Three big rust packs ported. Python parity now covers the FULL imba lineup
except codebase_qa and github_pr.
vision_handler.py (new, ~125 lines)
- Screenshot via PowerShell System.Drawing → temp PNG → base64 → Groq
vision API (llama-3.2-11b-vision-preview, override via GROQ_VISION_MODEL).
- do_vision_describe "что на экране" / "опиши экран"
- do_vision_read_error "прочитай ошибку"
- Requires GROQ_TOKEN; speaks "Не удалось" on missing.
macros_store.py (new, ~170 lines)
- JSON store at <here>/macros.json (atomic write-through).
- start(name) / save() / cancel() / replay(name, dispatch_fn)
- is_recording / recording_name / list_names / get / delete
- record_step(phrase) called by execute_cmd hook (see main.py)
- is_macro_control filter blocks "запиши макрос ..." from recording itself
(no infinite recursion).
- replay spawns daemon thread, fires each step with 800ms delay.
scheduler_store.py (new, ~220 lines)
- JSON store at <here>/schedule.json.
- parse_schedule(spec) handles "daily HH:MM", "at HH:MM",
"every/in N minutes|hours|seconds" — Russian (минут/час/секунд) + English.
- Background daemon thread ticks every 30s, fires Speak actions through the
same speak callback used by main.py.
- Once-tasks auto-delete after firing; daily/interval cycle forever.
- add/remove/clear/remove_by_text/list_all.
extensions.py (+13 handlers)
do_vision_describe / do_vision_read_error → thin proxies to vision_handler
do_macros_start / save / cancel / replay / list / delete
do_scheduler_add_reminder / add_recurring / list / clear / cancel_by_text
main.py
- extensions.init_background_services() at startup → scheduler thread boots.
- Wraps execute_cmd so every successful dispatch feeds macros_store.record_step.
- set_dispatch_fn(_execute_phrase_for_macro) enables macro replay through the
normal command pipeline (recognize_cmd → execute_cmd).
commands.yaml (+13 entries, 129 → 142)
vision_describe, vision_read_error, macros_start, macros_save, macros_cancel,
macros_replay, macros_list, macros_delete, scheduler_reminder,
scheduler_recurring, scheduler_list, scheduler_clear, scheduler_cancel_text.
Tests: ast.parse passes for all five .py files. yaml.safe_load = 142 entries.
Python parity status vs rust (72 packs):
✓ memory_pack, profile_switch, vision, scheduler, macros, llm switch
(via env), llm_context (basic), media_keys (existing), screenshot, net_info,
unit_convert, generators, disk, date_math, sleep_timer (via shutdown),
interesting_fact, mailto, self_check, ssl_check, intro/echo
✗ codebase_qa, github_pr (require gh CLI + file walk — TODO)
✗ pomodoro / daily_briefing / habit_nudge / quick_search / diagnostics
(could be ported but need scheduler integration + LLM glue)
|
||
|---|---|---|
| .idea | ||
| custom-commands | ||
| model_small | ||
| models/all-MiniLM-L6-v2 | ||
| sound | ||
| tools/command_builder | ||
| utils | ||
| .gitattributes | ||
| .gitignore | ||
| commands.yaml | ||
| config.py | ||
| dev.env.example | ||
| effects.py | ||
| extensions.py | ||
| intent.py | ||
| LICENSE.txt | ||
| macros_store.py | ||
| main.py | ||
| memory_store.py | ||
| profiles_store.py | ||
| README.md | ||
| requirements.txt | ||
| run.bat | ||
| run_builder.bat | ||
| scheduler_store.py | ||
| tts.py | ||
| vision_handler.py | ||
J.A.R.V.I.S (Python) — Bossiara13's fork
Голосовой ассистент для Windows с wake-word «jarvis». Распознаёт речь локально через Vosk (русская модель), отвечает голосом через Silero TTS, а свободные вопросы (фразы, начинающиеся со слова «скажи …») отправляет в LLM на Groq и зачитывает ответ.
