diff --git a/README.md b/README.md
index 2322547..4e39647 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1,217 +1,405 @@
 # 📚 Learning Machine — LMS Backend (Django + DRF)
 
-Backend-приложение для платформы онлайн-обучения. Реализует управление курсами, уроками, оплатами и подписками, а также асинхронные задачи с использованием Celery.
+Backend-приложение для платформы онлайн-обучения. Проект реализует управление курсами, уроками, пользователями, оплатами и подписками, а также фоновые и периодические задачи через Celery и Celery Beat.
 
----
+Проект подготовлен к запуску локально, в Docker и к production-деплою на удалённый сервер через GitHub Actions.
 
-# 🚀 Технологический стек
+---
 
-* Python 3.10+
-* Django
-* Django REST Framework
-* PostgreSQL
-* Redis
-* Celery + Celery Beat
-* Docker, Docker Compose
-* SimpleJWT (аутентификация)
-* drf-yasg / Swagger (документация API)
+## 🚀 Технологический стек
+
+- Python 3.10
+- Django
+- Django REST Framework
+- PostgreSQL
+- Redis
+- Celery + Celery Beat
+- django-celery-beat
+- SimpleJWT
+- drf-yasg / Swagger
+- Stripe API
+- Poetry
+- Docker, Docker Compose
+- Gunicorn
+- Nginx
+- GitHub Actions
 
 ---
 
-# ⚙️ Функциональность
+## ⚙️ Функциональность
 
-## 📦 Основной функционал
+### Основной функционал
 
-* CRUD для курсов и уроков
-* Привязка уроков к курсам
-* Ограничение доступа (владелец / модератор)
-* Подписка на обновления курсов
-* Платежи (интеграция со Stripe)
-* Публичные и приватные данные пользователей
+- CRUD для курсов и уроков
+- Привязка уроков к курсам
+- Регистрация и авторизация пользователей
+- JWT-аутентификация
+- Разграничение прав доступа: владелец, модератор, обычный пользователь
+- Подписка на обновления курсов
+- Создание платежей за курс или урок
+- Интеграция со Stripe Checkout Session
+- Асинхронная отправка уведомлений через Celery
+- Периодические задачи через Celery Beat
 
----
+### Права доступа
 
-## 🔐 Аутентификация
+В проекте используется разграничение прав:
 
-* JWT (access + refresh)
-* Регистрация и авторизация пользователей
-* Разграничение прав доступа:
+- пользователь может работать со своими объектами;
+- модератор может просматривать и изменять разрешённые сущности;
+- владелец объекта имеет доступ к управлению своим контентом.
 
-  * пользователь
-  * модератор
-  * владелец объекта
+### Платежи
 
----
+Платёжная логика включает:
+
+- создание платежа за курс или урок;
+- создание Stripe Checkout Session;
+- сохранение ссылки на оплату;
+- сохранение `session_id`;
+- хранение суммы и способа оплаты.
 
-## 💳 Платежи
+### Уведомления
 
-* Создание платежей за курс или урок
-* Генерация Stripe Checkout Session
-* Хранение:
+Celery используется для фоновых задач:
 
-  * суммы
-  * ссылки на оплату
-  * session_id
+- отправка уведомлений при обновлении курса;
+- проверка условий отправки уведомлений;
+- выполнение периодических задач через Celery Beat.
 
 ---
 
-## 🔔 Уведомления (Celery)
+## 📁 Основные сервисы Docker
 
-Реализована асинхронная система задач:
+В production-конфигурации используются сервисы:
 
-* Отправка уведомлений при обновлении курса
-* Проверка условий отправки (например, не чаще чем раз в 4 часа)
-* Фоновая обработка задач через Celery
+- `nginx` — внешний веб-сервер, принимает HTTP-запросы на порту `80`;
+- `web` — Django-приложение, запущенное через Gunicorn;
+- `db` — PostgreSQL;
+- `redis` — брокер сообщений для Celery;
+- `celery` — worker для фоновых задач;
+- `celery-beat` — планировщик периодических задач.
 
