docs: expand lint scope batch3 (6 files)

docs/STRATEGY_MODELS.md

@@ -1,18 +1,18 @@
 # 🎯 Стратегія вибору моделей: API vs Локальні
 
-**Дата**: 2025-11-18  
+**Дата**: 2025-11-18
 **Питання**: Використовувати Dify/API чи завантажувати важкі моделі?
 
 ---
 
 ## 📊 Поточна ситуація
 
-### Що вже є на сервері:
+### Що вже є на сервері
 
 #### 1. **Локальні моделі (Ollama)** ✅
 - **qwen3:8b** - вже завантажена (5.2 GB)
 - **Використання**: DAGI Router використовує для DAARWIZZ, Helion, GREENFOOD
-- **Переваги**: 
+- **Переваги**:
   - ✅ Безкоштовно
   - ✅ Приватно (дані не йдуть в OpenAI)
   - ✅ Працює офлайн
@@ -23,7 +23,7 @@
 
 #### 2. **Dify Platform** ✅
 - **Статус**: Працює, але потребує API ключі
-- **OPENAI_API_BASE**: https://api.openai.com/v1
+- **OPENAI_API_BASE**: [https://api.openai.com/v1](https://api.openai.com/v1)
 - **API Key**: Потрібен (не знайдено в env)
 - **Використання**: Може використовувати GPT-4V, Claude Vision через API
 
@@ -170,7 +170,7 @@ async def _analyze_photo_api(self, image_url: str):
     """Використати GPT-4V через API"""
     import openai
     openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
-    
+
     response = openai.ChatCompletion.create(
         model="gpt-4-vision-preview",
         messages=[{
@@ -187,7 +187,7 @@ async def _analyze_photo_api(self, image_url: str):
 ---
 
 ### **Сценарій 3: Немає GPU + немає бюджету** ⚠️
-**Рекомендація**: 
+**Рекомендація**:
 - ⚠️ **НЕ завантажувати важкі Vision моделі** (буде дуже повільно)
 - ✅ Використовувати **BLIP-2** (легший, ~1-2 GB)
 - АБО залишити заглушку поки не з'явиться GPU/бюджет
@@ -241,5 +241,4 @@ ssh root@144.76.224.179 "docker exec docker-api-1 env | grep OPENAI_API_KEY"
 
 ---
 
-*Створено: 2025-11-18*
-
+## Створено: 2025-11-18