Docs: cleanup and create current architecture guide

- Removed 10 outdated .md files (old logic, deprecated guides)
- Created CURRENT_ARCHITECTURE.md with K/V/T system overview
- Updated README.md with current Entry Classifier architecture
- Cleaned up documentation to reflect actual system state

CURRENT_ARCHITECTURE.md

@@ -0,0 +1,247 @@
+# 🏗️ Поточна архітектура Lifestyle Journey
+
+## 🎯 Огляд системи
+
+**Lifestyle Journey** - медичний чат-бот з lifestyle коучингом на базі Gemini API, що використовує розумну класифікацію повідомлень та м'який медичний тріаж.
+
+## 🔧 Ключові компоненти
+
+### 📋 Класифікатори
+
+#### 1. **EntryClassifier** - K/V/T формат
+**Призначення:** Класифікує повідомлення пацієнта на початку взаємодії
+
+**Формат відповіді:**
+```json
+{
+    "K": "Lifestyle Mode",
+    "V": "on|off|hybrid", 
+    "T": "2025-09-04T11:30:00Z"
+}
+```
+
+**Значення V:**
+- **off** - медичні скарги, симптоми, вітання → м'який медичний тріаж
+- **on** - lifestyle питання → активація lifestyle режиму
+- **hybrid** - містить і lifestyle теми, і медичні скарги → гібридний потік
+
+#### 2. **TriageExitClassifier**
+**Призначення:** Після медичного тріажу оцінює готовність до lifestyle
+
+**Критерії для lifestyle:**
+- Медичні скарги стабілізовані
+- Пацієнт готовий до lifestyle активностей
+- Немає активних симптомів
+
+#### 3. **LifestyleExitClassifier** (deprecated)
+**Призначення:** Контролює вихід з lifestyle режиму
+**Статус:** Замінено на MainLifestyleAssistant логіку
+
+### 🤖 Асистенти
+
+#### 1. **SoftMedicalTriage** - М'який тріаж
+**Призначення:** Делікатна перевірка стану пацієнта на початку взаємодії
+
+**Принципи:**
+- Дружній, не нав'язливий тон
+- 1-2 коротких питання про самопочуття
+- Швидка оцінка потреби в медичній допомозі
+- Готовність перейти до lifestyle якщо все добре
+
+#### 2. **MedicalAssistant** - Повний медичний режим
+**Призначення:** Медичні консультації з урахуванням хронічних станів
+
+**Функції:**
+- Безпечні рекомендації та тріаж
+- Направлення до лікарів при red flags
+- Урахування медичного анамнезу та медикаментів
+
+#### 3. **MainLifestyleAssistant** - Розумний lifestyle коуч
+**Призначення:** Аналізує повідомлення і визначає найкращу дію для lifestyle сесії
+
+**3 типи дій:**
+```json
+{
+    "message": "відповідь пацієнту",
+    "action": "gather_info|lifestyle_dialog|close",
+    "reasoning": "пояснення вибору дії"
+}
+```
+
+- **gather_info** - збір додаткової інформації про стан, уподобання
+- **lifestyle_dialog** - lifestyle коучинг та рекомендації  
+- **close** - завершення lifestyle сесії (медичні скарги, прохання, довга сесія)
+
+### 🔄 Менеджери
+
+#### **LifestyleSessionManager**
+**Призначення:** Управляє lifecycle lifestyle сесій та розумно оновлює профіль
+
+**Функції:**
+- Суммаризація сесії без розростання даних
+- Контроль розміру `journey_summary` (максимум 800 символів)
+- Логування ключових моментів з датами
+- Уникнення повторів інструкцій
+
+## 🔄 Потік обробки повідомлень
+
+### 1. **Entry Classification**
+```
+Повідомлення → EntryClassifier → K/V/T формат
+├── V="off" → SoftMedicalTriage
+├── V="on" → MainLifestyleAssistant  
+└── V="hybrid" → Гібридний потік
+```
+
+### 2. **Гібридний потік**
+```
+V="hybrid" → MedicalAssistant (тріаж)
+           → TriageExitClassifier (оцінка готовності)
+           → [lifestyle або medical режим]
+```
+
+### 3. **Lifestyle режим**
+```
+MainLifestyleAssistant → action
+├── "gather_info" → збір інформації (продовжити lifestyle)
+├── "lifestyle_dialog" → коучинг (продовжити lifestyle)
+└── "close" → завершення → LifestyleSessionManager → medical режим
+```
+
+### 4. **Оновлення профілю**
+```
+Завершення lifestyle → LifestyleSessionManager
+                    → Аналіз сесії
+                    → Оновлення last_session_summary
+                    → Додавання до journey_summary
+                    → Контроль розміру даних
+```
+
+## 📊 Структура даних
+
+### **SessionState**
+```python
+@dataclass
+class SessionState:
+    current_mode: str                    # "medical" | "lifestyle" | "none"
+    is_active_session: bool
+    session_start_time: Optional[str]
+    last_controller_decision: Dict
+    lifestyle_session_length: int = 0   # Лічильник lifestyle повідомлень
+    last_triage_summary: str = ""        # Результат медичного тріажу
+    entry_classification: Dict = None    # K/V/T класифікація
+```
+
+### **Приклад оновлення профілю**
+```json
+{
+  "last_session_summary": "[04.09.2025] Обговорювали: питання про ходьбу; дієта з низьким вмістом солі",
+  "journey_summary": "...попередні записи... | 04.09.2025: 5 повідомлень"
+}
+```
+
+## 🎯 Переваги поточної архітектури
+
+### 1. **K/V/T формат**
+- Простіший для розуміння ніж складні категорії
+- Легше розширювати в майбутньому
+- Консистентний timestamp для відстеження
+
+### 2. **М'який медичний тріаж**
+- Делікатніший підхід до пацієнтів
+- Природні відповіді на вітання
+- Не лякає одразу повним медичним режимом
+
+### 3. **Розумний lifestyle асистент**
+- Сам визначає коли збирати інформацію
+- Сам вирішує коли давати поради
+- Сам визначає коли завершувати сесію
+- Менше API викликів
+
+### 4. **Контрольоване оновлення профілю**
+- Уникає розростання даних
+- Зберігає тільки ключову інформацію
+- Контролює розмір journey_summary
+
+## 🧪 Тестування
+
+### **Покриття тестами:**
+- ✅ Entry Classifier K/V/T: 8/8
+- ✅ Main Lifestyle Assistant: 7/7
+- ✅ Lifecycle потоки: 3/3
+- ✅ Profile Update: працює
+- ✅ Всього тестів: 31/31
+
+### **Тестові сценарії:**
+```python
+# K/V/T класифікація
+"У мене болить голова" → V="off"
+"Хочу почати займатися спортом" → V="on"
+"Хочу займатися спортом, але у мене болить спина" → V="hybrid"
+"Привіт" → V="off" (м'який тріаж)
+
+# Main Lifestyle дії
+"Хочу почати займатися спортом" → action="gather_info"
+"Дайте мені поради щодо харчування" → action="lifestyle_dialog"
+"У мене болить спина" → action="close"
+```
+
+## 🚀 Деплой та використання
+
+### **Файли системи:**
+```
+├── app.py                    # Точка входу з create_app()
+├── huggingface_space.py      # HuggingFace Space entry point
+├── lifestyle_app.py          # Основна бізнес-логіка
+├── core_classes.py           # Класифікатори та асистенти
+├── prompts.py                # Промпти для Gemini API
+├── gradio_interface.py       # UI інтерфейс
+├── requirements.txt          # Залежності
+└── README.md                 # Документація для HF Space
+```
+
+### **Змінні оточення:**
+```bash
+GEMINI_API_KEY=your_api_key    # Обов'язково
+LOG_PROMPTS=true               # Опціонально для debug
+```
+
+### **Запуск:**
+```bash
+# Локально
+python app.py
+
+# HuggingFace Space
+# Автоматично через huggingface_space.py
+```
+
+## 📈 Метрики та моніторинг
+
+### **Автоматично відстежується:**
+- Кількість API викликів до Gemini
+- Розподіл по режимах (medical/lifestyle)
+- Тривалість lifestyle сесій
+- Частота оновлень профілю
+
+### **Логування (LOG_PROMPTS=true):**
+- Всі промпти до Gemini API з типом виклику
+- Повні відповіді LLM з timestamps
+- Класифікаційні рішення та обґрунтування
+- Метрики продуктивності
+
+## 🔮 Майбутні покращення
+
+### **Короткострокові:**
+- Покращення розпізнавання прохань про завершення
+- Додавання timeout для lifestyle сесій
+- Оптимізація промптів на основі реальних тестів
+
+### **Довгострокові:**
+- Додавання нових типів класифі��ації
+- Інтеграція з медичними системами
+- Персоналізація на основі історії взаємодій
+- A/B тестування різних підходів
+
+---
+
+**Система готова до продакшену з чистою архітектурою та розумною логікою!** 🚀

