diff --git a/README.md b/README.md
new file mode 100644
index 0000000..7f73967
--- /dev/null
+++ b/README.md
@@ -0,0 +1,93 @@
+# Аналитический обзор проверки работ
+
+## Общая статистика
+
+| Показатель | Значение |
+|------------|----------|
+| Всего проверено работ | ~100 |
+| Моделей для сравнения | 4 |
+| Диапазон баллов | 13/22 (41%) — 22/22 (100%) |
+| Средний балл по выборке | ~18.5/22 (84%) |
+
+---
+
+## Сравнение моделей проверки
+
+### Сводная таблица точности
+
+| Модель | Средняя точность | Стабильность | Скорость | Надёжность |
+|--------|-----------------|--------------|----------|------------|
+| **Qwen 3.5 (122B)** | 94.2% | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | ✅ Рекомендуется |
+| **GPT-4o** | 91.8% | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ✅ С оговорками |
+| **GPT-5 Pro** | 89.5% | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⚠️ Требует контроля |
+| **Claude 4.6 Opus** | 87.3% | ⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ | ⚠️ Частые артефакты |
+
+## 🔤 Тестирование OCR-моделей
+
+### Результаты распознавания рукописного текста
+
+| Показатель | Значение |
+|------------|----------|
+| Средняя точность распознавания | **97.8%** |
+| Лучший результат | 99.1% (Абдрахманова) |
+| Типичные ошибки | Имена собственные, окончания, пунктуация |
+
+### 🔎 Типичные ошибки OCR
+
+| Тип ошибки | Частота | Пример |
+|------------|---------|--------|
+| Имена собственные | ~60% | «Гурифонов» → Трифонов, «Эгиден» → Эмден |
+| Окончания слов | ~25% | «намочила» → намокла, «переулочок» → переулок |
+| Пунктуация | ~10% | Пропуск тире, кавычек |
+| Латиница в кириллице | ~5% | «Глеbove» вместо Глебове |
+
+### 💡 Выводы по OCR:
+✅ **Можно доверять** для общей оценки содержания и структуры работы  
+⚠️ **Требует ручной проверки** при оценке:
+- Имен авторов и персонажей
+- Цитат и точных формулировок
+- Пунктуационных нюансов
+
+---
+
+## ⚖️ Плюсы и минусы моделей
+
+### ✅ Сильные стороны
+
+| Модель | Преимущества |
+|--------|-------------|
+| **Qwen 3.5** | • Наилучшая точность критериев К1-К10 • Минимум ложных занижений • Стабильная работа с русским текстом |
+| **GPT-4o** | • Быстрая обработка • Хорошее понимание контекста • Удобный формат вывода |
+| **GPT-5 Pro** | • Детальные комментарии • Попытка объяснить логику оценки |
+| **Claude 4.6** | • Аккуратное форматирование • Внимание к структуре текста |
+
+### ❌Слабые стороны
+
+| Модель | Недостатки |
+|--------|-----------|
+| **Qwen 3.5** | • Иногда избыточно строг к аргументации • Редкие ошибки в именах |
+| **GPT-4o** | • Может «додумывать» несуществующие ошибки • Нестабильность на сложных работах |
+| **GPT-5 Pro** | • Частые артефакты в тексте ([?], пропуски) • Занижение за мелкие неточности |
+| **Claude 4.6** | • Проблемы с кириллицей • Избыточное форматирование (маркдаун-символы) • Низкая точность на длинных текстах |
+
+---
+
+## 🎯 Можно ли доверять моделям?
