Merge branch 'worktree-lyrics-analysis'

2026-11-11 02:12:00 +03:00 · 2026-08-16 19:58:28 +03:00 · 2026-08-16 19:58:28 +03:00 · 12145cc82a
commit 12145cc82a
parent 42bbd924cc 8fc99b8959
15 changed files with 1405 additions and 8 deletions
--- a/ARCHITECTURE.md
+++ b/ARCHITECTURE.md
@ -21,6 +21,10 @@ sort_ym/
  genres.py     — the real Yandex genre tree; classify_track — resolves track genre and artist
                  genres into a single sub-genre (root_id); ROOT_BUCKET — sub-genre -> 11 top-level buckets
  language.py   — hybrid language detection (lyrics API / genre hint / alphabet)
+  lyrics.py     — text lyrics of RU-tracks: track_supplement().lyrics.full_lyrics ->
+                  cache/lyrics_text.json (incrementally, atomic-write)
+  analyze.py    — lyric analysis via local Ollama (/api/chat, think + JSON Schema) ->
+                  cache/lyrics_analysis.json (written after each track)
  classify.py   — (sub-genre | top-level bucket, language) -> playlist name; with_label — source
                  label suffix for apply --source --label
  report.py     — two-pass report row building, writes out/report.csv, summaries
@ -34,12 +38,15 @@ sort_ym/
 tests/
  test_genres.py — classify_track, dominant, bucket_for, genre tree
  test_language.py — language detection
+  test_lyrics.py — lyrics text download, cache structure, resumability
+  test_analyze.py — local Ollama integration, JSON Schema parsing, cache atomicity
  test_report.py — two-pass collapsing of small sub-genre groups
  test_fetch.py, test_apply.py — track/artist cache, apply idempotency
  test_digest.py — artist/album aggregation, long-tail collapsing, digest size bounds
  test_source.py — playlist URL parsing, matching client.tracks() response by id, handling
                  private/inaccessible playlists
-  test_cli.py    — --source/--label flag validation before any network access
+  test_cli.py, test_config.py — --source/--label flag validation before any network access;
+                  config.toml reading including [ollama] block

 cache/  — API cache (in .gitignore)
 out/    — reports (in .gitignore)
@ -59,6 +66,9 @@ report → genres.load_or_fetch_catalog() → cache/genre_catalog.json
 apply --yes → users_playlists_create / users_playlists_insert_track
 digest → genres.load_catalog() + language.load_lang_cache() (cache only, no network)
       → build_rows() → out/digest.md
+lyrics  → ru_lyric_track_ids() → client.track_supplement() → cache/lyrics_text.json
+analyze → cache/lyrics_text.json → Ollama /api/chat → cache/lyrics_analysis.json
+digest  → + cache/lyrics_analysis.json → out/digest.md (aggregate block) + out/lyrics_digest.md

 report/apply/digest --source <url> → source.parse_playlist_url() → (user_id, kind)
       → client.users_playlists(kind, user_id=...) → TrackShort[] → client.tracks(batch)
@ -107,6 +117,37 @@ report/apply/digest --source <url> → source.parse_playlist_url() → (user_id,
  3. An alphabet heuristic on the title/artist (Cyrillic vs Latin, `unicodedata`).
  4. Otherwise — `UNKNOWN` → a separate "Undetermined" playlist.

+- **Lyric analysis (`lyrics.py`, `analyze.py`)**: by default only Russian-language tracks are
+  analyzed — the prompt and the narrative fields (`summary`/`resonance`/`key_line`) are written
+  in Russian and were validated against a Russian-lyrics pilot run; quality on other languages is
+  unverified. `sort_ym lyrics --all-languages` lifts the filter and fetches/analyzes every track
+  with available lyrics regardless of detected language (`lyrics.ru_lyric_track_ids(...,
+  all_languages=True)`). Text fetching and analysis are **two separate commands** on purpose: the fetch is network-bound against the deprecated `track_supplement`,
+  the analysis is a multi-hour local GPU job, and a prompt or model change must be re-runnable
+  without touching Yandex again. `analyze` and `digest` construct no `Client` at all.
+
+  The Ollama call (`/api/chat`) combines `think: true` with a full JSON Schema in `format`:
+  reasoning goes to a separate `message.thinking` field (never cached) while only the final
+  answer is grammar-constrained, so the model reasons freely and the result still parses.
+  `num_predict: -1` — a token cap would truncate mid-JSON and turn a slow answer into an invalid
+  one; the bound is the request timeout instead. `temperature: 0.65`, not 0: at 0 the narrative
+  fields flatten out.
+
+  `themes` are free-form but pattern-constrained to English snake_case
+  (`^[a-z][a-z0-9_]{2,29}$`) — in the pilot, an unconstrained field drifted between Russian and
+  English inside a single run, making the values impossible to aggregate; the pattern makes
+  Cyrillic mechanically unrepresentable at decode time. They are English for the same reason
+  genre slugs and `ROOT_BUCKET` keys are: they are aggregation keys. `mood` is a closed enum that
+  deliberately excludes irony/sarcasm — that axis is `stance`, and mixing the two produced
+  compound values like `"aggressive/triumphant"`.
+
+  Resumability: the cache is written atomically after **every single track** (not batched by 20
+  as in `language.py`) — inference costs tens of seconds, so a crash must cost at most one track.
+  An entry is reused only when `(model, prompt_version, lyrics_hash)` all match, so a corrected
+  lyrics text or a bumped prompt invalidates exactly what it should. A timeout or a broken
+  response is stored as an `error` marker and the batch continues; error entries are never
+  considered fresh, so the next run retries precisely those tracks.
+
 - **Track identifiers**: a track has a composite `track_id` (`"id:album_id"`, used as the cache key
  and to check against tracks already in a playlist) and separate `id`/`album_id` (needed as
  separate parameters for `track_supplement`, `tracks_lyrics`, and `users_playlists_insert_track`).
@ -178,6 +219,12 @@ report/apply/digest --source <url> → source.parse_playlist_url() → (user_id,
  `report --extra`-only purpose as `added_at` above.
 - `cache/genre_catalog.json` — a flat snapshot of Yandex's genre tree (id -> title, root_id).
 - `cache/lyrics_lang.json` — lyrics language per track (id -> language code | null).
+- `cache/lyrics_text.json` — lyrics text per track (numeric id -> text | null, RU tracks only).
+- `cache/lyrics_analysis.json` — per-track analysis record: `{track_id: {model, prompt_version,
+  lyrics_hash, mood, themes, emotional_arc, pov, tone, description, error?}}`.
+- `out/lyrics_digest.md` — full per-track reading grouped by primary mood.
+- `config.toml` — includes `[ollama]` block with `host`, `model`, `prompt_version`, `timeout`,
+  `keep_alive`.
 - `out/report.csv` — a preview of the playlist breakdown before `apply` (including the
  `fine_bucket` column — the sub-genre before any collapsing into a top-level bucket).
  `report --order playlist` keeps source track order instead of sorting by target playlist;
--- a/ARCHITECTURE.ru.md
+++ b/ARCHITECTURE.ru.md
@ -21,6 +21,10 @@ sort_ym/
  genres.py     — реальное дерево жанров Яндекса; classify_track — сведение жанра трека и жанров
                  артиста в один под-жанр (root_id); ROOT_BUCKET — под-жанр -> 11 крупных корзин
  language.py   — гибридная детекция языка (API текста / жанр-подсказка / алфавит)
+  lyrics.py     — тексты песен RU-треков: track_supplement().lyrics.full_lyrics ->
+                  cache/lyrics_text.json (инкрементально, atomic-write)
+  analyze.py    — разбор текстов локальной Ollama (/api/chat, think + JSON Schema) ->
+                  cache/lyrics_analysis.json (запись после каждого трека)
  classify.py   — (под-жанр | крупная корзина, язык) -> имя плейлиста; with_label — суффикс метки
                  источника для apply --source --label
  report.py     — двухпроходная сборка строк отчёта, запись out/report.csv, сводки
@ -34,13 +38,16 @@ sort_ym/
 tests/
  test_genres.py — classify_track, dominant, bucket_for, дерево жанров
  test_language.py — детекция языка
+  test_lyrics.py — загрузка текстов песен, структура кэша, резюмируемость
+  test_analyze.py — интеграция локальной Ollama, разбор JSON Schema, атомарность кэша
  test_report.py — двухпроходное схлопывание мелких под-жанровых групп
  test_fetch.py, test_apply.py — кэш треков/артистов, идемпотентность применения
  test_digest.py — агрегация по исполнителям и альбомам, схлопывание длинного хвоста,
                  границы размера дайджеста
  test_source.py — разбор ссылки на плейлист, сопоставление ответа client.tracks() по id,
                  обработка приватных/недоступных плейлистов
-  test_cli.py    — валидация флагов --source/--label до обращения к сети
+  test_cli.py, test_config.py — валидация флагов --source/--label до обращения к сети;
+                  чтение config.toml включая блок [ollama]

 cache/  — кэш API (в .gitignore)
 out/    — отчёты (в .gitignore)
@ -60,6 +67,9 @@ report → genres.load_or_fetch_catalog() → cache/genre_catalog.json
 apply --yes → users_playlists_create / users_playlists_insert_track
 digest → genres.load_catalog() + language.load_lang_cache() (только кэш, сеть не используется)
       → build_rows() → out/digest.md
+lyrics  → ru_lyric_track_ids() → client.track_supplement() → cache/lyrics_text.json
+analyze → cache/lyrics_text.json → Ollama /api/chat → cache/lyrics_analysis.json
+digest  → + cache/lyrics_analysis.json → out/digest.md (агрегат) + out/lyrics_digest.md

 report/apply/digest --source <url> → source.parse_playlist_url() → (user_id, kind)
       → client.users_playlists(kind, user_id=...) → TrackShort[] → client.tracks(batch)
@ -108,6 +118,36 @@ report/apply/digest --source <url> → source.parse_playlist_url() → (user_id,
  3. Эвристика по алфавиту названия/исполнителя (кириллица vs латиница, `unicodedata`).
  4. Иначе — `UNKNOWN` → отдельный плейлист «Не определено».