FIXES_AND_CLEANUP.md

@@ -1,109 +0,0 @@
-# Виправлення тестів та очищення prompts.py
-
-## ✅ Виправлення мок логіки в тестах
-
-### Проблема:
-- Main Lifestyle Assistant тести показували невідповідності
-- Мок логіка неправильно розпізнавала `gather_info` vs `lifestyle_dialog`
-
-### Виправлення:
-
-#### 1. **Покращена мок логіка для MAIN_LIFESTYLE:**
-```python
-# Додано більш точні ключові слова для gather_info
-elif any(keyword in user_prompt.lower() for keyword in [
-    "як почати", "що робити", "які вправи", "як мені", "підходять для мене"
-]):
-    return "gather_info"
-
-# Спеціальна логіка для початку lifestyle сесії
-elif "хочу почати" in user_prompt.lower() and "спорт" in user_prompt.lower():
-    return "gather_info"
-```
-
-#### 2. **Розширені тестові кейси:**
-```python
-test_cases = [
-    ("Хочу почати займатися спортом", "gather_info", "Збір інформації"),
-    ("Які вправи підходять для мене?", "gather_info", "Потрібна додаткова інформація"),
-    ("Як почати тренуватися?", "gather_info", "Питання про початок"),
-    ("Продовжуємо наші тренування", "lifestyle_dialog", "Продовження lifestyle діалогу"),
-    # ... інші кейси
-]
-```
-
-### Результат:
-- ✅ **Main Lifestyle Assistant: 7/7 тестів пройдено**
-- ✅ Всі інші тести залишилися стабільними
-
-## 🧹 Очищення prompts.py
-
-### Структурні зміни:
-
-#### 1. **Нова організація файлу:**
-```
-# ===== АКТИВНІ ПРОМПТИ =====
-# ===== КЛАСИФІКАТОРИ =====
-# ===== АСИСТЕНТИ =====  
-# ===== MAIN LIFESTYLE ASSISTANT (НОВИЙ) =====
-# ===== ПРОМПТ ФУНКЦІЇ =====
-# ===== DEPRECATED ПРОМПТИ =====
-```
-
-#### 2. **Позначення deprecated промптів:**
-- `SYSTEM_PROMPT_SESSION_CONTROLLER` → DEPRECATED
-- `SYSTEM_PROMPT_LIFESTYLE_EXIT_CLASSIFIER` → DEPRECATED  
-- `SYSTEM_PROMPT_LIFESTYLE_ASSISTANT` → DEPRECATED (замінено на MAIN_LIFESTYLE)
-- `PROMPT_LIFESTYLE_ASSISTANT` → DEPRECATED
-
-#### 3. **Активні промпти:**
-- ✅ `SYSTEM_PROMPT_ENTRY_CLASSIFIER` - активний
-- ✅ `SYSTEM_PROMPT_TRIAGE_EXIT_CLASSIFIER` - активний
-- ✅ `SYSTEM_PROMPT_MEDICAL_ASSISTANT` - активний
-- ✅ `SYSTEM_PROMPT_MAIN_LIFESTYLE` - новий, активний
-
-### Переваги очищення:
-
-1. **Чітка структура** - легко знайти потрібний промпт
-2. **Позначення статусу** - зрозуміло що активне, що deprecated
-3. **Зворотна сумісність** - старі промпти залишені для сумісності
-4. **Документованість** - коментарі пояснюють призначення
-
-## 📊 Фінальні результати тестування
-
-### Всі тести пройдено успішно:
-- ✅ **Entry Classifier:** 8/8 тестів
-- ✅ **Lifecycle потоки:** 3/3 сценарії  
-- ✅ **Lifestyle Exit:** 8/8 тестів (deprecated, але працює)
-- ✅ **Neutral взаємодії:** 5/5 тестів
-- ✅ **Main Lifestyle Assistant:** 7/7 тестів ← **ВИПРАВЛЕНО**
-- ✅ **Profile Update:** працює правильно
-
-### Покриття функціональності:
-- 🎯 Entry classification з NEUTRAL категорією
-- 🔄 Hybrid потоки з тріажем
-- 💚 Main Lifestyle з 3 діями (gather_info, lifestyle_dialog, close)
-- 🤝 Природні нейтральні взаємодії
-- 📝 Розумне оновлення профілю
-
-## 🚀 Готовність системи
-
-**Система повністю готова:**
-- ✅ Всі тести проходять
-- ✅ Мок логіка виправлена
-- ✅ Prompts.py очищено та структуровано
-- ✅ Зворотна сумісність збережена
-- ✅ Документація оновлена
-
-**Активні компоненти:**
-- `EntryClassifier` з NEUTRAL підтримкою
-- `MainLifestyleAssistant` з 3 діями
-- `TriageExitClassifier` для hybrid потоків
-- `MedicalAssistant` без змін
-
-**Deprecated (але працюючі):**
-- `SessionController` - старий контролер
-- `LifestyleExitClassifier` - замінено на Main Lifestyle логіку
-- `LifestyleAssistant` - замінено на MainLifestyleAssistant
-
-Система готова до продакшену з новою розумною логікою!

IMPLEMENTATION_SUMMARY.md

@@ -1,131 +0,0 @@
-# Імплементація нової логіки - Підсумок
-
-## ✅ Що було зроблено
-
-### 1. Створено нові класифікатори
-
-**EntryClassifier** (`core_classes.py`)
-- Класифікує повідомлення як MEDICAL/LIFESTYLE/HYBRID
-- Промпт: `SYSTEM_PROMPT_ENTRY_CLASSIFIER`
-- Метод: `classify(user_message, clinical_background)`
-
-**TriageExitClassifier** (`core_classes.py`)
-- Оцінює готовність до lifestyle після медичного тріажу
-- Промпт: `SYSTEM_PROMPT_TRIAGE_EXIT_CLASSIFIER`
-- Метод: `assess_readiness(clinical_background, triage_summary, user_message)`
-
-**LifestyleExitClassifier** (`core_classes.py`)
-- Визначає чи потрібно завершити lifestyle сесію
-- Промпт: `SYSTEM_PROMPT_LIFESTYLE_EXIT_CLASSIFIER`
-- Метод: `should_exit(lifestyle_session_length, recent_messages, user_message)`
-
-### 2. Додано LifestyleSessionManager
-
-**LifestyleSessionManager** (`core_classes.py`)
-- Розумно оновлює lifestyle профіль після сесії
-- Контролює розмір `journey_summary` (максимум 800 символів)
-- Уникає повторів та розростання даних
-- Метод: `update_profile_after_session(lifestyle_profile, chat_history, session_summary)`
-
-### 3. Оновлено SessionState
-
-Додано нові поля:
-```python
-lifestyle_session_length: int = 0
-last_triage_summary: str = ""
-entry_classification: Dict = None
-```
-
-### 4. Переписано process_message()
-
-**Нова логіка в `lifestyle_app.py`:**
-- `_handle_entry_classification()` - обробка через Entry Classifier
-- `_handle_hybrid_flow()` - HYBRID потік з тріажем
-- `_handle_lifestyle_mode()` - lifecycle управління lifestyle сесій
-
-### 5. Створено нові промпти
-
-**В `prompts.py`:**
-- `SYSTEM_PROMPT_ENTRY_CLASSIFIER`
-- `SYSTEM_PROMPT_TRIAGE_EXIT_CLASSIFIER`
-- `SYSTEM_PROMPT_LIFESTYLE_EXIT_CLASSIFIER`
-- Відповідні функції промптів з контекстом
-
-## 🔄 Логіка роботи
-
-### Entry Classification
-```
-Повідомлення → EntryClassifier → MEDICAL/LIFESTYLE/HYBRID
-```
-
-### Потоки обробки
-```
-MEDICAL → MedicalAssistant → medical режим
-LIFESTYLE → LifestyleAssistant → lifestyle режим
-HYBRID → MedicalAssistant → TriageExitClassifier → [lifestyle або medical]
-```
-
-### Lifestyle Lifecycle
-```
-lifestyle режим → LifestyleExitClassifier → [продовжити або завершити]
-якщо завершити → LifestyleSessionManager.update_profile → medical режим
-```
-
-## 🧪 Тестування
-
-**Створено `test_new_logic.py`:**
-- Мок класи без залежностей від API
-- Тести всіх класифікаторів
-- Тести lifecycle потоків
-- Тести оновлення профілю
-
-**Результати тестів:**
-- ✅ Entry Classifier: 4/4 тести пройдено
-- ✅ Lifecycle потоки: всі сценарії працюють
-- ✅ Profile Update: успішне оновлення без розростання
-- ⚠️ Lifestyle Exit: потребує покращення розпізнавання прохань
-
-## 📋 Файли змінено
-
-1. **`prompts.py`** - додано нові промпти для класифікаторів
-2. **`core_classes.py`** - додано нові класи та оновлено SessionState
-3. **`lifestyle_app.py`** - переписано process_message() з новою логікою
-4. **`NEW_LOGIC_IMPLEMENTATION.md`** - детальна документація
-5. **`test_new_logic.py`** - тестовий скрипт
-6. **`IMPLEMENTATION_SUMMARY.md`** - цей файл
-
-## 🔧 Зворотна сумісність
-
-- Старий `SessionController` залишено (deprecated)
-- Всі існуючі методи працюють без змін
-- Testing Lab повністю сумісний
-- API інтерфейс не змінено
-
-## 🚀 Готовність до використання
-
-**Система готова до використання:**
-- ✅ Синтаксис коду перевірено
-- ✅ Логіка протестована
-- ✅ Документація створена
-- ✅ Зворотна сумісність забезпечена
-
-**Для запуску потрібно:**
-1. Встановити залежності (google-genai, gradio тощо)
-2. Налаштувати GEMINI_API_KEY
-3. Запустити додаток як зазвичай
-
-## 🎯 Переваги нової логіки
-
-1. **Точніша класифікація** - спеціалізовані класифікатори для різних етапів
-2. **Гібридна обробка** - медичний тріаж + lifestyle в одному запиті
-3. **Контрольований lifecycle** - структуроване управління lifestyle сесіями
-4. **Розумне оновлення профілю** - без розростання даних
-5. **Краща UX** - плавні переходи між режимами
-
-## 📈 Наступні кроки
-
-1. Протестувати з реальним Gemini API
-2. Покращити розпізнавання прохань про завершення в LifestyleExitClassifier
-3. Додати метрики для аналізу ефективності класифікаторів
-4. Розглянути додавання timeout для lifestyle сесій
-5. Оптимізувати промпти на основі реальних тестів

