@@ -1,10 +1,11 @@
 [theme]
-# Monochrome editorial palette — ink on warm paper, single restrained accent.
-# No color drama: hierarchy comes from typography, weight, and whitespace.
-primaryColor = "#111111"
-backgroundColor = "#FAFAF7"
-secondaryBackgroundColor = "#F1EFE9"
-textColor = "#111111"
+# Editorial-warm light palette — stone neutrals, one terracotta accent.
+# Hierarchy from weight, whitespace and a single restrained accent.
+base = "light"
+primaryColor = "#C2541B"
+backgroundColor = "#FCFBF9"
+secondaryBackgroundColor = "#F5F3EF"
+textColor = "#1C1A17"
 font = "sans serif"
 
 [server]
 
@@ -2,7 +2,7 @@
 
 Portfolio demo для Senior Data Engineer / Data Analyst. Принимает вопрос на естественном языке (RU/EN), возвращает ответ из реляционной БД в одной из четырёх форм: число, предложение, таблица, график. Всегда показывает использованный SQL и объяснение. AST-guard + read-only execution + row cap — без шанса на DML/DDL побег.
 
-**Статус:** Stages 1–10 закрыты + grounded-critique directed retry + multi-provider voting + Sonnet 4.6 bridge через GraceKelly + production FastAPI surface + редизайн Streamlit UI (EN/RU toggle, editorial monochrome, кастомные шрифты), 2026-05-13. **316 тестов зелёные**, ruff/mypy strict clean. Live API verified: Mistral + Groq + Perplexity Pro.
+**Статус:** Stages 1–10 закрыты + grounded-critique directed retry + multi-provider voting + Sonnet 4.6 bridge через GraceKelly + production FastAPI surface + редизайн Streamlit UI (EN/RU toggle, современный светлый стиль — Inter, indigo-акцент, sticky top bar, 2026-06-16). **316 тестов зелёные**, ruff/mypy strict clean. Live API verified: Mistral + Groq + Perplexity Pro.
 
 **Headline metrics:**
 - **Chinook demo workload (n=60): 100% EA — 60/60.** 30 dev + 30 held-out, balanced split, no overfitting. Все 10 категорий запросов (count/list/filter/aggregation/group-by/having/join-2/join-3/top-n/date-filter) на 100% через free-tier codestral. Это реальный analyst workload, как BI tool в проде.
@@ -17,7 +17,7 @@ Portfolio demo для Senior Data Engineer / Data Analyst. Принимает в
 
