- Добавлен маркер === КОМАНДА НА ВЫПОЛНЕНИЕ === для yolo=True
- Обновлён SYSTEM_PROMPT с инструкцией выполнять команды
- Qwen будет понимать где история разговоров, а где команда
Co-authored-by: Qwen-Coder <qwen-coder@alibabacloud.com>
- _build_prompt теперь принимает yolo параметр
- Для yolo=True отправляется только команда без системного промпта и истории
- Qwen-code будет правильно выполнять команды
Co-authored-by: Qwen-Coder <qwen-coder@alibabacloud.com>
- Исправлена ошибка в handle_message
- Исправлена ошибка в process_text_as_message
- Бот теперь работает с голосовыми сообщениями
Co-authored-by: Qwen-Coder <qwen-coder@alibabacloud.com>
- Удалена команда /mode
- Удалён ChatMode из states.py
- Все запросы теперь выполняются в режиме yolo=True
- Бот всегда работает в автономном режиме
- Упрощён confirm_callback - только выбор модели
Co-authored-by: Qwen-Coder <qwen-coder@alibabacloud.com>
- small модель обеспечивает хорошее качество распознавания
- Потребление памяти ~600MB
- Рекомендуется если на сервере достаточно памяти
Co-authored-by: Qwen-Coder <qwen-coder@alibabacloud.com>
- base модель лучше tiny по качеству распознавания
- Потребление памяти ~200MB (вместо ~100MB у tiny)
- Должна работать стабильно без OOM
Co-authored-by: Qwen-Coder <qwen-coder@alibabacloud.com>
- Vosk модель потребляет ~2GB RAM и вызывает OOM Killer
- Whisper tiny использует ~100MB RAM
- Бот больше не будет падать от нехватки памяти
Co-authored-by: Qwen-Coder <qwen-coder@alibabacloud.com>
- KALDI_VERBOSITY=0 для отключения логирования
- Перенаправление stderr во время загрузки модели
- Логи Kaldi больше не засоряют вывод
Co-authored-by: Qwen-Coder <qwen-coder@alibabacloud.com>
- Модель загружается один раз при старте бота
- Логи VoskAPI засоряли вывод - теперь отключены
Co-authored-by: Qwen-Coder <qwen-coder@alibabacloud.com>
- Модель находится в ./models/vosk/vosk-model-ru-0.22
- Обновлён путь к модели в speech.py
- STT_MODEL=vosk в .env
Co-authored-by: Qwen-Coder <qwen-coder@alibabacloud.com>
- Whisper tiny модель вместо Vosk (весит ~100MB вместо 2GB)
- Модель скачивается автоматически при первом запуске
- Исправлена ошибка async/синхронного вызова распознавания
- Обновлены настройки в .env
Co-authored-by: Qwen-Coder <qwen-coder@alibabacloud.com>
- Добавлен обработчик голосовых сообщений (filters.VOICE)
- Команда /stt on|off для включения/выключения распознавания
- Голосовые конвертируются в текст через Vosk/Whisper
- Распознанный текст обрабатывается как обычное сообщение
- Модель загружается при старте бота
Co-authored-by: Qwen-Coder <qwen-coder@alibabacloud.com>
- Добавлена команда /xray для управления пользователями XRay через SSH
- SSH подключение к серверу mt.mirv.top с выполнением скрипта add_xray_user.sh
- Генерация и отправка QR-кода для подключения к VPN
- Интеграция с приложением Hiddify
- Добавлены зависимости asyncssh и qrcode[pil]
- Уменьшен уровень логирования (только WARNING и ERROR)
Co-authored-by: Qwen-Coder <qwen-coder@alibabacloud.com>
mirivlad