docs(readme): редизайн README и удаление зависимости от ffmpeg

- Зачем:
  - README перегружен деталями GPU/бенчмарков, нет Quick Start, macOS/Windows — второй класс.
  - системный ffmpeg не нужен — PyAV (зависимость faster-whisper) включает FFmpeg в wheels.
- Что:
  - переписан README: Quick Start в первых строках, установка без клонирования через uv tool install, паритет платформ, progressive disclosure через <details>.
  - удалена функция check_ffmpeg() из utils.py, убраны импорт и вызовы из cli.py.
  - убраны моки check_ffmpeg и тест ffmpeg-ошибки из test_cli.py.
  - GPU-контент вынесен в docs/gpu.md, добавлен CONTRIBUTING.md.
- Проверка:
  - uv run pytest — 97 passed, 1 skipped.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>

CONTRIBUTING.md

@@ -0,0 +1,45 @@
+# Contributing
+
+## Быстрый старт для разработчика
+
+```bash
+git clone https://github.com/dementev-dev/local-transcriber
+cd local-transcriber
+uv sync
+```
+
+## Запуск
+
+```bash
+uv run transcribe meeting.mp4        # CLI
+uv run pytest                         # тесты
+uv run pytest -v                      # подробный вывод тестов
+```
+
+## Структура проекта
+
+```
+src/local_transcriber/
+├── cli.py           # Точка входа CLI (typer)
+├── config.py        # Загрузка .transcriber.toml, device-aware дефолты
+├── formatter.py     # Форматирование результата в markdown
+├── transcriber.py   # Обёртка над faster-whisper (загрузка модели, транскрипция)
+└── utils.py         # Утилиты: валидация файлов, детект устройства, глобы
+tests/
+├── test_cli.py      # Тесты CLI (typer runner + моки)
+└── ...
+```
+
+## Соглашения
+
+- Тесты: `uv run pytest` должен проходить перед PR
+- Стиль: стандартный Python (ruff-совместимый)
+- Коммиты: [Conventional Commits](https://www.conventionalcommits.org/)
+- Язык кода: английский (имена, комментарии); UI-строки для пользователя — русский
+
+## Как сделать PR
+
+1. Форкните репозиторий
+2. Создайте ветку: `git checkout -b feat/my-feature`
+3. Убедитесь, что тесты проходят: `uv run pytest`
+4. Откройте Pull Request с описанием изменений

README.md

@@ -1,44 +1,54 @@
 # local-transcriber
 
-Локальный CLI для транскрипции аудио и видео через [faster-whisper](https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper).
+Локальная транскрипция аудио и видео в markdown — без облака, без API-ключей.
-Принимает файл, распознаёт речь на машине (без внешних API) и создаёт markdown с таймкодами.
-Результат удобен для последующей обработки ИИ — суммаризация, action items и т.д.
-Работает с GPU (NVIDIA CUDA, быстро) и CPU (медленнее).
 
 ```bash
 transcribe meeting.mp4
 # → meeting-transcript.md
 ```
 
-## Требования
+- **Полностью локально** — данные не покидают машину
-
+- **Авто-GPU** — автоматически использует NVIDIA CUDA, если доступен
-- Python ≥ 3.10
+- **Батч-режим** — обработка нескольких файлов за один вызов
-- [uv](https://docs.astral.sh/uv/) — менеджер пакетов
+- **Markdown с таймкодами** — удобен для суммаризации ИИ
-- ffmpeg в PATH
+- **Аудио и видео** — mp3, wav, mp4, mkv и [другие форматы](#поддерживаемые-форматы)
-- (Опционально) NVIDIA GPU + установленный драйвер (проверка: `nvidia-smi`)
 
 ## Установка
 
-```bash
+**1. Установить [uv](https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/)** (если ещё нет):
-git clone <repo>
-cd local-transcriber
-uv tool install .
-```
-
-После этого команда `transcribe` доступна глобально в PATH.
-
-Обновление после `git pull`:
 
 ```bash
-uv tool install --force .
+curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh          # Linux / macOS
+```
+```powershell
+powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"  # Windows
 ```
 
-Модели скачиваются автоматически при первом запуске (~1.5 GB для medium, ~3 GB для large-v3),
+**2. Установить transcriber:**
-нужен доступ в интернет (Hugging Face Hub).
 