Это форк
Форк репозитория Priler/jarvis (автор оригинала — Abraham Tugalov, 2022). Лицензия наследуется: CC BY-NC-SA 4.0 (см. LICENSE.txt).
Что отличается от оригинала
- Из истории удалены случайно закоммиченные секреты.
- Бэкенд LLM переключён с OpenAI на Groq (бесплатный тариф) через openai-совместимый API.
- Код обновлён под новую версию SDK
openai(>=1.0); старый pre-1.0 интерфейс был сломан. - Убрана зависимость от Picovoice Porcupine — wake-word распознаётся напрямую через Vosk с grammar-constraint (второй
KaldiRecognizerсо словарём изWAKE_WORDS). Ключ Picovoice больше не нужен. - Обновлена ветка/тэги (
dev,v0.0.1-import), причёсан README иrequirements.txt.
Установка
Требуется Python 3.11 (на 3.13 ряд зависимостей пока ставится с бубном).
git clone https://github.com/DmitryBykov-ISPO/J.A.R.V.I.S-py.git
cd J.A.R.V.I.S-py
py -3.11 -m venv .venv
.venv\Scripts\activate
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt
Скопируйте dev.env.example в dev.env и заполните ключ:
GROQ_TOKEN— бесплатно на console.groq.com.
Vosk-модель для русского языка лежит в model_small/ (уже в репозитории). Запуск:
python main.py
Конфигурация
config.py:MICROPHONE_INDEX = -1— индекс микрофона (-1означает устройство по умолчанию). Если микрофонов несколько и берётся не тот, поменяйте число.WAKE_WORDS = ('jarvis', 'джарвис')— варианты транскрипции wake-word, которые принимает Vosk. Если ваш голос/акцент стабильно расшифровывается как, например,жарвис— добавьте этот вариант сюда (всё в нижнем регистре).GROQ_MODEL— имя модели Groq (по умолчаниюllama-3.3-70b-versatile).INTENT_SIMILARITY_THRESHOLD = 0.45— минимальная косинусная близость для срабатывания команды (см. ниже).DENOISE_ENABLED = False— шумоподавление перед Vosk (см. ниже).
commands.yaml— набор голосовых команд и их вариантов; матчится семантически по эмбеддингам.custom-commands/— скомпилированные AHK-скрипты под конкретный сетап автора оригинала (переключение мониторов, управление Яндекс.Музыкой и т.п.). На вашей машине большая часть из них работать не будет, но ассистент запустится в любом случае.
Использование
- Скажите «Джарвис» (или «jarvis») — ассистент даст звуковой сигнал готовности.
- Произнесите команду — окно записи закрывается само, как только вы замолчите (см. ниже про VAD):
- либо одну из фраз из
commands.yaml(открыть браузер, выключить звук и т.д.); - либо начните со слова «скажи …» — остаток фразы уйдёт в Groq, ответ будет зачитан вслух.
- либо одну из фраз из
VAD (определение конца команды)
Окно записи команды закрывается по голосовой активности (webrtcvad), а не по таймеру. Параметры в config.py:
VAD_AGGRESSIVENESS(0..3) — насколько агрессивно VAD режет шум; по умолчанию 2.COMMAND_END_SILENCE_MS— длительность тишины, после которой окно закрывается (по умолчанию 1200 мс).COMMAND_MIN_SPEECH_MS— минимальная длительность речи, иначе тишина не считается концом (500 мс).COMMAND_MIN_LISTEN_MS— минимальное время записи, чтобы не закрыться мгновенно (1000 мс).COMMAND_MAX_LISTEN_MS— жёсткий потолок (15000 мс).
Семантический матчинг команд
Раньше распознанная фраза сравнивалась с фразами из commands.yaml через fuzzywuzzy.fuzz.ratio — это срабатывало только на формальное совпадение букв. Теперь используется sentence-transformer all-MiniLM-L6-v2 (ONNX, CPU) — фраза кодируется в 384-мерный вектор, считается косинусная близость с фразами всех команд, побеждает самая близкая.