+- **Разбор текстов (`lyrics.py`, `analyze.py`)**: по умолчанию разбираются только русскоязычные
+  треки — промпт и нарративные поля (`summary`/`resonance`/`key_line`) написаны на русском и
+  проверены на пилотном прогоне по русской лирике; качество на других языках не проверялось.
+  `sort_ym lyrics --all-languages` снимает фильтр и загружает/разбирает все треки с доступным
+  текстом независимо от определённого языка (`lyrics.ru_lyric_track_ids(...,
+  all_languages=True)`). Загрузка текста и анализ — это **две отдельные команды** намеренно: загрузка привязана к сети и устаревшему `track_supplement`,
+  анализ — это многочасовая работа локального GPU, а смена prompt или модели должна быть
+  переиспользуема без нового обращения к Яндексу. `analyze` и `digest` вообще не создают `Client`.
+
+  Вызов Ollama (`/api/chat`) комбинирует `think: true` с полной JSON Schema в `format`:
+  рассуждение идёт в отдельное поле `message.thinking` (никогда не кэшируется), а финальный ответ
+  ограничивается грамматикой, так что модель рассуждает свободно, а результат всё равно парсится.
+  `num_predict: -1` — ограничение по токенам обрежет JSON и превратит медленный ответ в невалидный;
+  ограничение вместо этого — таймаут запроса. `temperature: 0.65`, не 0: при 0 нарративные поля
+  становятся одноообразными.
+
+  `themes` свободного формата, но ограничены паттерном англ. snake_case (`^[a-z][a-z0-9_]{2,29}$`) —
+  в пилоте неограниченное поле дрейфовало между русским и английским в одном прогоне, что сделало
+  значения невозможными для агрегации; паттерн делает кириллицу механически невозможной при разборе.
+  Они англ. по той же причине, что и слаги жанров, и `ROOT_BUCKET`: это ключи агрегации. `mood` —
+  закрытый enum, намеренно исключающий иронию/сарказм — это ось `stance`, и смешивание двух осей
+  дало составные значения типа `"aggressive/triumphant"`.
+
+  Резюмируемость: кэш пишется атомарно после **каждого трека** (не батчами по 20, как в
+  `language.py`) — инференс занимает десятки секунд, так что крах должен стоить максимум один трек.
+  Запись переиспользуется, только если совпадают `(model, prompt_version, lyrics_hash)`, поэтому
+  исправленный текст или bumped prompt инвалидирует ровно то, что надо. Таймаут или повреждённый
+  ответ сохраняются как `error` marker, прогон продолжается; error-записи никогда не считаются
+  свежими, так что следующий прогон повторит точно эти треки.
+
 - **Идентификаторы треков**: у трека есть composite `track_id` (`"id:album_id"`, используется как
  ключ кэша и для сверки с уже добавленными треками в плейлисте) и отдельные `id`/`album_id`
  (нужны как раздельные параметры для `track_supplement`, `tracks_lyrics` и
@ -177,6 +217,12 @@ report/apply/digest --source <url> → source.parse_playlist_url() → (user_id,
  и `added_at` выше, только для `report --extra`.
 - `cache/genre_catalog.json` — плоский снимок дерева жанров Яндекса (id -> title, root_id).
 - `cache/lyrics_lang.json` — язык текста песни по треку (id -> language code | null).
+- `cache/lyrics_text.json` — текст песни по треку (numeric id -> текст | null, только RU-треки).
+- `cache/lyrics_analysis.json` — запись анализа на трек: `{track_id: {model, prompt_version,
+  lyrics_hash, mood, themes, emotional_arc, pov, tone, description, error?}}`.
+- `out/lyrics_digest.md` — полный построчный разбор, сгруппированный по основному настроению.
+- `config.toml` — включает блок `[ollama]` с полями `host`, `model`, `prompt_version`, `timeout`,
+  `keep_alive`.
 - `out/report.csv` — предпросмотр распределения по плейлистам перед `apply` (включая колонку
  `fine_bucket` — под-жанр до возможного схлопывания в крупную корзину). `report --order playlist`
  сохраняет исходный порядок треков вместо сортировки по целевому плейлисту; отдельные флаги
--- a/README.md
+++ b/README.md
@ -46,6 +46,8 @@ All commands below use the Windows `.venv\Scripts\...` path — on Linux/macOS s
 .venv\Scripts\python -m sort_ym apply --limit 20 --yes  # dry run: create playlists and add the first 20 tracks
 .venv\Scripts\python -m sort_ym apply --yes             # create playlists and add all tracks (changes the account)
 .venv\Scripts\python -m sort_ym digest                  # library summary (top artists, genres) to out/digest.md - to paste into an LLM chat; no network used
+.venv\Scripts\python -m sort_ym lyrics                  # download the lyrics text of Russian-language tracks (cache/lyrics_text.json); does not change the account
+.venv\Scripts\python -m sort_ym analyze                 # analyze those lyrics with a local Ollama model (cache/lyrics_analysis.json); no internet, runs for hours, resumable
 ```

 On repeated runs `fetch` only downloads new tracks, and `apply` does not duplicate tracks already added.
@ -85,11 +87,13 @@ Remove-Item -Recurse -Force cache  # Windows (PowerShell)
 rm -rf cache                       # Linux/macOS
 ```

-The cache consists of four files:
+The cache consists of six files:
 - `cache/tracks.json` — liked tracks and their metadata (including artist ids);
 - `cache/artist_genres.json` — genre tags for each artist (an artist can have several);
 - `cache/genre_catalog.json` — a snapshot of Yandex's genre tree as of the last run;
- `cache/lyrics_lang.json` — detected lyrics language per track.
+- `cache/lyrics_lang.json` — detected lyrics language per track;
+- `cache/lyrics_text.json` — lyrics text of Russian-language tracks;
+- `cache/lyrics_analysis.json` — per-track lyric analysis from the local model.

 Deleting `cache/` makes `fetch` and `report` re-fetch everything from scratch on the next run.

@ -166,6 +170,33 @@ Digest saved: out/digest.md

 Example `out/digest.md` (abridged):

+## Lyric analysis (Russian tracks)
+
+`lyrics` downloads the lyrics text, `analyze` reads it with a local model and writes a per-track
+profile: mood, themes, emotional arc, point of view, tone, plus a short description of what the
+song is about and why it might resonate.
+
+```
+.venv\Scripts\python -m sort_ym lyrics    # lyrics text of Russian-language tracks
+.venv\Scripts\python -m sort_ym analyze   # analysis via local Ollama, hours of local compute
+.venv\Scripts\python -m sort_ym digest    # out/lyrics_digest.md + an aggregate block in out/digest.md
+```
+
+By default only Russian-language tracks are analyzed — the prompt and the narrative fields
+(`summary`/`resonance`/`key_line`) are written in Russian and were validated on a Russian-lyrics
+pilot run; quality on other languages is unverified. Pass `--all-languages` to `lyrics` to fetch
+and analyze every track with available lyrics regardless of detected language.
+
+Requirements: Ollama running locally with the model named in `config.toml` under `[ollama]`
+(`ollama list` to check). No internet is used — `analyze` never talks to Yandex.
+
+Expect roughly 40 seconds per track — about three hours for a ~266-track library. The run is
+interruptible: results are written after every single track, so Ctrl+C costs at most one track,
+and re-running continues where it stopped. Tracks that timed out are retried on the next run.
+Raising `prompt_version` in `config.toml` invalidates the whole cache and re-analyzes everything.
+
+Example `out/digest.md` (abridged):
+
 ```
 ## Genres (top-level buckets)
 - Indie & Alternative — 680 (34%): INT 571 / RU 108
--- a/README.ru.md
+++ b/README.ru.md
@ -46,6 +46,8 @@ python -m venv .venv
 .venv\Scripts\python -m sort_ym apply --limit 20 --yes  # пробный запуск: создать плейлисты и добавить в них первые 20 треков
 .venv\Scripts\python -m sort_ym apply --yes             # создать плейлисты и добавить в них все треки (меняет аккаунт)
 .venv\Scripts\python -m sort_ym digest                  # сводка библиотеки (топ-исполнители, жанры) в out/digest.md - чтобы вставить в чат с LLM; сеть не используется
+.venv\Scripts\python -m sort_ym lyrics                  # загрузить тексты песен русскоязычных треков (cache/lyrics_text.json), аккаунт не меняется
+.venv\Scripts\python -m sort_ym analyze                 # разобрать эти тексты локальной моделью Ollama (cache/lyrics_analysis.json), без интернета, идёт часами, продолжается после обрыва
 ```