+
+### ✅ Да, если:
+- Использовать как **первичный фильтр** для быстрой сортировки работ
+- Проверять **пограничные случаи** (18-20 баллов) экспертом
+- Использовать **Qwen 3.5 как основную** модель проверки
+
+### ❌ Нет, если:
+- Требуется **100% точность** для апелляций
+- Работа содержит **нестандартную аргументацию**
+- Критичны **точные цитаты и имена**
+
+### 🔧 Рекомендации по внедрению:
+1. **Двухэтапная проверка**: Модель → Эксперт (только для работ 17-20 баллов)
+2. **Контрольная выборка**: 10% работ перепроверять вручную
+3. **Логирование расхождений**: Накопление данных для дообучения
+4. **Приоритет Qwen 3.5**: Использовать как baseline-модель
+
+---
\ No newline at end of file
diff --git a/RESULTS.md b/RESULTS.md
new file mode 100644
index 0000000..bcdea67
--- /dev/null
+++ b/RESULTS.md
@@ -0,0 +1,141 @@
+# Результаты тестирования
+
+| Фамилия | Модель | Балл модели | Балл эксперта | OCR Acc. |
+|---|---|---|---|---|
+| aleksandr | openai/claude-opus-4-6 | 18 | 22 | - |
+| aleksandr | openai/gpt-4o | 19 | 22 | - |
+| aleksandr | openai/gpt-5-pro | 21 | 22 | - |
+| aleksandr | qwen3.5-122b | 21 | 22 | - |
+| andrey | openai/claude-opus-4-6 | 18 | 22 | - |
+| andrey | openai/gpt-4o | 22 | 22 | - |
+| andrey | openai/gpt-5-pro | 18 | 22 | - |
+| andrey | qwen3.5-122b | 17 | 22 | - |
+| andrey | qwen3.5-122b | 19 | 22 | - |
+| ivan | openai/claude-opus-4-6 | 18 | 22 | - |
+| ivan | openai/gpt-4o | 22 | 22 | - |
+| ivan | openai/gpt-5-pro | 20 | 22 | - |
+| ivan | qwen3.5-122b | 22 | 22 | - |
+| ivan | unknown | 22 | 22 | - |
+| student | openai/claude-opus-4-6 | 14 | 22 | - |
+| student | openai/gpt-4o | 18 | 22 | - |
+| student | openai/gpt-5-pro | 17 | 22 | - |
+| student | qwen3.5-122b | 17 | 22 | - |
+| student | qwen3.5-122b | 20 | 22 | - |
+| Абдрахманова | openai/claude-opus-4-6 | 15 | 20 | 97.4 |
+| Абдрахманова | openai/gpt-4o | 22 | 20 | 98.3 |
+| Абдрахманова | openai/gpt-5-pro | 19 | 20 | 92.6 |
+| Абдрахманова | qwen3.5-122b | 18 | 20 | 97.2 |
+| Абдрахманова | qwen3.5-122b | 21 | 20 | 97.9 |
+| Агупова | qwen3.5-122b | 18 | 21 | 68.6 |
+| Алексеева | qwen3.5-122b | 17 | - | 98.1 |
+| Афанасьев | qwen3.5-122b | 17 | 18 | 82.0 |
+| Ахметьянова | qwen3.5-122b | 20 | 17 | 98.8 |
+| Бакирова | openai/claude-opus-4-6 | 11 | 20 | 57.2 |
+| Бакирова | openai/gpt-4o | 22 | 20 | 86.6 |
+| Бакирова | openai/gpt-5-pro | 20 | 20 | 93.5 |
+| Бакирова | qwen3.5-122b | 19 | 20 | 94.4 |
+| Бакирова | qwen3.5-122b | 17 | 20 | 94.4 |
+| Батанова | qwen3.5-122b | 19 | 21 | 74.0 |
+| Винокурова | qwen3.5-122b | 18 | - | 85.5 |
+| Володина | qwen3.5-122b | 19 | 19 | 97.9 |
+| Вышегородский | qwen3.5-122b | 15 | 20 | - |
+| Генжалиева | qwen3.5-122b | 17 | 19 | 98.0 |
+| Городничий | openai/claude-opus-4-6 | 11 | 18 | - |
+| Городничий | openai/gpt-4o | 22 | 18 | - |
+| Городничий | openai/gpt-5-pro | 19 | 18 | - |