-> **Если `transcribe: command not found`** — убедитесь, что директория
+```bash
-> инструментов uv добавлена в PATH. Выполните `uv tool dir --bin`
+uv tool install git+https://github.com/dementev-dev/local-transcriber
-> чтобы узнать путь, и добавьте его в PATH вашего shell.
+```
+
+**3. Готово:**
+
+```bash
+transcribe meeting.mp4
+```
+Модели скачиваются автоматически при первом запуске (~1.5 GB для medium), нужен доступ в интернет.
+
+<details>
+<summary><code>transcribe: command not found</code></summary>
+
+Выполните `uv tool update-shell` — это добавит нужный путь в PATH автоматически.
+
+</details>
+
+**Обновление:**
+
+```bash
+uv tool install --force git+https://github.com/dementev-dev/local-transcriber
+```
 
 ## Использование
 
@@ -73,34 +83,9 @@ transcribe *.mp4 --force
 
 - Файлы с существующим транскриптом (`*-transcript.md`) автоматически пропускаются
 - `--force` / `-f` — перезаписать существующие транскрипты
-- В конце выводится итоговая статистика: обработано, пропущено, ошибок
 - При ошибке в одном файле остальные продолжают обрабатываться
 - `--output` несовместим с несколькими файлами
 
-### Конфигурационный файл
-
-Дефолтные параметры можно задать в `.transcriber.toml`:
-
-```toml
-language = "ru"
-model = "large-v3"
-compute_type = "float16"
-```
-
-Порядок поиска:
-1. `.transcriber.toml` в текущей директории (проектный конфиг)
-2. `~/.config/transcriber/config.toml` (глобальный конфиг пользователя)
-
-Приоритет: **CLI-аргумент > конфиг > device-aware дефолт > встроенный дефолт**.
-
-Дефолты зависят от устройства (если не заданы явно):
-
-| Параметр | GPU (CUDA) | CPU |
-|----------|-----------|-----|
-| model | medium | medium |
-| compute_type | float16 | float32 |
-| language | ru | ru |
-
 ### Опции CLI
 
 | Опция | Сокращение | По умолчанию | Описание |
@@ -113,7 +98,76 @@ compute_type = "float16"
 | `--force` | `-f` | — | Перезаписать существующие транскрипты |
 | `--verbose` | `-v` | — | Подробный вывод |
 
-## Модели
+## Платформы
+
+|  | Linux / WSL2 | macOS | Windows |
+|---|---|---|---|
+| CPU | ✅ | ✅ | ✅ |
+| GPU (NVIDIA) | ✅ авто | — | ✅ (нужен CUDA toolkit) |
+
+<details>
+<summary>Linux / WSL2</summary>
+
+- GPU работает из коробки — cuBLAS ставится автоматически как зависимость
+- Нужен только драйвер NVIDIA (проверка: `nvidia-smi`)
+- На ARM (aarch64) cuBLAS через pip недоступен — нужен системный CUDA toolkit
+
+</details>
+
+<details>
+<summary>macOS</summary>
+
+- Работает на CPU (Intel и Apple Silicon)
+- GPU (CUDA) недоступен — NVIDIA не поддерживает macOS
+
+</details>
+
+<details>
+<summary>Windows</summary>
+
+- CPU работает из коробки
+- Для GPU нужен CUDA toolkit:
+  ```
+  winget install -e --id Nvidia.CUDA
+  ```
+  > `winget install` требует запуска от имени администратора (elevated terminal).
+  > `uv tool install` работает без админа (ставит в пользовательскую директорию).
+- После установки CUDA перезапустите терминал
+
+</details>
+
+## Конфигурация
+
+Дефолтные параметры можно задать в `.transcriber.toml`:
+
+```toml
+model = "large-v3"
+language = "en"
+```
+
+Порядок поиска:
+1. `.transcriber.toml` в текущей директории
+2. `~/.config/transcriber/config.toml`
+
+Приоритет: **CLI-аргумент > конфиг > device-aware дефолт > встроенный дефолт**.
+
+Дефолты зависят от устройства:
+
+| Параметр | GPU (CUDA) | CPU |
+|----------|-----------|-----|
+| model | medium | medium |
+| compute_type | float16 | float32 |
+| language | ru | ru |
+
+## Модели и GPU
+
+Рекомендации:
+- **По умолчанию:** `medium` — хороший баланс скорости и качества
+- **Макс. качество:** `large-v3` + `--compute-type float16` (GPU)
+- **Быстрый тест:** `tiny` — для проверки пайплайна
+
+<details>
+<summary>Таблица моделей</summary>
 
 | Модель | Размер на диске | VRAM (int8) | Скорость (GPU) | Качество |
 |--------|----------------|-------------|----------------|----------|
@@ -123,7 +177,10 @@ compute_type = "float16"
 | `medium` | ~1.5 GB | ~2.5 GB | ★★ | ★★★★ |
 | `large-v3` | ~3 GB | ~2.5 GB | ★ | ★★★★★ |
 