 При повторных запусках `fetch` докачивает только новые треки, а `apply` не дублирует уже добавленные треки.
@ -85,11 +87,13 @@ Remove-Item -Recurse -Force cache  # Windows (PowerShell)
 rm -rf cache                       # Linux/macOS
 ```

-Кэш состоит из четырёх файлов:
+Кэш состоит из шести файлов:
 - `cache/tracks.json` — список лайкнутых треков и их метаданные (включая id артистов);
 - `cache/artist_genres.json` — жанровые теги каждого артиста (может быть несколько на артиста);
 - `cache/genre_catalog.json` — снимок дерева жанров Яндекса на момент последнего запуска;
- `cache/lyrics_lang.json` — определённые языки текстов для каждого трека.
+- `cache/lyrics_lang.json` — определённые языки текстов для каждого трека;
+- `cache/lyrics_text.json` — тексты песен русскоязычных треков;
+- `cache/lyrics_analysis.json` — разбор текста каждого трека локальной моделью.

 Удаление `cache/` заставит `fetch` и `report` переполучить всё с нуля при следующем запуске.

@ -167,6 +171,33 @@ $ python -m sort_ym digest

 Пример `out/digest.md` (сокращённо):

+## Разбор текстов (русскоязычные треки)
+
+`lyrics` загружает текст песни, `analyze` читает его локальной моделью и пишет профиль каждого
+трека: настроение, темы, эмоциональную арку, ракурс, тон, плюс короткое описание того, о чём
+песня и чем она может цеплять.
+
+```
+.venv\Scripts\python -m sort_ym lyrics    # тексты песен русскоязычных треков
+.venv\Scripts\python -m sort_ym analyze   # разбор локальной Ollama, часы локальных вычислений
+.venv\Scripts\python -m sort_ym digest    # out/lyrics_digest.md + агрегат в out/digest.md
+```
+
+По умолчанию разбираются только русскоязычные треки — промпт и нарративные поля
+(`summary`/`resonance`/`key_line`) написаны на русском и проверены на пилотном прогоне по
+русской лирике; качество на других языках не проверялось. Флаг `--all-languages` у `lyrics`
+снимает фильтр и загружает/разбирает все треки с доступным текстом независимо от языка.
+
+Что нужно: запущенная локально Ollama с моделью из `config.toml`, блок `[ollama]` (проверить —
+`ollama list`). Интернет не используется: `analyze` не обращается к Яндексу вообще.
+
+Скорость — примерно 40 секунд на трек, около трёх часов на ~266 треков. Прогон прерываемый:
+результат пишется после каждого трека, Ctrl+C стоит максимум один трек, повторный запуск
+продолжает с места обрыва. Треки, упавшие по таймауту, повторяются при следующем запуске.
+Увеличение `prompt_version` в `config.toml` обесценивает весь кэш и запускает разбор заново.
+
+Пример `out/digest.md` (сокращённо):
+
 ```
 ## Жанры (крупные корзины)
 - Инди и альтернатива — 680 (34%): INT 571 / RU 108
--- a/config.toml
+++ b/config.toml
@ -22,6 +22,18 @@ top_artists = 40
 # Сколько альбомов показывать поимённо; остальные - в одну строку с метрикой "альбомы vs синглы".
 top_albums = 15

+[ollama]
+# Локальная Ollama для разбора текстов песен (sort_ym analyze).
+host = "http://localhost:11434"
+model = "qwen3.6-35b-a3b:latest"
+# Любое изменение промпта или схемы ответа => +1. Старые записи кэша станут невалидными
+# и будут переанализированы, а это ~3 часа на полную библиотеку - не менять просто так.
+prompt_version = 1
+# Таймаут одного запроса, секунды. В пилоте худший трек занял 84с, 600 - запас ~7x.
+timeout = 600
+# Сколько Ollama держит модель загруженной между треками (иначе перезагрузка на каждый трек).
+keep_alive = "30m"
+
 [paths]
 token_file = ".token"
 cache_dir = "cache"
--- a/sort_ym/analyze.py
+++ b/sort_ym/analyze.py
@ -0,0 +1,269 @@
+from __future__ import annotations
+
+import hashlib
+import json
+import urllib.request
+from collections import Counter
+from dataclasses import dataclass
+from datetime import datetime
+from pathlib import Path
+from typing import Callable
+
+ANALYSIS_CACHE_FILE = "lyrics_analysis.json"
+
+# Настроение - закрытый список: структурная часть схемы существует ради будущей
+# фильтрации/агрегации ("плейлист по настроению"), а свободная строка в пилоте схлопывалась
+# в составные значения вроде "aggressive/triumphant". Ирония/сарказм сюда намеренно не входят -
+# это ось stance, смешение осей и порождало составные значения.
+MOODS = [
+    "melancholy",
+    "longing",
+    "nostalgia",
+    "tenderness",
+    "sensuality",
+    "euphoria",
+    "serenity",
+    "playfulness",
+    "defiance",
+    "rage",
+    "anxiety",
+    "despair",
+    "grief",
+    "resolve",
+]
+EMOTIONAL_ARCS = ["static", "descent", "uplift", "turn"]
+POVS = ["confessional", "narrative", "abstract", "dialogue"]
+REGISTERS = ["poetic", "conversational", "slang", "archaic"]
+CONCRETENESS = ["concrete", "mixed", "abstract"]
+STANCES = ["sincere", "ironic", "bitter"]
+
+# Темы не закрытый enum (специфичность вроде digital_aging ценна), но язык и формат
+# фиксируются схемой: в пилоте без паттерна язык плавал между английским и русским внутри
+# одного прогона. Паттерн на уровне JSON Schema делает кириллицу и составные значения
+# механически невозможными на этапе генерации, а не отлавливаемыми постфактум.
+THEME_PATTERN = "^[a-z][a-z0-9_]{2,29}$"
+
+
+def _enum(values: list[str]) -> dict:
+    return {"type": "string", "enum": values}
+
+
+RESPONSE_SCHEMA: dict = {
+    "type": "object",
+    "properties": {
+        "mood": {
+            "type": "array",
+            "items": _enum(MOODS),
+            "minItems": 1,
+            "maxItems": 3,
+            "uniqueItems": True,
+        },
+        "themes": {
+            "type": "array",
+            "items": {"type": "string", "pattern": THEME_PATTERN},
+            "minItems": 2,
+            "maxItems": 5,
+        },
+        "emotional_arc": _enum(EMOTIONAL_ARCS),
+        "pov": _enum(POVS),
+        "register": _enum(REGISTERS),
+        "concreteness": _enum(CONCRETENESS),
+        "stance": _enum(STANCES),
+        "confidence": {"type": "number", "minimum": 0.0, "maximum": 1.0},
+        "summary": {"type": "string"},
+        "resonance": {"type": "string"},
+        "key_line": {"type": "string"},
+    },
+    "required": [
+        "mood",
+        "themes",
+        "emotional_arc",
+        "pov",
+        "register",
+        "concreteness",
+        "stance",
+        "confidence",
+        "summary",
+        "resonance",
+        "key_line",
+    ],
+    "additionalProperties": False,
+}
+
+
+def lyrics_hash(text: str) -> str:
+    return hashlib.sha256(text.encode("utf-8")).hexdigest()
+
+
+def _normalized(text: str) -> str:
+    return " ".join(text.split()).casefold()
+
+
+def verify_key_line(key_line: str, lyrics: str) -> bool:
+    """Цитата ли key_line на самом деле - модель иногда пересказывает вместо цитирования."""
+    if not key_line.strip():
+        return False
+    return _normalized(key_line) in _normalized(lyrics)
+
+
+def is_fresh(entry: dict | None, model: str, prompt_version: int, text_hash: str) -> bool:
+    if not entry or "error" in entry:
+        return False
+    return (
+        entry.get("model") == model
+        and entry.get("prompt_version") == prompt_version
+        and entry.get("lyrics_hash") == text_hash
+    )
+
+
+def top_themes(cache: dict[str, dict], limit: int = 60) -> list[str]:
+    """Самые частые уже присвоенные темы - подмешиваются в промпт, чтобы словарь тем
+    сходился по всей библиотеке, а не расползался в синонимы."""
+    counter: Counter[str] = Counter()
+    for entry in cache.values():
+        counter.update(entry.get("themes", []))
+    return [theme for theme, _ in sorted(counter.items(), key=lambda kv: (-kv[1], kv[0]))[:limit]]
+
+
+def load_analysis(cache_dir: Path) -> dict[str, dict]:
+    cache_file = cache_dir / ANALYSIS_CACHE_FILE
+    if cache_file.exists():
+        return json.loads(cache_file.read_text(encoding="utf-8"))
+    return {}
+
+
+@dataclass(frozen=True)
+class OllamaSettings:
+    host: str
+    model: str
+    prompt_version: int
+    timeout: float
+    keep_alive: str
+
+
+PROMPT_TEMPLATE = """Ты разбираешь текст песни для профиля музыкального вкуса одного слушателя.
+
+Трек: «{title}» — {artists}
+
+Текст:
+\"\"\"
+{lyrics}
+\"\"\"
+{themes_hint}
+Заполни поля схемы. Требования:
+- summary: 2-4 предложения по-русски о том, что в песне происходит и как это подано.
+- resonance: 1-2 предложения по-русски о том, чем этот текст может цеплять слушателя.
+- key_line: одна строка ДОСЛОВНО из текста выше, без изменений и без пересказа.
+- themes: 2-5 тем на английском в snake_case (1-3 слова, единственное число).
+- Остальные поля выбирай строго из допустимых значений схемы.
+"""
+
+THEMES_HINT_TEMPLATE = """
+Уже использованные темы в этой библиотеке (переиспользуй подходящую, иначе придумай новую):
+{themes}
+"""
+
+
+def build_prompt(title: str, artists: list[str], lyrics: str, known_themes: list[str]) -> str:
+    themes_hint = THEMES_HINT_TEMPLATE.format(themes=", ".join(known_themes)) if known_themes else ""
+    return PROMPT_TEMPLATE.format(
+        title=title,
+        artists=", ".join(artists),
+        lyrics=lyrics,
+        themes_hint=themes_hint,
+    )
+
+
+def call_ollama(settings: OllamaSettings, prompt: str) -> dict:
+    """think=True уводит рассуждение в отдельное поле message.thinking, а format (полная
+    JSON Schema, не строка "json") констрейнит только финальный ответ - модель думает
+    свободно, результат при этом гарантированно парсится. num_predict=-1: капать вывод
+    нельзя, обрыв на середине даст невалидный JSON вместо просто короткого ответа."""
+    payload = {
+        "model": settings.model,
+        "messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
+        "stream": False,
+        "think": True,
+        "format": RESPONSE_SCHEMA,
+        "keep_alive": settings.keep_alive,
+        "options": {"num_predict": -1, "temperature": 0.65},
+    }
+    request = urllib.request.Request(
+        f"{settings.host.rstrip('/')}/api/chat",
+        data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode("utf-8"),
+        headers={"Content-Type": "application/json"},
+    )
+    with urllib.request.urlopen(request, timeout=settings.timeout) as response:
+        body = json.loads(response.read().decode("utf-8"))
+    return json.loads(body["message"]["content"])
+
+
+def _atomic_write_json(path: Path, data: dict) -> None:
+    tmp = path.with_suffix(".tmp")
+    tmp.write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
+    tmp.replace(path)
+
+
+def _track_meta(tracks_cache: dict[str, dict]) -> dict[str, dict]:
+    """Числовой id -> название и исполнители. Ключ tracks_cache составной ("id:album_id"),
+    а кэши текста и разбора живут на числовом id, как и cache/lyrics_lang.json."""
+    return {str(t["id"]): {"title": t["title"], "artists": t["artists"]} for t in tracks_cache.values()}
+
+
+def analyze_tracks(
+    tracks_cache: dict[str, dict],
+    lyrics_cache: dict[str, str | None],
+    cache_dir: Path,
+    settings: OllamaSettings,
+    limit: int | None = None,
+    call: Callable[[OllamaSettings, str], dict] = call_ollama,
+) -> dict[str, dict]:
+    cache_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    cache_file = cache_dir / ANALYSIS_CACHE_FILE
+    cache = load_analysis(cache_dir)
+    meta = _track_meta(tracks_cache)
+
+    pending = []
+    for tid, text in lyrics_cache.items():
+        if not text:
+            continue
+        text_hash = lyrics_hash(text)
+        if is_fresh(cache.get(tid), settings.model, settings.prompt_version, text_hash):
+            continue
+        pending.append((tid, text, text_hash))
+
+    if limit is not None:
+        pending = pending[:limit]
+
+    if not pending:
+        print("Все тексты уже разобраны.")
+        return cache
+
+    print(f"Разбор текстов: {len(pending)} треков, модель {settings.model}")
+    failed = 0
+    for i, (tid, text, text_hash) in enumerate(pending, 1):
+        info = meta.get(tid, {"title": tid, "artists": []})
+        prompt = build_prompt(info["title"], info["artists"], text, top_themes(cache))
+        stamp = {
+            "model": settings.model,
+            "prompt_version": settings.prompt_version,
+            "lyrics_hash": text_hash,
+            "analyzed_at": datetime.now().isoformat(timespec="seconds"),
+        }
+        try:
+            data = call(settings, prompt)
+        # Широкий except намеренно: трёхчасовой прогон не должен падать целиком из-за
+        # одного зависшего/битого ответа локальной модели. KeyboardInterrupt и SystemExit
+        # наследуются от BaseException и сюда не попадают - Ctrl+C прерывает прогон.
+        except Exception as e:
+            cache[tid] = {**stamp, "error": f"{type(e).__name__}: {e}"}
+            failed += 1
+            print(f"  [{i}/{len(pending)}] {info['title']} - ошибка: {type(e).__name__}")
+        else:
+            cache[tid] = {**data, **stamp, "key_line_verified": verify_key_line(data["key_line"], text)}
+            print(f"  [{i}/{len(pending)}] {info['title']} - {', '.join(data['mood'])}")
+        _atomic_write_json(cache_file, cache)
+
+    if failed:
+        print(f"  не разобрано: {failed} - повторный запуск analyze попробует их снова")
+    return cache
--- a/sort_ym/cli.py
+++ b/sort_ym/cli.py
@ -7,7 +7,7 @@ from yandex_music import Client
 from yandex_music.exceptions import UnauthorizedError

