diff --git a/docs/models/model_v2_architecture.md b/docs/models/model_v2_architecture.md
new file mode 100644
index 0000000..6fce3e1
--- /dev/null
+++ b/docs/models/model_v2_architecture.md
@@ -0,0 +1,299 @@
+# Human Engine — Model V2 Architecture
+
+## Контекст
+
+Текущая модель (V1) основана на load-only логике:
+
+TSS → fitness / fatigue → freshness → readiness
+
+На практике выявлены ограничения:
+
+- readiness слишком инертен
+- отсутствует учет восстановления
+- модель плохо отражает реальные ощущения после сна / recovery
+- используется только один канал fatigue
+
+## Цель Model V2
+
+Перейти к двухконтурной модели:
+
+LoadState + RecoveryState → Readiness → GoodDayProbability
+
+---
+
+# 1. Архитектурные принципы
+
+## 1.1 Load и Recovery — независимые контуры
+
+Load:
+- отражает тренировочную нагрузку
+- формируется из TSS / NP
+
+Recovery:
+- отражает восстановление организма
+- формируется из:
+  - sleep
+  - HRV
+  - resting HR
+
+❗ Важно:
+Recovery не заменяет fatigue, а корректирует итоговую readiness.
+
+---
+
+## 1.2 Readiness ≠ Freshness
+
+В Model V1:
+readiness ≈ freshness
+
+В Model V2:
+readiness = f(load_state, recovery_state)
+
+---
+
+## 1.3 Fast / Slow fatigue
+
+Вместо одного fatigue:
+
+- fatigue_fast (τ ≈ 2 дня)
+- fatigue_slow (τ ≈ 7 дней)
+
+Итого:
+
+fatigue_total = fatigue_fast + fatigue_slow  
+freshness = fitness - fatigue_total
+
+Это дает:
+- быстрый отклик после восстановления
+- накопление усталости при серии тренировок
+
+---
+
+## 1.4 Нелинейность нагрузки
+
+Вход нагрузки должен быть нелинейным:
+
+load_input = A * (1 - exp(-B * TSS))
+
+Смысл:
+- 200 TSS ≠ 2 × 100 TSS
+- предотвращает «раздувание» модели
+
+---
+
+## 1.5 Probability вместо только score
+
+Model V2 вводит:
+
+- readiness_score
+- good_day_probability
+
+good_day_probability = sigmoid(readiness_score_raw)
+
+Это позволяет:
+- убрать жесткие пороги
+- сделать рекомендации более гибкими
+
+---
+
+# 2. Архитектура слоев
+
+## 2.1 Ingestion layer
+
+Источники:
+- Strava
+- HealthKit
+
+---
+
+## 2.2 Normalized layer
+
+Таблицы:
+
+Load:
+- activity_metrics
+- daily_training_load
+
+Recovery:
+- health_sleep_night
+- health_resting_hr_daily
+- health_hrv_sample
+- health_weight_measurement
+
+---
+
+## 2.3 Daily feature layer
+
+- daily_training_load
+- daily_fitness_state (V1, legacy)
+- health_recovery_daily
+
+---
+
+## 2.4 Model layer (V2)
+
+Новые таблицы:
+
+- load_state_daily_v2
+- readiness_daily
+
+---
+
+## 2.5 User insight layer
+
+Использует Model V2:
+
+- daily readiness summary
+- ride briefing
+- training feedback
+- recommendations
+
+---
+
+# 3. Load Model V2
+
+## 3.1 Параметры
+
+- tau_fitness ≈ 40
+- tau_fatigue_fast ≈ 2
+- tau_fatigue_slow ≈ 7
+
+## 3.2 Формулы
+
+fitness[d] =
+    fitness[d-1] + (load_input[d] - fitness[d-1]) / tau_fitness
+
+fatigue_fast[d] =
+    fatigue_fast[d-1] + (load_input[d] - fatigue_fast[d-1]) / tau_fatigue_fast
+
+fatigue_slow[d] =
+    fatigue_slow[d-1] + (load_input[d] - fatigue_slow[d-1]) / tau_fatigue_slow
+
+fatigue_total[d] = fatigue_fast[d] + fatigue_slow[d]
+
+freshness[d] = fitness[d] - fatigue_total[d]
+
+---
+
+# 4. Recovery Model
+
+Источник: HealthKit
+
+Данные:
+
+- sleep
+- HRV
+- resting HR
+- weight
+
+## 4.1 Текущая реализация (V1)
+
+health_recovery_daily:
+
+- sleep_minutes
+- resting_hr_bpm
+- hrv_daily_median_ms
+- weight_kg
+- recovery_score_simple
+
+## 4.2 План расширения
+
+Добавить:
+
+- sleep_score_simple
+- hrv_dev (относительно baseline)
+- rhr_dev
+
+---
+
+# 5. Readiness Model V2
+
+## 5.1 Базовая формула (V1)
+
+readiness_score_raw =
+    w1 * freshness +
+    w2 * recovery_score_simple
+
+## 5.2 Расширенная формула (V2+)
+
+readiness_score_raw =
+    w1 * freshness
+  + w2 * recovery_score
+  + w3 * hrv_dev
+  - w4 * rhr_dev
+  + w5 * sleep_score
+
+---
+
+# 6. Probability Layer
+
+good_day_probability = sigmoid(readiness_score_raw)
+
+Назначение:
+- оценка вероятности успешной тренировки
+- основа для рекомендаций
+
+---
+
+# 7. Таблицы Model V2
+
+## 7.1 load_state_daily_v2
+
+- tss
+- load_input_nonlinear
+- fitness
+- fatigue_fast
+- fatigue_slow
+- fatigue_total
+- freshness
+
+## 7.2 readiness_daily
+
+- freshness
+- recovery_score
+- readiness_score
+- good_day_probability
+- explanation_json
+
+---
+
+# 8. Roadmap
+
+## Phase 1
+- load_state_daily_v2
+- fast / slow fatigue
+
+## Phase 2
+- расширение health_recovery_daily
+- readiness_daily (freshness + recovery)
+
+## Phase 3
+- probability layer
+- интеграция в user layer
+
+## Phase 4
+- baseline (HRV_dev, RHR_dev)
+- улучшение модели
+
+---
+
+# 9. Что сознательно НЕ делаем сейчас
+
+- ML модели
+- ARIMA / forecasting
+- сложные нелинейные системы
+- personalization через обучение
+
+Причина:
+приоритет — прозрачность и интерпретируемость
+
+---
+
+# 10. Ключевой принцип
+
+Model V2:
+
+Сначала объясняет нагрузку  
+Потом корректируется сигналами восстановления  
+
+Это базовая архитектура Human Engine.
\ No newline at end of file