-### Типы квантизации (`--compute-type`)
+</details>
+
+<details>
+<summary>Типы квантизации (--compute-type)</summary>
 
 | Тип | Устройство | VRAM/RAM | Качество | Когда использовать |
 |-----|-----------|----------|----------|--------------------|
@@ -133,77 +190,14 @@ compute_type = "float16"
 | `float32` | CPU | Среднее | Отлично | **По умолчанию для CPU** |
 
 **Важно:** `int8` на длинных записях может давать галлюцинации (повтор фраз, потеря контента).
-`float16` и `float32` значительно стабильнее на записях >20 минут с техническими терминами.
+`float16` и `float32` значительно стабильнее на записях >20 минут.
 
-## Установка ffmpeg
+</details>
 
-- **Linux / WSL2**: `sudo apt install ffmpeg`
+Подробнее: бенчмарки, совместимость GPU, результаты тестирования — [docs/gpu.md](docs/gpu.md).
-- **macOS**: `brew install ffmpeg`
-- **Windows**: `winget install ffmpeg`
 
-## GPU и CUDA
+<details>
-
+<summary>Формат вывода</summary>
-Для работы с GPU необходим установленный NVIDIA драйвер
-(проверка: `nvidia-smi` в терминале). Драйвер предоставляет `libcuda.so.1`,
-без которого CUDA не работает — его нельзя поставить через pip.
-
-### По платформам
-
-- **Linux / WSL2 (x86_64)**: библиотека cuBLAS ставится автоматически
-  (зависимость `nvidia-cublas-cu12` подтягивается при установке).
-  Дополнительных шагов не требуется.
-  На ARM (aarch64) cuBLAS через pip недоступен — нужен системный CUDA toolkit.
-- **Windows**: нужен системный CUDA toolkit
-  (`choco install cuda` или `winget install -e --id Nvidia.CUDA`)
-
-### Режимы `--device`
-
-- `auto` (по умолчанию) — выберет GPU если `nvidia-smi` доступен, иначе CPU
-- `cuda` — строго GPU, ошибка если недоступен (без silent fallback)
-- `cpu` — строго CPU
-
-### Совместимость GPU
-
-| GPU | VRAM | medium float16 | large-v3 float16 | Рекомендация |
-|-----|------|---------------|-----------------|--------------|
-| RTX 3060 | 6 GB | ✅ | ✅ | medium float16 (дефолт) |
-| RTX 4050 | 6 GB | ✅ | ✅ | medium float16 |
-| Quadro M3000M | 4 GB | ✅ | ⚠️ tight | medium float16 или int8 |
-
-### Ожидаемая скорость
-
-Замеры на RTX 3060 Laptop (6 GB) и Intel CPU (WSL2):
-
-| Конфигурация | 16 мин файл | 42 мин файл | Отн. скорость |
-|-------------|-------------|-------------|---------------|
-| GPU + medium float16 | ~35с | ~133с | ~19x реалтайм |
-| GPU + large-v3 float16 | ~90с | ~350с | ~7x реалтайм |
-| CPU + medium float32 | 613с (10 мин) | ~26 мин* | ~1.5x реалтайм |
-| CPU + large-v3 int8 | 839с (14 мин) | ~37 мин* | ~1:1 реалтайм |
-
-*Оценка на основе пропорции.
-
-### Результаты тестирования качества
-
-Тесты проведены на реальных записях рабочих созвонов (русский язык, технические термины:
-SQL, PostgreSQL, Greenplum, Airflow, ClickHouse, Docker, CDR, GTP, MAP).
-
-| Конфигурация | Качество (длинная запись, 42 мин) | Проблемы |
-|---|---|---|
-| large-v3 int8 GPU | Плохо | Галлюцинации (фразы ×25), потеря контента |
-| large-v3 float16 GPU | Отлично | — |
-| medium float16 GPU | Хорошо | Редкие мелкие ляпы в терминах |
-| medium float32 CPU | Хорошо | Сопоставимо с large-v3 int8, без галлюцинаций |
-| large-v3 int8 CPU | Хорошо | Без галлюцинаций (на коротких файлах) |
-
-**Ключевые выводы:**
-
-1. **Указание языка (`--language ru`) критично** — auto-detect может ошибиться и выдать мусор
-2. **float16/float32 стабильнее int8** — особенно на записях >20 минут
-3. **medium + float16 на GPU — лучший баланс** скорости и качества для повседневного использования
-4. **large-v3 + float16 на GPU** — для максимального качества важных записей
-
-## Формат выходного файла
 
 ```markdown
 # Транскрипт: meeting.mp4
@@ -217,20 +211,29 @@ SQL, PostgreSQL, Greenplum, Airflow, ClickHouse, Docker, CDR, GTP, MAP).
 ---
 
 [00:00:00.00 - 00:00:15.40] Добрый день, коллеги. Сегодня мы обсудим результаты
-квартала. Первый вопрос — по метрикам продукта. Как вы видите на слайде, MAU вырос
+квартала. Первый вопрос — по метрикам продукта.
-на двадцать три процента по сравнению с предыдущим кварталом.
 
 [00:00:18.10 - 00:00:25.73] Теперь перейдём к финансовым показателям.
-
-...
 ```
 