 from . import apply as apply_mod
-from . import auth, classify, digest, fetch, genres, language, report, source
+from . import analyze, auth, classify, digest, fetch, genres, language, lyrics, report, source
 from .config import Config, load_config
 from .ymclient import make_client

@ -63,6 +63,54 @@ def cmd_fetch(args: argparse.Namespace) -> None:
    fetch.fetch_artist_genres(client, cfg.cache_dir, cfg.batch_size, cfg.fetch_batch_delay)


+def cmd_lyrics(args: argparse.Namespace) -> None:
+    cfg = load_config()
+    client = make_client(auth.get_token(cfg.token_file), cfg.request_timeout)
+
+    tracks_cache = fetch.load_tracks_cache(cfg.cache_dir)
+    if not tracks_cache:
+        raise SystemExit("Кэш треков пуст. Сначала запустите: python -m sort_ym fetch")
+
+    lang_cache: dict[str, str | None] = {}
+    if not args.all_languages:
+        # Тот же вызов, что в cmd_report: инкрементальный, на заполненном кэше почти no-op,
+        # но без него RU-гейт опирался бы только на алфавитную эвристику.
+        ids_needing_lang = [str(t["id"]) for t in tracks_cache.values() if t["lyrics_available"]]
+        lang_cache = language.fetch_api_languages(client, ids_needing_lang, cfg.cache_dir, cfg.lyrics_request_delay)
+
+    ids = lyrics.ru_lyric_track_ids(tracks_cache, lang_cache, all_languages=args.all_languages)
+    if args.limit is not None:
+        ids = ids[: args.limit]
+
+    label = "треков" if args.all_languages else "RU-треков"
+    print(f"{label} с текстом: {len(ids)}")
+    lyrics.fetch_lyrics_text(client, ids, cfg.cache_dir, cfg.lyrics_request_delay)
+
+
+def cmd_analyze(args: argparse.Namespace) -> None:
+    # Ни одной сетевой ручки Яндекса: analyze работает только по кэшам плюс локальная Ollama.
+    cfg = load_config()
+
+    tracks_cache = fetch.load_tracks_cache(cfg.cache_dir)
+    if not tracks_cache:
+        raise SystemExit("Кэш треков пуст. Сначала запустите: python -m sort_ym fetch")
+
+    lyrics_cache = lyrics.load_lyrics_cache(cfg.cache_dir)
+    if not lyrics_cache:
+        raise SystemExit("Нет текстов песен. Сначала запустите: python -m sort_ym lyrics")
+
+    settings = analyze.OllamaSettings(
+        host=cfg.ollama_host,
+        model=args.model or cfg.ollama_model,
+        prompt_version=cfg.ollama_prompt_version,
+        timeout=cfg.ollama_timeout,
+        keep_alive=cfg.ollama_keep_alive,
+    )
+    result = analyze.analyze_tracks(tracks_cache, lyrics_cache, cfg.cache_dir, settings, limit=args.limit)
+    print(f"\nРазобрано треков в кэше: {len(digest.analyzed_entries(result))}")
+    print("Дайджест разбора соберётся при следующем: python -m sort_ym digest")
+
+
 def _print_report_summary(rows: list[dict], out_file) -> None:
    print("\nРаспределение по плейлистам:")
    for name, n in sorted(report.summarize(rows).items()):
@ -169,6 +217,7 @@ def cmd_digest(args: argparse.Namespace) -> None:
        tracks_cache, artist_genres, catalog, lang_cache = ctx.tracks, ctx.artist_genres, ctx.catalog, ctx.lang_cache
        wording = digest.playlist_wording(ctx.info.title, ctx.info.owner, ctx.info.url)
        out_name = digest.DIGEST_SOURCE_FILE
+        analysis = {}
    else:
        tracks_cache = fetch.load_tracks_cache(cfg.cache_dir)
        if not tracks_cache:
@ -181,14 +230,20 @@ def cmd_digest(args: argparse.Namespace) -> None:
        artist_genres = fetch.load_artist_genres(cfg.cache_dir)
        lang_cache = language.load_lang_cache(cfg.cache_dir)  # только кэш, без сети
        wording, out_name = digest.DEFAULT_WORDING, digest.DIGEST_FILE
+        analysis = analyze.load_analysis(cfg.cache_dir)  # только кэш, без сети и без Ollama

    rows = report.build_rows(tracks_cache, lang_cache, catalog, artist_genres, cfg.small_group_min)

    top = args.top if args.top is not None else cfg.digest_top_artists
    top_albums = args.top_albums if args.top_albums is not None else cfg.digest_top_albums
-    text = digest.render_digest(rows, tracks_cache, artist_genres, top, top_albums, wording=wording)
+    text = digest.render_digest(rows, tracks_cache, artist_genres, top, top_albums, wording=wording, analysis=analysis)
    out_file = digest.write_digest(text, cfg.out_dir, out_name)

+    if analysis:
+        lyrics_text = digest.render_lyrics_digest(tracks_cache, analysis)
+        lyrics_file = digest.write_digest(lyrics_text, cfg.out_dir, digest.LYRICS_DIGEST_FILE)
+        print(f"Разбор текстов сохранён: {lyrics_file}")
+
    print("\nЖанры:")
    for g in digest.genre_stats(rows):
        print(f"  {classify.BUCKET_LABELS.get(g['bucket'], g['bucket'])}: {g['tracks']}")
@ -209,6 +264,22 @@ def main(argv: list[str] | None = None) -> None:
    sub.add_parser("auth", help="войти через device-flow и сохранить токен")
    sub.add_parser("fetch", help="загрузить лайкнутые треки в локальный кэш")

