# watch_sceen_ai

디스코드에서 **음성으로 대화하는 AI**. 최종 목표는 화면공유(Go Live)까지 실시간으로
보면서 대화하는 것이지만, **지금은 화면공유(눈)를 잠시 미뤄두고 음성 대화 루프
STT → 두뇌 → TTS부터 완성**하는 단계다.

- 실행 위치: 이 리눅스 호스트(.9, RTX 5050 8GB / ffmpeg / node v22 있음)
- 현재 상태: 음성 루프 뼈대 동작 — 파이프라인이 **눈 없이(화면공유 없이)** 돌아간다
  (`python -m wsai --voice`). STT/TTS/두뇌는 아직 mock이며, 실제 엔진 연결이 다음 목표.
- 보류 중: 화면공유 수신(눈). E2EE 합류 관문은 이미 통과해 두었고(아래 8장), 음성 루프가
  자리 잡으면 다시 붙인다.

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## 1. 설계 원칙

1. **지연이 전부다.** 음성 대화형이라 "정확하지만 느린" 답은 실패다. 전 구간을
   스트리밍으로 잇고, 목표는 사용자가 말 끝낸 뒤 **첫 소리까지 ~1.5초 이내**.
2. **싼 것부터, 필요할 때만 비싸게.** 로컬(GPU)에서 처리할 수 있는 건 로컬에서,
   정말 필요한 것만 클라우드로 올린다.
3. **부품은 교체 가능해야 한다.** 귀/두뇌/입(그리고 나중의 눈)이 전부
   `wsai/interfaces.py`의 Protocol이라, 어느 하나가 바뀌어도 나머지는 그대로 돌아간다.
   실제로 눈(source/vision)은 선택 사항이라, 없으면 파이프라인이 음성 루프만 돌린다.

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## 2. 전체 구조

두 개의 async 루프가 있고, 지금은 **대화 루프만** 켜서 쓴다. 인지(눈) 루프는 나중에 붙인다.

```
[대화 루프]  SpeechToText ──Utterance──▶  Brain(LLM) ──▶ TextToSpeech
             (귀)                          (두뇌)          (입)
                                             ▲
                                             │ (화면 맥락: 지금은 비어 있음)
[인지 루프]  FrameSource ─▶ VisionBackend ─┘   ← 보류 (source/vision = None)
             (눈)
```

- 대화 루프: 사용자 발화 → 두뇌(대화이력 + 있으면 최신 화면 맥락) → 음성 응답.
- 인지 루프: `source`/`vision`이 없으면 통째로 건너뛴다. 눈을 붙이면 최신 화면 맥락을
  채워 넣어, 두뇌가 "지금 화면"을 참고할 수 있게 된다.
- 두 루프는 비동기로 독립. 눈이 생겨도 대화 루프는 프레임 하나하나를 기다리지 않고
  "가장 최근에 이해된 화면"만 읽는다.

데이터 타입/인터페이스는 `wsai/interfaces.py`에 정의돼 있다:
`Frame`, `ScreenObservation`, `Utterance`, `Reply` /
`FrameSource`, `VisionBackend`, `SpeechToText`, `TextToSpeech`, `Brain`, `TextChannel`.

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## 3. 귀 / 두뇌 / 입 — 지금 만드는 음성 루프

### 귀 (STT)
- `faster-whisper` 스트리밍/부분 전사. 마이크는 `sounddevice`.
- 발화 종료 판정(endpointing)으로 사용자가 말을 멈춘 시점을 빠르게 잡는다.

### 두뇌 (Brain)
- Claude(OAuth, Haiku 계열)로 대화 응답 생성. 저비용·빠른 모델을 기본으로 한다.
- 입력은 "대화이력 + (있으면) 최신 화면 맥락 1건"만 넣어 토큰을 작게 유지한다.
- 눈이 없는 지금은 화면 맥락이 비어 있고, 두뇌는 그 사실을 솔직히 말한다.

### 입 (TTS)
- MeloTTS 등(이 호스트에 기존 자산 있음). 문장 단위로 스트리밍 재생.
- 인터럽트: 사용자가 말하기 시작하면 재생 중인 TTS를 즉시 멈춘다(barge-in).

### 지연 예산(목표)
사용자 발화 종료 → 첫 소리까지:

| 구간 | 목표 |
|------|------|
| STT 종료 판정(endpointing) | ~200 ms |
| Brain 첫 토큰 | ~500 ms |
| TTS 첫 문장 합성·재생 시작 | ~400 ms |
| 여유 | ~400 ms |
| **합계** | **~1.5 s** |

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## 4. 눈 — 화면공유 수신 (보류, 나중에)

최종 목표엔 화면공유가 들어가지만, 지금은 **의도적으로 미뤄둔** 부분이다. 아래는
나중에 다시 붙일 때를 위한 기록이다. 두 트랙을 병행할 계획이었다.

### 트랙 A (주력) — 화면공유 스트림 직접 수신
스크린샷·브라우저 캡처가 아니라, 실제 화면공유 스트림 자체를 클라이언트처럼 수신한다.
공식 봇 API는 비디오 수신을 막으므로 **유저 토큰(셀프봇)** 으로 프로토콜 레벨에서
비디오 RTP를 받는다(전용 버너 계정만 사용). 파이프: join → Go Live "watch" 구독 →
암호화 RTP 수신 → **DAVE(MLS E2EE) 복호** → 전송암호 복호 → VP8/H264 depayload →
ffmpeg 디코드 → 프레임. DAVE는 `@snazzah/davey`(Rust NAPI), 수신은 `discord.js-selfbot` 계열.

