`), поэтому веса детектора/парсера facexlib
+        сейчас скачиваются мимо тома и теряются при пересборке. Свой `FaceRestoreHelper`/каталог
+        `/models/weights` — обязательное требование этапа.
+
+- [x] **D5. CodeFormer — опционален по умолчанию.** Проверено 2026-09-28: на PyPI есть только
+      сторонняя обёртка `codeformer 0.0.11` (`github.com/rohitkhatri/codeformer`, тянет `lpips`) —
+      это не официальный `sczhou/CodeFormer`, использовать его не будем. Официальные веса доступны.
+      Решение: официальный модуль вендорится в `photo-ai/vendor/codeformer/` **только если** face-режим
+      CodeFormer реально понадобится; в рамках текущего плана не вендорим, дефолт
+      `PHOTO_AI_FACE_MODEL=gfpgan` (Stage 1–3), чтобы дефолтный путь работал без вендоринга.
+      - `FACE_REGISTRY` всегда содержит обе записи, но запись `codeformer` активна только если
+        `import codeformer` (с `photo-ai/vendor` в `sys.path`) успешен.
+      - Нет модуля → запись не попадает в `face_models` в `/health` и в список `/models`, UI её не показывает,
+        `POST /enhance` с `face_model=codeformer` → `400` с текстом «CodeFormer не установлен в образ,
+        доступен gfpgan». Сборка и CPU-режим не падают.
+      - `strength` валиден только для CodeFormer: при `face_model=gfpgan` и `strength`, отличном от 0.7,
+        → `400` с пояснением, иначе параметр молча игнорировался бы.
+      - Веса CodeFormer качаются тем же загрузчиком в `/models/weights/codeformer.pth`.
+
+- [x] **D6. Поведение без `photo-ai` в compose.** Сейчас `PHOTO_AI_URL` по умолчанию
+      `http://photo-ai:8080` (`docker-compose.yml:79`) — то есть «ИИ» включён по умолчанию.
+      Решение: дефолт **не меняем** — фото-ИИ включено из коробки и работает на CPU; выключается
+      только явно (`PHOTO_AI_URL=` в `.env` → кнопка «🤖 ИИ» скрыта, `enhance-ai` → 503, I3).
+      Заодно исправлен найденный рассинхрон: `.env.example` содержал `PHOTO_AI_URL=` (пусто) с комментарием
+      «пусто = контейнер photo-ai», то есть инструкция «скопируй `.env.example`» молча выключала ИИ-фото.
+      В этом же изменении `.env.example` приведён к дефолту compose с явным описанием обоих состояний;
+      блок про photo-ai в `README` (включая GPU-запуск) появится в Stage 6 с той же формулировкой.
+      Текущий `.env` переменной не содержит → на этом хосте действует дефолт compose (включено).
+
+---
+
+## 3. Stage 0. Подготовка и эталон «до» (обязательно до любых правок кода)
+
+- [x] Зафиксировать окружение: `docker --version`, `docker compose version`, `nvidia-smi`,
+      наличие/отсутствие `nvidia-ctk`, `docker info | grep -i runtime`.
+- [x] Если `nvidia-ctk` нет — зафиксировать это как «GPU-режим не проверяем на этом хосте»,
+      **не** пытаться ставить системные пакеты без явного разрешения оператора.
+- [x] Сохранить текущее состояние `.env` (`PHOTO_AI_URL` пусто или задан).
+- [x] Поднять текущий стек как есть: `docker compose up -d --build`.
+- [x] Снять эталон «до» на 3–5 фото (портрет, групповое, без лиц, зашумлённое 640×480):
+      результат `/enhance` с `scale=2` без других параметров + `/health`. Сохранить файлы и
+      размеры в `backups/photo-face-ai-baseline/` (вне git).
+- [x] **Приёмка:** эталон сохранён, `curl /health` отвечает, текущий сценарий «🤖 ИИ» даёт `done`.
+
+Stage 0 закрыт 2026-09-28, журнал проверок — «Журнал раздела 0» выше. Повторная сверка при закрытии:
+`node backups/photo-face-ai-baseline/verify.js after-section0` → 5/5 `MATCH` (I1 байт-в-байт),
+`photo-ai /health` → `{"ok":true}` из контейнера `app`, сценарий «🤖 ИИ» → `done` (I2).
+
+---
+
+## 4. Stage 1. `photo-ai/app.py`: реестр моделей + авто-выбор устройства
+
+- [x] `pick_device() -> (device, half, device_name)` по §4.1 плана: env → cuda → mps → cpu;
+      `half=True` только на CUDA; явный `cuda` без CUDA = WARN + cpu; явный `cpu` = всегда cpu.
+- [x] `MODEL_REGISTRY`: `x2plus` (`RRDBNet(scale=2)`), `general-x4v3` (`SRVGGNetCompact(upscale=4)` + `wdn`),
+      `animevideo-v3` (`SRVGGNetCompact(upscale=4)`).
+- [x] `FACE_REGISTRY`: `gfpgan` (`GFPGANer(arch='clean', channel_multiplier=2, upscale=2, bg_upsampler=…)`),
+      `codeformer` (за `D5`).
+- [x] Загрузка весов: список URL из §3.4 плана, каталог `${PHOTO_AI_MODELS_DIR:-/models}/weights/`,
+      скачивание в `.tmp` → `os.replace`, проверка минимального размера, кэш в томе.
+      `MODEL_PATH` читается как алиас для `x2plus` (существующий `.env`/том не ломается).
+- [x] `class ModelPool`: `threading.Lock`, ленивая загрузка по требованию, кеш, LRU с лимитом 2,
+      `PHOTO_AI_LOAD_ALL=1` — предзагрузка, прогрев на синтетическом шуме 64×64 после загрузки.
+- [x] OOM-деградация: `RuntimeError` с CUDA OOM → `tile` пополам (256→128→64), один ретрай;
+      повтор → инвалидация модели, переход на CPU, ещё одна попытка; финал — `500` с понятным текстом.
+- [x] `GET /health` — контракт §4.3 плана (поле `ok` сохраняется, добавляются `ready`, `device`,
+      `device_name`, `half`, `tile`, `driver`, `cuda`, `vram_total_mb`, `vram_free_mb`, `models`,
+      `face_models`, `loaded`, `loading`, `max_pixels`).
+- [x] `GET /models` — список моделей, face-моделей, устройство, дефолты.
+- [x] `POST /enhance`: поля `image`, `scale`, `model` (дефолт `x2plus`), `face` (`off|face|all`, дефолт `off`),
+      `face_model` (`gfpgan|codeformer`), `strength` (0..1, только CodeFormer, дефолт 0.7),
+      `jpeg_quality` (70..100, дефолт 92). Неизвестная модель → `400` со списком допустимых.
+      Модель не готова → `503` + `Retry-After: 5`.
+- [x] Два формата ответа: сырой `image/jpeg` по умолчанию (совместимость) и JSON при
+      `Accept: application/json`: `{ok, image_base64, model, face, face_model, faces_found, device,
+      elapsed_ms, warnings}`. При `face != off` — `enhance(..., has_aligned=False, only_center_face=False,
+      paste_back=True)`; лица не найдены — не ошибка, `faces_found: 0` + чистый `bg_upsampler`.
+- [x] Расширение выходного файла — по имени файла, не по `content_type` (воркер шлёт `image/jpeg` для всего).
+- [x] **Проверка I1:** эталон из Stage 0 воспроизводится (сравнить размер/содержимое, `node --check`-эквивалент
+      для Python — `python -c "import ast;ast.parse(open('photo-ai/app.py').read())"`).
+- [x] **Приёмка:** `/health` отдаёт `device`/`device_name`/`half`; `PHOTO_AI_DEVICE=cpu` при рабочей CUDA →
+      `cpu`; `PHOTO_AI_DEVICE=cuda` без CUDA → `cpu` + WARN, сервис поднялся; `PHOTO_AI_DEVICE=auto` без
+      CUDA → `cpu`.
+
+### Журнал раздела 1 (проверено 2026-09-29)
+
+Изменён только `photo-ai/app.py` (схема БД, воркер, `server.js`, compose, Dockerfile, фронтенд и `.env.example`
+не тронуты — они в Stage 2…6).
+
+| Проверка | Как | Результат |
+|---|---|---|
+| I1 | `capture.js after-stage1` + `verify.js after-stage1` | 5/5 `MATCH` байт-в-байт; повторно после двух правок `is_oom`/`BASE_TILE` — снова 5/5 |
+| I2 | `INSERT INTO photo_jobs (entry_id, action, params, status) VALUES (390,'ai',NULL,'pending')` | `done`, `attempts=0`, `after_path` в S3; вход 939×875 PNG → 1878×1750 JPEG (ровно x2) |
+| I4 | override-файлы с `PHOTO_AI_DEVICE=cuda\|cpu\|auto\|bogus` | `cuda` → WARN «CUDA недоступна — работаю на CPU» + `device=cpu`; `cpu`/`auto` → `cpu`; `bogus` → WARN об неизвестном значении и `auto`; сервис поднялся во всех случаях |
+| I5 | 503 во время стартовой предзагрузки | `503` + `Retry-After: 5`; `worker.js:19` `isSoftStatus` относит `status >= 500` к мягким, попытка не тратится |
+| I7 | `ast.parse`, `grep` на комментарии, неиспользуемые импорты | чисто, комментариев 0 |
+| Реестр | `general-x4v3` (360×548 → 1440×2192), `animevideo-v3` | 200, веса скачаны в том, повторный запрос из кэша |
+| LRU | последовательно `general-x4v3` → `animevideo-v3` → `face=all` | `loaded` держится ровно 2 записи, вытесняется самая старая (`x2plus` → `general-x4v3` → `animevideo-v3` → `gfpgan`) |
+| Лица | `face=face` и `face=all` на реальных фото (800×450 и 1400×788) | `faces_found: 10`, 47 с / 42 с на CPU, `warnings: []` |
+| Лица, их нет | `nofaces.jpg` 300×200 | `ok: true`, `faces_found: 0`, warning «лица не найдены, фон обработан апскейлом», 1.8 с — не ошибка |
+| `jpeg_quality` | 70 / 92 / 100 и 30 / 101 / `abc` | 165935 / 327022 / 929904 байт, повтор 70 → те же байты; вне диапазона `400` с текстом «должен быть 70..100», нечисловое — `422` от pydantic |
+| Валидация | неизвестные `model`/`face`/`face_model`, `strength` с gfpgan и вне 0..1, битое изображение | `400` с перечнем допустимых значений / `400 bad image` |
+| OOM-лестница | подмена `process_image` в контейнере: OOM на 0/1/2/всех попытках | тайлы `[256]`, `[256,128]`, `[256,128,64]`, `[256,128,64]`; при полном провале `500` «не хватило памяти даже при tile=64: пересмотрите PHOTO_AI_TILE или PHOTO_AI_MAX_PIXELS» |
+| Деградация | повторный вызов `degrade_to_cpu` | выполняется один раз (идемпотентно), `half=False`, предупреждение в ответе |
+
+Решения и находки, которые нужно знать дальше:
+
+- **GPU на хосте есть** — `nvidia-smi` работает, драйвер `615.71.09`, CUDA UMD 13.4. Не хватает только
+  `nvidia-container-toolkit`; его установка — решение оператора (в условиях задачи это стоп-условие),
+  поэтому ветка CUDA осталась непроверенной. Всё, что связано с `cuda`/`half`/`vram_*`, в Stage 1
+  покрыто только кодом и unit-проверками, а не прогоном.
+- **`animevideo-v3`** — имя реестра взято по формулировке этого чек-листа (в плане §3.4 встречается
+  `animevideov3`, это имя файла весов). Ключ используется в API, при несовпадении с планом поправить
+  и то, и другое одним изменением.
+- **`image_ext`** добавлен в JSON-ответ сверх полей, перечисленных в чек-листе: без него клиент
+  не может угадать формат (`.jpeg` нормализуется в `.jpg` ради байт-в-байтности, `.png`/`.webp`
+  не меняются).
+- **D4 (веса facexlib в томе)**: `face_helper()` пишет в `${PHOTO_AI_MODELS_DIR}/weights` через
+  `model_rootpath`, а встроенный помощник `GFPGANer` ищет `gfpgan/weights` относительно cwd.
+  `link_default_facexlib_dir()` при первом же построении face-модели заменяет этот каталог
+  символической ссылкой на том — `/app/gfpgan/weights -> /models/weights`. Второй детектор не
+  создаётся, 195 МБ дубля нет (проверено `readlink`).
+- **Ветка CodeFormer написана, но не проверена** — модуль не вендорен (Stage 2). Проверен только
+  путь отказа: `face_model=codeformer` → `400` «модель лиц codeformer не установлена в образ,
+  доступен gfpgan», и `strength` с gfpgan → `400`. Сам `build_face_codeformer` нужно прогнать после
+  того, как пакет появится в образе.
+- **`tile` не залипает.** После OOM `state['tile']` восстанавливается на `PHOTO_AI_TILE` в `finally`
+  (`BASE_TILE`), иначе одна тяжёлая картинка навсегда замедляла бы сервис в 16 раз. `degrade_to_cpu`
+  больше не сбрасывает тайл на дефолт — операторское значение сохраняется.
+- **`is_oom` расширен** на сообщения CPU-аллокатора PyTorch (`not enough memory`, `alloc_cpu`,
+  `can't allocate memory`): без этого исчерпание RAM на CPU (единственный тестируемый режим)
+  возвращало `500` с текстом «ошибка модели: …» вместо лестницы тайлов и подсказки про
+  `PHOTO_AI_TILE`/`PHOTO_AI_MAX_PIXELS`.
+- **`portrait.jpg` — плохой тестовый вход**: на нём детектор facexlib не находит лица (порог
+  `get_face_landmarks_5` — 0.97, на реальных фото скор 0.999+). Ранние «0 лиц» в проверках были
+  ошибкой тест-скрипта (`len(h.cropped_faces)` заполняется только `align_warp_face()`), а не
+  поломкой детектора. Годится любой портрет из `uploads/` (4032×2268 и ещё 7 файлов).
+- **`.env.example` не правился**: новые переменные ещё не подставляются в compose (Stage 2),
+  документировать их сейчас — задокументировать неработающее.
+
+---
+
+## 5. Stage 2. `photo-ai/Dockerfile` + compose
+
+- [x] `ARG TORCH_VARIANT=cpu` и `ARG TORCH_INDEX=https://download.pytorch.org/whl/${TORCH_VARIANT}`;
+      один образ, `cu124` — вариант сборки.
+- [x] Сохранить патч `basicsr/data/degradations.py` (`functional_tensor` → `functional`) — без него basicsr
+      падает на torch ≥ 2.0. Не «упрощать» Dockerfile без проверки.
+- [x] Сохранить `libgl1 libglib2.0-0` (нужны facexlib), `numpy<2`, `opencv-python-headless`.
+- [x] Добавить `gfpgan`/`facexlib` (или вендоринг по `D4`), вендоренный CodeFormer копировать в образ
+      при наличии (`D5`).
+- [x] `ENV PHOTO_AI_MODELS_DIR=/models`; `MODEL_PATH` остаётся валидным алиасом.
+- [x] `docker-compose.yml`, сервис `photo-ai`: env `PHOTO_AI_DEVICE`, `PHOTO_AI_FACE_MODEL`, `PHOTO_AI_TILE`,
+      `PHOTO_AI_MAX_PIXELS`, `PHOTO_AI_LOAD_ALL`, `PHOTO_AI_JPEG_QUALITY`; `healthcheck` с
+      `start_period: 300s`; порт по `D1` уже проброшен на loopback — сохранить.
+- [x] Новый `docker-compose.gpu.yml` (по образцу `docker-compose.minio.yml`): `build.args.TORCH_VARIANT=cu124`,
+      `PHOTO_AI_DEVICE=cuda`, `deploy.resources.reservations.devices` (`driver: nvidia`, `count: 1`).
+      Без него стек поднимается на любой машине.
+- [x] Сервису `app` добавить env `PHOTO_AI_FACE_MODEL` и `PHOTO_AI_FACE_TIMEOUT_MS`.
+- [x] **Приёмка:** CPU-сборка стартует; `/api/photo-jobs/status` показывает `service.device`;
+      при пустом `PHOTO_AI_URL` приложение работает полностью (I3); `docker compose -f docker-compose.yml
+      -f docker-compose.gpu.yml config` валиден (сам GPU-пуск — только если toolkit есть).
+
+### Журнал раздела 2 (проверено 2026-09-29)
+
+Изменены `photo-ai/Dockerfile`, `docker-compose.yml`, добавлены `docker-compose.gpu.yml` и
+`photo-ai/vendor/.gitkeep`, а также `.env.example` и таблица переменных в `README.md` — Stage 1 отложил
+их именно на Stage 2, потому что раньше compose эти переменные не подставлял. `app.py`, `worker.js`,
+`server.js`, схема БД и фронтенд не тронуты — они в Stage 3…6.
+
+| Проверка | Как | Результат |
+|---|---|---|
+| CPU-сборка | `docker compose build photo-ai` (слои pip с нуля) | `EXIT=0`, образ `whatido-photo-ai:latest` **2.63 ГБ** (план оценивал ~2.5 ГБ) |
+| Состав пакетов | `docker exec photo-ai pip list` | `gfpgan 1.3.8`, `facexlib 0.3.0`, `basicsr 1.4.2`, `realesrgan 0.3.0`, `numpy 2.2.6`, `torch 2.14.0+cpu`, `matplotlib 3.10.9`; `opencv-python-headless 5.0.0.93` — **единственный** cv2; `tb-nightly` и `yapf` отсутствуют |
+| Импорты | `python -c "import basicsr, gfpgan, facexlib, realesrgan, cv2"` | ок; cv2 `GUI: NONE` (до этого активной была не-headless сборка с `GUI: QT5`) |
+| Патч basicsr | лог сборки | `basicsr patch applied to /usr/local/lib/python3.10/site-packages/basicsr/data/degradations.py` |
+| **I1** | `capture.js after-stage2` + `verify.js after-stage2` | **5/5 `MATCH` байт-в-байт** (`795a519b9a9c70f6`, `fe2496f7ef798456`, `fce1949260590855`, `1b52a49d690ca8d7`, `e0e6e480f4799bc0`) — смена cv2 на headless и явный пин numpy результат не изменили |
+| `service.device` | `GET /api/photo-jobs/status` (admin) | 200; `service` = `ok/ready/device=cpu/device_name/half/tile/driver/cuda/vram_total_mb/vram_free_mb/models/face_models/loaded/loading/max_pixels` + `configured/reachable/latency_ms/error` |
+| healthcheck | `docker inspect photo-ai` | `healthy` после `start_period: 300s`; та же команда вручную в контейнере → exit 0 |
+| env контейнера | `docker inspect photo-ai` | `PHOTO_AI_DEVICE=auto`, `PHOTO_AI_TILE=256`, `PHOTO_AI_FACE_MODEL=gfpgan`, `PHOTO_AI_LOAD_ALL=0`, `PHOTO_AI_JPEG_QUALITY=92`, `PHOTO_AI_MAX_PIXELS=4000000`, `PHOTO_AI_MODELS_DIR=/models`, `MODEL_PATH=/models/RealESRGAN_x2plus.pth` |
+| env `app` | `docker compose exec app node -e ...` | `PHOTO_AI_URL=http://photo-ai:8080`, `PHOTO_AI_FACE_MODEL=gfpgan`, `PHOTO_AI_FACE_TIMEOUT_MS=600000` |
+| I3 | override с `PHOTO_AI_URL: ""` (файл в `/tmp`, вне репозитория) | `photo_ai_enabled=false`, `POST /api/entries/1/photo/enhance-ai` → `503` «ИИ-обработка фото не настроена», 8 маршрутов API → 200; возврат к базовой конфигурации → `photo_ai_enabled=true` |
+| I4 (ветка cuda) | `PHOTO_AI_DEVICE=cuda` на новом образе | WARN «PHOTO_AI_DEVICE=cuda, но CUDA недоступна — работаю на CPU», `/health` 200 и `device=cpu` |
+| Compose | `docker compose config -q` — база, `+docker-compose.minio.yml`, `+docker-compose.gpu.yml` | три конфигурации валидны; GPU-оверрайд даёт `TORCH_VARIANT=cu124`, `PHOTO_AI_DEVICE=cuda` и `deploy.resources.reservations.devices[driver=nvidia, count=1, capabilities=[gpu]]` |
+| GPU-пуск | `up -d photo-ai` с оверрайдом, когда `nvidia-ctk` есть на хосте | **сделан 2026-09-29**, отдельный журнал «GPU-прогон» в разделе 6: `device=cuda:0`, `half=true`, `vram_total_mb=3822`. Изначально был стоп-условием (toolkit отсутствовал), условие снято |
+
+Решения и находки, которые нужно знать дальше:
+
+- **`numpy<2` был невыполним.** `opencv-python-headless 5.0.0.93` требует numpy ≥ 2, поэтому пин заменён
+  на фактическую версию `numpy==2.2.6` и перенесён в тот же вызов `pip install`, что и остальные
+  зависимости (раньше пин стоял отдельным вызовом, и следующие установки его игнорировали). I1 после
+  изменения numpy перепроверен — байт-в-байт.
+- **`--no-deps` для `basicsr`/`realesrgan`/`gfpgan`/`facexlib`** убирает dev-зависимости gfpgan
+  (`tb-nightly`, `yapf`). Проверено, что в рантайме они не нужны: `tensorboard` в basicsr импортируется
+  только лениво внутри `init_tb_logger`/`read_data_from_tensorboard`, `yapf` не импортируется вовсе,
+  а `matplotlib` приходит как зависимость `filterpy` (требование facexlib) и в образе остался.
+- **`opencv-python` (не-headless) больше не ставится.** Раньше он приходил транзитивно через gfpgan и
+  перезаписывал headless-сборку (активным был cv2 с `GUI: QT5`). Теперь cv2 один, headless, и JPEG-байты
+  совпали с эталоном — GUI-обвязка на результат не влияла.
+- **`libgl1 libglib2.0-0` оставлены** по требованию плана (facexlib), хотя при headless cv2 они нужны
+  меньше: экономия здесь не стоит риска незамеченной регрессии.
+- **`photo-ai/vendor/.gitkeep`** — каталог вендоринга существует в репозитории, поэтому
+  `COPY vendor/ ./vendor/` не падает на сборке без CodeFormer, а положенный туда модуль подхватывается
+  `sys.path` в `app.py` без правок Dockerfile (`D5`).
+- **env `PHOTO_AI_FACE_MODEL`/`PHOTO_AI_FACE_TIMEOUT_MS` у `app`** добавлены по чек-листу Stage 2;
+  `PHOTO_AI_FACE_MODEL` уже используется `app.py` как дефолт face-модели, воркер начнёт читать оба
+  в Stage 4 (сейчас `ai_timeout_ms` в `worker.config` всё ещё 300000 — это ожидаемо).
+- **`TORCH_VARIANT` в `docker-compose.gpu.yml` захардкожен**, а не берётся из `.env`: иначе
+  `TORCH_VARIANT=cpu` в `.env` молча собирал бы GPU-конфигурацию без CUDA. Значение изменено
+  `cu124 → cu126` при GPU-прогоне — причина в журнале раздела 3.
+- **`MAX_INPUT_PIXELS` в compose заменён на канонический `PHOTO_AI_MAX_PIXELS`**; `app.py` по-прежнему
+  читает старое имя как алиас, так что существующий `.env` не ломается. Порт `8081` на loopback (`D1`)
+  сохранён.
+- **`.env.example`/`README.md`** описывают ровно те переменные, которые подставляет compose; блок про
+  GPU-запуск и установку NVIDIA Container Toolkit добавлен в Stage 3 вместе с проверкой GPU-оверрайда
+  (решение `D6`), остальные документы — за Stage 6.
+
+---
+
+## 6. Stage 3. Face-режим (GFPGAN) в `app.py`
+
+- [x] `face=off` — только ESRGAN (текущее поведение). — **сделано в Stage 1** (журнал раздела 1)
+- [x] `face=face` — ESRGAN-фон + GFPGAN `paste_back`. — **сделано в Stage 1**
+- [x] `face=all` — ESRGAN(+`wdn` для `general-x4v3`) + мягкий денойз фона + лица. — **сделано в Stage 1**
+- [x] `strength` → `fidelity_weight` CodeFormer, `-w`; вне диапазона → `400`. — **сделано в Stage 1**
+      (ветка CodeFormer написана, но не проверена: модуль не вендорен, `D5`; проверен путь отказа)
+- [x] Предупреждения (`warnings`: вход меньше 320×320, лиц не найдено, CodeFormer на CPU) в JSON-ответе.
+      Первые два были в Stage 1; **вход меньше 320×320 и CodeFormer на CPU добавлены при приёмке
+      Stage 3** — их не было в коде
+- [x] **Приёмка:** портрет 640×480 в `face` → `faces_found=6`, лицо резче; фото без лиц → `faces_found=0`
+      и результат не хуже `x2plus`; искусственный OOM (`PHOTO_AI_TILE=2048` на 4 ГБ) деградирует до CPU
+      без падения сервиса.
+
+### Журнал раздела 3 (проверено 2026-09-29)
+
+Изменён `photo-ai/app.py` (лестница OOM на CUDA + два предупреждения) и `docker-compose.gpu.yml`
+(GPU-оверрайд: cu126 + CDI). `worker.js`, `server.js`, схема БД и фронтенд не тронуты — они в Stage 4…6.
+Проверки шли на работающем GPU (RTX 3050 Laptop, 4096 МБ, драйвер `615.71.09`, CUDA 12.6) — см.
+журнал GPU-прогона в разделе 2.
+
+| Проверка | Как | Результат |
+|---|---|---|
+| **Главная находка** | `PHOTO_AI_TILE=2048`, `x2plus face=all` на 4032×2268 | **до правки**: `500 Internal Server Error`, в логе `UnboundLocalError: local variable 'output_tile' referenced before assignment` (`realesrgan/utils.py:179`); **после**: `200`, `warnings: ["не хватило памяти при tile=2048"]`, 28.3 с |
+| Причина | чтение кода `realesrgan/utils.py` и `gfpgan/utils.py` | обе библиотеки **проглатывают** `RuntimeError` в своих `try/except` вокруг вызова сети (`except RuntimeError as error: print('Error', error)`) и идут дальше, поэтому `output_tile`/`restored_face` остаётся неприсвоенным. Для `run_guarded` это был уже не `RuntimeError` → ни лестницы тайлов, ни деградации на CPU, ни внятного текста |
+| Как починено | `guard_forward()` в `app.py` оборачивает `forward` сетей, построенных нами (`RealESRGANer.model`, `restorer.gfpgan`, CodeFormer `net`): `RuntimeError` с признаком OOM превращается в `TileOOM` | `TileOOM` не наследует `RuntimeError`, поэтому проглатывающие `except` его пропускают; `is_oom` и `run_guarded` (обе точки) ловят `TileOOM` явно |
+| Лестница тайлов на GPU | инъекция `TileOOM('CUDA out of memory')` вместо `process_image` | `tile=2048 → 1024 → 512`, затем `degrade_to_cpu` и повтор: `warnings` = 4 пункта, `device: cpu`, `half: false`; при повторе с уже-CPU — честная `500` «не хватило памяти даже при tile=512: пересмотрите PHOTO_AI_TILE или PHOTO_AI_MAX_PIXELS» |
+| `x2plus face=all`, tile=2048 | полное фото | `200`, 6 лиц, единственное предупреждение — про тайл; сервис не упал, следующие запросы проходят |
+| 640×480, три режима | портрет, приведённый к 640×480 | `off` 1.0 с / `face` 3.8 с / `all` 2.2 с, `faces_found=6`, `device=cuda:0` |
+| Фото без лиц | синтетический фон 800×600 | `face` → `faces_found=0`, warning «лица не найдены, фон обработан апскейлом», 0.8 с; байты результата **равны** `face=off` (39861) — без деградации качества |
+| Вход меньше 320×320 | 256×256 | два предупреждения: «вход меньше 320×320 — лица могут не найтись» + «лица не найдены» |
+| `strength` | `0.5` с gfpgan / `1.4` | `400` «strength применяется только к CodeFormer, для gfpgan оставьте 0.7» / `400` «strength должен быть 0..1» |
+| CodeFormer | `face_model=codeformer` | `400` «модель лиц codeformer не установлена в образ, доступен gfpgan» (`D5`) |
+| **I1** | 6 сценариев (`jpg`/`.jpeg`/`.png`+q70/`.webp`+q100/`x4v3`/`animevideo-v3`) на новом и на Stage 2 образе, оба на CPU | **6/6 `MATCH` байт-в-байт** (`420757881a31f12dec174e4873e260dd`, `cdbf59d1eb460d26a3b83af2e0543d82`, `654928b60ec43dbd41c6644121041a75`, `557e76d79869230058e1acf75017c670`, `9d3d731c8858bacbba1ee88bf3f373e5`) |
+| I7 | `ast.parse`, поиск комментариев | чисто, комментариев 0 |
+
+Решения и находки, которые нужно знать дальше:
+
+- **Лестница OOM не работала ни на одном GPU** — только на CPU, где OOM приходит из нашего кода и
+  не проглатывается. Это наш главный аргумент за то, что GPU-ветку надо было прогнать, а не собрать.
+- **`guard_forward` вешается на экземпляр** (`model.forward`), идемпотентен по флагу
+  `_photo_ai_guarded` и не трогает класс — обёртка не накапливается при пересборке пула. Сетей,
+  которые строит не мы (retinaface в facexlib, ESRGANer внутри GFPGANer), обёртка не покрывает: там
+  OOM уходит нашим же `except RuntimeError`, и это правильно.
+- **Проглатывание в gfpgan** (`except RuntimeError` вокруг `self.gfpgan(...)`) было даже опаснее
+  тихого: при OOM лицо молча оставалось исходным, задание завершалось «успешно» без единого
+  признака в `warnings`. Теперь такой случай уходит в лестницу тайлов, а если не помогло — в
+  деградацию на CPU.
+- **4 ГБ VRAM — это про `PHOTO_AI_LOAD_ALL` и `PHOTO_AI_TILE`, а не про лестницу.** `x2plus` и `gfpgan`
+  влезают (свободно ~100–300 МБ), `general-x4v3` втрое тяжелее. Проверено: после `x4v3 face=all`
+  поднимается `tile=2048`, но дефолтные 256 проходят без единого предупреждения.
+- **`tile` по-прежнему не залипает** — после OOM в `finally` восстанавливается `PHOTO_AI_TILE`, и
+  `degrade_to_cpu` больше не сбрасывает операторское значение.
+
+---
+
+### Журнал GPU-прогона (закрывает строку «GPU-пуск» раздела 2)
+
+Стоп-условие снято: `nvidia-ctk` и спека `/etc/cdi/nvidia.yaml` появились на хосте, поэтому GPU-оверрейд
+переведён с классического резервирования (`driver: nvidia, count: 1`) на CDI (`device_ids:
+nvidia.com/gpu=all`) — так демон перезапускать не нужно, а `/etc/docker/daemon.json` на хосте нет.
+
+| Проверка | Как | Результат |
+|---|---|---|
+| Сборка GPU-образа | `docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.gpu.yml build photo-ai` | `whatido-photo-ai:cu126`, 12 ГБ; `torch 2.14.0+cu126`, `cuda: 12.6` — те же версии, что и в CPU-образе |
+| Старт | оверрайд + `up -d photo-ai` | `healthy`, в лог `устройство: cuda:0 (NVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU), half=True` |
+| `/health` | curl | `device: cuda:0`, `half: true`, `driver: 615.71.09`, `cuda: 12.6`, `vram_total_mb: 3822`, `ready: true` |
+| Обратная совместимость | базовый `docker compose up -d photo-ai` без оверрайда | сервис возвращается на CPU, `PHOTO_AI_DEVICE=auto` |
+
+Решения, которые нужно знать дальше:
+
+- **`TORCH_VARIANT` в оверрайде захардкожен (`cu126`), а не берётся из `.env`:** `TORCH_VARIANT=cpu`
+  в `.env` иначе молча собрал бы GPU-конфигурацию без CUDA. Причина смены `cu124 → cu126`: в индексе
+  `cu124` последний torch — `2.6.0`, а `cu126` даёт ровно `2.14.0`/`0.29.0`, как CPU-образ.
+- **GPU-образ тегируется отдельно** (`whatido-photo-ai:cu126`), поэтому сборка GPU-варианта не
+  перетирает `whatido-photo-ai:latest` и откат на CPU — обычный `docker compose up -d photo-ai`.
+- **Ветка CUDA в плане остаётся непроверенной ровно в одном месте** — печать realesных GPU-байтов:
+  на CPU/CUDA результаты x2 совпадают побайтно, но `half=True` на CUDA считает в fp16, поэтому
+  байты CPU и GPU для одной картинки не равны (это не регресс I1: эталон снимается на CPU).
+
+---
+
+## 7. Stage 4. `worker.js` + `server.js`
+
+### 7.1 `worker.js` (`createPhotoEnhanceWorker`)
+
+- [x] Таймауты из env: `PHOTO_AI_TIMEOUT_MS` (дефолт 300000), `PHOTO_AI_FACE_TIMEOUT_MS` (дефолт 600000)
+      для `face != 'off'`. Таймаут выбирается на основе `params`, а не глобально.
+- [x] `runAiEnhance(srcKey, params)`: отправляет `image`, `scale`, `model`, `face`, `face_model`, `strength`
+      из `params` (дефолты при пустых `params`); ставит `Accept: application/json`; принимает и JSON
+      (base64 → буфер), и сырой `image/jpeg` (старый photo-ai) без ошибки.
+- [x] `503` / `Retry-After` / сетевая недоступность → `sleep` c экспоненциальной задержкой, `return false`,
+      **`attempts` не инкрементится**; лимит мягких повторов (например 60) → одна честная ошибка
+      с понятным текстом (I5).
+- [x] `AbortError` от `AbortSignal.timeout` → сообщение «ИИ-сервис не ответил за N с» — это уже
+      «жёсткая» ошибка с попытками.
+- [x] `processOne`: `action` ∈ {`ai`, `ai_face`, `ai_upscale`} → AI-путь; `enhance` → sharp.
+      Пустые `params` при `ai_face` → `face='face'`.
+- [x] `applyResult`: в `logAudit(..., 'photo.job.preview', {...})` добавить `model`, `face`, `face_model`,
+      `device`, `elapsed_ms`, `faces_found`, `warnings`. Текст уведомления `photo.job.done` — по факту
+      режима (`job.action === 'ai_face'` → «Фото обработано нейросетью с восстановлением лиц»).
+- [x] `CONFIG` воркера: + `face_model`, `default_model`, `face_timeout_ms` (попадают в
+      `GET /api/photo-jobs/status` → `worker.config`).
+
+### 7.2 `server.js`
+
+- [x] `POST /api/entries/:id/photo/enhance-ai` (`server.js:5114`): принять `{model, face, face_model, strength}`;
+      валидация инлайн-хелперами и явными списками (как `PUT /api/settings`), невалидное → `400`.
+      `params = JSON.stringify({model, face, face_model, strength})`; `action = face === 'off' ? 'ai' : 'ai_face'`.
+      **Пустое тело → сегодняшнее поведение** (`params = NULL`, `action='ai'`) — I2.
+      - Валидация вынесена **перед** запросом записи: невалидное тело → `400` независимо от наличия
+        записи и фото, дешевле (без похода в БД) и детерминированно.
+- [x] `PHOTO_JOB_ACTIONS` (`server.js:2254`): + `'ai_face'`, `'ai_upscale'` (см. `D3`). Схема
+      `action VARCHAR(20)` вмещает новые значения — миграция не нужна.
+      - Набор вынесен на уровень модуля (`server.js:1884`) рядом с `PHOTO_AI_URL`; единственное
+        применение — restore-нормализация (`server.js:2301`).
+      - Сверка списка с тем, что реально пишет код (`INSERT INTO photo_jobs` × 5): `ai` (пустое тело
+        и `face=off`), `ai_face` (`parsePhotoAiRequest`), `enhance` (`swapEntryPhotoFiles`), `restore`,
+        `rollback` — все семь значений набора покрыты, лишних нет.
+- [x] `photoAiHealth()` (см. `D2`) + проксирование в `GET /api/photo-jobs/status` → `service`
+      (`reachable`, `device`, `device_name`, `ready`, `vram_total_mb`, `vram_free_mb`, `models`, `face_models`,
+      `loaded`). Недоступен → `{reachable:false}`, ответ 200. — **сделано 2026-09-28** (контракт и проверка
+      в `D2`; поля `device`/`device_name`/`vram_*` появятся вместе с расширенным `/health` в Stage 1)
+- [x] `GET /api/photo-ai/health` (`requireAdmin`) — прямой прокси `/health` photo-ai для оператора.
+- [x] `getStackInfo()` (`server.js:769`) — блок `photo_ai` (`engine: 'Real-ESRGAN + GFPGAN'`, `driver`,
+      `device`, `device_name`, `vram_total_mb`, `models`). Без credentials, только hostname.
+      - `photoAiHealth()` получил необязательный параметр таймаута; в `getStackInfo()` вызывается с
+        `2000` — «Статус стека» на `settings.html` не должен висеть на `/health` фото-сервиса 5 с.
+- [x] Настройки (`PUT /api/settings`, рядом `server.js:1710`): `photo_ai_face_mode` ∈ `off|face|all` (дефолт `off`),
+      `photo_ai_face_model` ∈ `gfpgan|codeformer` (дефолт `gfpgan`), `photo_ai_device_pref` ∈ `auto|cuda|cpu`
+      (дефолт `auto`, только для UI/доков — фактическое устройство задаёт контейнер).
+- [x] Дефолты новых настроек: `db/init.sql`, `db/migration.sql` (`INSERT ... ON CONFLICT DO NOTHING`),
+      `keys`/`defaults` в `/api/public-settings` (`server.js:1663–1664`). `photo_ai_enabled` (строка 1677)
+      сохранить.
+      - Строки добавлены и в `ensurePhotoJobsTable()` — существующая БД получает их при старте
+        приложения, без ручного прогона `migration.sql`.
+      - Дефолты читаются из env: `photo_ai_face_model` ← `PHOTO_AI_FACE_MODEL`, `photo_ai_face_mode`
+        ← `PHOTO_AI_FACE_MODE` (обе переменные уже есть в §10), чтобы дефолты БД и compose не разошлись.
+- [x] `createPhotoEnhanceWorker({...})` (`server.js:6045`): + `faceTimeoutMs: PHOTO_AI_FACE_TIMEOUT_MS`,
+      `defaultFaceModel: PHOTO_AI_FACE_MODEL`.
+- [x] `warnings` от photo-ai сохранять в аудит/уведомление, чтобы оператор видел, что face-режим не
+      сработал не из-за ошибки.
+- [x] **Приёмка:** задание с `face='face'` проходит `pending → processing → done`; `params` сохранены;
+      аудит содержит модель/устройство/время; остановка photo-ai на лету → задание дорабатывается после
+      возврата сервиса **без** `error` (I5); результат применяется и откатывается как раньше.
+
+---
+
+### Журнал раздела 4 (проверено 2026-09-29)
+
+Изменён `worker.js` и `server.js`. `photo-ai/app.py`, Dockerfile, compose, схема БД (кроме трёх
+`INSERT` в `settings`) и фронтенд не тронуты — они в Stage 5…6. Проверки шли на живом стеке, фото-сервис
+в CPU-режиме (`device: cpu`, RTX 3050 проверен отдельно в Stage 3).
+
+| Проверка | Как | Результат |
+|---|---|---|
+| face-режим end-to-end | `POST …/enhance-ai {face:'face', face_model:'gfpgan'}` (запись 385) | `pending → processing → done` за 28 с; `params` в БД сохранены; результат отдаётся (200, JPEG, 283 953 Б) |
+| `face` + реальное лицо | та же запись на фото с лицом (запись 384), `face='all'` | `done` за 132 с, аудит: `faces_found: 1`, `elapsed_ms: 128961`, `device: cpu`, `warnings: null` |
+| **Главная находка** | первая попытка без face | аудит: `warnings: ["лица не найдены, фон обработан апскейлом"]`, `faces_found: 0` — и эта строка **видна оператору** в уведомлении, а не прячется в лог сервиса |
+| Уведомление по факту режима | три задания подряд | `ai_face` → «Фото обработано нейросетью с восстановлением лиц», `ai` → «Фото обработано нейросетью»; при warnings к `body` добавляется суффикс `· лица не найдены…` |
+| **I1 (worker)** | задание с `params IS NULL` (`action='ai'`, ручная вставка) против прямого raw-вызова `/enhance` без `Accept` | **sha256 совпал** (`98254b54d0ea6f456f400fdfd18f3a033291fd83eae884359cbaf8dd6e16556d`, 452 678 Б) — новый JSON-путь воркера даёт байт-в-байт результат старого сырого пути |
+| **I2** | задание с `params IS NULL` | `action` остался `ai`, `params` остался `NULL`, `attempts=0`, `done`; аудит `face: off`, `faces_found: 0` |
+| **I1 (эталон)** | `capture.js after-stage4` + `verify.js` | **5/5 `MATCH` байт-в-байт** |
+| **I3** | `docker compose -f … -f override.yml up -d app` с `PHOTO_AI_URL=""` | `photo_ai_enabled=false`; `enhance-ai` (`{}`, `{face:'face'}`, `{model,face:'all'}`) → **503**; `/api/photo-ai/health` → 200 `{configured:false}`; `status` → 200 `service.configured=false`; `stack.photo_ai.configured=false, host=null`; 8 маршрутов API живы; воркер виден, `ai_url=""` |
+| **I5 (обрыв)** | `stop photo-ai` → задание в очередь → 45 с → `start photo-ai` | в простое: `pending`, **`attempts=0`**, `error='ИИ-сервис недоступен (ENOTFOUND)'`; аудит `photo.job.soft_retry` (`soft_attempt: 1`, `soft_limit: 60`); после возврата — `done`, `attempts=0`, `error` очищен; `status` и `system-info` отдавали 200 с `reachable=false` |
+| **I5 (503)** | заглушка-прокси перед сервисом: `503` + `Retry-After: 5` | `status` вернулся в `pending`, **`attempts` остался `0`**; текст сохранил и код, и заголовок, и тело ответа: `«ИИ-сервис ответил 503 (Retry-After: 5): модель x2plus ещё загружается, повторите позже»`; после переключения заглушки на реальный сервис оба задания дошли до `done` с `attempts=0` (задержка ~60 с — мягкий backoff 10 с с удвоением) |
+| Валидация `enhance-ai` | 7 невалидных тел | `400` на каждое: неизвестные `model`/`face`/`face_model`, `strength` вне `0..1`, `strength` не число, `strength` при `gfpgan`, `model`+`strength` при `gfpgan` |
+| Валидация настроек | 3 невалидных + 3 валидных значения | `400` / `200`; после `PUT` новые значения видны в `/api/public-settings` сразу (кэш `public-settings` сбрасывается `invalidateSettings`) |
+| `GET /api/photo-ai/health` | админ / без токена | 200 с полями `device`, `device_name`, `models`, `face_models`, `loaded`, `vram_*`, `driver`, `half`, `tile`, `max_pixels`; без токена → 401 |
+| `stack.photo_ai` | `/api/system-info` | `engine`, `host` (`photo-ai:8080`, тот же `hostOf`, что у `database`/`cache`/`storage`), `device`, `device_name`, `vram_*`, `models`, `face_models`, `loaded`; кредов и пароля в payload нет |
+| `worker.config` | `GET /api/photo-jobs/status` | `+ face_timeout_ms: 600000`, `default_model: x2plus`, `face_model: gfpgan` рядом с `ai_timeout_ms: 300000` |
+| Реальная ошибка сервиса | `face_model: 'codeformer'` (модуль не вендорен, `D5`) | `400` от сервиса дошёл до оператора текстом: `«ИИ-сервис ответил 400: модель лиц codeformer не установлена в образ, доступен gfpgan»`; `attempts=3` (жёсткая ошибка), аудит `photo.job.error` |
+| I7 | `grep` по диффу | комментариев 0, `require('fs')`/`require('path')`/`uploads` в `worker.js` нет, SQL параметризован (в `settings`-вставках литералы — ключи, как у соседней `photo_worker_enabled`) |
+| I6 | дифф `db/` | только `INSERT INTO settings … ON CONFLICT DO NOTHING` × 3, ни `ALTER`, ни `CREATE TABLE`; `action VARCHAR(20)` не менялся |
+| Compose | `config -q` для base, `.gpu.yml`, `.minio.yml` | валидны все три |
+| `api.smoketest.js` | существующий набор | 57 `PASS`, 0 `FAIL` |
+
+Решения и находки, которые нужно знать дальше:
+
+- **`Accept: application/json` ничего не ломает в сервисе, но меняет контракт воркера.** Ответ приходит
+  base64 в JSON — это в ~1.33 раза больше трафика на стыке app↔photo-ai. Оставлено осознанно: без
+  метаданных (`device`, `elapsed_ms`, `faces_found`, `warnings`) в аудите и уведомлении оператор
+  не видит, отработала ли модель. Сырой `image/jpeg` воркер по-прежнему принимает — на случай отката
+  сервиса на старый контракт; метаданные тогда берутся из заголовков `x-photo-ai-*`.
+- **Валидация тела вынесена перед запросом записи.** Иначе невалидное тело на несуществующей записи
+  давало `404`, и чекбокс «невалидное → 400» нельзя было бы проверить, не заводя запись с фото.
+  Побочная выгода: невалидное тело не стоит похода в БД.
+- **`strength` при `face_model != 'codeformer'` отвергается на входе в API**, а не на стороне сервиса.
+  Иначе ошибка приходила бы после трёх попыток воркера и после 2 минут ожидания — валидация в
+  `PUT /api/settings`-стиле дешевле и сразу видима пользователю.
+- **Тело ответа при не-2xx больше не выбрасывается** (найдено на приёмке: `ИИ-сервис ответил 400`
+  без причины). Теперь `readErrorBody()` разбирает JSON `{error}`/`{detail}` или сырой текст и
+  добавляет к сообщению — именно так оператор узнал, что CodeFormer не вендорен.
+- **Один и тот же таймаут на `ai` и `ai_face` был бы неверной настройкой:** `x2plus face=all` на
+  4032×2268 на CPU занимает ~2 мин, и при `PHOTO_AI_TIMEOUT_MS=300000` задание с лицом упало бы
+  в жёсткую ошибку после трёх попыток там, где GPU-оверрайд уложился бы в 28 с. Отсюда
+  `PHOTO_AI_FACE_TIMEOUT_MS=600000` и выбор таймаута по `params.face`.
+- **`503` — не «сервис недоступен»:** `status.service.reachable` при этом `true` (сервис отвечает).
+  Разводить эти два состояния важно для Stage 5 — иначе UI покажет «сервис лежит» при обычной
+  прогревочной паузе.
+- **Прокси-заглушка вместо гонки за 503.** Первый запрос к холодной модели грузит её **синхронно**
+  (`ModelPool.get()` → `factory()`), а `503` получают только *конкурентные* запросы к той же модели
+  (`key in self.loading` → `ModelNotReady`). Воркер обрабатывает одно задание за раз, поэтому в
+  бою такой 503 почти не воспроизводится — ветку проверили детерминированно, проксируя ответы
+  сервиса заглушкой с флипом, иначе проверка была бы гонкой.
+- **`photo.job.soft_retry` пишется не на каждый повтор, а на 1-й и каждый 10-й** (`n === 1 || n % 10 === 0`)
+  — это было в коде и до Stage 4. Практическое следствие для проверок: точный текст последнего
+  мягкого повтора надёжнее читать из `photo_jobs.error`, а не из аудита; в журнале выше 503 виден
+  именно там.
+- **Живой стек используется параллельно.** Во время приёмки оператор применил результат задания 102
+  через UI и вернул оригинал — это и есть проверка «результат применяется и откатывается как раньше»
+  на реальных данных (аудит `entry.photo.apply` → `entry.photo.restore_original`). Поэтому рабочие
+  задания и результаты оператора не тронуты: удалены только созданные тестами строки `photo_jobs`,
+  их аудит-строки, уведомления и файлы в S3. Одно замечание для Stage 5: `photo_ai_face_mode` и
+  `photo_ai_face_model` появились в `settings` у уже работающей БД — приложение создало их сам в
+  `ensurePhotoJobsTable()` при старте, поэтому значения по умолчанию действительны без ручного
+  прогона `migration.sql`.
+
+---
+
+## 8. Stage 5. Фронтенд
+
+- [x] `public/journal.html` + `public/js/journal.js`: рядом с «🤖 ИИ» селект режима
+      («Универсально (x2)», «Быстро (x4)», «Лица (GFPGAN)», «Лица + фон»); значение уходит в
+      `POST .../enhance-ai` телом `{model, face, face_model}`. Дефолт — из `photo_ai_face_mode`
+      (`/api/public-settings`, `loadEnhanceEngine`); при `device === 'cpu'` — подсказка «на CPU медленно».
+      Кнопка по-прежнему скрыта при `photo_ai_enabled === 'false'` (I3).
+      - `PHOTO_AI_MODES` (`journal.js:609`) — единственная таблица режим→`{model, face}`; значение
+        селекта → `photoAiMode()`, `face_model` подставляется только при `face !== 'off'`.
+- [x] `public/js/worker.js`: `PHOTO_ACTION_LABELS` + `ai_face: 'ИИ + лица'`, `ai_upscale: 'ИИ-апскейл'`;
+      в модалке сравнения — `model`, `device`, `faces_found`, `elapsed_ms` (данные из `params`/аудита, I6);
+      строка состояния учитывает `service.reachable === false` и `service.device`.
+- [x] `public/settings.html` + `public/js/settings.js`: блок «Фото-ИИ» — селект face-режима, селект
+      face-модели, селект желаемого устройства + строка «фактическое: …» с подсветкой расхождения;
+      read-only статус (`device_name`, VRAM, список моделей) из `/api/photo-jobs/status`.
+      Новые id внести в `DIRTY_FIELDS` (`settings.js:1`) и в payload (`settings.js:739`).
+- [x] `public/js/settings.js:372` `renderStackInfo()` — карточка «Фото-ИИ» из `stack.photo_ai`.
+- [x] `public/js/audit.js` — метки для новых кодов аудита (иначе в UI будет сырой код).
+- [ ] **Приёмка:** из журнала доступны все 4 режима; после постановки видно «В очереди», затем сравнение
+      «Было/Стало» с моделью/устройством; в настройках видно фактическое устройство и VRAM.
+
+### Журнал раздела 5 (код сделан 2026-09-30, приёмка на живом стеке не гонялась)
+
+Изменены только файлы фронтенда: `journal.html`, `worker.html`, `settings.html`, `js/journal.js`,
+`js/worker.js`, `js/settings.js`, `js/audit.js`. `server.js`, `worker.js` (воркер), `photo-ai/`, compose
+и схема БД не тронуты — контракт `/enhance-ai`, `/api/photo-ai/health` и `service` в
+`/api/photo-jobs/status` взят из Stage 4 без изменений (I6 соблюдён: новых колонок нет, метаданные
+приходят из `photo_jobs.params` и `audit_log.target`).
+
+| Пункт | Реализация |
+|---|---|
+| Селект режима в журнале | `#enhanceAiMode` рядом с «🤖 ИИ»; `PHOTO_AI_MODES` → `photoAiMode()` → тело `{model, face, face_model}`; селект и кнопка скрываются вместе при `photo_ai_enabled === 'false'` (I3) |
+| Дефолт режима | `defaultPhotoAiModeKey()`: `face=all → facesbg`, `face=face → faces`, иначе `x2`; значение берётся из `photo_ai_face_mode` в `loadEnhanceEngine()` |
+| Подсказка про CPU | `loadPhotoAiDevice()` (админ) читает `GET /api/photo-ai/health`; при `device` с `cpu` — «Фото-ИИ считает на CPU — лицевые режимы могут занять несколько минут». Не-админу запрос не делается |
+| Тексты подтверждения | `runPhotoAi()` различает апскейл («до минуты») и face-режим («несколько минут», с названием модели лиц) — по той же логике выбирается таймаут в воркере |
+| Статус фото-воркера | `photoStateHint` учитывает `enabled`, `ai_configured`, `service.reachable === false` («задания ждут») и дописывает `· расчёт на <device>` |
+| Метаданные в модалке | `renderPhotoJobMeta()`: `params` (модель/режим) из строки задания, `device`/`faces_found`/`elapsed_ms`/`warnings` — из `audit_log.target` по `job_id` (один запрос `GET /api/audit?action=photo.job.preview&limit=200`, мапа кэшируется) |
+| Блок «Фото-ИИ» в настройках | три селекта + read-only чипы: фактическое устройство, `device_name`, VRAM, модели/модели лиц/загруженные; жёлтым подсвечивается расхождение с желаемым устройством, красным — недоступность и незаданный `PHOTO_AI_URL` |
+| Карточка в «Статусе стека» | `renderStackInfo()` рисует `stack.photo_ai`: состояние (`не настроен` / `нет связи` / `модели грузятся` / `отвечает`), движок, host, устройство, fp16/fp32, VRAM, модели |
+| Метки аудита | 10 новых кодов в `audit.js`: профиль и фото ученика, главное фото ученика, фото модуля, удаление и очистка уведомлений, логотип; плюс `ai_face`/`ai_upscale` в `PHOTO_ACTION_LABELS` (`worker.js`) |
+| Синтаксис | `node --check` для `js/journal.js`, `js/settings.js`, `js/worker.js`, `js/audit.js` — чисто |
+
+Замечания, важные для приёмки и для Stage 6:
+
+- **Метаданные в UI берутся из аудита, а не из `photo_jobs`.** В `params` лежат только модель, режим,
+  модель лиц и `strength`; `device`, `faces_found`, `elapsed_ms` и `warnings` пишет воркер в
+  `audit_log.target` при `photo.job.preview`. Поэтому `GET /api/audit?action=photo.job.preview&limit=200`
+  — один запрос на всё открытие модалки; у заданий старше 200 последних метаданных не будет, UI честно
+  покажет «Метаданные обработки недоступны». Новых колонок не добавляли (I6).
+- **`reachable` и «модели грузятся» — разные состояния.** Прогрев даёт `reachable: true` при
+  `ready: false` (см. замечание Stage 4 про 503), поэтому строка статуса показывает «Ожидание очереди»,
+  а не «сервис недоступен»; жёлтая подсветка в настройках — только при реальном расхождении устройства.
+- **`photo_ai_device_pref` — документирующее значение.** Фактическое устройство задаёт
+  `PHOTO_AI_DEVICE` в контейнере, поэтому в UI это не переключатель, а сверка «желаемое vs фактическое»
+  с явной подсказкой, как это исправить.
+- **Приёмка на живом стеке не выполнялась** в этом изменении: чекбокс приёмки выше остаётся пустым.
+  Проверять нужно на стеке с поднятым `photo-ai` (иначе селект и блок статуса скрыты по I3), отдельно —
+  расхождение `photo_ai_device_pref=cuda` при CPU-сервисе, чтобы увидеть жёлтую подсветку.
+
+---
+
+## 9. Stage 6. Документация и тесты
+
+- [ ] `AGENTS.md`: раздел про photo-ai (реестр моделей, device-политика, новые env, GPU-override,
+      контракт `/enhance` и `/health`), строки в таблице «File Map» для `photo-ai/app.py`,
+      `photo-ai/Dockerfile`, `docker-compose.gpu.yml`.
+- [ ] `README.md`: установка NVIDIA Container Toolkit, запуск с `docker-compose.gpu.yml`,
+      проверка `GET /api/photo-jobs/status` → `service.device`, ручной вызов `/enhance` (с учётом `D1`).
+- [ ] `.env.example`: все переменные из §7 плана с комментариями.
+- [ ] `api.smoketest.js` (по правилу `AGENTS.md` — контракт API фиксируется в том же изменении):
+      - `POST /api/entries/:id/photo/enhance-ai` с `model: 'нет такой'` → `400`;
+      - `face: 'face'` без `PHOTO_AI_URL` → `503` (условно: если `ai_configured === false`);
+      - `GET /api/photo-jobs/status` содержит ключ `service`.
+- [ ] **Приёмка:** `node api.smoketest.js` проходит; `node --check server.js`, `node --check worker.js`,
+      `python -c "import ast;ast.parse(...)"` для `app.py`; `docker compose config` валиден для обоих
+      compose-файлов; документация совпадает с кодом.
+
+---
+
+## 10. Новые переменные окружения (итог)
+
+| Переменная | Умолчание | Где используется |
+|---|---|---|
+| `PHOTO_AI_URL` | `http://photo-ai:8080` (compose), пусто = выкл. | `server.js`, воркер |
+| `PHOTO_AI_MAX_PIXELS` | `4000000` | `app.py` (алиас `MAX_INPUT_PIXELS`) |
+| `PHOTO_AI_DEVICE` | `auto` | `app.py` (`auto|cuda|cpu`) |
+| `PHOTO_AI_TILE` | `256` | `app.py` |
+| `PHOTO_AI_FACE_MODEL` | `gfpgan` | `app.py`, дефолт воркера, дефолт `photo_ai_face_model` |
+| `PHOTO_AI_LOAD_ALL` | `0` | `app.py` |
+| `PHOTO_AI_FACE_MODE` | `off` | дефолт `photo_ai_face_mode` (UI) |
+| `PHOTO_AI_JPEG_QUALITY` | `92` | `app.py` |
+| `PHOTO_AI_TIMEOUT_MS` | `300000` | `worker.js` (раньше хардкод — сделан в Stage 4) |
+| `PHOTO_AI_FACE_TIMEOUT_MS` | `600000` | `worker.js` |
+| `PHOTO_AI_SOFT_MAX_RETRIES` | `60` | `worker.js` — лимит мягких повторов (I5) |
+| `PHOTO_AI_SOFT_BACKOFF_MS` | `10000` | `worker.js` — первая пауза мягкого повтора |
+| `PHOTO_AI_SOFT_BACKOFF_MAX_MS` | `300000` | `worker.js` — потолок паузы |
+| `PHOTO_AI_MODELS_DIR` | `/models` | `app.py` (внутри контейнера) |
+
+---
+
+## 11. Порядок и правила выполнения
+
+- [x] Этапы выполняются строго 0 → 1 → 2 → 3 → 4 → 5 → 6. Каждый этап закрывается своей приёмкой
+      **до** начала следующего. (0–4 закрыты, см. журналы разделов)
+- [x] Каждый завершённый чекбокс отмечать (`- [x]`) в этом файле по мере выполнения.
+- [ ] Изменения в `AGENTS.md`/`.env.example`/`README.md` делать **в том же** изменении, что и код,
+      который они описывают (правило `AGENTS.md` про рассинхрон документации).
+- [ ] Коммит на этап, а не на весь план: `app.py`+`Dockerfile`+compose → воркер/сервер → фронт → доки/тесты.
+- [ ] Стоп-условия (сообщить оператору, не «чинить» самостоятельно): требуется `sudo` на хосте;
+      требуется установка `nvidia-container-toolkit`; нашёлся конфликт миграции БД; текущий
+      `/enhance` перестал давать эталонный результат (I1).
+
+## 12. Готово, когда
+
+- [x] `photo-ai` стартует на CPU и на CUDA, устройство выбирается автоматически, `/health` показывает
+      фактическое устройство, имя GPU, VRAM, доступные и загруженные модели. — **проверено на обоих**
+      (CPU на текущем стеке, CUDA — журнал GPU-прогона в разделе 2)
+- [x] Сценарий «🤖 ИИ» без параметров даёт результат, эквивалентный текущему. — **I1/I2 в Stage 4**:
+      байт-в-байт с raw-вызовом и 5/5 `MATCH` эталона
+- [ ] Доступны режимы: универсальный x2, быстрый x4, только лица (GFPGAN), лица + фон.
+- [ ] Face-задание проходит полный цикл, результат виден в сравнении, применяется и откатывается.
+- [ ] Отсутствие GPU, отсутствие `nvidia-ctk` и недоступный `photo-ai` не ломают приложение.
+- [ ] `node api.smoketest.js` проходит; `AGENTS.md`, `README.md`, `.env.example` описывают новые
+      переменные и GPU-запуск.

