zonza/core.py
Ralph Mayola f1cff4239d Whisper recoit le vocabulaire metier en amorce
Sans contexte, le modele rendait « Playwright » en « PlayWreck », « iCloud » en
« Auriclaw », « Supabase » en « Supabass », « Vercel » en « Versell » : 4 termes
sur 5 faux, mesure sur audio reel. Avec l'amorce (initial_prompt), les 5 sont
corrects, sans changer de modele ni ralentir (1,3 s).

Passer a large-v3-turbo a ete teste et ecarte : PIRE sur le meme echantillon
(« commit sur Gitea » -> « commis sur JTA », « Stripe » -> « Trip »), pour 1,5 Go
de plus. C'est l'amorce qui paie, pas la taille du modele.

VOCABULAIRE est une simple liste a completer dans core.py. Whisper ne lit que
~224 tokens d'amorce et tronque le reste EN SILENCE : la longueur est donc
bornee explicitement, pour qu'un ajout de termes ne soit jamais sans effet a
l'insu de celui qui l'ecrit (47 termes = 416 caracteres sur 800).

34 tests passent (27 + 7 nouveaux).

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-08-21 00:28:52 +02:00

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Python
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"""Unités pures de Zonza — aucune dépendance matérielle.
Tout ce qui est ici est testable sans micro, sans clavier, sans modèle.
"""
import fcntl
import os
import re
CONFIG = {
"model": "mlx-community/whisper-medium",
"language": "fr",
"hotkey": "<cmd>+<ctrl>+d", # Cmd+Ctrl+D (libre : ni macOS ni VS Code ne l'utilisent)
"sounds": True,
"min_duration_s": 0.3,
"max_duration_s": 120.0, # sécurité : arrêt auto après 2 min (fenêtre jamais figée)
"sample_rate": 16000,
"fps": 30,
"circle_base_radius": 20.0,
"circle_amplitude": 30.0,
"circle_color_rgb": (0.40, 0.50, 0.95),
"level_gain": 8.0, # amplification du niveau brut pour l'animation
"level_attack": 0.6, # lissage à la montée (01, proche de 1 = très réactif)
"level_release": 0.15, # lissage à la descente (plus petit = retombée douce)
"wave_rings": 3, # nombre d'anneaux d'onde concentriques
"wave_speed": 0.04, # vitesse de propagation des anneaux par frame
"initial_prompt": None, # rempli plus bas depuis VOCABULAIRE
}
# --- vocabulaire metier -------------------------------------------------
# Whisper accepte une « amorce » (initial_prompt) qui conditionne le decodage.
# Sans elle, le modele rendait « Playwright » en « PlayWreck », « iCloud » en
# « Auriclaw », « Supabase » en « Supabass », « Vercel » en « Versell »
# (mesure du 2026-08-21 : 4 termes sur 5 faux ; 5 sur 5 corrects avec l'amorce).
# Passer a large-v3-turbo a ete teste et fait PIRE (« commit sur Gitea » ->
# « commis sur JTA ») : c'est bien l'amorce qui paie, pas la taille du modele.
#
# Pour ajouter tes propres termes : complete cette liste, puis ./build_app.sh.
VOCABULAIRE = [
# agents et terminal
"Claude Code", "Codex", "OpenCode", "Warp", "Playwright", "MCP",
# web et hebergement
"Next.js", "TypeScript", "Vercel", "Convex", "Supabase", "Docker", "Caddy",
"Gitea", "GitHub", "Hetzner", "Hostinger", "iCloud", "Clerk",
# paiement, mail, automatisation
"Stripe", "PayPal", "Shopify", "Brevo", "n8n", "Airtable", "Yabetoo",
# projets
"FacturPro", "Forescale", "Reflow", "CiteGain", "Faramaya", "Soko",
"Moubote", "Yelessa", "Zonza", "MR TECH LAB",
# jargon courant
"repo", "commit", "webhook", "API", "npm", "build", "deploy", "conteneur",
"migration", "endpoint", "prompt",
]
# Whisper ne lit que ~224 tokens d'amorce et tronque le reste EN SILENCE.
# On borne donc explicitement, pour qu'un ajout de termes ne soit jamais
# silencieusement sans effet.
PROMPT_MAX_CARACTERES = 800
def build_initial_prompt(termes=None):
"""Construit l'amorce Whisper a partir d'une liste de termes.
Doublons retires (ordre conserve), une seule ligne, longueur bornee a
PROMPT_MAX_CARACTERES : au-dela, les derniers termes sont ecartes plutot
que de laisser Whisper tronquer au milieu d'un mot.
"""
if termes is None:
termes = VOCABULAIRE
vus, uniques = set(), []
for t in termes:
if t not in vus:
vus.add(t)
uniques.append(t)
prefixe = "Vocabulaire : "
retenus = []
for t in uniques:
candidat = prefixe + ", ".join(retenus + [t]) + "."
if len(candidat) > PROMPT_MAX_CARACTERES:
break
retenus.append(t)
return prefixe + ", ".join(retenus) + "."
def validate_config(config):
"""Valide la config ; lève ValueError si une valeur est aberrante."""
if config["min_duration_s"] < 0:
raise ValueError("min_duration_s doit être >= 0")
if config["sample_rate"] <= 0:
raise ValueError("sample_rate doit être > 0")
if not config["hotkey"]:
raise ValueError("hotkey ne peut pas être vide")
def is_long_enough(num_samples, sample_rate, min_duration_s):
"""Renvoie True si l'enregistrement dépasse le seuil de durée minimal."""
duration_s = num_samples / sample_rate
return duration_s >= min_duration_s
def clean_transcript(text):
"""Nettoie le texte de Whisper : trim + espaces/retours multiples écrasés."""
return re.sub(r"\s+", " ", text).strip()
LOCK_PATH = os.path.expanduser("~/Library/Application Support/Zonza/instance.lock")
def acquire_single_instance_lock(path=LOCK_PATH):
"""Prend un verrou exclusif non bloquant ; renvoie le fichier, ou None si une
autre instance le detient deja.
Pourquoi : deux bundles Zonza de meme identifiant (dont un fantome reste dans
la Corbeille mais toujours enregistre aupres de LaunchServices) pouvaient
tourner en meme temps. Chacun chargeait son propre modele MLX-Whisper et
captait la MEME hotkey globale : un appui, deux transcriptions, machine
saturee. Purger le fantome corrige l'incident ; ce verrou corrige la classe.
Le handle doit rester vivant tant que l'app tourne : le verrou tombe a la
fermeture du fichier, et le noyau le libere si le processus meurt brutalement
(donc pas de verrou orphelin apres un plantage).
"""
parent = os.path.dirname(path)
if parent:
os.makedirs(parent, exist_ok=True)
handle = open(path, "a")
try:
fcntl.flock(handle, fcntl.LOCK_EX | fcntl.LOCK_NB)
except OSError:
handle.close()
return None
return handle
CONFIG["initial_prompt"] = build_initial_prompt()