- Зачем:
- ускорение транскрипции на x86 CPU (Intel/AMD) в 2-4 раза через OpenVINO GenAI.
- Что:
- создан backends/openvino.py: OpenVINOBackend с ensure_model_available, create_model, transcribe.
- модели скачиваются из HuggingFace (OpenVINO/whisper-*-ov), формат OpenVINO IR.
- аудио декодируется через faster_whisper.decode_audio (PyAV) → .tolist() → pipe.generate(return_timestamps=True).
- контракт compute_type: явный --compute-type уважается; из дефолтов large-v3 получает fp16 автоматически.
- openvino-genai добавлен в pyproject.toml с platform markers (x86_64/AMD64, не macOS).
- compute_type_explicit прокинут через get_backend → load_model → CLI.
- 16 тестов для OpenVINO бэкенда: resolve_repo, ensure, create, transcribe, validate.
- Проверка:
- uv run pytest -v — 119 passed.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
- Зачем:
- формальное указание условий использования проекта.
- Что:
- создан файл LICENSE с текстом MIT License.
- добавлено поле license = "MIT" в pyproject.toml.
- Проверка:
- cat LICENSE && grep license pyproject.toml.
- Зачем:
- обработка нескольких файлов за один вызов с загрузкой модели один раз.
- хранение дефолтов (модель, язык, устройство) в .transcriber.toml.
- Что:
- добавлен config.py: поиск .transcriber.toml (CWD → ~/.config), парсинг, валидация, приоритет CLI > конфиг > хардкод.
- рефакторинг transcriber.py: выделены load_model() и _transcribe_file() с TranscribeFileResult для переиспользования модели в батче.
- добавлены expand_globs() с дедупликацией и has_existing_transcript() в utils.py.
- CLI: files: list[Path], --force/-f, prescan-first батч с итоговой статистикой и временем, Status-спиннер для прогресса.
- README: секции батч-режим, конфигурационный файл, --force в таблице опций.
- ADR-002: зафиксированы архитектурные решения (prescan-first, TranscribeFileResult, конфиг без мержа).
- Проверка:
- uv run pytest -q — 94 passed, 1 skipped.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
- Зачем:
- ctranslate2 требует libcublas.so.12 для CUDA, но не бандлит её в wheel —
без системного CUDA toolkit GPU не работает из коробки.
- Что:
- добавлена зависимость nvidia-cublas-cu12 (Linux x86_64).
- создан _cuda_bootstrap.py: preload libcublas через ctypes.CDLL(RTLD_GLOBAL)
до импорта ctranslate2 (LD_LIBRARY_PATH не работает — glibc кеширует пути).
- добавлен strict_device в transcriber: --device cuda/cpu не делает silent fallback.
- CLI: диагностика requested vs resolved device, Windows CUDA-подсказка.
- Проверка:
- uv run pytest -v (52 passed, 1 skipped).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
- Зачем:
- шаг 5 плана: нужен рабочий CLI-happy path, связывающий utils / transcriber / formatter.
- ревью этапов 4–5 выявило два medium-бага в formatter и отсутствие тестов для CLI.
- Что:
- cli.py: все опции по PRD 3.2 (--model, --language, --output, --device, --compute-type, --verbose),
rich Status + stderr-консоль, предупреждение на пустую речь, статистика времени.
- transcriber.py: добавлена ensure_model_available() с проверкой кэша HF и валидацией
локальной директории; on_status callback для передачи прогресса в CLI; обработка
ImportError при отсутствии socksio через SOCKS proxy.
- formatter.py: исправлен overflow в format_timestamp (0.995 → 00:01.00 вместо 00:00.100);
сегменты теперь пишутся с явным пробелом и strip() независимо от whisper-формата текста.
- deps: добавлен socksio>=1.0.0 для поддержки SOCKS proxy при загрузке модели.
- tests: test_cli.py (8 тестов на CLI-контракт), расширены test_formatter.py и test_transcriber.py.
- Проверка:
- uv run pytest — 42 passed.
- uv run transcribe --help показывает все опции.
- Зачем:
- необходим модуль транскрипции с CUDA fallback для основного flow приложения.
- Что:
- добавлена зависимость faster-whisper>=1.2.1 в pyproject.toml.
- реализована функция transcribe() с fallback CUDA→CPU на всех этапах (загрузка модели, вызов transcribe, итерация сегментов).
- исправлен IndexError в get_gpu_name() при пустом stdout nvidia-smi.
- добавлено 6 тестов в test_transcriber.py и 1 тест в test_utils.py (16 тестов зелёные).
- Проверка:
- uv run pytest -v (16 passed).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
ddadminandClaude Opus 4.6