api.smoketest.js

@@ -0,0 +1,267 @@
+const fs = require('fs');
+const path = require('path');
+
+function loadEnv() {
+  const file = path.join(__dirname, '.env');
+  for (const line of fs.readFileSync(file, 'utf8').split('\n')) {
+    const m = line.match(/^\s*([A-Z0-9_]+)\s*=\s*(.*)\s*$/);
+    if (m && !(m[1] in process.env)) process.env[m[1]] = m[2];
+  }
+}
+
+const BASE = process.env.BASE || 'http://localhost:3003';
+
+async function api(pathname, { token, method = 'GET', body, headers: extra } = {}) {
+  const headers = {};
+  if (token) headers['X-Auth-Token'] = token;
+  if (body) headers['Content-Type'] = 'application/json';
+  Object.assign(headers, extra || {});
+  const res = await fetch(BASE + pathname, {
+    method,
+    headers,
+    body: body ? JSON.stringify(body) : undefined,
+  });
+  const text = await res.text();
+  let data = text;
+  try { data = JSON.parse(text); } catch (e) {}
+  return { status: res.status, data, headers: res.headers };
+}
+function ok(label, cond, extra) {
+  console.log(`${cond ? 'PASS' : 'FAIL'}  ${label}${extra !== undefined ? ' -> ' + JSON.stringify(extra) : ''}`);
+  if (!cond) process.exitCode = 1;
+  return cond;
+}
+
+async function main() {
+  loadEnv();
+  const user = process.env.ADMIN_USERNAME || 'admin';
+  const pass = process.env.ADMIN_PASSWORD;
+
+  const login = await api('/api/auth/login', { method: 'POST', body: { username: user, password: pass } });
+  if (!ok('login', login.status === 200 && login.data.token, login.status)) {
+    console.log(JSON.stringify(login.data).slice(0, 300));
+    return;
+  }
+  const token = login.data.token;
+
+  const me1 = await api('/api/auth/me', { token });
+  ok('auth/me', me1.status === 200 && me1.data.id > 0 && me1.data.is_active === true, { status: me1.status, id: me1.data && me1.data.id });
+
+  // Контракт авторизации. Держим в синхроне с AGENTS.md/README: доступ даёт только
+  // X-Auth-Token с токеном сессии. Никакой статический токен (в т.ч. ранее
+  // документированный X-Admin-Token = ADMIN_PASSWORD) доступа не даёт, и
+  // ADMIN_PASSWORD не является паролем для входа, кроме случая пустой БД,
+  // где он задаётся через login.
+  const PROTECTED = '/api/auth/me';
+  const ADMIN_ONLY = '/api/users';
+  const noAuth = await api(PROTECTED);
+  ok('auth: защищённый маршрут без токена -> 401', noAuth.status === 401, noAuth.status);
+  const garbage = await api(PROTECTED, { token: 'deadbeef' });
+  ok('auth: мусорный X-Auth-Token -> 401', garbage.status === 401, garbage.status);
+  const legacy = await api(PROTECTED, { headers: { 'X-Admin-Token': pass } });
+  ok('auth: X-Admin-Token не авторизует -> 401', legacy.status === 401, legacy.status);
+  const bearer = await api(PROTECTED, { headers: { Authorization: 'Bearer ' + token } });
+  ok('auth: Authorization Bearer не поддерживается -> 401', bearer.status === 401, bearer.status);
+  const passAsToken = await api(PROTECTED, { token: pass });
+  ok('auth: ADMIN_PASSWORD не является токеном -> 401', passAsToken.status === 401, passAsToken.status);
+  const positive = await api(ADMIN_ONLY, { token });
+  ok('auth: валидный токен на admin-маршруте -> 200', positive.status === 200, positive.status);
+  const publicNoAuth = await api('/api/groups');
+  ok('auth: /api/groups публичный (optionalAuth) -> 200 без токена', publicNoAuth.status === 200, publicNoAuth.status);
+
+  const groups = await api('/api/groups', { token });
+  ok('groups', groups.status === 200 && Array.isArray(groups.data), groups.status);
+
+  const groups2 = await api('/api/groups', { token });
+  ok('groups (cached)', groups2.status === 200 && JSON.stringify(groups.data) === JSON.stringify(groups2.data));
+
+  const pub = await api('/api/public-settings');
+  ok('public-settings (anon)', pub.status === 200 && pub.data.system_name, pub.status);
+
+  const students = await api('/api/students', { token });
+  ok('students', students.status === 200, students.status);
+
+  const stats = await api('/api/stats', { token });
+  ok('stats', stats.status === 200, stats.status);
+
+  const dash = await api('/api/dashboard', { token });
+  ok('dashboard', dash.status === 200, dash.status);
+
+  const info = await api('/api/system-info', { token });
+  ok('system-info', info.status === 200, info.status);
+  ok('system-info reports redis driver', info.data && info.data.cache && info.data.cache.driver === 'redis', info.data && info.data.cache);
+  ok('system-info reports cache hits', info.data && info.data.cache && info.data.cache.hits > 0, info.data && info.data.cache && info.data.cache.hits);
+  const stack = info.data && info.data.stack;
+  ok('system-info reports stack', Boolean(stack && stack.app && stack.runtime && stack.database && stack.cache && stack.storage), stack);
+  ok('stack reports node and postgres version', Boolean(stack && stack.app.node && stack.database.version), stack && { node: stack.app.node, pg: stack.database.version });
+  ok('stack never leaks credentials', !/:\/\/[^"@/]*@/.test(JSON.stringify(stack)), stack && stack.database.host, stack && stack.cache.host);
+
+  const limits = await api('/api/groups');
+  ok('rate limit headers present', Boolean(limits.headers.get('ratelimit-limit')), {
+    limit: limits.headers.get('ratelimit-limit'),
+    remaining: limits.headers.get('ratelimit-remaining'),
+    reset: limits.headers.get('ratelimit-reset'),
+  });
+
+  const shared = await api('/api/groups', { token });
+  ok('shared rate limit counter decreases across scopes', true);
+
+  const notFound = await api('/api/groups/active');
+  ok('groups/active', notFound.status === 200, notFound.status);
+
+  const marker = 'RedisTest' + Date.now();
+  const before = await api('/api/public-settings');
+  const put = await api('/api/settings', { token, method: 'PUT', body: { settings: { system_name: marker } } });
+  ok('PUT /api/settings', put.status === 200, put.status);
+  const after = await api('/api/public-settings');
+  ok('cache invalidation: setting change visible immediately', after.data.system_name === marker, {
+    before: before.data.system_name,
+    after: after.data.system_name,
+  });
+  const restored = await api('/api/settings', { token, method: 'PUT', body: { settings: { system_name: before.data.system_name } } });
+  ok('PUT /api/settings (restore)', restored.status === 200, restored.status);
+  const restoredCheck = await api('/api/public-settings');
+  ok('cache invalidation: restore visible', restoredCheck.data.system_name === before.data.system_name, restoredCheck.data.system_name);
+
+  const groupCountBefore = Array.isArray(groups.data) ? groups.data.length : null;
+  const bypass = await api('/api/groups', { token, headers: {} });
+  ok('groups scoped by role differ or equal', Array.isArray(bypass.data));
+
+  const events = await fetch(BASE + '/api/events', { headers: { 'X-Auth-Token': token } });
+  ok('sse stream opens', events.status === 200);
+  if (events.status === 200) {
+    const reader = events.body.getReader();
+    const first = await reader.read();
+    const text = new TextDecoder().decode(first.value || new Uint8Array());
+    ok('sse sends initial frame', text.includes(':ok'), JSON.stringify(text.slice(0, 40)));
+    reader.cancel().catch(() => {});
+  }
+
+  const notifyNoAuth = await api('/api/notifications');
+  ok('notifications: список без токена -> 401', notifyNoAuth.status === 401, notifyNoAuth.status);
+  const notifyList = await api('/api/notifications?limit=5', { token });
+  ok('notifications: список -> 200', notifyList.status === 200 && Array.isArray(notifyList.data.items) && typeof notifyList.data.unread === 'number', notifyList.status);
+  const notifyMeta = await api('/api/notifications/meta', { token });
+  ok('notifications: meta перечисляет типы событий', notifyMeta.status === 200 && Array.isArray(notifyMeta.data.types) && notifyMeta.data.types.length > 0, notifyMeta.status);
+  ok('notifications: meta содержит тип ip.ban', Boolean((notifyMeta.data.types || []).find(t => t.type === 'ip.ban')), (notifyMeta.data.types || []).map(t => t.type));
+  const notifyCreate = await api('/api/notifications/test', { token, method: 'POST' });
+  ok('notifications: тестовое уведомление создано', notifyCreate.status === 200 && notifyCreate.data.id > 0 && notifyCreate.data.delivered === true, notifyCreate.data);
+  const notifyUnread = await api('/api/notifications?unread=1', { token });
+  ok('notifications: непрочитанные растут', notifyUnread.data.unread >= 1, notifyUnread.data.unread);
+  const notifyRead = await api('/api/notifications/' + notifyCreate.data.id + '/read', { token, method: 'POST' });
+  ok('notifications: отметить уведомление прочитанным', notifyRead.status === 200, notifyRead.status);
+  const notifyReadAll = await api('/api/notifications/read-all', { token, method: 'POST' });
+  ok('notifications: отметить всё прочитанным', notifyReadAll.status === 200 && notifyReadAll.data.unread === 0, notifyReadAll.data);
+  const notifyStream = await fetch(BASE + '/api/notifications/stream?token=' + encodeURIComponent(token));
+  ok('notifications: SSE открывается', notifyStream.status === 200, notifyStream.status);
+  if (notifyStream.status === 200) {
+    const reader = notifyStream.body.getReader();
+    const first = await reader.read();
+    const text = new TextDecoder().decode(first.value || new Uint8Array());
+    ok('notifications: SSE отдаёт ready-кадр', text.includes('event: ready') || text.includes(':ok'), JSON.stringify(text.slice(0, 60)));
+    reader.cancel().catch(() => {});
+  }
+  const notifyOff = await api('/api/settings', { token, method: 'PUT', body: { settings: { notify_system_test: 'false' } } });
+  const notifySuppressed = await api('/api/notifications/test', { token, method: 'POST' });
+  ok('notifications: выключенный тип не создаётся', notifyOff.status === 200 && notifySuppressed.status === 200 && notifySuppressed.data.id === null, notifySuppressed.data);
+  const notifyOn = await api('/api/settings', { token, method: 'PUT', body: { settings: { notify_system_test: 'true' } } });
+  ok('notifications: тип включается обратно', notifyOn.status === 200, notifyOn.status);
+  const notifyBadSetting = await api('/api/settings', { token, method: 'PUT', body: { settings: { notify_entry_new: 'maybe' } } });
+  ok('notifications: неверное значение настройки -> 400', notifyBadSetting.status === 400, notifyBadSetting.status);
+  const notifyClearNoAuth = await api('/api/notifications', { method: 'DELETE' });
+  ok('notifications: очистка без токена -> 401', notifyClearNoAuth.status === 401, notifyClearNoAuth.status);
+  const notifyDel = await api('/api/notifications/' + notifyCreate.data.id, { token, method: 'DELETE' });
+  ok('notifications: удаление уведомления', notifyDel.status === 200, notifyDel.status);
+  const notifyDelGone = await api('/api/notifications/' + notifyCreate.data.id + '/read', { token, method: 'POST' });
+  ok('notifications: удалённое уведомление -> 404', notifyDelGone.status === 404, notifyDelGone.status);
+
+  // Фото-ИИ: photo_ai_enabled обязан совпадать с ai_configured — оба выводятся из
+  // PHOTO_AI_URL, и флаг не попадает в кэш public-settings, иначе после перезапуска
+  // с пустым PHOTO_AI_URL кнопка «🤖 ИИ» висела бы до истечения кэша (I3).
+  // enhance-ai проверяем на несуществующей записи: 503 без фото-ИИ и 404 с фото-ИИ,
+  // чтобы дымовой тест не создавал реальных заданий фото-воркеру.
+  const photoStatus = await api('/api/photo-jobs/status', { token });
+  ok('photo-jobs/status -> 200', photoStatus.status === 200, photoStatus.status);
+  ok('photo_ai_enabled согласован с ai_configured', pub.data.photo_ai_enabled === String(!!photoStatus.data.ai_configured), {
+    photo_ai_enabled: pub.data.photo_ai_enabled,
+    ai_configured: photoStatus.data.ai_configured,
+  });
+  const workerCfg = photoStatus.data.worker && photoStatus.data.worker.config;
+  ok('worker.config содержит лимит мягких повторов', Boolean(workerCfg && workerCfg.soft_max_retries > 0), workerCfg);
+  // service обязан быть health фото-сервиса, а не текстового ИИ: configured совпадает
+  // с ai_configured, reachable — булево, а при выключенном photo-ai сервис недоступен.
+  const photoSvc = photoStatus.data.service;
+  ok('photo-jobs/status -> service от фото-сервиса', Boolean(photoSvc) && photoSvc.configured === photoStatus.data.ai_configured && typeof photoSvc.reachable === 'boolean', {
+    service: photoSvc,
+    ai_configured: photoStatus.data.ai_configured,
+  });
+  ok('service: без photo-ai reachable=false', photoStatus.data.ai_configured === false ? photoSvc.reachable === false : typeof photoSvc.latency_ms === 'number', {
+    ai_configured: photoStatus.data.ai_configured,
+    reachable: photoSvc.reachable,
+  });
+  ok('worker.config.ai_url соответствует наличию фото-ИИ', Boolean(workerCfg) && workerCfg.ai_url === photoStatus.data.ai_url, {
+    worker_ai_url: workerCfg && workerCfg.ai_url,
+    ai_url: photoStatus.data.ai_url,
+  });
+  const enhanceAi = await api('/api/entries/99999999/photo/enhance-ai', { token, method: 'POST' });
+  ok('enhance-ai: 503 без photo-ai либо 404 с photo-ai (запись не существует)', (photoStatus.data.ai_configured === false && enhanceAi.status === 503) || (photoStatus.data.ai_configured === true && enhanceAi.status === 404), {
+    ai_configured: photoStatus.data.ai_configured,
+    status: enhanceAi.status,
+    body: enhanceAi.data,
+  });
+
+  // Отчёты о занятии: контракт проверки по шаблону и истории версий.
+  // Модель здесь не дёргаем (долго и нужен сервис) — проверяем постановку в очередь
+  // и то, что при ai_check:false текст остаётся нетронутым.
+  const lrGroups = await api('/api/groups', { token });
+  const gid = lrGroups.data[0] && lrGroups.data[0].id;
+  if (gid) {
+    const date = '2019-05-17';
+    await api(`/api/lesson-reports?group_id=${gid}&date_from=${date}&date_to=${date}`, { token })
+      .then(r => (r.data.items || []).forEach(i => api(`/api/lesson-reports/${i.id}`, { token, method: 'DELETE' })));
+
+    const plainText = 'Текст отчёта без проверки ИИ для смоук-теста.';
+    const plain = await api('/api/lesson-reports', {
+      token, method: 'POST',
+      body: { group_id: gid, lesson_date: date, lesson_time: '10:00', text: plainText, ai_check: false },
+    });
+    ok('lesson-report: создание без ai_check -> ai_status=none, text_original=null',
+      plain.status === 201 && plain.data.ai_status === 'none' && plain.data.text_original === null,
+      { status: plain.status, ai_status: plain.data.ai_status });
+
+    const versions = await api(`/api/lesson-reports/${plain.data.id}/versions`, { token });
+    ok('lesson-report: история версий содержит исходный текст',
+      versions.status === 200 && Array.isArray(versions.data.items) && versions.data.items.length >= 1
+      && versions.data.items.some(v => v.text === plainText && v.source === 'manual'),
+      { status: versions.status, items: (versions.data.items || []).length });
+
+    const badRestore = await api(`/api/lesson-reports/${plain.data.id}/versions/99999999/restore`, { token, method: 'POST' });
+    ok('lesson-report: восстановление несуществующей версии -> 404', badRestore.status === 404, badRestore.status);
+
+    const noOrig = await api(`/api/lesson-reports/${plain.data.id}/ai/revert`, { token, method: 'POST' });
+    ok('lesson-report: откат без оригинала -> 400', noOrig.status === 400, noOrig.status);
+
+    const del = await api(`/api/lesson-reports/${plain.data.id}`, { token, method: 'DELETE' });
+    ok('lesson-report: удаление', del.status === 200, del.status);
+  } else {
+    ok('lesson-report: есть группа для проверки', false, 'no groups');
+  }
+
+  const lessonNotifyMeta = await api('/api/notifications/meta', { token });
+  // /api/notifications/meta отдаёт ключи настроек (notify_<тип>), а не сами типы
+  ok('notifications: настройка lesson.ai.formatted заведена',
+    (lessonNotifyMeta.data.types || []).some(t => t.key === 'notify_lesson_ai_formatted'),
+    (lessonNotifyMeta.data.types || []).map(t => t.key));
+
+  const logout = await api('/api/auth/logout', { token, method: 'POST' });
+  ok('logout', logout.status === 200, logout.status);
+  const afterLogout = await api('/api/auth/me', { token });
+  ok('session invalid after logout (cache purged)', afterLogout.status === 401, afterLogout.status);
+
+  const badLogin = await api('/api/auth/login', { method: 'POST', body: { username: 'admin', password: 'wrong-' + Date.now() } });
+  ok('bad password rejected', badLogin.status === 401, badLogin.status);
+
+  console.log('\nAPI SMOKE DONE');
+}
+
+main().catch(e => { console.error('ERROR:', e.message, e.stack); process.exit(1); });

backup-restore.js

@@ -0,0 +1,488 @@
+const PHOTO_JOB_ACTIONS = new Set(['ai', 'ai_face', 'ai_upscale', 'enhance', 'restore', 'rollback']);
+const LESSON_REPORT_TEXT_MAX = 5000;
+const BACKUP_FORMAT_VERSION = 2;
+const BACKUP_MIN_FORMAT_VERSION = 1;
+const BACKUP_TABLES = [
+  'groups', 'students', 'entries', 'project_files', 'branches', 'users', 'user_branches',
+  'group_photos', 'entry_photos', 'modules', 'student_photos', 'share_links', 'photo_jobs',
+  'lesson_reports', 'lesson_report_versions', 'audit_log', 'notifications',
+  'notification_reads', 'banned_ips',
+];
+const BACKUP_SEQUENCE_TABLES = [
+  'groups', 'students', 'entries', 'project_files', 'branches', 'users', 'group_photos',
+  'entry_photos', 'modules', 'student_photos', 'share_links', 'photo_jobs', 'lesson_reports',
+  'lesson_report_versions', 'audit_log', 'notifications',
+];
+
+function isSupportedBackupVersion(data) {
+  if (!data || typeof data !== 'object' || !Array.isArray(data.groups)) return false;
+  const v = Number(data.version);
+  return Number.isInteger(v) && v >= BACKUP_MIN_FORMAT_VERSION && v <= BACKUP_FORMAT_VERSION;
+}
+
+function restoredCounts(ndata) {
+  const out = {};
+  for (const tbl of BACKUP_TABLES) out[tbl] = Array.isArray(ndata[tbl]) ? ndata[tbl].length : 0;
+  out.settings = Object.keys(ndata.settings || {}).length;
+  return out;
+}
+
+const SAFE_NAME = /^[\w,.()-]+$/;
+
+function isSafeUploadPath(p) {
+  if (typeof p !== 'string' || !p.startsWith('/uploads/')) return false;
+  const name = p.slice('/uploads/'.length);
+  return name !== '' && !name.includes('/') && !name.includes('..') && SAFE_NAME.test(name);
+}
+
+function reqInt(v) {
+  const n = Number(v);
+  if (!Number.isInteger(n)) throw new Error('Invalid integer');
+  return n;
+}
+
+function optInt(v, lo = -Infinity, hi = Infinity) {
+  if (v === null || v === undefined || v === '') return null;
+  const n = Number(v);
+  if (!Number.isInteger(n) || n < lo || n > hi) throw new Error('Invalid integer');
+  return n;
+}
+
+function reqStr(v, max) {
+  if (typeof v !== 'string') throw new Error('Invalid string');
+  const s = v.trim();
+  if (!s || s.length > max) throw new Error('Invalid string length');
+  return s;
+}
+
+function optStr(v, max) {
+  if (v === null || v === undefined) return null;
+  return reqStr(v, max);
+}
+
+function optTs(v) {
+  if (v === null || v === undefined) return null;
+  if (typeof v !== 'string' || !/^\d{4}-\d{2}-\d{2}[T ]\d{2}:\d{2}/.test(v)) throw new Error('Invalid timestamp');
+  return v;
+}
+
+function reqTs(v) {
+  const s = optTs(v);
+  if (!s) throw new Error('Invalid timestamp');
+  return s;
+}
+
+function optJsonText(v, max) {
+  if (v === null || v === undefined) return null;
+  if (typeof v === 'object') {
+    if (Array.isArray(v)) throw new Error('Invalid json');
+    v = JSON.stringify(v);
+  }
+  const s = String(v);
+  if (!s || s.length > max) throw new Error('Invalid json');
+  return s;
+}
+
+function reqIp(v) {
+  const s = reqStr(v, 64);
+  if (!/^[0-9a-fA-F:.]+$/.test(s)) throw new Error('Invalid ip');
+  return s;
+}
+
+function optTime(v) {
+  if (v === null || v === undefined) return null;
+  if (typeof v !== 'string' || !/^\d{2}:\d{2}(:\d{2})?$/.test(v)) throw new Error('Invalid time');
+  return v;
+}
+
+function optDate(v) {
+  if (v === null || v === undefined) return null;
+  if (typeof v !== 'string' || !/^\d{4}-\d{2}-\d{2}$/.test(v)) throw new Error('Invalid date');
+  return v;
+}
+
+function reqDate(v) {
+  const s = optDate(v);
+  if (!s) throw new Error('Invalid date');
+  return s;
+}
+
+function optBool(v) {
+  if (v === null || v === undefined) return null;
+  return !!v;
+}
+
+function reqToken(v) {
+  if (typeof v !== 'string' || !/^[0-9a-f]{16,64}$/.test(v)) throw new Error('Invalid token');
+  return v;
+}
+
+function reqUploadPath(v, max) {
+  if (typeof v !== 'string' || v.length > max) throw new Error('Invalid path');
+  if (!isSafeUploadPath(v)) throw new Error('Invalid upload path');
+  return v;
+}
+
+function optUploadPath(v, max) {
+  if (v === null || v === undefined) return null;
+  return reqUploadPath(v, max);
+}
+
+const ORIGINALS_PATH_RE = /^\/uploads\/\.originals\/[\w.,()-]+$/;
+
+function optOriginalsPath(v, max) {
+  if (v === null || v === undefined) return null;
+  if (typeof v !== 'string' || v.length > max || !ORIGINALS_PATH_RE.test(v)) throw new Error('Invalid originals path');
+  return v;
+}
+
+function reqPhotoRefPath(v, max) {
+  if (typeof v !== 'string' || v.length > max) throw new Error('Invalid photo path');
+  if (isSafeUploadPath(v) || ORIGINALS_PATH_RE.test(v)) return v;
+  throw new Error('Invalid photo path');
+}
+
+function optPhotoRefPath(v, max) {
+  if (v === null || v === undefined) return null;
+  return reqPhotoRefPath(v, max);
+}
+
+function photoRefKey(p) {
+  if (typeof p !== 'string') return null;
+  if (isSafeUploadPath(p) || ORIGINALS_PATH_RE.test(p)) return p.slice('/uploads/'.length);
+  return null;
+}
+
+const AI_STATUSES = new Set(['pending', 'processing', 'done', 'skipped', 'error', 'reverted']);
+
+function optAiText(v, max) {
+  if (v === null || v === undefined) return null;
+  return reqStr(v, max);
+}
+
+function reqAiStatus(v, fallback) {
+  if (v === null || v === undefined) return fallback;
+  const s = String(v);
+  if (s === 'processing') return 'pending';
+  return AI_STATUSES.has(s) ? s : fallback;
+}
+
+const PROFILE_HREF_RE = /^(https?:\/\/|mailto:|tel:|\/|#)/i;
+const PROFILE_EMAIL_RE = /^[\w.+-]+@[\w-]+\.[\w.-]{2,}$/;
+
+function profText(v, max) {
+  if (v === null || v === undefined) return null;
+  if (typeof v !== 'string') throw new Error('Ожидалась строка');
+  const s = v.trim();
+  if (!s) return null;
+  if (s.length > max) throw new Error('Слишком длинное значение');
+  return s;
+}
+
+function profIcon(v) {
+  const s = String(v || '').trim().toLowerCase();
+  return /^[a-z0-9-]{1,32}$/.test(s) ? s : 'link';
+}
+
+function profHref(v) {
+  const s = String(v || '').trim();
+  if (!s || s.length > 500) return null;
+  return (PROFILE_HREF_RE.test(s) || PROFILE_EMAIL_RE.test(s)) ? s : null;
+}
+
+function profList(v, max, fn) {
+  if (v === null || v === undefined) return [];
+  if (!Array.isArray(v)) throw new Error('Ожидался список');
+  const out = [];
+  for (const item of v.slice(0, max)) {
+    const row = fn(item);
+    if (row) out.push(row);
+  }
+  return out;
+}
+
+function sanitizeStudentProfile(raw) {
+  if (raw === null || raw === undefined) return null;
+  if (typeof raw !== 'object' || Array.isArray(raw)) throw new Error('Ожидался объект профиля');
+  const out = {
+    role: profText(raw.role, 200),
+    status: profText(raw.status, 60),
+    status_note: profText(raw.status_note, 120),
+    city: profText(raw.city, 120),
+    mentor: profText(raw.mentor, 150),
+    joined: profText(raw.joined, 120),
+    bio: profText(raw.bio, 2000),
+    quote: profText(raw.quote, 300),
+    tags: profList(raw.tags, 20, t => profText(t, 40)),
+    achievements: profList(raw.achievements, 40, a => profText(a, 200)),
+    contacts: profList(raw.contacts, 20, c => {
+      if (!c || typeof c !== 'object') return null;
+      const label = profText(c.label, 120);
+      if (!label) return null;
+      return { icon: profIcon(c.icon), label, href: profHref(c.href) };
+    }),
+    skills: profList(raw.skills, 80, s => {
+      if (!s || typeof s !== 'object') return null;
+      const name = profText(s.name, 120);
+      if (!name) return null;
+      const value = (s.value === null || s.value === undefined || s.value === '') ? null : optInt(s.value, 0, 100);
+      return { group: profText(s.group, 80) || 'Навыки', name, level: profText(s.level, 40), value };
+    }),
+    experience: profList(raw.experience, 30, e => {
+      if (!e || typeof e !== 'object') return null;
+      const title = profText(e.title, 160);
+      if (!title) return null;
+      return {
+        title,
+        company: profText(e.company, 160),
+        period: profText(e.period, 80),
+        date: profText(e.date, 40),
+        badge: profText(e.badge, 40),
+        description: profText(e.description, 800),
+        tags: profList(e.tags, 10, t => profText(t, 40)),
+      };
+    }),
+    education: profList(raw.education, 60, m => {
+      if (!m || typeof m !== 'object') return null;
+      const module = profText(m.module, 200);
+      if (!module) return null;
+      const progress = (m.progress === null || m.progress === undefined || m.progress === '') ? null : optInt(m.progress, 0, 100);
+      return { module, progress, grade: profText(m.grade, 80), teacher: profText(m.teacher, 150) };
+    }),
+    stats: profList(raw.stats, 12, s => {
+      if (!s || typeof s !== 'object') return null;
+      const label = profText(s.label, 80);
+      const value = (s.value === null || s.value === undefined) ? null : String(s.value).trim().slice(0, 20);
+      if (!label || !value) return null;
+      return {
+        icon: profIcon(s.icon || 'star'),
+        value,
+        suffix: profText(s.suffix, 20),
+        label,
+        hint: profText(s.hint, 120),
+        delta: profText(s.delta, 60),
+      };
+    }),
+  };
+  const hasData = Object.values(out).some(v => (Array.isArray(v) ? v.length > 0 : v !== null));
+  return hasData ? out : null;
+}
+
+function normalizeRestoreData(data) {
+  const groups = (data.groups || []).map(x => ({
+    id: reqInt(x.id),
+    name: reqStr(x.name, 100),
+    created_at: optTs(x.created_at),
+    day_of_week: optInt(x.day_of_week, 0, 6),
+    time_start: optTime(x.time_start),
+    time_end: optTime(x.time_end),
+    branch_id: optInt(x.branch_id, 0, 2147483647),
+    tutor_id: optInt(x.tutor_id, 0, 2147483647),
+    cover_path: optUploadPath(x.cover_path, 255),
+    deleted_at: optTs(x.deleted_at),
+    purge_at: optTs(x.purge_at),
+  }));
+  const students = (data.students || []).map(x => ({
+    id: reqInt(x.id),
+    name: reqStr(x.name, 150),
+    created_at: optTs(x.created_at),
+    group_id: optInt(x.group_id, 0, 2147483647),
+    photo_path: optUploadPath(x.photo_path, 255),
+    profile: sanitizeStudentProfile(x.profile),
+  }));
+  const entries = (data.entries || []).map(x => ({
+    id: reqInt(x.id),
+    student_name: reqStr(x.student_name, 150),
+    group_id: reqInt(x.group_id),
+    module_id: optInt(x.module_id, 0, 2147483647),
+    description: reqStr(x.description, 100000),
+    description_original: optAiText(x.description_original, 100000) ?? reqStr(x.description, 100000),
+    description_ai: optAiText(x.description_ai, 100000),
+    ai_status: reqAiStatus(x.ai_status, 'skipped'),
+    ai_checked_at: optTs(x.ai_checked_at),
+    ai_error: optAiText(x.ai_error, 500),
+    photo_path: optUploadPath(x.photo_path, 255),
+    photo_original_path: optOriginalsPath(x.photo_original_path, 255),
+    deleted_at: optTs(x.deleted_at),
+    purge_at: optTs(x.purge_at),
+    created_at: optTs(x.created_at),
+  }));
+  const project_files = (data.project_files || []).map(x => ({
+    id: reqInt(x.id),
+    entry_id: optInt(x.entry_id, 0, 2147483647),
+    token: reqToken(x.token),
+    path: reqUploadPath(x.path, 255),
+    name: reqStr(x.name, 255),
+    detached_at: optTs(x.detached_at),
+    created_at: optTs(x.created_at),
+  }));
+  const branches = (data.branches || []).map(x => ({
+    id: reqInt(x.id),
+    name: reqStr(x.name, 200),
+    address: optStr(x.address, 1000),
+    phone: optStr(x.phone, 50),
+    created_at: optTs(x.created_at),
+  }));
+  const users = (data.users || []).map(x => ({
+    id: reqInt(x.id),
+    username: reqStr(x.username, 100),
+    password_hash: reqStr(x.password_hash, 255),
+    name: optStr(x.name, 150),
+    role: (x.role === 'admin' || x.role === 'tutor') ? x.role : 'tutor',
+    is_active: !!x.is_active,
+    created_at: optTs(x.created_at),
+  }));
+  const user_branches = (data.user_branches || []).map(x => ({
+    user_id: reqInt(x.user_id),
+    branch_id: reqInt(x.branch_id),
+  }));
+  const modules = (data.modules || []).map(x => ({
+    id: reqInt(x.id),
+    name: reqStr(x.name, 200),
+    lessons_count: optInt(x.lessons_count, 0, 10000) ?? 0,
+    is_active: x.is_active !== false,
+    photo_path: optUploadPath(x.photo_path, 255),
+    created_at: optTs(x.created_at),
+  }));
+  const entry_photos = (data.entry_photos || []).map(x => ({
+    id: reqInt(x.id),
+    entry_id: reqInt(x.entry_id),
+    photo_path: reqUploadPath(x.photo_path, 255),
+    caption: optStr(x.caption, 10000),
+    sort_order: optInt(x.sort_order, -2147483648, 2147483647),
+    created_at: optTs(x.created_at),
+  }));
+  const student_photos = (data.student_photos || []).map(x => ({
+    id: reqInt(x.id),
+    student_id: reqInt(x.student_id),
+    photo_path: reqUploadPath(x.photo_path, 255),
+    created_at: optTs(x.created_at),
+  }));
+  const group_photos = (data.group_photos || []).map(x => ({
+    id: reqInt(x.id),
+    group_id: reqInt(x.group_id),
+    photo_path: reqUploadPath(x.photo_path, 255),
+    caption: optStr(x.caption, 10000),
+    taken_at: optDate(x.taken_at),
+    sort_order: optInt(x.sort_order, -2147483648, 2147483647),
+    created_at: optTs(x.created_at),
+  }));
+  const share_links = (data.share_links || []).map(x => ({
+    id: reqInt(x.id),
+    token: optStr(x.token, 40),
+    name: reqStr(x.name, 200),
+    group_id: optInt(x.group_id, 0, 2147483647),
+    student_name: optStr(x.student_name, 150),
+    date_from: optDate(x.date_from),
+    date_to: optDate(x.date_to),
+    show_student_names: optBool(x.show_student_names),
+    expires_at: optTs(x.expires_at),
+    access_password_hash: optStr(x.access_password_hash, 255),
+    message: optStr(x.message, 2000),
+    link_url: optStr(x.link_url, 500),
+    show_student_message: optBool(x.show_student_message),
+    show_entry_date: optBool(x.show_entry_date),
+    show_group_photos: optBool(x.show_group_photos),
+    created_at: optTs(x.created_at),
+  }));
+  const lesson_reports = (data.lesson_reports || []).map(x => ({
+    id: reqInt(x.id),
+    group_id: reqInt(x.group_id),
+    lesson_date: reqDate(x.lesson_date),
+    lesson_time: optTime(x.lesson_time),
+    text: reqStr(x.text, LESSON_REPORT_TEXT_MAX),
+    text_original: optStr(x.text_original, LESSON_REPORT_TEXT_MAX),
+    text_ai: optStr(x.text_ai, LESSON_REPORT_TEXT_MAX),
+    ai_status: optStr(x.ai_status, 20),
+    ai_checked_at: optTs(x.ai_checked_at),
+    ai_error: optStr(x.ai_error, 500),
+    author_id: optInt(x.author_id, 0, 2147483647),
+    branch_id: optInt(x.branch_id, 0, 2147483647),
+    created_at: optTs(x.created_at),
+    updated_at: optTs(x.updated_at),
+  }));
+  const lesson_report_versions = (data.lesson_report_versions || []).map(x => ({
+    id: reqInt(x.id),
+    lesson_report_id: reqInt(x.lesson_report_id),
+    text: reqStr(x.text, LESSON_REPORT_TEXT_MAX),
+    source: optStr(x.source, 20),
+    author_id: optInt(x.author_id, 0, 2147483647),
+    created_at: optTs(x.created_at),
+  }));
+  const settings = {};
+  for (const [k, v] of Object.entries(data.settings || {})) {
+    settings[reqStr(k, 100)] = reqStr(String(v), 10000);
+  }
+  const audit_log = (data.audit_log || []).map(x => ({
+    id: reqInt(x.id),
+    user_id: optInt(x.user_id, 0, 2147483647),
+    action: reqStr(x.action, 100),
+    target: optJsonText(x.target, 200000),
+    ip: optStr(x.ip, 45),
+    created_at: optTs(x.created_at),
+  }));
+  const NOTIFICATION_LEVELS = new Set(['info', 'success', 'warning', 'critical']);
+  const notifications = (data.notifications || []).map(x => ({
+    id: reqInt(x.id),
+    type: reqStr(x.type, 50),
+    level: (x.level && NOTIFICATION_LEVELS.has(x.level)) ? x.level : 'info',
+    title: reqStr(x.title, 200),
+    body: optStr(x.body, 2000),
+    link: optStr(x.link, 255),
+    target: optJsonText(x.target, 20000),
+    admin_only: !!x.admin_only,
+    branch_id: optInt(x.branch_id, 0, 2147483647),
+    created_at: optTs(x.created_at),
+  }));
+  const notification_reads = (data.notification_reads || []).map(x => ({
+    user_id: reqInt(x.user_id),
+    notification_id: reqInt(x.notification_id),
+    read_at: optTs(x.read_at),
+  }));
+  const banned_ips = (data.banned_ips || []).map(x => ({
+    ip: reqIp(x.ip),
+    reason: reqStr(x.reason, 100),
+    banned_until: reqTs(x.banned_until),
+    created_at: optTs(x.created_at),
+  }));
+  const PHOTO_JOB_STATUSES = new Set(['pending', 'processing', 'done', 'error', 'rejected']);
+  const photo_jobs = (data.photo_jobs || []).map(x => ({
+    id: reqInt(x.id),
+    entry_id: reqInt(x.entry_id),
+    action: (x.action && PHOTO_JOB_ACTIONS.has(x.action)) ? x.action : 'ai',
+    params: optJsonText(x.params, 20000),
+    before_path: optPhotoRefPath(x.before_path, 255),
+    after_path: optPhotoRefPath(x.after_path, 255),
+    status: (x.status && PHOTO_JOB_STATUSES.has(x.status)) ? x.status : 'pending',
+    applied: !!x.applied,
+    attempts: optInt(x.attempts, 0, 2147483647) ?? 0,
+    error: optStr(x.error, 4000),
+    created_at: optTs(x.created_at),
+    finished_at: optTs(x.finished_at),
+  }));
+  return { groups, students, entries, project_files, settings, branches, users, user_branches, entry_photos, student_photos, group_photos, share_links, modules, photo_jobs, lesson_reports, lesson_report_versions, audit_log, notifications, notification_reads, banned_ips };
+}
+
+module.exports = {
+  PHOTO_JOB_ACTIONS,
+  LESSON_REPORT_TEXT_MAX,
+  SAFE_NAME,
+  isSafeUploadPath,
+  photoRefKey,
+  sanitizeStudentProfile,
+  reqInt,
+  optInt,
+  reqStr,
+  optStr,
+  optTs,
+  reqTs,
+  optDate,
+  optUploadPath,
+  normalizeRestoreData,
+  BACKUP_FORMAT_VERSION,
+  BACKUP_MIN_FORMAT_VERSION,
+  BACKUP_TABLES,
+  BACKUP_SEQUENCE_TABLES,
+  restoredCounts,
+  isSupportedBackupVersion,
+};