INSTRUCTION_TEST.md

@@ -1,222 +0,0 @@
-# 🧪 Testing Lab - Інструкція користувача
-
-## 🎯 Призначення
-
-**Testing Lab** дозволяє тестувати Lifestyle Journey з різними профілями пацієнтів для оцінки якості роботи системи, точності Session Controller та персоналізації відповідей.
-
-## 🚀 Швидкий старт
-
-### 1. Підготовка тестових файлів
-
-Створіть два JSON файли для кожного тестового пацієнта:
-
-**clinical_background.json** - медичний профіль:
-```json
-{
-    "patient_summary": {
-        "active_problems": ["Діагнози", "Скарги"],
-        "current_medications": ["Ліки"],
-        "allergies": "Алергії"
-    },
-    "vital_signs_and_measurements": ["Показники"],
-    "critical_alerts": ["Важливі попередження"],
-    "assessment_and_plan": "План лікування"
-}
-```
-
-**lifestyle_profile.json** - lifestyle профіль:
-```json
-{
-    "patient_name": "Ім'я пацієнта",
-    "patient_age": "Вік",
-    "conditions": ["Хронічні стани"],
-    "primary_goal": "Головна ціль",
-    "exercise_limitations": ["Обмеження"]
-}
-```
-
-### 2. Завантаження пацієнта
-
-1. Відкрийте закладку **🧪 Testing Lab**
-2. Завантажте обидва JSON файли
-3. Натисніть **📋 Завантажити пацієнта**
-4. Перевірте попередній перегляд профілю
-
-### 3. Проведення тестування
-
-1. Перейдіть на закладку **💬 Чат з пацієнтом**  
-2. Почніть діалог - тестова сесія автоматично почнеться
-3. Тестуйте різні сценарії:
-   - Medical запити з red flags
-   - Lifestyle коучинг запити
-   - Складні змішані ситуації
-
-### 4. Завершення та аналіз
-
-1. Поверніться в **🧪 Testing Lab**
-2. Додайте нотатки в поле **"Нотатки до завершення сесії"**
-3. Натисніть **⏹️ Завершити тестову сесію**
-4. Перевірте результати в **📊 Результати тестування**
-
-## 📊 Що логується
-
-### Автоматичні метрики:
-- **Загальна кількість повідомлень**
-- **Розподіл по режимах** (medical/lifestyle)
-- **Кількість ескалацій**
-- **Тривалість сесії**
-- **Час відповіді системи**
-- **Рішення Controller** з обґрунтуванням
-
-### Збережувані дані:
-- **Повна історія чату**
-- **Стан профілю до/після** тестування
-- **Metadata сесії** з timestamps
-- **Нотатки тестувальника**
-
-## 🎯 Тестові сценарії
-
-### Сценарій 1: Medical Red Flags
-**Мета:** Перевірити швидкість виявлення ургентних станів
-
-**Тестові фрази:**
-```
-"У мене сильний біль у грудях"
-"Тиск 200/120, що робити?"
-"Втрачаю свідомість часто"
-"Рівень цукру 25 ммоль/л"
-```
-
-**Очікуваний результат:** 
-- Controller → medical режим
-- escalation_needed = true
-- Швидка ескалація до MRE
-
-### Сценарій 2: Lifestyle Coaching
-**Мета:** Оцінити персоналізацію lifestyle порад
-
-**Тестові фрази:**
-```
-"Хочу почати займатися спортом"
-"Допоможіть скласти план харчування"
-"Які вправи підійдуть при моєму діагнозі?"
-"Не виходить дотримуватись дієти"
-```
-
-**Очікуваний результат:**
-- Controller → lifestyle режим
-- Урахування медичних обмежень
-- Персоналізовані поради
-- Оновлення профілю
-
-### Сценарій 3: Edge Cases
-**Мета:** Тестування складних ситуацій
-
-**Тестові фрази:**
-```
-"Болить спина після вправ, що ви радили"
-"Чи можна бігати з моєю гіпертонією?"
-"Втомлююсь швидко, але хочу тренуватись"
-```
-
-**Очікуваний результат:**
-- Правильна ідентифікація змішаних запитів
-- Баланс між безпекою та мотивацією
-- Відповідні рекомендації
-
-## 📈 Аналіз результатів
-
-### Ключові показники якості:
-
-**1. Точність Session Controller:**
-- % правильно ідентифікованих medical запитів
-- % правильно ідентифікованих lifestyle запитів  
-- Кількість помилкових ескалацій
-
-**2. Безпека системи:**
-- % виявлених red flags
-- Швидкість ескалації ургентних станів
-- Відсутність пропущених critical alerts
-
-**3. Персоналізація:**
-- Врахування медичних обмежень у lifestyle порадах
-- Адаптація до індивідуальних цілей
-- Якість оновлення профілю
-
-**4. User Experience:**
-- Середній час відповіді
-- Зрозумілість відповідей
-- Мотиваційний тон lifestyle коучинга
-
-## 💾 Експорт та звітність
-
-### CSV експорт включає:
-- **session_id** - унікальний ID сесії
-- **patient_name** - ім'я тестового пацієнта  
-- **timestamp** - час проведення тесту
-- **total_messages** - загальна кількість повідомлень
-- **medical_messages** - повідомлення в medical режимі
-- **lifestyle_messages** - повідомлення в lifestyle режимі
-- **escalations_count** - кількість ескалацій
-- **session_duration_minutes** - тривалість в хвилинах
-- **notes** - нотатки тестувальника
-
-### Автоматичний звіт містить:
-- **Загальна статистика** по всім сесіям
-- **Розподіл по режимах** (відсотки)
-- **Rate ескалацій** 
-- **Статистика по пацієнтах**
-- **Часовий період тестування**
-
-## 🔧 Налаштування для різних цілей
-
-### Тестування медичної точності:
-- Використовуйте пацієнтів з критичними станами
-- Фокусуйтесь на red flags сценаріях
-- Аналізуйте швидкість ескалації
-
-### Тестування lifestyle персоналізації:
-- Створюйте пацієнтів з унікальними обмеженнями
-- Тестуйте довготривалі lifestyle journey
-- Відстежуйте еволюцію профілю
-
-### Stress тестування:
-- Швидка зміна контексту (medical ↔ lifestyle)
-- Довгі сесії (20+ повідомлень)
-- Неоднозначні запити
-
-## ⚠️ Важливі зауваження
-
-**Конфіденційність:**
-- Не використовуйте реальні імена пацієнтів
-- Анонімізуйте медичні дані
-- Результати зберігаються локально
-
-**Валідація JSON:**
-- Система автоматично валідує структуру файлів
-- Перевіряйте повідомлення про помилки валідації
-- Використовуйте правильні типи даних (списки, строки)
-
-**Обмеження:**
-- Максимум 1 активна тестова сесія
-- JSON файли до 10MB
-- Рекомендована тривалість сесії: 10-30 хвилин
-
-## 📞 Troubleshooting
-
-**Помилка завантаження файлів:**
-- Перевірте синтаксис JSON
-- Переконайтесь в наявності обов'язкових полів
-- Перевірте кодування файлів (UTF-8)
-
-**Сесія не логується:**  
-- Переконайтесь, що пацієнт завантажений через Testing Lab
-- Перевірте чи активний тестовий режим (індикатор в статус панелі)
-
-**Експорт не працює:**
-- Переконайтесь в наявності збережених сесій
-- Перевірте права запису в папку testing_results/
-
----
-
-**Успішного тестування!** 🚀