 ---
 
-## ⏰ Периодические задачи (Celery Beat)
+## 🔧 Переменные окружения
 
-* Планировщик задач на базе `django_celery_beat`
-* Хранение расписаний в базе данных
-* Автоматический запуск задач по расписанию
+В проекте используется файл `.env`. 
 
----
+Для настройки окружения используйте шаблон:
 
-# 🐳 Запуск через Docker
+```bash
+cp .env.template .env
+```
 
-## 📁 Структура сервисов
+Пример структуры переменных:
 
-* `web` — Django приложение
-* `db` — PostgreSQL
-* `redis` — брокер сообщений
-* `celery` — worker
-* `celery-beat` — планировщик задач
+```env
+SECRET_KEY=
+DEBUG=False
+ALLOWED_HOSTS=
+CSRF_TRUSTED_ORIGINS=
 
----
+DATABASE_NAME=
+DATABASE_USER=
+DATABASE_PASSWORD=
+DATABASE_HOST=
+DATABASE_PORT=5432
 
-## 🔧 Переменные окружения (.env)
+POSTGRES_DB=
+POSTGRES_USER=
+POSTGRES_PASSWORD=
 
-Создайте файл `.env` в корне проекта:
+STRIPE_API_KEY=
+
+CELERY_BROKER_URL=
+CELERY_RESULT_BACKEND=
+CELERY_TASK_ALWAYS_EAGER=False
+CELERY_TASK_EAGER_PROPAGATES=False
+
+EMAIL_HOST=
+EMAIL_PORT=465
+EMAIL_HOST_USER=
+EMAIL_HOST_PASSWORD=
+EMAIL_USE_TLS=False
+EMAIL_USE_SSL=True
+DEFAULT_FROM_EMAIL=
+```
+
+### Важное различие хостов
+
+При локальном запуске без Docker:
 
 ```env
-SECRET_KEY=your_secret_key
-DEBUG=False
+DATABASE_HOST=localhost
+CELERY_BROKER_URL=redis://localhost:6379/0
+CELERY_RESULT_BACKEND=redis://localhost:6379/0
+```
 
-POSTGRES_DB=postgres
-POSTGRES_USER=postgres
-POSTGRES_PASSWORD=123456
-POSTGRES_HOST=db
-POSTGRES_PORT=5432
+При запуске через Docker Compose:
 
+```env
+DATABASE_HOST=db
 CELERY_BROKER_URL=redis://redis:6379/0
-CELERY_BACKEND=redis://redis:6379/0
+CELERY_RESULT_BACKEND=redis://redis:6379/0
 ```
 
 ---
 
-## ▶️ Запуск проекта
+## ▶️ Локальный запуск без Docker
+
+### 1. Клонировать репозиторий
 
 ```bash
-docker compose up --build
+git clone https://github.com/newfatto/learning_machine.git
+cd learning_machine
 ```
 
-или в фоне:
+### 2. Установить зависимости
 
 ```bash
-docker compose up -d --build
+poetry install
 ```
 
----
+### 3. Создать и заполнить `.env`
+
+```bash
+cp .env.template .env
+```
+
+Для локального запуска укажите:
+
+```env
+DATABASE_HOST=localhost
+CELERY_BROKER_URL=redis://localhost:6379/0
+CELERY_RESULT_BACKEND=redis://localhost:6379/0
+DEBUG=True
+```
 
-## 📊 Проверка статуса
+### 4. Применить миграции
 
 ```bash
-docker compose ps
+poetry run python manage.py migrate
 ```
 
-Ожидаемый результат:
+### 5. Запустить сервер разработки
 
+```bash
+poetry run python manage.py runserver
 ```
-web           Up
-db            Up (healthy)
-redis         Up
-celery        Up
-celery-beat   Up
+
+Приложение будет доступно по адресу:
+
+```text
+http://127.0.0.1:8000/
 ```
 