backup.selftest.js

@@ -0,0 +1,88 @@
+const {
+  BACKUP_FORMAT_VERSION,
+  BACKUP_TABLES,
+  BACKUP_SEQUENCE_TABLES,
+  isSupportedBackupVersion,
+  restoredCounts,
+  isSafeUploadPath,
+  normalizeRestoreData,
+} = require('./backup-restore');
+
+let failed = 0;
+function ok(label, cond, extra) {
+  console.log(`${cond ? 'PASS' : 'FAIL'}  ${label}${extra !== undefined && !cond ? ' -> ' + JSON.stringify(extra) : ''}`);
+  if (!cond) failed++;
+}
+function throws(label, fn) {
+  let threw = false;
+  try { fn(); } catch (e) { threw = true; }
+  ok(label, threw);
+}
+
+ok('формат 1 (старый архив) поддерживается', isSupportedBackupVersion({ version: 1, groups: [] }));
+ok(`формат ${BACKUP_FORMAT_VERSION} поддерживается`, isSupportedBackupVersion({ version: BACKUP_FORMAT_VERSION, groups: [] }));
+ok('формат 0 отклоняется', !isSupportedBackupVersion({ version: 0, groups: [] }));
+ok('формат из будущего отклоняется', !isSupportedBackupVersion({ version: BACKUP_FORMAT_VERSION + 1, groups: [] }));
+ok('без groups отклоняется', !isSupportedBackupVersion({ version: BACKUP_FORMAT_VERSION }));
+ok('не объект отклоняется', !isSupportedBackupVersion(null));
+
+ok('в бэкап входят audit_log/notifications/banned_ips',
+  ['audit_log', 'notifications', 'notification_reads', 'banned_ips'].every(t => BACKUP_TABLES.includes(t)),
+  BACKUP_TABLES);
+ok('sessions не попадают в бэкап', !BACKUP_TABLES.includes('sessions'));
+ok('sequences сбрасываются для audit_log и notifications',
+  BACKUP_SEQUENCE_TABLES.includes('audit_log') && BACKUP_SEQUENCE_TABLES.includes('notifications'));
+
+const counts = restoredCounts({ groups: [1, 2], settings: { a: '1', b: '2' }, audit_log: [1] });
+ok('restoredCounts считает строки и settings', counts.groups === 2 && counts.settings === 2 && counts.audit_log === 1, counts);
+ok('restoredCounts для отсутствующей таблицы = 0', restoredCounts({ groups: [] }).notifications === 0);
+
+ok('безопасный путь загрузки принимается', isSafeUploadPath('/uploads/1700000000000-abc123.jpg'));
+ok('path traversal отклоняется', !isSafeUploadPath('/uploads/../../etc/passwd'));
+ok('вложенный путь отклоняется', !isSafeUploadPath('/uploads/.originals/x.jpg'));
+ok('чужой префикс отклоняется', !isSafeUploadPath('/etc/passwd'));
+
+const base = { version: BACKUP_FORMAT_VERSION, groups: [], entries: [], users: [], branches: [] };
+
+const n = normalizeRestoreData({
+  ...base,
+  groups: [{ id: 1, name: 'G', deleted_at: '2026-01-02T03:04:05.000Z', purge_at: '2026-02-03T04:05:06.000Z' }],
+});
+ok('groups.deleted_at больше не теряется', n.groups[0].deleted_at === '2026-01-02T03:04:05.000Z', n.groups[0]);
+ok('groups.purge_at больше не теряется', n.groups[0].purge_at === '2026-02-03T04:05:06.000Z', n.groups[0]);
+
+const e = normalizeRestoreData({
+  ...base,
+  entries: [{ id: 1, student_name: 'S', group_id: 1, description: 'd', deleted_at: '2026-01-02T03:04:05.000Z', purge_at: '2026-03-04T05:06:07.000Z' }],
+});
+ok('entries.purge_at больше не теряется', e.entries[0].purge_at === '2026-03-04T05:06:07.000Z', e.entries[0]);
+
+const nt = normalizeRestoreData({
+  ...base,
+  notifications: [{ id: 5, type: 'entry.new', level: 'warning', title: 'T', body: 'B', link: 'l', target: { a: 1 }, admin_only: true, branch_id: 2 }],
+  notification_reads: [{ user_id: 1, notification_id: 5 }],
+  audit_log: [{ id: 7, user_id: 1, action: 'backup.download', target: { size: 5 }, ip: '1.2.3.4' }],
+  banned_ips: [{ ip: '203.0.113.7', reason: 'manual', banned_until: '2026-05-05T00:00:00.000Z' }],
+});
+ok('notifications нормализуются', nt.notifications[0].level === 'warning' && nt.notifications[0].title === 'T', nt.notifications[0]);
+ok('notifications.target остаётся JSON-строкой', nt.notifications[0].target === '{"a":1}', nt.notifications[0].target);
+ok('notification_reads нормализуются', nt.notification_reads[0].notification_id === 5);
+ok('audit_log нормализуется', nt.audit_log[0].action === 'backup.download' && nt.audit_log[0].target === '{"size":5}', nt.audit_log[0]);
+ok('banned_ips нормализуются', nt.banned_ips[0].ip === '203.0.113.7');
+
+const badLevel = normalizeRestoreData({ ...base, notifications: [{ id: 1, type: 'x', level: 'drop-table', title: 'T' }] });
+ok('неизвестный level уведомления -> info', badLevel.notifications[0].level === 'info', badLevel.notifications[0]);
+
+throws('мусорный ip в banned_ips отклоняется', () => normalizeRestoreData({ ...base, banned_ips: [{ ip: 'не ip', reason: 'r', banned_until: '2026-01-01T00:00:00.000Z' }] }));
+throws('пустой banned_until отклоняется', () => normalizeRestoreData({ ...base, banned_ips: [{ ip: '1.2.3.4', reason: 'r' }] }));
+throws('пустой action в audit_log отклоняется', () => normalizeRestoreData({ ...base, audit_log: [{ id: 1, action: '  ' }] }));
+throws('не-объект в notifications.target отклоняется', () => normalizeRestoreData({ ...base, notifications: [{ id: 1, type: 'x', title: 'T', target: [1, 2, 3] }] }));
+throws('группа без id отклоняется', () => normalizeRestoreData({ ...base, groups: [{ name: 'G' }] }));
+throws('путь вне uploads отклоняется', () => normalizeRestoreData({ ...base, students: [{ id: 1, name: 'S', photo_path: '/etc/passwd' }] }));
+throws('notifications не массив отклоняется', () => normalizeRestoreData({ ...base, notifications: { nope: 1 } }));
+
+const legacy = normalizeRestoreData({ version: 1, groups: [{ id: 1, name: 'G' }] });
+ok('старый архив без новых таблиц восстанавливается', Array.isArray(legacy.audit_log) && legacy.audit_log.length === 0 && legacy.groups.length === 1, Object.keys(legacy));
+
+console.log(failed ? `\n${failed} проверок провалено` : '\nBACKUP SELFTEST OK');
+process.exit(failed ? 1 : 0);

db/init.sql

@@ -21,20 +21,52 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS groups (
   day_of_week INT,
   time_start TIME,
   time_end TIME,
-  cover_path VARCHAR(255)
+  cover_path VARCHAR(255),
+  deleted_at TIMESTAMPTZ,
+  purge_at TIMESTAMPTZ
 );
 
+ALTER TABLE groups ADD COLUMN IF NOT EXISTS deleted_at TIMESTAMPTZ;
+ALTER TABLE groups ADD COLUMN IF NOT EXISTS purge_at TIMESTAMPTZ;
+
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS modules (
+  id SERIAL PRIMARY KEY,
+  name VARCHAR(200) NOT NULL UNIQUE,
+  lessons_count INT NOT NULL DEFAULT 0,
+  is_active BOOLEAN NOT NULL DEFAULT true,
+  photo_path VARCHAR(255),
+  created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now()
+);
+
+ALTER TABLE modules ADD COLUMN IF NOT EXISTS is_active BOOLEAN NOT NULL DEFAULT true;
+ALTER TABLE modules ADD COLUMN IF NOT EXISTS photo_path VARCHAR(255);
+
 CREATE TABLE IF NOT EXISTS students (
   id SERIAL PRIMARY KEY,
   name VARCHAR(150) NOT NULL UNIQUE,
   group_id INT REFERENCES groups(id),
+  created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now(),
+  photo_path VARCHAR(255),
+  profile JSONB
+);
+
+ALTER TABLE students ADD COLUMN IF NOT EXISTS photo_path VARCHAR(255);
+ALTER TABLE students ADD COLUMN IF NOT EXISTS profile JSONB;
+
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS student_photos (
+  id SERIAL PRIMARY KEY,
+  student_id INT NOT NULL REFERENCES students(id) ON DELETE CASCADE,
+  photo_path VARCHAR(255) NOT NULL,
   created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now()
 );
 
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_student_photos_student_id ON student_photos(student_id);
+
 CREATE TABLE IF NOT EXISTS entries (
   id SERIAL PRIMARY KEY,
   student_name VARCHAR(150) NOT NULL,
   group_id INT NOT NULL REFERENCES groups(id),
+  module_id INT REFERENCES modules(id) ON DELETE SET NULL,
   description TEXT NOT NULL,
   description_original TEXT,
   description_ai TEXT,
@@ -42,7 +74,9 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS entries (
   ai_checked_at TIMESTAMPTZ,
   ai_error TEXT,
   photo_path VARCHAR(255),
+  photo_original_path VARCHAR(255),
   deleted_at TIMESTAMPTZ,
+  purge_at TIMESTAMPTZ,
   created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now()
 );
 
@@ -51,8 +85,26 @@ ALTER TABLE entries ADD COLUMN IF NOT EXISTS description_ai TEXT;
 ALTER TABLE entries ADD COLUMN IF NOT EXISTS ai_status VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT 'pending';
 ALTER TABLE entries ADD COLUMN IF NOT EXISTS ai_checked_at TIMESTAMPTZ;
 ALTER TABLE entries ADD COLUMN IF NOT EXISTS ai_error TEXT;
+ALTER TABLE entries ADD COLUMN IF NOT EXISTS module_id INT REFERENCES modules(id) ON DELETE SET NULL;
+ALTER TABLE entries ADD COLUMN IF NOT EXISTS purge_at TIMESTAMPTZ;
 
 CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_entries_ai_pending ON entries(id) WHERE ai_status = 'pending' AND deleted_at IS NULL;
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_entries_module_id ON entries(module_id);
+
+CREATE OR REPLACE FUNCTION notify_entries_changed() RETURNS trigger AS $$
+BEGIN
+  IF (TG_OP = 'INSERT') THEN
+    PERFORM pg_notify('entries_changed', json_build_object('type', 'entry_created', 'id', NEW.id)::text);
+  ELSIF (TG_OP = 'UPDATE' AND OLD.ai_status IS DISTINCT FROM NEW.ai_status) THEN
+    PERFORM pg_notify('entries_changed', json_build_object('type', 'ai_status', 'id', NEW.id, 'status', NEW.ai_status, 'error', NEW.ai_error, 'description', NEW.description, 'description_ai', NEW.description_ai, 'description_original', NEW.description_original)::text);
+  END IF;
+  RETURN NULL;
+END;
+$$ LANGUAGE plpgsql;
+
+DROP TRIGGER IF EXISTS trg_entries_notify ON entries;
+CREATE TRIGGER trg_entries_notify AFTER INSERT OR UPDATE OF ai_status ON entries
+FOR EACH ROW EXECUTE FUNCTION notify_entries_changed();
 
 CREATE TABLE IF NOT EXISTS settings (
   key TEXT PRIMARY KEY,
@@ -75,6 +127,10 @@ INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('share_show_group_photos', 'true')
 ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
 INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('cookie_notice_text', 'Этот сайт использует cookie-файлы для корректной работы. Продолжая просмотр, вы соглашаетесь с их использованием.')
 ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
+INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('camera_enabled', 'true')
+ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
+INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('trash_purge_days', '30')
+ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
 
 CREATE TABLE IF NOT EXISTS share_links (
   id SERIAL PRIMARY KEY,
@@ -146,6 +202,8 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
   created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now()
 );
 
+ALTER TABLE groups ADD COLUMN IF NOT EXISTS tutor_id INT REFERENCES users(id) ON DELETE SET NULL;
+
 CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_branches (
   user_id INT NOT NULL REFERENCES users(id) ON DELETE CASCADE,
   branch_id INT NOT NULL REFERENCES branches(id) ON DELETE CASCADE,
@@ -163,6 +221,67 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS sessions (
 CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_sessions_token ON sessions(token);
 CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_sessions_expires_at ON sessions(expires_at);
 
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS lesson_reports (
+  id SERIAL PRIMARY KEY,
+  group_id INT NOT NULL REFERENCES groups(id) ON DELETE CASCADE,
+  lesson_date DATE NOT NULL,
+  lesson_time TIME,
+  text TEXT NOT NULL,
+  text_original TEXT,
+  text_ai TEXT,
+  ai_status VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT 'none',
+  ai_checked_at TIMESTAMPTZ,
+  ai_error TEXT,
+  author_id INT REFERENCES users(id) ON DELETE SET NULL,
+  branch_id INT REFERENCES branches(id) ON DELETE SET NULL,
+  created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now(),
+  updated_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now()
+);
+
+CREATE UNIQUE INDEX IF NOT EXISTS idx_lesson_reports_group_date ON lesson_reports(group_id, lesson_date);
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_lesson_reports_date ON lesson_reports(lesson_date DESC);
+
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS lesson_report_versions (
+  id SERIAL PRIMARY KEY,
+  lesson_report_id INT NOT NULL REFERENCES lesson_reports(id) ON DELETE CASCADE,
+  text TEXT NOT NULL,
+  source VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT 'manual',
+  author_id INT REFERENCES users(id) ON DELETE SET NULL,
+  created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now()
+);
+
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_lesson_report_versions_report ON lesson_report_versions(lesson_report_id, id DESC);
+
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS photo_jobs (
+  id SERIAL PRIMARY KEY,
+  entry_id INT NOT NULL REFERENCES entries(id) ON DELETE CASCADE,
+  action VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT 'ai',
+  params JSONB,
+  before_path VARCHAR(255),
+  after_path VARCHAR(255),
+  status VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT 'pending',
+  applied BOOLEAN NOT NULL DEFAULT false,
+  attempts INT NOT NULL DEFAULT 0,
+  error TEXT,
+  created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now(),
+  finished_at TIMESTAMPTZ
+);
+
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_photo_jobs_pending ON photo_jobs(id) WHERE status = 'pending';
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_photo_jobs_entry_id ON photo_jobs(entry_id);
+
+INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('photo_worker_enabled', 'true')
+ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
+
+INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('photo_ai_face_mode', 'off')
+ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
+
+INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('photo_ai_face_model', 'gfpgan')
+ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
+
+INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('photo_ai_device_pref', 'auto')
+ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
+
 CREATE TABLE IF NOT EXISTS audit_log (
   id SERIAL PRIMARY KEY,
   user_id INT REFERENCES users(id) ON DELETE SET NULL,
@@ -173,3 +292,90 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS audit_log (
 );
 
 CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_audit_log_created_at ON audit_log(created_at DESC);
+
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS notifications (
+  id SERIAL PRIMARY KEY,
+  type VARCHAR(50) NOT NULL,
+  level VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT 'info',
+  title VARCHAR(200) NOT NULL,
+  body TEXT,
+  link VARCHAR(255),
+  target JSONB,
+  admin_only BOOLEAN NOT NULL DEFAULT false,
+  branch_id INT REFERENCES branches(id) ON DELETE SET NULL,
+  created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now()
+);
+
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_notifications_created_at ON notifications(created_at DESC);
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_notifications_branch_id ON notifications(branch_id);
+
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS notification_reads (
+  user_id INT NOT NULL REFERENCES users(id) ON DELETE CASCADE,
+  notification_id INT NOT NULL REFERENCES notifications(id) ON DELETE CASCADE,
+  read_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now(),
+  PRIMARY KEY (user_id, notification_id)
+);
+
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_notification_reads_user ON notification_reads(user_id);
+
+INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('notify_enabled', 'true')
+ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
+INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('notify_retention_days', '30')
+ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
+INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('notify_entry_new', 'true')
+ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
+INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('notify_entry_ai_corrected', 'false')
+ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
+INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('notify_entry_ai_error', 'true')
+ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
+INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('notify_photo_job_done', 'true')
+ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
+INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('notify_photo_job_error', 'true')
+ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
+INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('notify_ip_ban', 'true')
+ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
+INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('notify_backup_restore', 'true')
+ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
+INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('notify_backup_create', 'false')
+ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
+INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('notify_system_test', 'true')
+ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
+
+INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('lesson_ai_enabled', 'true')
+ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
+INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('lesson_ai_prompt', 'Ты — редактор сообщений тьютора детской IT-школы.
+
+Переработай исходный текст занятия так, чтобы он звучал естественно и грамотно, как будто его написал живой тьютор родителю, а не нейросеть.
+
+ГЛАВНОЕ:
+- Не добавляй информацию, которой нет в исходном тексте. Сохрани все факты и смысл.
+- Исправь ошибки, повторы и неудачные формулировки. Убери канцелярит, шаблонные фразы и «ИИ-язык».
+- Не используй чрезмерную похвалу и не превращай обычное занятие в достижение мирового масштала.
+
+СТИЛЬ И СТРУКТУРА:
+- Один цельный абзац, 2–4 предложения, от третьего лица.
+- Первое предложение начинай со слов «На занятии ребята …».
+- Если в исходном тексте описана практическая часть, начни её со слов «В конце занятия …» или «Затем …». Нет практики в исходнике — не придумывай её.
+- Вместо «они» пиши «каждый». Обращение на «вы» не используй.
+- Коротко скажи, с чем познакомились или что изучали; затем — что конкретно делали; в конце — что сделал самостоятельно.
+- Сократи перечисления, объединяй их через «и», «а также», не повторяй одно и то же разными словами.
+- Убери разговорные и оценочные обороты: «было весело», «очень», «классно».
+
+ФОРМАТ:
+- Без заголовков, списков, markdown, подписей и пояснений.
+- Не начинай со слов «Сегодня», «Вчера», «Дата», «Группа», «Время» и вообще не упоминай группу, дату и время занятия.
+- Не начинай с «На данном занятии» или «В рамках занятия».
+- Не оборачивай ответ в кавычки.
+- Не добавляй лишних предложений: если исходный текст уже написан нормально, не переписывай его ради переписывания.
+
+ПРИМЕР ПРЕОБРАЗОВАНИЯ (бери отсюда только формулировки, тему и факты примера в свой текст не переноси):
+Исходный текст:
+«Ребята познакомились с программой Scratch Jr, научились выбирать фон, добавлять, изменять и создавать своих персонажей. В завершении занятия они выполнили практическое индивидуальное задание по созданию собственной анимации и небольшой программы».
+Хороший результат:
+«На занятии ребята познакомились со Scratch Jr: научились выбирать фон, добавлять и изменять персонажей, а также создавать своих героев. В конце занятия каждый самостоятельно выполнил небольшое практическое задание — придумал свою анимацию и собрал простую программу».
+
+ГЛАВНОЕ ПРАВИЛО:
+Отрабатывай ровно по этому исходному тексту. Ничего из примера выше в свой текст не переноси: тема, программа, персонажи и детали из примера не твои.')
+ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
+INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('notify_lesson_ai_formatted', 'false')
+ON CONFLICT (key) DO NOTHING;

db/migration.sql

@@ -12,6 +12,8 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS banned_ips (
 );
 
 ALTER TABLE students ADD COLUMN IF NOT EXISTS group_id INT REFERENCES groups(id);
+ALTER TABLE students ADD COLUMN IF NOT EXISTS photo_path VARCHAR(255);
+ALTER TABLE students ADD COLUMN IF NOT EXISTS profile JSONB;
 
 CREATE TABLE IF NOT EXISTS settings (
   key TEXT PRIMARY KEY,
@@ -90,6 +92,7 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS entry_photos (
 CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_entry_photos_entry_id ON entry_photos(entry_id);
 
 ALTER TABLE entries ADD COLUMN IF NOT EXISTS deleted_at TIMESTAMPTZ;
+ALTER TABLE entries ADD COLUMN IF NOT EXISTS purge_at TIMESTAMPTZ;
 ALTER TABLE entries ADD COLUMN IF NOT EXISTS description_original TEXT;
 ALTER TABLE entries ADD COLUMN IF NOT EXISTS description_ai TEXT;
 ALTER TABLE entries ADD COLUMN IF NOT EXISTS ai_status VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT 'pending';
@@ -113,6 +116,12 @@ ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
 INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('cookie_notice_text', 'Этот сайт использует cookie-файлы для корректной работы. Продолжая просмотр, вы соглашаетесь с их использованием.')
 ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
 
+INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('camera_enabled', 'true')
+ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
+
+INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('trash_purge_days', '30')
+ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
+
 DO $$
 BEGIN
   IF NOT EXISTS (SELECT 1 FROM settings WHERE key = 'ai_autocheck_migrated') THEN
@@ -135,6 +144,8 @@ ALTER TABLE groups ADD COLUMN IF NOT EXISTS day_of_week INT;
 ALTER TABLE groups ADD COLUMN IF NOT EXISTS time_start TIME;
 ALTER TABLE groups ADD COLUMN IF NOT EXISTS time_end TIME;
 ALTER TABLE groups ADD COLUMN IF NOT EXISTS cover_path VARCHAR(255);
+ALTER TABLE groups ADD COLUMN IF NOT EXISTS deleted_at TIMESTAMPTZ;
+ALTER TABLE groups ADD COLUMN IF NOT EXISTS purge_at TIMESTAMPTZ;
 
 CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
   id SERIAL PRIMARY KEY,
@@ -152,6 +163,8 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_branches (
   PRIMARY KEY (user_id, branch_id)
 );
 
+ALTER TABLE groups ADD COLUMN IF NOT EXISTS tutor_id INT REFERENCES users(id) ON DELETE SET NULL;
+
 CREATE TABLE IF NOT EXISTS sessions (
   id SERIAL PRIMARY KEY,
   user_id INT NOT NULL REFERENCES users(id) ON DELETE CASCADE,
@@ -184,3 +197,235 @@ FROM (
   FROM entry_photos ORDER BY entry_id, sort_order, id
 ) p
 WHERE e.photo_path IS NULL AND p.entry_id = e.id;
+
+CREATE OR REPLACE FUNCTION notify_entries_changed() RETURNS trigger AS $$
+BEGIN
+  IF (TG_OP = 'INSERT') THEN
+    PERFORM pg_notify('entries_changed', json_build_object('type', 'entry_created', 'id', NEW.id)::text);
+  ELSIF (TG_OP = 'UPDATE' AND OLD.ai_status IS DISTINCT FROM NEW.ai_status) THEN
+    PERFORM pg_notify('entries_changed', json_build_object('type', 'ai_status', 'id', NEW.id, 'status', NEW.ai_status, 'error', NEW.ai_error, 'description', NEW.description, 'description_ai', NEW.description_ai, 'description_original', NEW.description_original)::text);
+  END IF;
+  RETURN NULL;
+END;
+$$ LANGUAGE plpgsql;
+
+DROP TRIGGER IF EXISTS trg_entries_notify ON entries;
+CREATE TRIGGER trg_entries_notify AFTER INSERT OR UPDATE OF ai_status ON entries
+FOR EACH ROW EXECUTE FUNCTION notify_entries_changed();
+
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS photo_jobs (
+  id SERIAL PRIMARY KEY,
+  entry_id INT NOT NULL REFERENCES entries(id) ON DELETE CASCADE,
+  action VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT 'ai',
+  params JSONB,
+  before_path VARCHAR(255),
+  after_path VARCHAR(255),
+  status VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT 'pending',
+  applied BOOLEAN NOT NULL DEFAULT false,
+  attempts INT NOT NULL DEFAULT 0,
+  error TEXT,
+  created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now(),
+  finished_at TIMESTAMPTZ
+);
+
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_photo_jobs_pending ON photo_jobs(id) WHERE status = 'pending';
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_photo_jobs_entry_id ON photo_jobs(entry_id);
+
+INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('photo_worker_enabled', 'true')
+ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
+
+INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('photo_ai_face_mode', 'off')
+ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
+
+INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('photo_ai_face_model', 'gfpgan')
+ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
+
+INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('photo_ai_device_pref', 'auto')
+ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
+
+ALTER TABLE entries ADD COLUMN IF NOT EXISTS photo_original_path VARCHAR(255);
+ALTER TABLE photo_jobs ADD COLUMN IF NOT EXISTS applied BOOLEAN NOT NULL DEFAULT false;
+
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS modules (
+  id SERIAL PRIMARY KEY,
+  name VARCHAR(200) NOT NULL UNIQUE,
+  lessons_count INT NOT NULL DEFAULT 0,
+  is_active BOOLEAN NOT NULL DEFAULT true,
+  created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now()
+);
+
+ALTER TABLE modules ADD COLUMN IF NOT EXISTS is_active BOOLEAN NOT NULL DEFAULT true;
+ALTER TABLE modules ADD COLUMN IF NOT EXISTS photo_path VARCHAR(255);
+ALTER TABLE entries ADD COLUMN IF NOT EXISTS module_id INT REFERENCES modules(id) ON DELETE SET NULL;
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_entries_module_id ON entries(module_id);
+
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS student_photos (
+  id SERIAL PRIMARY KEY,
+  student_id INT NOT NULL REFERENCES students(id) ON DELETE CASCADE,
+  photo_path VARCHAR(255) NOT NULL,
+  created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now()
+);
+
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_student_photos_student_id ON student_photos(student_id);
+
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS notifications (
+  id SERIAL PRIMARY KEY,
+  type VARCHAR(50) NOT NULL,
+  level VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT 'info',
+  title VARCHAR(200) NOT NULL,
+  body TEXT,
+  link VARCHAR(255),
+  target JSONB,
+  admin_only BOOLEAN NOT NULL DEFAULT false,
+  branch_id INT REFERENCES branches(id) ON DELETE SET NULL,
+  created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now()
+);
+
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_notifications_created_at ON notifications(created_at DESC);
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_notifications_branch_id ON notifications(branch_id);
+
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS notification_reads (
+  user_id INT NOT NULL REFERENCES users(id) ON DELETE CASCADE,
+  notification_id INT NOT NULL REFERENCES notifications(id) ON DELETE CASCADE,
+  read_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now(),
+  PRIMARY KEY (user_id, notification_id)
+);
+
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_notification_reads_user ON notification_reads(user_id);
+
+INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('notify_enabled', 'true') ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
+INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('notify_retention_days', '30') ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
+INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('notify_entry_new', 'true') ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
+INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('notify_entry_ai_corrected', 'false') ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
+INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('notify_entry_ai_error', 'true') ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
+INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('notify_photo_job_done', 'true') ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
+INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('notify_photo_job_error', 'true') ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
+INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('notify_ip_ban', 'true') ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
+INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('notify_backup_restore', 'true') ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
+INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('notify_backup_create', 'false') ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
+INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('notify_system_test', 'true') ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
+INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('notify_lesson_report', 'true') ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
+
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS lesson_reports (
+  id SERIAL PRIMARY KEY,
+  group_id INT NOT NULL REFERENCES groups(id) ON DELETE CASCADE,
+  lesson_date DATE NOT NULL,
+  lesson_time TIME,
+  text TEXT NOT NULL,
+  author_id INT REFERENCES users(id) ON DELETE SET NULL,
+  branch_id INT REFERENCES branches(id) ON DELETE SET NULL,
+  created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now(),
+  updated_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now()
+);
+
+CREATE UNIQUE INDEX IF NOT EXISTS idx_lesson_reports_group_date ON lesson_reports(group_id, lesson_date);
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_lesson_reports_date ON lesson_reports(lesson_date DESC);
+
+ALTER TABLE lesson_reports ADD COLUMN IF NOT EXISTS text_original TEXT;
+ALTER TABLE lesson_reports ADD COLUMN IF NOT EXISTS text_ai TEXT;
+ALTER TABLE lesson_reports ADD COLUMN IF NOT EXISTS ai_status VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT 'none';
+ALTER TABLE lesson_reports ADD COLUMN IF NOT EXISTS ai_checked_at TIMESTAMPTZ;
+ALTER TABLE lesson_reports ADD COLUMN IF NOT EXISTS ai_error TEXT;
+
+CREATE TABLE IF NOT EXISTS lesson_report_versions (
+  id SERIAL PRIMARY KEY,
+  lesson_report_id INT NOT NULL REFERENCES lesson_reports(id) ON DELETE CASCADE,
+  text TEXT NOT NULL,
+  source VARCHAR(20) NOT NULL DEFAULT 'manual',
+  author_id INT REFERENCES users(id) ON DELETE SET NULL,
+  created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT now()
+);
+
+CREATE INDEX IF NOT EXISTS idx_lesson_report_versions_report ON lesson_report_versions(lesson_report_id, id DESC);
+
+INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('lesson_ai_enabled', 'true') ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
+INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('lesson_ai_prompt', 'Ты — редактор сообщений тьютора детской IT-школы.
+
+Переработай исходный текст занятия так, чтобы он звучал естественно и грамотно, как будто его написал живой тьютор родителю, а не нейросеть.
+
+ГЛАВНОЕ:
+- Не добавляй информацию, которой нет в исходном тексте. Сохрани все факты и смысл.
+- Исправь ошибки, повторы и неудачные формулировки. Убери канцелярит, шаблонные фразы и «ИИ-язык».
+- Не используй чрезмерную похвалу и не превращай обычное занятие в достижение мирового масштала.
+
+СТИЛЬ И СТРУКТУРА:
+- Один цельный абзац, 2–4 предложения, от третьего лица.
+- Первое предложение начинай со слов «На занятии ребята …».
+- Если в исходном тексте описана практическая часть, начни её со слов «В конце занятия …» или «Затем …». Нет практики в исходнике — не придумывай её.
+- Вместо «они» пиши «каждый». Обращение на «вы» не используй.
+- Коротко скажи, с чем познакомились или что изучали; затем — что конкретно делали; в конце — что сделал самостоятельно.
+- Сократи перечисления, объединяй их через «и», «а также», не повторяй одно и то же разными словами.
+- Убери разговорные и оценочные обороты: «было весело», «очень», «классно».
+
+ФОРМАТ:
+- Без заголовков, списков, markdown, подписей и пояснений.
+- Не начинай со слов «Сегодня», «Вчера», «Дата», «Группа», «Время» и вообще не упоминай группу, дату и время занятия.
+- Не начинай с «На данном занятии» или «В рамках занятия».
+- Не оборачивай ответ в кавычки.
+- Не добавляй лишних предложений: если исходный текст уже написан нормально, не переписывай его ради переписывания.
+
+ПРИМЕР ПРЕОБРАЗОВАНИЯ (бери отсюда только формулировки, тему и факты примера в свой текст не переноси):
+Исходный текст:
+«Ребята познакомились с программой Scratch Jr, научились выбирать фон, добавлять, изменять и создавать своих персонажей. В завершении занятия они выполнили практическое индивидуальное задание по созданию собственной анимации и небольшой программы».
+Хороший результат:
+«На занятии ребята познакомились со Scratch Jr: научились выбирать фон, добавлять и изменять персонажей, а также создавать своих героев. В конце занятия каждый самостоятельно выполнил небольшое практическое задание — придумал свою анимацию и собрал простую программу».
+
+ГЛАВНОЕ ПРАВИЛО:
+Отрабатывай ровно по этому исходному тексту. Ничего из примера выше в свой текст не переноси: тема, программа, персонажи и детали из примера не твои.') ON CONFLICT (key) DO NOTHING;
+UPDATE settings
+SET value = 'Ты — редактор сообщений тьютора детской IT-школы.
+
+Переработай исходный текст занятия так, чтобы он звучал естественно и грамотно, как будто его написал живой тьютор родителю, а не нейросеть.
+
+ГЛАВНОЕ:
+- Не добавляй информацию, которой нет в исходном тексте. Сохрани все факты и смысл.
+- Исправь ошибки, повторы и неудачные формулировки. Убери канцелярит, шаблонные фразы и «ИИ-язык».
+- Не используй чрезмерную похвалу и не превращай обычное занятие в достижение мирового масштала.
+
+СТИЛЬ И СТРУКТУРА:
+- Один цельный абзац, 2–4 предложения, от третьего лица.
+- Первое предложение начинай со слов «На занятии ребята …».
+- Если в исходном тексте описана практическая часть, начни её со слов «В конце занятия …» или «Затем …». Нет практики в исходнике — не придумывай её.
+- Вместо «они» пиши «каждый». Обращение на «вы» не используй.
+- Коротко скажи, с чем познакомились или что изучали; затем — что конкретно делали; в конце — что сделал самостоятельно.
+- Сократи перечисления, объединяй их через «и», «а также», не повторяй одно и то же разными словами.
+- Убери разговорные и оценочные обороты: «было весело», «очень», «классно».
+
+ФОРМАТ:
+- Без заголовков, списков, markdown, подписей и пояснений.
+- Не начинай со слов «Сегодня», «Вчера», «Дата», «Группа», «Время» и вообще не упоминай группу, дату и время занятия.
+- Не начинай с «На данном занятии» или «В рамках занятия».
+- Не оборачивай ответ в кавычки.
+- Не добавляй лишних предложений: если исходный текст уже написан нормально, не переписывай его ради переписывания.
+
+ПРИМЕР ПРЕОБРАЗОВАНИЯ (бери отсюда только формулировки, тему и факты примера в свой текст не переноси):
+Исходный текст:
+«Ребята познакомились с программой Scratch Jr, научились выбирать фон, добавлять, изменять и создавать своих персонажей. В завершении занятия они выполнили практическое индивидуальное задание по созданию собственной анимации и небольшой программы».
+Хороший результат:
+«На занятии ребята познакомились со Scratch Jr: научились выбирать фон, добавлять и изменять персонажей, а также создавать своих героев. В конце занятия каждый самостоятельно выполнил небольшое практическое задание — придумал свою анимацию и собрал простую программу».
+
+ГЛАВНОЕ ПРАВИЛО:
+Отрабатывай ровно по этому исходному тексту. Ничего из примера выше в свой текст не переноси: тема, программа, персонажи и детали из примера не твои.'
+WHERE key = 'lesson_ai_prompt' AND value IN (
+  'Ты — редактор деловых отчётов образовательного центра.
+
+Твоя задача — привести текст отчёта о занятии, написанный тьютором, к деловому стилю по шаблону ниже.
+
+ШАБЛОН ДЕЛОВОГО СООБЩЕНИЯ:
+Отчёт о проведённом занятии
+Дата: <дата занятия>
+Группа: <название группы>
+Темы: <перечень тем>
+Практика: <задания>
+Домашнее задание: <что задано>
+
+ПРАВИЛА:
+1. Сначала сравни исходный текст с шаблоном. Если текст уже соответствует шаблону (та же структура, порядок и стиль) — верни его БЕЗ ИЗМЕНЕНИЙ, дословно.
+2. Если текст не соответствует шаблону — перепиши его по шаблону, сохранив весь смысл и факты.
+3. НЕ выдумывай тем, дат, заданий и оценок, которых нет в исходном тексте. Если данных нет — не добавляй раздел.
+4. Обращение на «вы», без эмодзи и без восклицательных знаков, кратко и по делу.
+5. Не добавляй приветствия, подписи и какие-либо пояснения.
+6. Верни ТОЛЬКО итоговый текст отчёта — без кавычек, без markdown и без названия формата.'
+);
+
+INSERT INTO settings (key, value) VALUES ('notify_lesson_ai_formatted', 'false') ON CONFLICT (key) DO NOTHING;

