feat: персональные AI модели, оптимизация задач, фильтрация словаря

- Добавлена поддержка персональных AI моделей для каждого пользователя
- Оптимизация создания заданий: батч-запрос к AI вместо N запросов
- Фильтрация слов по языку изучения (source_lang) в словаре
- Удалены неиспользуемые колонки examples и category из vocabulary
- Миграции для ai_model_id и удаления колонок

🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code)

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

bot/handlers/tasks.py

@@ -180,7 +180,10 @@ async def generate_new_words_tasks(callback: CallbackQuery, state: FSMContext, u
         return
 
     # Преобразуем слова в задания нужного типа
-    tasks = await create_tasks_from_words(words, task_type, lang, user.learning_language, translation_lang)
+    tasks = await create_tasks_from_words(
+        words, task_type, lang, user.learning_language, translation_lang,
+        level=level
+    )
 
     await state.update_data(
         tasks=tasks,
@@ -196,26 +199,68 @@ async def generate_new_words_tasks(callback: CallbackQuery, state: FSMContext, u
     await show_current_task(callback.message, state)
 
 
-async def create_tasks_from_words(words: list, task_type: str, lang: str, learning_lang: str, translation_lang: str) -> list:
-    """Создать задания из списка слов в зависимости от типа"""
+async def create_tasks_from_words(
+    words: list,
+    task_type: str,
+    lang: str,
+    learning_lang: str,
+    translation_lang: str,
+    level: str = None
+) -> list:
+    """Создать задания из списка слов в зависимости от типа (оптимизировано - 1 запрос к AI)"""
     import random
-    tasks = []
 
+    # 1. Определяем типы заданий для всех слов
+    word_tasks = []
     for word in words:
+        if task_type == 'mix':
+            chosen_type = random.choice(['word_translate', 'fill_blank', 'sentence_translate'])
+        else:
+            chosen_type = task_type
+        word_tasks.append({
+            'word_data': word,
+            'chosen_type': chosen_type
+        })
+
+    # 2. Собираем задания, требующие генерации предложений
+    ai_tasks = []
+    ai_task_indices = []  # Индексы в word_tasks для сопоставления результатов
+
+    for i, wt in enumerate(word_tasks):
+        if wt['chosen_type'] in ('fill_blank', 'sentence_translate'):
+            ai_tasks.append({
+                'word': wt['word_data'].get('word', ''),
+                'task_type': wt['chosen_type']
+            })
+            ai_task_indices.append(i)
+
+    # 3. Один запрос к AI для всех предложений (если нужно)
+    ai_results = []
+    if ai_tasks:
+        ai_results = await ai_service.generate_task_sentences_batch(
+            ai_tasks,
+            learning_lang=learning_lang,
+            translation_lang=translation_lang
+        )
+
+    # Создаём маппинг: индекс в word_tasks -> результат AI
+    ai_results_map = {}
+    for idx, result in zip(ai_task_indices, ai_results):
+        ai_results_map[idx] = result
+
+    # 4. Собираем финальные задания
+    tasks = []
+    for i, wt in enumerate(word_tasks):
+        word = wt['word_data']
+        chosen_type = wt['chosen_type']
+
         word_text = word.get('word', '')
         translation = word.get('translation', '')
         transcription = word.get('transcription', '')
         example = word.get('example', '')
         example_translation = word.get('example_translation', '')
 
-        if task_type == 'mix':
-            # Случайный тип
-            chosen_type = random.choice(['word_translate', 'fill_blank', 'sentence_translate'])
-        else:
-            chosen_type = task_type
-
         if chosen_type == 'word_translate':
-            # Перевод слова
             translate_prompt = t(lang, 'tasks.translate_to', lang_name=t(lang, f'lang.{translation_lang}'))
             tasks.append({
                 'type': 'translate',
@@ -224,16 +269,12 @@ async def create_tasks_from_words(words: list, task_type: str, lang: str, learni
                 'correct_answer': translation,
                 'transcription': transcription,
                 'example': example,
-                'example_translation': example_translation
+                'example_translation': example_translation,
+                'difficulty_level': level
             })
 
