- 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())"