 Близкие по времени сегменты автоматически объединяются в абзацы (пауза > 2 сек или длительность > 60 сек разделяет абзацы).
 Таймкоды: `MM:SS.ss`, для записей длиннее 1 часа — `HH:MM:SS.ss`.
 
+</details>
+
 ## Поддерживаемые форматы
 
 - **Аудио**: mp3, wav, flac, ogg, m4a, wma, aac
 - **Видео**: mp4, mkv, avi, mov, webm, ts
 
-Формат определяется по расширению, декодирование выполняет ffmpeg.
+## Для разработчиков
+
+```bash
+git clone https://github.com/dementev-dev/local-transcriber
+cd local-transcriber
+uv sync
+uv run transcribe meeting.mp4   # запуск CLI
+uv run pytest                    # тесты
+```
+
+Подробнее — [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md).

docs/gpu.md

@@ -0,0 +1,90 @@
+# GPU и CUDA
+
+## Режимы `--device`
+
+- `auto` (по умолчанию) — выберет GPU если `nvidia-smi` доступен, иначе CPU
+- `cuda` — строго GPU, ошибка если недоступен (без silent fallback)
+- `cpu` — строго CPU
+
+## Настройка по платформам
+
+### Linux / WSL2 (x86_64)
+
+Библиотека cuBLAS ставится автоматически (зависимость `nvidia-cublas-cu12` подтягивается при установке).
+Дополнительных шагов не требуется.
+
+> На ARM (aarch64) cuBLAS через pip недоступен — нужен системный CUDA toolkit.
+
+### Windows
+
+Нужен системный CUDA toolkit:
+
+```bash
+choco install cuda
+# или
+winget install -e --id Nvidia.CUDA   # требует запуска от имени администратора
+```
+
+После установки перезапустите терминал.
+
+## Совместимость GPU
+
+| GPU | VRAM | medium float16 | large-v3 float16 | Рекомендация |
+|-----|------|---------------|-----------------|--------------|
+| RTX 3060 | 6 GB | ✅ | ✅ | medium float16 (дефолт) |
+| RTX 4050 | 6 GB | ✅ | ✅ | medium float16 |
+| Quadro M3000M | 4 GB | ✅ | ⚠️ tight | medium float16 или int8 |
+
+## Ожидаемая скорость
+
+Замеры на RTX 3060 Laptop (6 GB) и Intel CPU (WSL2):
+
+| Конфигурация | 16 мин файл | 42 мин файл | Отн. скорость |
+|-------------|-------------|-------------|---------------|
+| GPU + medium float16 | ~35с | ~133с | ~19x реалтайм |
+| GPU + large-v3 float16 | ~90с | ~350с | ~7x реалтайм |
+| CPU + medium float32 | 613с (10 мин) | ~26 мин* | ~1.5x реалтайм |
+| CPU + large-v3 int8 | 839с (14 мин) | ~37 мин* | ~1:1 реалтайм |
+
+*Оценка на основе пропорции.
+
+## Результаты тестирования качества
+
+Тесты проведены на реальных записях рабочих созвонов (русский язык, технические термины:
+SQL, PostgreSQL, Greenplum, Airflow, ClickHouse, Docker, CDR, GTP, MAP).
+
+| Конфигурация | Качество (длинная запись, 42 мин) | Проблемы |
+|---|---|---|
+| large-v3 int8 GPU | Плохо | Галлюцинации (фразы ×25), потеря контента |
+| large-v3 float16 GPU | Отлично | — |
+| medium float16 GPU | Хорошо | Редкие мелкие ляпы в терминах |
+| medium float32 CPU | Хорошо | Сопоставимо с large-v3 int8, без галлюцинаций |
+| large-v3 int8 CPU | Хорошо | Без галлюцинаций (на коротких файлах) |
+
+### Ключевые выводы
+
+1. **Указание языка (`--language ru`) критично** — auto-detect может ошибиться и выдать мусор
+2. **float16/float32 стабильнее int8** — особенно на записях >20 минут
+3. **medium + float16 на GPU — лучший баланс** скорости и качества для повседневного использования
+4. **large-v3 + float16 на GPU** — для максимального качества важных записей
+
+## Troubleshooting
+
+### CUDA не обнаружен
+
+Убедитесь, что `nvidia-smi` возвращает информацию о GPU. Драйвер NVIDIA предоставляет `libcuda.so.1`,
+без которого CUDA не работает — его нельзя поставить через pip.
+
+### Windows: ошибка при загрузке модели на GPU
+
+GPU на Windows требует CUDA toolkit (включает cuBLAS). Установите:
+```bash
+choco install cuda
+# или
+winget install -e --id Nvidia.CUDA
+```
+После установки перезапустите терминал.
+
+### ARM (aarch64)
+
+cuBLAS через pip недоступен на ARM — нужен системный CUDA toolkit.

