diff --git a/sk1/README.md b/sk1/README.md
deleted file mode 100644
index efd94ec..0000000
--- a/sk1/README.md
+++ /dev/null
@@ -1,124 +0,0 @@
-# 🧠 Detekcia nenávistnej reči
-
-Webová aplikácia na klasifikáciu textov a detekciu nenávistnej alebo toxickej reči. 
-
----
-
-## Čo aplikácia robí
-
-- Umožňuje používateľovi zadať text cez frontend (React)
-- Text sa odosiela na backend (Flask API), kde je analyzovaný pomocou ML modelu
-- Výsledok predikcie („Pravdepodobne toxický“ alebo „Neutrálny text“) sa zobrazí používateľovi
-- Každá požiadavka sa uloží do `history.json` spolu s časovou pečiatkou
-- Endpoint `/api/history` vracia históriu predikcií vo formáte JSON
-
----
-
-## Použité technológie
-
-### Cloud infraštruktúra – [Railway](https://railway.app)
-- Automatizované nasadenie z GitHub
-- Predkonfigurovaný HTTPS a verejná doména
-- Automatická správa buildov, reštartov a logovania
-
-### Docker
-- Backend kontajnerizovaný vlastným `Dockerfile` (Flask + model)
-- Frontend ako samostatná React služba (build cez Nixpacks alebo Docker)
-- Podpora manuálneho spustenia cez `Docker Compose`
-
-### Lokálna a dočasná perzistencia
-- `history.json`: lokálna databáza vo forme JSON
-- Uchováva: vstupný text, predikciu a čas
-- Endpoint: `GET /api/history`
-
----
-
-## Štruktúra projektu
-```
-.
-├── backend/
-│   ├── app.py              # Flask API endpointy
-│   ├── Dockerfile          # Konfigurácia kontajnera pre backend
-│   └── history.json        # Perzistencia predikcií
-├── frontend/
-│   └── vite.config.js      # Railway doménová konfigurácia
-├── docker-compose.yaml     # Definuje služby pre frontend a backend
-├── prepare-app.sh          # Spustenie Docker kontajnerov
-├── remove-app.sh           # Zastavenie a odstránenie kontajnerov
-└── README.md               # Dokumentácia projektu
-```
-
-## Ako aplikáciu použiť
-
-1. Otvor frontend:  
-   [https://hate-frontend-production.up.railway.app](https://hate-frontend-production.up.railway.app)
-
-2. Zadaj text do vstupného poľa
-
-3. Klikni na tlačidlo ✈️
-
-4. Výsledok sa zobrazí a zároveň uloží do histórie
-
-5. Históriu si môžeš pozrieť cez:  
-   [https://hate-backend-production.up.railway.app/api/history](https://hate-backend-production.up.railway.app/api/history)
-
-### Lokálne spustenie
-
-**Požiadavky:**  
-- OS: Linux/macOS alebo WSL  
-- Docker + Docker Compose
-
-```bash
-chmod +x prepare-app.sh start-app.sh stop-app.sh remove-app.sh
-./prepare-app.sh    # Build a príprava kontajnerov
-./start-app.sh      # Spustenie aplikácie
-./stop-app.sh       # Zastavenie aplikácie
-./remove-app.sh     # Úplné vyčistenie aplikácie a odstránenie všetkých kontajnerov
-```
-
-## API Endpointy
-
-- `POST /api/predict` – predikcia toxickosti zadaného textu
-- `GET /api/history` – výpis histórie všetkých analyzovaných textov
-- `GET /api/history/raw` -	surový obsah history.json
-- `POST /api/history/reset` - resetovanie a vyčistenie histórie
-
-## Model strojového učenia
-
-- **Názov:** [`tetianamohorian/hate_speech_model`](https://huggingface.co/tetianamohorian/hate_speech_model)
-- **Architektúra:** vlastný klasifikačný model trénovaný na báze Slovak-T5-base-small.Model bol vlastnoručne fine-tunovaný na binárnu klasifikáciu textov (toxický vs. neutrálny) s použitím dátovej množiny určenenej na detekciu nenávistnej reči [`TUKE-KEMT/hate_speech_slovak`](https://huggingface.co/datasets/TUKE-KEMT/hate_speech_slovak).
-- **Typ:** Encoder-decoder transformer, finetunovaný na binárnu klasifikáciu (toxický / neutrálny)
-
-
-## Použité knižnice
-
-- `transformers` – práca s Hugging Face modelmi
-
-- `torch` – tensorový backend
-
-- `flask` – API backend
-
-- `flask_cors` – povolenie CORS
-
-- `flask_caching` – cache výsledkov
-
-## Funkcionality
-
-Projekt demonštruje:
-
-- Nasadenie do cloudu (Railway) ✅
-
-- HTTPS certifikát ✅
-
-- Docker kontajnery pre frontend a backend ✅
-
-- Ukladanie predikcií (JSON) ✅
-
-- Automatické reštarty ✅
-
-- API testovanie ✅
-
-- Kvalitná dokumentácia ✅
-
-
-