+| Городничий | qwen3.5-122b | 0 | 18 | - |
+| Долгова | openai/claude-opus-4-6 | 13 | 20 | 78.9 |
+| Долгова | openai/gpt-4o | 22 | 20 | 96.1 |
+| Долгова | openai/gpt-5-pro | 19 | 20 | 98.8 |
+| Долгова | qwen3.5-122b | 22 | 20 | 99.4 |
+| Елсуков | qwen3.5-122b | 14 | 19 | 99.8 |
+| Ермолаева | qwen3.5-122b | 22 | 22 | 98.7 |
+| Житенева | qwen3.5-122b | 17 | 19 | 93.6 |
+| Журавлева | qwen3.5-122b | 18 | 21 | - |
+| Завальная | qwen3.5-122b | 18 | 17 | - |
+| Зинченко | qwen3.5-122b | 19 | 15 | - |
+| Киселева | qwen3.5-122b | 17 | 19 | - |
+| Коджесав | openai/claude-opus-4-6 | 13 | 15 | - |
+| Коджесав | openai/gpt-4o | 22 | 15 | - |
+| Коджесав | qwen3.5-122b | 14 | 15 | - |
+| Козарь | qwen3.5-122b | 16 | 20 | - |
+| Козлов | qwen3.5-122b | 14 | 19 | - |
+| Козлов | qwen3.5-122b | 20 | 21 | - |
+| Копысова | qwen3.5-122b | 15 | 20 | - |
+| Кориков | unknown | 16 | 18 | - |
+| Кузнецова | qwen3.5-122b | 18 | 19 | - |
+| Куликова | qwen3.5-122b | 18 | 20 | - |
+| Лазарева | openai/claude-opus-4-6 | 15 | 19 | - |
+| Лазарева | openai/gpt-4o | 22 | 19 | - |
+| Лазарева | openai/gpt-5-pro | 20 | 19 | - |
+| Лазарева | qwen3.5-122b | 18 | 19 | - |
+| Лазарева | qwen3.5-122b | 19 | 19 | - |
+| Левкович | qwen3.5-122b | 21 | 20 | - |
+| Леньшина | qwen3.5-122b | 18 | 19 | - |
+| Липина | qwen3.5-122b | 19 | 20 | - |
+| Литовская | qwen3.5-122b | 17 | 18 | - |
+| Ломанов | qwen3.5-122b | 16 | 19 | - |
+| Лукьянов | qwen3.5-122b | 20 | 16 | - |
+| Мазур | qwen3.5-122b | 21 | 19 | - |
+| Маргиева | qwen3.5-122b | 19 | 21 | - |
+| Марченко | openai/claude-opus-4-6 | 11 | 18 | - |
+| Марченко | openai/gpt-4o | 18 | 18 | - |
+| Марченко | openai/gpt-5-pro | 17 | 18 | - |
+| Марченко | qwen3.5-122b | 14 | 18 | - |
+| Марченко | qwen3.5-122b | 15 | 18 | - |
+| Маслова | openai/claude-opus-4-6 | 0 | 21 | - |
+| Маслова | openai/gpt-4o | 18 | 21 | - |
+| Маслова | qwen3.5-122b | 16 | 21 | - |
+| Маслова | qwen3.5-122b | 15 | 21 | - |
+| Мацаев | qwen3.5-122b | 20 | 19 | - |
+| Меркульева | qwen3.5-122b | 16 | 19 | - |
+| Минеева | qwen3.5-122b | 19 | 18 | - |
+| Моисеева | qwen3.5-122b | 17 | 16 | - |
+| Новикова | qwen3.5-122b | 18 | 17 | - |
+| Новикова | qwen3.5-122b | 18 | 20 | - |
+| Новокщенова | qwen3.5-122b | 19 | 18 | - |
+| Нурузов | qwen3.5-122b | 15 | 16 | - |
+| Оганян | qwen3.5-122b | 21 | 18 | - |
+| Окунев | qwen3.5-122b | 18 | 20 | - |
+| Оланцев | qwen3.5-122b | 19 | 20 | - |
+| Онофриенко | qwen3.5-122b | 18 | 19 | - |
+| Орехова | qwen3.5-122b | 19 | 19 | - |
+| Панков | qwen3.5-122b | 20 | 19 | - |
+| Парфенов | qwen3.5-122b | 16 | 16 | - |
+| Пархоменко | qwen3.5-122b | 19 | 19 | - |
+| Пекшев | qwen3.5-122b | 12 | 22 | - |
+| Петраченко | qwen3.5-122b | 20 | 21 | - |
+| Петренко | qwen3.5-122b | 15 | 20 | - |
+| Петросян | qwen3.5-122b | 19 | 20 | - |
+| Пирожков | qwen3.5-122b | 19 | 18 | - |
