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프로그램별 오디오를 캡처해 로컬 GPU에서 음성인식→번역하고 화면 위 자막으로 보여주는 데스크톱 앱. 한/영/일/중 4개 언어. 구성 - audio: WASAPI 프로그램별 캡처(C++ 보조 프로그램) + 장치 루프백 폴백, 적응형 VAD 발화 분할 - models: 속도~품질 5단계 티어, faster-whisper + CTranslate2/LLM 2백엔드, 용어집(플레이스홀더 보호 + 프롬프트 주입) - core: Qt 비의존 파이프라인 엔진 (캡처/분할/추론 3스레드, 큐 연결) - ui: 사이드바 5화면 + 무테두리 항상위 자막 오버레이, 자체 다크 테마 모델 선정 근거는 docs/MODELS.md, 추가학습 가능 여부와 방법은 docs/FINETUNING.md 참고. 검증: pytest 39개 통과 (GPU·오디오 장치 없이 실행), ruff clean Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
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from hearo.models.tiers import DEFAULT_TIER, TIERS, MTBackend, get_tier, ordered_tiers
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def test_exactly_five_tiers_ordered_by_quality():
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tiers = ordered_tiers()
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assert len(tiers) == 5
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assert [t.order for t in tiers] == [1, 2, 3, 4, 5]
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def test_latency_and_vram_increase_monotonically():
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tiers = ordered_tiers()
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latencies = [t.approx_latency_s for t in tiers]
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vram = [t.min_vram_gb for t in tiers]
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assert latencies == sorted(latencies)
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assert vram == sorted(vram)
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def test_exactly_one_recommended_and_one_finetune_pick():
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assert sum(t.recommended for t in TIERS.values()) == 1
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assert sum(t.best_after_finetune for t in TIERS.values()) == 1
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def test_llm_backends_support_prompt_glossary():
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for tier in TIERS.values():
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if tier.mt.backend is MTBackend.TRANSFORMERS:
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assert tier.mt.supports_prompt_glossary
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else:
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assert not tier.mt.supports_prompt_glossary
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def test_unknown_key_falls_back_to_default():
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assert get_tier("does-not-exist").key == DEFAULT_TIER
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def test_default_tier_exists():
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assert DEFAULT_TIER in TIERS
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