src/local_transcriber/cli.py

@@ -18,7 +18,6 @@ from .transcriber import (
 )
 from .utils import (
     build_output_path,
-    check_ffmpeg,
     detect_device,
     expand_globs,
     get_gpu_name,
@@ -111,7 +110,6 @@ def _run_single(
 ) -> None:
     start = time.monotonic()
 
-    check_ffmpeg()
     validated_file = validate_input_file(file)
     requested_device = defaults["device"]
     resolved_device = detect_device(requested_device)
@@ -198,8 +196,6 @@ def _run_batch(
     verbose: bool,
     force: bool,
 ) -> None:
-    check_ffmpeg()
-
     # Phase 1: Prescan
     to_process: list[Path] = []
     skipped = 0

src/local_transcriber/utils.py

@@ -1,7 +1,6 @@
 import glob
 import shutil
 import subprocess
-import sys
 import warnings
 from pathlib import Path
 
@@ -11,18 +10,6 @@ SUPPORTED_EXTENSIONS = {
 }
 
 
-def check_ffmpeg() -> None:
-    try:
-        subprocess.run(["ffmpeg", "-version"], capture_output=True, check=False)
-    except FileNotFoundError:
-        sys.exit(
-            "ffmpeg не найден в PATH. Установите ffmpeg:\n"
-            "  Linux:   apt install ffmpeg\n"
-            "  Windows: winget install ffmpeg\n"
-            "  macOS:   brew install ffmpeg"
-        )
-
-
 def detect_device(requested: str = "auto") -> str:
     if requested != "auto":
         return requested

tests/test_cli.py

@@ -40,7 +40,6 @@ def _single_patches(result=None, tmp_file=None, actual_device="cpu"):
     tfr = TranscribeFileResult(result=result, model=model, actual_device=actual_device)
     return [
         patch("local_transcriber.cli.load_config", return_value={}),
-        patch("local_transcriber.cli.check_ffmpeg"),
         patch("local_transcriber.cli.validate_input_file", return_value=tmp_file),
         patch("local_transcriber.cli.detect_device", return_value=actual_device),
         patch("local_transcriber.cli.ensure_model_available", return_value="/models/medium"),
@@ -55,7 +54,7 @@ def test_cli_happy_path_exit_code_zero(tmp_path):
     audio.write_bytes(b"fake")
 
     patches = _single_patches(tmp_file=audio)
-    with patches[0], patches[1], patches[2], patches[3], patches[4], patches[5], patches[6], patches[7]:
+    with patches[0], patches[1], patches[2], patches[3], patches[4], patches[5], patches[6]:
         out = runner.invoke(app, [str(audio)])
 
     assert out.exit_code == 0
@@ -71,7 +70,6 @@ def test_cli_default_options_passed_to_transcribe(tmp_path):
 
     with (
         patch("local_transcriber.cli.load_config", return_value={}),
-        patch("local_transcriber.cli.check_ffmpeg"),
         patch("local_transcriber.cli.validate_input_file", return_value=audio),
         patch("local_transcriber.cli.detect_device", return_value="cpu"),
         patch("local_transcriber.cli.ensure_model_available", return_value="/models/medium"),
@@ -98,7 +96,6 @@ def test_cli_custom_options(tmp_path):
 