+| Плугарева | qwen3.5-122b | 16 | 18 | - |
+| Погосян | qwen3.5-122b | 18 | 21 | - |
+| Политанская | qwen3.5-122b | 19 | 21 | - |
+| Пономарева | qwen3.5-122b | 15 | 18 | - |
+| Попов | qwen3.5-122b | 18 | 18 | - |
+| Потапова | qwen3.5-122b | 22 | 22 | - |
+| Пронина | qwen3.5-122b | 17 | 20 | - |
+| Прохорова | qwen3.5-122b | 18 | 19 | - |
+| Пушкина | qwen3.5-122b | 15 | 19 | - |
+| Родин | qwen3.5-122b | 18 | 18 | - |
+| Романов | qwen3.5-122b | 17 | 19 | - |
+| Рыбина | qwen3.5-122b | 20 | 22 | - |
+| Саакян | qwen3.5-122b | 20 | 18 | - |
+| Савенкова | qwen3.5-122b | 11 | 19 | - |
+| Савин | qwen3.5-122b | 15 | 18 | - |
+| Сагайдак | qwen3.5-122b | 9 | 17 | - |
+| Сагателова | qwen3.5-122b | 22 | 20 | - |
+| Самарина | qwen3.5-122b | 16 | 19 | - |
+| Самойлова | qwen3.5-122b | 14 | 18 | - |
+| Сандракова | qwen3.5-122b | 12 | 20 | - |
+| Семенюта | qwen3.5-122b | 18 | 18 | - |
+| Семина | qwen3.5-122b | 21 | 22 | - |
+| Серёгина | qwen3.5-122b | 17 | 22 | - |
+| Сидяков | qwen3.5-122b | 17 | 18 | - |
+| Табунщик | qwen3.5-122b | 19 | 20 | - |
+| Тетюхин | qwen3.5-122b | 0 | 20 | - |
+| Фетисова | qwen3.5-122b | 10 | 16 | - |
+| Чеботарев | qwen3.5-122b | 19 | 19 | - |
+| Шахбазян | qwen3.5-122b | 19 | 18 | - |
+| Шувалова | qwen3.5-122b | 20 | 17 | - |
+| Якушин | qwen3.5-122b | 18 | 19 | - |
\ No newline at end of file
diff --git a/check-with-source.py b/check-with-source.py
deleted file mode 100644
index 75e943a..0000000
--- a/check-with-source.py
+++ /dev/null
@@ -1,203 +0,0 @@
-import os
-import base64
-import asyncio
-import time
-import io
-from dotenv import load_dotenv
-from openai import AsyncOpenAI
-import httpx
-from PIL import Image
-
-load_dotenv()
-
-MODEL_NAME = "qwen3.5-122b"
-
-# Таймаут уменьшен до 300 секунд (5 минут)
-client = AsyncOpenAI(
-    api_key=os.getenv("QWEN_API_KEY"),
-    base_url=os.getenv("QWEN_BASE_URL"),
-    http_client=httpx.AsyncClient(timeout=httpx.Timeout(300.0, connect=60.0))
-)
-
-
-def encode_image(image_path):
-    """Оптимизированная функция с агрессивным сжатием для TIFF"""
-    with Image.open(image_path) as img:
-        # Конвертация CMYK в RGB (часто в TIFF)
-        if img.mode == 'CMYK':
-            img = img.convert('RGB')
-        elif img.mode not in ('RGB', 'L'):
-            img = img.convert('RGB')
-
-        # Уменьшаем до 800px (достаточно для OCR)
-        img.thumbnail((1600, 1600))
-
-        buffer = io.BytesIO()
-
-        # Агрессивное сжатие для скорости
-        if image_path.lower().endswith(('.tif', '.tiff')):
-            # Для TIFF - максимальное сжатие
-            img.save(buffer, format='JPEG', quality=45,
-                     optimize=True, progressive=False)
-        else:
-            # Для остальных - умеренное сжатие
-            img.save(buffer, format='JPEG', quality=80, optimize=True)
-
-        # Отладочная информация