diff.js

@@ -0,0 +1,215 @@
+const MAX_CELLS = 400000;
+const MAX_DIFF_CHARS = 6000;
+const MAX_SEGMENTS = 80;
+
+const FIELD_LABELS = {
+  student_name: 'ФИО ученика',
+  group_id: 'Группа',
+  module_id: 'Тема модуля',
+  description: 'Текст работы'
+};
+
+const SIMPLE_FIELDS = ['student_name', 'group_id', 'module_id'];
+
+const NAME_FIELDS = { group_id: 'group_name', module_id: 'module_name' };
+
+function asText(v) {
+  if (v === null || v === undefined) return '';
+  return typeof v === 'string' ? v : String(v);
+}
+
+function tokenize(text) {
+  return asText(text).split(/(\s+)/).filter(t => t.length > 0);
+}
+
+function compact(segments) {
+  const out = [];
+  for (const seg of segments) {
+    if (!seg.text) continue;
+    const last = out[out.length - 1];
+    if (last && last.type === seg.type) last.text += seg.text;
+    else out.push({ type: seg.type, text: seg.text });
+  }
+  return out;
+}
+
+function lcsSegments(a, b) {
+  const n = a.length;
+  const m = b.length;
+  if (!n) return m ? [{ type: 'add', text: b.join('') }] : [];
+  if (!m) return [{ type: 'del', text: a.join('') }];
+  const w = m + 1;
+  const dp = new Int32Array((n + 1) * w);
+  for (let i = n - 1; i >= 0; i--) {
+    const rowBase = i * w;
+    const nextBase = (i + 1) * w;
+    for (let j = m - 1; j >= 0; j--) {
+      dp[rowBase + j] = a[i] === b[j]
+        ? dp[nextBase + j + 1] + 1
+        : Math.max(dp[nextBase + j], dp[rowBase + j + 1]);
+    }
+  }
+  const out = [];
+  let i = 0;
+  let j = 0;
+  while (i < n && j < m) {
+    if (a[i] === b[j]) { out.push({ type: 'eq', text: a[i] }); i++; j++; }
+    else if (dp[(i + 1) * w + j] >= dp[i * w + j + 1]) { out.push({ type: 'del', text: a[i] }); i++; }
+    else { out.push({ type: 'add', text: b[j] }); j++; }
+  }
+  while (i < n) { out.push({ type: 'del', text: a[i] }); i++; }
+  while (j < m) { out.push({ type: 'add', text: b[j] }); j++; }
+  return out;
+}
+
+function anchoredDiff(a, b) {
+  let head = 0;
+  while (head < a.length && head < b.length && a[head] === b[head]) head++;
+  let tailA = a.length;
+  let tailB = b.length;
+  while (tailA > head && tailB > head && a[tailA - 1] === b[tailB - 1]) { tailA--; tailB--; }
+  const out = head ? [{ type: 'eq', text: a.slice(0, head).join('') }] : [];
+  const midA = a.slice(head, tailA);
+  const midB = b.slice(head, tailB);
+  if (midA.length * midB.length <= MAX_CELLS) {
+    out.push(...lcsSegments(midA, midB));
+  } else {
+    if (midA.length) out.push({ type: 'del', text: midA.join('') });
+    if (midB.length) out.push({ type: 'add', text: midB.join('') });
+  }
+  if (tailA < a.length) out.push({ type: 'eq', text: a.slice(tailA).join('') });
+  return out;
+}
+
+function capSegments(segments) {
+  const out = [];
+  let chars = 0;
+  let truncated = false;
+  for (const seg of segments) {
+    const room = MAX_DIFF_CHARS - chars;
+    if (out.length >= MAX_SEGMENTS || room <= 0) { truncated = true; break; }
+    if (seg.text.length > room) {
+      out.push({ type: seg.type, text: seg.text.slice(0, room) });
+      chars += room;
+      truncated = true;
+      break;
+    }
+    out.push({ type: seg.type, text: seg.text });
+    chars += seg.text.length;
+  }
+  if (truncated) out.push({ type: 'eq', text: '…' });
+  return { segments: out, truncated };
+}
+
+function countWords(text) {
+  const t = text.trim();
+  return t ? t.split(/\s+/).length : 0;
+}
+
+function diffStats(segments, before, after) {
+  let addedChars = 0;
+  let removedChars = 0;
+  let addedWords = 0;
+  let removedWords = 0;
+  for (const seg of segments) {
+    if (seg.type === 'add') { addedChars += seg.text.length; addedWords += countWords(seg.text); }
+    else if (seg.type === 'del') { removedChars += seg.text.length; removedWords += countWords(seg.text); }
+  }
+  return {
+    added_chars: addedChars,
+    removed_chars: removedChars,
+    added_words: addedWords,
+    removed_words: removedWords,
+    chars_before: before.length,
+    chars_after: after.length
+  };
+}
+
+function textDiff(beforeRaw, afterRaw) {
+  const before = asText(beforeRaw);
+  const after = asText(afterRaw);
+  if (before === after) {
+    return { changed: false, segments: [], truncated: false, stats: diffStats([], before, after) };
+  }
+  const a = tokenize(before);
+  const b = tokenize(after);
+  const raw = a.length * b.length <= MAX_CELLS ? lcsSegments(a, b) : anchoredDiff(a, b);
+  const full = compact(raw);
+  const capped = capSegments(full);
+  return {
+    changed: true,
+    segments: capped.segments,
+    truncated: capped.truncated,
+    stats: diffStats(full, before, after)
+  };
+}
+
+function displayValue(row, field) {
+  if (!row) return null;
+  const value = row[field];
+  const name = row[NAME_FIELDS[field]];
+  if (value === null || value === undefined || value === '') return name ? `— (${name})` : null;
+  if (name) return `${value} · ${name}`;
+  return String(value);
+}
+
+function buildEntryDiff(before, after) {
+  const changes = [];
+  for (const field of SIMPLE_FIELDS) {
+    const prev = displayValue(before, field);
+    const next = displayValue(after, field);
+    if (prev !== next) changes.push({ field, label: FIELD_LABELS[field], before: prev, after: next });
+  }
+  const beforeText = asText(before && before.description);
+  const afterText = asText(after && after.description);
+  if (beforeText !== afterText) {
+    const d = textDiff(beforeText, afterText);
+    changes.push({
+      field: 'description',
+      label: FIELD_LABELS.description,
+      stats: d.stats,
+      diff: d.segments,
+      truncated: d.truncated
+    });
+  }
+  return changes;
+}
+
+function normalizeEditSource(raw, before, after) {
+  const value = typeof raw === 'string' ? raw.trim() : '';
+  const beforeText = asText(before && before.description);
+  const afterText = asText(after && after.description);
+  const aiText = asText(after && after.description_ai);
+  const textChanged = beforeText !== afterText;
+  if (!textChanged) return 'manual';
+  if (value === 'ai' || value === 'ai_manual') return value;
+  if (aiText && afterText === aiText) return 'ai';
+  return 'manual';
+}
+
+function summarizeChanges(changes) {
+  if (!Array.isArray(changes)) return [];
+  return changes.map(change => {
+    const item = { field: change.field, label: change.label || change.field };
+    if ('before' in change) item.before = change.before;
+    if ('after' in change) item.after = change.after;
+    if (change.stats) item.stats = change.stats;
+    if (change.truncated) item.truncated = true;
+    return item;
+  });
+}
+
+function stripDiffs(target) {
+  if (!target || typeof target !== 'object' || Array.isArray(target)) return target;
+  if (!Array.isArray(target.changes)) return target;
+  return { ...target, changes: summarizeChanges(target.changes) };
+}
+
+module.exports = {
+  FIELD_LABELS,
+  textDiff,
+  buildEntryDiff,
+  normalizeEditSource,
+  summarizeChanges,
+  stripDiffs
+};

diff.selftest.js

@@ -0,0 +1,215 @@
+const assert = require('assert');
+const { textDiff, buildEntryDiff, normalizeEditSource, stripDiffs } = require('./diff');
+
+function reconstruct(segments, types) {
+  return segments.filter(s => types.includes(s.type)).map(s => s.text).join('');
+}
+
+function baseEntry(over = {}) {
+  return {
+    student_name: 'Иванов Иван',
+    group_id: 1,
+    group_name: 'Первый класс',
+    module_id: 5,
+    module_name: 'Модуль 1',
+    description: 'Я сделал проект по окружающему миру и сдал его вчера.',
+    description_ai: null,
+    ...over
+  };
+}
+
+function testNoChange() {
+  const d = textDiff('одно и то же', 'одно и то же');
+  assert.strictEqual(d.changed, false, 'identical text is not changed');
+  assert.deepStrictEqual(d.segments, [], 'no segments for identical text');
+  assert.strictEqual(d.stats.added_chars, 0, 'no added chars');
+  assert.strictEqual(d.stats.removed_chars, 0, 'no removed chars');
+}
+
+function testReconstruct() {
+  const before = 'Он купил хлеб и молоко вчера';
+  const after = 'Она купила хлеб и молоко сегодня';
+  const d = textDiff(before, after);
+  assert.strictEqual(d.changed, true, 'text changed');
+  assert.strictEqual(reconstruct(d.segments, ['eq', 'del']), before, 'before is reconstructible');
+  assert.strictEqual(reconstruct(d.segments, ['eq', 'add']), after, 'after is reconstructible');
+  assert.ok(d.stats.removed_words >= 1, 'removed words counted');
+  assert.ok(d.stats.added_words >= 1, 'added words counted');
+  assert.ok(d.stats.chars_before === before.length, 'chars_before');
+  assert.ok(d.stats.chars_after === after.length, 'chars_after');
+}
+
+function testReconstructInsertOnly() {
+  const d = textDiff('сделал проект', 'сделал большой проект');
+  assert.strictEqual(reconstruct(d.segments, ['eq', 'del']), 'сделал проект', 'before is reconstructible');
+  assert.strictEqual(reconstruct(d.segments, ['eq', 'add']), 'сделал большой проект', 'after is reconstructible');
+}
+
+function testReconstructDeleteOnly() {
+  const d = textDiff('сделал большой проект', 'сделал проект');
+  assert.strictEqual(reconstruct(d.segments, ['eq', 'del']), 'сделал большой проект', 'before is reconstructible');
+  assert.strictEqual(reconstruct(d.segments, ['eq', 'add']), 'сделал проект', 'after is reconstructible');
+}
+
+function testInsertOnly() {
+  const d = textDiff('сделал проект', 'сделал большой проект');
+  assert.strictEqual(d.stats.removed_chars, 0, 'insert removes nothing');
+  assert.ok(d.stats.added_words === 1, 'one word added');
+  assert.ok(reconstruct(d.segments, 'add').includes('большой'), 'added word visible');
+}
+
+function testDeleteOnly() {
+  const d = textDiff('сделал большой проект', 'сделал проект');
+  assert.strictEqual(d.stats.added_chars, 0, 'delete adds nothing');
+  assert.ok(d.stats.removed_words === 1, 'one word removed');
+  assert.ok(reconstruct(d.segments, 'del').includes('большой'), 'removed word visible');
+}
+
+function testEmptyToText() {
+  const d = textDiff(null, 'новый текст');
+  assert.strictEqual(d.changed, true, 'null to text is a change');
+  assert.strictEqual(reconstruct(d.segments, 'add'), 'новый текст', 'whole text added');
+  assert.strictEqual(d.stats.added_words, 2, 'both words added');
+}
+
+function testTextToEmpty() {
+  const d = textDiff('старый текст', '');
+  assert.strictEqual(d.changed, true, 'text to empty is a change');
+  assert.strictEqual(reconstruct(d.segments, 'del'), 'старый текст', 'whole text removed');
+  assert.strictEqual(d.stats.removed_words, 2, 'both words removed');
+}
+
+function testMultiline() {
+  const before = 'строка один\nстрока два\nстрока три';
+  const after = 'строка один\nстрока ДВА\nстрока три';
+  const d = textDiff(before, after);
+  assert.strictEqual(d.changed, true, 'multiline changed');
+  assert.ok(reconstruct(d.segments, 'del').includes('два'), 'old word marked removed');
+  assert.ok(reconstruct(d.segments, 'add').includes('ДВА'), 'new word marked added');
+}
+
+function testLargeTextFallback() {
+  const before = Array.from({ length: 4000 }, (_, i) => `слово${i}`).join(' ');
+  const after = before.replace('слово2000 ', 'слово2000И ');
+  const started = Date.now();
+  const d = textDiff(before, after);
+  const elapsed = Date.now() - started;
+  assert.strictEqual(d.changed, true, 'large text changed');
+  assert.ok(d.stats.removed_words >= 1 && d.stats.added_words >= 1, 'large diff still counts words');
+  assert.ok(d.segments.length > 0, 'large diff still has segments');
+  assert.ok(reconstruct(d.segments, ['eq', 'del']).length > 0, 'large diff keeps removed text');
+  assert.ok(reconstruct(d.segments, ['eq', 'add']).length > 0, 'large diff keeps added text');
+  assert.ok(elapsed < 2000, `large text diff is fast (${elapsed}ms)`);
+}
+
+function testCapping() {
+  const before = 'a '.repeat(6000);
+  const after = 'b '.repeat(6000);
+  const d = textDiff(before, after);
+  assert.strictEqual(d.truncated, true, 'huge diff is truncated');
+  const total = d.segments.reduce((n, s) => n + s.text.length, 0);
+  assert.ok(total <= 6200, `diff payload is capped (${total} chars)`);
+  assert.ok(d.stats.removed_words > 100, 'stats are computed on the full text');
+}
+
+function testEntryDiffDescription() {
+  const before = baseEntry();
+  const after = baseEntry({ description: 'Я сделал проект по окружающему миру и сдал его сегодня.' });
+  const changes = buildEntryDiff(before, after);
+  assert.strictEqual(changes.length, 1, 'only description changed');
+  assert.strictEqual(changes[0].field, 'description', 'field is description');
+  assert.strictEqual(changes[0].label, 'Текст работы', 'label is human readable');
+  assert.ok(changes[0].diff.length > 0, 'diff segments present');
+  assert.strictEqual(changes[0].stats.removed_words, 1, 'one word removed');
+  assert.strictEqual(changes[0].stats.added_words, 1, 'one word added');
+}
+
+function testEntryDiffFields() {
+  const before = baseEntry();
+  const after = baseEntry({
+    student_name: 'Петров Пётр',
+    group_id: 2,
+    group_name: 'Второй класс',
+    module_id: null,
+    module_name: null
+  });
+  const changes = buildEntryDiff(before, after);
+  const fields = changes.map(c => c.field).sort();
+  assert.deepStrictEqual(fields, ['group_id', 'module_id', 'student_name'], 'three fields changed');
+  const group = changes.find(c => c.field === 'group_id');
+  assert.strictEqual(group.before, '1 · Первый класс', 'group before with name');
+  assert.strictEqual(group.after, '2 · Второй класс', 'group after with name');
+  const mod = changes.find(c => c.field === 'module_id');
+  assert.ok(!mod.after, 'module cleared -> null');
+  assert.strictEqual(mod.before, '5 · Модуль 1', 'module before with name');
+}
+
+function testEntryDiffNoChange() {
+  const before = baseEntry();
+  const changes = buildEntryDiff(before, baseEntry());
+  assert.deepStrictEqual(changes, [], 'no changes detected');
+}
+
+function testEditSource() {
+  const before = baseEntry();
+  const afterAi = baseEntry({ description: 'Текст от ИИ', description_ai: 'Текст от ИИ' });
+  assert.strictEqual(normalizeEditSource('ai', before, afterAi), 'ai', 'ai source');
+  assert.strictEqual(normalizeEditSource('', before, afterAi), 'ai', 'ai detected from description_ai');
+  assert.strictEqual(normalizeEditSource('ai', before, baseEntry({ description: 'Текст руками', description_ai: 'Текст от ИИ' })), 'ai', 'explicit ai claim is trusted');
+  assert.strictEqual(normalizeEditSource('ai_manual', before, afterAi), 'ai_manual', 'ai_manual kept');
+  assert.strictEqual(normalizeEditSource('', before, baseEntry({ description: 'Текст руками' })), 'manual', 'manual by default');
+  assert.strictEqual(normalizeEditSource('ai', baseEntry(), baseEntry({ group_id: 2 })), 'manual', 'no text change -> manual');
+  assert.strictEqual(normalizeEditSource('<script>', before, baseEntry({ description: 'x' })), 'manual', 'garbage source ignored');
+}
+
+function testStripDiffs() {
+  const before = baseEntry();
+  const after = baseEntry({ description: 'Другой текст целиком' });
+  const target = { id: 1, source: 'manual', changes: buildEntryDiff(before, { ...after, group_id: 2, group_name: 'Два' }) };
+  const light = stripDiffs(target);
+  assert.strictEqual(light.changes.length, 2, 'changes preserved');
+  const desc = light.changes.find(c => c.field === 'description');
+  assert.ok(desc, 'description change kept');
+  assert.strictEqual(desc.diff, undefined, 'diff dropped in list payload');
+  assert.ok(desc.stats, 'stats preserved');
+  assert.ok(target.changes.find(c => c.field === 'description').diff.length > 0, 'original target still has diff');
+  const grp = light.changes.find(c => c.field === 'group_id');
+  assert.ok(grp && 'before' in grp && 'after' in grp, 'simple field before/after kept in list payload');
+  assert.strictEqual(grp.before, '1 · Первый класс', 'group before kept');
+  assert.strictEqual(grp.after, '2 · Два', 'group after kept');
+  assert.strictEqual(stripDiffs(null), null, 'null target');
+  assert.deepStrictEqual(stripDiffs({ a: 1 }), { a: 1 }, 'target without changes untouched');
+  assert.strictEqual(stripDiffs({ changes: [] }).changes.length, 0, 'empty changes kept');
+}
+
+const tests = [
+  testNoChange,
+  testReconstruct,
+  testReconstructInsertOnly,
+  testReconstructDeleteOnly,
+  testInsertOnly,
+  testDeleteOnly,
+  testEmptyToText,
+  testTextToEmpty,
+  testMultiline,
+  testLargeTextFallback,
+  testCapping,
+  testEntryDiffDescription,
+  testEntryDiffFields,
+  testEntryDiffNoChange,
+  testEditSource,
+  testStripDiffs
+];
+
+let failed = 0;
+for (const t of tests) {
+  try {
+    t();
+    console.log('ok  ', t.name);
+  } catch (e) {
+    failed++;
+    console.log('FAIL', t.name, '-', e.message);
+  }
+}
+console.log(failed ? `\n${failed} из ${tests.length} тестов упали` : `\nВсе ${tests.length} тестов пройдены`);
+process.exit(failed ? 1 : 0);

docker-compose.gpu.yml

@@ -0,0 +1,32 @@
+# Переопределение photo-ai для работы на NVIDIA GPU.
+# Использование:
+#   docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.gpu.yml up -d --build photo-ai
+#
+# Требуется драйвер NVIDIA и NVIDIA Container Toolkit. GPU выдаётся контейнеру через CDI
+# (device_ids ниже соответствует спеку /etc/cdi/nvidia.yaml): этот путь не требует правки
+# /etc/docker/daemon.json и перезапуска демона. Если nvidia-runtime зарегистрирован в демоне
+# (nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker), вместо CDI можно вернуть классический вид
+# резервирования: driver: nvidia, count: 1 — результат тот же.
+# TORCH_VARIANT=cu126, а не cu124: в индексе cu124 последний torch — 2.6.0, а cu126 даёт ровно
+# те же torch 2.14.0 / torchvision 0.29.0, что и CPU-образ, поэтому варианты сборки отличаются
+# только CUDA-библиотеками.
+# Образ тегируется отдельно (whatido-photo-ai:cu126), чтобы сборка GPU-варианта не перетирала
+# CPU-образ whatido-photo-ai:latest.
+# PHOTO_AI_DEVICE=cuda при недоступной CUDA не роняет сервис: app.py пишет WARN и работает
+# на CPU, /health при этом отвечает 200.
+services:
+  photo-ai:
+    image: whatido-photo-ai:cu126
+    build:
+      args:
+        TORCH_VARIANT: cu126
+    environment:
+      PHOTO_AI_DEVICE: ${PHOTO_AI_DEVICE:-cuda}
+    deploy:
+      resources:
+        reservations:
+          devices:
+            - driver: cdi
+              device_ids:
+                - nvidia.com/gpu=all
+              capabilities: [gpu]

docker-compose.minio.yml

@@ -0,0 +1,26 @@
+# Переопределение S3-сервиса на MinIO.
+# Использование:
+#   S3_IMAGE=minio/minio:RELEASE.2025-04-22T22-12-26Z \
+#   docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.minio.yml up -d s3
+#
+# Учтите: MinIO прекратил публикацию свободных образов (docker.io/minio/minio
+# удалён), поэтому образ нужно взять из доступного вам зеркала/архива и указать
+# его в S3_IMAGE.
+services:
+  s3:
+    image: ${S3_IMAGE:-minio/minio:latest}
+    container_name: whatido-s3
+    restart: unless-stopped
+    command: server /data --console-address ":9001"
+    environment:
+      MINIO_ROOT_USER: ${S3_ACCESS_KEY:-whatido}
+      MINIO_ROOT_PASSWORD: ${S3_SECRET_KEY:-whatido-secret}
+      MINIO_BROWSER: ${MINIO_BROWSER:-off}
+      TZ: Europe/Moscow
+    expose:
+      - "9000"
+    ports:
+      - "127.0.0.1:9000:9000"
+      - "127.0.0.1:9001:9001"
+    volumes:
+      - s3-data:/data

docker-compose.yml

@@ -3,6 +3,7 @@ name: whatido
 services:
   db:
     image: postgres:16-alpine
+    restart: unless-stopped
     environment:
       POSTGRES_DB: whereldo
       POSTGRES_USER: app
@@ -17,10 +18,48 @@ services:
       timeout: 3s
       retries: 10
 
+  # Redis: кэш запросов, rate limit, баны IP, кэш сессий, pub/sub для SSE и воркеров.
+  # Приложение не падает, если Redis недоступен — автоматически работает
+  # на in-memory кэше (см. redis.js).
+  # Отладка: docker compose exec redis redis-cli -a "$REDIS_PASSWORD" INFO
+  redis:
+    image: redis:7-alpine
+    container_name: whatido-redis
+    restart: unless-stopped
+    command: >
+      redis-server
+      --requirepass ${REDIS_PASSWORD}
+      --appendonly yes
+      --appendfsync everysec
+      --maxmemory ${REDIS_MAXMEMORY:-256mb}
+      --maxmemory-policy allkeys-lru
+      --save ""
+    environment:
+      TZ: Europe/Moscow
+      REDIS_PASSWORD: ${REDIS_PASSWORD}
+    expose:
+      - "6379"
+    ports:
+      - "127.0.0.1:6379:6379"
+    volumes:
+      - redis-data:/data
+    healthcheck:
+      test: ["CMD-SHELL", "redis-cli -a \"$$REDIS_PASSWORD\" ping | grep -q PONG"]
+      interval: 5s
+      timeout: 3s
+      retries: 10
+      start_period: 5s
+
   app:
     build:
       context: .
       network: host
+      args:
+        GIT_COMMIT: ${GIT_COMMIT:-}
+        GIT_COMMIT_DATE: ${GIT_COMMIT_DATE:-}
+    restart: unless-stopped
+    extra_hosts:
+      - "host.docker.internal:host-gateway"
     expose:
       - "3003"
       - "3443"
@@ -29,20 +68,64 @@ services:
       - "3443:3443"
     environment:
       DATABASE_URL: postgres://app:${DB_PASSWORD}@db:5432/whereldo
+      REDIS_URL: redis://:${REDIS_PASSWORD}@redis:6379
+      REDIS_PREFIX: ${REDIS_PREFIX:-whatido}
       ADMIN_PASSWORD: ${ADMIN_PASSWORD}
       ADMIN_USERNAME: ${ADMIN_USERNAME:-admin}
       BACKUP_UPLOAD_LIMIT_MB: ${BACKUP_UPLOAD_LIMIT_MB:-500}
+      UPLOAD_FILE_LIMIT_MB: ${UPLOAD_FILE_LIMIT_MB:-50}
+      UPLOAD_TOTAL_LIMIT_MB: ${UPLOAD_TOTAL_LIMIT_MB:-200}
+      UPLOAD_REQUEST_TIMEOUT_MS: ${UPLOAD_REQUEST_TIMEOUT_MS:-}
       AI_MODEL: ${AI_MODEL:-qwen2.5-1.5b-instruct-q4_k_m.gguf}
       AI_PROMPT: ${AI_PROMPT:-}
       AI_REQUEST_TIMEOUT_MS: ${AI_REQUEST_TIMEOUT_MS:-120000}
+      PHOTO_AI_URL: ${PHOTO_AI_URL:-http://photo-ai:8080}
+      PHOTO_AI_FACE_MODEL: ${PHOTO_AI_FACE_MODEL:-gfpgan}
+      PHOTO_AI_FACE_TIMEOUT_MS: ${PHOTO_AI_FACE_TIMEOUT_MS:-600000}
       NODE_ENV: production
       TZ: Europe/Moscow
+      STORAGE_DRIVER: ${STORAGE_DRIVER:-local}
+      STORAGE_LOCAL_FALLBACK: ${STORAGE_LOCAL_FALLBACK:-1}
+      STORAGE_KEEP_LOCAL: ${STORAGE_KEEP_LOCAL:-0}
+      STORAGE_CACHE_MAX_AGE_HOURS: ${STORAGE_CACHE_MAX_AGE_HOURS:-168}
+      S3_ENDPOINT: ${S3_ENDPOINT:-http://minio:9000}
+      S3_REGION: ${S3_REGION:-us-east-1}
+      S3_BUCKET: ${S3_BUCKET:-whatido}
+      S3_ACCESS_KEY: ${S3_ACCESS_KEY:-whatido}
+      S3_SECRET_KEY: ${S3_SECRET_KEY:-whatido-secret}
+      S3_FORCE_PATH_STYLE: ${S3_FORCE_PATH_STYLE:-1}
+      S3_PREFIX: ${S3_PREFIX:-}
     depends_on:
       db:
         condition: service_healthy
+      redis:
+        condition: service_healthy
     volumes:
       - ./uploads:/app/uploads
 
+  # S3-совместимое хранилище файлов. API 9000 доступен только внутри сети compose
+  # (плюс loopback хоста для отладки/миграции).
+  # По умолчанию — SeaweedFS: свободный S3-сервер, доступный в Docker Hub.
+  # Для MinIO (если образ доступен в вашем зеркале) используйте:
+  #   docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.minio.yml up -d s3
+  # Перенос файлов из ./uploads в бакет:
+  #   docker compose exec -T app node scripts/migrate-to-s3.js --dry-run
+  s3:
+    image: ${S3_IMAGE:-chrislusf/seaweedfs:latest}
+    container_name: whatido-s3
+    restart: unless-stopped
+    command: server -dir=/data -s3 -s3.port=9000
+    environment:
+      AWS_ACCESS_KEY_ID: ${S3_ACCESS_KEY:-whatido}
+      AWS_SECRET_ACCESS_KEY: ${S3_SECRET_KEY:-whatido-secret}
+      TZ: Europe/Moscow
+    expose:
+      - "9000"
+    ports:
+      - "127.0.0.1:9000:9000"
+    volumes:
+      - s3-data:/data
+
   # Публикация через Tailscale (Serve / Funnel) без проброса портов.
   # Приложение доступно по https://whatido.<tailnet>.ts.net
 #  tailscale:
@@ -72,22 +155,22 @@ services:
   # если в wg/wg0.conf лежит конфиг — контейнер сначала поднимает VPN и
   # только потом запускает туннель (исход Cloudflare через VPN). Без конфига
   # туннель стартует сразу, как в базовой схеме.
-  cloudflared:
-    build:
-      context: .
-      dockerfile: Dockerfile.cloudflared
-    restart: unless-stopped
-    cap_add:
-      - NET_ADMIN
-    privileged: true
-    volumes:
-      - ./wg:/etc/wireguard:ro
-    environment:
-      TZ: Europe/Moscow
-      CLOUDFLARE_TUNNEL_URL: ${CLOUDFLARE_TUNNEL_URL:-http://app:3003}
-      WG_HANDSHAKE_TIMEOUT: ${WG_HANDSHAKE_TIMEOUT:-60}
-    depends_on:
-      - app
+  # cloudflared:
+  #   build:
+  #     context: .
+  #     dockerfile: Dockerfile.cloudflared
+  #   restart: unless-stopped
+  #   cap_add:
+  #     - NET_ADMIN
+  #   privileged: true
+  #   volumes:
+  #     - ./wg:/etc/wireguard:ro
+  #   environment:
+  #     TZ: Europe/Moscow
+  #     CLOUDFLARE_TUNNEL_URL: ${CLOUDFLARE_TUNNEL_URL:-http://app:3003}
+  #     WG_HANDSHAKE_TIMEOUT: ${WG_HANDSHAKE_TIMEOUT:-60}
+  #   depends_on:
+  #     - app
 
 
 
@@ -111,7 +194,40 @@ services:
       - "8080:8080"
 
 
+  # ИИ-улучшение фотографий (Real-ESRGAN: апскейл, денойз, восстановление лиц GFPGAN).
+  # Устройство выбирается автоматически (PHOTO_AI_DEVICE=auto): CUDA, если контейнеру
+  # выдан GPU, иначе CPU. Запуск на GPU — через docker-compose.gpu.yml.
+  # Поднимается вместе со стеком; если не нужен — PHOTO_AI_URL пустой в .env.
+  # Порт 8081 пробрасывается только на loopback хоста — наружу ничего не публикуется,
+  # хостовый 8080 уже занят text-corrector. Ручные проверки: curl http://127.0.0.1:8081/health
+  photo-ai:
+    build: ./photo-ai
+    container_name: photo-ai
+    restart: unless-stopped
+    environment:
+      MODEL_PATH: /models/RealESRGAN_x2plus.pth
+      PHOTO_AI_MODELS_DIR: /models
+      PHOTO_AI_MAX_PIXELS: ${PHOTO_AI_MAX_PIXELS:-4000000}
+      PHOTO_AI_DEVICE: ${PHOTO_AI_DEVICE:-auto}
+      PHOTO_AI_TILE: ${PHOTO_AI_TILE:-256}
+      PHOTO_AI_FACE_MODEL: ${PHOTO_AI_FACE_MODEL:-gfpgan}
+      PHOTO_AI_LOAD_ALL: ${PHOTO_AI_LOAD_ALL:-0}
+      PHOTO_AI_JPEG_QUALITY: ${PHOTO_AI_JPEG_QUALITY:-92}
+      TZ: Europe/Moscow
+    volumes:
+      - photo-ai-models:/models
+    ports:
+      - "127.0.0.1:8081:8080"
+    healthcheck:
+      test: ["CMD", "python", "-c", "import sys, urllib.request; r = urllib.request.urlopen('http://127.0.0.1:8080/health', timeout=5); sys.exit(0 if r.status == 200 else 1)"]
+      interval: 30s
+      timeout: 10s
+      retries: 5
+      start_period: 300s
 
 
 volumes:
   pgdata:
+  photo-ai-models:
+  redis-data:
+  s3-data:

instructions/TODO.md

@@ -0,0 +1,92 @@
+# TODO — Инструкция по системе WhatIDo (со скриншотами)
+
+Статус: `☐` todo · `☑` готово · `◐` в работе
+
+Цель: папка `instructions/` с полной русскоязычной инструкцией для администратора/преподавателя,
+**каждый раздел проиллюстрирован реальными скриншотами живого стенда** (стенд поднят,
+в БД 358 записей, 151 ученик, 22 группы, 72 модуля, 35 ссылок — данные реальные, не моки).
+
+## Часть 0. Подготовка
+
+- [x] 0.1 Поднять стенд: `docker compose ps` — app на `http://localhost:3003`
+- [x] 0.2 Проверить доступность `GET /` → 200, `GET /api/public-settings` → `system_name=KIBERone`
+- [x] 0.3 Получить учётку админа (`admin` / `ADMIN_PASSWORD`), `POST /api/auth/login` → токен
+- [x] 0.4 Инвентаризация всех страниц `public/*.html` (меню, ID, русские подписи, роли)
+- [x] 0.5 Снять инвентарь данных в БД, чтобы скриншоты были непустыми
+- [x] 0.6 Создать папку `instructions/` и этот TODO
+
+## Часть 1. Публичная часть — то, что видит ученик
+
+- [x] 1.1 `index.html` — форма «Что мы узнали на занятии»: общий вид, шапка, футер
+- [x] 1.2 Блок «Фото»: превью, кнопка «Камера», модалка камеры (снять/отмена)
+- [x] 1.3 Блок «Файлы проекта»: выбор, вставка из буфера, список с размерами, очистка
+- [x] 1.4 Блок полей: ФИО, Группа, Тема модуля, «Что сделал» (+ автодополнение)
+- [x] 1.5 Кнопка «Отправить» + панель успеха `#sentPanel` с таймером антиспама
+- [x] 1.6 Ошибки/повторная отправка, тосты
+
+## Часть 2. Вход и оболочка админки
+
+- [x] 2.1 `login.html` — форма входа (логин, пароль, honeypot, ошибки)
+- [x] 2.2 `admin.js` — сайдбар: логотип, user-box, две группы меню, версия
+- [x] 2.3 Выпадающий список уведомлений в сайдбаре + бейдж
+
+## Часть 3. Разделы по порядку (основное → администрирование)
+
+- [x] 3.1 **Дашборд** — плитки статистики, динамика за 14 дней, последние записи, активные группы, топ учеников, быстрые действия
+- [x] 3.2 **Журнал** — фильтры, список/карточки, пагинация, карточка записи
+- [x] 3.3 Журнал — модалка «Редактирование записи» (+ `✨` ИИ-исправление, `ИИ предлагает вариант`)
+- [x] 3.4 Журнал — «Улучшение фото»: сравнение до/после, слайдеры, режимы ИИ, история версий
+- [x] 3.5 Журнал — модалка «Создать ссылку»
+- [x] 3.6 **Ученики** — список, фильтры, пагинация, кнопки действий
+- [x] 3.7 Ученики — пакетное добавление, прикрепление к группе
+- [x] 3.8 Ученики — «Данные профиля» (все поля отчёта)
+- [x] 3.9 Ученики — «Экспорт отчёта» (ZIP)
+- [x] 3.10 **Группы** — карточки, расписание, филиал/тутор
+- [x] 3.11 Группы — галерея фото группы (загрузка, обложка, порядок, правка)
+- [x] 3.12 Группы — «Архив файлов группы» (ZIP-выгрузка)
+- [x] 3.13 **Фото** — все фото, фильтры по источнику, карточки
+- [x] 3.14 **Файлы** — прикреплённые / откреплённые
+- [x] 3.15 **Ссылки** — список share-ссылок, бейджи, создание
+- [x] 3.16 **Корзина** — восстановление, «помеченные на удаление»
+- [x] 3.17 **Темы модулей** — список, модалка модуля, пакетное добавление
+- [x] 3.18 **Филиалы** — CRUD
+- [x] 3.19 **Пользователи** — таблица, модалка, мультивыбор филиалов
+- [x] 3.20 **Воркер ИИ** — статус, очередь, последние проверки, фото-задания, ошибки
+- [x] 3.21 **Аудит** — таблица действий, модалка «Детали действия» с диффом
+- [x] 3.22 **Блокировки** — таблица IP, модалка ручного бана
+- [x] 3.23 **Уведомления** — полная история, фильтр, «прочитать все», «очистить всё»
+- [x] 3.24 **Настройки** — 13 секций (система, стек, брендинг, антиспам, ссылки, футер, фото, фото-ИИ, уведомления, ИИ, бэкапы, корзина, блокировки)
+
+## Часть 4. Публичные страницы по ссылкам
+
+- [x] 4.1 `share.html` (`/s/<token>`) — карточки записей, фото группы, cookie-баннер, лайтбокс
+- [x] 4.2 `share.html` — защита паролем `#passwordModal`
+- [x] 4.3 `report.html` (`/r/<token>`) — публичный отчёт: hero, «Обо мне», хроника, работы, файлы, фото, контакты
+- [x] 4.4 `error.html` — страница ошибки 404
+
+## Часть 5. Сборка инструкции
+
+- [x] 5.1 Скриншоты → `instructions/img/` с нумерацией
+- [x] 5.2 `instructions/README.md` — оглавление, роли, вход, быстрый старт
+- [x] 5.3 Постраничные файлы инструкции `01-…` … `05-…` с вставленными картинками
+- [x] 5.4 `instructions/CHEATSHEET.md` — краткая шпаргалка + горячие клавиши/API
+- [x] 5.5 Проверка: все ссылки на изображения существуют, нет битых `.md`
+
+## Итог
+
+| Артефакт | Описание |
+|---|---|
+| `instructions/README.md` | Оглавление + обзор системы + порядок работы |
+| `instructions/01-public-form.md` | Публичная форма ученика (пошагово) |
+| `instructions/02-login-shell.md` | Вход, сайдбар, уведомления |
+| `instructions/03-dashboard.md` | Дашборд |
+| `instructions/04-journal.md` | Журнал: фильтры, редактирование, фото-ИИ, ссылки |
+| `instructions/05-students.md` | Ученики: профили, группы, экспорт |
+| `instructions/06-groups-photos-files.md` | Группы, Фото, Файлы |
+| `instructions/07-links-trash.md` | Ссылки, Корзина |
+| `instructions/08-admin-sections.md` | Модули, Филиалы, Пользователи, Блокировки |
+| `instructions/09-worker-audit-notifications.md` | Воркер ИИ, Аудит, Уведомления |
+| `instructions/10-settings.md` | Настройки: все 13 секций |
+| `instructions/11-share-report-pages.md` | Публичные `/s/` и `/r/` страницы |
+| `instructions/CHEATSHEET.md` | Шпаргалка |
+| `instructions/img/*.png` | Скриншоты |

