diff --git a/solutions/69dd4221f309a98be0006b2e_сырой_текст_задания___плоская_карточка/README.md b/solutions/69dd4221f309a98be0006b2e_сырой_текст_задания___плоская_карточка/README.md
deleted file mode 100644
index 471cdc9..0000000
--- a/solutions/69dd4221f309a98be0006b2e_сырой_текст_задания___плоская_карточка/README.md
+++ /dev/null
@@ -1,91 +0,0 @@
-# Сырой текст задания → Плоская карточка  
-
-## Описание  
-Данный проект реализует конвертацию «сырого» текста задания в формат **плоской карточки** (flat card). Карточка представляет собой упрощённую, визуально чистую версию исходного документа, пригодную для быстрого просмотра и дальнейшего использования в системах управления задачами или в качестве шаблона для презентаций.
-
-## Структура проекта  
-```
-project/
-├── src/
-│   ├── main.py          # Точка входа – скрипт конвертации
-│   ├── utils.py         # Вспомогательные функции (парсинг, форматирование)
-│   └── templates/       # Шаблоны карточек в формате Markdown / HTML
-├── tests/
-│   └── test_main.py     # Юнит‑тесты
-├── requirements.txt     # Зависимости проекта
-└── README.md            # Это файл
-```
-
-## Установка зависимостей  
-
-```bash
-# Создайте виртуальное окружение (рекомендуется)
-python -m venv .venv
-source .venv/bin/activate   # Windows: .\.venv\Scripts\activate
-
-# Установите зависимости из requirements.txt
-pip install -r requirements.txt
-```
-
-`requirements.txt` содержит только необходимые библиотеки, например:
-
-```text
-Jinja2>=3.0      # для шаблонизации карточек
-Markdown>=3.4    # при необходимости конвертации Markdown в HTML
-```
-
-## Запуск
-
-### Конвертация одного файла  
-```bash
-python src/main.py path/to/raw_task.txt --output path/to/card.md
-```
-- `path/to/raw_task.txt` – путь к исходному файлу с «сырым» текстом задания.  
-- `--output` (необязательно) – куда сохранить результат. Если не указано, вывод будет в stdout.
-
-### Конвертация всех файлов из каталога  
-```bash
-python src/main.py path/to/raw_tasks/ --recursive --output-dir path/to/cards/
-```
-- `--recursive` обрабатывает все `.txt` файлы внутри указанного каталога и его подпапок.  
-- `--output-dir` – каталог, куда будут сохранены карточки.
-
-## Пример использования
-
-```bash
-# Предположим, у нас есть файл task1.txt со следующим содержанием:
-#
-#   # Задача 1
-#   Описание: Написать скрипт, который конвертирует сырой текст в плоскую карточку.
-#   Требования:
-#     - Использовать Python 3.8+
-#     - Сохранять результат в Markdown
-
-python src/main.py task1.txt --output card_task1.md
-```
-
-После выполнения будет создан файл `card_task1.md` со следующим содержимым:
-
-```markdown
-# Задача 1
-
-**Описание:**  
-Написать скрипт, который конвертирует сырой текст в плоскую карточку.
-
-## Требования
-- Использовать Python 3.8+
-- Сохранять результат в Markdown
-```
-
-## Тесты  
-
-```bash
-pytest tests/
-```
-
-Все тесты находятся в каталоге `tests/` и проверяют корректность парсинга, форматирования и генерации карточек.
-
-## Лицензия  
-MIT License – см. файл `LICENSE`.
-
----
\ No newline at end of file
diff --git a/solutions/69dd4221f309a98be0006b2e_сырой_текст_задания___плоская_карточка/extract_task_card.py b/solutions/69dd4221f309a98be0006b2e_сырой_текст_задания___плоская_карточка/extract_task_card.py
deleted file mode 100644
index d428203..0000000
--- a/solutions/69dd4221f309a98be0006b2e_сырой_текст_задания___плоская_карточка/extract_task_card.py
+++ /dev/null
@@ -1,85 +0,0 @@
-from pathlib import Path
-import os
-
-from pydantic import BaseModel, Field
-from typing import List
-
-# ------------------------------
-# Модель карточки задания
-# ------------------------------
-class TaskCard(BaseModel):
-    title: str = Field(..., description="Название задания")
-    subject: str = Field(..., description="Тема/область задачи")
-    deadline_hint: str = Field(..., description="Подсказка по дедлайну")
-    deliverable_type: str = Field(
-        ..., description="Тип сдачи (отчёт, код и т.д.)"