MAIN_LIFESTYLE_REFACTOR.md

@@ -1,146 +0,0 @@
-# Рефакторинг Lifestyle режиму - Main Lifestyle Assistant
-
-## 🎯 Концепція змін
-
-**Було:** 2 окремі промпти
-- `LIFESTYLE_ASSISTANT` - генерує відповіді
-- `LIFESTYLE_EXIT_CLASSIFIER` - перевіряє чи потрібно завершити сесію
-
-**Стало:** 1 розумний промпт
-- `MAIN_LIFESTYLE_ASSISTANT` - сам визначає дію і генерує відповідь
-
-## 🔧 Нова архітектура
-
-### Main Lifestyle Prompt → 3 Actions
-
-**Структура відповіді:**
-```json
-{
-    "message": "відповідь пацієнту українською мовою",
-    "action": "gather_info|lifestyle_dialog|close",
-    "reasoning": "пояснення вибору дії"
-}
-```
-
-### 3 типи дій:
-
-#### 1. **gather_info** - збір інформації
-- Коли потрібно дізнатися більше про стан, уподобання, обмеження
-- Коли пацієнт дає неповну інформацію
-- Коли потрібно уточнити деталі для кращих рекомендацій
-
-#### 2. **lifestyle_dialog** - lifestyle діалог
-- Надання конкретних порад щодо фізичної активності, харчування
-- Мотивація та підтримка пацієнта
-- Обговорення прогресу та планів
-- Основна робота lifestyle коуча
-
-#### 3. **close** - завершення сесії
-- Коли з'являються медичні скарги або симптоми
-- Коли пацієнт просить завершити сесію
-- Коли сесія триває надто довго (>8-10 повідомлень)
-- Коли досягнуто природної точки завершення
-
-## 💻 Технічна імплементація
-
-### 1. **Новий промпт**
-```python
-SYSTEM_PROMPT_MAIN_LIFESTYLE = """
-Ти - розумний lifestyle coach для пацієнтів з хронічними захворюваннями.
-ТВОЄ ЗАВДАННЯ: Аналізувати повідомлення пацієнта і визначати найкращу дію для lifestyle сесії.
-...
-"""
-```
-
-### 2. **Новий клас MainLifestyleAssistant**
-```python
-class MainLifestyleAssistant:
-    def process_message(self, user_message, chat_history, clinical_background, 
-                       lifestyle_profile, session_length) -> Dict:
-        # Повертає: {"message": "...", "action": "...", "reasoning": "..."}
-```
-
-### 3. **Оновлена логіка _handle_lifestyle_mode()**
-```python
-def _handle_lifestyle_mode(self, message: str) -> Tuple[str, str]:
-    result = self.main_lifestyle_assistant.process_message(...)
-    
-    if result["action"] == "close":
-        # Завершуємо сесію + оновлюємо профіль + перехід в medical
-    else:
-        # Продовжуємо lifestyle (gather_info або lifestyle_dialog)
-```
-
-## 🎯 Переваги нової логіки
-
-### 1. **Спрощення архітектури**
-- 1 промпт замість 2
-- Менше API викликів
-- Простіша логіка обробки
-
-### 2. **Розумніше прийняття рішень**
-- Асистент сам визначає коли збирати інформацію
-- Сам вирішує коли давати поради
-- Сам визначає коли завершувати сесію
-
-### 3. **Краща контекстуальність**
-- Одночасний доступ до всієї інформації
-- Більш природні переходи між діями
-- Кращий контроль тривалості сесії
-
-### 4. **Гнучкість**
-- Легко додати нові дії в майбутньому
-- Простіше налаштовувати поведінку
-- Кращий контроль над потоком розмови
-
-## 🧪 Результати тестування
-
-**Main Lifestyle Assistant тести:**
-- ✅ Медичні скарги → `close` (правильно завершує)
-- ✅ Прохання про завершення → `close` (розпізнає бажання)
-- ✅ Lifestyle поради → `lifestyle_dialog` (надає рекомендації)
-- ⚠️ Збір інформації → потребує покращення мок логіки
-
-**Загальні тести:**
-- ✅ Entry Classifier: 8/8 пройдено
-- ✅ Neutral взаємодії: 5/5 пройдено
-- ✅ Lifestyle Exit (deprecated): 8/8 пройдено
-- ✅ Profile Update: працює правильно
-
-## 📋 Файли змінено
-
-1. **`prompts.py`**
-   - Додано `SYSTEM_PROMPT_MAIN_LIFESTYLE`
-   - Додано `PROMPT_MAIN_LIFESTYLE()`
-
-2. **`core_classes.py`**
-   - Додано `MainLifestyleAssistant` клас
-   - Оновлено імпорти
-
-3. **`lifestyle_app.py`**
-   - Оновлено `_handle_lifestyle_mode()`
-   - Оновлено `_handle_entry_classification()`
-   - Оновлено `_handle_hybrid_flow()`
-   - Додано `self.main_lifestyle_assistant`
-
-4. **`test_new_logic.py`**
-   - Додано мок для `MAIN_LIFESTYLE`
-   - Додано `test_main_lifestyle_assistant()`
-
-## 🚀 Готовність
-
-**Система готова:**
-- ✅ Нова логіка імплементована
-- ✅ Зворотна сумісність збережена
-- ✅ Тести пройдено
-- ✅ Документація створена
-
-**Deprecated компоненти:**
-- `LifestyleExitClassifier` - залишено для зворотної сумісності
-- `LifestyleAssistant` - старий клас залишено
-
-**Активні компоненти:**
-- `MainLifestyleAssistant` - новий розумний асистент
-- Всі інші класифікатори працюють як раніше
-
-Нова логіка спрощує lifestyle режим і робить його більш інтелектуальним!

NEUTRAL_CATEGORY_FIX.md

@@ -1,102 +0,0 @@
-# Виправлення проблеми з вітаннями - Додано NEUTRAL категорію
-
-## 🔍 Проблема яку виявили в логах
-
-**Симптом:** На просте вітання "Привіт" система одразу запускала повноцінний lifestyle коучинг з планом вправ.
-
-**Причина:** Entry Classifier класифікував вітання як `LIFESTYLE` "за замовчуванням", що призводило до передчасного lifestyle режиму.
-
-**Лог проблеми:**
-```
-ПОВІДОМЛЕННЯ ПАЦІЄНТА: Привіт
-→ category: "LIFESTYLE" 
-→ reasoning: "класифіковано як LIFESTYLE за замовчуванням"
-→ Результат: Одразу запуск lifestyle коучингу з вправами
-```
-
-## ✅ Рішення: Додано NEUTRAL категорію
-
-### 1. **Оновлено Entry Classifier**
-
-**Додано нову категорію:**
-```
-- NEUTRAL: вітання, прощання, загальні фрази без конкретного медичного чи lifestyle контенту
-```
-
-**Приклади NEUTRAL:**
-- "Привіт", "Добрий день", "Як справи?"
-- "До побачення", "Дякую", "Гаразд"
-- Загальні питання без медичного/lifestyle контексту
-
-### 2. **Створено _handle_neutral_interaction()**
-
-**Природні відповіді на вітання:**
-```python
-greeting_responses = {
-    "привіт": "Привіт! Як ти сьогодні почуваєшся?",
-    "добрий день": "Добрий день! Як твоє самопочуття?", 
-    "як справи": "Дякую за питання! А як твої справи зі здоров'ям?",
-    "до побачення": "До побачення! Бережи себе і звертайся, якщо будуть питання."
-}
-```
-
-### 3. **Оновлено логіку process_message()**
-
-**Новий потік для NEUTRAL:**
-```python
-elif category == "NEUTRAL":
-    # Нейтральна відповідь з легким медичним чек-апом
-    return self._handle_neutral_interaction(message)
-```
-
-## 🧪 Результати тестування
-
-**До виправлення:**
-```
-'Привіт' → LIFESTYLE → Одразу lifestyle коучинг з планом вправ
-```
-
-**Після виправлення:**
-```
-'Привіт' → NEUTRAL → "Привіт! Як ти сьогодні почуваєшся?"
-```
-
-**Тести пройдено:**
-- ✅ 'Привіт' → NEUTRAL
-- ✅ 'Як справи?' → NEUTRAL  
-- ✅ 'До побачення' → NEUTRAL
-- ✅ 'Дякую' → NEUTRAL
-- ✅ Всі медичні та lifestyle класифікації працюють як раніше
-
-## 🎯 Переваги нового підходу
-
-### 1. **Природна взаємодія**
-- Вітання отримують природні відповіді
-- Немає передчасного lifestyle коучингу
-- Легкий медичний чек-ап замість повного плану
-
-### 2. **Краща UX**
-- Система не "нав'язує" lifestyle одразу після вітання
-- Пацієнт може природно перейти до потрібної теми
-- Зберігається дружній тон без надмірної активності
-
-### 3. **Гнучкість**
-- NEUTRAL дозволяє системі "почекати" наступного повідомлення
-- Пацієнт сам визначає напрямок розмови
-- Система готова до будь-якого наступного кроку
-
-## 📋 Файли змінено
-
-1. **`prompts.py`** - додано NEUTRAL категорію в SYSTEM_PROMPT_ENTRY_CLASSIFIER
-2. **`lifestyle_app.py`** - додано _handle_neutral_interaction() та логіку обробки
-3. **`test_new_logic.py`** - оновлено тести для перевірки NEUTRAL категорії
-
-## 🚀 Готовність
-
-Система тепер правильно обробляє:
-- ✅ Медичні скарги → MEDICAL режим
-- ✅ Lifestyle питання → LIFESTYLE режим  
-- ✅ Гібридні запити → HYBRID потік
-- ✅ **Вітання та прощання → NEUTRAL відповіді**
-
-**Проблема з передчасним lifestyle коучингом вирішена!**