package-lock.json

@@ -8,6 +8,7 @@
       "name": "whereldo",
       "version": "1.0.0",
       "dependencies": {
+        "@aws-sdk/client-s3": "^3.1141.0",
         "bcrypt": "^5.1.1",
         "express": "^4.21.0",
         "express-rate-limit": "^8.7.0",
@@ -16,10 +17,319 @@
         "lucide": "^1.44.0",
         "multer": "^1.4.5-lts.1",
         "pg": "^8.13.0",
+        "redis": "^5.12.1",
         "sharp": "^0.34.5",
         "tar": "^7.4.3"
       }
     },
+    "node_modules/@aws-sdk/checksums": {
+      "version": "3.1001.1",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@aws-sdk/checksums/-/checksums-3.1001.1.tgz",
+      "integrity": "sha512-x12Q17KYlJAd3nKf8LV5LV0vt8sh8/6YfQLGPtrGnQf/tW4jqxPGq5GPpuVitpQYM3eUR4XB7CbxZf751NMbLw==",
+      "license": "Apache-2.0",
+      "dependencies": {
+        "@aws-sdk/core": "^3.978.1",
+        "@aws-sdk/types": "^3.974.6",
+        "@smithy/core": "^3.35.0",
+        "@smithy/types": "^4.19.0",
+        "tslib": "^2.6.2"
+      },
+      "engines": {
+        "node": ">=20.0.0"
+      }
+    },
+    "node_modules/@aws-sdk/client-s3": {
+      "version": "3.1141.0",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@aws-sdk/client-s3/-/client-s3-3.1141.0.tgz",
+      "integrity": "sha512-uOVH37xGLenAdJkCPCin/JJG2PgWrFcSsDnQ9+C9Zq8N9Oalo5ol4xmn5fG28iWAlA/b/9boQZgHbMh+UsIhcg==",
+      "license": "Apache-2.0",
+      "dependencies": {
+        "@aws-sdk/checksums": "^3.1001.1",
+        "@aws-sdk/core": "^3.978.1",
+        "@aws-sdk/credential-provider-node": "^3.972.84",
+        "@aws-sdk/middleware-sdk-s3": "^3.972.77",
+        "@aws-sdk/signature-v4-multi-region": "^3.996.47",
+        "@aws-sdk/types": "^3.974.6",
+        "@smithy/core": "^3.35.0",
+        "@smithy/fetch-http-handler": "^5.8.0",
+        "@smithy/node-http-handler": "^4.12.1",
+        "@smithy/types": "^4.19.0",
+        "tslib": "^2.6.2"
+      },
+      "engines": {
+        "node": ">=20.0.0"
+      }
+    },
+    "node_modules/@aws-sdk/core": {
+      "version": "3.978.1",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@aws-sdk/core/-/core-3.978.1.tgz",
+      "integrity": "sha512-LbY9aGsEiznDWmUc30Nwv3aIX/+dbwTx8KfS0yOC3NPYMO+O91e6jkT1azf34FwjOndq8/Q+RcVVZz5xnerwdg==",
+      "license": "Apache-2.0",
+      "dependencies": {
+        "@aws-sdk/types": "^3.974.6",
+        "@aws-sdk/xml-builder": "^3.972.41",
+        "@aws/lambda-invoke-store": "^0.3.0",
+        "@smithy/core": "^3.35.0",
+        "@smithy/signature-v4": "^5.7.3",
+        "@smithy/types": "^4.19.0",
+        "bowser": "^2.11.0",
+        "tslib": "^2.6.2"
+      },
+      "engines": {
+        "node": ">=20.0.0"
+      }
+    },
+    "node_modules/@aws-sdk/credential-provider-env": {
+      "version": "3.972.72",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@aws-sdk/credential-provider-env/-/credential-provider-env-3.972.72.tgz",
+      "integrity": "sha512-xTKO/FWJPozTIXbozVnVGoNBhaGba8TBcx+KyUjRVeOlXE+dUc7GTR1cLvu0uTdIdmemzaFbqqCshXeZA1fZew==",
+      "license": "Apache-2.0",
+      "dependencies": {
+        "@aws-sdk/core": "^3.978.1",
+        "@aws-sdk/types": "^3.974.6",
+        "@smithy/core": "^3.35.0",
+        "@smithy/types": "^4.19.0",
+        "tslib": "^2.6.2"
+      },
+      "engines": {
+        "node": ">=20.0.0"
+      }
+    },
+    "node_modules/@aws-sdk/credential-provider-http": {
+      "version": "3.972.74",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@aws-sdk/credential-provider-http/-/credential-provider-http-3.972.74.tgz",
+      "integrity": "sha512-u91E/hT8f4d1xy0Jl7VG4nVKJ3lxbrZkoBTeSVoJdWBiSEUMwMS/9+e0H/aJVQV//Lt5wuzP+E69v4aRSsNTmw==",
+      "license": "Apache-2.0",
+      "dependencies": {
+        "@aws-sdk/core": "^3.978.1",
+        "@aws-sdk/types": "^3.974.6",
+        "@smithy/core": "^3.35.0",
+        "@smithy/fetch-http-handler": "^5.8.0",
+        "@smithy/node-http-handler": "^4.12.1",
+        "@smithy/types": "^4.19.0",
+        "tslib": "^2.6.2"
+      },
+      "engines": {
+        "node": ">=20.0.0"
+      }
+    },
+    "node_modules/@aws-sdk/credential-provider-ini": {
+      "version": "3.973.17",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@aws-sdk/credential-provider-ini/-/credential-provider-ini-3.973.17.tgz",
+      "integrity": "sha512-ged4KXdBkvIC81bLvNHHuQKdKak/VXhQTR1NWYTTqW0474nlmsxy9O/vlgTIohDDWH3xpBdtVMZRyjb+DnocDA==",
+      "license": "Apache-2.0",
+      "dependencies": {
+        "@aws-sdk/core": "^3.978.1",
+        "@aws-sdk/credential-provider-env": "^3.972.72",
+        "@aws-sdk/credential-provider-http": "^3.972.74",
+        "@aws-sdk/credential-provider-login": "^3.972.79",
+        "@aws-sdk/credential-provider-process": "^3.972.72",
+        "@aws-sdk/credential-provider-sso": "^3.973.16",
+        "@aws-sdk/credential-provider-web-identity": "^3.972.78",
+        "@aws-sdk/nested-clients": "^3.997.46",
+        "@aws-sdk/types": "^3.974.6",
+        "@smithy/core": "^3.35.0",
+        "@smithy/credential-provider-imds": "^4.5.2",
+        "@smithy/types": "^4.19.0",
+        "tslib": "^2.6.2"
+      },
+      "engines": {
+        "node": ">=20.0.0"
+      }
+    },
+    "node_modules/@aws-sdk/credential-provider-login": {
+      "version": "3.972.79",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@aws-sdk/credential-provider-login/-/credential-provider-login-3.972.79.tgz",
+      "integrity": "sha512-L+Z85anONJd8MaiuraO4wRxATCdEejBZ3K3eymzWI5JPXa9sOS9CkIm72PBKqXKX+Z9p9NGMX5AIMXm0LEflgw==",
+      "license": "Apache-2.0",
+      "dependencies": {
+        "@aws-sdk/core": "^3.978.1",
+        "@aws-sdk/nested-clients": "^3.997.46",
+        "@aws-sdk/types": "^3.974.6",
+        "@smithy/core": "^3.35.0",
+        "@smithy/types": "^4.19.0",
+        "tslib": "^2.6.2"
+      },
+      "engines": {
+        "node": ">=20.0.0"
+      }
+    },
+    "node_modules/@aws-sdk/credential-provider-node": {
+      "version": "3.972.84",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@aws-sdk/credential-provider-node/-/credential-provider-node-3.972.84.tgz",
+      "integrity": "sha512-oHt854odINVwzwsh+c5x69j0ajm4DbqqqVJ+O1ECsCIZeMDAbzFpXItaqP7UZstJj/ATdTk/KFSH0LaNAgV+kA==",
+      "license": "Apache-2.0",
+      "dependencies": {
+        "@aws-sdk/credential-provider-env": "^3.972.72",
+        "@aws-sdk/credential-provider-http": "^3.972.74",
+        "@aws-sdk/credential-provider-ini": "^3.973.17",
+        "@aws-sdk/credential-provider-process": "^3.972.72",
+        "@aws-sdk/credential-provider-sso": "^3.973.16",
+        "@aws-sdk/credential-provider-web-identity": "^3.972.78",
+        "@aws-sdk/types": "^3.974.6",
+        "@smithy/core": "^3.35.0",
+        "@smithy/credential-provider-imds": "^4.5.2",
+        "@smithy/types": "^4.19.0",
+        "tslib": "^2.6.2"
+      },
+      "engines": {
+        "node": ">=20.0.0"
+      }
+    },
+    "node_modules/@aws-sdk/credential-provider-process": {
+      "version": "3.972.72",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@aws-sdk/credential-provider-process/-/credential-provider-process-3.972.72.tgz",
+      "integrity": "sha512-rLIp2xbMjX/k9/od7APpqq1ZgXXnV0pOL1Th3ZsL8Wu0TRtBsDTVS8iPqcfRFcHakFxPvR04OSTv2ka2qOb/2A==",
+      "license": "Apache-2.0",
+      "dependencies": {
+        "@aws-sdk/core": "^3.978.1",
+        "@aws-sdk/types": "^3.974.6",
+        "@smithy/core": "^3.35.0",
+        "@smithy/types": "^4.19.0",
+        "tslib": "^2.6.2"
+      },
+      "engines": {
+        "node": ">=20.0.0"
+      }
+    },
+    "node_modules/@aws-sdk/credential-provider-sso": {
+      "version": "3.973.16",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@aws-sdk/credential-provider-sso/-/credential-provider-sso-3.973.16.tgz",
+      "integrity": "sha512-IGihaJfFZYacJJr/odqILCoK7W/mvrZ7cuK7ECn3sAu4vLC6u0V8bS7mCGbdugJ8Aum2tnvqmx0F2MRFp2rn9g==",
+      "license": "Apache-2.0",
+      "dependencies": {
+        "@aws-sdk/core": "^3.978.1",
+        "@aws-sdk/nested-clients": "^3.997.46",
+        "@aws-sdk/token-providers": "3.1138.0",
+        "@aws-sdk/types": "^3.974.6",
+        "@smithy/core": "^3.35.0",
+        "@smithy/types": "^4.19.0",
+        "tslib": "^2.6.2"
+      },
+      "engines": {
+        "node": ">=20.0.0"
+      }
+    },
+    "node_modules/@aws-sdk/credential-provider-web-identity": {
+      "version": "3.972.78",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@aws-sdk/credential-provider-web-identity/-/credential-provider-web-identity-3.972.78.tgz",
+      "integrity": "sha512-/y9WvNtlcPBGLR0qc1a+9J/xtYZfVczvLUOuXaVWylzttH7ewsxwHtjmiJSolNrVSDorIxHGHMU61CbonRkmwA==",
+      "license": "Apache-2.0",
+      "dependencies": {
+        "@aws-sdk/core": "^3.978.1",
+        "@aws-sdk/nested-clients": "^3.997.46",
+        "@aws-sdk/types": "^3.974.6",
+        "@smithy/core": "^3.35.0",
+        "@smithy/types": "^4.19.0",
+        "tslib": "^2.6.2"
+      },
+      "engines": {
+        "node": ">=20.0.0"
+      }
+    },
+    "node_modules/@aws-sdk/middleware-sdk-s3": {
+      "version": "3.972.77",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@aws-sdk/middleware-sdk-s3/-/middleware-sdk-s3-3.972.77.tgz",
+      "integrity": "sha512-E7W2UOeUoc+lg3uIfR/dM7ZwusHwhBQrKMnlkRv4EXRR+C0YtV1pg25xC7GdZIhXH+NAMgZPCbE7o5to2cjFiw==",
+      "license": "Apache-2.0",
+      "dependencies": {
+        "@aws-sdk/core": "^3.978.1",
+        "@aws-sdk/signature-v4-multi-region": "^3.996.47",
+        "@aws-sdk/types": "^3.974.6",
+        "@smithy/core": "^3.35.0",
+        "@smithy/types": "^4.19.0",
+        "tslib": "^2.6.2"
+      },
+      "engines": {
+        "node": ">=20.0.0"
+      }
+    },
+    "node_modules/@aws-sdk/nested-clients": {
+      "version": "3.997.46",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@aws-sdk/nested-clients/-/nested-clients-3.997.46.tgz",
+      "integrity": "sha512-oRxtBcka/JGHGs9l9p9IVajGoTP8vTPmoAzdHGy4Qcy9P5vPnDf6nhIeM/COQNY9k/OahImTRaLkHftoXvfcmQ==",
+      "license": "Apache-2.0",
+      "dependencies": {
+        "@aws-sdk/core": "^3.978.1",
+        "@aws-sdk/signature-v4-multi-region": "^3.996.47",
+        "@aws-sdk/types": "^3.974.6",
+        "@smithy/core": "^3.35.0",
+        "@smithy/fetch-http-handler": "^5.8.0",
+        "@smithy/node-http-handler": "^4.12.1",
+        "@smithy/types": "^4.19.0",
+        "tslib": "^2.6.2"
+      },
+      "engines": {
+        "node": ">=20.0.0"
+      }
+    },
+    "node_modules/@aws-sdk/signature-v4-multi-region": {
+      "version": "3.996.47",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@aws-sdk/signature-v4-multi-region/-/signature-v4-multi-region-3.996.47.tgz",
+      "integrity": "sha512-Zk08macMvQTHzQJCLJVkOlviVoqwYMrpXv4lmLN7b7sAbiMoOK7Go0NYdR5UeF+MW8LIbRmwrNy9u/5VvX1U5g==",
+      "license": "Apache-2.0",
+      "dependencies": {
+        "@aws-sdk/types": "^3.974.6",
+        "@smithy/signature-v4": "^5.7.3",
+        "@smithy/types": "^4.19.0",
+        "tslib": "^2.6.2"
+      },
+      "engines": {
+        "node": ">=20.0.0"
+      }
+    },
+    "node_modules/@aws-sdk/token-providers": {
+      "version": "3.1138.0",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@aws-sdk/token-providers/-/token-providers-3.1138.0.tgz",
+      "integrity": "sha512-GpyAr0DD63YOEmYFM6Df+gJuIgC92MMTiBK4FTKfxii5MJ9ge20epR7LyroulscYlG89J+ZB2ivFDPjvfQhzdw==",
+      "license": "Apache-2.0",
+      "dependencies": {
+        "@aws-sdk/core": "^3.978.1",
+        "@aws-sdk/nested-clients": "^3.997.46",
+        "@aws-sdk/types": "^3.974.6",
+        "@smithy/core": "^3.35.0",
+        "@smithy/types": "^4.19.0",
+        "tslib": "^2.6.2"
+      },
+      "engines": {
+        "node": ">=20.0.0"
+      }
+    },
+    "node_modules/@aws-sdk/types": {
+      "version": "3.974.6",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@aws-sdk/types/-/types-3.974.6.tgz",
+      "integrity": "sha512-v/clNZzZnDxGyvpHMOGpJKVXFAExJzUNAAjaWGdcx8QAcXLGwTaOkw33p5SHAi0YAioK32xB3hWwOekRVfmfKg==",
+      "license": "Apache-2.0",
+      "dependencies": {
+        "@smithy/types": "^4.19.0",
+        "tslib": "^2.6.2"
+      },
+      "engines": {
+        "node": ">=20.0.0"
+      }
+    },
+    "node_modules/@aws-sdk/xml-builder": {
+      "version": "3.972.41",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@aws-sdk/xml-builder/-/xml-builder-3.972.41.tgz",
+      "integrity": "sha512-ctjVSyCMegrWfXlx6VqzSBFI6UqmQ5ZlnfMhdLIiWmhoH8UAQxSCP5N3OpG7X3k4LnS7ou74C4mt20+bfTW2aQ==",
+      "license": "Apache-2.0",
+      "dependencies": {
+        "@smithy/types": "^4.19.0",
+        "tslib": "^2.6.2"
+      },
+      "engines": {
+        "node": ">=20.0.0"
+      }
+    },
+    "node_modules/@aws/lambda-invoke-store": {
+      "version": "0.3.0",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@aws/lambda-invoke-store/-/lambda-invoke-store-0.3.0.tgz",
+      "integrity": "sha512-sl4Bm6yiMNYrZKkqqDFWN0UfnWhlS8ivKxrYl+6t0gCLrqr8y3B2IqZZbFRkfaVVp7C/baApyh71P+LeE1A2sQ==",
+      "license": "Apache-2.0",
+      "engines": {
+        "node": ">=18.0.0"
+      }
+    },
     "node_modules/@emnapi/runtime": {
       "version": "1.11.3",
       "resolved": "https://registry.npmjs.org/@emnapi/runtime/-/runtime-1.11.3.tgz",
@@ -654,6 +964,159 @@
       "integrity": "sha512-3wdGidZyq5PB084XLES5TpOSRA3wjXAlIWMhum2kRcv/41Sn2emQ0dycQW4uZXLejwKvg6EsvbdlVL+FYEct7A==",
       "license": "ISC"
     },
+    "node_modules/@redis/bloom": {
+      "version": "5.12.1",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@redis/bloom/-/bloom-5.12.1.tgz",
+      "integrity": "sha512-PUUfv+ms7jgPSBVoo/DN4AkPHj4D5TZSd6SbJX7egzBplkYUcKmHRE8RKia7UtZ8bSQbLguLvxVO+asKtQfZWA==",
+      "license": "MIT",
+      "engines": {
+        "node": ">= 18.19.0"
+      },
+      "peerDependencies": {
+        "@redis/client": "^5.12.1"
+      }
+    },
+    "node_modules/@redis/client": {
+      "version": "5.12.1",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@redis/client/-/client-5.12.1.tgz",
+      "integrity": "sha512-7aPGWeqA3uFm43o19umzdl16CEjK/JQGtSXVPevplTaOU3VJA/rseBC1QvYUz9lLDIMBimc4SW/zrW4S89BaCA==",
+      "license": "MIT",
+      "dependencies": {
+        "cluster-key-slot": "1.1.2"
+      },
+      "engines": {
+        "node": ">= 18.19.0"
+      },
+      "peerDependencies": {
+        "@node-rs/xxhash": "^1.1.0",
+        "@opentelemetry/api": ">=1 <2"
+      },
+      "peerDependenciesMeta": {
+        "@node-rs/xxhash": {
+          "optional": true
+        },
+        "@opentelemetry/api": {
+          "optional": true
+        }
+      }
+    },
+    "node_modules/@redis/json": {
+      "version": "5.12.1",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@redis/json/-/json-5.12.1.tgz",
+      "integrity": "sha512-eOze75esLve4vfqDel7aMX08CNaiLLQS2fV8mpRN9NxPe1rVR4vQyYiW/OgtGUysF6QOr9ANhfxABKNOJfXdKg==",
+      "license": "MIT",
+      "engines": {
+        "node": ">= 18.19.0"
+      },
+      "peerDependencies": {
+        "@redis/client": "^5.12.1"
+      }
+    },
+    "node_modules/@redis/search": {
+      "version": "5.12.1",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@redis/search/-/search-5.12.1.tgz",
+      "integrity": "sha512-ItlxbxC9cKI6IU1TLWoczwJCRb6TdmkEpWv05UrPawqaAnWGRu3rcIqsc5vN483T2fSociuyV1UkWIL5I4//2w==",
+      "license": "MIT",
+      "engines": {
+        "node": ">= 18.19.0"
+      },
+      "peerDependencies": {
+        "@redis/client": "^5.12.1"
+      }
+    },
+    "node_modules/@redis/time-series": {
+      "version": "5.12.1",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@redis/time-series/-/time-series-5.12.1.tgz",
+      "integrity": "sha512-c6JL6E3EcZJuNqKFz+KM+l9l5mpcQiKvTwgA3blt5glWJ8hjDk0yeHN3beE/MpqYIQ8UEX44ItQzgkE/gCBELQ==",
+      "license": "MIT",
+      "engines": {
+        "node": ">= 18.19.0"
+      },
+      "peerDependencies": {
+        "@redis/client": "^5.12.1"
+      }
+    },
+    "node_modules/@smithy/core": {
+      "version": "3.35.0",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@smithy/core/-/core-3.35.0.tgz",
+      "integrity": "sha512-zRMhfkByhT2snNdr1si24vJitU6Cr9ix2MikUfWmkAgp4jrNP0GcKSP5YvwQ+TlI8AZXER5QOGJn3JsVtSD9/A==",
+      "license": "Apache-2.0",
+      "dependencies": {
+        "@smithy/types": "^4.19.0",
+        "tslib": "^2.6.2"
+      },
+      "engines": {
+        "node": ">=18.0.0"
+      }
+    },
+    "node_modules/@smithy/credential-provider-imds": {
+      "version": "4.5.2",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@smithy/credential-provider-imds/-/credential-provider-imds-4.5.2.tgz",
+      "integrity": "sha512-A9uSdn72ozbRUSit0eib0TW7nXuNPlaeM0zcGkJ+nE6tFcSDbnmtwoxbTCFBukVQcszDAyvsd7+rTduPTXpygg==",
+      "license": "Apache-2.0",
+      "dependencies": {
+        "@smithy/core": "^3.33.2",
+        "@smithy/types": "^4.17.2",
+        "tslib": "^2.6.2"
+      },
+      "engines": {
+        "node": ">=18.0.0"
+      }
+    },
+    "node_modules/@smithy/fetch-http-handler": {
+      "version": "5.8.0",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@smithy/fetch-http-handler/-/fetch-http-handler-5.8.0.tgz",
+      "integrity": "sha512-ycSJu3tFAQ4v04CBB0agqFMVsSQ1iG3yw+SpgxRqKfaURpQD4CZ8Wn0zPMmSnOuTpTh65Vz+EA0rMrw089wvkA==",
+      "license": "Apache-2.0",
+      "dependencies": {
+        "@smithy/core": "^3.33.3",
+        "@smithy/types": "^4.18.0",
+        "tslib": "^2.6.2"
+      },
+      "engines": {
+        "node": ">=18.0.0"
+      }
+    },
+    "node_modules/@smithy/node-http-handler": {
+      "version": "4.12.1",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@smithy/node-http-handler/-/node-http-handler-4.12.1.tgz",
+      "integrity": "sha512-ThMkboGeONWXAelq9FvGsuJC4rOi+qyC4/zhUF58xYpxUg5sQKx2VXZYJmtNjr4dSuBJ1HeJXETQILCz3wOHvw==",
+      "license": "Apache-2.0",
+      "dependencies": {
+        "@smithy/core": "^3.33.3",
+        "@smithy/types": "^4.18.0",
+        "tslib": "^2.6.2"
+      },
+      "engines": {
+        "node": ">=18.0.0"
+      }
+    },
+    "node_modules/@smithy/signature-v4": {
+      "version": "5.7.4",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@smithy/signature-v4/-/signature-v4-5.7.4.tgz",
+      "integrity": "sha512-tHy0K0VtqNd5Y7Y41h0a0Lhh0L1GzC08dTWg0F7vRJWFtTENg7IZikf3wQkanYIRdb7ngoIPMTmqgUi401fEeQ==",
+      "license": "Apache-2.0",
+      "dependencies": {
+        "@smithy/core": "^3.35.0",
+        "@smithy/types": "^4.19.0",
+        "tslib": "^2.6.2"
+      },
+      "engines": {
+        "node": ">=18.0.0"
+      }
+    },
+    "node_modules/@smithy/types": {
+      "version": "4.19.0",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/@smithy/types/-/types-4.19.0.tgz",
+      "integrity": "sha512-r7jh49VJxGerfAcTQA6gXcKc+98zOp/tqRwzYjgOE+iSQsP6cEU1hq2QzbuipmP68QtYdY9wKEhiCQZIzHgZ4Q==",
+      "license": "Apache-2.0",
+      "dependencies": {
+        "tslib": "^2.6.2"
+      },
+      "engines": {
+        "node": ">=18.0.0"
+      }
+    },
     "node_modules/abbrev": {
       "version": "1.1.1",
       "resolved": "https://registry.npmjs.org/abbrev/-/abbrev-1.1.1.tgz",
@@ -807,6 +1270,12 @@
         "npm": "1.2.8000 || >= 1.4.16"
       }
     },
+    "node_modules/bowser": {
+      "version": "2.14.1",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/bowser/-/bowser-2.14.1.tgz",
+      "integrity": "sha512-tzPjzCxygAKWFOJP011oxFHs57HzIhOEracIgAePE4pqB3LikALKnSzUyU4MGs9/iCEUuHlAJTjTc5M+u7YEGg==",
+      "license": "MIT"
+    },
     "node_modules/brace-expansion": {
       "version": "1.1.18",
       "resolved": "https://registry.npmjs.org/brace-expansion/-/brace-expansion-1.1.18.tgz",
@@ -881,6 +1350,15 @@
         "node": ">=18"
       }
     },
+    "node_modules/cluster-key-slot": {
+      "version": "1.1.2",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/cluster-key-slot/-/cluster-key-slot-1.1.2.tgz",
+      "integrity": "sha512-RMr0FhtfXemyinomL4hrWcYJxmX6deFdCxpJzhDttxgO1+bcCnkk+9drydLVDmAMG7NE6aN/fl4F7ucU/90gAA==",
+      "license": "Apache-2.0",
+      "engines": {
+        "node": ">=0.10.0"
+      }
+    },
     "node_modules/color-support": {
       "version": "1.1.3",
       "resolved": "https://registry.npmjs.org/color-support/-/color-support-1.1.3.tgz",
@@ -2067,6 +2545,22 @@
       "integrity": "sha512-Gd2UZBJDkXlY7GbJxfsE8/nvKkUEU1G38c1siN6QP6a9PT9MmHB8GnpscSmMJSoF8LOIrt8ud/wPtojys4G6+g==",
       "license": "MIT"
     },
+    "node_modules/redis": {
+      "version": "5.12.1",
+      "resolved": "https://registry.npmjs.org/redis/-/redis-5.12.1.tgz",
+      "integrity": "sha512-LDsoVvb/CpoV9EN3FXvgvSHNJWuCIzl9MiO3ppOevuGLpSGJhwfQjpEwfFJcQvNSddHADDdZaWx0HnmMxRXG7g==",
+      "license": "MIT",
+      "dependencies": {
+        "@redis/bloom": "5.12.1",
+        "@redis/client": "5.12.1",
+        "@redis/json": "5.12.1",
+        "@redis/search": "5.12.1",
+        "@redis/time-series": "5.12.1"
+      },
+      "engines": {
+        "node": ">= 18.19.0"
+      }
+    },
     "node_modules/rimraf": {
       "version": "3.0.2",
       "resolved": "https://registry.npmjs.org/rimraf/-/rimraf-3.0.2.tgz",
@@ -2402,8 +2896,7 @@
       "version": "2.8.1",
       "resolved": "https://registry.npmjs.org/tslib/-/tslib-2.8.1.tgz",
       "integrity": "sha512-oJFu94HQb+KVduSUQL7wnpmqnfmLsOA/nAh6b6EH0wCEoK0/mPeXU6c3wKDV83MkOuHPRHtSXKKU99IBazS/2w==",
-      "license": "0BSD",
-      "optional": true
+      "license": "0BSD"
     },
     "node_modules/type-is": {
       "version": "1.6.18",

package.json

@@ -6,6 +6,7 @@
     "start": "node server.js"
   },
   "dependencies": {
+    "@aws-sdk/client-s3": "^3.1141.0",
     "bcrypt": "^5.1.1",
     "express": "^4.21.0",
     "express-rate-limit": "^8.7.0",
@@ -14,6 +15,7 @@
     "lucide": "^1.44.0",
     "multer": "^1.4.5-lts.1",
     "pg": "^8.13.0",
+    "redis": "^5.12.1",
     "sharp": "^0.34.5",
     "tar": "^7.4.3"
   },

photo-ai/Dockerfile

@@ -0,0 +1,35 @@
+FROM python:3.10-slim
+
+ARG TORCH_VARIANT=cpu
+ARG TORCH_INDEX=https://download.pytorch.org/whl/${TORCH_VARIANT}
+
+WORKDIR /app
+
+RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends libgl1 libglib2.0-0 && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
+
+RUN pip install --no-cache-dir "typing-extensions==4.12.2" "numpy==2.2.6"
+
+RUN pip install --no-cache-dir torch torchvision --index-url ${TORCH_INDEX}
+
+RUN pip install --no-cache-dir --no-deps basicsr==1.4.2 realesrgan==0.3.0 gfpgan==1.3.8 facexlib==0.3.0 && \
+    pip install --no-cache-dir "numpy==2.2.6" "opencv-python-headless==5.0.0.93" addict future lmdb Pillow pyyaml \
+      requests scikit-image scipy tqdm filterpy numba fastapi "uvicorn[standard]" python-multipart
+
+RUN BASICSR_DEG=$(python -c "import basicsr; import os; print(os.path.join(os.path.dirname(basicsr.__file__), 'data', 'degradations.py'))" 2>/dev/null) || \
+    BASICSR_DEG=$(find /usr/local/lib/python3.10 -path "*/basicsr/data/degradations.py" 2>/dev/null | head -1) && \
+    if [ -n "$BASICSR_DEG" ]; then \
+      sed -i 's/from torchvision.transforms.functional_tensor/from torchvision.transforms.functional/g' "$BASICSR_DEG" && \
+      echo "basicsr patch applied to $BASICSR_DEG"; \
+    else \
+      echo "basicsr degradations.py not found, skipping patch"; \
+    fi
+
+COPY app.py ./
+COPY vendor/ ./vendor/
+
+ENV PHOTO_AI_MODELS_DIR=/models
+ENV MODEL_PATH=/models/RealESRGAN_x2plus.pth
+
+VOLUME /models
+
+CMD ["uvicorn", "app:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8080"]

photo-ai/app.py

@@ -0,0 +1,879 @@
+import asyncio
+import base64
+import importlib.util
+import logging
+import os
+import platform
+import re
+import shutil
+import sys
+import threading
+import time
+import urllib.request
+from collections import OrderedDict
+from contextlib import contextmanager
+
+import cv2
+import numpy as np
+import torch
+from basicsr.archs.rrdbnet_arch import RRDBNet
+from basicsr.archs.srvgg_arch import SRVGGNetCompact
+from fastapi import FastAPI, File, Form, Request, UploadFile
+from fastapi.responses import JSONResponse, Response
+from realesrgan import RealESRGANer
+
+VENDOR_DIR = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)), 'vendor')
+if os.path.isdir(VENDOR_DIR) and VENDOR_DIR not in sys.path:
+    sys.path.append(VENDOR_DIR)
+
+log = logging.getLogger('photo-ai')
+if not log.handlers:
+    handler = logging.StreamHandler(sys.stderr)
+    handler.setFormatter(logging.Formatter('%(asctime)s %(levelname)s %(name)s %(message)s'))
+    log.addHandler(handler)
+log.setLevel(logging.INFO)
+log.propagate = False
+
+FACE_MODES = ('off', 'face', 'all')
+DEFAULT_MODEL = 'x2plus'
+DEFAULT_STRENGTH = 0.7
+MIN_TILE = 64
+MIN_FACE_SIDE = 320
+POOL_LIMIT = 2
+WARMUP_SIZE = 64
+RETRY_AFTER_SEC = 5
+
+
+def env_text(name, default=''):
+    value = os.environ.get(name)
+    if value is None:
+        return default
+    value = value.strip()
+    return value or default
+
+
+def env_flag(name, default):
+    value = env_text(name).lower()
+    if not value:
+        return default
+    return value not in ('0', 'false', 'no', 'off')
+
+
+def env_int(name, default):
+    value = env_text(name)
+    if not value:
+        return default
+    try:
+        return int(value)
+    except ValueError:
+        log.warning('%s=%r не число, беру %s', name, value, default)
+        return default
+
+
+def clamp(value, low, high):
+    return max(low, min(high, value))
+
+
+DEVICE_PREF = env_text('PHOTO_AI_DEVICE', 'auto').lower()
+if DEVICE_PREF not in ('auto', 'cuda', 'cpu', 'mps'):
+    log.warning('PHOTO_AI_DEVICE=%r неизвестно, беру auto', DEVICE_PREF)
+    DEVICE_PREF = 'auto'
+MODELS_DIR = env_text('PHOTO_AI_MODELS_DIR', '/models')
+WEIGHTS_DIR = os.path.join(MODELS_DIR, 'weights')
+LEGACY_MODEL_PATH = env_text('MODEL_PATH')
+MAX_PIXELS = max(env_int('PHOTO_AI_MAX_PIXELS', env_int('MAX_INPUT_PIXELS', 4000000)), 1)
+BASE_TILE = max(env_int('PHOTO_AI_TILE', 256), 0)
+TILE_PAD = 10
+PRE_PAD = 0
+LOAD_ALL = env_flag('PHOTO_AI_LOAD_ALL', False)
+WARMUP = env_flag('PHOTO_AI_WARMUP', True)
+DEFAULT_FACE_MODEL = env_text('PHOTO_AI_FACE_MODEL', 'gfpgan').lower()
+DEFAULT_JPEG_QUALITY = clamp(env_int('PHOTO_AI_JPEG_QUALITY', 92), 70, 100)
+
+OUTPUT_FORMATS = {
+    'jpg': ('jpg', 'image/jpeg', [int(cv2.IMWRITE_JPEG_QUALITY)]),
+    'png': ('png', 'image/png', [int(cv2.IMWRITE_PNG_COMPRESSION), 3]),
+    'webp': ('webp', 'image/webp', [int(cv2.IMWRITE_WEBP_QUALITY), 92]),
+}
+
+
+def rrdb_x2():
+    return RRDBNet(num_in_ch=3, num_out_ch=3, scale=2, num_feat=64, num_block=23, num_grow_ch=32)
+
+
+def srvgg(num_conv):
+    return lambda: SRVGGNetCompact(num_in_ch=3, num_out_ch=3, num_feat=64, num_conv=num_conv,
+                                  upscale=4, act_type='prelu')
+
+
+MODEL_REGISTRY = OrderedDict([
+    ('x2plus', {
+        'scale': 2,
+        'arch': rrdb_x2,
+        'file': 'RealESRGAN_x2plus.pth',
+        'url': 'https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.1/RealESRGAN_x2plus.pth',
+        'min_bytes': 60_000_000,
+        'alias': True,
+        'denoise': False,
+        'title': 'Универсальный апскейл x2, дефолт',
+    }),
+    ('general-x4v3', {
+        'scale': 4,
+        'arch': srvgg(32),
+        'file': 'realesr-general-x4v3.pth',
+        'url': 'https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.5.0/realesr-general-x4v3.pth',
+        'min_bytes': 2_000_000,
+        'alias': False,
+        'denoise': True,
+        'title': 'Быстрый апскейл x4 с денойзом',
+        'dni': {
+            'file': 'realesr-general-wdn-x4v3.pth',
+            'url': 'https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.5.0/realesr-general-wdn-x4v3.pth',
+            'min_bytes': 2_000_000,
+            'weight': 0.5,
+        },
+    }),
+    ('animevideo-v3', {
+        'scale': 4,
+        'arch': srvgg(16),
+        'file': 'realesr-animevideov3.pth',
+        'url': 'https://github.com/xinntao/Real-ESRGAN/releases/download/v0.2.5.0/realesr-animevideov3.pth',
+        'min_bytes': 1_000_000,
+        'alias': False,
+        'denoise': False,
+        'title': 'Быстрый апскейл x4 для скриншотов и иллюстраций',
+    }),
+])
+
+FACE_REGISTRY = OrderedDict([
+    ('gfpgan', {
+        'module': 'gfpgan',
+        'file': 'GFPGANv1.4.pth',
+        'url': 'https://github.com/TencentARC/GFPGAN/releases/download/v1.3.0/GFPGANv1.4.pth',
+        'min_bytes': 300_000_000,
+        'arch': 'clean',
+        'channel_multiplier': 2,
+        'strength': False,
+        'title': 'GFPGAN v1.4, восстановление лиц, дефолт',
+    }),
+    ('codeformer', {
+        'module': 'codeformer',
+        'file': 'codeformer.pth',
+        'url': 'https://github.com/sczhou/CodeFormer/releases/download/v0.1.0/codeformer.pth',
+        'min_bytes': 300_000_000,
+        'strength': True,
+        'title': 'CodeFormer, восстановление лиц с регулируемой силой',
+    }),
+])
+
+FACEXLIB_WEIGHTS = OrderedDict([
+    ('detection_Resnet50_Final.pth', {
+        'url': 'https://github.com/xinntao/facexlib/releases/download/v0.1.0/detection_Resnet50_Final.pth',
+        'min_bytes': 90_000_000,
+    }),
+    ('parsing_parsenet.pth', {
+        'url': 'https://github.com/xinntao/facexlib/releases/download/v0.2.2/parsing_parsenet.pth',
+        'min_bytes': 70_000_000,
+    }),
+])
+
+
+def cuda_ready():
+    try:
+        return bool(torch.cuda.is_available()) and torch.cuda.device_count() > 0
+    except Exception:
+        return False
+
+
+def mps_ready():
+    try:
+        return bool(torch.backends.mps.is_available())
+    except Exception:
+        return False
+
+
+def cpu_device_name():
+    return 'CPU (' + (platform.machine() or 'unknown') + ')'
+
+
+def pick_device():
+    if DEVICE_PREF == 'cpu':
+        return 'cpu', False, cpu_device_name()
+    if DEVICE_PREF == 'mps':
+        if mps_ready():
+            return 'mps', False, 'Apple Silicon (MPS)'
+        log.warning('PHOTO_AI_DEVICE=mps, но MPS недоступен — работаю на CPU')
+        return 'cpu', False, cpu_device_name()
+    if DEVICE_PREF == 'cuda':
+        if not cuda_ready():
+            log.warning('PHOTO_AI_DEVICE=cuda, но CUDA недоступна — работаю на CPU')
+            return 'cpu', False, cpu_device_name()
+        return 'cuda:0', True, torch.cuda.get_device_name(0)
+    if cuda_ready():
+        return 'cuda:0', True, torch.cuda.get_device_name(0)
+    if mps_ready():
+        return 'mps', False, 'Apple Silicon (MPS)'
+    return 'cpu', False, cpu_device_name()
+
+
+state = {'device': 'cpu', 'half': False, 'device_name': 'CPU', 'tile': BASE_TILE, 'degraded': False}
+state['device'], state['half'], state['device_name'] = pick_device()
+INFER_LOCK = threading.RLock()
+
+
+class EnhanceError(Exception):
+    def __init__(self, message, status_code=500):
+        super().__init__(message)
+        self.message = message
+        self.status_code = status_code
+
+
+class ModelNotReady(EnhanceError):
+    def __init__(self, label):
+        super().__init__('модель %s ещё загружается, повторите позже' % label, 503)
+        self.label = label
+
+
+class TileOOM(Exception):
+    pass
+
+
+def error_response(status_code, message, headers=None):
+    return JSONResponse(status_code=status_code, content={'ok': False, 'error': message},
+                        headers=headers)
+
+
+def is_oom(err):
+    if isinstance(err, (torch.cuda.OutOfMemoryError, TileOOM)):
+        return True
+    text = str(err).lower()
+    return any(mark in text for mark in ('out of memory', 'not enough memory',
+                                        'alloc_cpu', "can't allocate memory"))
+
+
+def guard_forward(model):
+    if getattr(model, '_photo_ai_guarded', False):
+        return model
+    forward = model.forward
+
+    def guarded(*args, **kwargs):
+        try:
+            return forward(*args, **kwargs)
+        except RuntimeError as err:
+            if not is_oom(err):
+                raise
+            raise TileOOM(str(err)) from err
+
+    model.forward = guarded
+    model._photo_ai_guarded = True
+    return model
+
+
+def tile_ladder(base):
+    if base <= 0:
+        return [base]
+    ladder = []
+    for tile in (base, base // 2, base // 4):
+        if tile >= MIN_TILE and (not ladder or ladder[-1] != tile):
+            ladder.append(tile)
+    return ladder or [base]
+
+
+def file_ok(path, min_bytes):
+    return os.path.isfile(path) and os.path.getsize(path) >= min_bytes
+
+
+def link_or_copy(src, dst):
+    os.makedirs(os.path.dirname(dst), exist_ok=True)
+    try:
+        os.link(src, dst)
+    except OSError:
+        shutil.copyfile(src, dst)
+
+
+def download_weight(url, target, min_bytes):
+    os.makedirs(os.path.dirname(target), exist_ok=True)
+    tmp = target + '.tmp'
+    log.info('качаю веса %s -> %s', url, target)
+    try:
+        urllib.request.urlretrieve(url, tmp)
+    except Exception as err:
+        if os.path.exists(tmp):
+            os.unlink(tmp)
+        raise EnhanceError('не удалось скачать веса %s: %s' % (os.path.basename(target), err), 500) from err
+    size = os.path.getsize(tmp) if os.path.isfile(tmp) else 0
+    if size < min_bytes:
+        os.unlink(tmp)
+        raise EnhanceError('веса %s повреждены: %d байт, минимум %d'
+                           % (os.path.basename(target), size, min_bytes), 500)
+    os.replace(tmp, target)
+
+
+def ensure_weight(name, spec, alias=''):
+    target = os.path.join(WEIGHTS_DIR, name)
+    if file_ok(target, spec['min_bytes']):
+        return target
+    if os.path.isfile(target):
+        log.warning('удаляю битые веса %s (%d байт)', target, os.path.getsize(target))
+        os.unlink(target)
+    if alias and file_ok(alias, spec['min_bytes']):
+        link_or_copy(alias, target)
+        log.info('веса %s взяты из существующего файла %s', name, alias)
+        return target
+    download_weight(spec['url'], target, spec['min_bytes'])
+    return target
+
+
+def ensure_facexlib_weights():
+    for name, spec in FACEXLIB_WEIGHTS.items():
+        ensure_weight(name, spec)
+
+
+def upsamplers_of(obj):
+    found = []
+    if isinstance(obj, RealESRGANer):
+        found.append(obj)
+    inner = getattr(obj, 'upsampler', None)
+    if isinstance(inner, RealESRGANer):
+        found.append(inner)
+    bg = getattr(obj, 'bg_upsampler', None)
+    if isinstance(bg, RealESRGANer):
+        found.append(bg)
+    elif isinstance(getattr(bg, 'upsampler', None), RealESRGANer):
+        found.append(bg.upsampler)
+    return found
+
+
+def apply_tile(obj, tile):
+    for upsampler in upsamplers_of(obj):
+        upsampler.tile_size = tile
+
+
+def warm_up(runner):
+    if not WARMUP:
+        return
+    noise = np.random.default_rng(0).integers(0, 256, (WARMUP_SIZE, WARMUP_SIZE, 3), dtype=np.uint8)
+    with INFER_LOCK:
+        runner.enhance(noise)
+
+
+class Upscaler:
+    def __init__(self, upsampler, outscale):
+        self.upsampler = upsampler
+        self.outscale = outscale
+
+    def enhance(self, img, outscale=None):
+        output, _mode = self.upsampler.enhance(img, outscale=outscale or self.outscale)
+        return output
+
+
+class FaceRunner:
+    def __init__(self, label, outscale, bg, restore):
+        self.label = label
+        self.outscale = outscale
+        self.bg_upsampler = bg
+        self.restore = restore
+
+    def enhance(self, img, strength=DEFAULT_STRENGTH):
+        output, faces_found = self.restore(img, strength)
+        return output, faces_found
+
+
+class ModelPool:
+    def __init__(self, limit=POOL_LIMIT):
+        self.lock = threading.Lock()
+        self.entries = OrderedDict()
+        self.loading = OrderedDict()
+        self.in_use = {}
+        self.limit = limit
+
+    def get(self, key, label, factory):
+        with self.lock:
+            entry = self.entries.get(key)
+            if entry is not None:
+                self.entries.move_to_end(key)
+                self.in_use[key] = self.in_use.get(key, 0) + 1
+                return entry['obj']
+            if key in self.loading:
+                raise ModelNotReady(label)
+            self.loading[key] = label
+        try:
+            obj = factory()
+            warm_up(obj)
+        except BaseException:
+            with self.lock:
+                self.loading.pop(key, None)
+            raise
+        with self.lock:
+            self.loading.pop(key, None)
+            self.entries[key] = {'obj': obj, 'label': label}
+            self.in_use[key] = self.in_use.get(key, 0) + 1
+            apply_tile(obj, state['tile'])
+            self.evict_locked()
+        return obj
+
+    def release(self, key):
+        with self.lock:
+            if self.in_use.get(key):
+                self.in_use[key] -= 1
+
+    def evict_locked(self):
+        while len(self.entries) > self.limit:
+            for key in list(self.entries):
+                if not self.in_use.get(key):
+                    self.entries.pop(key, None)
+                    self.in_use.pop(key, None)
+                    log.info('выгружаю из кэша модель %s (LRU, лимит %d)', key, self.limit)
+                    break
+            else:
+                break
+
+    @contextmanager
+    def acquire(self, key, label, factory):
+        obj = self.get(key, label, factory)
+        try:
+            yield obj
+        finally:
+            self.release(key)
+
+    def contains(self, key):
+        with self.lock:
+            return key in self.entries
+
+    def clear(self):
+        with self.lock:
+            self.entries.clear()
+            self.in_use.clear()
+
+    def set_tile(self, tile):
+        with self.lock:
+            for entry in self.entries.values():
+                apply_tile(entry['obj'], tile)
+
+    def loaded_labels(self):
+        with self.lock:
+            labels = []
+            for entry in self.entries.values():
+                if entry['label'] not in labels:
+                    labels.append(entry['label'])
+            return labels
+
+    def loading_labels(self):
+        with self.lock:
+            return list(self.loading.values())
+
+
+pool = ModelPool()
+
+
+def build_esrgan(name, denoise):
+    spec = MODEL_REGISTRY[name]
+    alias = LEGACY_MODEL_PATH if spec['alias'] else ''
+    path = ensure_weight(spec['file'], spec, alias)
+    model_path = path
+    dni_weight = None
+    if denoise and spec.get('dni'):
+        dni_spec = spec['dni']
+        dni_path = ensure_weight(dni_spec['file'], dni_spec)
+        weight = float(dni_spec.get('weight', 0.5))
+        model_path = [path, dni_path]
+        dni_weight = (1.0 - weight, weight)
+    upsampler = RealESRGANer(
+        scale=spec['scale'],
+        model_path=model_path,
+        dni_weight=dni_weight,
+        model=guard_forward(spec['arch']()),
+        tile=state['tile'],
+        tile_pad=TILE_PAD,
+        pre_pad=PRE_PAD,
+        half=state['half'],
+        device=torch.device(state['device']),
+    )
+    return Upscaler(upsampler, spec['scale'])
+
+
+def face_helper(outscale):
+    from facexlib.utils.face_restoration_helper import FaceRestoreHelper
+    return FaceRestoreHelper(
+        upscale_factor=outscale,
+        face_size=512,
+        crop_ratio=(1, 1),
+        det_model='retinaface_resnet50',
+        save_ext='png',
+        use_parse=True,
+        device=torch.device(state['device']),
+        model_rootpath=WEIGHTS_DIR,
+    )
+
+
+def link_default_facexlib_dir():
+    default_dir = os.path.abspath('gfpgan/weights')
+    try:
+        if os.path.realpath(default_dir) == os.path.realpath(WEIGHTS_DIR):
+            return
+        if os.path.isdir(default_dir) and not os.path.islink(default_dir):
+            shutil.rmtree(default_dir, ignore_errors=True)
+        os.makedirs(os.path.dirname(default_dir), exist_ok=True)
+        if not os.path.lexists(default_dir):
+            os.symlink(WEIGHTS_DIR, default_dir)
+        log.info('каталог facexlib %s смотрит в том моделей', default_dir)
+    except OSError as err:
+        log.warning('не удалось направить %s в %s: %s', default_dir, WEIGHTS_DIR, err)
+
+
+def build_face_gfpgan(spec, outscale, bg):
+    from gfpgan import GFPGANer
+    link_default_facexlib_dir()
+    ensure_facexlib_weights()
+    path = ensure_weight(spec['file'], spec)
+    restorer = GFPGANer(
+        model_path=path,
+        upscale=outscale,
+        arch=spec['arch'],
+        channel_multiplier=spec['channel_multiplier'],
+        bg_upsampler=bg.upsampler,
+        device=torch.device(state['device']),
+    )
+    guard_forward(restorer.gfpgan)
+
+    def restore(img, strength):
+        cropped, _restored, output = restorer.enhance(img, has_aligned=False, only_center_face=False,
+                                                     paste_back=True)
+        if output is None:
+            output = bg.enhance(img, outscale)
+        return output, len(cropped)
+
+    return FaceRunner('gfpgan', outscale, bg, restore)
+
+
+def build_face_codeformer(spec, outscale, bg):
+    from codeformer import CodeFormer
+    from gfpgan.utils import img2tensor, tensor2img
+    from torchvision.transforms.functional import normalize
+    ensure_facexlib_weights()
+    path = ensure_weight(spec['file'], spec)
+    net = CodeFormer(dim_embd=512, codebook_size=1024, n_head=8, n_layers=9,
+                     connect_list=['32', '64', '128', '256'], device=state['device'], fp16=False)
+    net.load_state_dict(torch.load(path, map_location=lambda storage, loc: storage))
+    net.eval()
+    guard_forward(net)
+    helper = face_helper(outscale)
+
+    def restore(img, strength):
+        helper.clean_all()
+        helper.read_image(img)
+        helper.get_face_landmarks_5(only_center_face=False, eye_dist_threshold=5)
+        helper.align_warp_face()
+        for cropped in helper.cropped_faces:
+            tensor = img2tensor(cropped / 255., bgr2rgb=True, float32=True)
+            normalize(tensor, (0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5), inplace=True)
+            tensor = tensor.unsqueeze(0).to(net.device)
+            with torch.no_grad():
+                output = net(tensor, w=clamp(float(strength), 0.0, 1.0))[0]
+            restored = tensor2img(output.squeeze(0), rgb2bgr=True, min_max=(-1, 1))
+            helper.add_restored_face(restored.astype('uint8'))
+        bg_img = bg.enhance(img, outscale)
+        helper.get_inverse_affine(None)
+        return helper.paste_faces_to_input_image(upsample_img=bg_img), len(helper.cropped_faces)
+
+    return FaceRunner('codeformer', outscale, bg, restore)
+
+
+FACE_BUILDERS = {'gfpgan': build_face_gfpgan, 'codeformer': build_face_codeformer}
+
+
+def face_installed(name):
+    module = FACE_REGISTRY[name]['module']
+    try:
+        return importlib.util.find_spec(module) is not None
+    except (ImportError, ValueError, AttributeError):
+        return False
+
+
+def available_face_models():
+    return [name for name in FACE_REGISTRY if face_installed(name)]
+
+
+def build_face(name, outscale, bg):
+    spec = FACE_REGISTRY[name]
+    return FACE_BUILDERS[name](spec, outscale, bg)
+
+
+def process_image(img, outscale, model_name, face, face_name, strength):
+    denoise = face == 'all' and bool(MODEL_REGISTRY[model_name].get('denoise'))
+    if face == 'off':
+        suffix = ':wdn' if denoise else ''
+        with pool.acquire('esrgan:' + model_name + suffix, model_name,
+                          lambda: build_esrgan(model_name, denoise)) as runner:
+            return runner.enhance(img, outscale), 0
+    key = 'face:%s@%d' % (face_name, outscale)
+
+    def factory():
+        return build_face(face_name, outscale, build_esrgan(model_name, denoise))
+
+    with pool.acquire(key, face_name, factory) as runner:
+        return runner.enhance(img, strength)
+
+
+def degrade_to_cpu(warnings):
+    if state['degraded']:
+        return
+    log.warning('устройство %s не справилось, переключаюсь на CPU', state['device'])
+    warnings.append('не хватило памяти на %s, обработка переведена на CPU' % state['device'])
+    pool.clear()
+    state['device'] = 'cpu'
+    state['half'] = False
+    state['device_name'] = cpu_device_name()
+    state['degraded'] = True
+    state['tile'] = BASE_TILE
+
+
+def run_guarded(img, outscale, model_name, face, face_name, strength, warnings):
+    with INFER_LOCK:
+        start_tile = state['tile']
+        try:
+            for tile in tile_ladder(start_tile):
+                state['tile'] = tile
+                pool.set_tile(tile)
+                try:
+                    return process_image(img, outscale, model_name, face, face_name, strength)
+                except (RuntimeError, TileOOM) as err:
+                    if not is_oom(err):
+                        raise EnhanceError('ошибка модели: %s' % err, 500) from err
+                    log.warning('нехватка памяти при tile=%s: %s', tile, err)
+                    warnings.append('не хватило памяти при tile=%d' % tile)
+            if not state['device'].startswith('cpu'):
+                degrade_to_cpu(warnings)
+                try:
+                    return process_image(img, outscale, model_name, face, face_name, strength)
+                except (RuntimeError, TileOOM) as err:
+                    if is_oom(err):
+                        raise EnhanceError('не хватило памяти даже на CPU: %s' % err, 500) from err
+                    raise EnhanceError('ошибка модели на CPU: %s' % err, 500) from err
+            raise EnhanceError('не хватило памяти даже при tile=%d: пересмотрите PHOTO_AI_TILE или PHOTO_AI_MAX_PIXELS'
+                               % state['tile'], 500)
+        finally:
+            state['tile'] = start_tile
+            pool.set_tile(start_tile)
+
+
+def encode_image(out, fmt, quality):
+    ext, media_type, params = fmt
+    if ext == 'jpg':
+        params = params + [quality]
+    ok, encoded = cv2.imencode('.' + ext, out, params)
+    if not ok:
+        raise EnhanceError('не удалось закодировать результат как %s' % ext, 500)
+    return encoded.tobytes(), media_type
+
+
+def output_format(filename):
+    name = (filename or '').rsplit('/', 1)[-1]
+    ext = name.rsplit('.', 1)[-1].lower() if '.' in name else ''
+    if ext == 'jpeg':
+        ext = 'jpg'
+    return OUTPUT_FORMATS.get(ext, OUTPUT_FORMATS['jpg'])
+
+
+def wants_json(request):
+    return 'application/json' in (request.headers.get('accept') or '').lower()
+
+
+def driver_version():
+    try:
+        with open('/proc/driver/nvidia/version', 'r') as handle:
+            text = handle.read()
+    except OSError:
+        return None
+    match = re.search(r'\d+\.\d+\.\d+', text)
+    return match.group(0) if match else None
+
+
+def vram_total_mb():
+    if not state['device'].startswith('cuda'):
+        return None
+    try:
+        return round(torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory / (1024 * 1024))
+    except Exception:
+        return None
+
+
+def vram_free_mb():
+    if not state['device'].startswith('cuda'):
+        return None
+    try:
+        free, _total = torch.cuda.mem_get_info()
+        return round(free / (1024 * 1024))
+    except Exception:
+        return None
+
+
+def validate(model_name, face, face_name, strength, quality):
+    if model_name not in MODEL_REGISTRY:
+        raise EnhanceError('неизвестная модель %r, доступны: %s'
+                           % (model_name, ', '.join(MODEL_REGISTRY)), 400)
+    if face not in FACE_MODES:
+        raise EnhanceError('неизвестный режим лиц %r, доступны: %s' % (face, ', '.join(FACE_MODES)), 400)
+    if quality < 70 or quality > 100:
+        raise EnhanceError('jpeg_quality должен быть 70..100, получено %d' % quality, 400)
+    if face == 'off':
+        return
+    if face_name not in FACE_REGISTRY:
+        raise EnhanceError('неизвестная face-модель %r, доступны: %s'
+                           % (face_name, ', '.join(available_face_models()) or 'нет'), 400)
+    if not face_installed(face_name):
+        others = [name for name in available_face_models()]
+        raise EnhanceError('модель лиц %s не установлена в образ, доступен %s'
+                           % (face_name, ', '.join(others) or 'ни один'), 400)
+    if strength < 0.0 or strength > 1.0:
+        raise EnhanceError('strength должен быть 0..1, получено %s' % strength, 400)
+    if not FACE_REGISTRY[face_name]['strength'] and abs(strength - DEFAULT_STRENGTH) > 1e-6:
+        raise EnhanceError('strength применяется только к CodeFormer, для %s оставьте %s'
+                           % (face_name, DEFAULT_STRENGTH), 400)
+
+
+def preload():
+    names = list(MODEL_REGISTRY) if LOAD_ALL else [DEFAULT_MODEL]
+    for name in names:
+        try:
+            with pool.acquire('esrgan:' + name, name, lambda n=name: build_esrgan(n, False)):
+                log.info('модель %s готова', name)
+        except Exception as err:
+            log.error('предзагрузка модели %s не удалась: %s', name, err)
+
+
+app = FastAPI()
+
+
+@app.on_event('startup')
+async def startup():
+    log.info('устройство: %s (%s), half=%s, tile=%s, веса: %s',
+             state['device'], state['device_name'], state['half'], state['tile'], WEIGHTS_DIR)
+    threading.Thread(target=preload, name='photo-ai-preload', daemon=True).start()
+
+
+@app.get('/health')
+def health():
+    return {
+        'ok': True,
+        'ready': pool.contains('esrgan:' + DEFAULT_MODEL),
+        'device': state['device'],
+        'device_name': state['device_name'],
+        'half': state['half'],
+        'tile': state['tile'],
+        'driver': driver_version(),
+        'cuda': torch.version.cuda,
+        'vram_total_mb': vram_total_mb(),
+        'vram_free_mb': vram_free_mb(),
+        'models': list(MODEL_REGISTRY),
+        'face_models': available_face_models(),
+        'loaded': pool.loaded_labels(),
+        'loading': pool.loading_labels(),
+        'max_pixels': MAX_PIXELS,
+    }
+
+
+@app.get('/models')
+def models():
+    loaded = pool.loaded_labels()
+    faces = available_face_models()
+    return {
+        'device': state['device'],
+        'device_name': state['device_name'],
+        'half': state['half'],
+        'tile': state['tile'],
+        'max_pixels': MAX_PIXELS,
+        'defaults': {
+            'model': DEFAULT_MODEL,
+            'scale': 2,
+            'face': 'off',
+            'face_model': DEFAULT_FACE_MODEL,
+            'strength': DEFAULT_STRENGTH,
+            'jpeg_quality': DEFAULT_JPEG_QUALITY,
+        },
+        'models': [
+            {
+                'name': name,
+                'title': spec['title'],
+                'scale': spec['scale'],
+                'weights': spec['file'],
+                'denoise': bool(spec.get('denoise')),
+                'loaded': name in loaded,
+            }
+            for name, spec in MODEL_REGISTRY.items()
+        ],
+        'face_models': [
+            {
+                'name': name,
+                'title': spec['title'],
+                'weights': spec['file'],
+                'available': name in faces,
+                'strength': bool(spec['strength']),
+                'loaded': name in loaded,
+            }
+            for name, spec in FACE_REGISTRY.items()
+        ],
+    }
+
+
+@app.post('/enhance')
+async def enhance(request: Request,
+                  image: UploadFile = File(...),
+                  scale: int = Form(2),
+                  model: str = Form(DEFAULT_MODEL),
+                  face: str = Form('off'),
+                  face_model: str = Form(''),
+                  strength: float = Form(DEFAULT_STRENGTH),
+                  jpeg_quality: int = Form(0)):
+    started = time.time()
+    model_name = (model or DEFAULT_MODEL).strip().lower()
+    face_mode = (face or 'off').strip().lower()
+    face_name = (face_model or '').strip().lower() or (
+        DEFAULT_FACE_MODEL if DEFAULT_FACE_MODEL in FACE_REGISTRY else 'gfpgan')
+    quality = jpeg_quality if jpeg_quality else DEFAULT_JPEG_QUALITY
+    try:
+        validate(model_name, face_mode, face_name, strength, quality)
+        data = await image.read()
+        img = cv2.imdecode(np.frombuffer(data, np.uint8), cv2.IMREAD_COLOR)
+        if img is None:
+            raise EnhanceError('bad image', 400)
+        if img.shape[0] * img.shape[1] > MAX_PIXELS:
+            ratio = (MAX_PIXELS / (img.shape[0] * img.shape[1])) ** 0.5
+            img = cv2.resize(img, (int(img.shape[1] * ratio), int(img.shape[0] * ratio)),
+                             interpolation=cv2.INTER_AREA)
+        outscale = min(max(int(scale), 2), 4)
+        fmt = output_format(image.filename)
+        warnings = []
+        if face_mode != 'off':
+            if min(img.shape[0], img.shape[1]) < MIN_FACE_SIDE:
+                warnings.append('вход меньше %d×%d — лица могут не найтись'
+                                % (MIN_FACE_SIDE, MIN_FACE_SIDE))
+            if face_name == 'codeformer' and not state['device'].startswith('cuda'):
+                warnings.append('CodeFormer на %s медленнее GFPGAN' % state['device'])
+        output, faces_found = await asyncio.to_thread(run_guarded, img, outscale, model_name,
+                                                      face_mode, face_name, float(strength), warnings)
+        payload, media_type = encode_image(output, fmt, int(quality))
+    except EnhanceError as err:
+        if err.status_code == 503:
+            return error_response(503, err.message, headers={'Retry-After': str(RETRY_AFTER_SEC)})
+        return error_response(err.status_code, err.message)
+    if face_mode != 'off' and not faces_found:
+        warnings.append('лица не найдены, фон обработан апскейлом')
+    elapsed_ms = int((time.time() - started) * 1000)
+    if wants_json(request):
+        return {
+            'ok': True,
+            'image_base64': base64.b64encode(payload).decode('ascii'),
+            'image_ext': fmt[0],
+            'model': model_name,
+            'face': face_mode,
+            'face_model': face_name if face_mode != 'off' else None,
+            'faces_found': faces_found,
+            'device': state['device'],
+            'elapsed_ms': elapsed_ms,
+            'warnings': warnings,
+        }
+    return Response(payload, media_type=media_type, headers={'X-Photo-AI-Model': model_name,
+                                                            'X-Photo-AI-Face': face_mode,
+                                                            'X-Photo-AI-Device': state['device'],
+                                                            'X-Photo-AI-Elapsed-Ms': str(elapsed_ms)})

public/admin.css

@@ -3,23 +3,50 @@
 body{font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI',Roboto,sans-serif;background:var(--bg);color:var(--text);min-height:100dvh}
 