+    p_lyrics = sub.add_parser("lyrics", help="загрузить тексты песен RU-треков в cache/lyrics_text.json")
+    p_lyrics.add_argument("--limit", type=int, default=None, help="ограничить количество треков (для пробного запуска)")
+    p_lyrics.add_argument(
+        "--all-languages",
+        action="store_true",
+        help="не фильтровать по языку - загрузить тексты всех треков с лирикой, а не только RU",
+    )
+
+    p_analyze = sub.add_parser(
+        "analyze",
+        help="разобрать тексты песен локальной моделью через Ollama (cache/lyrics_analysis.json); "
+        "долгий локальный прогон, прерывается и продолжается без потери прогресса",
+    )
+    p_analyze.add_argument("--limit", type=int, default=None, help="ограничить количество треков (для пробного запуска)")
+    p_analyze.add_argument("--model", default=None, help="переопределить модель Ollama из config.toml")
+
    p_report = sub.add_parser("report", help="посчитать распределение по плейлистам и сохранить out/report.csv (ничего не меняет в аккаунте)")
    p_report.add_argument("--source", metavar="URL", default=None, help=SOURCE_HELP)
    p_report.add_argument(
@ -248,6 +319,8 @@ def main(argv: list[str] | None = None) -> None:
    commands = {
        "auth": cmd_auth,
        "fetch": cmd_fetch,
+        "lyrics": cmd_lyrics,
+        "analyze": cmd_analyze,
        "report": cmd_report,
        "apply": cmd_apply,
        "dedupe": cmd_dedupe,
--- a/sort_ym/config.py
+++ b/sort_ym/config.py
@ -17,6 +17,11 @@ class Config:
    small_group_min: int
    digest_top_artists: int
    digest_top_albums: int
+    ollama_host: str
+    ollama_model: str
+    ollama_prompt_version: int
+    ollama_timeout: float
+    ollama_keep_alive: str
    token_file: Path
    cache_dir: Path
    out_dir: Path
@ -36,6 +41,11 @@ def load_config(path: Path | None = None) -> Config:
        small_group_min=data["classify"]["small_group_min"],
        digest_top_artists=data["digest"]["top_artists"],
        digest_top_albums=data["digest"]["top_albums"],
+        ollama_host=data["ollama"]["host"],
+        ollama_model=data["ollama"]["model"],
+        ollama_prompt_version=data["ollama"]["prompt_version"],
+        ollama_timeout=data["ollama"]["timeout"],
+        ollama_keep_alive=data["ollama"]["keep_alive"],
        token_file=ROOT / data["paths"]["token_file"],
        cache_dir=ROOT / data["paths"]["cache_dir"],
        out_dir=ROOT / data["paths"]["out_dir"],
--- a/sort_ym/digest.py
+++ b/sort_ym/digest.py
@ -9,11 +9,14 @@ from . import classify, genres, report

 DIGEST_FILE = "digest.md"
 DIGEST_SOURCE_FILE = "digest_source.md"
+LYRICS_DIGEST_FILE = "lyrics_digest.md"

 DECADE_UNKNOWN = "unknown"
 DECADE_MIN_YEAR = 1900
 DECADE_MAX_YEAR = 2100
 DECADE_TOP_GENRES = 3  # константа вёрстки (сколько жанров показывать на десятилетие), не config-knob
+LYRICS_TOP_MOODS = 6
+LYRICS_TOP_THEMES = 8


@dataclass(frozen=True)
@ -257,6 +260,60 @@ def _pct(n: int, total: int) -> int:
    return round(100 * n / total) if total else 0


+def analyzed_entries(analysis: dict[str, dict]) -> list[dict]:
+    """Только успешные записи - таймауты и битые ответы хранятся в том же кэше с полем error."""
+    return [e for e in analysis.values() if "error" not in e]
+
+
+def _counted(counter: Counter, key: str, limit: int | None = None) -> list[dict]:
+    items = sorted(counter.items(), key=lambda kv: (-kv[1], kv[0]))
+    if limit is not None:
+        items = items[:limit]
+    return [{key: name, "tracks": n} for name, n in items]
+
+
+def mood_stats(analysis: dict[str, dict]) -> list[dict]:
+    counter: Counter[str] = Counter()
+    for entry in analyzed_entries(analysis):
+        counter.update(entry.get("mood", []))
+    return _counted(counter, "mood")
+
+
+def theme_stats(analysis: dict[str, dict], limit: int) -> list[dict]:
+    counter: Counter[str] = Counter()
+    for entry in analyzed_entries(analysis):
+        counter.update(entry.get("themes", []))
+    return _counted(counter, "theme", limit)
+
+
+def lyrics_block(analysis: dict[str, dict]) -> list[str]:
+    """Компактный агрегат разбора лирики для digest.md.
+
+    Сам разбор (266 нарративных блоков) живёт в out/lyrics_digest.md - digest.md существует
+    ради фиксированного потолка ~150 строк, и класть их сюда нельзя.
+    """
+    entries = analyzed_entries(analysis)
+    if not entries:
+        return []
+
+    moods = ", ".join(f"{m['mood']} {m['tracks']}" for m in mood_stats(analysis)[:LYRICS_TOP_MOODS])
+    themes = ", ".join(f"{t['theme']} {t['tracks']}" for t in theme_stats(analysis, LYRICS_TOP_THEMES))
+    stances = Counter(e["stance"] for e in entries if "stance" in e)
+    povs = Counter(e["pov"] for e in entries if "pov" in e)
+    stance_part = " / ".join(f"{name} {n}" for name, n in sorted(stances.items(), key=lambda kv: (-kv[1], kv[0])))
+    pov_part = " / ".join(f"{name} {n}" for name, n in sorted(povs.items(), key=lambda kv: (-kv[1], kv[0])))
+
+    return [
+        "## Лирика (RU-подмножество)",
+        f"Разбор текстов {len(entries)} RU-треков локальной моделью; подробнее — out/{LYRICS_DIGEST_FILE}.",
+        f"- Настроения: {moods}",
+        f"- Темы: {themes}",
+        f"- Тон: {stance_part}",
+        f"- Ракурс: {pov_part}",
+        "",
+    ]
+
+
 def render_digest(
    rows: list[dict],
    tracks_cache: dict[str, dict],
@ -264,6 +321,7 @@ def render_digest(
    top_artists: int,
    top_albums: int,
    wording: Wording = DEFAULT_WORDING,
+    analysis: dict[str, dict] | None = None,
 ) -> str:
    total = len(rows)
    unique_artists = {name for t in tracks_cache.values() for name in t["artists"]}
@ -320,6 +378,8 @@ def render_digest(
        lines.append(f"- {label}: {n} ({_pct(n, total)}%)")
    lines.append("")

+    lines.extend(lyrics_block(analysis or {}))
+
    lines.append("## Десятилетия")
    lines.append("В скобках — доля от библиотеки; далее — три самые частые крупные корзины десятилетия.")
    for d in decade_rows:
@ -379,6 +439,56 @@ def render_digest(
    return "\n".join(lines).rstrip() + "\n"


