Добавлены основные функции MVP: тематические подборки, импорт слов, диалоговая практика, напоминания и тест уровня

Новые команды:
- /words [тема] - AI-генерация тематических подборок слов (10 слов по теме с учётом уровня)
- /import - извлечение до 15 ключевых слов из текста (книги, статьи, песни)
- /practice - диалоговая практика с AI в 6 сценариях (ресторан, магазин, путешествие, работа, врач, общение)
- /reminder - настройка ежедневных напоминаний по расписанию
- /level_test - тест из 7 вопросов для определения уровня английского (A1-C2)

Основные изменения:
- AI сервис: добавлены методы generate_thematic_words, extract_words_from_text, start_conversation, continue_conversation, generate_level_test
- Диалоговая практика: исправление ошибок в реальном времени, подсказки, перевод реплик
- Напоминания: APScheduler для ежедневной отправки напоминаний в выбранное время
- Тест уровня: автоматическое определение уровня при регистрации, можно пропустить
- База данных: добавлены поля reminders_enabled, last_reminder_sent
- Vocabulary service: метод get_word_by_original для проверки дубликатов
- Зависимости: apscheduler==3.10.4

🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code)

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>

services/vocabulary_service.py

@@ -121,3 +121,23 @@ class VocabularyService:
             .where(Vocabulary.word_original.ilike(f"%{word}%"))
         )
         return result.scalar_one_or_none()
+
+    @staticmethod
+    async def get_word_by_original(session: AsyncSession, user_id: int, word: str) -> Optional[Vocabulary]:
+        """
+        Получить слово по точному совпадению
+
+        Args:
+            session: Сессия базы данных
+            user_id: ID пользователя
+            word: Слово для поиска (точное совпадение)
+
+        Returns:
+            Объект слова или None
+        """
+        result = await session.execute(
+            select(Vocabulary)
+            .where(Vocabulary.user_id == user_id)
+            .where(Vocabulary.word_original == word.lower())
+        )
+        return result.scalar_one_or_none()