lct-hack/backend/conftest.py

import sys
from pathlib import Path

sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent))

# Голосовой контур грузит модели ~5 секунд на каждый старт приложения.
# Тесты каналов проверяют протокол, а не голос; голос — в test_voice_pipeline.py.
import os

os.environ.setdefault("VOICE_ENABLED", "false")
-												каркас: домен, генерация типов фронта, стенд и карточки задач

Контракт в коде: КИО по нормативу, 43 события WS по шести союзам направлений,
таймеры ГОСТ, таксономия E1–E6, шесть компетенций радара. make types гоняет
их через JSON Schema в generated.ts, тест ловит забытую регенерацию.

Стенд: docker compose postgres + backend, health отвечает, база досягаема
из контейнера бэкенда. Makefile не врёт — нереализованные цели падают
и называют карточку, которая их закроет.

frontend/.npmrc: под WSL2 npm install зависает на дефолтных 15 сокетах.

											
										
										
											2026-09-15 19:35:03 +03:00
+								import sys
 								from pathlib import Path
 								sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent))
-												lct-06: голосовой контур VAD → STT → звонящий → TTS, с перебиванием

Контур замкнут без LLM: звонящий отвечает заготовками через слот-автомат.
Живой диалог через WebSocket прошёл 5 раз подряд без сбоев: первая
реплика после снятия трубки — 87–154 мс, ход — 1.2–1.4 с, перебивание —
88–90 мс. На LLM до цели 1.5 с остаётся 100–300 мс.

Задача ответа живёт, пока у курсанта доигрывает звук: перебивание —
это отмена одной задачи, и tts.end приходит, когда звонящий
действительно замолчал.

Что нашлось при сборке:
- Silero молча выбрасывает цифры: «улица Ленина, дом… квартира…» без
  номеров. Числа и сокращения разворачиваются в слова до синтеза.
- onnxruntime брал все 16 ядер и вытеснял синтез, первый вызов был
  холодным: распознавание 576 мс вместо ~210. Прогрев на старте и по
  4 потока на модель.
- Весь адрес одним предложением — ~455 мс синтеза до первого звука.
  Длинное предложение режется по запятым, номер от улицы не отрывается:
  ~250 мс.
- Первая реплика «Алло! Помогите!» запускалась мимо задачи ответа и не
  перебивалась вовсе.

Отдельно: сломал make dev — num2words попал в pyproject, а Dockerfile
ставил зависимости ручным списком, и бэкенд в контейнере упал на
импорте. Образ теперь ставит зависимости из pyproject.toml.

Голоса в контейнере нет: под WSL модели работают нативно, make back.

											
										
										
											2026-09-17 15:04:17 +03:00
 								# Голосовой контур грузит модели ~5 секунд на каждый старт приложения.
 								# Тесты каналов проверяют протокол, а не голос; голос — в test_voice_pipeline.py.
 								import os
 								os.environ.setdefault("VOICE_ENABLED", "false")