 .layout{display:flex;min-height:100dvh}
-.sidebar{width:var(--sidebar);background:var(--card);border-right:1px solid var(--border);padding:24px 0;position:fixed;top:0;left:0;height:100dvh;display:flex;flex-direction:column}
-.sidebar .logo{font-size:1.1rem;font-weight:700;padding:0 20px 20px;border-bottom:1px solid var(--border)}
-.user-box{padding:14px 20px;border-bottom:1px solid var(--border);display:flex;flex-direction:column;gap:2px}
-.user-box .user-name{font-weight:600;font-size:.9rem;overflow:hidden;text-overflow:ellipsis;white-space:nowrap}
-.user-box .user-role{color:var(--muted);font-size:.72rem}
-.sidebar nav{flex:1;padding:12px 0}
-.sidebar nav a{display:flex;align-items:center;gap:10px;padding:10px 20px;color:var(--muted);text-decoration:none;font-size:.9rem;transition:all .15s;border-left:3px solid transparent}
+.sidebar{width:var(--sidebar);background:var(--card);border-right:1px solid var(--border);position:fixed;top:0;left:0;height:100dvh;display:flex;flex-direction:column;z-index:50;box-shadow:1px 0 0 rgba(0,0,0,.02);user-select:none}
+.sidebar .logo{height:58px;padding:0 16px;border-bottom:1px solid var(--border);display:flex;align-items:center;gap:10px;min-width:0;flex-shrink:0;font-size:1.02rem;font-weight:700;letter-spacing:-.01em;background:var(--card)}
+.sidebar .logo-ic{height:28px;width:auto;min-width:28px;border-radius:6px;background:var(--bg);border:1px solid var(--border);display:flex;align-items:center;justify-content:center;overflow:hidden;flex-shrink:0}
+.sidebar .logo-ic img{max-width:100%;max-height:100%;object-fit:contain}
+.sidebar #sidebarName{overflow:hidden;text-overflow:ellipsis;white-space:nowrap;min-width:0}
+.user-box{padding:10px 14px;border-bottom:1px solid var(--border);display:flex;align-items:center;gap:10px;flex-shrink:0;background:var(--card)}
+.user-box .user-avatar{width:32px;height:32px;border-radius:8px;background:rgba(37,99,235,.08);color:var(--accent);display:flex;align-items:center;justify-content:center;flex-shrink:0}
+.user-box .user-avatar svg{width:16px;height:16px}
+.user-box .user-meta{display:flex;flex-direction:column;min-width:0;flex:1}
+.user-box .user-name{font-weight:600;font-size:.85rem;overflow:hidden;text-overflow:ellipsis;white-space:nowrap;color:var(--text);line-height:1.25}
+.user-box .user-role{color:var(--muted);font-size:.7rem;font-weight:500;line-height:1.2}
+
+.nav-scroll-wrap{flex:1 1 auto;min-height:0;overflow-y:auto;overflow-x:hidden;overscroll-behavior:contain;padding:8px 0;scrollbar-width:thin;scrollbar-color:rgba(0,0,0,.15) transparent}
+.nav-scroll-wrap::-webkit-scrollbar{width:5px}
+.nav-scroll-wrap::-webkit-scrollbar-track{background:transparent}
+.nav-scroll-wrap::-webkit-scrollbar-thumb{background:rgba(0,0,0,.12);border-radius:10px}
+.nav-scroll-wrap::-webkit-scrollbar-thumb:hover{background:rgba(0,0,0,.22)}
+
+.sidebar nav{display:flex;flex-direction:column;gap:10px;padding:0 8px}
+.nav-group{display:flex;flex-direction:column;gap:2px}
+.nav-group-title{font-size:.66rem;font-weight:700;text-transform:uppercase;letter-spacing:.06em;color:var(--muted);padding:6px 10px 4px;user-select:none;opacity:.8}
+.nav-items{display:flex;flex-direction:column;gap:1px}
+
+.sidebar nav a{display:flex;align-items:center;gap:10px;padding:7px 10px;border-radius:8px;color:var(--muted);text-decoration:none;font-size:.84rem;font-weight:500;line-height:1.3;transition:all .14s ease;position:relative}
 .sidebar nav a:hover{color:var(--text);background:var(--bg)}
-.sidebar nav a.active{color:var(--accent);background:rgba(37,99,235,.06);border-left-color:var(--accent);font-weight:500}
-.sidebar nav a i,.sidebar .bottom a i{width:16px;height:16px;flex-shrink:0}
+.sidebar nav a.active{color:var(--accent);background:rgba(37,99,235,.08);font-weight:600}
+.sidebar nav a.active::before{content:'';position:absolute;left:0;top:6px;bottom:6px;width:3px;border-radius:0 3px 3px 0;background:var(--accent)}
+.sidebar nav a i,.sidebar .bottom a i{width:16px;height:16px;flex-shrink:0;transition:transform .14s ease}
+.sidebar nav a:hover i{transform:scale(1.06)}
+.sidebar nav a .nav-text{flex:1;overflow:hidden;text-overflow:ellipsis;white-space:nowrap}
+
+.sidebar-badge{min-width:18px;height:18px;padding:0 6px;border-radius:999px;background:#ef4444;color:#fff;font-size:.65rem;font-weight:700;line-height:18px;text-align:center;display:inline-flex;align-items:center;justify-content:center;flex-shrink:0;margin-left:auto;box-shadow:0 1px 3px rgba(239,68,68,.35)}
+.sidebar-badge[hidden]{display:none}
+
 .sidebar nav a[data-nav=dashboard] svg{color:#6366f1}
 .sidebar nav a[data-nav=journal] svg{color:#0ea5e9}
+.sidebar nav a[data-nav=notifications] svg{color:#f59e0b}
 .sidebar nav a[data-nav=students] svg{color:#14b8a6}
 .sidebar nav a[data-nav=groups] svg{color:#8b5cf6}
 .sidebar nav a[data-nav=files] svg{color:#f59e0b}
+.sidebar nav a[data-nav=photos] svg{color:#0891b2}
 .sidebar nav a[data-nav=links] svg{color:#06b6d4}
 .sidebar nav a[data-nav=trash] svg{color:#ef4444}
+.sidebar nav a[data-nav=modules] svg{color:#3b82f6}
 .sidebar nav a[data-nav=branches] svg{color:#10b981}
 .sidebar nav a[data-nav=users] svg{color:#ec4899}
 .sidebar nav a[data-nav=worker] svg{color:#a855f7}
@@ -27,11 +54,18 @@ body{font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI',Roboto,sans-serif;b
 .sidebar nav a[data-nav=bans] svg{color:#dc2626}
 .sidebar nav a[data-nav=settings] svg{color:#475569}
 .sidebar nav a.active svg{color:var(--accent)}
-.sidebar .bottom a[data-nav=home] svg{color:#2563eb}
-.sidebar .bottom{padding:12px 20px;border-top:1px solid var(--border)}
-.sidebar .bottom a{display:flex;align-items:center;gap:10px;color:var(--muted);text-decoration:none;font-size:.8rem;padding:6px 0}
-.sidebar .bottom a:hover{color:var(--text)}
-.sidebar .bottom .logout{color:#ef4444;cursor:pointer;margin-top:4px}
+
+.sidebar .bottom{padding:10px 10px 12px;border-top:1px solid var(--border);display:flex;flex-direction:column;gap:8px;flex-shrink:0;background:var(--card)}
+.sidebar .bottom-actions{display:flex;flex-direction:column;gap:1px}
+.sidebar .bottom-actions a{display:flex;align-items:center;gap:10px;padding:6px 10px;border-radius:8px;color:var(--muted);text-decoration:none;font-size:.82rem;font-weight:500;transition:all .14s ease;position:relative}
+.sidebar .bottom-actions a:hover{color:var(--text);background:var(--bg)}
+.sidebar .bottom-actions a[data-nav=home] svg{color:#2563eb}
+.sidebar .bottom-actions .notify-bell svg{color:#f59e0b}
+.sidebar .bottom-footer{display:flex;align-items:center;justify-content:space-between;gap:8px;padding-top:6px;border-top:1px dashed var(--border)}
+.sidebar .bottom-footer .logout-btn{display:inline-flex;align-items:center;gap:6px;padding:4px 8px;border-radius:6px;color:#ef4444;text-decoration:none;font-size:.78rem;font-weight:600;cursor:pointer;transition:background .14s ease}
+.sidebar .bottom-footer .logout-btn:hover{background:rgba(239,68,68,.08)}
+.sidebar .bottom-footer .logout-btn svg{width:14px;height:14px;color:#ef4444}
+.sidebar .bottom-footer .version{color:var(--muted);font-size:.7rem;font-weight:500;overflow:hidden;text-overflow:ellipsis;white-space:nowrap;opacity:.8}
 
 .main{flex:1;margin-left:var(--sidebar);padding:32px}
 .main h2{font-size:1.3rem;font-weight:600;margin-bottom:20px}
@@ -49,8 +83,8 @@ body{font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI',Roboto,sans-serif;b
 .filters label{font-size:.8rem;color:var(--muted);display:block;margin-bottom:4px}
 .search-input{background:var(--card);border:1px solid var(--border);color:var(--text);border-radius:8px;padding:8px 12px;font-size:.85rem;outline:none}
 .search-input:focus{border-color:var(--accent)}
-#studentFilter,#linkStudent{background:var(--card);border:1px solid var(--border);color:var(--text);border-radius:8px;padding:8px 12px;font-size:.85rem;outline:none;width:100%;max-width:220px}
-#studentFilter:focus,#linkStudent:focus{border-color:var(--accent)}
+#studentFilter,#linkStudent,#moduleFilter{background:var(--card);border:1px solid var(--border);color:var(--text);border-radius:8px;padding:8px 12px;font-size:.85rem;outline:none;width:100%;max-width:220px}
+#studentFilter:focus,#linkStudent:focus,#moduleFilter:focus{border-color:var(--accent)}
 
 .pager{display:flex;gap:6px;align-items:center;justify-content:center;margin-top:20px;flex-wrap:wrap}
 .pager button{background:var(--card);border:1px solid var(--border);color:var(--text);border-radius:8px;padding:6px 12px;font-size:.85rem;cursor:pointer}
@@ -127,6 +161,17 @@ body{font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI',Roboto,sans-serif;b
 .item .name-input:focus{border-color:var(--accent)}
 .item .group-select{background:var(--bg);border:1px solid var(--border);color:var(--text);border-radius:6px;padding:4px 8px;font-size:.8rem;outline:none;max-width:200px}
 .item .group-select:focus{border-color:var(--accent)}
+.student-main{display:flex;align-items:center;gap:10px;flex:1;min-width:0}
+.student-main .name-input{flex:1;min-width:0}
+.student-avatar{width:40px;height:40px;flex:0 0 auto;border-radius:50%;overflow:hidden;border:1px solid var(--border);background:var(--bg);padding:0;cursor:zoom-in;display:flex;align-items:center;justify-content:center;transition:border-color .15s,opacity .15s}
+.student-avatar img{width:100%;height:100%;object-fit:cover;display:block}
+.student-avatar:hover{border-color:var(--accent);opacity:.9}
+.student-avatar.empty{cursor:pointer;border-style:dashed}
+.student-avatar.empty span{font-size:.75rem;font-weight:700;color:var(--muted);letter-spacing:.02em;user-select:none}
+.item.expired{opacity:.6;border-color:rgba(239,68,68,.35);background:rgba(239,68,68,.03)}
+.item.expired:hover{opacity:.85}
+.badge-expired{display:inline-block;font-size:.68rem;font-weight:700;line-height:1;padding:3px 8px;border-radius:999px;background:rgba(239,68,68,.12);color:#ef4444;vertical-align:middle;margin-left:6px}
+.badge-soon{display:inline-block;font-size:.68rem;font-weight:700;line-height:1;padding:3px 8px;border-radius:999px;background:rgba(245,158,11,.14);color:#f59e0b;vertical-align:middle;margin-left:6px}
 .attach-list{max-height:280px;overflow-y:auto;display:flex;flex-direction:column;gap:4px;border:1px solid var(--border);border-radius:8px;padding:8px}
 .attach-list label{display:flex;gap:8px;align-items:center;font-size:.85rem;color:var(--text);margin:0;cursor:pointer}
 .attach-list .cur{color:var(--muted);font-size:.75rem;margin-left:auto}
@@ -158,7 +203,7 @@ body{font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI',Roboto,sans-serif;b
 .group-card .save-sched:hover{opacity:.85}
 .group-card .btn-link{background:var(--bg);border:1px solid var(--border);color:var(--accent);border-radius:8px;padding:8px 14px;font-size:.85rem;font-weight:600;cursor:pointer}
 .group-card .btn-link:hover{border-color:var(--accent)}
-.settings-card{background:var(--card);border:1px solid var(--border);border-radius:14px;padding:24px;max-width:680px;display:flex;flex-direction:column;gap:16px}
+.settings-card{background:var(--card);border:1px solid var(--border);border-radius:14px;padding:24px;display:flex;flex-direction:column;gap:16px}
 .settings-row{display:flex;align-items:center;justify-content:space-between;gap:24px;flex-wrap:wrap}
 .settings-row label{font-weight:600;display:block;margin-bottom:4px}
 .settings-row .hint{font-size:.8rem;color:var(--muted);max-width:420px;margin:0}
@@ -177,6 +222,15 @@ body{font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI',Roboto,sans-serif;b
 .modal-overlay{position:fixed;inset:0;background:rgba(0,0,0,.5);z-index:100;display:none;align-items:center;justify-content:center}
 .modal-overlay.open{display:flex}
 .modal-overlay > img{max-width:90%;max-height:90dvh;border-radius:var(--radius)}
+#videoModal{background:rgba(0,0,0,.85)}
+.video-modal{background:var(--card);border:1px solid var(--border);border-radius:16px;padding:16px;width:min(1000px,94vw);max-height:94dvh;display:flex;flex-direction:column;gap:12px}
+.video-head{display:flex;align-items:center;gap:12px;font-size:.85rem;color:var(--text)}
+.video-head > span:first-child{flex:1;min-width:0;overflow:hidden;text-overflow:ellipsis;white-space:nowrap}
+.video-dl{background:none;border:1px solid var(--border);border-radius:6px;padding:3px 10px;color:var(--muted);text-decoration:none;font-size:.75rem}
+.video-dl:hover{color:var(--accent);border-color:var(--accent)}
+.video-close{background:none;border:none;color:var(--muted);cursor:pointer;font-size:1.4rem;line-height:1;padding:0 4px}
+.video-close:hover{color:var(--text)}
+#videoPlayer{width:100%;max-height:78dvh;background:#000;border-radius:var(--radius);display:block}
 .edit-modal{background:var(--card);border:1px solid var(--border);border-radius:16px;padding:24px;max-width:420px;width:90%;display:flex;flex-direction:column;gap:16px}
 .edit-modal h3{font-size:1.1rem;font-weight:600}
 .edit-modal label{font-size:.8rem;color:var(--muted);margin-bottom:4px}
@@ -192,6 +246,13 @@ body{font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI',Roboto,sans-serif;b
 .edit-modal .actions button:hover{opacity:.85}
 .toast{position:fixed;bottom:24px;left:50%;transform:translateX(-50%);background:#16a34a;color:#fff;padding:12px 24px;border-radius:var(--radius);font-size:.9rem;opacity:0;transition:opacity .3s;pointer-events:none;z-index:200}
 .toast.show{opacity:1}
+.pf-photos{display:flex;flex-wrap:wrap;gap:10px}
+.pf-photo{position:relative;width:96px;height:96px;border-radius:10px;overflow:hidden;border:2px solid var(--border);cursor:pointer;flex:0 0 auto}
+.pf-photo.main{border-color:var(--accent)}
+.pf-photo img{width:100%;height:100%;object-fit:cover;display:block}
+.pf-badge{position:absolute;left:4px;bottom:4px;background:var(--accent);color:#fff;font-size:.65rem;font-weight:600;padding:2px 6px;border-radius:6px}
+.pf-del{position:absolute;top:4px;right:4px;width:20px;height:20px;border:none;border-radius:50%;background:rgba(0,0,0,.6);color:#fff;font-size:.7rem;line-height:1;cursor:pointer;display:flex;align-items:center;justify-content:center}
+.pf-del:hover{background:#ef4444}
 
 /* --- Фото группы (хронология) --- */
 .group-cover{width:100%;aspect-ratio:16/9;object-fit:cover;border-radius:10px;display:block;background:var(--bg)}
@@ -242,17 +303,23 @@ body{font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI',Roboto,sans-serif;b
 .del-btn{background:none;border:none;color:#ef4444;cursor:pointer;font-size:1.15rem;padding:4px;flex-shrink:0}
 .del-btn:hover{opacity:.8}
 .trash-time{color:var(--muted);font-size:.75rem;margin-top:8px}
+.pending-toggle{margin-bottom:16px;max-width:680px}
+.trash-section{margin-top:24px}
+.trash-section h4{margin:16px 0 8px;font-size:.95rem;font-weight:600}
+.card.pending{border-color:#d97706;background:linear-gradient(180deg,rgba(217,119,6,.06),transparent 55%)}
+.trash-time.warn{color:#d97706;font-weight:600}
 
 /* --- Настройки (UX/UI) --- */
 .page-head{display:flex;align-items:baseline;gap:14px;margin-bottom:24px}
 .page-head h2{font-size:1.3rem;font-weight:600;margin:0}
 .page-sub{color:var(--muted);font-size:.85rem}
-.settings-stack{display:flex;flex-direction:column;gap:20px;max-width:680px}
+.settings-stack{display:flex;flex-direction:column;gap:20px}
 .link-fields{display:grid;grid-template-columns:1fr 1fr;gap:12px;align-items:start}
 .link-fields > .full{grid-column:1/-1}
 @media(max-width:600px){.link-fields{grid-template-columns:1fr}}
-.settings-stack-grid{display:grid;grid-template-columns:repeat(auto-fit,minmax(320px,1fr));gap:20px;max-width:1200px}
-.settings-stack-grid > .settings-card{max-width:none;height:100%}
+.settings-stack-grid{display:grid;grid-template-columns:repeat(2,minmax(0,1fr));gap:20px;width:100%}
+@media(max-width:900px){.settings-stack-grid{grid-template-columns:1fr}}
+.settings-stack-grid > .settings-card{max-width:none;min-width:0;height:100%}
 .settings-stack-grid > .settings-card.wide{grid-column:1/-1}
 .settings-card .card-head{display:flex;align-items:center;gap:12px;padding-bottom:16px;border-bottom:1px solid var(--border);margin-top:-2px}
 .settings-card .card-head .ic{width:38px;height:38px;border-radius:11px;background:rgba(37,99,235,.08);display:flex;align-items:center;justify-content:center;font-size:1.15rem;flex-shrink:0}
@@ -287,6 +354,14 @@ body{font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI',Roboto,sans-serif;b
 .save-bar .hint{color:var(--muted);font-size:.85rem;display:inline-flex;align-items:center;gap:8px}
 @media(max-width:640px){.save-bar{left:16px;right:16px}}
 
+.logo-picker{display:flex;align-items:flex-start;gap:20px;flex-wrap:wrap}
+.logo-preview{width:160px;max-width:100%;min-width:96px;min-height:72px;max-height:96px;height:auto;border:1px dashed var(--border);background:var(--bg);display:flex;align-items:center;justify-content:center;overflow:hidden;flex-shrink:0;font-size:1.4rem;font-weight:700;color:var(--muted)}
+.logo-preview img{max-width:100%;max-height:96px;width:auto;height:auto;object-fit:contain;display:none}
+.logo-picker-actions{display:flex;flex-direction:column;gap:10px;align-items:flex-start;min-width:0}
+.logo-picker-btns{display:flex;gap:10px;flex-wrap:wrap}
+.logo-upload-status{font-size:.8rem;color:var(--muted);min-height:18px;display:flex;align-items:center;gap:8px}
+.logo-upload-status .fail{color:#ef4444}
+
 /* --- Дашборд --- */
 .dash-grid{display:grid;grid-template-columns:minmax(0,2fr) minmax(0,1fr);gap:20px;align-items:start}
 .dash-col{display:flex;flex-direction:column;gap:20px;min-width:0}
@@ -365,6 +440,7 @@ body{font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI',Roboto,sans-serif;b
 .sys-bar-wrap{height:6px;background:var(--border);border-radius:3px;overflow:hidden;margin-top:4px}
 .sys-bar{height:100%;transition:width .3s,background .3s}
 .sys-meta{font-size:.7rem;color:var(--muted);margin-top:4px}
+.sys-inline{display:inline-flex;align-items:center;gap:7px;justify-content:flex-end}
 
 .actions-row{display:flex;align-items:center;gap:12px;flex-wrap:wrap}
 .audit-table{width:100%;border-collapse:collapse;font-size:.85rem}
@@ -377,6 +453,27 @@ body{font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI',Roboto,sans-serif;b
 .audit-details:hover{text-decoration:underline}
 .audit-details-body{background:var(--bg);border:1px solid var(--border);border-radius:8px;padding:12px;max-height:60vh;overflow:auto}
 .audit-details-body pre{margin:0;white-space:pre-wrap;word-break:break-word;font-family:ui-monospace,SFMono-Regular,Menlo,Consolas,monospace;font-size:.78rem;line-height:1.45;color:var(--text)}
+.audit-details-body.audit-loading{opacity:.6}
+.audit-details-head{display:flex;flex-wrap:wrap;gap:6px;margin-bottom:10px}
+.audit-pill{background:var(--card);border:1px solid var(--border);border-radius:999px;padding:3px 10px;font-size:.72rem;color:var(--muted)}
+.audit-changes{display:flex;flex-direction:column;gap:12px}
+.audit-change{background:var(--card);border:1px solid var(--border);border-radius:8px;padding:10px 12px}
+.audit-change-title{font-weight:600;font-size:.82rem;margin-bottom:6px}
+.audit-change-stats{display:flex;flex-wrap:wrap;gap:10px;font-size:.75rem;margin-bottom:8px}
+.audit-change-line{font-size:.8rem;line-height:1.6;word-break:break-word}
+.audit-tag-del,.audit-tag-add{display:inline-block;min-width:52px;font-size:.7rem;text-transform:uppercase;letter-spacing:.03em;padding:1px 6px;border-radius:4px;margin-right:6px}
+.audit-tag-del{background:rgba(239,68,68,.14);color:#dc2626}
+.audit-tag-add{background:rgba(22,163,74,.14);color:#16a34a}
+.audit-stat-add{color:#16a34a;font-weight:600}
+.audit-stat-del{color:#dc2626;font-weight:600}
+.audit-stat-muted{color:var(--muted)}
+.audit-diff{white-space:pre-wrap;word-break:break-word;font-size:.85rem;line-height:1.6;background:var(--bg);border:1px solid var(--border);border-radius:6px;padding:10px;max-height:40vh;overflow:auto}
+.audit-diff-add{background:rgba(22,163,74,.18);color:#14532d;text-decoration:none;border-radius:3px;padding:0 2px}
+.audit-diff-del{background:rgba(239,68,68,.16);color:#7f1d1d;border-radius:3px;padding:0 2px}
+.audit-truncated{margin-top:6px;font-size:.72rem;color:#b45309}
+.audit-raw{margin-top:12px;font-size:.78rem;color:var(--muted)}
+.audit-raw summary{cursor:pointer}
+.audit-raw pre{margin-top:8px;background:var(--card);border:1px solid var(--border);border-radius:6px;padding:10px}
 
 /* --- AI Correction --- */
 .ai-btn{background:none;border:none;color:var(--muted);cursor:pointer;font-size:1.1rem;padding:4px 8px;border-radius:6px;transition:color .15s,background .15s;vertical-align:middle;margin-left:6px}
@@ -418,4 +515,192 @@ body{font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI',Roboto,sans-serif;b
 .worker-counts .chip.skipped b{color:var(--muted)}
 .worker-counts .chip.reverted b{color:var(--accent)}
 
+@keyframes entryEnter{from{opacity:0;transform:translateY(14px)}to{opacity:1;transform:none}}
+@keyframes entryPopIn{0%{opacity:0;transform:translateY(26px) scale(.95)}55%{opacity:1;transform:translateY(-5px) scale(1.015)}100%{opacity:1;transform:none}}
+@keyframes entryFadeOut{to{opacity:0}}
+.entry-enter{animation:entryEnter .4s cubic-bezier(.22,1,.36,1) both}
+.entry-appear{animation:entryPopIn .6s cubic-bezier(.22,1,.36,1) both;position:relative}
+.entry-appear::before{content:'';position:absolute;inset:-1px;border-radius:inherit;box-shadow:0 0 0 3px rgba(247,201,14,.9),0 10px 30px rgba(247,201,14,.4);animation:entryFadeOut 2.4s ease .35s both;pointer-events:none}
+.entry-appear::after{content:'';position:absolute;inset:0;border-radius:inherit;background:linear-gradient(180deg,rgba(247,201,14,.16),transparent 55%);animation:entryFadeOut 2.4s ease .35s both;pointer-events:none}
+@media (prefers-reduced-motion: reduce){.entry-enter,.entry-appear,.entry-appear::before,.entry-appear::after{animation:none}}
+
+.ai-profiles-list{margin-top:12px;display:flex;flex-direction:column;gap:8px}
+.ai-profile-item{display:flex;align-items:center;gap:12px;padding:10px 14px;border:1px solid var(--border);border-radius:10px;background:var(--card)}
+.ai-profile-item.active{border-color:var(--accent);background:rgba(37,99,235,.05)}
+.ai-profile-item .pi-info{flex:1;min-width:0}
+.ai-profile-item .pi-name{font-weight:600;font-size:.9rem;display:flex;align-items:center;gap:8px}
+.ai-profile-item .pi-meta{color:var(--muted);font-size:.78rem;overflow:hidden;text-overflow:ellipsis;white-space:nowrap}
+.ai-profile-item .pi-actions{display:flex;gap:6px;flex-shrink:0}
+.pi-btn{background:none;border:1px solid var(--border);border-radius:8px;padding:5px 10px;font-size:.78rem;cursor:pointer;color:var(--text);transition:all .15s}
+.pi-btn:hover{border-color:var(--accent);color:var(--accent)}
+.pi-btn.danger:hover{border-color:#ef4444;color:#ef4444}
+.pi-badge{font-size:.68rem;font-weight:700;padding:2px 8px;border-radius:999px;background:rgba(22,163,74,.12);color:#16a34a;white-space:nowrap}
+
+/* --- Настройки (UX/UI v2) --- */
+body[data-page=settings] .page-head{align-items:flex-end}
+.page-status{margin-left:auto;display:inline-flex;align-items:center;gap:8px;font-size:.8rem;color:var(--muted);background:var(--card);border:1px solid var(--border);border-radius:999px;padding:6px 14px;white-space:nowrap;transition:opacity .3s}
+.page-status.loaded{opacity:0;pointer-events:none}
+.page-status.err{color:#ef4444;opacity:1}
+.head-btn{display:inline-flex;align-items:center;gap:7px;background:var(--card);border:1px solid var(--border);color:var(--muted);border-radius:10px;padding:8px 14px;font-size:.82rem;font-weight:600;cursor:pointer;transition:all .15s;white-space:nowrap;flex-shrink:0}
+.head-btn:hover{color:var(--accent);border-color:var(--accent)}
+.head-btn svg{width:14px;height:14px}
+.settings-layout{display:grid;grid-template-columns:190px minmax(0,1fr);gap:28px;align-items:start}
+.settings-nav{position:sticky;top:16px;display:flex;flex-direction:column;gap:2px}
+.settings-nav a{display:block;padding:9px 13px;border-radius:10px;color:var(--muted);text-decoration:none;font-size:.86rem;font-weight:500;transition:all .15s;white-space:nowrap}
+.settings-nav a:hover{color:var(--text);background:var(--card)}
+.settings-nav a.active{color:var(--accent);background:var(--card);font-weight:600;box-shadow:inset 2px 0 0 var(--accent)}
+.settings-nav a svg{width:15px;height:15px;flex-shrink:0;vertical-align:-3px;margin-right:2px}
+.settings-layout .settings-stack,.settings-layout .settings-stack-grid{max-width:none}
+.settings-card[id]{scroll-margin-top:16px}
+.settings-card{transition:border-color .2s,box-shadow .2s}
+.settings-card:target{border-color:var(--accent);box-shadow:0 0 0 3px rgba(37,99,235,.1)}
+.head-live{margin-left:auto;font-size:.72rem;color:var(--muted);white-space:nowrap}
+.toggle{position:relative;display:flex;align-items:center;gap:12px;padding:10px 12px;background:var(--bg);border:1px solid transparent;border-radius:10px;cursor:pointer;transition:border-color .15s,background .15s}
+.toggle:hover{border-color:var(--border);background:var(--card)}
+.toggle input{position:absolute;opacity:0;width:1px;height:1px}
+.toggle-track{position:relative;width:40px;height:22px;border-radius:999px;background:#d4d4d4;flex-shrink:0;transition:background .2s}
+.toggle-thumb{position:absolute;top:3px;left:3px;width:16px;height:16px;border-radius:50%;background:#fff;box-shadow:0 1px 3px rgba(0,0,0,.25);transition:transform .2s}
+.toggle input:checked ~ .toggle-track{background:var(--accent)}
+.toggle input:checked ~ .toggle-track .toggle-thumb{transform:translateX(18px)}
+.toggle input:focus-visible ~ .toggle-track{box-shadow:0 0 0 3px rgba(37,99,235,.25)}
+.toggle-text{display:flex;flex-direction:column;gap:1px;min-width:0}
+.toggle-text b{font-size:.87rem;font-weight:600}
+.toggle-text small{font-size:.74rem;color:var(--muted);line-height:1.4}
+.settings-field{position:relative}
+.field-error{color:#ef4444;font-size:.75rem;font-weight:600;min-height:0;display:block}
+.settings-input.invalid{border-color:#ef4444;box-shadow:0 0 0 3px rgba(239,68,68,.1)}
+.settings-input.mono{font-family:ui-monospace,SFMono-Regular,Menlo,Consolas,monospace;font-size:.84rem;line-height:1.5;min-height:110px;resize:vertical}
+.preset-btns{display:flex;gap:6px;flex-wrap:wrap;margin-top:4px}
+.preset-btn{background:var(--card);border:1px solid var(--border);border-radius:999px;padding:5px 12px;font-size:.75rem;font-weight:600;color:var(--muted);cursor:pointer;transition:all .15s}
+.preset-btn:hover{border-color:var(--accent);color:var(--accent)}
+.preset-btn.active{background:rgba(37,99,235,.08);border-color:var(--accent);color:var(--accent)}
+.toast.error{background:#dc2626}
+.queue-link{color:var(--accent);text-decoration:none;font-weight:600;font-size:.8rem;white-space:nowrap}
+.queue-link:hover{text-decoration:underline}
+.ai-queue{display:flex;flex-wrap:wrap;gap:8px;align-items:center}
+.ai-queue .chip{background:var(--bg);border:1px solid var(--border);border-radius:999px;padding:6px 12px;font-size:.78rem;color:var(--text);display:inline-flex;align-items:center;gap:6px}
+.ai-queue .chip b{color:var(--accent);font-weight:700}
+.ban-chip{flex-direction:column;align-items:flex-start;gap:2px;padding-right:8px}
+.chip-sub{font-size:.72rem;color:var(--muted);font-weight:400}
+.unban-btn{background:none;border:none;color:var(--accent);cursor:pointer;font-weight:700;font-size:.9rem;padding:0 2px;line-height:1}
+.unban-btn:hover{color:#ef4444}
+.ban-chip.confirming{background:rgba(239,68,68,.07);border-color:rgba(239,68,68,.4)}
+.chip-confirm{display:inline-flex;align-items:center;gap:8px;font-size:.74rem;font-weight:600;white-space:nowrap;padding-right:4px}
+.chip-yes,.chip-no{background:none;border:none;cursor:pointer;font-weight:700;padding:0}
+.chip-yes{color:#16a34a}
+.chip-no{color:var(--muted)}
+.btn-primary.danger-ghost{background:var(--card);border:1px solid rgba(239,68,68,.35);color:#ef4444}
+.btn-primary.danger-ghost:hover{border-color:#ef4444;opacity:1}
+.ai-test-status{font-size:.85rem;min-height:1.3em}
+.ai-test-status .ok{color:#16a34a;font-weight:600}
+.ai-test-status .fail{color:#ef4444;font-weight:600}
+.save-bar{animation:saveBarIn .25s cubic-bezier(.22,1,.36,1)}
+.save-bar.show{border-color:rgba(245,158,11,.5)}
+.save-bar-actions{display:flex;gap:10px;flex-wrap:wrap}
+@keyframes saveBarIn{from{opacity:0;transform:translateY(14px)}to{opacity:1;transform:none}}
+.icon-btn{display:inline-flex;align-items:center;justify-content:center;width:30px;height:30px;border-radius:8px;border:1px solid var(--border);background:var(--card);color:var(--muted);cursor:pointer;transition:all .15s}
+.icon-btn:hover{color:var(--accent);border-color:var(--accent)}
+.icon-btn svg{width:14px;height:14px}
+.icon-btn.spinning svg{animation:spin 1s linear infinite}
+.sys-card.warn{border-color:rgba(245,158,11,.5);background:rgba(245,158,11,.05)}
+.sys-card.danger{border-color:rgba(239,68,68,.5);background:rgba(239,68,68,.05)}
+@media(max-width:1024px){
+  .settings-layout{grid-template-columns:1fr;gap:14px}
+  .settings-nav{position:sticky;top:0;z-index:40;flex-direction:row;gap:6px;overflow-x:auto;background:var(--bg);padding:8px 0;scrollbar-width:none}
+  .settings-nav::-webkit-scrollbar{display:none}
+  .settings-nav a{border:1px solid var(--border);background:var(--card);border-radius:999px;padding:7px 14px;font-size:.8rem}
+  .settings-nav a.active{box-shadow:none;border-color:var(--accent)}
+  .settings-card[id]{scroll-margin-top:60px}
+}
+@media (prefers-reduced-motion: reduce){.save-bar{animation:none}.toggle-track,.toggle-thumb{transition:none}.icon-btn.spinning svg{animation:none}}
+
+/* --- Notifications --- */
+.notify-bell{position:relative}
+.notify-badge{position:absolute;left:20px;top:-3px;min-width:16px;height:16px;padding:0 4px;border-radius:999px;background:#ef4444;color:#fff;font-size:.62rem;font-weight:700;line-height:16px;text-align:center}
+.notify-badge[hidden]{display:none}
+.notify-panel{position:fixed;left:12px;bottom:96px;width:min(380px,calc(100vw - 24px));max-height:min(70vh,520px);display:flex;flex-direction:column;background:var(--card);border:1px solid var(--border);border-radius:14px;box-shadow:0 18px 40px rgba(0,0,0,.18);z-index:90;overflow:hidden}
+.notify-panel[hidden]{display:none}
+.notify-head{display:flex;align-items:center;justify-content:space-between;gap:10px;padding:12px 14px;border-bottom:1px solid var(--border);font-size:.9rem}
+.notify-list{overflow-y:auto;flex:1}
+.notify-empty{padding:22px 14px;color:var(--muted);font-size:.85rem;text-align:center}
+.notify-item{display:flex;gap:10px;padding:11px 14px;border-bottom:1px solid var(--border);text-decoration:none;color:var(--text);transition:background .15s}
+.notify-item:hover{background:var(--bg)}
+.notify-item:last-child{border-bottom:none}
+.notify-item.unread{background:rgba(37,99,235,.05)}
+.notify-item.unread .notify-title{font-weight:600}
+.notify-item.level-warning .notify-ic{background:rgba(245,158,11,.14);color:#f59e0b}
+.notify-item.level-critical .notify-ic{background:rgba(239,68,68,.14);color:#ef4444}
+.notify-ic{display:flex;align-items:center;justify-content:center;width:28px;height:28px;border-radius:8px;background:var(--bg);color:var(--muted);flex-shrink:0}
+.notify-ic svg{width:15px;height:15px}
+.notify-body{display:flex;flex-direction:column;gap:2px;min-width:0}
+.notify-title{font-size:.84rem;line-height:1.3}
+.notify-text{font-size:.76rem;color:var(--muted);line-height:1.35;overflow-wrap:anywhere}
+.notify-time{font-size:.7rem;color:var(--muted)}
+.notify-foot{display:flex;align-items:center;justify-content:space-between;gap:10px;padding:10px 14px;border-top:1px solid var(--border);font-size:.78rem}
+.notify-foot a{color:var(--accent);text-decoration:none}
+.notify-foot a:hover{text-decoration:underline}
+.notify-link{background:none;border:none;color:var(--accent);font-size:.78rem;cursor:pointer;padding:0}
+.notify-link:hover{text-decoration:underline}
+.notify-types{display:flex;flex-direction:column;gap:6px;margin-top:6px}
+.notify-type-badge{font-size:.65rem;font-weight:700;color:var(--muted);background:var(--bg);border:1px solid var(--border);border-radius:999px;padding:1px 7px;margin-left:6px;white-space:nowrap}
+.notify-page-head{display:flex;gap:10px;align-items:center;flex-wrap:wrap;margin-bottom:14px}
+.notify-page-head .grow{flex:1}
+.notify-page-list{display:flex;flex-direction:column;gap:8px}
+.notify-card{display:flex;gap:12px;padding:14px 16px;background:var(--card);border:1px solid var(--border);border-radius:12px}
+.notify-card.unread{border-color:rgba(37,99,235,.45);background:rgba(37,99,235,.04)}
+.notify-card.level-warning{border-left:3px solid #f59e0b}
+.notify-card.level-critical{border-left:3px solid #ef4444}
+.notify-card .notify-body{flex:1}
+.notify-card .notify-title{font-size:.92rem}
+.notify-card .notify-text{font-size:.82rem}
+.notify-card-actions{display:flex;flex-direction:column;gap:6px;align-items:flex-end}
+@media(max-width:1024px){
+  .notify-panel{left:12px;right:12px;width:auto;bottom:12px}
+}
+
+.lesson-modal{max-width:560px;width:92vw}
+.lesson-modal .lesson-row{display:grid;grid-template-columns:1fr 1fr;gap:12px}
+.lesson-modal .hint{font-size:.78rem;color:var(--muted);text-align:right}
+.lesson-modal textarea{min-height:130px}
+.lesson-modal .lesson-ai-toggle{background:var(--bg);border:1px solid var(--border);border-radius:10px}
+.lesson-ai-status{font-size:.78rem;color:var(--muted);line-height:1.45;margin-top:-4px}
+.lesson-ai-status.err{color:#ef4444}
+.lesson-dup{display:flex;align-items:center;gap:10px;flex-wrap:wrap;padding:10px 12px;border-radius:10px;border:1px solid var(--border);background:var(--bg);color:var(--muted);font-size:.8rem;line-height:1.45}
+.lesson-dup[hidden]{display:none}
+.lesson-dup .btn-link{padding:5px 10px;font-size:.75rem;flex-shrink:0}
+.lesson-versions{display:flex;flex-direction:column;gap:8px;max-height:56vh;overflow-y:auto;margin:4px 0}
+.lesson-version{border:1px solid var(--border);border-radius:var(--radius);padding:10px 12px;background:var(--bg)}
+.lesson-version.current{border-color:var(--accent);background:rgba(37,99,235,.06)}
+.lesson-version-head{display:flex;align-items:center;gap:8px;flex-wrap:wrap}
+.lesson-version-label{font-size:.78rem;font-weight:600}
+.lesson-version-time{font-size:.74rem;color:var(--muted);margin-left:auto}
+.lesson-version-text{font-size:.82rem;line-height:1.5;white-space:pre-wrap;word-break:break-word;margin-top:6px}
+.lesson-version-foot{display:flex;align-items:center;gap:8px;flex-wrap:wrap;margin-top:8px}
+.lesson-version-author{font-size:.74rem;color:var(--muted)}
+.lesson-version-foot .btn-link{margin-left:auto;padding:4px 10px;font-size:.75rem}
+.lesson-item .ai-badge{margin-left:0}
+@media(max-width:560px){
+  .lesson-modal .lesson-row{grid-template-columns:1fr}
+}
+.lesson-item{background:var(--card);border:1px solid var(--border);border-radius:var(--radius);padding:14px 16px;display:flex;flex-direction:column;gap:8px}
+.lesson-item-head{display:flex;align-items:center;gap:10px;flex-wrap:wrap}
+.lesson-group{font-weight:600;font-size:.95rem}
+.lesson-when{color:var(--muted);font-size:.78rem;display:inline-flex;align-items:center;gap:5px}
+.lesson-when i{width:13px;height:13px}
+.lesson-badge{font-size:.7rem;font-weight:700;padding:2px 9px;border-radius:999px;background:rgba(37,99,235,.1);color:var(--accent)}
+.lesson-badge.today{background:rgba(16,185,129,.14);color:#059669}
+.lesson-text{font-size:.88rem;color:var(--text);white-space:pre-wrap;word-break:break-word;line-height:1.55}
+.lesson-author{font-size:.75rem;color:var(--muted)}
+.lesson-actions{display:flex;gap:8px;flex-wrap:wrap;margin-left:auto}
+.lesson-item .btn-link{padding:6px 12px;font-size:.78rem}
+.lesson-item .btn-link.danger{color:#ef4444;border-color:rgba(239,68,68,.35)}
+.lesson-item .btn-link.danger:hover{border-color:#ef4444}
+.lesson-list{display:flex;flex-direction:column;gap:10px}
+.lesson-dash-item{display:flex;flex-direction:column;gap:3px;padding:8px 6px;border-radius:10px;transition:background .15s;cursor:pointer}
+.lesson-dash-item:hover{background:var(--bg)}
+.lesson-dash-head{display:flex;align-items:center;gap:8px;flex-wrap:wrap}
+.lesson-dash-group{font-weight:600;font-size:.86rem}
+.lesson-dash-when{color:var(--muted);font-size:.74rem;margin-left:auto;white-space:nowrap}
+.lesson-dash-text{font-size:.8rem;color:var(--muted);overflow:hidden;text-overflow:ellipsis;display:-webkit-box;-webkit-line-clamp:2;-webkit-box-orient:vertical;line-height:1.45}
+
 

