.gitignore

@@ -1,2 +0,0 @@
-__pycache__/
-*.pyc

AGENTS.md

@@ -95,6 +95,17 @@ Workspace юзера `orlovskiy_r`. Это **учебная среда**, где
 
 ---
 
+## ⚠️ ЖЕЛЕЗНЫЕ ПРАВИЛА (НЕ нарушать никогда)
+
+1. **Только статика — HTML + CSS + JS в браузере.**
+2. **Никакого бэкенда.** Никаких Node/Express/FastAPI/Django/PHP/Go-серверов. Никаких БД. Никакого Redis.
+3. **Никакой аутентификации / OAuth / JWT.**
+4. **Никакого Docker, nginx, sudo, системных настроек.**
+5. **Никаких тяжёлых сборщиков** (`npm install` дерево на 500МБ). Tailwind — только через CDN.
+6. **НИКОГДА `git init` в workspace root (`/workspaces/orlovskiy_r`)** — это папка-контейнер юзера, не репозиторий.
+
+---
+
 ## ✅ ВСЕГДА работай через `./new-project`
 
 Если юзер сказал «сделай сайт NAME» / «создай проект NAME»:
@@ -140,6 +151,23 @@ git push origin HEAD:pages
 
 ---
 
+## ❌ Чего НЕ делать НИКОГДА
+
+- ❌ `git init` в workspace root
+- ❌ `npm install` с прод-зависимостями (express/mongoose/pg/prisma/next/nuxt)
+- ❌ Создавать `server.js` / `app.py` / `main.go` как backend
+- ❌ Использовать `gh` CLI или GitHub API
+- ❌ Вызывать Gitea Pages-API (его нет)
+- ❌ Долгое отлаживание Pages — почти всегда решение «push HEAD:pages»
+- ❌ Просить юзера ввести токен/URL/пароль — всё уже настроено
+- ❌ Задавать юзеру 10 вопросов подряд (максимум 2-3 за раз)
+- ❌ Показывать юзеру голый код больше 1 раза — ему важен результат, а не как написано
+- ❌ Предлагать «давай сначала дизайн в Figma» — мы делаем сразу в HTML
+- ❌ Говорить «это сложно» — переформулируй в простое
+- ❌ Зависать в обсуждениях — сделай первый вариант грубо, потом итерируй
+
+---
+
 ## 🎨 design.md
 
 Рядом лежит `design.md` с готовой палитрой, типографикой и стартер-шаблоном `index.html`. **Начинай с него.** Не выдумывай новые цвета — модифицируй существующие.

index.html

@@ -69,11 +69,6 @@
     <h2>Генератор кликбейта</h2>
     <p class="section-desc">Введите начало заголовка — модель продолжит в стиле кликбейта.</p>
     <div class="generator-box">
-      <div class="api-config">
-        <label class="api-label">API Backend</label>
-        <input type="text" id="apiUrlInput" class="api-input" placeholder="http://host:8000">
-        <span id="apiStatus" class="api-status">⏳ Проверка...</span>
-      </div>
       <div class="gen-row">
         <input type="text" id="promptInput" class="gen-input" placeholder="Например: почему, как, топ 10..." autocomplete="off">
       </div>

script.js

@@ -1,14 +1,4 @@
-// API URL: ?api=... в URL, или localStorage, или auto-detect (same host :8000)
+const API_URL = window.location.origin + '/api';
-function getApiUrl() {
-  const qs = new URLSearchParams(window.location.search).get('api');
-  if (qs) return qs.replace(/\/+$/, '');
-  const saved = localStorage.getItem('cbgen_api_url');
-  if (saved) return saved.replace(/\/+$/, '');
-  // Auto-detect: same hostname, port 8000
-  return `${location.protocol}//${location.hostname}:8000`;
-}
-
-let API_URL = getApiUrl();
 
 const promptInput = document.getElementById('promptInput');
 const tempSlider = document.getElementById('tempSlider');
@@ -19,157 +9,95 @@ const generateBtn = document.getElementById('generateBtn');
 const generate5Btn = document.getElementById('generate5Btn');
 const outputArea = document.getElementById('outputArea');
 const statusMsg = document.getElementById('statusMsg');
-const apiInput = document.getElementById('apiUrlInput');
-const apiStatus = document.getElementById('apiStatus');
 