     with (
         patch("local_transcriber.cli.load_config", return_value={}),
-        patch("local_transcriber.cli.check_ffmpeg"),
         patch("local_transcriber.cli.validate_input_file", return_value=audio),
         patch("local_transcriber.cli.detect_device", return_value="cuda"),
         patch("local_transcriber.cli.ensure_model_available", return_value="/models/small"),
@@ -131,7 +128,6 @@ def test_cli_verbose_passes_on_segment_callback(tmp_path):
 
     with (
         patch("local_transcriber.cli.load_config", return_value={}),
-        patch("local_transcriber.cli.check_ffmpeg"),
         patch("local_transcriber.cli.validate_input_file", return_value=audio),
         patch("local_transcriber.cli.detect_device", return_value="cpu"),
         patch("local_transcriber.cli.ensure_model_available", return_value="/models/medium"),
@@ -152,7 +148,7 @@ def test_cli_empty_speech_warning(tmp_path):
     result = _make_result(segments=[])
 
     patches = _single_patches(result=result, tmp_file=audio)
-    with patches[0], patches[1], patches[2], patches[3], patches[4], patches[5], patches[6], patches[7]:
+    with patches[0], patches[1], patches[2], patches[3], patches[4], patches[5], patches[6]:
         out = runner.invoke(app, [str(audio)])
 
     assert out.exit_code == 0
@@ -170,7 +166,6 @@ def test_cli_default_output_path(tmp_path):
 
     with (
         patch("local_transcriber.cli.load_config", return_value={}),
-        patch("local_transcriber.cli.check_ffmpeg"),
         patch("local_transcriber.cli.validate_input_file", return_value=audio),
         patch("local_transcriber.cli.detect_device", return_value="cpu"),
         patch("local_transcriber.cli.ensure_model_available", return_value="/models/medium"),
@@ -196,7 +191,6 @@ def test_cli_custom_output_path(tmp_path):
 
     with (
         patch("local_transcriber.cli.load_config", return_value={}),
-        patch("local_transcriber.cli.check_ffmpeg"),
         patch("local_transcriber.cli.validate_input_file", return_value=audio),
         patch("local_transcriber.cli.detect_device", return_value="cpu"),
         patch("local_transcriber.cli.ensure_model_available", return_value="/models/medium"),
@@ -210,19 +204,6 @@ def test_cli_custom_output_path(tmp_path):
     assert written_path == out_file
 
 
-def test_cli_error_exit_code_one(tmp_path):
-    audio = tmp_path / "test.mp3"
-    audio.write_bytes(b"fake")
-
-    with (
-        patch("local_transcriber.cli.load_config", return_value={}),
-        patch("local_transcriber.cli.check_ffmpeg", side_effect=SystemExit(1)),
-    ):
-        out = runner.invoke(app, [str(audio)])
-
-    assert out.exit_code == 1
-
-
 def test_cli_passes_status_callback_to_transcribe(tmp_path):
     audio = tmp_path / "test.mp3"
     audio.write_bytes(b"fake")
@@ -233,7 +214,6 @@ def test_cli_passes_status_callback_to_transcribe(tmp_path):
 
     with (
         patch("local_transcriber.cli.load_config", return_value={}),
-        patch("local_transcriber.cli.check_ffmpeg"),
         patch("local_transcriber.cli.validate_input_file", return_value=audio),
         patch("local_transcriber.cli.detect_device", return_value="cpu"),
         patch("local_transcriber.cli.ensure_model_available", return_value="/models/medium"),
@@ -258,7 +238,6 @@ def test_cli_resolves_model_before_transcribe(tmp_path):
 
     with (
         patch("local_transcriber.cli.load_config", return_value={}),
-        patch("local_transcriber.cli.check_ffmpeg"),
         patch("local_transcriber.cli.validate_input_file", return_value=audio),
         patch("local_transcriber.cli.detect_device", return_value="cpu"),
         patch("local_transcriber.cli.ensure_model_available", return_value="/models/large-v3") as mock_ensure,
@@ -281,7 +260,6 @@ def test_cli_windows_cuda_diagnostic(tmp_path):
 
     with (
         patch("local_transcriber.cli.load_config", return_value={}),
-        patch("local_transcriber.cli.check_ffmpeg"),
         patch("local_transcriber.cli.validate_input_file", return_value=audio),
         patch("local_transcriber.cli.detect_device", return_value="cuda"),
         patch("local_transcriber.cli.ensure_model_available", return_value="/models/medium"),
@@ -305,7 +283,6 @@ def test_cli_linux_cuda_error_no_windows_hint(tmp_path):
 