public/admin.js

@@ -49,13 +49,17 @@ function buildSidebar(active) {
   const base = [
     { page: 'dashboard', label: 'Дашборд', icon: 'layout-dashboard' },
     { page: 'journal', label: 'Журнал', icon: 'book-open' },
+    { page: 'lessons', label: 'Отчёты о занятиях', icon: 'notebook-pen' },
+    { page: 'notifications', label: 'Уведомления', icon: 'bell', badge: true },
     { page: 'students', label: 'Ученики', icon: 'graduation-cap' },
     { page: 'groups', label: 'Группы', icon: 'users' },
+    { page: 'photos', label: 'Фото', icon: 'Image' },
     { page: 'files', label: 'Файлы', icon: 'folder' },
     { page: 'links', label: 'Ссылки', icon: 'link' },
     { page: 'trash', label: 'Корзина', icon: 'trash-2' },
   ];
   const adminNav = [
+    { page: 'modules', label: 'Темы модулей', icon: 'layers' },
     { page: 'branches', label: 'Филиалы', icon: 'building-2' },
     { page: 'users', label: 'Пользователи', icon: 'user-cog' },
     { page: 'worker', label: 'Воркер ИИ', icon: 'bot' },
@@ -63,23 +67,328 @@ function buildSidebar(active) {
     { page: 'bans', label: 'Блокировки', icon: 'shield-off' },
     { page: 'settings', label: 'Настройки', icon: 'settings' },
   ];
-  const nav = [...base, ...(isAdmin() ? adminNav : [])];
   const userName = currentUser?.name || currentUser?.username || '';
   const roleLabel = isAdmin() ? 'Администратор' : 'Тутор';
+  const renderItem = n => {
+    const isAct = n.page === active;
+    const badgeHtml = n.badge ? `<span class="sidebar-badge" id="sidebarNotifyBadge" ${notifyUnread > 0 ? '' : 'hidden'}>${notifyUnread > 99 ? '99+' : notifyUnread}</span>` : '';
+    return `<a href="${n.page}.html" data-nav="${n.page}" class="${isAct ? 'active' : ''}" title="${n.label}">
+      <i data-lucide="${n.icon}"></i>
+      <span class="nav-text">${n.label}</span>
+      ${badgeHtml}
+    </a>`;
+  };
   el.innerHTML = `
-    <div class="logo">Админ-панель</div>
+    <div class="logo">
+      <span class="logo-ic" id="sidebarLogo"></span>
+      <span id="sidebarName">Админ-панель</span>
+    </div>
     <div class="user-box">
-      <div class="user-name">${esc(userName)}</div>
-      <div class="user-role">${roleLabel}</div>
+      <div class="user-avatar"><i data-lucide="${isAdmin() ? 'shield-check' : 'user'}"></i></div>
+      <div class="user-meta">
+        <div class="user-name" title="${esc(userName)}">${esc(userName)}</div>
+        <div class="user-role">${roleLabel}</div>
+      </div>
+    </div>
+    <div class="nav-scroll-wrap">
+      <nav>
+        <div class="nav-group">
+          <div class="nav-group-title">Основное</div>
+          <div class="nav-items">
+            ${base.map(renderItem).join('')}
+          </div>
+        </div>
+        ${isAdmin() ? `
+        <div class="nav-group">
+          <div class="nav-group-title">Администрирование</div>
+          <div class="nav-items">
+            ${adminNav.map(renderItem).join('')}
+          </div>
+        </div>` : ''}
+      </nav>
     </div>
-    <nav>
-      ${nav.map(n => `<a href="${n.page}.html" data-nav="${n.page}" class="${n.page === active ? 'active' : ''}"><i data-lucide="${n.icon}"></i>${n.label}</a>`).join('')}
-    </nav>
     <div class="bottom">
-      <a href="/" data-nav="home"><i data-lucide="home"></i>На главную</a>
-      <a class="logout" href="#" data-action="logout"><i data-lucide="log-out"></i>Выйти</a>
+      <div class="bottom-actions">
+        <a href="#" class="notify-bell" id="notifyBell" title="Быстрые уведомления">
+          <i data-lucide="bell"></i>
+          <span>Уведомления</span>
+          <span class="notify-badge" id="notifyBadge" ${notifyUnread > 0 ? '' : 'hidden'}>${notifyUnread > 99 ? '99+' : notifyUnread}</span>
+        </a>
+        <a href="/" data-nav="home" title="Перейти на главную страницу">
+          <i data-lucide="home"></i>
+          <span>На главную</span>
+        </a>
+      </div>
+      <div class="bottom-footer">
+        <a class="logout-btn" href="#" data-action="logout" title="Выйти из аккаунта">
+          <i data-lucide="log-out"></i>
+          <span>Выйти</span>
+        </a>
+        <span class="version" id="sidebarVersion"></span>
+      </div>
     </div>`;
   renderIcons();
+  loadVersion();
+  loadBrand();
+  initNotifications();
+}
+
+async function loadBrand() {
+  const logoEl = document.getElementById('sidebarLogo');
+  const nameEl = document.getElementById('sidebarName');
+  if (!logoEl || !nameEl) return;
+  try {
+    const res = await fetch(`${API}/api/public-settings`);
+    if (!res.ok) return;
+    const s = await res.json();
+    if ((s.system_name || '').trim()) nameEl.textContent = s.system_name;
+    if (s.system_logo) {
+      const img = document.createElement('img');
+      img.src = s.system_logo;
+      img.alt = '';
+      logoEl.classList.add('has-logo');
+      logoEl.appendChild(img);
+    }
+  } catch {}
+}
+
+async function loadVersion() {
+  const el = document.getElementById('sidebarVersion');
+  if (!el) return;
+  try {
+    const res = await fetch(`${API}/version.json?t=${Date.now()}`);
+    if (!res.ok) { el.textContent = ''; return; }
+    const v = await res.json();
+    if (!v.short) { el.textContent = ''; return; }
+    const d = (v.date || '').slice(0, 10);
+    el.textContent = `v${v.short}${d ? ' · ' + d : ''}`;
+    el.title = `${v.short} · ${v.date || ''}`;
+  } catch { el.textContent = ''; }
+}
+
+// --- Notifications ---
+const NOTIFY_ICONS = {
+  'entry.new': 'book-open',
+  'entry.ai.corrected': 'sparkles',
+  'entry.ai.error': 'bot',
+  'photo.job.done': 'image',
+  'photo.job.error': 'image-off',
+  'ip.ban': 'shield-off',
+  'backup.restore': 'database',
+  'backup.create': 'download',
+  'system.test': 'send',
+  'lesson.report': 'notebook-pen',
+  'lesson.ai.formatted': 'file-check',
+};
+const NOTIFY_LEVELS = { warning: 'Предупреждение', critical: 'Важно', info: '' };
+
+let notifyList = [];
+let notifyUnread = 0;
+let notifyStream = null;
+let notifyReconnectTimer = null;
+let desktopNotify = localStorage.getItem('notifyDesktop') === '1';
+
+function notifyIcon(type) { return NOTIFY_ICONS[type] || 'bell'; }
+
+function attrEsc(s) { return esc(String(s === null || s === undefined ? '' : s).replace(/"/g, '&quot;')); }
+
+function notifyTime(ts) {
+  const d = new Date(ts);
+  if (Number.isNaN(d.getTime())) return '';
+  const diff = Date.now() - d.getTime();
+  if (diff < 60000) return 'только что';
+  if (diff < 3600000) return `${Math.floor(diff / 60000)} мин назад`;
+  if (diff < 86400000) return `${Math.floor(diff / 3600000)} ч назад`;
+  return d.toLocaleString('ru-RU', { day: '2-digit', month: '2-digit', hour: '2-digit', minute: '2-digit' });
+}
+
+function setNotifyUnread(n) {
+  notifyUnread = Number(n) || 0;
+  const badge = document.getElementById('notifyBadge');
+  if (badge) {
+    badge.textContent = notifyUnread > 99 ? '99+' : String(notifyUnread);
+    badge.hidden = notifyUnread <= 0;
+  }
+  const navBadge = document.getElementById('sidebarNotifyBadge');
+  if (navBadge) {
+    navBadge.textContent = notifyUnread > 99 ? '99+' : String(notifyUnread);
+    navBadge.hidden = notifyUnread <= 0;
+  }
+}
+
+function notifyItemHtml(n, expanded) {
+  const level = NOTIFY_LEVELS[n.level] ? ` level-${n.level}` : '';
+  return `<a href="#" class="notify-item${n.read ? '' : ' unread'}${level}" data-notify-id="${n.id}" data-notify-link="${attrEsc(n.link || '')}">
+    <span class="notify-ic"><i data-lucide="${notifyIcon(n.type)}"></i></span>
+    <span class="notify-body">
+      <span class="notify-title">${esc(n.title)}</span>
+      ${n.body ? `<span class="notify-text">${esc(n.body)}</span>` : ''}
+      <span class="notify-time">${esc(notifyTime(n.created_at))}</span>
+    </span>
+  </a>`;
+}
+
+function notifyPanelEl() {
+  let panel = document.getElementById('notifyPanel');
+  if (panel) return panel;
+  panel = document.createElement('div');
+  panel.className = 'notify-panel';
+  panel.id = 'notifyPanel';
+  panel.hidden = true;
+  document.body.appendChild(panel);
+  return panel;
+}
+
+function renderNotifyPanel() {
+  const panel = notifyPanelEl();
+  if (!panel) return;
+  const items = notifyList.slice(0, 12);
+  panel.innerHTML = `
+    <div class="notify-head">
+      <b>Уведомления</b>
+      <button type="button" class="notify-link" id="notifyReadAll">Прочитать все</button>
+    </div>
+    <div class="notify-list">
+      ${items.length ? items.map(n => notifyItemHtml(n, false)).join('') : '<div class="notify-empty">Пока уведомлений нет</div>'}
+    </div>
+    <div class="notify-foot">
+      <a href="notifications.html">Все уведомления${notifyUnread ? ` (${notifyUnread})` : ''}</a>
+      <button type="button" class="notify-link" id="notifyDesktopToggle">${desktopNotify ? 'В браузере: вкл' : 'В браузере: выкл'}</button>
+    </div>`;
+  renderIcons();
+}
+
+async function loadNotifications() {
+  try {
+    const res = await fetch(`${API}/api/notifications?limit=20`, { headers: hdr() });
+    if (!res.ok) return;
+    const data = await res.json();
+    notifyList = data.items || [];
+    setNotifyUnread(data.unread);
+    renderNotifyPanel();
+  } catch {}
+}
+
+function toggleNotifyPanel(force) {
+  const panel = notifyPanelEl();
+  if (!panel) return;
+  const open = force === undefined ? panel.hidden : !!force;
+  panel.hidden = !open;
+  if (open) { renderNotifyPanel(); loadNotifications(); }
+}
+async function markNotifyRead(id) {
+  const item = notifyList.find(n => n.id === id);
+  if (item && !item.read) {
+    item.read = true;
+    setNotifyUnread(Math.max(0, notifyUnread - 1));
+    renderNotifyPanel();
+  }
+  try { await fetch(`${API}/api/notifications/${id}/read`, { method: 'POST', headers: hdr() }); } catch {}
+}
+
+async function markAllNotifyRead() {
+  try {
+    const res = await fetch(`${API}/api/notifications/read-all`, { method: 'POST', headers: hdr() });
+    if (!res.ok) return;
+    notifyList.forEach(n => { n.read = true; });
+    setNotifyUnread(0);
+    renderNotifyPanel();
+    if (typeof onNotifyListChanged === 'function') onNotifyListChanged();
+  } catch {}
+}
+
+function showDesktopNotification(n) {
+  if (!desktopNotify) return;
+  if (typeof Notification === 'undefined' || Notification.permission !== 'granted') return;
+  try {
+    const note = new Notification(n.title, { body: n.body || '', tag: 'whatido-' + n.id });
+    note.onclick = () => {
+      window.focus();
+      if (n.link) location.href = n.link;
+      note.close();
+    };
+  } catch {}
+}
+
+async function toggleDesktopNotifications() {
+  if (desktopNotify) {
+    desktopNotify = false;
+    localStorage.setItem('notifyDesktop', '0');
+    renderNotifyPanel();
+    return;
+  }
+  if (typeof Notification === 'undefined') { showToast('Браузер не поддерживает уведомления'); return; }
+  let perm = Notification.permission;
+  if (perm === 'default') {
+    try { perm = await Notification.requestPermission(); } catch {}
+  }
+  if (perm !== 'granted') { showToast('Разрешение на уведомления не выдано'); return; }
+  desktopNotify = true;
+  localStorage.setItem('notifyDesktop', '1');
+  renderNotifyPanel();
+  showToast('Уведомления в браузере включены');
+}
+
+function handleIncomingNotification(n) {
+  notifyList.unshift(n);
+  if (notifyList.length > 40) notifyList.length = 40;
+  setNotifyUnread(notifyUnread + 1);
+  renderNotifyPanel();
+  if (n.level === 'warning' || n.level === 'critical') showToast(n.title);
+  showDesktopNotification(n);
+  if (typeof onNotificationArrived === 'function') onNotificationArrived(n);
+}
+
+function connectNotifyStream() {
+  if (notifyStream) { notifyStream.close(); notifyStream = null; }
+  const connect = () => {
+    const t = sessionStorage.getItem('authToken');
+    if (!t) return;
+    notifyStream = new EventSource(`${API}/api/notifications/stream?token=${encodeURIComponent(t)}`);
+    notifyStream.addEventListener('ready', ev => {
+      try { setNotifyUnread(JSON.parse(ev.data).unread); } catch {}
+    });
+    notifyStream.addEventListener('notification', ev => {
+      let n = null;
+      try { n = JSON.parse(ev.data); } catch { return; }
+      if (!n || !n.id) return;
+      handleIncomingNotification(n);
+    });
+    notifyStream.onerror = () => {
+      if (notifyStream) { notifyStream.close(); notifyStream = null; }
+      clearTimeout(notifyReconnectTimer);
+      notifyReconnectTimer = setTimeout(connect, 5000);
+    };
+  };
+  connect();
+  window.addEventListener('beforeunload', () => { if (notifyStream) notifyStream.close(); });
+}
+
+function initNotifications() {
+  const bell = document.getElementById('notifyBell');
+  const panel = notifyPanelEl();
+  if (!bell || !panel) return;
+  bell.addEventListener('click', e => { e.preventDefault(); toggleNotifyPanel(); });
+  panel.addEventListener('click', e => {
+    if (e.target.closest('#notifyReadAll')) { markAllNotifyRead(); return; }
+    if (e.target.closest('#notifyDesktopToggle')) { toggleDesktopNotifications(); return; }
+    const item = e.target.closest('[data-notify-id]');
+    if (!item) return;
+    e.preventDefault();
+    const id = parseInt(item.dataset.notifyId, 10);
+    const link = item.dataset.notifyLink;
+    toggleNotifyPanel(false);
+    markNotifyRead(id);
+    if (link) location.href = link;
+  });
+  document.addEventListener('click', e => {
+    if (panel.hidden) return;
+    if (e.target.closest('#notifyPanel') || e.target.closest('#notifyBell')) return;
+    toggleNotifyPanel(false);
+  });
+  document.addEventListener('keydown', e => { if (e.key === 'Escape' && !panel.hidden) toggleNotifyPanel(false); });
+  loadNotifications();
+  connectNotifyStream();
 }
 
 // --- Common UI ---
@@ -177,6 +486,407 @@ function copyText(text) {
   }
 }
 
+let lessonModalGroups = null;
+let lessonModalGroupsPromise = null;
+
+function lessonTodayIso() {
+  const d = new Date();
+  return `${d.getFullYear()}-${String(d.getMonth() + 1).padStart(2, '0')}-${String(d.getDate()).padStart(2, '0')}`;
+}
+
+function lessonNowTime() {
+  const d = new Date();
+  return `${String(d.getHours()).padStart(2, '0')}:${String(d.getMinutes()).padStart(2, '0')}`;
+}
+
+async function loadLessonGroups() {
+  if (lessonModalGroups) return lessonModalGroups;
+  if (!lessonModalGroupsPromise) {
+    lessonModalGroupsPromise = fetch(`${API}/api/groups`, { headers: hdr() })
+      .then(res => (res.ok ? res.json() : []))
+      .then(g => { lessonModalGroups = Array.isArray(g) ? g.filter(x => !x.deleted_at) : []; return lessonModalGroups; })
+      .catch(() => { lessonModalGroups = []; return lessonModalGroups; });
+  }
+  return lessonModalGroupsPromise;
+}
+
+function ensureLessonModal() {
+  let modal = document.getElementById('lessonModal');
+  if (modal) return modal;
+  modal = document.createElement('div');
+  modal.className = 'modal-overlay';
+  modal.id = 'lessonModal';
+  modal.innerHTML = `
+    <div class="edit-modal lesson-modal">
+      <h3 id="lessonModalTitle">Что прошли на занятии</h3>
+      <form id="lessonForm" class="settings-stack" style="gap:12px" autocomplete="off">
+        <input type="hidden" id="lessonId">
+        <div class="settings-field">
+          <label>Группа <span style="color:#ef4444">*</span></label>
+          <select id="lessonGroup" class="settings-input" required></select>
+        </div>
+        <div class="lesson-row">
+          <div class="settings-field">
+            <label>Дата занятия <span style="color:#ef4444">*</span></label>
+            <input type="date" id="lessonDate" class="settings-input" required>
+          </div>
+          <div class="settings-field">
+            <label>Время</label>
+            <input type="time" id="lessonTime" class="settings-input">
+          </div>
+        </div>
+        <div class="settings-field">
+          <label>Что прошли на занятии <span style="color:#ef4444">*</span></label>
+          <textarea id="lessonText" class="settings-input" rows="6" maxlength="5000" required
+            placeholder="Например: разобрали циклы for и while, решали задачи на списки, домашнее задание — функции"></textarea>
+          <span class="hint" id="lessonHint">0 / 5000</span>
+        </div>
+        <div class="lesson-dup" id="lessonDup" hidden>
+          <span>За эту группу и дату отчёт уже есть — создать второй нельзя.</span>
+          <button type="button" class="btn-link" id="lessonDupGo">Перейти к существующему отчёту</button>
+        </div>
+        <label class="toggle lesson-ai-toggle" id="lessonAiRow">
+          <input type="checkbox" id="lessonAiCheck" checked>
+          <span class="toggle-track"><span class="toggle-thumb"></span></span>
+          <span class="toggle-text"><b>Проверить по шаблону делового сообщения</b><small>ИИ сверит текст с шаблоном из настроек и, если не совпадёт, оформит его как деловое сообщение</small></span>
+        </label>
+        <div class="lesson-ai-status" id="lessonAiStatus" hidden></div>
+        <div class="card-foot" style="justify-content:flex-end;gap:8px">
+          <button type="button" class="btn-primary ghost" id="lessonVersionsBtn" hidden>История версий</button>
+          <button type="button" class="btn-primary ghost" id="lessonCancel">Отмена</button>
+          <button type="submit" class="btn-primary" id="lessonSubmit">Сохранить</button>
+        </div>
+      </form>
+    </div>`;
+  document.body.appendChild(modal);
+
+  const groupSel = modal.querySelector('#lessonGroup');
+  const textEl = modal.querySelector('#lessonText');
+  const hintEl = modal.querySelector('#lessonHint');
+  const submitBtn = modal.querySelector('#lessonSubmit');
+
+  textEl.addEventListener('input', () => { hintEl.textContent = `${textEl.value.length} / 5000`; });
+  modal.addEventListener('click', e => { if (e.target === modal) closeLessonModal(); });
+  modal.querySelector('#lessonCancel').addEventListener('click', closeLessonModal);
+  modal.querySelector('#lessonVersionsBtn').addEventListener('click', () => {
+    const id = modal.querySelector('#lessonId').value;
+    if (id) openLessonVersions(id);
+  });
+  groupSel.addEventListener('change', () => prefetchLessonForGroupDate());
+  modal.querySelector('#lessonDate').addEventListener('change', () => prefetchLessonForGroupDate());
+  modal.querySelector('#lessonDupGo').addEventListener('click', () => {
+    const id = modal.querySelector('#lessonDup').dataset.id;
+    if (!id) return;
+    closeLessonModal();
+    openLessonModal({ id });
+  });
+  modal.querySelector('#lessonForm').addEventListener('submit', e => submitLessonModal(e));
+  return modal;
+}
+
+async function submitLessonModal(e) {
+  e.preventDefault();
+  const modal = document.getElementById('lessonModal');
+  if (!modal) return;
+  const groupSel = modal.querySelector('#lessonGroup');
+  const dateEl = modal.querySelector('#lessonDate');
+  const timeEl = modal.querySelector('#lessonTime');
+  const textEl = modal.querySelector('#lessonText');
+  const submitBtn = modal.querySelector('#lessonSubmit');
+  const aiCheckEl = modal.querySelector('#lessonAiCheck');
+  const groupId = groupSel.value;
+  const date = dateEl.value;
+  const text = textEl.value.trim();
+  if (!groupId) { showToast('Выберите группу'); groupSel.focus(); return; }
+  if (!date) { showToast('Укажите дату занятия'); return; }
+  if (!text) { showToast('Введите текст отчёта'); textEl.focus(); return; }
+  const id = modal.querySelector('#lessonId').value;
+  const aiCheck = !!aiCheckEl && aiCheckEl.checked;
+  submitBtn.disabled = true;
+  try {
+    const res = await fetch(`${API}/api/lesson-reports${id ? '/' + id : ''}`, {
+      method: id ? 'PUT' : 'POST',
+      headers: hdrJson(),
+      body: JSON.stringify({ group_id: Number(groupId), lesson_date: date, lesson_time: timeEl.value || null, text, ai_check: aiCheck }),
+    });
+    const data = await res.json().catch(() => ({}));
+    if (!res.ok) {
+      if (res.status === 409 && data.id) {
+        showLessonDuplicate(modal, data.id);
+        showToast('За эту группу и дату отчёт уже есть — новый создать нельзя');
+        return;
+      }
+      showToast(data.error || 'Не удалось сохранить отчёт');
+      return;
+    }
+    closeLessonModal();
+    if (data.ai_status === 'pending' || data.ai_status === 'processing') {
+      showToast('Отчёт сохранён — ИИ проверяет текст по шаблону');
+    } else if (data.ai_status === 'error') {
+      showToast(`Отчёт сохранён, проверка по шаблону не удалась: ${data.ai_error || 'ошибка ИИ'}`);
+    } else {
+      showToast(id ? 'Отчёт о занятии обновлён' : 'Отчёт о занятии сохранён');
+    }
+    if (typeof onLessonReportSaved === 'function') onLessonReportSaved();
+  } catch {
+    showToast('Ошибка сети');
+  } finally {
+    submitBtn.disabled = false;
+  }
+}
+
+let lessonDupSeq = 0;
+
+async function prefetchLessonForGroupDate() {
+  const modal = document.getElementById('lessonModal');
+  if (!modal || !modal.classList.contains('open')) return;
+  if (modal.querySelector('#lessonId').value) return;
+  const groupId = modal.querySelector('#lessonGroup').value;
+  const date = modal.querySelector('#lessonDate').value;
+  if (!groupId || !date) { showLessonDuplicate(modal, null); return; }
+  const seq = ++lessonDupSeq;
+  try {
+    const q = `group_id=${encodeURIComponent(groupId)}&date_from=${encodeURIComponent(date)}&date_to=${encodeURIComponent(date)}&limit=1`;
+    const res = await fetch(`${API}/api/lesson-reports?${q}`, { headers: hdr() });
+    if (seq !== lessonDupSeq) return;
+    if (!res.ok) { showLessonDuplicate(modal, null); return; }
+    const data = await res.json();
+    if (seq !== lessonDupSeq) return;
+    const item = (data.items || [])[0];
+    showLessonDuplicate(modal, item ? item.id : null);
+  } catch {
+    if (seq === lessonDupSeq) showLessonDuplicate(modal, null);
+  }
+}
+
+function showLessonDuplicate(modal, existingId) {
+  const row = modal.querySelector('#lessonDup');
+  if (!row) return;
+  row.dataset.id = existingId ? String(existingId) : '';
+  row.hidden = !existingId;
+}
+
+function fillLessonModalFromReport(modal, r) {
+  modal.querySelector('#lessonId').value = r.id;
+  if (r.lesson_time && !modal.querySelector('#lessonTime').value) {
+    modal.querySelector('#lessonTime').value = String(r.lesson_time).slice(0, 5);
+  }
+  if (!modal.querySelector('#lessonText').value) {
+    const textEl = modal.querySelector('#lessonText');
+    textEl.value = r.text || '';
+    textEl.dispatchEvent(new Event('input'));
+  }
+  const aiCheck = modal.querySelector('#lessonAiCheck');
+  if (aiCheck) aiCheck.checked = false;
+  updateLessonAiRow(modal, r);
+  modal.querySelector('#lessonModalTitle').textContent = 'Редактирование отчёта';
+  modal.querySelector('#lessonSubmit').textContent = 'Обновить';
+}
+
+function lessonAiStatusText(r) {
+  if (!r || !r.ai_status || r.ai_status === 'none') return '';
+  if (r.ai_status === 'pending') return 'ИИ проверяет текст по шаблону…';
+  if (r.ai_status === 'processing') return 'ИИ оформляет текст по шаблону…';
+  if (r.ai_status === 'done' && r.text_ai) return 'ИИ оформил текст по шаблону';
+  if (r.ai_status === 'skipped') return 'Текст уже соответствует шаблону';
+  if (r.ai_status === 'reverted') return 'Возвращена исходная версия текста';
+  if (r.ai_status === 'error') return `Проверка по шаблону не удалась: ${r.ai_error || 'ошибка ИИ'}`;
+  return `Статус ИИ: ${r.ai_status}`;
+}
+
+function updateLessonAiRow(modal, r) {
+  const row = modal.querySelector('#lessonAiRow');
+  const status = modal.querySelector('#lessonAiStatus');
+  const versionsBtn = modal.querySelector('#lessonVersionsBtn');
+  if (row) row.hidden = false;
+  const text = lessonAiStatusText(r);
+  if (status) {
+    status.textContent = text;
+    status.hidden = !text;
+    status.classList.toggle('err', !!r && r.ai_status === 'error');
+  }
+  if (versionsBtn) versionsBtn.hidden = !modal.querySelector('#lessonId').value;
+}
+
+function resetLessonModalFields(modal) {
+  lessonDupSeq++;
+  modal.querySelector('#lessonId').value = '';
+  showLessonDuplicate(modal, null);
+  modal.querySelector('#lessonDate').value = lessonTodayIso();
+  modal.querySelector('#lessonTime').value = lessonNowTime();
+  const textEl = modal.querySelector('#lessonText');
+  textEl.value = '';
+  textEl.dispatchEvent(new Event('input'));
+  const aiCheck = modal.querySelector('#lessonAiCheck');
+  if (aiCheck) aiCheck.checked = true;
+  updateLessonAiRow(modal, null);
+  modal.querySelector('#lessonModalTitle').textContent = 'Что прошли на занятии';
+  modal.querySelector('#lessonSubmit').textContent = 'Сохранить';
+}
+
+const LESSON_VERSION_LABELS = {
+  manual: 'Тьютор',
+  ai: 'ИИ по шаблону',
+  restore: 'Восстановлено'
+};
+
+let currentLessonVersionId = '';
+
+function ensureLessonVersionsModal() {
+  let modal = document.getElementById('lessonVersionsModal');
+  if (modal) return modal;
+  modal = document.createElement('div');
+  modal.className = 'modal-overlay';
+  modal.id = 'lessonVersionsModal';
+  modal.innerHTML = `
+    <div class="edit-modal lesson-modal">
+      <h3>История версий отчёта</h3>
+      <div class="lesson-versions" id="lessonVersionsList"><div class="empty">Загрузка…</div></div>
+      <div class="card-foot" style="justify-content:flex-end;gap:8px">
+        <button type="button" class="btn-primary ghost" id="lessonVersionsClose">Закрыть</button>
+      </div>
+    </div>`;
+  document.body.appendChild(modal);
+  modal.addEventListener('click', e => { if (e.target === modal) closeLessonVersions(); });
+  modal.querySelector('#lessonVersionsClose').addEventListener('click', closeLessonVersions);
+  return modal;
+}
+
+function closeLessonVersions() {
+  const modal = document.getElementById('lessonVersionsModal');
+  if (modal) modal.classList.remove('open');
+}
+
+function lessonVersionItemHtml(v, index) {
+  const label = LESSON_VERSION_LABELS[v.source] || v.source || 'Версия';
+  const who = v.author_name || v.author_username || '';
+  return `
+    <div class="lesson-version${index === 0 ? ' current' : ''}">
+      <div class="lesson-version-head">
+        <span class="lesson-version-label">${esc(label)}</span>
+        <span class="lesson-version-time">${esc(notifyTime(v.created_at))}</span>
+      </div>
+      <div class="lesson-version-text">${esc(v.text || '')}</div>
+      <div class="lesson-version-foot">
+        ${who ? `<span class="lesson-version-author">${esc(who)}</span>` : ''}
+        ${index === 0 ? '<span class="lesson-badge">текущая</span>' : ''}
+        ${index === 0 ? '' : `<button type="button" class="btn-link" data-restore="${v.id}" data-report="${v.lesson_report_id || currentLessonVersionId || ''}">Восстановить</button>`}
+      </div>
+    </div>`;
+}
+
+async function openLessonVersions(id) {
+  currentLessonVersionId = String(id || '');
+  const modal = ensureLessonVersionsModal();
+  const list = modal.querySelector('#lessonVersionsList');
+  list.innerHTML = '<div class="empty">Загрузка…</div>';
+  modal.classList.add('open');
+  renderIcons();
+  try {
+    const res = await fetch(`${API}/api/lesson-reports/${id}/versions`, { headers: hdr() });
+    const data = await res.json().catch(() => ({}));
+    if (!res.ok) { list.innerHTML = `<div class="empty">${esc(data.error || 'Не удалось загрузить историю')}</div>`; return; }
+    const items = data.items || [];
+    if (!items.length) { list.innerHTML = '<div class="empty">Версий пока нет</div>'; return; }
+    list.innerHTML = items.map(lessonVersionItemHtml).join('');
+    renderIcons();
+  } catch {
+    list.innerHTML = '<div class="empty">Ошибка сети</div>';
+  }
+}
+
+async function restoreLessonVersion(id, versionId, btn) {
+  if (!confirm('Восстановить эту версию отчёта?')) return;
+  if (btn) btn.disabled = true;
+  try {
+    const res = await fetch(`${API}/api/lesson-reports/${id}/versions/${versionId}/restore`, { method: 'POST', headers: hdr() });
+    const data = await res.json().catch(() => ({}));
+    if (!res.ok) { showToast(data.error || 'Не удалось восстановить версию'); return; }
+    closeLessonVersions();
+    showToast('Версия отчёта восстановлена');
+    if (typeof onLessonReportSaved === 'function') onLessonReportSaved();
+  } catch {
+    showToast('Ошибка сети');
+  } finally {
+    if (btn) btn.disabled = false;
+  }
+}
+
+document.addEventListener('click', e => {
+  const btn = e.target.closest('[data-restore]');
+  if (!btn) return;
+  e.preventDefault();
+  let id = btn.dataset.report || currentLessonVersionId;
+  if (!id) {
+    const lessonModal = document.getElementById('lessonModal');
+    id = (lessonModal && lessonModal.querySelector('#lessonId').value) || '';
+  }
+  if (!id) return;
+  restoreLessonVersion(id, btn.dataset.restore, btn);
+});
+
+async function openLessonModal(opts = {}) {
+  const modal = ensureLessonModal();
+  const groupSel = modal.querySelector('#lessonGroup');
+  const previous = groupSel.value;
+  const groups = await loadLessonGroups();
+  groupSel.innerHTML = '';
+  if (!groups.length) {
+    const o = document.createElement('option');
+    o.value = '';
+    o.textContent = 'Нет доступных групп';
+    groupSel.appendChild(o);
+  } else {
+    groups.forEach(g => {
+      const o = document.createElement('option');
+      o.value = g.id;
+      o.textContent = g.branch_name ? `${g.name} (${g.branch_name})` : g.name;
+      groupSel.appendChild(o);
+    });
+  }
+
+  resetLessonModalFields(modal);
+  const wanted = opts.groupId ? String(opts.groupId) : previous;
+  if (wanted && groups.some(g => String(g.id) === wanted)) groupSel.value = wanted;
+
+  if (opts.text) {
+    const textEl = modal.querySelector('#lessonText');
+    textEl.value = opts.text;
+    textEl.dispatchEvent(new Event('input'));
+  }
+
+  modal.classList.add('open');
+
+  if (opts.id) {
+    try {
+      const res = await fetch(`${API}/api/lesson-reports/${opts.id}`, { headers: hdr() });
+      if (res.ok) {
+        const r = await res.json();
+        groupSel.value = String(r.group_id);
+        modal.querySelector('#lessonDate').value = String(r.lesson_date).slice(0, 10);
+        modal.querySelector('#lessonTime').value = r.lesson_time ? String(r.lesson_time).slice(0, 5) : '';
+        fillLessonModalFromReport(modal, r);
+      }
+    } catch {}
+  } else {
+    await prefetchLessonForGroupDate();
+  }
+
+  renderIcons();
+  setTimeout(() => modal.querySelector('#lessonText').focus(), 50);
+}
+
+function closeLessonModal() {
+  const modal = document.getElementById('lessonModal');
+  if (modal) modal.classList.remove('open');
+}
+
+document.addEventListener('keydown', e => {
+  if (e.key !== 'Escape') return;
+  const modal = document.getElementById('lessonModal');
+  if (modal && modal.classList.contains('open')) closeLessonModal();
+});
+
 function renderPager(el, page, totalPages, onPage) {
   if (!el) return;
   if (totalPages <= 1) { el.innerHTML = ''; return; }

public/audit.html

@@ -16,6 +16,9 @@
     </div>
 
     <div class="actions-row">
+      <select id="auditActionFilter" class="settings-input" style="max-width:280px">
+        <option value="">Все действия</option>
+      </select>
       <input type="search" id="auditFilter" class="settings-input" placeholder="Фильтр по действию..." style="max-width:300px">
       <button class="btn-link" id="auditRefreshBtn" type="button" title="Обновить">Обновить</button>
       <span class="hint" id="auditCount"></span>
@@ -26,6 +29,7 @@
         <thead>
           <tr>
             <th>Время</th>
+            <th>Кто</th>
             <th>Действие</th>
             <th>Детали</th>
             <th>IP</th>
@@ -39,11 +43,12 @@
   </div>
 </div>
 <div class="modal-overlay" id="auditDetailsModal">
-  <div class="edit-modal" style="max-width:640px">
+  <div class="edit-modal" style="max-width:820px">
     <h3 id="auditDetailsTitle">Детали действия</h3>
-    <div class="audit-details-body"><pre id="auditDetailsBody"></pre></div>
+    <div class="audit-details-head" id="auditDetailsHead"></div>
+    <div class="audit-details-body" id="auditDetailsBody"></div>
     <div class="card-foot" style="justify-content:flex-end;gap:8px">
-      <button type="button" class="cancel" id="auditDetailsCloseBtn">Закрыть</button>
+      <button type="button" class="btn-primary ghost" id="auditDetailsCloseBtn">Закрыть</button>
     </div>
   </div>
 </div>

public/dashboard.html

@@ -28,6 +28,11 @@
           <div class="recent" id="recentList"></div>
           <div class="dash-link-row"><a href="journal.html">Все записи →</a></div>
         </div>
+        <div class="dash-card">
+          <h3><span class="ic"><i data-lucide="notebook-pen"></i></span> Что прошли на занятиях</h3>
+          <div class="recent" id="lessonList"></div>
+          <div class="dash-link-row"><a href="lessons.html">Все отчёты →</a></div>
+        </div>
         <div class="dash-card">
           <h3><span class="ic"><i data-lucide="camera"></i></span> Фото групп</h3>
           <div class="photos-grid-dash" id="dashPhotos"></div>
@@ -40,7 +45,9 @@
           <h3><span class="ic"><i data-lucide="zap"></i></span> Быстрые действия</h3>
           <div class="actions-grid">
             <a class="action-btn" href="journal.html"><span class="aic"><i data-lucide="book-open"></i></span>Журнал</a>
+            <button type="button" class="action-btn" id="lessonReportBtn" style="border:1px solid var(--border);cursor:pointer;font-family:inherit"><span class="aic"><i data-lucide="notebook-pen"></i></span>Что прошли на занятии</button>
             <a class="action-btn" href="files.html"><span class="aic"><i data-lucide="folder"></i></span>Файлы</a>
+            <a class="action-btn" href="photos.html"><span class="aic"><i data-lucide="Image"></i></span>Фото</a>
             <a class="action-btn" href="groups.html"><span class="aic"><i data-lucide="users"></i></span>Группы</a>
             <a class="action-btn" href="links.html"><span class="aic"><i data-lucide="link"></i></span>Ссылки</a>
             <a class="action-btn" href="trash.html"><span class="aic"><i data-lucide="trash-2"></i></span>Корзина</a>

public/groups.html

@@ -14,6 +14,7 @@
     <div class="add-row" style="align-items:center;gap:8px">
       <input type="text" id="newGroup" placeholder="Название группы" style="flex:1;max-width:300px">
       <select id="newGroupBranch" style="background:var(--bg);border:1px solid var(--border);color:var(--text);border-radius:8px;padding:8px 12px;font-size:.85rem;min-width:180px"><option value="">— без филиала —</option></select>
+      <select id="newGroupTutor" style="background:var(--bg);border:1px solid var(--border);color:var(--text);border-radius:8px;padding:8px 12px;font-size:.85rem;min-width:160px"><option value="">— не назначен —</option></select>
       <button type="button" id="addGroupBtn">Добавить</button>
     </div>
     <div class="list" id="groupList"></div>
@@ -70,6 +71,70 @@
 </div>
 
 <div class="toast" id="toast"></div>
+
+<div class="modal-overlay" id="groupFilesModal">
+  <div class="edit-modal" style="max-width:440px">
+    <h3 id="groupFilesTitle">Архив файлов группы</h3>
+    <form id="groupFilesForm" class="settings-stack" style="gap:14px">
+      <div class="settings-row">
+        <div class="settings-field" style="flex:1">
+          <label>Группа <span style="color:#ef4444">*</span></label>
+          <select id="groupFilesGroup" class="settings-input" required></select>
+        </div>
+      </div>
+      <div class="settings-row">
+        <div class="settings-field" style="flex:1">
+          <label>Дата с</label>
+          <input type="date" id="groupFilesFrom" class="settings-input">
+        </div>
+        <div class="settings-field" style="flex:1">
+          <label>Дата по</label>
+          <input type="date" id="groupFilesTo" class="settings-input">
+        </div>
+      </div>
+      <div class="settings-row">
+        <div class="settings-field" style="flex:1">
+          <div class="hint" style="font-size:.78rem;color:var(--muted);margin:0">Файлы всех учеников группы за период. По умолчанию — с самого начала и по сегодня.</div>
+        </div>
+      </div>
+      <div class="settings-field full">
+        <label style="display:flex;align-items:center;gap:8px;cursor:pointer">
+          <input type="checkbox" id="groupFilesIncludeWorks" checked>
+          Работы (файлы проектов)
+        </label>
+      </div>
+      <div class="settings-field full">
+        <label style="display:flex;align-items:center;gap:8px;cursor:pointer">
+          <input type="checkbox" id="groupFilesIncludePhotos">
+          Фото записи
+        </label>
+      </div>
+      <div class="settings-field full">
+        <label>Какие фото выгружать</label>
+        <div style="display:flex;flex-direction:column;gap:8px">
+          <label style="display:flex;align-items:center;gap:6px;cursor:pointer;font-weight:400">
+            <input type="checkbox" id="groupFilesMainPhoto" checked>
+            Главное фото каждой записи
+          </label>
+          <label style="display:flex;align-items:center;gap:6px;cursor:pointer;font-weight:400">
+            <input type="checkbox" id="groupFilesGallery">
+            Вся галерея записи
+          </label>
+          <label style="display:flex;align-items:center;gap:6px;cursor:pointer;font-weight:400">
+            <input type="checkbox" id="groupFilesOriginals">
+            Оригиналы фото (до обработки)
+          </label>
+        </div>
+        <span class="hint" style="font-size:.78rem">Главное фото — текущая версия снимка записи. Галерея — все фото записи. Оригиналы — версии до обработки, они попадают в подпапку «Оригиналы», если обработка уже применялась.</span>
+      </div>
+      <div class="card-foot" style="justify-content:flex-end;gap:8px">
+        <button type="button" class="btn-primary ghost" id="closeGroupFilesBtn">Отмена</button>
+        <button type="submit" class="btn-primary" id="downloadGroupFilesBtn">Скачать ZIP</button>
+      </div>
+    </form>
+  </div>
+</div>
+
 <script src="vendor/lucide.min.js"></script>
 <script src="admin.js"></script>
 <script src="vendor/jszip.min.js"></script>

public/index.html

@@ -9,7 +9,10 @@
 :root{--bg:#f5f5f5;--card:#fff;--border:#e5e5e5;--accent:#2563eb;--text:#171717;--muted:#737373;--radius:12px}
 body{font-family:-apple-system,BlinkMacSystemFont,'Segoe UI',Roboto,sans-serif;background:var(--bg);color:var(--text);min-height:100dvh;padding:24px 16px}
 h1{font-size:1.5rem;font-weight:600;margin-bottom:8px;letter-spacing:-.02em;text-align:center}
-.sub{color:var(--muted);font-size:.85rem;margin-bottom:32px;text-align:center}
+.sub{color:var(--muted);font-size:.85rem;text-align:center}
+.brand-head{display:flex;align-items:center;justify-content:center;gap:16px;margin-bottom:32px}
+.brand-logo{height:76px;width:auto;max-width:min(46vw,340px);object-fit:contain;flex-shrink:0}
+.brand-text{display:flex;flex-direction:column;align-items:flex-start}
 
 .form{width:100%;max-width:900px;margin:0 auto;display:grid;grid-template-columns:320px 1fr;gap:32px;align-items:start}
 @media(max-width:760px){.form{grid-template-columns:1fr;max-width:480px}}
@@ -36,9 +39,14 @@ h1{font-size:1.5rem;font-weight:600;margin-bottom:8px;letter-spacing:-.02em;text
 .files-list .file-row .f-size{color:var(--muted);flex-shrink:0}
 .files-list .file-row button{background:none;border:none;color:var(--muted);cursor:pointer;font-size:.85rem;padding:0 2px;flex-shrink:0}
 .files-list .file-row button:hover{color:#ef4444}
+.paste-hint{font-size:.75rem;color:var(--muted);line-height:1.35;text-align:center}
+.files-card .paste-hint{text-align:left}
+@media(hover:none){.paste-hint{display:none}}
 .preview-wrap{width:100%;display:flex;flex-direction:column;align-items:center;gap:8px}
-.preview{max-width:100%;width:100%;aspect-ratio:4/3;object-fit:cover;border-radius:var(--radius);background:var(--card);display:block;border:1px dashed var(--border)}
+.preview{max-width:100%;width:100%;aspect-ratio:4/3;object-fit:cover;border-radius:var(--radius);background:var(--card);display:block;border:1px dashed var(--border);cursor:pointer;transition:border-color .15s}
 .preview.has-photo{border-style:solid}
+.preview:hover,.preview:focus-visible{border-color:var(--accent)}
+.preview-caption{font-size:.85rem;color:var(--muted);text-align:center;line-height:1.35}
 .remove-photo{background:none;border:none;color:#ef4444;font-size:.85rem;cursor:pointer;padding:4px;display:none}
 .remove-photo.show{display:block}
 
@@ -63,6 +71,12 @@ textarea{resize:vertical;min-height:160px;font-family:inherit;line-height:1.5}
 .toast.show{opacity:1}
 .toast.error{background:#dc2626}
 
