Fix settings sync

app/api.py

@@ -369,12 +369,12 @@ def regenerate_message():
         return jsonify({"error": str(e)}, 500)
 
 
-from app.voice_service import VoiceService
+from app.voice_service import VoiceService, VOICE_COMMANDS_RESPONSE_TO_STORE
 
 # 1. Создаем экземпляр (обязательно укажите путь к вашей модели Vosk)
 voice_inst = VoiceService(model_path=r"D:\\Work\\Software_Development\\Projects\\vosk\\vosk-model-small-ru-0.22")
 
-current_settings = {
+current_obsidian_settings = {
     'interval': 5,
     'context_limit': 3000,
     'voice_model': 'gemini-2.0-flash',
@@ -383,14 +383,17 @@ current_settings = {
     'voice_context_limit': 3000
 }
 
+obsidian_settings_fetched = False
+
 @api.route('/api/voice/status', methods=['GET'])
 def get_voice_status():
     # 2. Вызываем метод у экземпляра voice_inst, а не у модуля
     return jsonify({
         "transcription": voice_inst.get_last_chars(3000),
         "response1": voice_inst.responses["regular"],
-        "response2": voice_inst.responses["commands"][-5:],
+        "response2": voice_inst.responses["commands"][:VOICE_COMMANDS_RESPONSE_TO_STORE],
-        "is_running": voice_inst.is_running
+        "is_running": voice_inst.is_running,
+        "obsidian_settings_fetched": obsidian_settings_fetched
     })
 
 @api.route('/api/voice/control', methods=['POST'])
@@ -403,9 +406,10 @@ def control_voice():
 
 @api.route('/api/settings/sync', methods=['POST'])
 def sync_settings():
-    global current_settings
+    global current_obsidian_settings, obsidian_settings_fetched
+    obsidian_settings_fetched = True
     data = request.json
     if data:
-        current_settings.update(data)
+        current_obsidian_settings.update(data)
-        print(f"⚙️ Settings synced: {current_settings}")
+        print(f"✅⚙️ Settings synced: {current_obsidian_settings}")
     return jsonify({"status": "synced"})

app/heartbeat_monitor.py

@@ -148,36 +148,39 @@ class HeartbeatMonitor:
 
 class VoiceHeartbeatMonitor(threading.Thread):
 
-    def __init__(self, voice_instance, generator, settings_fn):
+    def __init__(self, voice_instance, generator, get_obsidian_settings_fn):
         super().__init__(daemon=True)
         self.vs = voice_instance # Тот самый экземпляр из api.py
         self.generator = generator
-        self.get_settings = settings_fn # Функция, возвращающая текущий конфиг
+        self.get_obsidian_settings = get_obsidian_settings_fn # Функция, возвращающая текущий конфиг
         self.last_regular_run = time.time()
         self.last_command_time = ""
 
     def run(self):
         while True:
-            if self.vs.is_running:
+            try:
-                s = self.get_settings()
+                if self.vs.is_running:
-                # 1. Проверка команд <start>...<stop>
+                    obsidian_settings = self.get_obsidian_settings()
-                self._check_commands(s)
+                    # 1. Проверка команд <start>...<stop>
+                    self._check_commands(obsidian_settings)
 
-                # 2. Регулярный запрос
+                    # 2. Регулярный запрос
-                if time.time() - self.last_regular_run > s['interval'] * 60:
+                    if time.time() - self.last_regular_run > obsidian_settings['interval'] * 60:
-                    self._run_regular_analysis(s)
+                        self._run_regular_analysis(obsidian_settings)
-                    self.last_regular_run = time.time()
+                        self.last_regular_run = time.time()
-            time.sleep(10)
+                time.sleep(3) # каждые 3 секунды проверяем
+            except Exception as e:
+                logger.critical(f"❌🎤 Voice Heartbeat: Неожиданная ошибка: {e}")
 
-    def _check_commands(self, s):
+    def _check_commands(self, obsidian_settings):
         # Получаем данные за последние секунды
-        raw_text = self.vs.get_last_chars(s['context_limit'])
+        raw_text = self.vs.get_last_chars(obsidian_settings['context_limit'])
         
         import re
         # Чистим таймстемпы Vosk для LLM (удаляем паттерны [00:00:00])
         clean_text = re.sub(r'\[.*?\]', '', raw_text)
         