         elif chosen_type == 'fill_blank':
-            # Заполнение пропуска - генерируем предложение через AI
-            sentence_data = await ai_service.generate_fill_in_sentence(
-                word_text,
-                learning_lang=learning_lang,
-                translation_lang=translation_lang
-            )
+            sentence_data = ai_results_map.get(i, {})
             if translation_lang == 'en':
                 fill_title = "Fill in the blank:"
             elif translation_lang == 'ja':
@@ -243,21 +284,17 @@ async def create_tasks_from_words(words: list, task_type: str, lang: str, learni
 
             tasks.append({
                 'type': 'fill_in',
-                'question': f"{fill_title}\n\n<b>{sentence_data['sentence']}</b>\n\n<i>{sentence_data.get('translation', '')}</i>",
+                'question': f"{fill_title}\n\n<b>{sentence_data.get('sentence', '___')}</b>\n\n<i>{sentence_data.get('translation', '')}</i>",
                 'word': word_text,
-                'correct_answer': sentence_data['answer'],
+                'correct_answer': sentence_data.get('answer', word_text),
                 'transcription': transcription,
                 'example': example,
-                'example_translation': example_translation
+                'example_translation': example_translation,
+                'difficulty_level': level
             })
 
         elif chosen_type == 'sentence_translate':
-            # Перевод предложения - генерируем предложение через AI
-            sentence_data = await ai_service.generate_sentence_for_translation(
-                word_text,
-                learning_lang=learning_lang,
-                translation_lang=translation_lang
-            )
+            sentence_data = ai_results_map.get(i, {})
             if translation_lang == 'en':
                 sentence_title = "Translate the sentence:"
                 word_hint = "Word"
@@ -270,12 +307,13 @@ async def create_tasks_from_words(words: list, task_type: str, lang: str, learni
 
             tasks.append({
                 'type': 'sentence_translate',
-                'question': f"{sentence_title}\n\n<b>{sentence_data['sentence']}</b>\n\n📝 {word_hint}: <code>{word_text}</code> — {translation}",
+                'question': f"{sentence_title}\n\n<b>{sentence_data.get('sentence', word_text)}</b>\n\n📝 {word_hint}: <code>{word_text}</code> — {translation}",
                 'word': word_text,
-                'correct_answer': sentence_data['translation'],
+                'correct_answer': sentence_data.get('translation', translation),
                 'transcription': transcription,
                 'example': example,
-                'example_translation': example_translation
+                'example_translation': example_translation,
+                'difficulty_level': level
             })
 
     return tasks
@@ -468,6 +506,7 @@ async def add_task_word(callback: CallbackQuery, state: FSMContext):
     transcription = task.get('transcription', '')
     example = task.get('example', '')  # Пример использования как контекст
     example_translation = task.get('example_translation', '')  # Перевод примера
+    difficulty_level = task.get('difficulty_level')  # Уровень сложности
 
     async with async_session_maker() as session:
         user = await UserService.get_user_by_telegram_id(session, callback.from_user.id)
@@ -477,9 +516,10 @@ async def add_task_word(callback: CallbackQuery, state: FSMContext):
             return
 
         lang = get_user_lang(user)
+        translation_lang = get_user_translation_lang(user)
 
         # Проверяем, есть ли слово уже в словаре
-        existing = await VocabularyService.get_word_by_original(session, user.id, word)
+        existing = await VocabularyService.get_word_by_original(session, user.id, word, source_lang=user.learning_language)
 
         if existing:
             await callback.answer(t(lang, 'tasks.word_already_exists', word=word), show_alert=True)
@@ -492,8 +532,9 @@ async def add_task_word(callback: CallbackQuery, state: FSMContext):
             word_original=word,
             word_translation=translation,
             source_lang=user.learning_language,
-            translation_lang=get_user_translation_lang(user),
+            translation_lang=translation_lang,
             transcription=transcription,
+            difficulty_level=difficulty_level,
             source=WordSource.AI_TASK
         )