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path: root/crates/asist-core/src/lib.rs
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* Local voice assistant on top of Canary, llama.cpp and qwenttselvis2026-09-061-0/+17
Pipeline en Rust de hilos y canales que une los tres motores: el micrófono alimenta un segmentador con VAD, las intervenciones cerradas van al reconocedor, la transcripción al modelo y cada frase que este cierra sale hacia el sintetizador sin esperar al resto de la respuesta. Dos reglas sostienen el diseño: ninguna etapa bloquea a la anterior —quien va sobrado descarta trabajo en lugar de acumular retraso— y todo lo que viaja por los canales lleva el turno al que pertenece, así que interrumpir es subir el contador y levantar dos banderas de cancelación. Seis crates: core (configuración, eventos, HTTP, telemetría, herramientas), audio (cpal, VAD, anillo de reproducción), asr, llm, tts y app (supervisor de procesos y orquestador). Los motores van como submódulos fijados a un commit, con los cambios locales en vendor/patches. Midiendo el pipeline aparecieron tres cuellos de botella de configuración que valieron más que cualquier cambio de código, todos documentados en docs/RENDIMIENTO.md: - tts-server decodificaba el audio en bloques de 24 s, de modo que el modo «streaming» llegaba de una pieza: 4948 ms -> 585 ms hasta el primer audio. - La plantilla de chat del modelo abre <think> y no lo cierra nunca, sin variable que lo apague: 8630 ms -> 413 ms hasta el primer token, con una copia de la plantilla que deja el bloque cerrado de entrada. - Cualquier indicación de estilo junto a la guía de herramientas hace que este modelo de 2B deje de llamarlas y se invente el dato (8/8 aciertos con la guía sola, 0/8 con la persona de asistente de voz). El turno alterna ahora entre dos instrucciones de sistema. La ejecución de órdenes del sistema queda implementada y apagada, tras cuatro barreras: lista blanca sobre el ejecutable, rutas rechazadas, sin shell que interprete metacaracteres y plazo máximo. 68 pruebas unitarias sin modelos, más seis de integración que se saltan solas si no hay servidores y se turnan la GPU: en paralelo, los dos servidores no caben en 4 GB y miden contención en vez de latencia. Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01FNxz5cSdQSscJH9H7b8uGU