diff --git a/solutions/69dd4221f309a98be0006b2e_сырой_текст_задания___плоская_карточка/solution.py b/solutions/69dd4221f309a98be0006b2e_сырой_текст_задания___плоская_карточка/solution.py
index 2638e8a..50b1bfd 100644
--- a/solutions/69dd4221f309a98be0006b2e_сырой_текст_задания___плоская_карточка/solution.py
+++ b/solutions/69dd4221f309a98be0006b2e_сырой_текст_задания___плоская_карточка/solution.py
@@ -1,19 +1,11 @@
-import os
 from typing import List
-
-# LangChain — обёртки над моделью и парсером
+from pydantic import BaseModel, Field
 from langchain_core.prompts import PromptTemplate
 from langchain_core.output_parsers import PydanticOutputParser
-
-# LangChain — интеграция с OpenAI
 from langchain_openai import ChatOpenAI
 
-from pydantic import BaseModel, Field
-
 
 class AssignmentCard(BaseModel):
-    """Структурированная карточка учебного задания."""
-
     title: str = Field(..., description="Название задания одной фразой")
     subject: str = Field(..., description="Учебная дисциплина или тема")
     deadline_hint: str | None = Field(
@@ -31,10 +23,8 @@ class AssignmentCard(BaseModel):
 
 
 def main() -> None:
-    # Парсер структурированного вывода из langchain_core
     output_parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=AssignmentCard)
 
-    # Шаблон промпта из langchain_core
     template = PromptTemplate(
         template=(
             "Прочитай описание учебного задания и заполни все поля карточки.\n\n"
@@ -48,10 +38,8 @@ def main() -> None:
         },
     )
 
-    # Языковая модель через обёртку langchain_openai
     model = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", temperature=0)
 
-    # Цепочка LangChain: промпт | модель | парсер
     chain = template | model | output_parser
 
     sample = (