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Modular async pipeline: FrameSource->Vision->context and STT/text->Brain->TTS. All stages are Protocols; mock backends run end-to-end with no deps/keys. Real backends included: mss screen capture, Claude vision+brain (guarded imports).
watch_sceen_ai
디스코드 화면공유를 실시간으로 함께 보면서 대화하는 AI의 골격(skeleton).
지금 단계는 "틀": 파이프라인 구조와 교체 가능한 인터페이스를 먼저 세우고, 의존성/키/마이크 없이 mock 모드로 전체 흐름이 도는 걸 검증한다.
구조
FrameSource ──frames──▶ VisionBackend ──observations──▶ [SharedScreenContext]
│
STT / TextChannel ──utterances──▶ Brain(LLM) ◀───────────────┘
│
▼
TextToSpeech / TextChannel
두 개의 async 루프가 동시에 돈다.
- 인지 루프: 화면 캡처 → 비전 이해 → 최신 화면 맥락 저장
- 대화 루프: 음성/텍스트 입력 → 두뇌(LLM, 화면맥락+대화이력) → 음성/텍스트 출력
모든 단계는 wsai/interfaces.py의 Protocol이라, 백엔드(mock / 로컬GPU / 클라우드 /
디스코드 웹캡처 …)를 config에서 바꿔 끼우면 오케스트레이터는 그대로다.
실행
python -m wsai # mock 데모 (의존성·키 불필요, 몇 프레임 돌고 종료)
python -m wsai --live # 이 PC 화면 캡처 + Claude 눈/두뇌 (Ctrl-C 종료)
python -m wsai --env # WSAI_* 환경변수로 조립
pytest # 스모크 테스트
--live에 필요한 것: pip install mss pillow anthropic, 그리고 ANTHROPIC_API_KEY.
파일
| 파일 | 역할 |
|---|---|
wsai/interfaces.py |
데이터 타입 + 컴포넌트 Protocol |
wsai/pipeline.py |
오케스트레이터(인지/대화 루프) |
wsai/state.py |
최신 화면 맥락 공유 저장소 |
wsai/config.py / factory.py |
설정 → 백엔드 조립 |
wsai/backends/mock.py |
무의존성 mock 전 계열 |
wsai/backends/capture_mss.py |
로컬 화면 캡처(눈) |
wsai/backends/claude.py |
Claude 비전 + 두뇌 |
아직 안 된 것 (다음 단계 후보)
- STT 실제 백엔드(faster-whisper) + 마이크 캡처(sounddevice)
- TTS 실제 백엔드(MeloTTS 등) — 이 호스트에 기존 자산 있음
- 디스코드 텍스트 채널 I/O (
factory._text가 아직 NotImplemented) - 화면 변화 감지 → AI가 먼저 말 거는 proactive 모드
- 캡처 방식 선택: 로컬 화면 vs 디스코드 웹 캡처(Playwright)
캡처 방식에 대한 메모
디스코드 봇이 화면공유 영상 스트림을 직접 수신하는 건 공식 API 미지원(유저봇은 ToS 위반).
그래서 현실적 방식은 "통화에 참여해 공유화면을 보는 상태의 화면을 로컬 캡처"하는 것.
MSSFrameSource가 그 기본 구현이고, 필요하면 웹 캡처 소스로 교체 가능.