lct-hack/Makefile

57 lines
2.6 KiB
Makefile
Raw Normal View History

# Подъём стенда и рутина. Цели, которых ещё нет, честно падают
# и называют карточку, которая их закрывает, — README не должен врать.
UV ?= uv
COMPOSE ?= docker compose
.DEFAULT_GOAL := help
help: ## Список целей
@grep -hE '^[a-z-]+:.*##' $(MAKEFILE_LIST) | sed 's/:.*##/\t/' | expand -t22
dev: ## Поднять стенд: postgres + backend --reload + frontend
$(COMPOSE) up --build
down: ## Погасить стенд
$(COMPOSE) down
back: ## Только бэкенд, локально, без докера
cd backend && $(UV) run uvicorn app.main:app --reload --port 8000
front: ## Только фронтенд, локально
npm --prefix frontend install && npm --prefix frontend run dev
types: ## domain/events.py → frontend/src/shared/types/generated.ts
cd backend && $(UV) run --no-project --with 'pydantic>=2.7' python scripts/export_types.py
test: ## Тесты бэкенда
cd backend && $(UV) run --extra dev pytest -q
typecheck: ## Проверить фронтенд компилятором
npm --prefix frontend run typecheck
lct-07 (без LLM): слот-автомат, персона, звонящий на заготовках, make repl Звонящий не выдаёт данные сам: автомат держит раскрытые факты явно и отдаёт звонящему только их. Тест прогоняет длинную серию реплик и проверяет, что ни один нераскрытый факт не прозвучал. Главная находка — матчинг по порогу близости не работает. На multilingual-e5-small настоящие вопросы дают 0.79–0.95, а «Оставайтесь на линии» — до 0.89: диапазоны перекрываются, и любой порог либо выдаёт адрес на «успокойтесь», либо не слышит «где вы находитесь?». Решение — сравнение с ближайшим соседом: у пункта чек-листа несколько формулировок (examples), рядом общий список не-вопросов (checklists/common.yaml), и реплика засчитывается пункту, только если она ближе к нему, чем к любому не-вопросу. На отложенных фразах: 19 из 20 вопросов, 0 из 8 ложных срабатываний. Реплика режется только по границам предложений, со знаком: «?» для e5 — сильный признак вопроса, без него «Куда ехать» уходит к не-вопросам. Подсказка берёт неотработанный пункт из автомата. В живой сессии автомат начнёт слышать оператора, когда голосовой контур передаст ему stt.final. Ждёт ключа LLM: условие approach у скрытых фактов, звонящий своими словами, dialog/llm.py с кэшем.
2026-09-17 13:57:43 +03:00
models: ## Скачать модели в backend/models/ (сейчас — эмбеддинги; GigaAM и Silero — lct-02)
cd backend && $(UV) run python scripts/models.py
seed: ## Залить сценарии из /scenarios в БД
lct-03 и lct-04: журнал сессий и библиотека сценариев БД: 11 таблиц, первая миграция. Группы и связь trainee → group заложены сразу, даже пустыми — размечать накопленные сессии задним числом значит делать лишнюю миграцию. Номер попытки живёт в сессии, отдельной таблицы попыток нет: дельта считается запросом по (trainee_id, scenario_id). Сценарии: строгая схема — опечатка в имени поля падает на старте, а не игнорируется молча. ground_truth собирается кодом, попытка задать incident_type, dds или required_facts в YAML отвергается: иначе генератор разведёт факты и эталон и курсанта оштрафуют за правильный ответ. Руками задаются только нормализованные адрес и число пострадавших — из фразы «улица Ленина, 14, квартира 47, 5-й этаж» кодом «улица Ленина, 14» не достать. GET /api/scenarios/{id} больше не отдаёт чек-лист. Это содержимое подсказок: отдать его целиком значит выдать в контрольном режиме то, чего там быть не должно, в обход выдачи по одному пункту. Тесты базы поднимают свой движок на каждый тест: глобальный кэшируется и привязывается к первому событийному циклу.
2026-09-15 20:10:05 +03:00
cd backend && $(UV) run python scripts/seed.py
lct-08: каркас фронта, типизированный сокет, захват микрофона Направление канала зашито в тип: у наблюдателя Out = never, отправить нечего и нельзя; у преподавателя нет входящих. Разделение прав архитектурное и на фронте тоже. Пока соединения нет, события не копятся: истина на сервере, после переподключения придёт актуальное состояние. Ресемплинг 48 → 16 кГц усредняет по окну выходного сэмпла: без фильтра всё выше 8 кГц наложилось бы на речь и испортило распознавание. Проверено числами: секунда звука — ровно 50 кадров по 320 сэмплов из 48 и 44.1 кГц, помеха 15 кГц подавлена до 7.8%. Эхоподавление и автоусиление браузера выключены: гарнитура эхо не даёт, а обработка портит речь для STT. Бэкенд принимает бинарные кадры по тому же сокету, что и события; кадр не того размера отбрасывается с одним предупреждением, а не 50 в секунду. Логирование приложения не было настроено: uvicorn настраивает только свои логгеры, и весь INFO модулей app.* молча терялся — нашлось, когда в логе не оказалось строки о принятых кадрах. make lesson запускает занятие и печатает ссылки на экраны — пульта преподавателя ещё нет, а открыть АРМ курсанта без занятия не с чем. Путь из браузера с живым микрофоном не проверен: нужен человек, шаги записаны в карточке.