     with (
         patch("local_transcriber.cli.load_config", return_value={}),
-        patch("local_transcriber.cli.check_ffmpeg"),
         patch("local_transcriber.cli.validate_input_file", return_value=audio),
         patch("local_transcriber.cli.detect_device", return_value="cuda"),
         patch("local_transcriber.cli.ensure_model_available", return_value="/models/medium"),
@@ -330,7 +307,6 @@ def test_cli_device_fallback_warning(tmp_path):
 
     with (
         patch("local_transcriber.cli.load_config", return_value={}),
-        patch("local_transcriber.cli.check_ffmpeg"),
         patch("local_transcriber.cli.validate_input_file", return_value=audio),
         patch("local_transcriber.cli.detect_device", return_value="cuda"),
         patch("local_transcriber.cli.ensure_model_available", return_value="/models/medium"),
@@ -354,7 +330,6 @@ def test_cli_strict_device_passed_to_transcribe(tmp_path):
 
     with (
         patch("local_transcriber.cli.load_config", return_value={}),
-        patch("local_transcriber.cli.check_ffmpeg"),
         patch("local_transcriber.cli.validate_input_file", return_value=audio),
         patch("local_transcriber.cli.detect_device", return_value="cuda"),
         patch("local_transcriber.cli.ensure_model_available", return_value="/models/medium"),
@@ -374,7 +349,6 @@ def test_cli_strict_device_passed_to_transcribe(tmp_path):
 
     with (
         patch("local_transcriber.cli.load_config", return_value={}),
-        patch("local_transcriber.cli.check_ffmpeg"),
         patch("local_transcriber.cli.validate_input_file", return_value=audio),
         patch("local_transcriber.cli.detect_device", return_value="cpu"),
         patch("local_transcriber.cli.ensure_model_available", return_value="/models/medium"),
@@ -395,7 +369,6 @@ def test_cli_keyboard_interrupt(tmp_path):
 
     with (
         patch("local_transcriber.cli.load_config", return_value={}),
-        patch("local_transcriber.cli.check_ffmpeg"),
         patch("local_transcriber.cli.validate_input_file", return_value=audio),
         patch("local_transcriber.cli.detect_device", return_value="cpu"),
         patch("local_transcriber.cli.ensure_model_available", return_value="/models/medium"),
@@ -429,7 +402,6 @@ def test_cli_unexpected_error_verbose_traceback(tmp_path):
 
     with (
         patch("local_transcriber.cli.load_config", return_value={}),
-        patch("local_transcriber.cli.check_ffmpeg"),
         patch("local_transcriber.cli.validate_input_file", return_value=audio),
         patch("local_transcriber.cli.detect_device", return_value="cpu"),
         patch("local_transcriber.cli.ensure_model_available", return_value="/models/medium"),
@@ -451,7 +423,6 @@ def test_cli_unexpected_error_no_verbose_hint(tmp_path):
 
     with (
         patch("local_transcriber.cli.load_config", return_value={}),
-        patch("local_transcriber.cli.check_ffmpeg"),
         patch("local_transcriber.cli.validate_input_file", return_value=audio),
         patch("local_transcriber.cli.detect_device", return_value="cpu"),
         patch("local_transcriber.cli.ensure_model_available", return_value="/models/medium"),
@@ -481,7 +452,6 @@ def test_cli_batch_two_files(tmp_path):
 
     with (
         patch("local_transcriber.cli.load_config", return_value={}),
-        patch("local_transcriber.cli.check_ffmpeg"),
         patch("local_transcriber.cli.validate_input_file", side_effect=lambda p: p),
         patch("local_transcriber.cli.detect_device", return_value="cpu"),
         patch("local_transcriber.cli.ensure_model_available", return_value="/models/medium"),
@@ -509,7 +479,6 @@ def test_cli_batch_skips_existing(tmp_path):
 
     with (
         patch("local_transcriber.cli.load_config", return_value={}),
-        patch("local_transcriber.cli.check_ffmpeg"),
         patch("local_transcriber.cli.validate_input_file", side_effect=lambda p: p),
         patch("local_transcriber.cli.detect_device", return_value="cpu"),
         patch("local_transcriber.cli.ensure_model_available", return_value="/models/medium"),
@@ -537,7 +506,6 @@ def test_cli_batch_all_skipped_no_model_load(tmp_path):
 