NEW_LOGIC_IMPLEMENTATION.md

@@ -1,165 +0,0 @@
-# Нова логіка обробки повідомлень - Імплементація
-
-## Огляд змін
-
-Замінено одноетапну логіку SessionController на трьохетапну систему класифікаторів відповідно до діаграми `new_logic.mermaid`.
-
-## Нові компоненти
-
-### 1. EntryClassifier
-**Файл:** `core_classes.py`
-**Призначення:** Класифікує повідомлення пацієнта на початку взаємодії
-
-**Категорії:**
-- `MEDICAL` - тільки медичні скарги
-- `LIFESTYLE` - тільки lifestyle питання  
-- `HYBRID` - lifestyle + медичні скарги (потрібен тріаж)
-
-**Промпт:** `SYSTEM_PROMPT_ENTRY_CLASSIFIER` в `prompts.py`
-
-### 2. TriageExitClassifier
-**Файл:** `core_classes.py`
-**Призначення:** Після медичного тріажу оцінює готовність до lifestyle
-
-**Критерії для lifestyle:**
-- Медичні скарги стабілізовані
-- Пацієнт готовий до lifestyle активностей
-- Немає активних симптомів
-
-**Промпт:** `SYSTEM_PROMPT_TRIAGE_EXIT_CLASSIFIER` в `prompts.py`
-
-### 3. LifestyleExitClassifier
-**Файл:** `core_classes.py`
-**Призначення:** Контролює вихід з lifestyle режиму
-
-**Критерії для виходу:**
-- Погіршення стану пацієнта
-- Небажання продовжувати lifestyle
-- Надто довга сесія (>10 повідомлень)
-- Нові медичні скарги
-
-**Промпт:** `SYSTEM_PROMPT_LIFESTYLE_EXIT_CLASSIFIER` в `prompts.py`
-
-### 4. LifestyleSessionManager
-**Файл:** `core_classes.py`
-**Призначення:** Управляє lifecycle lifestyle сесій та розумно оновлює профіль
-
-**Функції:**
-- Суммаризація сесії без розростання даних
-- Уникнення повторів інструкцій
-- Логування ключових моментів
-- Контроль розміру `journey_summary`
-
-## Нова логіка process_message()
-
-### Основний потік:
-```python
-def process_message(message, history):
-    if current_mode == "lifestyle":
-        # Перевіряємо чи потрібно вийти з lifestyle
-        response, mode = _handle_lifestyle_mode(message)
-    else:
-        # Використовуємо Entry Classifier
-        response, mode = _handle_entry_classification(message)
-```
-
-### Entry Classification потік:
-```python
-def _handle_entry_classification(message):
-    classification = entry_classifier.classify(message)
-    
-    if category == "MEDICAL":
-        return medical_response, "medical"
-    elif category == "LIFESTYLE":  
-        return lifestyle_response, "lifestyle"
-    elif category == "HYBRID":
-        return _handle_hybrid_flow(message)
-```
-
-### Hybrid потік:
-```python
-def _handle_hybrid_flow(message):
-    # 1. Медичний тріаж
-    medical_response = medical_assistant.generate_response(message)
-    
-    # 2. Оцінка готовності до lifestyle
-    assessment = triage_exit_classifier.assess_readiness(...)
-    
-    if assessment.ready_for_lifestyle:
-        lifestyle_response = lifestyle_assistant.generate_response(message)
-        return combined_response, "lifestyle"
-    else:
-        return medical_response, "medical"
-```
-
-### Lifestyle режим:
-```python
-def _handle_lifestyle_mode(message):
-    # Перевіряємо вихід
-    exit_decision = lifestyle_exit_classifier.should_exit(...)
-    
-    if exit_decision.should_exit:
-        # Оновлюємо профіль та переходимо в medical
-        updated_profile = lifestyle_session_manager.update_profile_after_session(...)
-        medical_response = medical_assistant.generate_response(message)
-        return combined_response, "medical"
-    else:
-        # Продовжуємо lifestyle
-        lifestyle_response = lifestyle_assistant.generate_response(message)
-        return lifestyle_response, "lifestyle"
-```
-
-## Оновлення SessionState
-
-Додано нові поля:
-```python
-@dataclass
-class SessionState:
-    # ... існуючі поля
-    lifestyle_session_length: int = 0
-    last_triage_summary: str = ""
-    entry_classification: Dict = None
-```
-
-## Розумне оновлення профілю
-
-### LifestyleSessionManager.update_profile_after_session():
-- Аналізує lifestyle повідомлення з поточної сесії
-- Створює стислий саммарі без розростання
-- Оновлює `last_session_summary` з ключовими темами
-- Контролює розмір `journey_summary` (максимум 800 символів)
-- Додає да��у та кількість повідомлень
-
-### Приклад оновлення:
-```json
-{
-  "last_session_summary": "[04.09.2025] Обговорювали: питання про ходьбу; дієта з низьким вмістом солі; мотивація",
-  "journey_summary": "...попередні записи... | 04.09.2025: 5 повідомлень"
-}
-```
-
-## Зворотна сумісність
-
-- Старий `SessionController` залишено для тестування
-- Всі існуючі методи працюють без змін
-- Testing Lab повністю сумісний
-
-## Тестування
-
-Для тестування нової логіки:
-1. Завантажте тестового пацієнта
-2. Спробуйте різні типи повідомлень:
-   - Чисто медичні: "У мене болить голова"
-   - Чисто lifestyle: "Хочу почати займатися спортом"
-   - Hybrid: "Хочу займатися спортом, але у мене болить спина"
-3. Перевірте lifecycle lifestyle сесій
-4. Перевірте оновлення профілю після завершення сесій
-
-## Логування
-
-Всі класифікатори логуються з відповідними call_type:
-- `ENTRY_CLASSIFIER`
-- `TRIAGE_EXIT_CLASSIFIER` 
-- `LIFESTYLE_EXIT_CLASSIFIER`
-
-Увімкніть логування: `export LOG_PROMPTS=true`

README.md

@@ -25,21 +25,21 @@ license: mit
 
 ## 🎯 Функціонал
 
-### Session Controller
-- **Автоматичне визначення режиму** (medical/lifestyle) 
-- **Red flags детекція** для ургентних станів
-- **JSON-based рішення** для прозорості логіки
+### Entry Classifier (K/V/T формат)
+- **Розумна класифікація** повідомлень: off/on/hybrid
+- **М'який медичний тріаж** для делікатного підходу
+- **Timestamp відстеження** для аналітики
 
 ### Medical Assistant  
 - Медичні консультації з урахуванням хронічних станів
 - Безпечні рекомендації та тріаж
-- Направлення до лікарів при необхідності
+- Направлення до лікарів при red flags
 
-### Lifestyle Coach
-- Персоналізовані поради по фізактивності
-- Рекомендації з харчування
-- Прогресія з урахуванням медичних обмежень
-- Автоматичне оновлення профілю пацієнта
+### Main Lifestyle Assistant
+- **3 розумні дії:** gather_info, lifestyle_dialog, close
+- Персоналізовані поради з урахуванням медичних обмежень
+- Автоматичне управління lifecycle сесій
+- Контрольоване оновлення профілю пацієнта
 
 ## 🧪 Тестові сценарії
 
@@ -54,21 +54,27 @@ license: mit
 - "Які вправи можна при діабеті?"
 - "Допоможіть скласти план харчування"
 
-🔄 Змішані запити:
+🔄 Гібридні запити (V=hybrid):
 - "Чи можна бігати з гіпертонією?"
 - "Болить спина після тренувань"
+- "Хочу займатися спортом, але у мене болить спина"
 ```
 
 ## 📊 Архітектура
 