 ---
 
-⚠️ Возможная проблема при первом запуске
+## 🐳 Локальный запуск через Docker Compose
 
-При первом запуске контейнер celery-beat может завершиться с ошибкой вида:
+Для локального Docker-запуска используется файл:
+
+```text
+docker-compose.yaml
 ```
-relation "django_celery_beat_..." does not exist
+
+### 1. Создать `.env`
+
+```bash
+cp .env.template .env
 ```
-*Причина*
 
-Контейнер celery-beat стартует быстрее, чем Django успевает применить миграции (migrate), из-за чего необходимые таблицы ещё не созданы.
+Для Docker-запуска укажите:
 
-✅ Решение
+```env
+DATABASE_HOST=db
+CELERY_BROKER_URL=redis://redis:6379/0
+CELERY_RESULT_BACKEND=redis://redis:6379/0
+```
+
+### 2. Собрать и запустить контейнеры
 
-После того как контейнер web завершил миграции, необходимо перезапустить celery-beat:
+```bash
+docker compose up --build
 ```
-docker compose restart celery-beat
+
+или в фоновом режиме:
+
+```bash
+docker compose up -d --build
 ```
-или:
+
+### 3. Проверить состояние контейнеров
+
+```bash
+docker compose ps
 ```
-docker compose up -d celery-beat
+
+Ожидаемые сервисы:
+
+```text
+web
+nginx / если используется production-compose
+db
+redis
+celery
+celery-beat
 ```
-🔍 Проверка после исправления
+
+### 4. Остановить контейнеры
+
+```bash
+docker compose down
 ```
-docker compose ps
+
+---
+
+## 🚢 Production-запуск через Docker
+
+Для production-запуска используется файл:
+
+```text
+docker-compose.prod.yml
 ```
 
-Контейнер celery-beat должен перейти в статус:
+Production-схема:
+
+```text
+Пользователь
+    ↓
+Nginx :80
+    ↓
+Gunicorn / Django web :8000 внутри Docker-сети
+    ↓
+PostgreSQL / Redis / Celery
 ```
-celery-beat   Up
+
+### 1. Создать `.env` на сервере
+
+На сервере в директории проекта должен быть файл `.env`.
+
+Для текущего деплоя пример значений:
+
+```env
+DEBUG=False
+ALLOWED_HOSTS=89.169.177.47,localhost,127.0.0.1
+CSRF_TRUSTED_ORIGINS=http://89.169.177.47
+
+DATABASE_HOST=db
+CELERY_BROKER_URL=redis://redis:6379/0
+CELERY_RESULT_BACKEND=redis://redis:6379/0
 ```
-## 🛑 Остановка
+
+### 2. Запустить production-контейнеры
 
 ```bash
-docker compose down
+docker compose -f docker-compose.prod.yml up -d --build
 ```
 
----
+### 3. Применить миграции
+
+```bash
+docker compose -f docker-compose.prod.yml run --rm web python manage.py migrate
+```
+
+### 4. Собрать статические файлы
+
+```bash
+docker compose -f docker-compose.prod.yml run --rm web python manage.py collectstatic --noinput
+```
+
+### 5. Проверить состояние контейнеров
+
+```bash
+docker compose -f docker-compose.prod.yml ps
+```
+
+Ожидаемые сервисы:
+
+```text
+web
+nginx
+db
+redis
+celery
+celery-beat
+```
 
-# 🌐 API
+### 6. Посмотреть логи
 
-## 📄 Документация
+```bash
+docker compose -f docker-compose.prod.yml logs --tail=100 web
+docker compose -f docker-compose.prod.yml logs --tail=100 nginx
+docker compose -f docker-compose.prod.yml logs --tail=100 celery
+```
+
+---
+
+## 🌐 Доступ к приложению
 
-Swagger доступен по адресу:
+Текущий сервер:
 