-        pattern = f"{re.escape(s['marker_start'])}(.*?){re.escape(s['marker_stop'])}"
+        pattern = f"{re.escape(obsidian_settings['marker_start'])}(.*?){re.escape(obsidian_settings['marker_stop'])}"
         matches = re.findall(pattern, clean_text, re.DOTALL)
 
         for match in matches:
@@ -191,7 +194,7 @@ class VoiceHeartbeatMonitor(threading.Thread):
                 print(f"🎤 New Voice Command detected: {cmd}")
                 
                 # ОТПРАВЛЯЕМ В LLM через TitleGenerator
-                prompt = f"{(s.get('systemPrompt') or '')}\n\n{(s.get('prompt_commands') or '')}"
+                prompt = f"{(obsidian_settings.get('systemPrompt') or '')}\n\n{(obsidian_settings.get('prompt_commands') or '')}"
                 self.generator.add_voice_task_to_queue(
                     cmd, 
                     prompt
@@ -199,13 +202,13 @@ class VoiceHeartbeatMonitor(threading.Thread):
                 
                 self._processed_hashes.add(cmd_hash)
                 # Ограничиваем размер множества, чтобы не росло бесконечно
-                if len(self._processed_hashes) > 100: self._processed_hashes.clear()
+                if len(self._processed_hashes) > 100: self._processed_hashes.clear() # Спорно, очень спорно
 
-    def _run_regular_analysis(self, s):
+    def _run_regular_analysis(self, obsidian_settings):
-        raw_text = self.vs.get_last_chars(s['voice_context_limit'])
+        raw_text = self.vs.get_last_chars(obsidian_settings['voice_context_limit'])
         if not raw_text.strip(): return
         
-        prompt = f"{(s.get('systemPrompt') or '')}\n\n{(s.get('prompt_regular') or '')}"
+        prompt = f"{(obsidian_settings.get('systemPrompt') or '')}\n\n{(obsidian_settings.get('prompt_regular') or '')}"
 
         # Добавим новый тип 'voice_regular' вTitleGenerator аналогично 'voice_command'
         self.generator.add_voice_regular_task(raw_text, prompt)

app/llm_client.py

@@ -44,6 +44,19 @@ MODELS: Dict[str, Dict[str, Any]] = {
         "stream": True,
         "capabilities": ["vision"],
     },
+    "gemini-2.0-flash-lite": {
+        "name": "google/gemini-2.0-flash-lite-001",
+        "provider": "openai",
+        "model_name": "google/gemini-2.0-flash-lite-001",
+        "apiBase": "https://openrouter.ai/api/v1",  # Добавлено /api/v1
+        "apiKey":
+        "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",
+        "stream": True,
+        "capabilities": ["vision", "reasoning"],
+        "model_kwargs": {
+            "include_reasoning": True
+        }
+    },
     "gemini-2.5-flash-r": {
         "name": "gemini-2.5-flash-r",
         "provider": "openai",  # Изменено на "openai"

app/title_generator.py

@@ -11,11 +11,13 @@ from llm_client import get_llm
 from langchain_core.messages import SystemMessage, HumanMessage
 import os
 
-DEFAULT_SUMMARIZATION_LLM_NAME = "mistral-small-latest" # "mistral-small-latest" #"gemini-2.0-flash-r"
+DEFAULT_SUMMARIZATION_LLM_NAME = "gemini-2.0-flash-lite" # "mistral-small-latest" # "mistral-small-latest" #"gemini-2.0-flash-r"
-DEFAULT_VOICE_LLM_NAME = "gemini-3.0-flash-openrouter"
+DEFAULT_VOICE_LLM_NAME = "gemini-2.0-flash-lite" # "gemini-3.0-flash-openrouter"
 
 MAX_TITLE_GENERATION_CONTENT_LENGTH = 5000 # Максимальное количество символов для генерации заголовков
 
+from app.voice_service import VOICE_COMMANDS_RESPONSE_TO_STORE
+
 class TitleGenerator:
     """Сервис для асинхронной генерации заголовков."""
     