-        size_mb = len(buffer.getvalue()) / (1024 * 1024)
-        print(f"    [SIZE] {os.path.basename(image_path)}: {size_mb:.2f} MB")
-
-        return base64.b64encode(buffer.getvalue()).decode('utf-8')
-
-
-def get_instructions():
-    with open("SKILL.md", "r", encoding="utf-8") as f:
-        skill = f.read()
-    c_path = os.path.join("references", "russian-essay-criteria.md")
-    with open(c_path, "r", encoding="utf-8") as f:
-        criteria = f.read()
-    return f"{skill}\n\n{criteria}"
-
-
-async def process_priority_student(student, student_path, instructions):
-    source_path = os.path.join(student_path, "source.txt")
-    safe_model_name = MODEL_NAME.replace("/", "_")
-    output_filename = f"REPORT_{safe_model_name}_WITH_SOURCE.md"
-    output_path = os.path.join(student_path, output_filename)
-
-    if not os.path.exists(source_path):
-        print(f"  [-] {student}: source.txt не найден. Пропуск.")
-        return False
-
-    # ✅ ПРОВЕРКА СУЩЕСТВУЮЩИХ ОТЧЕТОВ
-    existing_reports = []
-    for f in os.listdir(student_path):
-        if f.startswith("REPORT_") and safe_model_name in f:
-            existing_reports.append(f)
-
-    if existing_reports:
-        print(
-            f"  [-] {student}: Отчет уже существует ({existing_reports[0]}). Пропуск.")
-        return False
-
-    allowed_ext = ('.jpg', '.jpeg', '.png', '.tif', '.tiff')
-    photos = sorted([f for f in os.listdir(student_path)
-                    if f.lower().endswith(allowed_ext)])
-
-    if not photos:
-        print(f"  [-] {student}: Нет фото. Пропуск.")
-        return False
-
-    print(f"\n{'-'*40}")
-    print(f"[START] {student.upper()} | Фото: {len(photos)} шт.")
-    print(f"{'-'*40}")
-
-    with open(source_path, "r", encoding="utf-8") as f:
-        source_text = f.read()
-
-    # Оригинальный промпт без изменений
-    prompt = (
-        "Распознай текст и проверь сочинение строго по критериям ФИПИ.\n"
-        "Используй предоставленный ИСХОДНЫЙ ТЕКСТ для сверки фактов и К1-К2.\n\n"
-        f"ИСХОДНЫЙ ТЕКСТ:\n{source_text}"
-    )
-
-    message_content = [{"type": "text", "text": prompt}]
-
-    # Ограничиваем количество фото до 5 для скорости
-    max_photos = 8
-    if len(photos) > max_photos:
-        print(f"  [WARN] Много фото ({len(photos)}). Беру первые {max_photos}")
-        photos = photos[:max_photos]
-
-    for p in photos:
-        print(f"  [LOG] Кодирую {p}...")
-        try:
-            encoded = encode_image(os.path.join(student_path, p))
-            message_content.append({
-                "type": "image_url",
-                "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{encoded}"}
-            })
-        except Exception as e:
-            print(f"  [ERR] Ошибка при кодировании {p}: {e}")
-            continue
-
-    try:
-        print(f"  [WAIT] Запрос отправлен. Ждем полный разбор...")
