Клиент — контент-студия (SEO-тексты, 40+ авторов). Заготовки приходили в .txt и .md: разный регистр заголовков, неразрывные пробелы, «умные» кавычки, лишние дефисы. Редактор тратил 15–20 минут на ручную правку каждого файла перед заливкой в CMS. Задача: консольный Python-скрипт — папка с исходниками → нормализация заголовков, очистка спецсимволов, один структурированный итоговый документ. Без GUI; пути и правила — в config.py. Реализация: • чтение всех .txt / .md из INPUT_DIR рекурсивно; • распознавание заголовков: markdown (# ## ###) и «короткая строка + пустая строка»; • HEADING_CASE: sentence / title — настройка в конфиге; • очистка: NBSP, управляющие символы, повторные пробелы, типографский мусор; • сборка OUTPUT.md с оглавлением и разделителями между исходниками; • лог: сколько файлов обработано, warnings по нераспознанным заголовкам; • CLI: python prepare.py [--dry-run]. Стек: Python 3.11, pathlib, regex, config.py, requirements.txt, README. Приёмка: 20 эталонных файлов «до/после» согласованы с редактором. Итог: подготовка файла ~1–2 минуты вместо 15–20; единый стиль заголовков в потоке. NDA: студия не публикуется.