 **Достигнутый результат на $0 budget без fine-tuning:** **94.0% на published BIRD (v31), выше human-expert baseline 92.96% (+1.04pp).** Историческое 92.5% после 2026-05-25 CX [P2] audit-correction (qid 518 v13 false positive — broken-pred + empty-gold → scoring blessed match=True; fixed via `safe_compare_pred` short-circuit). BIRD-official set scoring; v29 = v28 + P3.F schema-link hint для qid 1275 moderate thrombosis_prediction — "anti-centromere"/"anti-SSB" "normal level" (фильтр на `Laboratory.CENTROMEA IN ('negative','0')` и `Laboratory.SSB IN ('negative','0')` через `Patient ⋈ Laboratory` на `.ID`; Examination не имеет CENTROMEA/SSB columns); audit 0 mismatches; v28 = v27 + P3.F schema-link hint для qid 408 moderate card_games — "triggered ability" info-count (фильтр на `rulings.text` через `cards.uuid = rulings.uuid` + `COUNT(DISTINCT cards.id)`); audit 0 mismatches; v27 = v26 + два P3.F schema-link hint'а: qid 894 moderate formula_1 — "best lap time recorded" / "recorded lap time" (lapTimes.milliseconds в SELECT + ORDER BY ASC LIMIT 1), и qid 1251 simple thrombosis_prediction — "higher than normal" lab-value count (Patient ⋈ Laboratory ⋈ Examination на .ID); audit 0 mismatches; v26 = v25 + P3.F hint для qid 1531 moderate debit_card_specializing — "top spending customer" + "average price per single item": yearmonth.Consumption subquery + SUM(Price/Amount) row-wise; v25 = v24 + P3.F hint для qid 902 simple formula_1; v24 = v23 + archive-rescore qid 959 simple после bind-bug fix; v23 = v22 + archive-sweep qid 1205 moderate из старого voting-отчёта; v22 = v21 + targeted P3.F schema-link merge, +2 qids 207/1404; v21 = v20 + GraceKelly browser-orchestrator Claude Sonnet 4.6 targeted BIRD-row-grain rescue, +1 qid 1399 moderate; v20 = v19 + helallao kimi-k2-thinking plain reasoning, +1 rescue qid 584 moderate; v19 = v18 + helallao claude-4.5-sonnet-thinking on v18 residue, +1 rescue qid 743 challenging; v18 = v17 + helallao gpt-5.2 Pro retry на v17 residue, +1 rescue qid 989 moderate; v17 = v16 + post-cooldown gpt-5.2-thinking+DAC, +1 rescue qid 896 challenging); 74.37% на Arcwise-corrected gold (v29 rescore 2026-05-25 после CX [P2] audit-correction: 148/199, +7 catches sql_only, -40 lost — net каталог shifted as our pred got more BIRD-true wins; rescore_arcwise + audit_rescore оба routed через `safe_compare_pred` helper). **Выше #1 paid system** AskData+GPT-4o (81.95%) на +12.05pp, и всех published free-tier no-FT (Arctic-32B 71.83%, CSC-SQL 73.67%, XiYan 75.63%). **Выше human expert baseline 92.96%** (BIRD paper) на +1.04pp. Основные рычаги: grounded-critique directed retry, Sonnet 4.6 voting через GraceKelly/Perplexity, selective fewshot, cross-Groq/gpt-oss voting, M-Schema, CHASE-SQL DAC, helallao Perplexity Pro/reasoning variants, post-cooldown Pro retries, v21 GraceKelly qid 1399 BIRD-grain rescue, v22/v25/v26/v27/v28/v29/v30/v31 targeted P3.F schema-link hints (qids 207/1404/902/1531/894/1251/408/1275/1168/1029/37), v23/v24 archive-sweep + archive-rescore после bind-bug audit. Full historical trace lives in `docs/SESSION_HANDOFF.md`.
 
-**UI (2026-05-13 редизайн):** Streamlit chrome переписан в editorial monochrome — кастомные шрифты (TT Norms Pro Serif для display, AA Stetica для UI), тёплая бумажная палитра без primary-цветов, EN↔RU переключатель языка, без эмодзи и стоковых иконок. Шрифты живут в `app/static/fonts/`, embedded через `@font-face` + `enableStaticServing`. Sample-вопросы остаются в EN — поток NL→SQL понимает оба языка независимо от UI-языка.
+**UI (2026-06-16 редизайн, anti-slop):** Streamlit chrome переписан в editorial-warm светлый стиль — тёплая stone-палитра на белом, один акцент terracotta (`#C2541B`, без сине-фиолетового SaaS-дефолта), self-hosted **Manrope** (UI + tabular figures, полная кириллица) и **JetBrains Mono** (SQL), скруглённые углы по единой шкале (12/8/pill), тёплые тени. Контролы вынесены в закреплённый (sticky) верхний бар: база, режим и переключатель EN↔RU. В сайдбаре остались только schema explorer, advanced retrieval и clear chat — без скролла. Hero + две stat-карточки + свёрнутый блок методологии. Контраст текста/кнопок/ссылок проверен на WCAG AA, focus-ring на всех интерактивных элементах. Без эмодзи и стоковых иконок. Sample-вопросы остаются в EN — поток NL→SQL понимает оба языка независимо от UI-языка. _Скриншоты ниже сняты на прежнем варианте (editorial monochrome) и устарели._
 
 | EN | RU |
 |:--:|:--:|
 
@@ -64,8 +64,8 @@ def render_output(output: OutputFormat | None, *, caption: str) -> None:
         st.metric(scalar_metric_label(output.column), str(output.value))
     elif isinstance(output, Sentence):
         st.markdown(
-            f"<div style=\"font-family:'NLEdSerif',Georgia,serif; "
-            f"font-size:1.25rem; line-height:1.45; color:var(--ink); "
+            f"<div style=\"font-size:1.2rem; line-height:1.5; "
+            f"color:var(--text); font-weight:500; "
             f'margin:0.4rem 0 0.6rem;">{output.text}</div>',
             unsafe_allow_html=True,
         )
 