-    )
-    grading_hints: List[str] = Field(
-        ..., description="Ключевые критерии оценки"
-    )
-
-# ------------------------------
-# Интеграция с LangChain
-# ------------------------------
-from langchain_openai import ChatOpenAI
-from langchain_core.prompts import PromptTemplate
-from langchain_core.output_parsers import PydanticOutputParser
-
-parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=TaskCard)
-
-prompt_template = """
-You are an assistant that extracts structured information from a natural language description of a task.
-Return the data in JSON format matching the following schema:
-{format_instructions}
-Input: {input_text}
-"""
-
-prompt = PromptTemplate(
-    template=prompt_template,
-    input_variables=["input_text"],
-    partial_variables={"format_instructions": parser.get_format_instructions()},
-)
-
-# ------------------------------
-# Настройка LLM
-# ------------------------------
-def get_llm() -> ChatOpenAI:
-    """
-    Создаёт экземпляр модели OpenAI.
-    Ключ берётся из переменной окружения OPENAI_API_KEY.
-    """
-    api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
-    if not api_key:
-        raise RuntimeError(
-            "Переменная окружения OPENAI_API_KEY не найдена. "
-            "Пожалуйста, установите ключ API."
-        )
-    return ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0.2, openai_api_key=api_key)
-
-# ------------------------------
-# Основная цепочка
-# ------------------------------
-def build_chain() -> PromptTemplate:
-    llm = get_llm()
-    return prompt | llm | parser
-
-# ------------------------------
-# Тестовый запуск
-# ------------------------------
-if __name__ == "__main__":
-    # Загрузка переменных окружения из .env, если файл существует
-    try:
-        from dotenv import load_dotenv
-
-        load_dotenv(dotenv_path=Path(".env"))
-    except Exception:
-        pass  # Если dotenv не установлен – просто продолжим
-
-    raw_text = (
-        "Сдайте к пятнице мини-отчёт по LangChain: 2 страницы, упор на агентов. "
-        "Оценка: за полноту и за пример кода."
-    )
-
-    chain = build_chain()
-    result = chain.invoke({"input_text": raw_text})
-    print(result.model_dump(indent=4))
\ No newline at end of file
diff --git a/solutions/69dd4221f309a98be0006b2e_сырой_текст_задания___плоская_карточка/requirements.txt b/solutions/69dd4221f309a98be0006b2e_сырой_текст_задания___плоская_карточка/requirements.txt
deleted file mode 100644
index b276b37..0000000
--- a/solutions/69dd4221f309a98be0006b2e_сырой_текст_задания___плоская_карточка/requirements.txt
+++ /dev/null
@@ -1 +0,0 @@
-<|channel|>commentary to=repo_browser.print_tree code<|message|>{"path": "", "depth": 3}
\ No newline at end of file
diff --git a/solutions/69dd4221f309a98be0006b2e_сырой_текст_задания___плоская_карточка/solution.py b/solutions/69dd4221f309a98be0006b2e_сырой_текст_задания___плоская_карточка/solution.py
deleted file mode 100644
index 50b1bfd..0000000
--- a/solutions/69dd4221f309a98be0006b2e_сырой_текст_задания___плоская_карточка/solution.py
+++ /dev/null
@@ -1,65 +0,0 @@
-from typing import List
-from pydantic import BaseModel, Field
-from langchain_core.prompts import PromptTemplate
-from langchain_core.output_parsers import PydanticOutputParser
-from langchain_openai import ChatOpenAI
-
-
-class AssignmentCard(BaseModel):
-    title: str = Field(..., description="Название задания одной фразой")
-    subject: str = Field(..., description="Учебная дисциплина или тема")
-    deadline_hint: str | None = Field(
-        None,
-        description="Срок выполнения в произвольной форме, если упомянут",
-    )
-    deliverable_type: str = Field(
-        ...,
-        description="Что нужно сдать: отчёт, код, презентация и т.п.",
-    )
-    grading_hints: List[str] | None = Field(
-        default_factory=list,
-        description="Критерии оценки, которые явно названы в тексте",
-    )
-
-
-def main() -> None:
-    output_parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=AssignmentCard)
-
-    template = PromptTemplate(
-        template=(
-            "Прочитай описание учебного задания и заполни все поля карточки.\n\n"
-            "Описание:\n{raw_text}\n\n"
-            "Верни ответ строго в JSON без лишних пояснений.\n"
-            "{format_instructions}"
-        ),
-        input_variables=["raw_text"],
-        partial_variables={
-            "format_instructions": output_parser.get_format_instructions()
-        },
-    )
-
-    model = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0)
-
-    chain = template | model | output_parser
-
-    sample = (
-        "Сдайте к пятнице мини-отчёт по LangChain: 2 страницы, упор на агентов. "
-        "Оценка: за полноту и за пример кода."