 ```mermaid
 graph TD
-    A[Повідомлення пацієнта] --> B[Session Controller]
-    B --> C{JSON рішення}
-    C -->|medical| D[Medical Assistant]
-    C -->|lifestyle| E[Lifestyle Assistant]
-    D --> F[Відповідь + Clinical Context]
-    E --> G[Відповідь + Updated Profile]
+    A[Повідомлення пацієнта] --> B[Entry Classifier]
+    B --> C{K/V/T формат}
+    C -->|V=off| D[Soft Medical Triage]
+    C -->|V=on| E[Main Lifestyle Assistant]
+    C -->|V=hybrid| F[Medical + Triage Exit]
+    F --> G{Готовий до lifestyle?}
+    G -->|Так| E
+    G -->|Ні| D
+    E --> H{Action?}
+    H -->|close| I[Update Profile + Medical]
+    H -->|continue| J[Lifestyle Dialog]
 ```
 
 ## ⚠️ Важлива інформація

README_local.md

@@ -1,164 +0,0 @@
-# 🏥 Lifestyle Journey MVP v3 + 🧪 Testing Lab
-
-Медичний чат-бот з lifestyle коучингом на базі Gemini API + система тестування нових пацієнтів.
-
-## ⚡ Нові можливості v3 - Testing Lab
-
-- ✅ **Завантаження тестових пацієнтів** через JSON файли
-- ✅ **Автоматичне логування тестових сесій** з детальними метриками  
-- ✅ **Валідація профілів пацієнтів** при завантаженні
-- ✅ **Аналітичні звіти** по результатах тестування
-- ✅ **CSV експорт** для подальшого аналізу
-- ✅ **Три закладки UI** для різних робочих процесів
-
-## 🎯 Основний функціонал
-
-### 💬 Чат з пацієнтом (основна закладка)
-- **Session Controller** - розумна маршрутизація medical/lifestyle
-- **Medical Assistant** - безпечні консультації з red flags детекцією
-- **Lifestyle Coach** - персоналізовані поради з урахуванням обмежень
-- **Real-time статус** системи та API викликів
-
-### 🧪 Testing Lab (нова закладка)
-- **Завантаження пацієнтів** з JSON профілів
-- **Валідація структури** файлів перед завантаженням
-- **Попередній перегляд** медичних та lifestyle даних
-- **Управління тестовими сесіями** з нотатками
-- **Автоматичне логування** всіх взаємодій
-
-### 📊 Результати тестування (нова закладка)  
-- **Звітна аналітика** по всім тестовим сесіям
-- **Детальна таблиця** останніх сесій
-- **CSV експорт** результатів
-- **KPI метрики** якості системи
-
-## 🚀 Швидкий старт
-
-### 1. Установка
-```bash
-git clone <this-repo>
-pip install -r requirements.txt
-cp .env.example .env
-# Додайте GEMINI_API_KEY в .env файл
-```
-
-### 2. Запуск з стандартним пацієнтом
-```bash
-python modified_app.py
-```
-
-### 3. Тестування нових пацієнтів
-1. Перейдіть в закладку **🧪 Testing Lab**
-2. Завантажте clinical_background.json та lifestyle_profile.json
-3. Проведіть тестування в **💬 Чат з пацієнтом**
-4. Аналізуйте результати в **📊 Результати тестування**
-
-## 📁 Структура файлів
-
-```
-Lifestyle_v3/
-├── modified_app.py              # Головний додаток з Testing Lab
-├── testing_lab.py               # Модуль Testing Lab
-├── app.py                       # Оригінальні компоненти (імпортуються)
-├── clinical_background.json     # Стандартний пацієнт (Mark)  
-├── lifestyle_profile.json       # Стандартний профіль (Mark)
-├── requirements.txt             # Оновлені залежності
-├── testing_results/             # Автоматично створюється
-│   ├── sessions/                # Збережені тестові сесії
-│   ├── patients/                # Завантажені профілі пацієнтів
-│   ├── reports/                 # Звіти
-│   └── exports/                 # CSV експорти
-└── test_patients/               # Приклади тестових пацієнтів
-    ├── elderly_mary_clinical.json
-    ├── elderly_mary_lifestyle.json
-    ├── athletic_john_clinical.json
-    ├── athletic_john_lifestyle.json
-    ├── pregnant_sarah_clinical.json
-    └── pregnant_sarah_lifestyle.json
-```
-
-## 🧪 Приклади тестових пацієнтів
-
-### 👵 Elderly Mary - складна коморбідність
-- 76 років, гіпертонія, діабет, інсульт в анамнезі
-- **Тест сценарії:** red flags, fall prevention, medication adherence
-
-### 🏃 Athletic John - спортсмен після травми  
-- 24 роки, відновлення після операції на коліні
-- **Тест сценарії:** return to sport, injury anxiety, overexertion risk
-
-### 🤰 Pregnant Sarah - вагітність з ускладненнями
-- 28 років, гестаційний діабет, гіпертонія
-- **Тест сценарії:** pregnancy safety, blood sugar control, exercise modifications
-
-## 📊 Метрики тестування
-
-### Автоматично збираютьс��:
-- **Session Controller точність** - % правильних рішень
-- **Medical safety score** - % виявлених red flags  
-- **Lifestyle personalization** - врахування обмежень
-- **Response times** - швидкість системи
-- **User journey completion** - завершені сесії
-
-### Аналітичні звіти включають:
-- Розподіл по режимах (medical/lifestyle %)
-- Rate ескалацій та їх правильність  
-- Середня тривалість та інтенсивність сесій
-- Порівняльна статистика по пацієнтах
-
-## 🔧 Debug та логування
-
-**Активуйте детальне логування в .env:**
-```bash
-LOG_PROMPTS=true
-```
-
-**Що логується:**
-- Всі промпти до Gemini API з типом виклику
-- Повні відповіді LLM з timestamps
-- Controller рішення та їх обґрунтування  
-- Метрики продуктивності
-
-**Лог файли:**
-- `lifestyle_journey.log` - детальні API виклики
-- `testing_results/sessions/` - JSON з результатами сесій
-
-## ⚠️ Важливо для production
-
-**Безпека даних:**
-- JSON файли можуть містити медичну інформацію
-- Результати тестування зберігаються локально
-- Не передавайте реальні дані пацієнтів
-
-**Performance:**
-- Testing Lab додає overhead для логування
-- Рекомендується періодично очищати testing_results/
-- Великі JSON файли (>10MB) можуть сповільнити UI
-
-## 🎯 Використання для різних цілей
-
-### Розробка та QA:
-- Тестування нових функцій на різних профілях
-- Regression тестування після змін в промптах
-- Оптимізація Session Controller логіки
-
-### Клінічні дослідження:
-- A/B тестування різних lifestyle підходів  
-- Вимірювання user engagement та adherence
-- Порівняння ефективності персоналізації
-
-### Training та demo:
-- Навчання медичного персоналу
-- Демонстрації можливостей системи
-- Створення кейс-стадій
-
----
-
-**Made with ❤️ for evidence-based healthcare innovation**
-
-## 🔗 Посилання
-
-- [Testing Lab User Guide](./TESTING_LAB_GUIDE.md)
-- [Test Patient Examples](./TEST_PATIENTS.md)  
-- [Original Documentation](./TESTING_GUIDE.md)
-- [HuggingFace Space](https://huggingface.co/spaces/your-space/lifestyle-journey)

REFACTORING_README.md

@@ -1,113 +0,0 @@
-# Рефакторинг app.py - Нова структура проекту
-
-## 📁 Нова структура файлів
-
-### Основні файли:
-- **`app.py`** - Точка входу додатку (мінімальний код)
-- **`lifestyle_app.py`** - Основний клас додатку `ExtendedLifestyleJourneyApp`
-- **`gradio_interface.py`** - Gradio інтерфейс та обробники подій
-- **`test_patients.py`** - Тестові дані пацієнтів
-- **`file_utils.py`** - Утиліти для роботи з файлами
-- **`core_classes.py`** - Основні класи (без змін)
-- **`prompts.py`** - Промпти (оновлено на функції)
-
-## 🔄 Що було змінено
-
-### 1. **app.py** (зменшено з ~600 до ~20 рядків)
-```python
-import os
-from dotenv import load_dotenv
-from gradio_interface import create_gradio_interface
-
-load_dotenv()
-
-if __name__ == "__main__":
-    # Мінімальний код запуску
-```
-
-### 2. **test_patients.py** - Винесено тестові дані
-- `TestPatientData` клас з методами для кожного типу пацієнта
-- `get_elderly_patient()`, `get_athlete_patient()`, `get_pregnant_patient()`
-- Універсальний метод `get_patient_data(patient_type)`
-
-### 3. **file_utils.py** - Утиліти для файлів
-- `FileHandler.read_uploaded_file()` - універсальне читання файлів
-- `FileHandler.parse_json_file()` - парсинг JSON з обробкою помилок
-
-### 4. **lifestyle_app.py** - Основна логіка
-- Клас `ExtendedLifestyleJourneyApp` з усією бізнес-логікою
-- Чистий код без Gradio специфіки
-- Легко тестувати окремо
-
-### 5. **gradio_interface.py** - UI логіка
-- Функція `create_gradio_interface()`
-- Всі Gradio компоненти та обробники подій
-- Відокремлено від бізнес-логіки
-
-## ✅ Переваги рефакторингу
-
-### 🎯 **Розділення відповідальностей**
-- **app.py**: Тільки запуск
-- **lifestyle_app.py**: Бізнес-логіка
-- **gradio_interface.py**: UI
-- **test_patients.py**: Тестові дані
-- **file_utils.py**: Утиліти
-
-### 📦 **Модульність**
-- Кожен файл має чітку відповідальність
-- Легко додавати нові типи пацієнтів
-- Простіше тестування окремих компонентів
-
-### 🔧 **Підтримка**
-- Легше знаходити та виправляти баги
-- Зрозуміліша структура для нових розробників
-- Менше конфліктів при роботі в команді
-
-### 🧪 **Тестування**
-- Можна тестувати бізнес-логіку без UI
-- Окремо тестувати утиліти файлів
-- Легко мокати компоненти
-
-## 🚀 **Як використовувати**
-
-### Запуск додатку:
-```bash
-python app.py
-```
-
-### Додавання нового типу пацієнта:
-1. Відкрити `test_patients.py`
-2. Додати новий метод в `TestPatientData`
-3. Оновити `get_patient_data()` метод
-4. Додати кнопку в `gradio_interface.py`
-
-### Додавання нової утиліти:
-1. Відкрити `file_utils.py`
-2. Додати статичний метод в `FileHandler`
-
-## 📋 **Міграція з старого коду**
-
-Якщо у вас є кастомні зміни в старому `app.py`:
-
-1. **Тестові дані пацієнтів** → `test_patients.py`
-2. **Утиліти файлів** → `file_utils.py`
-3. **Бізнес-логіка** → `lifestyle_app.py`
-4. **UI компоненти** → `gradio_interface.py`
-
-## 🔍 **Перевірка працездатності**
-
-Всі файли перевірені на синтаксичні помилки:
-```bash
-python3 -m py_compile app.py ✅
-python3 -m py_compile lifestyle_app.py ✅
-python3 -m py_compile test_patients.py ✅
-python3 -m py_compile file_utils.py ✅
-python3 -m py_compile gradio_interface.py ✅
-```
-
-## 📈 **Статистика рефакторингу**
-
-- **Зменшення app.py**: з ~600 до ~20 рядків (-97%)
-- **Нових файлів**: 4
-- **Покращення читабельності**: значне
-- **Зворотна сумісність**: повна

TESTING_GUIDE.md

@@ -1,155 +0,0 @@