2026-09-17 14:19:38 +03:00
lesson: ## Запустить занятие и напечатать ссылки: make lesson s=<сценарий> m=<режим>
cd backend && $(UV) run --no-project --with websockets python scripts/start_lesson.py "$(s)" "$(m)"
lct-03 и lct-04: журнал сессий и библиотека сценариев БД: 11 таблиц, первая миграция. Группы и связь trainee → group заложены сразу, даже пустыми — размечать накопленные сессии задним числом значит делать лишнюю миграцию. Номер попытки живёт в сессии, отдельной таблицы попыток нет: дельта считается запросом по (trainee_id, scenario_id). Сценарии: строгая схема — опечатка в имени поля падает на старте, а не игнорируется молча. ground_truth собирается кодом, попытка задать incident_type, dds или required_facts в YAML отвергается: иначе генератор разведёт факты и эталон и курсанта оштрафуют за правильный ответ. Руками задаются только нормализованные адрес и число пострадавших — из фразы «улица Ленина, 14, квартира 47, 5-й этаж» кодом «улица Ленина, 14» не достать. GET /api/scenarios/{id} больше не отдаёт чек-лист. Это содержимое подсказок: отдать его целиком значит выдать в контрольном режиме то, чего там быть не должно, в обход выдачи по одному пункту. Тесты базы поднимают свой движок на каждый тест: глобальный кэшируется и привязывается к первому событийному циклу.
2026-09-15 20:10:05 +03:00
migrate: ## Накатить миграции
cd backend && $(UV) run alembic upgrade head
revision: ## Создать миграцию: make revision m="что изменилось"
cd backend && $(UV) run alembic revision --autogenerate -m "$(m)"
lct-07 (без LLM): слот-автомат, персона, звонящий на заготовках, make repl Звонящий не выдаёт данные сам: автомат держит раскрытые факты явно и отдаёт звонящему только их. Тест прогоняет длинную серию реплик и проверяет, что ни один нераскрытый факт не прозвучал. Главная находка — матчинг по порогу близости не работает. На multilingual-e5-small настоящие вопросы дают 0.79–0.95, а «Оставайтесь на линии» — до 0.89: диапазоны перекрываются, и любой порог либо выдаёт адрес на «успокойтесь», либо не слышит «где вы находитесь?». Решение — сравнение с ближайшим соседом: у пункта чек-листа несколько формулировок (examples), рядом общий список не-вопросов (checklists/common.yaml), и реплика засчитывается пункту, только если она ближе к нему, чем к любому не-вопросу. На отложенных фразах: 19 из 20 вопросов, 0 из 8 ложных срабатываний. Реплика режется только по границам предложений, со знаком: «?» для e5 — сильный признак вопроса, без него «Куда ехать» уходит к не-вопросам. Подсказка берёт неотработанный пункт из автомата. В живой сессии автомат начнёт слышать оператора, когда голосовой контур передаст ему stt.final. Ждёт ключа LLM: условие approach у скрытых фактов, звонящий своими словами, dialog/llm.py с кэшем.
2026-09-17 13:57:43 +03:00
repl: ## Текстовый диалог со звонящим без голоса: make repl s=<сценарий>
cd backend && $(UV) run python scripts/repl.py "$(s)"
pregen: ## Дерево диалога и WAV первых реплик для офлайна
@echo "не реализовано — карточка tasks/lct-19-reference-dialog.md"; exit 1
demo: ## Поднять всё в демо-режиме: офлайн, прогретые модели
@echo "не реализовано — карточка tasks/lct-21-demo-readiness.md"; exit 1
lct-08: каркас фронта, типизированный сокет, захват микрофона Направление канала зашито в тип: у наблюдателя Out = never, отправить нечего и нельзя; у преподавателя нет входящих. Разделение прав архитектурное и на фронте тоже. Пока соединения нет, события не копятся: истина на сервере, после переподключения придёт актуальное состояние. Ресемплинг 48 → 16 кГц усредняет по окну выходного сэмпла: без фильтра всё выше 8 кГц наложилось бы на речь и испортило распознавание. Проверено числами: секунда звука — ровно 50 кадров по 320 сэмплов из 48 и 44.1 кГц, помеха 15 кГц подавлена до 7.8%. Эхоподавление и автоусиление браузера выключены: гарнитура эхо не даёт, а обработка портит речь для STT. Бэкенд принимает бинарные кадры по тому же сокету, что и события; кадр не того размера отбрасывается с одним предупреждением, а не 50 в секунду. Логирование приложения не было настроено: uvicorn настраивает только свои логгеры, и весь INFO модулей app.* молча терялся — нашлось, когда в логе не оказалось строки о принятых кадрах. make lesson запускает занятие и печатает ссылки на экраны — пульта преподавателя ещё нет, а открыть АРМ курсанта без занятия не с чем. Путь из браузера с живым микрофоном не проверен: нужен человек, шаги записаны в карточке.
2026-09-17 14:19:38 +03:00
.PHONY: help dev down back front types test typecheck lesson migrate revision models seed repl pregen demo