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.
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.
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.