+```text
+http://89.169.177.47/
 ```
-http://localhost:8000/swagger/
+
+При открытии корневого адреса отображается DRF API Root. Ответ `401 Unauthorized` для защищённых API-эндпоинтов является ожидаемым поведением, так как в проекте используется JWT-аутентификация и глобальное ограничение доступа для неавторизованных пользователей.
+
+---
+
+## 📄 Документация API
+
+Swagger:
+
+```text
+http://89.169.177.47/swagger/
 ```
 
-или:
+Redoc:
 
+```text
+http://89.169.177.47/redoc/
 ```
-http://localhost:8000/redoc/
+
+Для локального запуска:
+
+```text
+http://127.0.0.1:8000/swagger/
+http://127.0.0.1:8000/redoc/
 ```
 
 ---
 
 ## 🔑 Аутентификация
 
+В проекте используется JWT-аутентификация.
+
 Получение токена:
 
-```
+```http
 POST /login/
 ```
 
-Обновление:
+Обновление токена:
 
-```
+```http
 POST /token/refresh/
 ```
 
+Для доступа к защищённым эндпоинтам необходимо передавать access token в заголовке:
+
+```http
+Authorization: Bearer <access_token>
+```
+
 ---
 
 ## 📚 Основные эндпоинты
 
-👤 Пользователи
-```
+### Пользователи
+
+```http
 GET     /user/
 POST    /user/
 GET     /user/{id}/
@@ -221,7 +409,7 @@ DELETE  /user/{id}/
 
 ### Курсы
 
-```
+```http
 GET     /course/
 POST    /course/
 GET     /course/{id}/
@@ -229,11 +417,9 @@ PUT     /course/{id}/
 DELETE  /course/{id}/
 ```
 
----
-
 ### Уроки
 
-```
+```http
 GET     /lessons/
 POST    /lesson/create/
 GET     /lesson/{id}/
@@ -241,11 +427,9 @@ PUT     /lesson/update/{id}/
 DELETE  /lesson/delete/{id}/
 ```
 
----
-
 ### Платежи
 
-```
+```http
 GET     /payments/
 POST    /payment/create/
 GET     /payment/{id}/
@@ -255,39 +439,179 @@ DELETE  /payment/delete/{id}/
 
 ---
 
-# ⚡ Особенности реализации
+## 🧪 Тестирование
+
+Запуск тестов локально:
 
-* Разделение логики:
+```bash
+poetry run python manage.py test
+```
 
-  * `services.py` — бизнес-логика
-  * `serializers.py` — валидация и трансформация данных
-  * `views.py` — API
+В CI тесты запускаются автоматически при Pull Request и при push в ветку `develop`.
 
-* Гибкая система прав доступа
-* Асинхронные задачи через Celery
+GitHub Actions поднимает временные сервисы PostgreSQL и Redis, применяет миграции и запускает Django-тесты.
 
 ---
 
-# 🧠 Важные архитектурные решения
+## ✅ Линтинг
+
+Для проверки качества кода используется `flake8`.
 
-* Использование Docker для изоляции среды
-* Redis как брокер для Celery
-* PostgreSQL как основная база данных
-* Разделение контейнеров по ролям
-* Использование переменных окружения для конфигурации
+Команда локального запуска:
+
+```bash
+poetry run flake8 . --exclude=.venv,venv,migrations,htmlcov --max-line-length=119
+```
 
 ---
 
-# 📌 Примечания
+## ⚙️ CI/CD
+
+В проекте настроен GitHub Actions workflow:
+
+```text
+.github/workflows/ci-cd.yml
+```
+
+Pipeline выполняет этапы:
+
+```text
+test → lint → build → deploy
+```
+
+### Этап `test`
+
+На этапе тестирования GitHub Actions:
+
+1. создаёт временную Ubuntu-машину;
+2. поднимает PostgreSQL и Redis как сервисы;
+3. устанавливает Poetry;
+4. устанавливает зависимости проекта;
+5. применяет миграции;
+6. запускает тесты Django.
+
+Если тесты завершаются с ошибкой, pipeline останавливается и деплой не выполняется.
+
+### Этап `lint`
 
-* В Docker нельзя использовать `localhost` для подключения к другим сервисам
-* Для связи используется имя сервиса:
+На этапе линтинга выполняется проверка кода через `flake8`.
 
