lukehemmin
73380bebf9
- engine/: FasterWhisperEngine 래퍼 + model_registry (turbo→CT2 repo) - audio/ingest.py: ffprobe duration/size probe + 413 상한 훅 - cli transcribe: device-auto, model 오버라이드, 413 가드, model_used 출력 - 단위 테스트 3 (resolve_model, probe_media); README 갱신 검증(CPU): JFK 11s 클립 → 정확 전사, detected_lang=en. 10 tests pass, ruff clean. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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# luke_scribe
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내부용 **로컬 STT 전사 API** — faster-whisper(CTranslate2) 기반, 하드웨어 적응형.
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단일 `Job` 추상화로 배치(파일/영상)와 실시간(WebSocket)을 처리한다.
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> 설계 단일 진실원본(SoT): [`.omc/plans/consensus-luke-scribe-stt-api.md`](.omc/plans/consensus-luke-scribe-stt-api.md),
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> [`.omc/specs/deep-interview-luke-scribe-stt-api.md`](.omc/specs/deep-interview-luke-scribe-stt-api.md)
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## 상태
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- 설계 완료(모호도 ~5%) · 구현 P1 진행 중 (greenfield).
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## 빠른 시작 (개발)
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```bash
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uv sync # 코어 의존성
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uv run luke-scribe detect # 하드웨어 감지 → 능력등급/정밀도/워커수
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uv sync --extra engine # 엔진(faster-whisper)
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uv run luke-scribe transcribe FILE --model tiny # 단발 전사
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```
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## CLI
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| 명령 | 설명 | 상태 |
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| `detect` | 하드웨어 감지·능력등급(T0~T3)·정밀도·워커수 | ✅ P1 |
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| `transcribe <file>` | 단발 파일 전사 (faster-whisper, CPU/GPU) | ✅ P1 |
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| `bench` | turbo vs large-v3 도메인 벤치(게이트) | ⏳ P1 (샘플셋 필요) |
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| `serve` | API 서버 | ⏳ P2 |
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