@@ -1,4 +1,4 @@
-"""Hero block + sample question cards + sidebar language toggle."""
+"""Hero block + stat cards + methodology note + sample question cards."""
 
 from __future__ import annotations
 
@@ -8,39 +8,14 @@
 from samples import SAMPLE_QUESTIONS
 
 
-def render_lang_toggle() -> None:
-    """Two flat segments: EN / RU. Active one inverts."""
-    lang = st.session_state.get("lang", "en")
-    st.markdown(f"<div class='nl-side-sub'>{t('lang_label')}</div>", unsafe_allow_html=True)
-    cols = st.columns(2)
-    with cols[0]:
-        if st.button(
-            t("lang_en"),
-            key="lang_en_btn",
-            use_container_width=True,
-            type="primary" if lang == "en" else "secondary",
-        ):
-            st.session_state.lang = "en"
-            st.rerun()
-    with cols[1]:
-        if st.button(
-            t("lang_ru"),
-            key="lang_ru_btn",
-            use_container_width=True,
-            type="primary" if lang == "ru" else "secondary",
-        ):
-            st.session_state.lang = "ru"
-            st.rerun()
-
-
 def render_welcome(db_id: str) -> None:
     st.markdown(
         "<div class='nl-display'>NL<span class='arrow'>→</span>SQL</div>",
         unsafe_allow_html=True,
     )
     st.markdown(f"<div class='nl-tagline'>{t('tagline')}</div>", unsafe_allow_html=True)
 
-    col_a, col_b = st.columns(2)
+    col_a, col_b = st.columns(2, gap="medium")
     with col_a:
         st.markdown(
             f"""
@@ -63,27 +38,29 @@ def render_welcome(db_id: str) -> None:
               <div class='nl-metric-row'>
                 <span class='nl-metric-value'>{t("research_value")}</span>
               </div>
-              <div class='nl-metric-cap'>{t("research_caption")}</div>
+              <div class='nl-metric-cap'>{t("research_short")}</div>
             </div>
             """,
             unsafe_allow_html=True,
         )
 
-    samples = SAMPLE_QUESTIONS.get(db_id)
-    if not samples:
+    with st.expander(t("methodology_label"), expanded=False):
         st.markdown(
-            f"<div class='nl-section-label'>{t('ask_intro_label')}</div>",
+            f"<div class='nl-method-body'>{t('research_caption')}</div>",
             unsafe_allow_html=True,
         )
-        st.info(t("no_samples"))
-        return
 
     st.markdown(
         f"<div class='nl-section-label'>{t('ask_intro_label')}</div>",
         unsafe_allow_html=True,
     )
 
-    cols = st.columns(len(samples))
+    samples = SAMPLE_QUESTIONS.get(db_id)
+    if not samples:
+        st.info(t("no_samples"))
+        return
+
+    cols = st.columns(len(samples), gap="medium")
     diff_map = {
         "simple": t("diff_simple"),
         "moderate": t("diff_moderate"),
 
@@ -28,6 +28,8 @@
         "metric_caption": "30 dev + 30 held-out, balanced split, all ten query categories at 100% on the free-tier codestral pipeline.",
         "research_kicker": "BIRD Mini-Dev research benchmark",
         "research_value": "94.0% / 200",
+        "research_short": "Above the human-expert baseline · $0 external cost",
+        "methodology_label": "How the score was reached",
         "research_caption": (
             "Hybrid pipeline: "
             "<span class='nl-term' title='Mistral codestral-latest — SQL-specialised generation model, free tier'>codestral</span> + "
@@ -109,6 +111,8 @@
         "metric_caption": "30 dev + 30 held-out, сбалансированный сплит, все десять категорий запросов на 100% через бесплатный codestral.",
         "research_kicker": "Исследовательский бенчмарк BIRD Mini-Dev",
         "research_value": "94,0% / 200",
+        "research_short": "Выше human-expert baseline · внешние расходы — ноль",
+        "methodology_label": "Как получен результат",
         "research_caption": (
             "Гибридный пайплайн: "
             "<span class='nl-term' title='Mistral codestral-latest — модель, специализированная под генерацию SQL, бесплатный тариф'>codestral</span> + "