Files

T

ddadminandClaude Opus 4.6 e28232ef50 feat(cli): добавлен батч-режим и конфигурационный файл (шаги 8–12)

- 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>

2026-03-18 20:57:19 +03:00

3.5 KiB

Raw Permalink Blame History

ADR-002: Batch mode и config

Статус: Принято Дата: 2026-03-18

Контекст

После завершения MVP (шаги 1–7) пользователям не хватает:

Обработки нескольких файлов за один вызов (batch mode)
Конфигурационного файла для хранения дефолтов (модель, язык, устройство)

Решения

1. Prescan-first: валидация до загрузки модели

Модель загружается только если есть файлы для обработки. Перед загрузкой модели выполняется полный prescan: валидация всех файлов и проверка существующих транскриптов.

Почему: загрузка модели (large-v3) занимает ~10 секунд и ~3 GB RAM/VRAM. Повторный запуск по уже обработанным файлам должен быть дешёвым no-op.

2. TranscribeFileResult: возврат обновлённого состояния модели

При mid-stream CUDA fallback _transcribe_file() перезагружает модель на CPU внутри себя. Чтобы следующие файлы в батче не грузили модель повторно, результат включает обновлённые model и actual_device.

@dataclass
class TranscribeFileResult:
    result: TranscribeResult
    model: WhisperModel      # может измениться при fallback
    actual_device: str        # может измениться при fallback

Альтернатива: передавать модель по ссылке через mutable контейнер — менее явно и сложнее тестировать.

3. Конфиг: CWD → глобальный, без мержа

Порядок поиска:

.transcriber.toml в текущей директории (проектный конфиг)
~/.config/transcriber/config.toml (глобальный конфиг)

Первый найденный побеждает, мержа между файлами нет.

Почему: CWD-конфиг удобен для per-project дефолтов (language = "ru" для русскоязычного проекта), глобальный — для машинных дефолтов (device = "cpu" на ноутбуке без GPU). Мерж усложняет предсказуемость.

Приоритет значений: CLI > конфиг > хардкод.

4. `_transcribe_file()` — внутренний helper

Публичный API (transcribe()) сохранён без изменений. Новая функция _transcribe_file() — внутренний helper с префиксом _, не часть публичного контракта.

transcribe() стала тонкой обёрткой: load_model() + _transcribe_file() → TranscribeResult.

Последствия

Обратная совместимость CLI: transcribe file.mp4 работает как раньше
Все существующие тесты проходят без изменений сигнатур
Batch mode: модель загружается один раз для всех файлов
--force флаг для перезаписи существующих транскриптов в батч-режиме

3.5 KiB Raw Permalink Blame History