- 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>
- Зачем:
- необходимы утилиты для проверки ffmpeg, определения устройства и
валидации входного файла перед запуском транскрипции.
- Что:
- check_ffmpeg() завершает процесс с понятным сообщением, если ffmpeg не в PATH.
- detect_device() возвращает "cuda" при наличии nvidia-smi, иначе "cpu".
- get_gpu_name() получает имя GPU через nvidia-smi или возвращает None.
- validate_input_file() проверяет существование, тип и размер файла;
неизвестное расширение — warning, не ошибка.
- build_output_path() формирует путь <stem>-transcript.md рядом с исходником.
- Проверка:
- uv run pytest tests/test_utils.py -v — 9 passed.
- uv run python -c "from local_transcriber.utils import check_ffmpeg, detect_device; check_ffmpeg(); print(detect_device())"
ddadminandClaude Opus 4.6