개발이 리눅스에서 이뤄지다 보니 Windows 전용 경로는 한 번도 실행해 본 적이
없다. 오디오 캡처, 전역 단축키, 모니터 열거, exe 빌드가 전부 여기 해당하고,
"리눅스에서 다 통과했는데 윈도우에서 안 되더라"가 나올 수 있는 지점이다.
- .gitea/workflows/windows.yml
push 때마다 Windows 러너에서 테스트 -> 스모크 -> 포터블 exe 빌드 ->
빌드된 exe 기동 확인까지 하고 exe·스크린샷을 artifact 로 올린다.
의존성을 packaging/requirements-portable.txt 로 깔아 torch 없는 포터블
조건을 그대로 재현하고, torch 가 섞이면 바로 실패하게 했다.
- packaging/windows_smoke.py
리눅스에서 확인 불가능한 항목만 모은 점검기. WASAPI 장치 열거, 소리 내는
프로그램 열거, 전역 단축키 등록/해제, 실제 모니터 열거, GPU 인식,
사용 가능 티어, 자막 오버레이 실제 렌더링(스크린샷 저장).
한 항목이 실패해도 나머지를 계속 돌려 전체 그림을 한 번에 보여준다.
러너 환경에 따라 없을 수 있는 항목(오디오 장치·보조 exe·GPU)은 경고로만
두고, 코드 문제인 항목만 빌드를 실패시킨다.
- docs/WINDOWS-TESTING.md
러너 등록 절차와, 러너 없이 직접 돌려보는 방법.
러너가 없으면 워크플로는 대기만 하므로 지금 상태에 영향이 없다.
검증: pytest 189개 통과, ruff clean, 워크플로 YAML 파싱 확인,
스모크 스크립트를 리눅스에서 실행해 항목별 판정과 종료코드 확인
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
리뷰 지적(포터블에서 transformers 제외 -> NLLB 로드 실패)을 고치려고 실제
NLLB 를 받아 돌려봤고, 그 과정에서 용어집이 사실상 동작하지 않고 있었다는
것을 발견했다. 단위 테스트는 "모델이 자리표시자를 통과시킨다"는 틀린 전제
위에 서 있었다.
1) 포터블 패키징 (리뷰 지적)
transformers 를 제외 목록에서 빼고 hiddenimports 에 넣었다. NLLB
토크나이저가 AutoTokenizer 를 쓰기 때문이다. transformers 는 torch 가
없으면 토크나이저 전용 모드로 뜨며 그게 우리 용도와 정확히 맞는다.
torch 없는 환경에서 ctranslate2/transformers/faster-whisper import 와
앱 기동을 검증하는 test_portable.py 를 추가했다.
2) 자리표시자 형식 (실측으로 발견)
`⟦0⟧` 는 NLLB 가 괄호를 날려 생존률 0/3 이었다. 용어가 자막에서 그냥
사라지고 있었다 ("Third party incoming" -> "0 들어오는"). 후보 8종을
실제 모델로 비교해 `#0#` 로 교체 (3/3, 다중 4/5).
3) 소실 대비
모델이 문장 일부를 누락하면 자리표시자도 사라진다. 그대로 복원하면
용어가 증발하므로, 하나라도 없으면 보호 없이 재번역한다.
4) 서술어는 문장 전체일 때만 (whole_only)
절/서술어를 문장 중간에서 치환하면 문법이 무너진다.
before: "탄 필요해와 구급상자"
after : "탄약과 구급상자가 필요합니다"
해당 56개 항목을 whole_only 로 지정해 단독 발화일 때만 적용한다.
("Cover me!" -> "엄호해줘" 는 그대로 유지)
5) 조사 교정
역어 받침이 달라 "자기장를" 이 남던 것을 fix_particles() 로 고친다.
을/를, 이/가, 은/는, 과/와, (으)로 — 한글 코드에서 받침을 읽어 판정.
검증: pytest 189개 통과, ruff clean
실제 NLLB-600M(torch 없이 CPU)로 번역 품질 직접 확인
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말투 (존댓말 기본, 반말 선택)
- 원문이 실제로 존댓말이면 반말 모드여도 존댓말을 지킨다. 상대가 정중하게
말했는데 자막이 반말이면 뉘앙스가 뒤집히기 때문.
- 영어·중국어는 문법적 높임이 없으므로 항상 고른 모드를 따른다.
"please" 를 존댓말 근거로 삼으면 오탐이 많아 쓰지 않았다.
- 낮춤 변환은 한글 자모를 분해해 실제 활용 규칙(모음조화 + 축약)을 구현했다.
오+아->와, 지+어->져, 하+어->해, 았/었 뒤는 항상 어, 치겠습니다->칠게.
어미를 나열하는 방식보다 훨씬 넓게 맞는다.
- 변환 방향은 존댓말->반말 한쪽만 한다. 번역 모델의 한국어 출력이 이미
격식체라 존댓말 모드는 손댈 필요가 없고, 반대 방향은 훨씬 자주 틀린다.
- 지시문을 이해하는 Qwen3 에는 프롬프트로도 전달한다. Seed-X 는 지시문을
못 알아듣는 모델이라 후처리로만 맞춘다.
포터블 exe
- PyInstaller 명세 + 빌드 스크립트. torch 를 의도적으로 제외했다.
torch+CUDA 만 2.5GB 라 onefile 로 묶으면 실행할 때마다 그걸 임시폴더에
푸느라 1분 넘게 걸려 쓸 수 없다.
- 음성인식(faster-whisper)도 번역(NLLB)도 CTranslate2 위에서 돌아 torch 가
필요 없다. 덕분에 1~3티어는 그대로 다 되고 exe 는 3GB -> 500MB 가 된다.
- 4~5티어는 못 쓰므로 tier_availability() 로 판정해 모델 화면에 '사용 불가'와
이유를 표시한다. torch 없는 환경에서 앱 전체가 뜨는 것을 확인했다.
AI 이미지
- SDXL-turbo 로 아이콘/배경 생성 (로컬 GPU, 피크 VRAM 1.9GB).
- 글자는 AI 가 제대로 못 쓰므로 아트만 AI 로 만들고 타이포그래피는
정확히 렌더링해 합성했다. icon.ico 는 16~256px 멀티해상도.
검증: pytest 163개 통과 (말투 53개 신규), ruff clean
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