솔직한 리스크: 완성형 라이브러리가 없어 직접 조립해야 하고, 셀프봇은 ToS 회색지대라
계정 밴 위험이 있다(→ 버너 전용). 그래서 음성 루프를 먼저 세우는 지금 순서가 안전하다.

### 트랙 B (폴백/개발용) — 로컬 렌더 화면 캡처
디스코드 클라이언트가 화면공유를 보고 있는 화면을 로컬에서 캡처한다. 트랙 A가 막힐 때의
안전판이자 개발용 실용 소스. `poc/`의 Xvfb 실험과 `wsai/backends/capture_mss.py`가 여기 해당.

두 트랙 모두 결과물은 동일한 `Frame` 스트림이라, 눈을 붙일 때 나머지는 손대지 않는다.

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## 5. 실행

이 호스트에는 `python` 별칭이 없으므로 워크스페이스 venv를 쓴다(`.venv/bin/python`).

```bash
.venv/bin/python -m wsai --voice    # 눈 없는 음성 루프 데모 (STT→두뇌→TTS, 지금 초점)
.venv/bin/python -m wsai            # mock 데모 (눈 포함 전체 흐름, 몇 프레임 돌고 종료)
.venv/bin/python -m wsai --env      # WSAI_* 환경변수로 백엔드 조립
.venv/bin/python -m pip install pytest && .venv/bin/python -m pytest -q   # 스모크 테스트
```

- `WSAI_SOURCE=none WSAI_VISION=none` 으로도 눈 없이(음성 루프만) 조립할 수 있다.
- 백엔드별 추가 설치는 `requirements.txt` 주석 참고(faster-whisper, mss/pillow, anthropic 등).

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## 6. 파일 / 디렉터리

| 경로 | 역할 |
|------|------|
| `wsai/interfaces.py` | 데이터 타입 + 컴포넌트 Protocol |
| `wsai/pipeline.py` | 오케스트레이터(대화 루프 + 선택적 인지 루프) |
| `wsai/state.py` | 최신 화면 맥락 공유 저장소(눈이 생기면 사용) |
| `wsai/config.py` / `factory.py` | 설정 → 백엔드 조립. `voice()` = 눈 없는 음성 프리셋 |
| `wsai/backends/mock.py` | 무의존성 mock 전 계열 |
| `wsai/backends/capture_mss.py` | 로컬 화면 캡처(트랙 B, 보류) |
| `wsai/backends/claude.py` | Claude 비전 + 두뇌 |
| `dave/gate.mjs` | DAVE/MLS E2EE 합류 관문 검증(통과 증거, 눈 재개 시 재사용) |
| `poc/` | Xvfb+Chromium 캡처 실험(트랙 B 참고) |
| `PLAN.md` | 단계별 착수 계획 |
| `tests/test_pipeline.py` | 파이프라인 스모크 테스트 |

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## 7. 구현 순서 (검증 가능한 체크포인트)

음성 루프 먼저, 눈은 나중에.

- [x] 파이프라인 스켈레톤 — mock 모드로 전 흐름 동작.
- [x] **눈 없는 음성 루프.** `source`/`vision` 없이 STT→Brain→TTS만 돌아간다(`--voice`).
      · 검증: `python -m wsai --voice`가 화면 없이 발화마다 응답을 낸다(테스트 포함).
- [ ] **V1 · 진짜 TTS(입).** MeloTTS로 두뇌 응답을 실제 음성으로 합성.
      · 검증: 응답 텍스트가 .wav로 합성돼 들린다.
- [ ] **V2 · 진짜 STT(귀).** faster-whisper로 오디오를 텍스트로 전사.
      · 검증: 오디오 파일/마이크 입력이 텍스트로 나온다.
- [ ] **V3 · 진짜 두뇌.** Claude OAuth(Haiku)로 대화 응답 생성.
      · 검증: 실제 발화에 자연스러운 답이 나온다.
- [ ] **V4 · 음성 왕복 + barge-in.** STT→Brain→TTS 스트리밍, 말 끊기, 지연 예산 측정.
      · 검증: 말로 묻고 말로 답을 듣는다, 첫 소리까지 ~1.5s 근처.
- [ ] **(나중) 눈 재개.** 트랙 A/B로 화면공유 수신 → 화면 맥락을 두뇌에 연결.

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## 8. 결정이 필요한 것 (사용자 확인 대기)

실제 STT/TTS 엔진을 붙이기 전에 정해야 할 것들:

- **GPU 사용 동의** — RTX 5050으로 STT/TTS를 돌리면 빠르다(규칙상 GPU는 먼저 확인 필요).
- **파이썬 버전** — 이 venv는 3.14인데 faster-whisper·MeloTTS는 3.11대가 안전하다.
  호스트에 이미 MeloTTS용 3.11 자산이 있어, 별도 3.11 venv + subprocess 연결을 제안.
- **엔진 선택** — STT는 faster-whisper, TTS는 MeloTTS(한국어) 기본안.
- **두뇌** — Claude OAuth(Haiku 계열)로 연결(지금 코드는 API키 기반이라 OAuth 전환 필요).