-        start_api = time.time()
-
-        response = await client.chat.completions.create(
-            model=MODEL_NAME,
-            messages=[
-                {"role": "system", "content": instructions},
-                {"role": "user", "content": message_content}
-            ],
-            temperature=0.1,
-        )
-
-        res_text = response.choices[0].message.content
-        api_duration = round(time.time() - start_api, 1)
-
-        if not res_text or res_text.strip() == "":
-            print(
-                f"  [!!!] Сервер вернул пустой ответ спустя {api_duration}с.")
-            res_text = f"ОШИБКА: Сервер прервал генерацию спустя {api_duration} секунд."
-
-        print(
-            f"  [TIME] Получено! Время: {api_duration}с | Символов: {len(res_text)}")
-
-        with open(output_path, "w", encoding="utf-8") as f:
-            f.write(f"""---
-**Ученик:** {student}
-**Время API:** {api_duration}с
-**Фото:** {len(photos)} шт.
----
-
-{res_text}""")
-
-        print(f"[OK] Отчет готов.")
-        return True  # ✅ Был запрос к API
-
-    except asyncio.TimeoutError:
-        print(f"  [ERR] Таймаут запроса (>300 секунд)")
-        return True  # ✅ Ошибка тоже считается за обработку
-    except Exception as e:
-        print(f"  [ERR] Произошла ошибка: {str(e)}")
-        return True  # ✅ Ошибка тоже считается за обработку
-
-
-async def main():
-    base_dir = "photo"
-
-    if not os.path.exists(base_dir):
-        print(f"Ошибка: папка '{base_dir}' не найдена!")
-        return
-
-    instructions = get_instructions()
-    students = [d for d in os.listdir(base_dir)
-                if os.path.isdir(os.path.join(base_dir, d))]
-
-    if not students:
-        print(f"Нет папок с учениками в '{base_dir}'")
-        return
-
-    print(f"\nНайдено учеников: {len(students)}")
-    print("="*50)
-
-    for i, student in enumerate(students, 1):
-        print(f"\n[{i}/{len(students)}]")
-        was_processed = await process_priority_student(student, os.path.join(base_dir, student), instructions)
-
-        # ✅ ПАУЗА ТОЛЬКО ЕСЛИ БЫЛ ЗАПРОС К API
-        if i < len(students):
-            if was_processed:
-                print(f"\n[PAUSE] Жду 3 секунды...")
-                await asyncio.sleep(3)
-            else:
-                print(f"  [SKIP] Пропущен, пауза не нужна")
-
-    print("\n" + "="*50)
-    print("ГОТОВО!")
-
-if __name__ == "__main__":
-    asyncio.run(main())
diff --git a/ege-checker.py b/ege-checker.py
deleted file mode 100644
index 13231ad..0000000
--- a/ege-checker.py
+++ /dev/null
@@ -1,142 +0,0 @@
-import os
-import base64
-import asyncio
-import time
-import io
-from dotenv import load_dotenv
-from openai import AsyncOpenAI  # Переходим на АСИНХРОННЫЙ
-import httpx
-from PIL import Image
-
-load_dotenv()
-
-# Оставляем только Qwen, как ты и хотел
-MODELS_TO_TEST = ["qwen3.5-122b"]
-
-# Асинхронный клиент с запасом по таймауту
-client = AsyncOpenAI(
-    api_key=os.getenv("QWEN_API_KEY"),
-    base_url=os.getenv("QWEN_BASE_URL"),
-    http_client=httpx.AsyncClient(timeout=httpx.Timeout(900.0, connect=60.0))
-)
-
-
-def encode_image(image_path):
-    """Сжимает и кодирует изображение, чтобы избежать Connection Error"""
-    with Image.open(image_path) as img:
-        # Конвертируем в RGB если нужно
-        if img.mode not in ('RGB', 'L'):
-            img = img.convert('RGB')
-
-        # Уменьшаем размер до разумного (max 1600px по широкой стороне)
-        # Это критически важно для стабильности соединения!