+def _lyrics_track_names(tracks_cache: dict[str, dict]) -> dict[str, str]:
+    names: dict[str, str] = {}
+    for t in tracks_cache.values():
+        names[str(t["id"])] = f"{', '.join(t['artists'])} — {t['title']}"
+    return names
+
+
+def render_lyrics_digest(tracks_cache: dict[str, dict], analysis: dict[str, dict]) -> str:
+    names = _lyrics_track_names(tracks_cache)
+    entries = [(tid, e) for tid, e in analysis.items() if "error" not in e]
+    failed = len(analysis) - len(analyzed_entries(analysis))
+
+    lines = [
+        "# Разбор текстов (RU-треки)",
+        "",
+        f"Разобрано треков: {len(entries)}. Группировка по основному настроению; "
+        "цитата приводится только если сверена с текстом дословно.",
+        "",
+    ]
+
+    by_mood: dict[str, list[tuple[str, dict]]] = {}
+    for tid, entry in entries:
+        by_mood.setdefault(entry["mood"][0], []).append((tid, entry))
+
+    for mood, items in sorted(by_mood.items(), key=lambda kv: (-len(kv[1]), kv[0])):
+        lines.append(f"## {mood} ({len(items)})")
+        lines.append("")
+        for tid, entry in sorted(items, key=lambda kv: names.get(kv[0], kv[0])):
+            lines.append(f"### {names.get(tid, f'трек {tid}')}")
+            lines.append(
+                f"- Настроение: {', '.join(entry['mood'])}; арка: {entry['emotional_arc']}; "
+                f"ракурс: {entry['pov']}; тон: {entry['stance']}; речь: {entry['register']}; "
+                f"конкретность: {entry['concreteness']}"
+            )
+            lines.append(f"- Темы: {', '.join(entry['themes'])}")
+            if entry.get("key_line_verified"):
+                lines.append(f"- Цитата: «{entry['key_line']}»")
+            lines.append("")
+            lines.append(entry["summary"])
+            lines.append("")
+            lines.append(f"Чем может цеплять: {entry['resonance']}")
+            lines.append("")
+
+    if failed:
+        lines.append(f"Не разобрано: {failed} (таймаут или сбой модели, повторный `analyze` попробует снова).")
+        lines.append("")
+
+    return "\n".join(lines).rstrip() + "\n"
+
+
 def write_digest(text: str, out_dir: Path, filename: str = DIGEST_FILE) -> Path:
    out_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    out_file = out_dir / filename
--- a/sort_ym/lyrics.py
+++ b/sort_ym/lyrics.py
@ -0,0 +1,95 @@
+from __future__ import annotations
+
+import json
+import time
+from pathlib import Path
+
+from yandex_music import Client
+from yandex_music.exceptions import NotFoundError
+
+from . import language
+from .ymclient import with_retries
+
+LYRICS_TEXT_CACHE_FILE = "lyrics_text.json"
+
+
+def ru_lyric_track_ids(
+    tracks_cache: dict[str, dict],
+    lang_cache: dict[str, str | None],
+    all_languages: bool = False,
+) -> list[str]:
+    """Числовые id треков, у которых вообще есть текст.
+
+    По умолчанию - только RU: на незнакомом языке текст песни несёт для языковой модели меньше
+    сигнала, чем разбор трека, который слушатель понимает дословно. all_languages=True снимает
+    языковой фильтр, оставляя только lyrics_available (иначе track_supplement заведомо вернёт
+    запись без lyrics). Дедупликация нужна потому, что один и тот же трек может быть лайкнут с
+    разных альбомов: ключи tracks_cache при этом разные, а числовой id (и, соответственно, ключ
+    кэша текстов) - один.
+    """
+    ids: list[str] = []
+    seen: set[str] = set()
+    for t in tracks_cache.values():
+        if not t.get("lyrics_available"):
+            continue
+        tid = str(t["id"])
+        if tid in seen:
+            continue
+        if not all_languages:
+            lang = language.detect_language(t["title"], t["artists"], t["genre_raw"], lang_cache.get(tid))
+            if lang != "RU":
+                continue
+        seen.add(tid)
+        ids.append(tid)
+    return ids
+
+
+def _atomic_write_json(path: Path, data: dict) -> None:
+    tmp = path.with_suffix(".tmp")
+    tmp.write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")
+    tmp.replace(path)
+
+
+def load_lyrics_cache(cache_dir: Path) -> dict[str, str | None]:
+    cache_file = cache_dir / LYRICS_TEXT_CACHE_FILE
+    if cache_file.exists():
+        return json.loads(cache_file.read_text(encoding="utf-8"))
+    return {}
+
+
+def _fetch_one_lyrics(client: Client, track_id: str) -> str | None:
+    try:
+        supplement = with_retries(lambda: client.track_supplement(track_id))
+    except NotFoundError:
+        return None
+    if supplement is None or supplement.lyrics is None:
+        return None
+    return supplement.lyrics.full_lyrics
+
+
+def fetch_lyrics_text(
+    client: Client,
+    track_ids: list[str],
+    cache_dir: Path,
+    delay: float,
+) -> dict[str, str | None]:
+    cache_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    cache_file = cache_dir / LYRICS_TEXT_CACHE_FILE
+    cache = load_lyrics_cache(cache_dir)
+
+    missing = [tid for tid in track_ids if tid not in cache]
+    if not missing:
+        return cache
+
+    print(f"Запрос текста песни для {len(missing)} треков...")
+    for i, tid in enumerate(missing, 1):
+        cache[tid] = _fetch_one_lyrics(client, tid)
+        if i % 20 == 0:
+            _atomic_write_json(cache_file, cache)
+            print(f"  загружено {i}/{len(missing)}")
+        time.sleep(delay)
+
+    _atomic_write_json(cache_file, cache)
+    without_text = sum(1 for tid in track_ids if cache.get(tid) is None)
+    print(f"  готово: {len(track_ids)} треков, без текста {without_text}")
+    return cache
--- a/tests/test_analyze.py
+++ b/tests/test_analyze.py
@ -0,0 +1,325 @@
+import json
+import re
+from pathlib import Path
+
+from sort_ym import analyze
+
+
+def test_theme_pattern_accepts_english_snake_case():
+    assert re.match(analyze.THEME_PATTERN, "digital_aging")
+    assert re.match(analyze.THEME_PATTERN, "modern_loneliness")
+
+
+def test_theme_pattern_rejects_pilot_failure_modes():
+    # Пилот без паттерна давал кириллицу и составные значения через слэш вперемешку
+    # с английским в одном прогоне - агрегировать такое невозможно.
+    assert not re.match(analyze.THEME_PATTERN, "одиночество")
+    assert not re.match(analyze.THEME_PATTERN, "эмоциональное выгорание")
+    assert not re.match(analyze.THEME_PATTERN, "Digital_Aging")
+    assert not re.match(analyze.THEME_PATTERN, "ethereal/hopeful")
+    assert not re.match(analyze.THEME_PATTERN, "ab")
+
+
+def test_mood_enum_excludes_stance_axis():
+    # Смешение осей в пилоте давало "aggressive/triumphant"; ирония/сарказм живут в stance.
+    assert "ironic" not in analyze.MOODS
+    assert "sarcastic" not in analyze.MOODS
+    assert "sincere" not in analyze.MOODS
+    assert len(analyze.MOODS) == len(set(analyze.MOODS))
+
+
+def test_response_schema_constrains_mood_and_themes():
+    props = analyze.RESPONSE_SCHEMA["properties"]
+    assert props["mood"]["items"]["enum"] == analyze.MOODS
+    assert props["mood"]["maxItems"] == 3
+    assert props["themes"]["items"]["pattern"] == analyze.THEME_PATTERN
+    assert set(analyze.RESPONSE_SCHEMA["required"]) == set(props)
+
+
+def test_lyrics_hash_changes_with_text():
+    assert analyze.lyrics_hash("текст") == analyze.lyrics_hash("текст")
+    assert analyze.lyrics_hash("текст") != analyze.lyrics_hash("другой текст")
+
+
+def test_verify_key_line_accepts_verbatim_quote_ignoring_whitespace_and_case():
+    text = "Первая строка\nА я иду, шагаю по Москве\nТретья строка"
+
+    assert analyze.verify_key_line("А я иду, шагаю по Москве", text)
+    assert analyze.verify_key_line("а я  иду,  шагаю по москве", text)
+
+
+def test_verify_key_line_rejects_paraphrase_and_empty():
+    text = "А я иду, шагаю по Москве"
+
+    assert not analyze.verify_key_line("Герой идёт по городу", text)
+    assert not analyze.verify_key_line("", text)
+
+
+def test_is_fresh_requires_model_prompt_version_and_hash_match():
+    entry = {"model": "m1", "prompt_version": 1, "lyrics_hash": "h1"}
+
+    assert analyze.is_fresh(entry, "m1", 1, "h1")
+    assert not analyze.is_fresh(entry, "m2", 1, "h1")
+    assert not analyze.is_fresh(entry, "m1", 2, "h1")
+    assert not analyze.is_fresh(entry, "m1", 1, "h2")
+    assert not analyze.is_fresh(None, "m1", 1, "h1")
+
+
+def test_is_fresh_false_for_error_marker():
+    # Ошибочные записи перезапрашиваются при следующем прогоне - это и есть механизм
+    # "повторить упавшие треки" вместо отдельного флага.
+    entry = {"model": "m1", "prompt_version": 1, "lyrics_hash": "h1", "error": "TimeoutError: ..."}
+
+    assert not analyze.is_fresh(entry, "m1", 1, "h1")
+
+
+def test_top_themes_orders_by_frequency_and_limits():
+    cache = {
+        "1": {"themes": ["loneliness", "city"]},
+        "2": {"themes": ["loneliness", "memory"]},
+        "3": {"themes": ["loneliness", "city"]},
+        "4": {"error": "TimeoutError: ..."},
+    }
+
+    assert analyze.top_themes(cache, limit=2) == ["loneliness", "city"]
+
+
+def test_load_analysis_returns_empty_dict_when_missing(tmp_path: Path):
+    assert analyze.load_analysis(tmp_path) == {}
+
+
+class FakeResponse:
+    def __init__(self, payload):
+        self._payload = payload
+
+    def read(self):
+        return json.dumps(self._payload).encode("utf-8")
+
+    def __enter__(self):
+        return self
+
+    def __exit__(self, *exc):
+        return False
+
+
+def _settings(**overrides):
+    base = dict(
+        host="http://localhost:11434",
+        model="qwen3.6-35b-a3b:latest",
+        prompt_version=1,
+        timeout=600,
+        keep_alive="30m",
+    )
+    base.update(overrides)
+    return analyze.OllamaSettings(**base)
+
+
+def test_call_ollama_sends_schema_constrained_thinking_request(monkeypatch):
+    captured = {}
+
+    def fake_urlopen(req, timeout=None):
+        captured["url"] = req.full_url
+        captured["timeout"] = timeout
+        captured["body"] = json.loads(req.data.decode("utf-8"))
+        return FakeResponse(
+            {"message": {"thinking": "рассуждение", "content": json.dumps({"mood": ["grief"]})}}
+        )
+
+    monkeypatch.setattr(analyze.urllib.request, "urlopen", fake_urlopen)
+
+    result = analyze.call_ollama(_settings(), "промпт")
+