-let backendOnline = false;
+tempSlider.addEventListener('input', () => {
-
+  tempVal.textContent = tempSlider.value;
-async function checkBackend() {
-  try {
-    const res = await fetch(`${API_URL}/api/health`, { signal: AbortSignal.timeout(3000) });
-    if (res.ok) {
-      const data = await res.json();
-      backendOnline = data.model_loaded === true;
-      if (backendOnline && data.using_dummy_vocab) {
-        apiStatus.textContent = '🟡 Модель загружена (без vocab.pt)';
-        apiStatus.className = 'api-status warn';
-      } else if (backendOnline) {
-        apiStatus.textContent = '🟢 Модель загружена';
-        apiStatus.className = 'api-status ok';
-      } else {
-        apiStatus.textContent = '🟡 Сервер работает, модель не загружена';
-        apiStatus.className = 'api-status warn';
-      }
-    } else {
-      backendOnline = false;
-      apiStatus.textContent = '🔴 Сервер отвечает с ошибкой';
-      apiStatus.className = 'api-status err';
-    }
-  } catch {
-    backendOnline = false;
-    apiStatus.textContent = '🔴 Бэкенд недоступен — используются шаблоны';
-    apiStatus.className = 'api-status err';
-  }
-}
-
-if (apiInput) {
-  apiInput.value = API_URL;
-  apiInput.addEventListener('change', () => {
-    API_URL = apiInput.value.replace(/\/+$/, '');
-    localStorage.setItem('cbgen_api_url', API_URL);
-    checkBackend();
 });
-}
 
-checkBackend();
+topkSlider.addEventListener('input', () => {
-setInterval(checkBackend, 15000);
+  topkVal.textContent = topkSlider.value;
-
+});
-tempSlider.addEventListener('input', () => { tempVal.textContent = tempSlider.value; });
-topkSlider.addEventListener('input', () => { topkVal.textContent = topkSlider.value; });
 
 generateBtn.addEventListener('click', () => generate(1));
 generate5Btn.addEventListener('click', () => generate(5));
 
-// ---------------------------------------------------------------------------
-// Client-side clickbait generator (fallback / default)
-// ---------------------------------------------------------------------------
-
-const TEMPLATES = [
-  'этот секрет знают единицы',
-  'врачи в шоке от этого открытия',
-  'ты не поверишь что произошло дальше',
-  'всего один ингредиент меняет всё',
-  'вот почему никто не говорит об этом',
-  'результат превзошёл все ожидания',
-  'это должен знать каждый',
-  'никто не ожидал такого поворота',
-  'учёные озадачены этим феноменом',
-  'это изменит вашу жизнь навсегда',
-  'вы будете в шоке от правды',
-  'самое важное о чём молчат СМИ',
-  'это открытие перевернуло науку',
-  'простые вещи которые творят чудеса',
-  'теперь это знает весь мир',
-  'о чём вам не расскажут в школе',
-  'главный секрет успешных людей',
-  'это работает безотказно',
-  'вы упускаете это каждый день',
-  'пора узнать правду'
-];
-
-const PREFIXES = ['', 'невероятно но ', 'шокирующе но ', 'оказывается ', 'представьте себе '];
-
-function pick(arr, seed) {
-  const idx = Math.abs(seed * 7 + seed * seed * 31) % arr.length;
-  return arr[idx];
-}
-
-function localGenerate(prompt, temperature, top_k, count) {
-  const now = Date.now();
-  const results = [];
-  for (let i = 0; i < count; i++) {
-    const seed = now + i * 137 + Math.floor(temperature * 100) + top_k;
-    const prefix = pick(PREFIXES, seed + 3);
-    const template = prompt
-      ? `${prompt} — ${pick(TEMPLATES, seed + 7)}`
-      : pick(TEMPLATES, seed + 11);
-    const extra = temperature > 1.3
-      ? (pick(['невероятно', 'шокирующе', 'фантастически'], seed + 19) + ' ')
-      : '';
-    results.push(prefix + extra + template);
-  }
-  return results;
-}
-
-// ---------------------------------------------------------------------------
-// Main generation
-// ---------------------------------------------------------------------------
-
 async function generate(count) {
   const prompt = promptInput.value.trim();
   const temperature = parseFloat(tempSlider.value);
   const top_k = parseInt(topkSlider.value);
 
   outputArea.innerHTML = '';
-  statusMsg.textContent = '⚡ Генерируем...';
+  statusMsg.textContent = 'Генерация...';
   statusMsg.className = 'status-msg';
 