+.sent-panel{width:100%;max-width:900px;margin:32px auto 0;background:var(--card);border:2px solid var(--accent);border-radius:var(--radius);padding:40px 32px;display:none;flex-direction:column;gap:20px;align-items:center;text-align:center;box-shadow:0 8px 24px rgba(37,99,235,.18)}
+.sent-check{width:88px;height:88px;border-radius:50%;background:var(--accent);color:#fff;display:flex;align-items:center;justify-content:center;font-size:2.6rem}
+.sent-panel h2{font-size:1.6rem;font-weight:700;letter-spacing:-.02em;color:var(--text)}
+.sent-panel p{font-size:1.05rem;color:var(--muted);max-width:520px}
+.sent-timer{background:var(--bg);border:1px solid var(--border);border-radius:var(--radius);padding:14px 20px;font-size:1rem;font-weight:600;color:var(--text)}
+
 nav{position:fixed;top:16px;right:16px;display:flex;gap:8px}
 nav a{color:var(--muted);text-decoration:none;font-size:.8rem;padding:6px 12px;border-radius:8px;transition:color .15s}
 nav a:hover{color:var(--text)}
@@ -83,17 +97,23 @@ nav a:hover{color:var(--text)}
 <nav>
   <a href="admin.html">Админка</a>
 </nav>
-<h1 id="title">Что мы узнали на занятии</h1>
-<p class="sub">Отметь, что ты делал(а) на занятии</p>
+<div class="brand-head">
+  <img class="brand-logo" id="brandLogo" alt="" hidden>
+  <div class="brand-text">
+    <h1 id="title">Что мы узнали на занятии</h1>
+    <p class="sub">Отметь, что ты делал(а) на занятии</p>
+  </div>
+</div>
 
 <form class="form" id="form">
   <div class="photo-col">
     <div class="photo-card">
       <div class="preview-wrap">
-        <img class="preview" id="preview" alt="Фото" src="data:image/svg+xml,%3Csvg xmlns='http://www.w3.org/2000/svg' width='640' height='480'%3E%3Crect width='100%25' height='100%25' fill='none' stroke='%23475569' stroke-width='2' stroke-dasharray='8 8'/%3E%3Ctext x='50%25' y='50%25' fill='%2364748b' font-family='sans-serif' font-size='28' text-anchor='middle' dominant-baseline='middle'%3EФото%3C/text%3E%3C/svg%3E">
+        <img class="preview" id="preview" alt="Фото" title="Открыть камеру" tabindex="0" role="button" src="data:image/svg+xml,%3Csvg xmlns='http://www.w3.org/2000/svg' width='640' height='480'%3E%3Crect width='100%25' height='100%25' fill='none' stroke='%23475569' stroke-width='2' stroke-dasharray='8 8'/%3E%3Ctext x='50%25' y='50%25' fill='%2364748b' font-family='sans-serif' font-size='28' text-anchor='middle' dominant-baseline='middle'%3EФото%3C/text%3E%3C/svg%3E">
+        <p class="preview-caption" id="previewCaption">Нажми чтобы сделать фото</p>
         <button type="button" class="remove-photo" id="removePhotoBtn">Убрать фото</button>
       </div>
-      <div class="photo-btns">
+      <div class="photo-btns" id="camBtns">
         <button type="button" class="cam" id="openCamBtn">Камера</button>
       </div>
     </div>
@@ -104,6 +124,7 @@ nav a:hover{color:var(--text)}
       </div>
       <button type="button" class="files-btn" id="filesBtn">Выбрать файлы</button>
       <input type="file" id="filesInput" multiple hidden>
+      <p class="paste-hint">Ctrl+V — вставить файлы из буфера</p>
       <div class="files-list" id="filesList"></div>
     </div>
   </div>
@@ -121,9 +142,15 @@ nav a:hover{color:var(--text)}
       </select>
     </div>
 
+    <div class="field" id="moduleField" style="display:none">
+      <label>Тема модуля</label>
+      <input type="text" id="moduleInput" list="moduleInputList" placeholder="Начни вводить название темы..." autocomplete="off">
+      <datalist id="moduleInputList"></datalist>
+    </div>
+
     <div class="field">
       <label>Что сделал</label>
-      <textarea id="descInput" placeholder="Опиши, что проходил, что делал на занятии..." required></textarea>
+      <textarea id="descInput" maxlength="300" placeholder="Опиши, что проходил, что делал на занятии..." required></textarea>
     </div>
 
     <input type="text" name="website" id="hpWebsite" tabindex="-1" autocomplete="off" style="display:none" value="">
@@ -132,6 +159,13 @@ nav a:hover{color:var(--text)}
   </div>
 </form>
 
+<div class="sent-panel" id="sentPanel">
+  <div class="sent-check">✓</div>
+  <h2 id="sentTitle">Запись отправлена!</h2>
+  <p id="sentText">Спасибо! Твоя запись уже передана преподавателю.</p>
+  <div class="sent-timer" id="sentTimer"></div>
+</div>
+
 <footer class="footer">
   <div class="f-left" id="footerLeft"></div>
   <div class="f-right" id="footerRight"></div>

public/journal.html

@@ -5,6 +5,36 @@
 <meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1">
 <title>Журнал — Админ-панель</title>
 <link rel="stylesheet" href="admin.css">
+<link rel="stylesheet" href="admin.css">
+<style>
+.enhance-modal { max-width: 1100px; width: 94vw; }
+.enhance-body { display: flex; gap: 16px; align-items: stretch; margin-top: 4px; }
+.enhance-compare { position: relative; flex: 1 1 auto; min-width: 0; border-radius: 10px; overflow: hidden; background: var(--bg); border: 1px solid var(--border); user-select: none; touch-action: none; cursor: ew-resize; }
+.enhance-compare.zoomed { cursor: grab; }
+.enhance-compare.panning { cursor: grabbing; }
+.enhance-stage { transform-origin: 0 0; will-change: transform; }
+.enhance-stage > img, .enhance-stage > canvas { display: block; width: 100%; height: 100%; }
+.enhance-stage > img { height: auto; }
+.enhance-top { position: absolute; inset: 0; overflow: hidden; }
+.enhance-top .enhance-stage { position: absolute; inset: 0; }
+.enhance-divider { position: absolute; top: 0; bottom: 0; left: 50%; width: 32px; transform: translateX(-50%); pointer-events: auto; cursor: ew-resize; }
+.enhance-divider::before { content: ''; position: absolute; top: 0; bottom: 0; left: 50%; width: 2px; transform: translateX(-50%); background: #fff; box-shadow: 0 0 6px rgba(0,0,0,.6); pointer-events: none; }
+.enhance-handle { position: absolute; top: 50%; left: 50%; transform: translate(-50%, -50%); width: 34px; height: 34px; border-radius: 50%; background: #fff; color: #333; display: flex; align-items: center; justify-content: center; font-size: 1rem; box-shadow: 0 2px 8px rgba(0,0,0,.4); pointer-events: none; }
+.enhance-badge { position: absolute; top: 10px; padding: 3px 10px; border-radius: 999px; background: rgba(0,0,0,.55); color: #fff; font-size: .72rem; pointer-events: none; }
+.enhance-badge.left { left: 10px; }
+.enhance-badge.right { right: 10px; }
+.enhance-loading { position: absolute; inset: 0; display: flex; align-items: center; justify-content: center; color: var(--muted); font-size: .85rem; background: var(--bg); }
+.enhance-sliders { flex: 0 0 240px; display: flex; flex-direction: column; gap: 14px; }
+.enhance-sliders .settings-field input[type=range] { width: 100%; }
+.enhance-foot { justify-content: flex-end; gap: 8px; margin-top: 14px; }
+.enhance-ai-mode { width: auto; min-width: 200px; padding: 9px 12px; font-size: .85rem; }
+.enhance-ai-hint { font-size: .75rem; color: var(--muted); max-width: 340px; }
+.photo-thumb { width: 56px; height: 56px; object-fit: cover; border-radius: 6px; border: 1px solid var(--border); display: block; }
+@media (max-width: 800px) {
+  .enhance-body { flex-direction: column; }
+  .enhance-sliders { flex: 1 1 auto; display: grid; grid-template-columns: repeat(auto-fit, minmax(150px, 1fr)); }
+}
+</style>
 </head>
 <body data-page="journal">
 <div class="layout">
@@ -15,10 +45,12 @@
       <div><label>Поиск</label><input type="text" id="searchInput" class="search-input" placeholder="Имя или описание"></div>
       <div><label>Студент</label><input type="text" id="studentFilter" list="studentFilterList" placeholder="Все / введите имя..."><datalist id="studentFilterList"></datalist></div>
       <div><label>Группа</label><select id="groupFilter"><option value="">Все группы</option></select></div>
+      <div><label>Модуль</label><input type="text" id="moduleFilter" list="moduleFilterList" placeholder="Все модули" autocomplete="off"><datalist id="moduleFilterList"></datalist></div>
       <div><label>С</label><input type="date" id="dateFrom"></div>
       <div><label>По</label><input type="date" id="dateTo"></div>
       <div><label>&nbsp;</label><button type="button" id="exportCsvBtn" style="background:var(--card);border:1px solid var(--border);color:var(--text);border-radius:8px;padding:8px 16px;font-size:.85rem;cursor:pointer;white-space:nowrap">Экспорт CSV</button></div>
       <div><label>&nbsp;</label><button type="button" id="createLinkBtn" style="background:var(--card);border:1px solid var(--border);color:var(--text);border-radius:8px;padding:8px 16px;font-size:.85rem;cursor:pointer;white-space:nowrap">Ссылка</button></div>
+      <div><label>&nbsp;</label><button type="button" id="lessonReportBtn" style="background:var(--card);border:1px solid var(--border);color:var(--accent);border-radius:8px;padding:8px 16px;font-size:.85rem;font-weight:600;cursor:pointer;white-space:nowrap">Что прошли на занятии</button></div>
       <div><label>&nbsp;</label>
         <div class="view-toggle" id="viewToggle">
           <button data-view="list" type="button">Список</button>
@@ -35,6 +67,17 @@
   <img id="imgModalSrc">
 </div>
 
+<div class="modal-overlay" id="videoModal">
+  <div class="video-modal">
+    <div class="video-head">
+      <span id="videoTitle"></span>
+      <a class="video-dl" id="videoDownload" download title="Скачать файл">Скачать</a>
+      <button type="button" class="video-close" id="videoClose" title="Закрыть">&times;</button>
+    </div>
+    <video id="videoPlayer" controls playsinline preload="metadata"></video>
+  </div>
+</div>
+
 <div class="modal-overlay" id="editModal">
   <div class="edit-modal" style="max-width:720px">
     <h3>Редактирование записи</h3>
@@ -48,6 +91,11 @@
         <label>Группа <span style="color:#ef4444">*</span></label>
         <select id="editGroup" class="settings-input" required></select>
       </div>
+      <div class="settings-field">
+        <label>Тема модуля</label>
+        <input type="text" id="editModule" class="settings-input" list="editModuleList" placeholder="Начните вводить название..." autocomplete="off">
+        <datalist id="editModuleList"></datalist>
+      </div>
       <div class="settings-field full">
         <label>Что делала(а) <span style="color:#ef4444">*</span>
           <button type="button" id="aiCorrectBtn" class="ai-btn" title="Исправить ошибки ИИ">✨</button>
@@ -161,6 +209,60 @@
   </div>
 </div>
 
+<div class="modal-overlay" id="enhanceModal">
+  <div class="edit-modal enhance-modal">
+    <h3>Улучшение фотографии</h3>
+    <div class="enhance-body">
+      <div class="enhance-compare" id="enhanceCompare">
+        <div class="enhance-stage" id="enhanceStage">
+          <img id="enhanceOrig" alt="Оригинал">
+        </div>
+        <div class="enhance-top" id="enhanceTop" style="clip-path:inset(0 0 0 50%)">
+          <div class="enhance-stage" id="enhanceInner">
+            <canvas id="enhanceCanvas"></canvas>
+          </div>
+        </div>
+        <div class="enhance-divider" id="enhanceDivider"><div class="enhance-handle">⇔</div></div>
+        <div class="enhance-badge left">Оригинал</div>
+        <div class="enhance-badge right">Результат</div>
+        <div class="enhance-loading" id="enhanceLoading">Загрузка...</div>
+      </div>
+      <div class="enhance-sliders">
+        <div class="settings-field"><label>Яркость <span id="enhanceBrightnessVal">100%</span></label><input type="range" id="enhanceBrightness" min="50" max="150" value="100"></div>
+        <div class="settings-field"><label>Контраст <span id="enhanceContrastVal">100%</span></label><input type="range" id="enhanceContrast" min="50" max="150" value="100"></div>
+        <div class="settings-field"><label>Насыщенность <span id="enhanceSaturateVal">100%</span></label><input type="range" id="enhanceSaturate" min="0" max="200" value="100"></div>
+        <div class="settings-field"><label>Шумодав <span id="enhanceDenoiseVal">0%</span></label><input type="range" id="enhanceDenoise" min="0" max="100" value="0"></div>
+        <div class="settings-field"><label>Резкость <span id="enhanceSharpVal">0%</span></label><input type="range" id="enhanceSharp" min="0" max="100" value="0"></div>
+      </div>
+    </div>
+    <div class="card-foot enhance-foot">
+      <button type="button" class="btn-primary ghost" id="enhanceHistoryBtn" title="История изменений фотографии">🕘 История</button>
+      <button type="button" class="btn-primary ghost" id="enhanceRestoreBtn" style="display:none" title="Вернуть исходную фотографию">↩ Вернуть оригинал</button>
+      <select id="enhanceAiMode" class="settings-input enhance-ai-mode" style="display:none" title="Режим ИИ-обработки фото">
+        <option value="x2">Универсально (x2)</option>
+        <option value="x4">Быстро (x4)</option>
+        <option value="faces">Лица (GFPGAN)</option>
+        <option value="facesbg">Лица + фон</option>
+      </select>
+      <span class="enhance-ai-hint" id="enhanceAiHint" style="display:none"></span>
+      <button type="button" class="btn-primary ghost" id="enhanceAiBtn" style="display:none" title="ИИ-восстановление (Real-ESRGAN)">🤖 ИИ</button>
+      <button type="button" class="btn-primary ghost" id="enhanceAutoBtn" title="Подобрать настройки автоматически">✨ Авто</button>
+      <button type="button" class="btn-primary ghost" id="enhanceCancelBtn">Оставить как есть</button>
+      <button type="button" class="btn-primary" id="enhanceSaveBtn">Применить</button>
+    </div>
+  </div>
+</div>
+
+<div class="modal-overlay" id="photoHistoryModal">
+  <div class="edit-modal enhance-modal">
+    <h3 id="photoHistoryTitle">История изменений фотографии</h3>
+    <div id="photoHistoryList" style="display:flex;flex-direction:column;gap:12px;max-height:60vh;overflow:auto"></div>
+    <div class="card-foot enhance-foot">
+      <button type="button" class="btn-primary ghost" id="photoHistoryCloseBtn">Закрыть</button>
+    </div>
+  </div>
+</div>
+
 <div class="toast" id="toast"></div>
 <script src="vendor/lucide.min.js"></script>
 <script src="admin.js"></script>

public/js/audit.js

@@ -9,6 +9,11 @@ const ACTION_LABELS = {
   'group.create': 'Создана группа',
   'group.update': 'Изменена группа',
   'group.delete': 'Удалена группа',
+  'group.soft-delete': 'Группа в корзину',
+  'group.restore': 'Группа восстановлена',
+  'group.permanent-delete': 'Группа удалена безвозвратно',
+  'group.schedule-delete': 'Группа помечена на удаление',
+  'group.unschedule': 'Удаление группы отменено',
   'group.photo.create': 'Загружена фото группы',
   'group.photo.update': 'Изменено фото группы',
   'group.photo.reorder': 'Изменён порядок фото группы',
@@ -21,13 +26,43 @@ const ACTION_LABELS = {
   'student.update': 'Изменён ученик',
   'student.delete': 'Удалён ученик',
   'student.batch-group': 'Ученики перенесены в группу',
+  'student.profile.update': 'Изменён профиль ученика',
+  'student.photo.create': 'Загружено фото ученика',
+  'student.photo.delete': 'Удалено фото ученика',
+  'student.photo.main': 'Главное фото ученика',
+  'module.create': 'Создан модуль',
+  'module.update': 'Изменён модуль',
+  'module.delete': 'Модуль отключён',
+  'module.restore': 'Модуль включён',
+  'module.photo.create': 'Загружено фото модуля',
+  'module.photo.delete': 'Удалено фото модуля',
   'entry.update': 'Изменена запись',
   'entry.photo.update': 'Изменено фото записи',
   'entry.photo.set_main': 'Главное фото записи',
   'entry.photo.delete': 'Удалено фото записи',
+  'entry.photo.enhance': 'Фото улучшено',
+  'entry.photo.enhance-ai.queue': 'ИИ-обработка фото поставлена в очередь',
+  'entry.photo.apply': 'Применён результат обработки фото',
+  'entry.photo.reject': 'Отклонён результат обработки фото',
+  'entry.photo.rollback': 'Фото отката к версии',
+  'entry.photo.restore_original': 'Возвращён оригинал фото',
+  'photo.job.preview': 'Создан предпросмотр обработки фото',
+  'photo.job.retry': 'Повтор обработки фото',
+  'photo.job.soft_retry': 'ИИ-сервис недоступен, ожидание',
+  'photo.job.error': 'Ошибка обработки фото',
+  'photo-jobs.wake': 'Фото-воркер разбужен',
+  'photo-jobs.enabled': 'Переключена обработка фото',
+  'photo-jobs.requeue-failed': 'Ошибочные фото-задания возвращены в очередь',
+  'notifications.delete': 'Удалено уведомление',
+  'notifications.clear': 'Очищены уведомления',
+  'settings.logo.upload': 'Загружен логотип системы',
+  'settings.logo.remove': 'Удалён логотип системы',
   'entry.soft-delete': 'Запись в корзину',
   'entry.restore': 'Запись восстановлена',
   'entry.permanent-delete': 'Запись удалена безвозвратно',
+  'entry.schedule-delete': 'Запись помечена на удаление',
+  'entry.unschedule': 'Удаление записи отменено',
+  'trash.clear': 'Корзина помечена на удаление',
   'link.create': 'Создана ссылка',
   'link.update': 'Изменена ссылка',
   'link.delete': 'Удалена ссылка',
@@ -41,6 +76,19 @@ const ACTION_LABELS = {
   'ai.wake': 'Воркер ИИ разбужен вручную',
   'ai.enabled': 'Переключена автопроверка ИИ',
   'ai.requeue-failed': 'Ошибочные записи возвращены в очередь ИИ',
+  'ai.profile.create': 'Создан профиль ИИ',
+  'ai.profile.update': 'Изменён профиль ИИ',
+  'ai.profile.delete': 'Удалён профиль ИИ',
+  'ai.profile.activate': 'Выбран активный профиль ИИ',
+  'export.student': 'Экспорт данных ученика',
+  'export.group_files': 'Экспорт файлов группы (ZIP)',
+  'lesson_report.create': 'Создан отчёт о занятии',
+  'lesson_report.update': 'Изменён отчёт о занятии',
+  'lesson_report.delete': 'Удалён отчёт о занятии',
+  'lesson_report.ai.format': 'ИИ оформил отчёт по шаблону',
+  'lesson_report.ai.error': 'Ошибка проверки отчёта по шаблону',
+  'lesson_report.ai.revert': 'Возвращён оригинал отчёта',
+  'lesson_report.version.restore': 'Восстановлена версия отчёта',
 };
 
 const AUDIT_PAGE_SIZE = 50;
@@ -48,10 +96,30 @@ let auditPage = 1;
 let auditTotal = 0;
 let auditRows = [];
 
+const EDIT_SOURCE_LABELS = {
+  manual: 'Вручную',
+  ai: 'ИИ',
+  ai_manual: 'ИИ + правка вручную',
+  ai_revert: 'Откат к оригиналу (ИИ)'
+};
+
+const FIELD_LABELS = {
+  student_name: 'ФИО ученика',
+  group_id: 'Группа',
+  module_id: 'Тема модуля',
+  description: 'Текст работы'
+};
+
 function fmtTime(t) {
   try { return new Date(t).toLocaleString('ru'); } catch { return t || ''; }
 }
 
+function parseTarget(t) {
+  if (t === null || t === undefined) return null;
+  if (typeof t === 'object') return t;
+  try { return JSON.parse(t); } catch { return null; }
+}
+
 function dt(t) {
   if (!t) return '';
   if (typeof t === 'object') {
@@ -71,7 +139,77 @@ function fullTarget(t) {
   } catch { return String(t); }
 }
 
-function renderPager(container, page, totalPages, onPageChange) {
+function changeLabel(c) {
+  return c.label || FIELD_LABELS[c.field] || c.field;
+}
+
+function changeSummary(c) {
+  if (c.field === 'description' && c.stats) return `текст: +${c.stats.added_words}/−${c.stats.removed_words} слов`;
+  if (c.field === 'description') return 'текст работы';
+  return changeLabel(c).toLowerCase();
+}
+
+function targetSummary(t) {
+  const o = parseTarget(t);
+  if (!o) return dt(t);
+  if (Array.isArray(o.changes)) {
+    if (!o.changes.length) return esc(`без изменений${o.source ? ` · ${EDIT_SOURCE_LABELS[o.source] || o.source}` : ''}`);
+    const parts = o.changes.map(changeSummary);
+    if (o.photos_added) parts.push(`фото +${o.photos_added}`);
+    const src = o.source ? ` · ${EDIT_SOURCE_LABELS[o.source] || o.source}` : '';
+    return esc(parts.join(', ') + src);
+  }
+  return dt(t);
+}
+
+function renderDiffSegments(segments) {
+  return (segments || []).map(s => {
+    const text = esc(s.text);
+    if (s.type === 'add') return `<ins class="audit-diff-add">${text}</ins>`;
+    if (s.type === 'del') return `<del class="audit-diff-del">${text}</del>`;
+    return `<span>${text}</span>`;
+  }).join('');
+}
+
+function renderChange(c) {
+  const label = changeLabel(c);
+  if (c.field !== 'description') {
+    return `<div class="audit-change">
+      <div class="audit-change-title">${esc(label)}</div>
+      <div class="audit-change-line"><span class="audit-tag-del">было</span> ${esc(c.before === null || c.before === undefined ? '—' : c.before)}</div>
+      <div class="audit-change-line"><span class="audit-tag-add">стало</span> ${esc(c.after === null || c.after === undefined ? '—' : c.after)}</div>
+    </div>`;
+  }
+  const s = c.stats || {};
+  const parts = [];
+  if (s.added_words || s.added_chars) parts.push(`<span class="audit-stat-add">+${s.added_words || 0} слов (+${s.added_chars || 0} симв.)</span>`);
+  if (s.removed_words || s.removed_chars) parts.push(`<span class="audit-stat-del">−${s.removed_words || 0} слов (−${s.removed_chars || 0} симв.)</span>`);
+  if (s.chars_before !== undefined) parts.push(`<span class="audit-stat-muted">было ${s.chars_before} симв. → стало ${s.chars_after} симв.</span>`);
+  return `<div class="audit-change">
+    <div class="audit-change-title">${esc(label)}</div>
+    <div class="audit-change-stats">${parts.join('')}</div>
+    <div class="audit-diff">${renderDiffSegments(c.diff) || '<span class="audit-stat-muted">нет текстового диффа</span>'}</div>
+    ${c.truncated ? '<div class="audit-truncated">Показана только часть изменений</div>' : ''}
+  </div>`;
+}
+
+function renderTargetDetails(target) {
+  const o = parseTarget(target);
+  if (!o) return `<pre>${esc(fullTarget(target))}</pre>`;
+  if (!Array.isArray(o.changes)) return `<pre>${esc(fullTarget(target))}</pre>`;
+  const head = [];
+  if (o.id) head.push(`<span class="audit-pill">Запись #${esc(o.id)}</span>`);
+  if (o.source) head.push(`<span class="audit-pill">Источник: ${esc(EDIT_SOURCE_LABELS[o.source] || o.source)}</span>`);
+  head.push(`<span class="audit-pill">Полей затронуто: ${o.changes.length}</span>`);
+  if (o.photos_added) head.push(`<span class="audit-pill">Добавлено фото: ${o.photos_added}</span>`);
+  const body = o.changes.length
+    ? o.changes.map(renderChange).join('')
+    : '<div class="audit-stat-muted">Изменений не зафиксировано.</div>';
+  return `${head.join('')}<div class="audit-changes">${body}</div>
+    <details class="audit-raw"><summary>Технические данные (JSON)</summary><pre>${esc(fullTarget(target))}</pre></details>`;
+}
+
+function renderAuditPager(container, page, totalPages, onPageChange) {
   if (totalPages <= 1) { container.innerHTML = ''; return; }
   const pages = [];
   const maxVisible = 5;
@@ -91,19 +229,20 @@ function renderPager(container, page, totalPages, onPageChange) {
 
 async function loadAudit() {
   const el = document.getElementById('auditTable').querySelector('tbody');
-  el.innerHTML = '<tr><td colspan="4" style="color:var(--muted)">Загрузка…</td></tr>';
+  el.innerHTML = '<tr><td colspan="5" style="color:var(--muted)">Загрузка…</td></tr>';
   const p = new URLSearchParams();
   p.set('limit', AUDIT_PAGE_SIZE);
   p.set('offset', (auditPage - 1) * AUDIT_PAGE_SIZE);
+  const action = document.getElementById('auditActionFilter').value;
+  if (action) p.set('action', action);
   const res = await fetch(`${API}/api/audit?${p}`, { headers: hdr() });
-  if (!res.ok) { el.innerHTML = '<tr><td colspan="4" style="color:var(--muted)">Ошибка загрузки</td></tr>'; return; }
+  if (!res.ok) { el.innerHTML = '<tr><td colspan="5" style="color:var(--muted)">Ошибка загрузки</td></tr>'; return; }
   const rows = await res.json();
-  // Total count for pagination (approximate: if we got less than page size, we're on last page)
   const totalPages = rows.length < AUDIT_PAGE_SIZE ? auditPage : auditPage + 1;
   auditTotal = totalPages;
   document.getElementById('auditCount').textContent = rows.length ? `Записей на странице: ${rows.length}` : '';
   const q = (document.getElementById('auditFilter').value || '').toLowerCase().trim();
-  const filtered = q ? rows.filter(r => (ACTION_LABELS[r.action] || r.action).toLowerCase().includes(q)) : rows;
+  const filtered = q ? rows.filter(r => `${ACTION_LABELS[r.action] || r.action} ${targetSummary(r.target)}`.toLowerCase().includes(q)) : rows;
   if (!filtered.length) {
     document.getElementById('auditEmpty').style.display = 'block';
     el.innerHTML = '';
@@ -113,12 +252,13 @@ async function loadAudit() {
     el.innerHTML = filtered.map((r, i) => `
       <tr>
         <td style="white-space:nowrap">${fmtTime(r.created_at)}</td>
+        <td style="white-space:nowrap">${esc(r.user_name || 'система')}</td>
         <td><b>${esc(ACTION_LABELS[r.action] || r.action)}</b></td>
-        <td><button type="button" class="audit-details" data-audit-idx="${i}">${dt(r.target)}</button></td>
+        <td><button type="button" class="audit-details" data-audit-idx="${i}">${targetSummary(r.target)}</button></td>
         <td style="color:var(--muted);white-space:nowrap">${esc(r.ip || '')}</td>
       </tr>`).join('');
   }
-  renderPager(document.getElementById('auditPager'), auditPage, auditTotal, goAuditPage);
+  renderAuditPager(document.getElementById('auditPager'), auditPage, auditTotal, goAuditPage);
 }
 
 function goAuditPage(p) {
@@ -126,17 +266,44 @@ function goAuditPage(p) {
   loadAudit();
 }
 
+function fillActionFilter() {
+  const sel = document.getElementById('auditActionFilter');
+  const current = sel.value;
+  const opts = Object.entries(ACTION_LABELS)
+    .sort((a, b) => a[1].localeCompare(b[1], 'ru'))
+    .map(([k, v]) => `<option value="${esc(k)}">${esc(v)}</option>`)
+    .join('');
+  sel.innerHTML = '<option value="">Все действия</option>' + opts;
+  sel.value = current;
+}
+
+document.getElementById('auditActionFilter').addEventListener('change', () => { auditPage = 1; loadAudit(); });
 document.getElementById('auditFilter').addEventListener('input', () => { auditPage = 1; loadAudit(); });
 document.getElementById('auditRefreshBtn').addEventListener('click', loadAudit);
 
-document.getElementById('auditTable').addEventListener('click', e => {
+document.getElementById('auditTable').addEventListener('click', async e => {
   const btn = e.target.closest('.audit-details');
   if (!btn) return;
   const r = auditRows[parseInt(btn.dataset.auditIdx, 10)];
   if (!r) return;
+  const modal = document.getElementById('auditDetailsModal');
+  const headEl = document.getElementById('auditDetailsHead');
+  const bodyEl = document.getElementById('auditDetailsBody');
   document.getElementById('auditDetailsTitle').textContent = ACTION_LABELS[r.action] || r.action;
-  document.getElementById('auditDetailsBody').textContent = fullTarget(r.target);
-  document.getElementById('auditDetailsModal').classList.add('open');
+  headEl.innerHTML = `<span class="audit-pill">${esc(fmtTime(r.created_at))}</span><span class="audit-pill">${esc(r.user_name || 'система')}</span>${r.ip ? `<span class="audit-pill">IP ${esc(r.ip)}</span>` : ''}`;
+  bodyEl.innerHTML = renderTargetDetails(r.target);
+  modal.classList.add('open');
+  if (!r.id) return;
+  bodyEl.classList.add('audit-loading');
+  try {
+    const res = await fetch(`${API}/api/audit/${r.id}`, { headers: hdr() });
+    if (!res.ok) return;
+    const full = await res.json();
+    bodyEl.innerHTML = renderTargetDetails(full.target);
+  } catch (err) {
+  } finally {
+    bodyEl.classList.remove('audit-loading');
+  }
 });
 document.getElementById('auditDetailsCloseBtn').addEventListener('click', () => {
   document.getElementById('auditDetailsModal').classList.remove('open');
@@ -148,6 +315,7 @@ document.getElementById('auditDetailsModal').addEventListener('click', e => {
 (async () => {
   if (await requireAdminPage()) {
     buildSidebar(document.body.dataset.page);
+    fillActionFilter();
     loadAudit();
   }
 })();

public/js/dashboard.js

@@ -100,6 +100,24 @@ function renderPhotos(rows) {
     </div>`).join('');
 }
 
+function renderLessons(rows) {
+  const el = document.getElementById('lessonList');
+  if (!el) return;
+  if (!rows.length) { el.innerHTML = '<div class="dash-empty">Отчётов пока нет</div>'; return; }
+  el.innerHTML = rows.map(r => {
+    const date = String(r.lesson_date || '').slice(0, 10).split('-').reverse().join('.');
+    const time = r.lesson_time ? String(r.lesson_time).slice(0, 5) : '';
+    return `
+      <div class="lesson-dash-item" data-lesson="${r.id}">
+        <div class="lesson-dash-head">
+          <span class="lesson-dash-group">${esc(r.group_name)}</span>
+          <span class="lesson-dash-when">${esc(date + (time ? ' · ' + time : ''))}</span>
+        </div>
+        <div class="lesson-dash-text">${esc(r.text)}</div>
+      </div>`;
+  }).join('');
+}
+
 async function loadDashboard() {
   const res = await fetch(`${API}/api/dashboard`, { headers: hdr() });
   if (!res.ok) { document.getElementById('stats').innerHTML = '<div class="dash-empty">Не удалось загрузить данные</div>'; return; }
@@ -110,11 +128,24 @@ async function loadDashboard() {
   renderActive(d.active_groups);
   renderTop(d.top_students);
   renderPhotos(d.photos);
+  renderLessons(d.recent_lessons || []);
   renderIcons();
 }
 
 document.getElementById('imgModal').addEventListener('click', e => e.currentTarget.classList.remove('open'));
 
+const lessonBtn = document.getElementById('lessonReportBtn');
+if (lessonBtn) lessonBtn.addEventListener('click', () => openLessonModal());
+
+function onLessonReportSaved() {
+  loadDashboard();
+}
+
+document.addEventListener('click', e => {
+  const item = e.target.closest('[data-lesson]');
+  if (item && !e.target.closest('button')) openLessonModal({ id: item.dataset.lesson });
+});
+
 (async () => {
   if (await checkAuth()) {
     buildSidebar(document.body.dataset.page);

public/js/error.js

@@ -14,3 +14,7 @@ if (details) {
 })();
 
 document.querySelector('.error-actions button').addEventListener('click', () => history.back());
+
+fetch('/api/public-settings').then(r => r.ok ? r.json() : null).then(s => {
+  if (s && (s.system_name || '').trim()) document.title = `Ошибка — ${s.system_name}`;
+}).catch(() => {});

public/js/groups.js

@@ -1,5 +1,6 @@
 const DAYS = ['Вс', 'Пн', 'Вт', 'Ср', 'Чт', 'Пт', 'Сб'];
 let branchesCache = [];
+let tutorsCache = [];
 let allGroups = [];
 let currentCover = null;
 
@@ -8,6 +9,16 @@ async function loadBranchesCache() {
   if (res.ok) branchesCache = await res.json();
 }
 
+async function loadTutorsCache() {
+  const res = await fetch(`${API}/api/users/tutors`, { headers: hdr() });
+  if (res.ok) tutorsCache = await res.json();
+}
+
+function tutorSelectHTML(selectedId) {
+  const opts = tutorsCache.map(t => `<option value="${t.id}" ${t.id === selectedId ? 'selected' : ''}>${esc(t.name || t.username)}</option>`).join('');
+  return `<div><label>Тутор</label><select class="tutor-select" style="background:var(--bg);border:1px solid var(--border);color:var(--text);border-radius:6px;padding:6px 8px;font-size:.8rem"><option value="">— не назначен —</option>${opts}</select></div>`;
+}
+
 function branchSelectHTML(selectedId) {
   const opts = branchesCache.map(b => `<option value="${b.id}" ${b.id === selectedId ? 'selected' : ''}>${esc(b.name)}</option>`).join('');
   return `<div><label>Филиал</label><select class="branch-select" style="background:var(--bg);border:1px solid var(--border);color:var(--text);border-radius:6px;padding:6px 8px;font-size:.8rem"><option value="">— без филиала —</option>${opts}</select></div>`;
@@ -15,6 +26,7 @@ function branchSelectHTML(selectedId) {
 
 async function loadGroups() {
   await loadBranchesCache();
+  await loadTutorsCache();
   const res = await fetch(`${API}/api/groups`, { headers: hdr() });
   const groups = await res.json();
   allGroups = groups;
@@ -33,6 +45,7 @@ async function loadGroups() {
       </div>
       <div class="group-schedule">
         ${branchSelectHTML(g.branch_id)}
+        ${tutorSelectHTML(g.tutor_id)}
         <div><label>День</label>
           <select id="dow-${g.id}">
             <option value="">—</option>
@@ -52,6 +65,7 @@ async function loadGroups() {
           <button class="photo-btn" data-group-id="${g.id}" data-group-name="${esc(g.name)}" title="Фото группы (хронология)">Фото</button>
           <button class="btn-link" data-export-group="${g.id}" data-group-name="${esc(g.name)}" title="Экспортировать записи группы">CSV</button>
           <button class="btn-link" data-export-urls="${g.id}" data-group-name="${esc(g.name)}" title="Скачать .url файлы учеников группы">URL</button>
+          <button class="btn-link" data-export-files="${g.id}" data-group-name="${esc(g.name)}" title="Скачать ZIP-архив файлов группы за период">ZIP</button>
         </div>
         <div class="sched-status">${schedSet ? `${DAYS[g.day_of_week]} ${g.time_start.slice(0,5)}–${g.time_end.slice(0,5)}` : 'Не настроено'}</div>
       </div>
@@ -66,13 +80,15 @@ async function saveGroup(id) {
   const groupCard = nameInput.closest('.group-card');
   const branchSelect = groupCard ? groupCard.querySelector('.branch-select') : null;
   const branch_id = branchSelect ? branchSelect.value : '';
+  const tutorSelect = groupCard ? groupCard.querySelector('.tutor-select') : null;
+  const tutor_id = tutorSelect ? (tutorSelect.value || null) : undefined;
   const dow = document.getElementById(`dow-${id}`).value;
   const ts = document.getElementById(`ts-${id}`).value;
   const te = document.getElementById(`te-${id}`).value;
   const res = await fetch(`${API}/api/groups/${id}`, {
     method: 'PUT',
     headers: hdrJson(),
-    body: JSON.stringify({ name, branch_id: branch_id || null, day_of_week: dow !== '' ? parseInt(dow) : null, time_start: ts || null, time_end: te || null })
+    body: JSON.stringify({ name, branch_id: branch_id || null, tutor_id, day_of_week: dow !== '' ? parseInt(dow) : null, time_start: ts || null, time_end: te || null })
   });
   if (res.ok) {
     loadGroups();
@@ -87,16 +103,20 @@ async function addGroup() {
   const name = input.value.trim();
   if (!name) return;
   await loadBranchesCache();
+  await loadTutorsCache();
   const branchSelect = document.getElementById('newGroupBranch');
   const branch_id = branchSelect ? branchSelect.value : '';
-  const res = await fetch(`${API}/api/groups`, { method: 'POST', headers: hdrJson(), body: JSON.stringify({ name, branch_id: branch_id || null }) });
+  const tutorSelect = document.getElementById('newGroupTutor');
+  const tutor_id = tutorSelect && tutorSelect.value ? tutorSelect.value : null;
+  const res = await fetch(`${API}/api/groups`, { method: 'POST', headers: hdrJson(), body: JSON.stringify({ name, branch_id: branch_id || null, tutor_id }) });
   if (res.ok) { input.value = ''; loadGroups(); }
   else { const e = await res.json(); alert(e.error); }
 }
 
 async function delGroup(id) {
-  if (!confirm('Удалить группу? Фото группы также будут удалены.')) return;
-  await fetch(`${API}/api/groups/${id}`, { method: 'DELETE', headers: hdr() });
+  if (!confirm('Удалить группу? Группа попадёт в корзину, восстановить её можно будет позже.')) return;
+  const res = await fetch(`${API}/api/groups/${id}`, { method: 'DELETE', headers: hdr() });
+  if (!res.ok) { const e = await res.json(); alert(e.error || 'Ошибка'); }
   loadGroups();
 }
 
@@ -278,6 +298,101 @@ async function exportGroupUrls(groupId, groupName) {
   showToast(`Экспортировано: ${list.length}`);
 }
 
+function openGroupFilesModal(groupId, groupName) {
+  const sel = document.getElementById('groupFilesGroup');
+  sel.innerHTML = allGroups.map(g => `<option value="${g.id}" ${String(g.id) === String(groupId) ? 'selected' : ''}>${esc(g.name)}</option>`).join('');
+  document.getElementById('groupFilesTitle').textContent = `Архив файлов — ${groupName}`;
+  document.getElementById('groupFilesFrom').value = '';
+  document.getElementById('groupFilesTo').value = todayISOLocal();
+  document.getElementById('groupFilesIncludeWorks').checked = true;
+  document.getElementById('groupFilesIncludePhotos').checked = false;
+  document.getElementById('groupFilesMainPhoto').checked = true;
+  document.getElementById('groupFilesGallery').checked = false;
+  document.getElementById('groupFilesOriginals').checked = false;
+  onGroupFilesPhotosToggle();
+  document.getElementById('groupFilesModal').classList.add('open');
+}
+
+function closeGroupFilesModal() {
+  document.getElementById('groupFilesModal').classList.remove('open');
+}
+
+function todayISOLocal() {
+  const d = new Date();
+  return `${d.getFullYear()}-${String(d.getMonth() + 1).padStart(2, '0')}-${String(d.getDate()).padStart(2, '0')}`;
+}
+
+const GROUP_FILES_PHOTO_BOXES = ['groupFilesMainPhoto', 'groupFilesGallery', 'groupFilesOriginals'];
+
+function onGroupFilesPhotosToggle() {
+  const on = document.getElementById('groupFilesIncludePhotos').checked;
+  GROUP_FILES_PHOTO_BOXES.forEach(id => {
+    const el = document.getElementById(id);
+    if (el) el.disabled = !on;
+  });
+}
+
+function groupFilesPhotosOptions() {
+  const main = document.getElementById('groupFilesMainPhoto').checked;
+  const gallery = document.getElementById('groupFilesGallery').checked;
+  const originals = document.getElementById('groupFilesOriginals').checked;
+  return {
+    main,
+    gallery,
+    originals,
+    mode: gallery ? 'all' : 'latest',
+    any: main || gallery || originals,
+  };
+}
+
+async function downloadGroupFiles() {
+  const groupId = document.getElementById('groupFilesGroup').value;
+  const dateFrom = document.getElementById('groupFilesFrom').value;
+  const dateTo = document.getElementById('groupFilesTo').value;
+  const includeWorks = document.getElementById('groupFilesIncludeWorks').checked;
+  const includePhotos = document.getElementById('groupFilesIncludePhotos').checked;
+  const photoOpts = groupFilesPhotosOptions();
+  if (!groupId) { alert('Выберите группу'); return; }
+  if (!includeWorks && !includePhotos) { alert('Выберите хотя бы одну категорию: работы или фото записи'); return; }
+  if (includePhotos && !photoOpts.any) { alert('Выберите, какие фото выгружать: главное фото, галерея или оригиналы'); return; }
+  if (dateFrom && dateTo && dateFrom > dateTo) { alert('Дата «С» позже даты «По»'); return; }
+  const btn = document.getElementById('downloadGroupFilesBtn');
+  btn.disabled = true;
+  btn.textContent = 'Формируем...';
+  try {
+    const q = new URLSearchParams();
+    if (dateFrom) q.set('date_from', dateFrom);
+    if (dateTo) q.set('date_to', dateTo);
+    q.set('include_files', includeWorks ? '1' : '0');
+    q.set('include_photos', includePhotos ? '1' : '0');
+    q.set('include_main', photoOpts.main ? '1' : '0');
+    q.set('photos_mode', photoOpts.mode);
+    q.set('include_originals', photoOpts.originals ? '1' : '0');
+    const res = await fetch(`${API}/api/groups/${groupId}/export/files?${q}`, { headers: hdr() });
+    if (!res.ok) {
+      let msg = 'Не удалось сформировать архив';
+      try { const e = await res.json(); msg = e.error || msg; } catch {}
+      alert(msg);
+      return;
+    }
+    const blob = await res.blob();
+    let disp = res.headers.get('Content-Disposition') || '';
+    let fname = 'group_files.zip';
+    const star = disp.match(/filename\*=UTF-8''([^;]+)/i);
+    const plain = disp.match(/filename="?([^";]+)"?/i);
+    if (star) { try { fname = decodeURIComponent(star[1]); } catch { fname = plain ? plain[1] : fname; } }
+    else if (plain) fname = plain[1];
+    downloadBlob(blob, fname);
+    showToast('Архив сформирован');
+    closeGroupFilesModal();
+  } catch (err) {
+    alert('Ошибка при формировании архива: ' + err.message);
+  } finally {
+    btn.disabled = false;
+    btn.textContent = 'Скачать ZIP';
+  }
+}
+
 document.getElementById('newGroup').addEventListener('keydown', e => { if (e.key === 'Enter') addGroup(); });
 document.getElementById('addGroupBtn').addEventListener('click', addGroup);
 document.getElementById('photoFile').addEventListener('change', previewPhotoFile);
@@ -288,6 +403,10 @@ document.getElementById('photoForm').addEventListener('submit', e => {
 
 document.getElementById('photosModal').addEventListener('click', e => { if (e.target === e.currentTarget) closePhotos(); });
 document.getElementById('photoFormModal').addEventListener('click', e => { if (e.target === e.currentTarget) closePhotoForm(); });
+document.getElementById('groupFilesModal').addEventListener('click', e => { if (e.target === e.currentTarget) closeGroupFilesModal(); });
+document.getElementById('closeGroupFilesBtn').addEventListener('click', closeGroupFilesModal);
+document.getElementById('groupFilesForm').addEventListener('submit', e => { e.preventDefault(); downloadGroupFiles(); });
+document.getElementById('groupFilesIncludePhotos').addEventListener('change', onGroupFilesPhotosToggle);
 document.getElementById('openPhotoBtn').addEventListener('click', openAddPhoto);
 document.getElementById('closePhotosBtn').addEventListener('click', closePhotos);
 document.getElementById('closePhotoFormBtn').addEventListener('click', closePhotoForm);
@@ -301,6 +420,8 @@ document.getElementById('groupList').addEventListener('click', e => {
   if (eg) { exportGroup(parseInt(eg.dataset.exportGroup, 10), eg.dataset.groupName); return; }
   const eu = e.target.closest('[data-export-urls]');
   if (eu) { exportGroupUrls(parseInt(eu.dataset.exportUrls, 10), eu.dataset.groupName); return; }
+  const ef = e.target.closest('[data-export-files]');
+  if (ef) { openGroupFilesModal(parseInt(ef.dataset.exportFiles, 10), ef.dataset.groupName); return; }
   const photoBtn = e.target.closest('.photo-btn');
   if (photoBtn) {
     const id = parseInt(photoBtn.dataset.groupId, 10);
@@ -414,6 +535,12 @@ async function populateNewGroupBranch() {
     const sel = document.getElementById('newGroupBranch');
     sel.innerHTML = '<option value="">— без филиала —</option>' + branches.map(b => `<option value="${b.id}">${esc(b.name)}</option>`).join('');
   }
+  const tRes = await fetch(`${API}/api/users/tutors`, { headers: hdr() });
+  if (tRes.ok) {
+    const tutors = await tRes.json();
+    const tSel = document.getElementById('newGroupTutor');
+    tSel.innerHTML = '<option value="">— не назначен —</option>' + tutors.map(t => `<option value="${t.id}">${esc(t.name || t.username)}</option>`).join('');
+  }
 }
 
 (async () => {