+    assert captured["url"] == "http://localhost:11434/api/chat"
+    assert captured["timeout"] == 600
+    body = captured["body"]
+    assert body["model"] == "qwen3.6-35b-a3b:latest"
+    assert body["stream"] is False
+    assert body["think"] is True
+    assert body["format"] == analyze.RESPONSE_SCHEMA
+    assert body["keep_alive"] == "30m"
+    assert body["options"] == {"num_predict": -1, "temperature": 0.65}
+    assert body["messages"] == [{"role": "user", "content": "промпт"}]
+    assert result == {"mood": ["grief"]}, "в кэш идёт только content, не thinking"
+
+
+def test_call_ollama_strips_trailing_slash_from_host(monkeypatch):
+    captured = {}
+
+    def fake_urlopen(req, timeout=None):
+        captured["url"] = req.full_url
+        return FakeResponse({"message": {"content": "{}"}})
+
+    monkeypatch.setattr(analyze.urllib.request, "urlopen", fake_urlopen)
+
+    analyze.call_ollama(_settings(host="http://localhost:11434/"), "промпт")
+
+    assert captured["url"] == "http://localhost:11434/api/chat"
+
+
+def test_build_prompt_includes_lyrics_title_and_known_themes():
+    prompt = analyze.build_prompt("Тоска", ["Артист"], "Текст песни", ["loneliness", "city"])
+
+    assert "Тоска" in prompt
+    assert "Артист" in prompt
+    assert "Текст песни" in prompt
+    assert "loneliness, city" in prompt
+
+
+def test_build_prompt_omits_known_themes_section_when_empty():
+    prompt = analyze.build_prompt("Тоска", ["Артист"], "Текст песни", [])
+
+    assert "Уже использованные темы" not in prompt
+
+
+GOOD_RESPONSE = {
+    "mood": ["melancholy", "longing"],
+    "themes": ["modern_loneliness", "city"],
+    "emotional_arc": "descent",
+    "pov": "confessional",
+    "register": "conversational",
+    "concreteness": "abstract",
+    "stance": "sincere",
+    "confidence": 0.9,
+    "summary": "Герой бродит по городу.",
+    "resonance": "Узнаваемое чувство одиночества.",
+    "key_line": "А я иду, шагаю по Москве",
+}
+
+TRACKS = {
+    "100:10": {"id": 100, "album_id": 10, "title": "Тоска", "artists": ["Артист"]},
+    "200:20": {"id": 200, "album_id": 20, "title": "Вторая", "artists": ["Другой"]},
+}
+LYRICS = {"100": "Первая строка\nА я иду, шагаю по Москве", "200": "Совсем другой текст"}
+
+
+def test_analyze_stores_metadata_and_verifies_key_line(tmp_path: Path):
+    settings = _settings()
+
+    result = analyze.analyze_tracks(
+        TRACKS, {"100": LYRICS["100"]}, tmp_path, settings, call=lambda s, p: dict(GOOD_RESPONSE)
+    )
+
+    entry = result["100"]
+    assert entry["model"] == settings.model
+    assert entry["prompt_version"] == 1
+    assert entry["lyrics_hash"] == analyze.lyrics_hash(LYRICS["100"])
+    assert entry["key_line_verified"] is True
+    assert entry["mood"] == ["melancholy", "longing"]
+    assert "analyzed_at" in entry
+    assert analyze.load_analysis(tmp_path) == result
+
+
+def test_analyze_marks_paraphrased_key_line_as_unverified(tmp_path: Path):
+    response = dict(GOOD_RESPONSE, key_line="Герой идёт по городу")
+
+    result = analyze.analyze_tracks(TRACKS, {"100": LYRICS["100"]}, tmp_path, _settings(), call=lambda s, p: response)
+
+    assert result["100"]["key_line_verified"] is False
+
+
+def test_analyze_writes_after_every_track(tmp_path: Path):
+    # Прогон на 266 треках идёт ~3 часа: падение на середине не должно стоить больше
+    # одного трека, поэтому запись после каждого, а не пачками.
+    def call(settings, prompt):
+        if "Вторая" in prompt:
+            raise KeyboardInterrupt("пользователь прервал прогон")
+        return dict(GOOD_RESPONSE)
+
+    try:
+        analyze.analyze_tracks(TRACKS, LYRICS, tmp_path, _settings(), call=call)
+    except KeyboardInterrupt:
+        pass
+
+    persisted = analyze.load_analysis(tmp_path)
+    assert "100" in persisted, "первый трек должен быть на диске несмотря на обрыв на втором"
+
+
+def test_analyze_records_error_marker_and_continues(tmp_path: Path):
+    def call(settings, prompt):
+        if "Тоска" in prompt:
+            raise TimeoutError("модель зависла")
+        return dict(GOOD_RESPONSE)
+
+    result = analyze.analyze_tracks(TRACKS, LYRICS, tmp_path, _settings(), call=call)
+
+    assert "TimeoutError" in result["100"]["error"]
+    assert result["200"]["summary"] == "Герой бродит по городу.", "таймаут одного трека не роняет батч"
+
+
+def test_analyze_retries_error_entries_on_next_run(tmp_path: Path):
+    def failing(settings, prompt):
+        raise TimeoutError("модель зависла")
+
+    analyze.analyze_tracks(TRACKS, {"100": LYRICS["100"]}, tmp_path, _settings(), call=failing)
+    result = analyze.analyze_tracks(
+        TRACKS, {"100": LYRICS["100"]}, tmp_path, _settings(), call=lambda s, p: dict(GOOD_RESPONSE)
+    )
+
+    assert "error" not in result["100"]
+    assert result["100"]["summary"] == "Герой бродит по городу."
+
+
+def test_analyze_skips_fresh_entries(tmp_path: Path):
+    def boom(settings, prompt):
+        raise AssertionError("не должен переанализировать свежую запись")
+
+    analyze.analyze_tracks(TRACKS, {"100": LYRICS["100"]}, tmp_path, _settings(), call=lambda s, p: dict(GOOD_RESPONSE))
+    result = analyze.analyze_tracks(TRACKS, {"100": LYRICS["100"]}, tmp_path, _settings(), call=boom)
+
+    assert result["100"]["summary"] == "Герой бродит по городу."
+
+
+def test_analyze_reanalyzes_when_lyrics_text_changed(tmp_path: Path):
+    analyze.analyze_tracks(TRACKS, {"100": LYRICS["100"]}, tmp_path, _settings(), call=lambda s, p: dict(GOOD_RESPONSE))
+
+    updated = dict(GOOD_RESPONSE, summary="Исправленный текст, другой разбор.")
+    result = analyze.analyze_tracks(TRACKS, {"100": "Исправленный текст песни"}, tmp_path, _settings(), call=lambda s, p: updated)
+
+    assert result["100"]["summary"] == "Исправленный текст, другой разбор."
+    assert result["100"]["lyrics_hash"] == analyze.lyrics_hash("Исправленный текст песни")
+
+
+def test_analyze_reanalyzes_when_prompt_version_bumped(tmp_path: Path):
+    analyze.analyze_tracks(TRACKS, {"100": LYRICS["100"]}, tmp_path, _settings(), call=lambda s, p: dict(GOOD_RESPONSE))
+
+    updated = dict(GOOD_RESPONSE, summary="Разбор по новому промпту.")
+    result = analyze.analyze_tracks(
+        TRACKS, {"100": LYRICS["100"]}, tmp_path, _settings(prompt_version=2), call=lambda s, p: updated
+    )
+
+    assert result["100"]["summary"] == "Разбор по новому промпту."
+    assert result["100"]["prompt_version"] == 2
+
+
+def test_analyze_skips_tracks_without_text(tmp_path: Path):
+    def boom(settings, prompt):
+        raise AssertionError("нечего анализировать у трека без текста")
+
+    result = analyze.analyze_tracks(TRACKS, {"100": None, "200": ""}, tmp_path, _settings(), call=boom)
+
+    assert result == {}
+
+
+def test_analyze_limit_processes_only_first_n(tmp_path: Path):
+    calls = []
+
+    def call(settings, prompt):
+        calls.append(prompt)
+        return dict(GOOD_RESPONSE)
+
+    analyze.analyze_tracks(TRACKS, LYRICS, tmp_path, _settings(), limit=1, call=call)
+
+    assert len(calls) == 1
+
+
+def test_analyze_feeds_known_themes_into_later_prompts(tmp_path: Path):
+    prompts = []
+
+    def call(settings, prompt):
+        prompts.append(prompt)
+        return dict(GOOD_RESPONSE)
+
+    analyze.analyze_tracks(TRACKS, LYRICS, tmp_path, _settings(), call=call)
+
+    assert "modern_loneliness" not in prompts[0], "первому треку подмешивать нечего"
+    assert "modern_loneliness" in prompts[1], "темы первого трека должны попасть в промпт второго"
--- a/tests/test_cli.py
+++ b/tests/test_cli.py
@ -16,3 +16,41 @@ def test_apply_empty_label_fails_before_any_network_access():
 def test_apply_without_yes_fails_regardless_of_source():
    with pytest.raises(SystemExit, match="--yes"):
        cli.main(["apply"])
+
+
+def test_lyrics_command_is_wired(monkeypatch):
+    called = {}
+    monkeypatch.setattr(
+        cli, "cmd_lyrics", lambda args: called.update(limit=args.limit, all_languages=args.all_languages)
+    )
+
+    cli.main(["lyrics", "--limit", "5"])
+
+    assert called == {"limit": 5, "all_languages": False}
+
+
+def test_lyrics_command_all_languages_flag(monkeypatch):
+    called = {}
+    monkeypatch.setattr(cli, "cmd_lyrics", lambda args: called.update(all_languages=args.all_languages))
+
+    cli.main(["lyrics", "--all-languages"])
+
+    assert called == {"all_languages": True}
+
+
+def test_analyze_command_is_wired(monkeypatch):
+    called = {}
+    monkeypatch.setattr(cli, "cmd_analyze", lambda args: called.update(limit=args.limit, model=args.model))
+
+    cli.main(["analyze", "--limit", "3", "--model", "other:latest"])
+
+    assert called == {"limit": 3, "model": "other:latest"}
+
+
+def test_analyze_defaults_have_no_limit_and_no_model_override(monkeypatch):
+    called = {}
+    monkeypatch.setattr(cli, "cmd_analyze", lambda args: called.update(limit=args.limit, model=args.model))
+
+    cli.main(["analyze"])
+
+    assert called == {"limit": None, "model": None}
--- a/tests/test_config.py
+++ b/tests/test_config.py
@ -0,0 +1,46 @@
+from pathlib import Path
+
+from sort_ym.config import load_config
+
+MINIMAL_TOML = """
+[throttle]
+fetch_batch_delay = 0.4
+lyrics_request_delay = 0.25
+apply_request_delay = 0.3
+request_timeout = 20
+
+[fetch]
+batch_size = 100
+
+[classify]
+small_group_min = 12
+
+[digest]
+top_artists = 40
+top_albums = 15
+
+[ollama]
+host = "http://localhost:11434"
+model = "qwen3.6-35b-a3b:latest"
+prompt_version = 1
+timeout = 600
+keep_alive = "30m"
+
+[paths]
+token_file = ".token"
+cache_dir = "cache"
+out_dir = "out"
+"""
+
+
+def test_load_config_reads_ollama_block(tmp_path: Path):
+    path = tmp_path / "config.toml"
+    path.write_text(MINIMAL_TOML, encoding="utf-8")
+
+    cfg = load_config(path)
+
+    assert cfg.ollama_host == "http://localhost:11434"
+    assert cfg.ollama_model == "qwen3.6-35b-a3b:latest"
+    assert cfg.ollama_prompt_version == 1
+    assert cfg.ollama_timeout == 600
+    assert cfg.ollama_keep_alive == "30m"
--- a/tests/test_digest.py
+++ b/tests/test_digest.py
@ -275,3 +275,131 @@ def test_digest_line_count_stays_bounded_on_large_library():
    text = digest.render_digest(rows, tracks_cache, {}, top_artists=40, top_albums=15)