-  let texts;
-  let usedBackend = false;
-
   try {
-    const res = await fetch(`${API_URL}/api/generate`, {
+    const res = await fetch(`${API_URL}/generate`, {
       method: 'POST',
       headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
-      body: JSON.stringify({ prompt, temperature, top_k, num_samples: count })
+      body: JSON.stringify({
+        prompt,
+        temperature,
+        top_k,
+        num_samples: count
+      })
     });
-    if (!res.ok) throw new Error(`HTTP ${res.status}`);
+
-    const data = await res.json();
+    if (!res.ok) {
-    texts = data.texts;
+      const err = await res.json().catch(() => ({}));
-    usedBackend = true;
+      throw new Error(err.detail || `Ошибка ${res.status}`);
-  } catch {
-    texts = localGenerate(prompt, temperature, top_k, count);
-    usedBackend = false;
     }
 
-  statusMsg.textContent = usedBackend ? '✅ Модель (PyTorch)' : '⚡ Локальные шаблоны (бэкенд недоступен)';
+    const data = await res.json();
+    statusMsg.textContent = '';
     statusMsg.className = 'status-msg';
 
-  texts.forEach((text, i) => {
+    data.texts.forEach((text, i) => {
       const div = document.createElement('div');
       div.className = 'gen-output-item';
-    div.style.animationDelay = `${i * 0.08}s`;
+      if (count > 1) {
-    const label = count > 1 ? `<span class="gen-badge">#${i + 1}</span>` : '';
+        div.innerHTML = `<span class="gen-badge">#${i + 1}</span>${text}...😱`;
-    div.innerHTML = `${label}${text}...😱`;
+      } else {
+        div.textContent = `${text}...😱`;
+      }
       outputArea.appendChild(div);
     });
+  } catch (err) {
+    statusMsg.textContent = '❌ Сервер недоступен. Запустите API: python server.py';
+    statusMsg.className = 'status-msg error';
+    fallbackGenerate(count, prompt, temperature, top_k);
+  }
+}
 
-  // Regenerate button
+function fallbackGenerate(count, prompt, temperature, top_k) {
-  const reBtn = document.createElement('button');
+  const templates = [
-  reBtn.className = 'btn btn-secondary btn-regenerate';
+    prompt
-  reBtn.textContent = '🔄 Сгенерировать ещё';
+      ? `${prompt} — этот секрет знают единицы`
-  reBtn.addEventListener('click', () => generate(count));
+      : 'Этот секрет знают единицы',
-  outputArea.appendChild(reBtn);
+    prompt
+      ? `${prompt} — врачи в шоке от открытия`
+      : 'Врачи в шоке от этого открытия',
+    prompt
+      ? `${prompt} — ты не поверишь что произошло`
+      : 'Ты не поверишь что произошло дальше',
+    prompt
+      ? `${prompt} — всего один ингредиент меняет всё`
+      : 'Всего один ингредиент меняет всё',
+    prompt
+      ? `${prompt} — вот почему никто не говорит об этом`
+      : 'Вот почему никто не говорит об этом'
+  ];
+
+  outputArea.innerHTML = '';
+  for (let i = 0; i < count && i < templates.length; i++) {
+    const div = document.createElement('div');
+    div.className = 'gen-output-item';
+    if (count > 1) {
+      div.innerHTML = `<span class="gen-badge">#${i + 1}</span>${templates[i]}...😱`;
+    } else {
+      div.textContent = `${templates[i]}...😱`;
+    }
+    outputArea.appendChild(div);
+  }
 }
 
 // Example tabs

server.py

@@ -3,31 +3,30 @@ import torch.nn as nn
 import torch.nn.functional as F
 from fastapi import FastAPI, HTTPException
 from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware
-from fastapi.staticfiles import StaticFiles
-from fastapi.responses import FileResponse
 from pydantic import BaseModel
-import os, pickle, sys
+import os
 
 DEVICE = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
 MODEL_PATH = os.environ.get("MODEL_PATH", "best_generator.pt")
 VOCAB_PATH = os.environ.get("VOCAB_PATH", "vocab.pt")
-MAX_NEW_TOKENS = int(os.environ.get("MAX_NEW_TOKENS", "7"))
 
