Целый раздел ТЗ, от которого не было ни одной функции.
- Учётные записи: завести, сменить роль и службу, заблокировать, сбросить
пароль. Обучающемуся заводится и карточка курсанта — на ней висят профиль
и проверка «это твой разбор».
- Состояние компонентов: база, модели речи, эмбеддинги, провайдер LLM, версия
классификатора, число живых занятий. Отдельной строкой — секрет сессии:
значение по умолчанию не ошибка запуска, но на стенде это дыра, и увидеть
её должен администратор, а не проверяющий на защите.
- Журнал действий с фильтром, только на чтение.
- Резервные копии: кнопка и make backup для cron. pg_dump берётся локальный,
а если его нет — из контейнера базы; если нет ни того ни другого,
администратор видит, чего не хватает, а кнопка не молчит.
Границы роли выражены отсутствием маршрутов, а не проверками внутри них:
в разделе нет ни одной точки, трогающей оценки или пишущей в аудит. Два теста
проверяют это перебором маршрутов роутера — так запрет нельзя ослабить,
случайно добавив обработчик.
Найдено по ходу: тесты с базой падали в компании и проходили поодиночке.
Движок SQLAlchemy кэшировался на процесс, а каждый TestClient поднимает свой
событийный цикл — пул привязан к первому. Появился db.base.reset() и фикстура,
дающая движок на тест.
193 теста зелёных (12 новых).
Самое крупное расхождение с ТЗ: входа не было вовсе, экраны открывались
ссылкой с номером занятия, и пускало знание адреса.
- Таблицы users и audit_log, миграция. Пароль argon2, сессия — подписанная
cookie; роль на сокетах читается из той же cookie в момент рукопожатия,
отдельного протокола авторизации в канале нет.
- Разграничение: control — преподавателю, observe — преподавателю и админу,
call и station — обучающемуся и преподавателю. Отказ приходит событием
error с кодом forbidden.
- Обучающийся не видит чужого: история подменяет фильтр на его собственный
идентификатор, разбор и профиль сверяют trainee_id. ТЗ запрещает доступ
к чужим результатам, а не только к чужим экранам.
- Администратору закрыта правка оценок — ТЗ запрещает это прямо.
- make users заводит по записи на роль и печатает случайные пароли один раз:
зашитый в репозиторий admin/admin пережил бы сдачу.
- Экран входа и проверка роли на каждом маршруте фронта.
Наши инструменты не сломались: make lesson и тесты входят через dev-token
за флагом dev_auth_bypass, на стенде точка отвечает 404 — выключенной
функции не должно быть видно вовсе. У тестов появился conftest.py.
Role уехала в домен и в generated.ts через EventCatalog.principal: иначе
фронт переписывал бы список ролей руками.
181 тест зелёный (14 новых), make typecheck чистый.
Что можно сказать, решает слот-автомат, а не модель: в промпт попадают
только раскрытые факты. Иначе LLM услужливо назовёт адрес, которого не
спрашивали. Промпты лежат файлами — их правит тот, кто ведёт занятия.
Отказ провайдера не роняет занятие: звонящий откатывается на заготовки.
Молчащий звонящий хуже шаблонной фразы.
Офлайн — таблица, а не локальная модель. Ветвление уже делает слот-автомат,
поэтому таблица индексируется парой «событие × настроение» и выходит
небольшой: для пожарного сценария 62 реплики, около 36 секунд генерации.
Формулировки в ней от облачной модели, а задержка на занятии нулевая —
локальная 3–4B дала бы формулировки хуже и за 2.5 секунды.
Найдено на бесплатной модели OpenRouter: рассуждающие модели тратят
сотни токенов на размышление и при малом бюджете возвращают пустой
content с finish_reason=length. Пустой ответ теперь честный отказ,
бюджет токенов поднят, рассуждение из ответа исключается.
Живые запросы к LLM вынесены из общего прогона: они требуют сети,
а рассуждающая модель отвечает десятками секунд.
make demo поднимает стенд целиком: проверяет модели, базу, миграции,
сценарии, бэкенд с голосом в офлайн-режиме и фронт. Обкатан заранее,
как и требует карточка, — и сразу поймал ошибку: `cd backend && команда &`
уводит в фон всю связку, родительская оболочка остаётся на месте,
и фронт запускался не из репозитория.
Пять диалогов подряд через make demo: без сбоев, ход 965–1210 мс,
первая реплика 78–115 мс. make dev проверен целиком — образ фронта
собирается, страница отдаётся.
README переписан под факт: два шага до стенда и таблица того, что
работает, вместо обещаний. Экран готовности показывает курсанту, почему
звонящий молчит, вместо тишины без объяснений.
В Makefile записано, что make test и make demo нельзя запускать
одновременно: они просят у uv разные группы зависимостей, uv пересобирает
одно окружение, и второй запуск молча ждёт блокировку.
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.
Замер на машине разработки (Ryzen 7 8845HS, WSL2), не на демо-машине —
там make latency надо прогнать трижды, разброс между прогонами до 20%.
Распознавание — GigaAM v3 RNNT int8: фраза на 2 с за ~285 мс, WER 0%
на 99 словах живой речи Golos. CTC не быстрее ни в одном из двух прогонов
и ошибается чаще: время съедает общий энкодер, поэтому ступень деградации
«RNNT не успевает → CTC» по скорости ничего не даёт.
Синтез — Silero v5: в 10 раз быстрее реального времени, а не в 40, как
заложено в STACK.md; первая фраза 100–250 мс в зависимости от длины.
Частота синтеза на скорость не влияет, без профилирующего компилятора —
на 13% быстрее.
Сквозной бюджет: 600 мс endpointing + ~285 STT + ~150 TTS = ~1 с без LLM.
Цель ≤ 1.5 с держится, только если LLM отдаёт первое предложение быстрее
~465 мс. Вопрос, считается ли филлер «алло?..» первым звуком, записан
в LATENCY.md для людей.
make models качает GigaAM и Silero VAD с Hugging Face. Silero TTS лежит
на российском хосте, недоступном из-под VPN: скрипт не лезет на зеркала
(.pt грузится через pickle — это чужой код) и честно говорит, откуда
скачать вручную.
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.
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.
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.
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.
