Files
agr-assistent/README.md
T
mrleo1nidandClaude Opus 5 513d010c19 Этап 3: голосовой ввод по горячей клавише
- Глобальная горячая клавиша через RegisterHotKey (по умолчанию Win+Alt+Space)
- Запись с микрофона, конец фразы по паузе через Silero VAD, звуковые сигналы
- Распознавание faster-whisper large-v3-turbo на GPU, CUDA-библиотеки из pip-пакетов nvidia-*
- Состояния «слушаю» и «распознаю», кнопка «Говорить» в чате и пункт в трее
- Голосовая команда прерывает текущий ответ и озвучку
- Тесты горячей клавиши, детектора конца фразы и сеанса голосового ввода

Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
2026-09-17 03:34:09 +03:00

57 lines
3.0 KiB
Markdown

# agr-assistent
Минимальный AI-ассистент, живущий в системном трее.
- LLM: локальные модели (Ollama, LM Studio, llama.cpp) или OpenRouter — через единый OpenAI-совместимый API
- Текстовый чат со стримингом ответа
- Озвучка ответов голосом Silero: фразы проговариваются по мере генерации, блоки кода пропускаются
- Голосовой ввод по глобальной горячей клавише: faster-whisper на видеокарте, конец фразы по паузе (Silero VAD)
- В планах: слово активации
## Запуск
Нужен [uv](https://docs.astral.sh/uv/).
```bash
uv sync
uv run agr-assistent
```
При первом запуске рядом создаётся `config.yaml` (путь можно переопределить переменной
`AGR_ASSISTENT_CONFIG`). В нём выбирается провайдер и модель:
```yaml
llm:
provider: openrouter
providers:
openrouter:
api_key: ${OPENROUTER_API_KEY} # или ключ напрямую
model: openai/gpt-4o-mini
```
Для Ollama достаточно запустить сервер и скачать модель: `ollama pull qwen2.5:7b`.
Модель Silero (~145 МБ) скачивается при первом запуске в `%LOCALAPPDATA%\agr-assistent\models`.
Голос и модель задаются в секции `tts` конфига; озвучку можно выключить в меню значка.
Silero читает только кириллицу: числа переводятся в слова, латиница пропускается.
### Голосовой ввод
Нажмите `Win+Alt+Space` (настраивается в `voice.hotkey`), дождитесь короткого сигнала и говорите —
запись закончится сама после паузы, или нажмите клавишу ещё раз. Если ассистент в этот момент
отвечает, он замолкает и слушает.
Распознаёт faster-whisper (`large-v3-turbo`, ~1.6 ГБ, скачивается при первом запуске).
При наличии видеокарты NVIDIA используется она: библиотеки CUDA ставятся pip-пакетами
`nvidia-cublas-cu12` и `nvidia-cudnn-cu12`, отдельно устанавливать CUDA Toolkit не нужно.
Без видеокарты распознавание идёт на CPU — тогда лучше выбрать модель `small` или `medium`.
Закрытие окна сворачивает приложение в трей. Клик по значку открывает чат, в меню значка —
переключение провайдера, новый диалог и выход.
## Разработка
```bash
uv run pytest
```