     with (
         patch("local_transcriber.cli.load_config", return_value={}),
-        patch("local_transcriber.cli.check_ffmpeg"),
         patch("local_transcriber.cli.validate_input_file", side_effect=lambda p: p),
         patch("local_transcriber.cli.load_model", mock_load_model),
     ):
@@ -560,7 +528,6 @@ def test_cli_batch_force_overwrites(tmp_path):
 
     with (
         patch("local_transcriber.cli.load_config", return_value={}),
-        patch("local_transcriber.cli.check_ffmpeg"),
         patch("local_transcriber.cli.validate_input_file", side_effect=lambda p: p),
         patch("local_transcriber.cli.detect_device", return_value="cpu"),
         patch("local_transcriber.cli.ensure_model_available", return_value="/models/medium"),
@@ -595,7 +562,6 @@ def test_cli_batch_per_file_error(tmp_path):
 
     with (
         patch("local_transcriber.cli.load_config", return_value={}),
-        patch("local_transcriber.cli.check_ffmpeg"),
         patch("local_transcriber.cli.validate_input_file", side_effect=lambda p: p),
         patch("local_transcriber.cli.detect_device", return_value="cpu"),
         patch("local_transcriber.cli.ensure_model_available", return_value="/models/medium"),
@@ -627,7 +593,6 @@ def test_cli_batch_invalid_in_prescan(tmp_path):
 
     with (
         patch("local_transcriber.cli.load_config", return_value={}),
-        patch("local_transcriber.cli.check_ffmpeg"),
         patch("local_transcriber.cli.validate_input_file", side_effect=validate_side_effect),
         patch("local_transcriber.cli.detect_device", return_value="cpu"),
         patch("local_transcriber.cli.ensure_model_available", return_value="/models/medium"),
@@ -674,7 +639,6 @@ def test_cli_config_applied(tmp_path):
 
     with (
         patch("local_transcriber.cli.load_config", return_value={"model": "tiny"}),
-        patch("local_transcriber.cli.check_ffmpeg"),
         patch("local_transcriber.cli.validate_input_file", return_value=audio),
         patch("local_transcriber.cli.detect_device", return_value="cpu"),
         patch("local_transcriber.cli.ensure_model_available", return_value="/models/tiny") as mock_ensure,
@@ -696,7 +660,6 @@ def test_cli_cli_overrides_config(tmp_path):
 
     with (
         patch("local_transcriber.cli.load_config", return_value={"model": "tiny"}),
-        patch("local_transcriber.cli.check_ffmpeg"),
         patch("local_transcriber.cli.validate_input_file", return_value=audio),
         patch("local_transcriber.cli.detect_device", return_value="cpu"),
         patch("local_transcriber.cli.ensure_model_available", return_value="/models/small") as mock_ensure,
@@ -722,7 +685,6 @@ def test_cli_batch_fallback_warning(tmp_path):
 
     with (
         patch("local_transcriber.cli.load_config", return_value={}),
-        patch("local_transcriber.cli.check_ffmpeg"),
         patch("local_transcriber.cli.validate_input_file", side_effect=lambda p: p),
         patch("local_transcriber.cli.detect_device", return_value="cuda"),
         patch("local_transcriber.cli.ensure_model_available", return_value="/models/medium"),
@@ -750,7 +712,6 @@ def test_cli_batch_empty_speech_warning(tmp_path):
 
     with (
         patch("local_transcriber.cli.load_config", return_value={}),
-        patch("local_transcriber.cli.check_ffmpeg"),
         patch("local_transcriber.cli.validate_input_file", side_effect=lambda p: p),
         patch("local_transcriber.cli.detect_device", return_value="cpu"),
         patch("local_transcriber.cli.ensure_model_available", return_value="/models/medium"),
@@ -781,7 +742,6 @@ def test_cli_batch_midstream_fallback_warning(tmp_path):
 
     with (
         patch("local_transcriber.cli.load_config", return_value={}),
-        patch("local_transcriber.cli.check_ffmpeg"),
         patch("local_transcriber.cli.validate_input_file", side_effect=lambda p: p),
         patch("local_transcriber.cli.detect_device", return_value="cuda"),
         patch("local_transcriber.cli.ensure_model_available", return_value="/models/medium"),
@@ -808,7 +768,6 @@ def test_cli_batch_model_loaded_once(tmp_path):
 
     with (
         patch("local_transcriber.cli.load_config", return_value={}),
-        patch("local_transcriber.cli.check_ffmpeg"),
         patch("local_transcriber.cli.validate_input_file", side_effect=lambda p: p),
         patch("local_transcriber.cli.detect_device", return_value="cpu"),
         patch("local_transcriber.cli.ensure_model_available", return_value="/models/medium"),