@@ -374,7 +376,7 @@ class TitleGenerator:
     # 3. Добавьте метод обработки регулярной задачи
     def _process_voice_regular(self, text, prompt):
         try:
-            print(f"📡 Анализ транскрибации (Prompt 1)...")
+            print(f"🎤 Анализ транскрибации (Prompt 1)...")
             llm_messages = [
                 SystemMessage(content=prompt),
                 HumanMessage(content=f"Последний фрагмент диалога для анализа: {text}")
@@ -383,14 +385,14 @@ class TitleGenerator:
             
             import app.api as api
             api.voice_inst.responses["regular"] = response # Записываем в Response 1
-            print(f"✅ Регулярный анализ завершен.")
+            print(f"✅🎤 Регулярный анализ голосового ввода завершен.")
         except Exception as e:
-            print(f"Ошибка регулярного анализа: {e}")
+            print(f"❌🎤 Ошибка регулярного анализа: {e}")
 
     # 4. Поправьте _process_voice_command (запись команды в Response 2)
     def _process_voice_command(self, text, prompt):
         try:
-            print(f"🤖 Обработка голосовой команды (Prompt 2)...")
+            print(f"🎤 Обработка голосовой команды (Prompt 2)...")
             llm_messages = [
                 SystemMessage(content=prompt),
                 HumanMessage(content=f"Выполни команду из транскрибации: {text}")
@@ -400,12 +402,12 @@ class TitleGenerator:
             import app.api as api
             # Форматируем для вкладки Response 2
             formatted_res = f"<b>Команда:</b> {text}<br><b>Ответ:</b> {response}"
-            api.voice_inst.responses["commands"].append(formatted_res)
+            api.voice_inst.responses["commands"].insert(0, formatted_res)
             
             # Ограничиваем историю команд, чтобы не раздувать память
-            if len(api.voice_inst.responses["commands"]) > 20:
+            if len(api.voice_inst.responses["commands"]) > VOICE_COMMANDS_RESPONSE_TO_STORE:
                 api.voice_inst.responses["commands"].pop(0)
                 
-            print(f"✅ Команда обработана.")
+            print(f"✅🎤 Голосовая команда обработана.")
         except Exception as e:
-            print(f"Ошибка обработки команды: {e}")
+            print(f"❌🎤 Ошибка обработки команды: {e}") 

app/voice_service.py

@@ -7,6 +7,8 @@ import numpy as np
 from vosk import Model, KaldiRecognizer
 import sounddevice as sd
 
+VOICE_COMMANDS_RESPONSE_TO_STORE = 15
+
 class VoiceService:
     def __init__(self, model_path, samplerate=48000):
         self.model_path = model_path
@@ -126,12 +128,12 @@ class VoiceService:
                                    channels=1, 
                                    callback=create_callback(rec_pcs, "PCs")):
                 
-                print(f"✅ Транскрибация запущена (IDs: {id_gm}, {id_pcs})")
+                print(f"✅🎤 Транскрибация запущена (IDs: {id_gm}, {id_pcs})")
                 while not self._stop_event.is_set():
                     self._stop_event.wait(1.0) # Экономнее чем sleep
                     
         except Exception as e:
-            print(f"🔥 Критическая ошибка транскрибации: {e}")
+            print(f"❌🎤 Критическая ошибка транскрибации: {e}")
         finally:
             self.is_running = False
-            print("🏁 Сессия транскрибации завершена")
+            print("🏁🎤 Сессия транскрибации завершена")

run.py

@@ -12,7 +12,7 @@ logger = logging.getLogger(__name__)
 if __name__ == "__main__":
     # Добавляем папку app в Python path
     sys.path.insert(0, os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'app'))
-    from app.api import api, voice_inst, current_settings
+    from app.api import api, voice_inst, current_obsidian_settings
     from app.heartbeat_monitor import HeartbeatMonitor
     from app.workflows import graph_history_manager
 
@@ -38,13 +38,13 @@ if __name__ == "__main__":
     v_monitor = VoiceHeartbeatMonitor(
         voice_inst, 
         graph_history_manager.title_generator, 
-        lambda: current_settings # Теперь берет настройки из api.py
+        lambda: current_obsidian_settings # Теперь берет настройки из api.py
     )
     v_monitor.start()
 
 
     api.run(
-        debug=True,
+        debug=False, # True - тогда всё по 2 раза запускает
         port=5000,
         host='localhost',
         threaded=True