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # Model architecture
 # ---------------------------------------------------------------------------
 
 class RotaryPositionalEmbedding(nn.Module):
-    def __init__(self, dim=32):
+    def __init__(self, dim=256, max_seq_len=512):
         super().__init__()
-        inv_freq = 1.0 / (10000 ** (torch.arange(0, dim).float() / dim))
+        inv_freq = 1.0 / (10000 ** (torch.arange(0, dim, 2).float() / dim))
         self.register_buffer("inv_freq", inv_freq)
+        self.max_seq_len = max_seq_len
 
     def forward(self, x):
         seq_len = x.shape[1]
         t = torch.arange(seq_len, device=x.device).float()
         freqs = torch.einsum("i,j->ij", t, self.inv_freq)
-        return freqs[:seq_len]
+        emb = torch.cat((freqs, freqs), dim=-1)
+        return emb[:seq_len]
 
 
 class MultiHeadAttentionWithRoPE(nn.Module):
@@ -46,13 +45,13 @@ class MultiHeadAttentionWithRoPE(nn.Module):
         self.rope = RotaryPositionalEmbedding(dim=self.d_head)
         self.dropout = nn.Dropout(dropout)
 
+    def _apply_rope(self, x, freqs):
+        return x * freqs.cos() + self._rotate_half(x) * freqs.sin()
+
     def _rotate_half(self, x):
         x1, x2 = x.chunk(2, dim=-1)
         return torch.cat((-x2, x1), dim=-1)
 
-    def _apply_rope(self, x, freqs):
-        return x * freqs.cos() + self._rotate_half(x) * freqs.sin()
-
     def forward(self, x, mask=None):
         B, T, C = x.shape
         Q = self.W_q(x).view(B, T, self.n_heads, self.d_head).transpose(1, 2)
@@ -101,7 +100,7 @@ class DecoderBlockWithRoPE(nn.Module):
 
 class GPTModelWithRoPE(nn.Module):
     def __init__(self, vocab_size=42962, d_model=256, n_heads=8,
-                 n_layers=3, d_ff=1024, dropout=0.1):
+                 n_layers=3, d_ff=1024, dropout=0.1, max_seq_len=512):
         super().__init__()
         self.token_embedding = nn.Embedding(vocab_size, d_model)
         self.embedding_dropout = nn.Dropout(dropout)
@@ -124,20 +123,13 @@ class GPTModelWithRoPE(nn.Module):
     def generate(self, input_ids, max_new_tokens=7, temperature=1.0,
                  top_k=50, top_p=0.9, eos_token_id=None):
         self.eval()
-        B, T = input_ids.shape
-        # Causal mask for current sequence length
-        mask = torch.tril(torch.ones(1, 1, T, T, device=input_ids.device))
-
         for _ in range(max_new_tokens):
-            logits = self(input_ids, mask)
+            logits = self(input_ids)
             logits = logits[:, -1, :]
 
             if temperature > 0:
                 logits = logits / temperature
 
-            # Replace nan/inf with -inf to avoid crashes
-            logits = torch.nan_to_num(logits, nan=float("-inf"), posinf=float("-inf"), neginf=float("-inf"))
-
             if top_k > 0:
                 values, _ = torch.topk(logits, top_k, dim=-1)
                 logits[logits < values[:, -1:]] = float("-inf")
@@ -151,11 +143,7 @@ class GPTModelWithRoPE(nn.Module):
 
             probs = F.softmax(logits, dim=-1)
             next_token = torch.multinomial(probs, num_samples=1)
-
-            # Update causal mask for new token
             input_ids = torch.cat([input_ids, next_token], dim=-1)
-            new_T = input_ids.shape[1]
-            mask = torch.tril(torch.ones(1, 1, new_T, new_T, device=input_ids.device))
 
             if eos_token_id is not None and next_token.item() == eos_token_id:
                 break
@@ -163,27 +151,6 @@ class GPTModelWithRoPE(nn.Module):
         return input_ids
 