    assert len(text.splitlines()) < 250
+
+
+ANALYSIS = {
+    "100": {"mood": ["melancholy", "longing"], "themes": ["city", "memory"], "stance": "sincere", "pov": "confessional"},
+    "200": {"mood": ["melancholy"], "themes": ["city"], "stance": "ironic", "pov": "narrative"},
+    "300": {"error": "TimeoutError: модель зависла"},
+}
+
+
+def test_mood_stats_counts_every_mood_of_a_track():
+    assert digest.mood_stats(ANALYSIS) == [
+        {"mood": "melancholy", "tracks": 2},
+        {"mood": "longing", "tracks": 1},
+    ]
+
+
+def test_theme_stats_limits_and_orders():
+    assert digest.theme_stats(ANALYSIS, limit=1) == [{"theme": "city", "tracks": 2}]
+
+
+def test_analyzed_entries_excludes_error_markers():
+    assert len(digest.analyzed_entries(ANALYSIS)) == 2
+
+
+def test_lyrics_block_is_compact():
+    lines = digest.lyrics_block(ANALYSIS)
+
+    assert lines[0] == "## Лирика (RU-подмножество)"
+    assert len(lines) <= 7, "агрегат в digest.md должен оставаться компактным"
+    assert any("melancholy 2" in line for line in lines)
+    assert any("city 2" in line for line in lines)
+
+
+def test_lyrics_block_empty_without_analysis():
+    assert digest.lyrics_block({}) == []
+    assert digest.lyrics_block({"300": {"error": "TimeoutError: ..."}}) == []
+
+
+def test_render_digest_without_analysis_has_no_lyrics_section():
+    # Обратная совместимость: без analysis дайджест прежний, как в test_default_wording_matches_likes_output.
+    tracks_cache = {"100:1000": _track(100, "Тоска", ["Артист"], "rock")}
+    rows = _rows(tracks_cache)
+
+    text = digest.render_digest(rows, tracks_cache, {}, top_artists=10, top_albums=10)
+
+    assert "## Лирика" not in text
+
+
+def test_render_digest_with_analysis_includes_lyrics_section():
+    tracks_cache = {"100:1000": _track(100, "Тоска", ["Артист"], "rock")}
+    rows = _rows(tracks_cache)
+
+    text = digest.render_digest(rows, tracks_cache, {}, top_artists=10, top_albums=10, analysis=ANALYSIS)
+
+    assert "## Лирика (RU-подмножество)" in text
+
+
+LYRICS_TRACKS = {
+    "100:10": {"id": 100, "album_id": 10, "title": "Тоска", "artists": ["Артист"]},
+    "200:20": {"id": 200, "album_id": 20, "title": "Город", "artists": ["Другой"]},
+}
+
+FULL_ANALYSIS = {
+    "100": {
+        "mood": ["melancholy", "longing"],
+        "themes": ["city", "memory"],
+        "emotional_arc": "descent",
+        "pov": "confessional",
+        "register": "conversational",
+        "concreteness": "abstract",
+        "stance": "sincere",
+        "confidence": 0.9,
+        "summary": "Герой бродит по городу.",
+        "resonance": "Узнаваемое чувство одиночества.",
+        "key_line": "А я иду, шагаю по Москве",
+        "key_line_verified": True,
+    },
+    "200": {
+        "mood": ["melancholy"],
+        "themes": ["city"],
+        "emotional_arc": "static",
+        "pov": "narrative",
+        "register": "poetic",
+        "concreteness": "concrete",
+        "stance": "ironic",
+        "confidence": 0.8,
+        "summary": "Наблюдение за городом.",
+        "resonance": "Городская меланхолия.",
+        "key_line": "Пересказ вместо цитаты",
+        "key_line_verified": False,
+    },
+    "300": {"error": "TimeoutError: модель зависла"},
+}
+
+
+def test_render_lyrics_digest_lists_tracks_with_narrative():
+    text = digest.render_lyrics_digest(LYRICS_TRACKS, FULL_ANALYSIS)
+
+    assert "Артист — Тоска" in text
+    assert "Герой бродит по городу." in text
+    assert "Узнаваемое чувство одиночества." in text
+    assert "city, memory" in text
+
+
+def test_render_lyrics_digest_omits_unverified_key_line():
+    text = digest.render_lyrics_digest(LYRICS_TRACKS, FULL_ANALYSIS)
+
+    assert "А я иду, шагаю по Москве" in text
+    assert "Пересказ вместо цитаты" not in text, "непроверенная цитата - вероятный пересказ модели"
+
+
+def test_render_lyrics_digest_reports_failed_tracks_without_rendering_them():
+    text = digest.render_lyrics_digest(LYRICS_TRACKS, FULL_ANALYSIS)
+
+    assert "TimeoutError" not in text
+    assert "Не разобрано: 1" in text
+
+
+def test_render_lyrics_digest_groups_by_primary_mood():
+    text = digest.render_lyrics_digest(LYRICS_TRACKS, FULL_ANALYSIS)
+
+    assert "## melancholy (2)" in text
+
+
+def test_render_lyrics_digest_handles_track_missing_from_cache():
+    text = digest.render_lyrics_digest({}, {"100": FULL_ANALYSIS["100"]})
+
+    assert "трек 100" in text
--- a/tests/test_lyrics.py
+++ b/tests/test_lyrics.py
@ -0,0 +1,136 @@
+import json
+from pathlib import Path
+
+import pytest
+from yandex_music.exceptions import NotFoundError
+
+from sort_ym import lyrics
+
+
+def track(id_, title="Песня", artists=("Артист",), genre_raw="rock", lyrics_available=True):
+    return {
+        "id": id_,
+        "album_id": 10,
+        "title": title,
+        "artists": list(artists),
+        "artist_ids": [7],
+        "genre_raw": genre_raw,
+        "lyrics_available": lyrics_available,
+    }
+
+
+def test_ru_lyric_track_ids_keeps_ru_and_drops_int():
+    tracks_cache = {
+        "100:10": track(100, title="Тоска", artists=["Гражданская Оборона"]),
+        "200:10": track(200, title="Come as You Are", artists=["Nirvana"]),
+    }
+
+    ids = lyrics.ru_lyric_track_ids(tracks_cache, lang_cache={})
+
+    assert ids == ["100"]
+
+
+def test_ru_lyric_track_ids_trusts_api_language_over_alphabet():
+    # Кириллическое название, но API говорит "en" - латиницы в тексте нет, а язык известен точно.
+    tracks_cache = {"100:10": track(100, title="Тоска", artists=["Артист"])}
+
+    ids = lyrics.ru_lyric_track_ids(tracks_cache, lang_cache={"100": "en"})
+
+    assert ids == []
+
+
+def test_ru_lyric_track_ids_skips_tracks_without_lyrics():
+    tracks_cache = {"100:10": track(100, title="Тоска", lyrics_available=False)}
+
+    assert lyrics.ru_lyric_track_ids(tracks_cache, lang_cache={}) == []
+
+
+def test_ru_lyric_track_ids_deduplicates_same_numeric_id():
+    # Один и тот же трек лайкнут с двух альбомов - числовой id общий, ключи кэша разные.
+    tracks_cache = {
+        "100:10": track(100, title="Тоска"),
+        "100:20": track(100, title="Тоска"),
+    }
+
+    assert lyrics.ru_lyric_track_ids(tracks_cache, lang_cache={}) == ["100"]
+
+
+def test_ru_lyric_track_ids_all_languages_includes_int():
+    tracks_cache = {
+        "100:10": track(100, title="Тоска", artists=["Гражданская Оборона"]),
+        "200:10": track(200, title="Come as You Are", artists=["Nirvana"]),
+    }
+
+    ids = lyrics.ru_lyric_track_ids(tracks_cache, lang_cache={}, all_languages=True)
+
+    assert ids == ["100", "200"]
+
+
+def test_ru_lyric_track_ids_all_languages_still_gates_on_lyrics_available():
+    tracks_cache = {"100:10": track(100, lyrics_available=False)}
+
+    assert lyrics.ru_lyric_track_ids(tracks_cache, lang_cache={}, all_languages=True) == []
+
+
+class FakeLyrics:
+    def __init__(self, full_lyrics):
+        self.full_lyrics = full_lyrics
+
+
+class FakeSupplement:
+    def __init__(self, full_lyrics):
+        self.lyrics = FakeLyrics(full_lyrics) if full_lyrics is not None else None
+
+
+class FakeClient:
+    def __init__(self, texts):
+        self._texts = texts
+        self.requested: list[str] = []
+
+    def track_supplement(self, track_id):
+        self.requested.append(track_id)
+        if track_id not in self._texts:
+            raise NotFoundError("no such track")
+        return FakeSupplement(self._texts[track_id])
+
+
+def test_fetch_lyrics_text_caches_and_persists(tmp_path: Path):
+    client = FakeClient({"100": "Первая строка\nВторая строка"})
+
+    cache = lyrics.fetch_lyrics_text(client, ["100"], tmp_path, delay=0)
+
+    assert cache["100"] == "Первая строка\nВторая строка"
+    assert lyrics.load_lyrics_cache(tmp_path) == cache
+
+
+def test_fetch_lyrics_text_skips_already_cached(tmp_path: Path):
+    (tmp_path / lyrics.LYRICS_TEXT_CACHE_FILE).write_text(
+        json.dumps({"100": "уже загружено"}, ensure_ascii=False), encoding="utf-8"
+    )
+    client = FakeClient({"100": "новый текст"})
+
+    cache = lyrics.fetch_lyrics_text(client, ["100"], tmp_path, delay=0)
+
+    assert client.requested == [], "уже закэшированный трек не должен запрашиваться снова"
+    assert cache["100"] == "уже загружено"
+
+
+def test_fetch_lyrics_text_stores_none_for_missing_track_and_does_not_retry(tmp_path: Path):
+    # NotFoundError - окончательный ответ, а не сбой; None пишется в кэш как "текста нет",
+    # иначе такой трек перезапрашивался бы при каждом запуске.
+    client = FakeClient({})
+
+    lyrics.fetch_lyrics_text(client, ["100"], tmp_path, delay=0)
+    second_client = FakeClient({})
+    cache = lyrics.fetch_lyrics_text(second_client, ["100"], tmp_path, delay=0)
+
+    assert cache["100"] is None
+    assert second_client.requested == []
+
+
+def test_fetch_lyrics_text_stores_none_when_supplement_has_no_lyrics(tmp_path: Path):
+    client = FakeClient({"100": None})
+
+    cache = lyrics.fetch_lyrics_text(client, ["100"], tmp_path, delay=0)
+
+    assert cache["100"] is None