-  * Postgres → `db`
-  * Redis → `redis`
-* Все зависимости поднимаются через Docker Compose
+Если линтер находит ошибки, pipeline останавливается.
+
+### Этап `build`
+
+На этапе сборки GitHub Actions проверяет, что Docker-образ проекта успешно собирается.
+
+Команда:
+
+```bash
+docker build -t learning-machine:test .
+```
+
+### Этап `deploy`
+
+Деплой выполняется только после успешного прохождения этапов `test`, `lint` и `build`.
+
+Деплой запускается при push/merge в ветку `develop`.
+
+GitHub Actions:
+
+1. подключается к серверу по SSH;
+2. копирует файлы проекта на сервер через `rsync`;
+3. создаёт `.env` на сервере из GitHub Secret `ENV_FILE`;
+4. запускает Docker Compose;
+5. применяет миграции;
+6. собирает статические файлы;
+7. поднимает production-контейнеры.
 
 ---
 
+## 🔐 GitHub Secrets
+
+Для CI/CD используются GitHub Secrets.
+
+Минимальный набор секретов:
+
+```text
+SSH_KEY
+SSH_USER
+SERVER_IP
+DEPLOY_DIR
+ENV_FILE
+```
+
+### Назначение секретов
+
+| Secret | Назначение |
+|---|---|
+| `SSH_KEY` | приватный SSH-ключ для подключения GitHub Actions к серверу |
+| `SSH_USER` | пользователь на сервере |
+| `SERVER_IP` | публичный IP-адрес сервера |
+| `DEPLOY_DIR` | директория проекта на сервере |
+| `ENV_FILE` | содержимое production `.env` файла |
+
+Пример серверных значений:
+
+```text
+SSH_USER=user
+SERVER_IP=89.129.164.45
+DEPLOY_DIR=/home/user/apps/learning_machine
+```
+
+В `ENV_FILE` хранится содержимое серверного `.env` файла. Реальные значения переменных окружения не хранятся в репозитории.
 
 ---
+
+## 🔒 Безопасность и порты
+
+На сервере наружу открыты только необходимые порты:
+
+```text
+22  SSH
+80  HTTP
+```
+
+PostgreSQL, Redis и Gunicorn не опубликованы наружу и доступны только внутри Docker-сети:
+
+```text
+5432 PostgreSQL
+6379 Redis
+8000 Gunicorn/Django
+```
+
+Nginx принимает внешние HTTP-запросы на порту `80` и проксирует их во внутренний сервис `web`.
+
+Проверить открытые порты на сервере:
+
+```bash
+sudo ss -tulpn
+```
+
+Проверить состояние production-контейнеров:
+
+```bash
+docker compose -f docker-compose.prod.yml ps
+```
+
+---
+
+## 🧠 Важные архитектурные решения
+
+- Docker используется для изоляции окружения.
+- PostgreSQL используется как основная база данных.
+- Redis используется как брокер сообщений для Celery.
+- Celery и Celery Beat вынесены в отдельные контейнеры.
+- Gunicorn используется как WSGI-сервер для Django.
+- Nginx используется как reverse proxy и внешний веб-сервер.
+- Переменные окружения вынесены в `.env` и GitHub Secrets.
+- Production-контейнеры настроены с `restart: unless-stopped` для автоматического перезапуска.
+
+---
+
+## 📌 Примечания
+
+- В Docker нельзя использовать `localhost` для подключения к другим контейнерам.
+- Для связи между контейнерами используются имена сервисов: `db`, `redis`, `web`.
+- Реальный `.env` не должен попадать в репозиторий.
+- `.env.template` должен быть полным, но без чувствительных данных.
+- После изменения production-настроек деплой выполняется автоматически через GitHub Actions после merge/push в `develop`.