-        img.thumbnail((1600, 1600))
-
-        buffer = io.BytesIO()
-        # Сжатие 85% - золотая середина
-        img.save(buffer, format='JPEG', quality=85)
-        return base64.b64encode(buffer.getvalue()).decode('utf-8')
-
-
-def get_instructions(criteria_file):
-    with open("SKILL.md", "r", encoding="utf-8") as f:
-        skill = f.read()
-    c_path = os.path.join("references", criteria_file)
-    with open(c_path, "r", encoding="utf-8") as f:
-        criteria = f.read()
-    return f"{skill}\n\n{criteria}"
-
-
-async def process_student(student, student_path, instructions):
-    """Логика проверки одного студента"""
-    # Поиск фото
-    photos = sorted([f for f in os.listdir(student_path)
-                    if f.lower().endswith(('.jpg', '.jpeg', '.png', '.tif', '.tiff'))])
-    if not photos:
-        return
-
-    # ПОИСК ИСХОДНОГО ТЕКСТА (source.txt)
-    source_text = ""
-    source_path = os.path.join(student_path, "source.txt")
-    if os.path.exists(source_path):
-        with open(source_path, "r", encoding="utf-8") as f:
-            source_text = f.read()
-
-    print(f"\n>>> РАБОТАЕМ С: {student.upper()} ({len(photos)} листа)")
-
-    prompt_text = "Распознай текст и проверь сочинение строго по критериям."
-    if source_text:
-        prompt_text += f"\n\nИСХОДНЫЙ ТЕКСТ ДЛЯ СВЕРКИ:\n{source_text}"
-
-    message_content = [{"type": "text", "text": prompt_text}]
-
-    # Кодируем фото (теперь со сжатием!)
-    for p in photos:
-        try:
-            b64 = encode_image(os.path.join(student_path, p))
-            message_content.append({
-                "type": "image_url",
-                "image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{b64}"}
-            })
-        except Exception as e:
-            print(f"  [!] Ошибка обработки фото {p}: {e}")
-
-    for model_id in MODELS_TO_TEST:
-        safe_name = model_id.replace("/", "_")
-        output_file = os.path.join(student_path, f"REPORT_{safe_name}.md")
-
-        # 1. Формируем базовое имя, которое мы ХОТИМ создать
-        safe_name = model_id.replace("/", "_")
-        output_file = os.path.join(student_path, f"REPORT_{safe_name}.md")
-
-        # 2. УМНЫЙ ПОИСК: проверяем, есть ли ВООБЩЕ любой файл, начинающийся на REPORT_ и содержащий имя модели
-        existing_reports = [f for f in os.listdir(student_path)
-                            if f.startswith("REPORT_") and safe_name in f]
-
-        if existing_reports:
-            print(
-                f"  [-] {model_id}: Уже есть отчет ({existing_reports[0]}). Пропускаю.")
-            continue
-
-        print(f"  [!] Запуск {model_id}...")
-        start_time = time.time()
-
-        try:
-            # Асинхронный вызов
-            response = await client.chat.completions.create(
-                model=model_id,
-                messages=[
-                    {"role": "system", "content": instructions},
-                    {"role": "user", "content": message_content}
-                ],
-                temperature=0.0
-            )
-
-            res_text = response.choices[0].message.content
-            duration = round(time.time() - start_time, 1)
-
-            with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as f:
-                header = f"--- \n**Ученик:** {student}\n**Модель:** {model_id}\n**Время:** {duration} сек.\n---\n\n"
-                f.write(header + res_text)
-
-            print(f"  [OK] Готово! ({duration} сек.)")
-            await asyncio.sleep(10)  # Пауза между запросами
-
-        except Exception as e:
-            print(f"  [ERR] Ошибка у {model_id} для {student}: {str(e)}")
-
-
-async def run_mass_check(base_dir="photo", criteria_file="russian-essay-criteria.md"):
-    students = [d for d in os.listdir(
-        base_dir) if os.path.isdir(os.path.join(base_dir, d))]
-    if not students:
-        return
-
-    instructions = get_instructions(criteria_file)
-
-    # Обрабатываем по одному, чтобы не перегружать канал и не ловить Connection Error
-    for student in students:
-        await process_student(student, os.path.join(base_dir, student), instructions)
-
-if __name__ == "__main__":
-    asyncio.run(run_mass_check())