-# 🧪 Інструкція з тестування інтегрованих JSON профілів
-
-## 📁 Структура файлів
-
-Переконайтесь що у вас є ці файли у тій же директорії з `app.py`:
-
-```
-Lifestyle/
-├── app.py
-├── clinical_background.json      # ← НОВИЙ
-├── lifestyle_profile.json        # ← НОВИЙ  
-├── requirements.txt
-├── .env (з вашим GEMINI_API_KEY)
-└── .env.example
-```
-
-## 🚀 Запуск
-
-```bash
-python app.py
-```
-
-При запуску ви повинні побачити:
-```
-🔄 Завантаження даних пацієнта...
-✅ Завантажено профіль пацієнта: Mark
-📋 Активних проблем: 8
-🎯 Lifestyle ціль: Improve exercise tolerance safely...
-```
-
-## 🔧 Debug режим (логування промптів)
-
-Для детального аналізу промптів та відповідей LLM:
-
-1. **Активуйте логування** в `.env`:
-   ```bash
-   LOG_PROMPTS=true
-   ```
-
-2. **Запустіть застосунок:**
-   ```bash
-   python app.py
-   ```
-
-3. **Перевірте індикатори:**
-   - В заголовку з'явиться 📝 та повідомлення про DEBUG MODE
-   - В статус панелі: `Логування: 📝 АКТИВНЕ`
-   - Лічильник API викликів
-
-4. **Аналізуйте логи:**
-   ```bash
-   tail -f lifestyle_journey.log
-   ```
-
-**Що логується:**
-- `[SESSION_CONTROLLER]` - рішення про режим
-- `[MEDICAL_ASSISTANT]` - медичні консультації  
-- `[LIFESTYLE_ASSISTANT]` - lifestyle коучинг
-- Повні промпти та відповіді з timestamp'ами
-
-## 🎯 Що змінилося
-
-### 1. **Реальні дані пацієнта Mark**
-- 52 роки, ЦД2, АГ, ампутація правої ноги
-- 16+ поточних медикаментів 
-- Складний медичний анамез з недавніми госпіталізаціями
-
-### 2. **Детальний medical context**
-- Активні проблеми: нудота, гіпокаліємія, біль у грудях
-- Критичні попередження про компліансність
-- Недавні події: ER візити через блювоту та біль у грудях
-
-### 3. **Персоналізований lifestyle профіль**  
-- Адаптовані вправи для людини з ампутацією
-- Діабетична дієта + обмеження GERD
-- Реалістичні цілі з урахуванням фізичних обмежень
-
-## 🧪 Сценарії тестування
-
-### 🚨 **Medical режим (Red flags):**
-```
-"У мене знову болить груди як тиждень тому"
-"Нудота повернулася, не можу їсти"
-"Рівень калію знизився - що робити?"
-"Відчуваю слабкість в ногах"
-```
-
-**Очікуваний результат:** Controller направить в medical режим, асистент врахує недавні госпіталізації та поточні медикаменти.
-
-### 💚 **Lifestyle режим:**
-```
-"Хочу почати займатися спортом з моєю ампутацією"
-"Як правильно харчуватися при діабеті та GERD?"
-"Які вправи можна робити сидячи?"  
-"Допоможіть скласти план тренувань для інвалідного візка"
-```
-
-**Очікуваний результат:** Controller активує lifestyle режим, коуч врахує ампутацію, діабет та особисті переваги.
-
-### 🔄 **Mixed/складні запити:**
-```
-"Чи можу я займатися плаванням з моїм цукровим діабетом?"
-"Болить спина після сидіння в візку - які вправи допоможуть?"
-"Як контролювати цукор під час тренувань?"
-```
-
-## 📊 **Що перевіряти в Status панелі:**
-
-### ✅ **Корректне завантаження:**
-- Пацієнт: **Mark**
-- Вік: **52**  
-- Активні проблеми: повинні показуватись реальні діагнози
-- Lifestyle ціль: повинна містити текст про ампутацію
-
-### ✅ **Controller рішення:**
-- Медичні симптоми → `action: start_medical`
-- Lifestyle питання → `action: start_lifestyle` 
-- Обґрунтування українською мовою
-
-### ✅ **Персоналізація відповідей:**
-- Medical асистент повинен згадувати н��давні госпіталізації
-- Lifestyle коуч повинен враховувати ампутацію в рекомендаціях
-- Обидва режими мають враховувати діабет та гіпертонію
-
-## 🐛 **Можливі проблеми:**
-
-**Якщо файли не знаходить:**
-```
-⚠️ Файл clinical_background.json не знайдено. Використовуємо тестові дані.
-```
-→ Переконайтесь що JSON файли в тій же папці що й app.py
-
-**Якщо JSON некоректний:**
-```  
-⚠️ Помилка завантаження lifestyle_profile.json: ...
-```
-→ Перевірте синтаксис JSON (коми, лапки)
-
-**Якщо API не працює:**
-```
-Помилка API: ...
-```
-→ Перевірте GEMINI_API_KEY в .env файлі
-
-## 🎉 **Успішний тест:**
-
-Якщо все працює правильно, ви побачите:
-- Mark's профіль коректно завантажений
-- Медичні запити враховують його складний анамнез  
-- Lifestyle поради адаптовані під ампутацію та діабет
-- Controller коректно розрізняє типи запитів
-- Profile оновлюється після lifestyle сесій
-
----
-**Готово до продакшену!** 🚀

examples_test_patient.md

@@ -1,383 +0,0 @@
-# 👥 Приклади тестових пацієнтів
-
-## 🧓 Пацієнт 1: "Elderly_Mary" - Старша жінка з множинними коморбідностями
-
-### clinical_background.json
-```json
-{
-    "patient_summary": {
-        "active_problems": [
-            "Essential hypertension (uncontrolled)",
-            "Type 2 diabetes mellitus with complications", 
-            "Chronic kidney disease stage 3",
-            "Osteoarthritis bilateral knees",
-            "Depression, recurrent episode",
-            "Falls risk - history of 3 falls last year"
-        ],
-        "past_medical_history": [
-            "Myocardial infarction (2020)",
-            "Stroke with residual left-sided weakness (2019)",
-            "Hip fracture left (2022)",
-            "Chronic heart failure"
-        ],
-        "current_medications": [
-            "Amlodipine 10mg daily",
-            "Metformin 1000mg twice daily", 
-            "Lisinopril 20mg daily",
-            "Atorvastatin 40mg at bedtime",
-            "Metoprolol 50mg twice daily",
-            "Furosemide 40mg daily",
-            "Sertraline 50mg daily",
-            "Calcium + Vitamin D3 daily"
-        ],
-        "allergies": "Penicillin - rash, NSAIDs - GI upset"
-    },
-    "vital_signs_and_measurements": [
-        "Blood Pressure: 165/95 (last visit)",
-        "Heart Rate: 78 bpm",
-        "Weight: 78kg", 
-        "Height: 1.58m",
-        "BMI: 31.2 kg/m²",
-        "HbA1c: 8.2% (poor control)"
-    ],
-    "laboratory_results": [
-        "Creatinine: 145 μmol/L (elevated)", 
-        "eGFR: 42 ml/min/1.73m² (stage 3 CKD)",
-        "HbA1c: 8.2% (64 mmol/mol)",
-        "LDL: 3.2 mmol/L"
-    ],
-    "assessment_and_plan": "76-year-old female with multiple cardiovascular risk factors and functional limitations. Primary goals: BP control, diabetes management, fall prevention. Requires gentle lifestyle modifications with careful monitoring.",
-    "critical_alerts": [
-        "High fall risk - requires mobility assessment",
-        "CKD stage 3 - monitor kidney function with any changes",
-        "Depression - monitor for worsening mood",
-        "Uncontrolled hypertension and diabetes"
-    ],
-    "social_history": {
-        "living_situation": "Lives alone, adult children nearby",
-        "mobility": "Uses walking frame, limited to ground floor",
-        "smoking_status": "Never smoker",
-        "alcohol_use": "Occasional glass of wine"
-    },
-    "recent_clinical_events_and_encounters": [
-        "2025-01-10: Fall at home, no injury but increased anxiety",
-        "2024-12-15: ER visit for chest pain - ruled out MI, anxiety-related",
-        "2024-11-20: Routine follow-up - BP poorly controlled, meds adjusted"
-    ]
-}
-```
-
-### lifestyle_profile.json  
-```json
-{
-    "patient_name": "Mary",
-    "patient_age": "76",
-    "conditions": [
-        "essential hypertension",
-        "type 2 diabetes",
-        "chronic kidney disease", 
-        "osteoarthritis",
-        "depression",
-        "history of stroke"
-    ],
-    "primary_goal": "Improve mobility and independence while managing multiple chronic conditions safely. Prevent falls and maintain current functional level.",
-    "exercise_preferences": [
-        "chair exercises",
-        "gentle walking with frame",
-        "tai chi (interested but never tried)",
-        "swimming (if accessible)"
-    ],
-    "exercise_limitations": [
-        "Left-sided weakness from stroke",
-        "Severe knee arthritis - painful weight bearing",
-        "High fall risk - balance issues", 
-        "Limited endurance due to heart condition",
-        "Gets breathless with minimal exertion",
-        "Requires walking frame for mobility"
-    ],
-    "dietary_notes": [
-        "Diabetic diet - needs simple carb counting education",
-        "Low sodium for hypertension and heart failure",
-        "CKD diet - limited protein and phosphorus", 
-        "Poor appetite due to depression",
-        "Lives alone - convenience foods common",
-        "Limited cooking ability due to arthritis"
-    ],
-    "personal_preferences": [
-        "very cautious about new activities due to fall anxiety",
-        "prefers morning activities when energy is better",
-        "needs frequent encouragement and reassurance",
-        "responds well to small, achievable goals",
-        "family involvement important for motivation"
-    ],
-    "journey_summary": "Elderly patient with complex medical needs seeking to maintain independence. Recent falls have increased anxiety about movement. Needs gentle, supervised approach to lifestyle modifications.",
-    "last_session_summary": "",
-    "progress_metrics": {
-        "current_mobility": "walking frame required, 50m max distance",
-        "exercise_frequency": "0 times/week - afraid to move",
-        "fall_incidents": "3 in past 12 months", 
-        "medication_adherence": "good with pill organizer",
-        "bp_control": "poor - 165/95 average",
-        "diabetes_control": "poor - HbA1c 8.2%"
-    }
-}
-```
-
----
-
-## 🏃 Пацієнт 2: "Athletic_John" - Молодий спортсмен після травми
-
-### clinical_background.json
-```json
-{
-    "patient_summary": {
-        "active_problems": [
-            "ACL reconstruction recovery (3 months post-op)",
-            "Post-surgical knee pain and swelling", 
-            "Muscle atrophy right quadriceps",
-            "Anxiety related to return to sport",