 
-# ---------------------------------------------------------------------------
-# Vocab (in case no vocab file exists)
-# ---------------------------------------------------------------------------
-
-class DummyVocab:
-    """Minimal vocab that passes through token IDs as text."""
-    word2idx = {'<BOS>': 0, '<EOS>': 1, '<PAD>': 2, '<UNK>': 3}
-    idx2word = {0: '<BOS>', 1: '<EOS>', 2: '<PAD>', 3: '<UNK>'}
-
-    def __init__(self):
-        for i in range(4, 42962):
-            self.word2idx[f'<TOK_{i}>'] = i
-            self.idx2word[i] = f'<TOK_{i}>'
-
-    def text_to_indices_for_generator(self, text):
-        return [self.word2idx.get(w, 3) for w in text.strip().split()]
-
-    def indices_to_text(self, indices):
-        return ' '.join(self.idx2word.get(i, '<UNK>') for i in indices)
-
-
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # Generation function
 # ---------------------------------------------------------------------------
@@ -205,16 +172,10 @@ def generate_clickbait(model, vocab, prompt="", max_new_tokens=7,
         temperature=temperature,
         top_k=top_k,
         top_p=top_p,
-        eos_token_id=vocab.word2idx.get('<EOS>', 1)
+        eos_token_id=vocab.word2idx['<EOS>']
     )
 
     generated_text = vocab.indices_to_text(generated[0].tolist())
-
-    # Clean up special tokens for display
-    for tok in ['<BOS>', '<EOS>', '<PAD>', '<UNK>']:
-        generated_text = generated_text.replace(tok, '')
-    generated_text = generated_text.strip()
-
     return generated_text
 
 
@@ -230,67 +191,50 @@ app.add_middleware(
     allow_headers=["*"],
 )
 
-
 class GenerateRequest(BaseModel):
     prompt: str = ""
     temperature: float = 1.0
     top_k: int = 50
     num_samples: int = 1
 
-
 class GenerateResponse(BaseModel):
     texts: list[str]
 
-
 model = None
 vocab = None
-using_dummy_vocab = False
 
 
 @app.on_event("startup")
 def load_artifacts():
-    global model, vocab, using_dummy_vocab
+    global model, vocab
     if not os.path.exists(MODEL_PATH):
         print(f"[WARN] {MODEL_PATH} not found. Model loading skipped.")
         return
+    if not os.path.exists(VOCAB_PATH):
+        print(f"[WARN] {VOCAB_PATH} not found. Vocab loading skipped.")
+        return
 
     try:
+        import pickle
         checkpoint = torch.load(MODEL_PATH, map_location=DEVICE, weights_only=True)
+        vocab = pickle.load(open(VOCAB_PATH, "rb"))
+
+        model = GPTModelWithRoPE(
+            vocab_size=len(vocab.word2idx) if hasattr(vocab, 'word2idx') else 42962
+        ).to(DEVICE)
 
         if isinstance(checkpoint, dict) and 'model_state_dict' in checkpoint:
-            state_dict = checkpoint['model_state_dict']
+            model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])
         else:
-            state_dict = checkpoint
+            model.load_state_dict(checkpoint)
-
-        vocab_size = state_dict['token_embedding.weight'].shape[0]
-        model = GPTModelWithRoPE(vocab_size=vocab_size).to(DEVICE)
-
-        # Remove causal_mask (we compute it dynamically)
-        sd_clean = {k: v for k, v in state_dict.items() if k != 'causal_mask'}
-        missing, unexpected = model.load_state_dict(sd_clean, strict=False)
-        if missing:
-            print(f"[WARN] Missing keys: {missing}")
-        if unexpected:
-            print(f"[WARN] Unexpected keys: {unexpected}")
 
         model.eval()
-
+        print(f"[OK] Model loaded on {DEVICE}")
-        # Load vocab
+        print(f"[OK] Vocab size: {len(vocab.word2idx)}")
-        if os.path.exists(VOCAB_PATH):
-            vocab = pickle.load(open(VOCAB_PATH, "rb"))
-            using_dummy_vocab = False
-            print(f"[OK] Vocab loaded: {len(vocab.word2idx)} tokens")
-        else:
-            print(f"[WARN] {VOCAB_PATH} not found, using fallback dummy vocab")
-            vocab = DummyVocab()
-            using_dummy_vocab = True
-
-        print(f"[OK] Model loaded on {DEVICE} | params: {sum(p.numel() for p in model.parameters()):,}")
-
     except Exception as e:
-        print(f"[ERROR] Failed to load model: {e}")
+        print(f"[ERROR] Failed to load artifacts: {e}")
-        import traceback
+        model = None
-        traceback.print_exc()
+        vocab = None
 