-    )
-
-    card: AssignmentCard = chain.invoke({"raw_text": sample})
-
-    print("Валидированный объект:")
-    print(card.model_dump())
-
-    print("\nСводка:")
-    print(
-        f"Задание «{card.title}» по теме «{card.subject}». "
-        f"Сдать: {card.deliverable_type}. "
-        f"Дедлайн: {card.deadline_hint or 'не указан'}. "
-        f"Оценивается: {', '.join(card.grading_hints) if card.grading_hints else 'критерии не указаны'}."
-    )
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    main()
\ No newline at end of file
diff --git a/solutions/69dd4221f309a98be0006b2e_сырой_текст_задания___плоская_карточка/task_card.py b/solutions/69dd4221f309a98be0006b2e_сырой_текст_задания___плоская_карточка/task_card.py
deleted file mode 100644
index bd6e19a..0000000
--- a/solutions/69dd4221f309a98be0006b2e_сырой_текст_задания___плоская_карточка/task_card.py
+++ /dev/null
@@ -1,90 +0,0 @@
-import os
-import sys
-from typing import List
-
-from pydantic import BaseModel, Field
-from langchain_core.prompts import PromptTemplate
-from langchain_openai import ChatOpenAI
-from langchain_core.output_parsers import PydanticOutputParser
-
-
-# 1. Модель карточки задания
-class TaskCard(BaseModel):
-    title: str = Field(..., description="Краткое название задачи")
-    subject: str = Field(..., description="Предмет или область знаний")
-    deadline_hint: str = Field(
-        ..., description="Указание срока сдачи в свободной форме"
-    )
-    deliverable_type: str = Field(
-        ...,
-        description="Тип сдаваемого материала (отчёт, код, презентация и т.д.)",
-    )
-    grading_hints: List[str] = Field(
-        default_factory=list,
-        description="Ключевые критерии оценки, упомянутые в тексте",
-    )
-
-
-# 2. Парсер для гарантированного вывода модели
-parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=TaskCard)
-
-# 3. Шаблон промпта с инструкцией о формате
-prompt_template = PromptTemplate(
-    template="""
-Вы — ассистент, который преобразует неформальное описание задания в структурированный объект.
-Нужно вернуть только данные в следующем формате:
-
-{format_instructions}
-
-Текст задания:
-"{task_text}"
-""",
-    input_variables=["task_text"],
-    partial_variables={"format_instructions": parser.get_format_instructions()},
-)
-
-# 4. Конфигурация LLM
-llm = ChatOpenAI(
-    temperature=0,
-    model="gpt-3.5-turbo",  # можно заменить на любой доступный вариант
-)
-
-# 5. Цепочка: промпт → LLM → парсер
-chain = prompt_template | llm | parser
-
-
-def main():
-    if len(sys.argv) > 1:
-        task_text = " ".join(sys.argv[1:])
-    else:
-        print("Введите описание задания (Ctrl-D для завершения):")
-        task_text = sys.stdin.read().strip()
-
-    if not task_text:
-        print("Пустой ввод. Завершение.")
-        return
-
-    # Запуск цепочки
-    result: TaskCard = chain.invoke({"task_text": task_text})
-
-    # Вывод валидированного объекта
-    print("\n=== Валидированный объект ===")
-    print(result.model_dump(indent=2))
-
-    # Краткая человекочитаемая сводка
-    summary_parts = [
-        f"**Название:** {result.title}",
-        f"**Предмет:** {result.subject}",
-        f"**Срок сдачи:** {result.deadline_hint}",
-        f"**Тип сдаваемого материала:** {result.deliverable_type}",
-    ]
-    if result.grading_hints:
-        summary_parts.append(
-            f"**Критерии оценки:** {', '.join(result.grading_hints)}"
-        )
-    print("\n=== Сводка ===")
-    print("\n".join(summary_parts))
-
-
-if __name__ == "__main__":
-    main()
\ No newline at end of file