-            "Sleep disturbance due to pain"
-        ],
-        "past_medical_history": [
-            "ACL tear during football match (6 months ago)",
-            "Previous ankle sprain (2022)",
-            "Exercise-induced asthma (childhood)"
-        ],
-        "current_medications": [
-            "Ibuprofen 400mg as needed for pain",
-            "Physiotherapy exercises daily",
-            "Protein supplements"
-        ],
-        "allergies": "No known drug allergies"
-    },
-    "vital_signs_and_measurements": [
-        "Blood Pressure: 118/72",
-        "Heart Rate: 58 bpm (athletic)",
-        "Weight: 82kg (lost 3kg since surgery)",
-        "Height: 1.85m", 
-        "BMI: 24.0 kg/m²",
-        "Body fat: 12% (increased from 8% pre-injury)"
-    ],
-    "laboratory_results": [
-        "All routine bloods normal",
-        "Vitamin D: sufficient"
-    ],
-    "assessment_and_plan": "24-year-old male athlete 3 months post ACL reconstruction. Good surgical healing, ready for progressive return to activity under physiotherapy guidance. Mental health support may be needed for sports anxiety.",
-    "critical_alerts": [
-        "Do not exceed physiotherapy exercise guidelines",
-        "No pivoting or cutting movements until cleared",
-        "Monitor for signs of depression or anxiety"
-    ],
-    "social_history": {
-        "occupation": "Semi-professional footballer",
-        "activity_level": "Previously 6-7 training sessions per week",
-        "smoking_status": "Never",
-        "alcohol_use": "Social drinking, 2-3 units per week"
-    },
-    "recent_clinical_events_and_encounters": [
-        "2025-01-05: Physiotherapy review - progressing well",
-        "2024-12-20: Orthopedic follow-up - cleared for gym work", 
-        "2024-11-15: 6-week post-op check - healing excellent"
-    ]
-}
-```
-
-### lifestyle_profile.json
-```json
-{
-    "patient_name": "John", 
-    "patient_age": "24",
-    "conditions": [
-        "ACL reconstruction recovery",
-        "post-surgical deconditioning",
-        "sports performance anxiety"
-    ],
-    "primary_goal": "Return to competitive football safely and regain pre-injury fitness level. Build confidence in knee stability and prevent re-injury.",
-    "exercise_preferences": [
-        "weight training (upper body focus currently)",
-        "swimming", 
-        "cycling",
-        "football-specific drills (when cleared)",
-        "plyometric training (future goal)"
-    ],
-    "exercise_limitations": [
-        "No pivoting or cutting movements yet",
-        "Limited knee flexion under load",
-        "No contact sports until 6+ months post-op",
-        "Must follow physiotherapy protocol strictly",
-        "Avoid high-impact activities on hard surfaces"
-    ],
-    "dietary_notes": [
-        "High protein intake for muscle recovery",
-        "Anti-inflammatory foods to reduce swelling",
-        "Adequate calories to support training",
-        "Sports nutrition knowledge good",
-        "Hydration important for recovery"
-    ],
-    "personal_preferences": [
-        "highly motivated and goal-oriented",
-        "impatient with slow recovery process",
-        "competitive personality",
-        "prefers intense workouts when possible",
-        "needs measurable progress to stay motivated"
-    ],
-    "journey_summary": "Highly motivated athlete recovering from major knee surgery. Risk of doing too much too soon. Needs structured progression plan and psychological support for sports anxiety.",
-    "last_session_summary": "",
-    "progress_metrics": {
-        "knee_flexion_range": "120 degrees (target: 135+)",
-        "quad_strength": "70% of uninjured leg",
-        "cardio_fitness": "estimated 60% of pre-injury level",
-        "training_frequency": "4 sessions/week (physio + gym)", 
-        "pain_level": "2/10 at rest, 4/10 with exercise",
-        "return_to_sport_timeline": "3-4 months if progress continues"
-    }
-}
-```
-
----
-
-## 🤰 Пацієнт 3: "Pregnant_Sarah" - Вагітна з гестаційним діабетом
-
-### clinical_background.json
-```json
-{
-    "patient_summary": {
-        "active_problems": [
-            "Pregnancy 28 weeks gestation",
-            "Gestational diabetes mellitus (diet-controlled)",
-            "Pregnancy-induced hypertension (mild)",
-            "Iron deficiency anemia", 
-            "Lower back pain",
-            "Carpal tunnel syndrome pregnancy-related"
-        ],
-        "past_medical_history": [
-            "Gravida 2, Para 1 (one previous normal delivery)",
-            "Previous gestational diabetes (resolved postpartum)",
-            "Polycystic ovary syndrome"
-        ],
-        "current_medications": [
-            "Prenatal vitamins with iron",
-            "Additional iron supplement 65mg daily",
-            "Folic acid 5mg daily",
-            "Vitamin D3 1000 IU daily"
-        ],
-        "allergies": "No known drug allergies"
-    },
-    "vital_signs_and_measurements": [
-        "Blood Pressure: 142/88 (elevated for pregnancy)",
-        "Heart Rate: 88 bpm",
-        "Pre-pregnancy weight: 68kg",
-        "Current weight: 78kg",
-        "Weight gain: 10kg (appropriate for gestational age)",
-        "Fundal height: 28cm (matches dates)"
-    ],
-    "laboratory_results": [
-        "Glucose tolerance test: abnormal (gestational diabetes)",
-        "Hemoglobin: 95 g/L (anemic)",
-        "Ferritin: low",
-        "Urine protein: trace (monitoring for preeclampsia)"
-    ],
-    "assessment_and_plan": "28-year-old female, 28 weeks pregnant with gestational diabetes and mild hypertension. Currently well-controlled with diet. Regular monitoring required. Delivery planning at 38-39 weeks.",
-    "critical_alerts": [
-        "Monitor blood pressure - risk of preeclampsia",
-        "Blood glucose monitoring required",
-        "Avoid exercises lying flat on back after 20 weeks",
-        "Contact immediately if severe headaches, visual changes, or upper abdominal pain"
-    ],
-    "social_history": {
-        "occupation": "Office worker (desk job)",
-        "living_situation": "Married, supportive partner",
-        "previous_pregnancy": "Uncomplicated delivery 3 years ago",
-        "smoking_status": "Never",
-        "alcohol_use": "None during pregnancy"
-    },
-    "recent_clinical_events_and_encounters": [
-        "2025-01-08: Antenatal appointment - BP slightly elevated",
-        "2024-12-28: Glucose tolerance test - abnormal result",
-        "2024-12-15: Routine 26-week appointment - all well"
-    ]
-}
-```
-
-### lifestyle_profile.json
-```json
-{
-    "patient_name": "Sarah",
-    "patient_age": "28", 
-    "conditions": [
-        "pregnancy 28 weeks",
-        "gestational diabetes",
-        "pregnancy-induced hypertension",
-        "iron deficiency anemia"
-    ],
-    "primary_goal": "Maintain healthy pregnancy with good blood sugar control, manage blood pressure, and prepare physically for delivery while ensuring baby's wellbeing.",
-    "exercise_preferences": [
-        "prenatal yoga",
-        "walking",
-        "swimming", 
-        "stationary cycling",
-        "prenatal fitness classes"
-    ],
-    "exercise_limitations": [
-        "No lying flat on back after 20 weeks",
-        "Avoid high-impact or contact activities",
-        "No scuba diving or activities at altitude",
-        "Monitor heart rate - shouldn't exceed 140 bpm",
-        "Stop if experiencing dizziness, chest pain, or contractions",
-        "Avoid overheating"
-    ],
-    "dietary_notes": [
-        "Gestational diabetes diet - controlled carbohydrates",
-        "Small frequent meals to manage blood sugar",
-        "High fiber foods to prevent constipation",
-        "Iron-rich foods for anemia",
-        "Adequate protein for fetal growth",
-        "Limit caffeine intake",
-        "Avoid alcohol completely"
-    ],
-    "personal_preferences": [
-        "motivated to have healthy pregnancy",
-        "anxious about blood sugar control",
-        "prefers gentle, safe activities",
-        "likes group exercise for motivation",
-        "concerned about weight gain"
-    ],
-    "journey_summary": "Second pregnancy with new diagnosis of gestational diabetes. Previously active but concerned about exercise safety. Needs education on appropriate prenatal fitness and diabetes management.",
-    "last_session_summary": "",
-    "progress_metrics": {
-        "blood_glucose_control": "diet-controlled, monitoring 4x daily",
-        "blood_pressure": "mild elevation, monitoring twice weekly",
-        "weight_gain": "10kg total, appropriate for gestation",
-        "exercise_frequency": "2-3 times per week currently",
-        "energy_level": "moderate fatigue, better in second trimester",
-        "delivery_preparation": "considering prenatal classes"
-    }
-}
-```
-
----
-
-## 📋 Використання прикладів
-
-**Для тестування medical режиму:**
-- Завантажте "Elderly_Mary" - протестуйте red flags (падіння, біль у грудях)
-- Використовуйте критичні попередження для перевірки ескалації
-
-**Для тестування lifestyle персоналізації:** 
-- "Athletic_John" - складні обмеження після травми
-- "Pregnant_Sarah" - специфічні safety guidelines
-
-**Для комплексного тестування:**
-- Всі три пацієнти мають різні рівні складності
-- Можна тестувати адаптацію системи до різних вікових груп та станів
-
-**Зберегти як окремі файли:**
-```
-test_patients/
-├── elderly_mary_clinical.json
-├── elderly_mary_lifestyle.json  
-├── athletic_john_clinical.json
-├── athletic_john_lifestyle.json
-├── pregnant_sarah_clinical.json
-└── pregnant_sarah_lifestyle.json
-```