Files
local-transcriber/CONTEXT.md
T
Dmitriy Dementiev b302e3dbb2 docs(agents): добавлена конфигурация инженерных навыков
- Зачем:
  - инженерным навыкам нужна единая конфигурация трекера задач и доменных документов.
- Что:
  - задокументированы Gitea workflow через tea и стандартные triage-метки.
  - добавлены доменный словарь и правила работы с ADR, research и specs.
- Проверка:
  - git diff --cached --check.
  - tea --version: 0.15.1.
2026-08-11 11:34:18 +03:00

3.3 KiB

Локальная транскрипция

Контекст описывает язык проекта для локального распознавания аудио и видео и оценки моделей распознавания.

Language

Движок распознавания: Программная среда, которая загружает и исполняет модели распознавания. Обновление движка само по себе не означает изменение выбранной модели или рекомендаций пользователю. Avoid: Модель, ASR-модель

Кандидатная модель: Модель распознавания, проходящая сравнительную оценку до включения в поддерживаемый каталог или рекомендации проекта. В текущей работе кандидатные модели — GigaAM Multilingual CTC, GigaAM v3 E2E CTC и GigaAM v3 E2E RNN-T. Avoid: Новая модель, новый дефолт

Сравнительная оценка: Эксперимент, который сопоставляет кандидатную модель с существующими моделями на репрезентативных записях и собирает данные для отдельного решения о дальнейшем использовании. Avoid: Внедрение, смена дефолта

Контрольная модель: Существующая модель, относительно которой оцениваются качество и скорость кандидатных моделей. В текущем эксперименте основная контрольная модель — OpenVINO Whisper medium. Avoid: Старая модель, текущая модель

Поддерживаемая модель: Модель, которую пользователь может выбрать явно и для которой проект обеспечивает работоспособный путь транскрипции. Этот статус не означает автоматический выбор или рекомендацию для большинства пользователей. Avoid: Доступная модель, дефолт

Модель по умолчанию: Поддерживаемая модель, которую проект выбирает без явного указания модели пользователем для определённого пути выполнения. Avoid: Рекомендуемая модель, поддерживаемая модель

Интеграционный smoke-тест: Минимальный сквозной прогон с реальным движком и моделью, подтверждающий загрузку модели и создание непустых сегментов с корректными таймкодами на короткой записи. Такой тест не является оценкой качества распознавания. Avoid: Проверка качества, бенчмарк