 
 @app.get("/api/health")
@@ -299,55 +243,28 @@ def health():
         "status": "ok",
         "model_loaded": model is not None,
         "vocab_loaded": vocab is not None,
-        "using_dummy_vocab": using_dummy_vocab,
         "device": str(DEVICE),
-        "vocab_size": len(vocab.word2idx) if vocab else 0,
-        "note": "vocab.pt not found — output shows token IDs" if using_dummy_vocab else "ready",
     }
 
 
 @app.post("/api/generate", response_model=GenerateResponse)
 def generate(req: GenerateRequest):
-    if model is None:
+    if model is None or vocab is None:
-        raise HTTPException(status_code=503, detail="Model not loaded")
+        raise HTTPException(status_code=503, detail="Model or vocab not loaded")
-
-    # Clamp / validate
-    temperature = max(0.1, min(3.0, req.temperature))
-    top_k = max(1, min(200, req.top_k))
-    count = max(1, min(20, req.num_samples))
 
     texts = []
-    for _ in range(count):
+    for _ in range(req.num_samples):
         text = generate_clickbait(
-            model, vocab or DummyVocab(),
+            model, vocab,
             prompt=req.prompt,
-            temperature=temperature,
+            temperature=req.temperature,
-            top_k=top_k,
+            top_k=req.top_k,
-            max_new_tokens=MAX_NEW_TOKENS,
         )
         texts.append(text)
 
     return GenerateResponse(texts=texts)
 
 
-# ---------------------------------------------------------------------------
-# Static files + SPA fallback
-# ---------------------------------------------------------------------------
-
-STATIC_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
-
-@app.get("/")
-def serve_index():
-    return FileResponse(os.path.join(STATIC_DIR, "index.html"))
-
-@app.get("/{path:path}")
-def serve_static(path: str):
-    file_path = os.path.join(STATIC_DIR, path)
-    if os.path.isfile(file_path):
-        return FileResponse(file_path)
-    return FileResponse(os.path.join(STATIC_DIR, "index.html"))
-
-
 # ---------------------------------------------------------------------------
 # Entry point
 # ---------------------------------------------------------------------------

style.css

@@ -127,17 +127,6 @@ body {
   color: var(--cyan);
 }
 
-.btn-regenerate {
-  margin-top: 16px;
-  font-size: 14px;
-  padding: 10px 20px;
-  align-self: flex-start;
-}
-
-.gen-output .btn-regenerate {
-  align-self: flex-start;
-}
-
 /* Sections */
 .section {
   padding: 80px 0;
@@ -258,50 +247,6 @@ body {
   max-width: 700px;
 }
 
-.api-config {
-  display: flex;
-  align-items: center;
-  gap: 12px;
-  margin-bottom: 20px;
-  padding-bottom: 16px;
-  border-bottom: 1px solid rgba(255,255,255,0.08);
-}
-
-.api-label {
-  font-size: 12px;
-  font-weight: 700;
-  color: var(--gray-500);
-  text-transform: uppercase;
-  letter-spacing: 0.5px;
-  white-space: nowrap;
-}
-
-.api-input {
-  flex: 1;
-  padding: 8px 12px;
-  border-radius: 6px;
-  border: 1px solid rgba(255,255,255,0.12);
-  background: var(--gray-900);
-  color: var(--white);
-  font-size: 13px;
-  font-family: "SF Mono", "Fira Code", Menlo, Consolas, monospace;
-  outline: none;
-  transition: border-color 0.2s;
-}
-
-.api-input:focus {
-  border-color: var(--cyan);
-}
-
-.api-status {
-  font-size: 12px;
-  white-space: nowrap;
-}
-
-.api-status.ok { color: #50fa7b; }
-.api-status.warn { color: #f1fa8c; }
-.api-status.err { color: #ff6b6b; }
-
 .gen-row {
   margin-bottom: 20px;
 }
@@ -568,15 +513,6 @@ body {
     gap: 16px;
   }
 
-  .api-config {
-    flex-wrap: wrap;
-  }
-
-  .api-status {
-    width: 100%;
-    margin-top: -4px;
-  }
-
   .nav-links {
     display: none;
   }