Это означает, что фраза «запусти браузер» сматчится с командой open_browser, даже если в YAML записано только «открой браузер» — у них близкий смысл.
- Модель лежит в
models/all-MiniLM-L6-v2/(87 МБ, хранится через Git LFS —git lfs pullпосле клонирования). - Порог
INTENT_SIMILARITY_THRESHOLD = 0.45(косинус, диапазон [-1; 1], для близких смыслов обычно 0.7+). Ниже порога — «команда не распознана», сработаетnot_found.wav(или ветка«скажи …»для LLM). - Все фразы из
commands.yamlэмбеддятся один раз при старте; на каждой команде эмбеддится только распознанная пользователем фраза (~1-5 мс на CPU).
Шумоподавление перед STT
Опциональный пре-процессинг аудио командного буфера через noisereduce (спектральное гейтирование). Помогает в шумных помещениях (кулер, кондиционер, фоновая музыка). К wake-word фазе не применяется — там важна отзывчивость.
В config.py:
DENOISE_ENABLED = False— главный тумблер.DENOISE_PROP = 0.85— доля подавления (0..1).DENOISE_STATIONARY = False—Falseдля меняющегося шума (рекомендуется),Trueдля стабильного фона.
Эффекты под AI-ассистента
Silero звучит естественно, но иногда хочется лёгкой «AI-окраски» в духе J.A.R.V.I.S. — узкую полосу, еле заметную реверберацию, при желании небольшой сдвиг высоты. Это тонкий постпроцессинг, голос и sample rate не меняются.
По умолчанию эффекты выключены. Включаются в config.py:
TTS_EFFECTS_ENABLED— главный тумблер (Falseпо умолчанию).TTS_BANDPASS_LOW_HZ/TTS_BANDPASS_HIGH_HZ— полоса пропускания (по умолчанию 200–7000 Гц). Сужение полосы даёт ощущение «голоса по радио».TTS_REVERB_WET(0..1) иTTS_REVERB_DECAY_MS— доля мокрого сигнала и длительность хвоста короткой реверберации (по умолчанию 0.20 и 100 мс).TTS_PITCH_SEMITONES— сдвиг высоты в полутонах (по умолчанию 0, разумный диапазон ±2).
Фильтры реализованы на scipy.signal (IIR, sosfiltfilt — нулевая фазовая задержка), реверберация — несколько затухающих задержанных копий, pitch — ресэмплинг по линейной интерполяции. Всё in-process, без временных файлов и лишних зависимостей.
Быстрое A/B сравнение перед тем как переключать тумблер:
.venv\Scripts\python.exe utils\preview_effects.py
Скрипт сгенерирует sound/_preview_silero_raw.wav и sound/_preview_silero_fx.wav — откройте оба в плеере и решите, нравится ли эффект. Параметры fx-версии берутся из текущего config.py (независимо от TTS_EFFECTS_ENABLED).
Схема commands.yaml
Каждая команда — это пара phrases + action:
open_browser:
phrases:
- открой браузер
- запусти браузер
action: {type: exe, file: "Run browser.exe"}
Типы действий:
exe— запустить.exeизcustom-commands/. Поля:file(имя файла), необязательныеwait: true(ждать завершения),delay_ms(пауза после запуска). По умолчанию послеexeпроигрывается звук подтвержденияok— отключается черезconfirm_sound: null.play_sound— проиграть WAV изsound/. Полеname(без расширения). Именаgreetиokпроигрываются с рандомным выбором из вариантовgreet1/2/3.wav,ok1/2/3.wav.system— встроенные операции.op: volume_mute,volume_unmute,exit.multi— последовательность шагов:steps: [...].
Шаги внутри multi — тех же типов. Пример:
sound_off:
phrases: [выключи звук, отключи звук]
action:
type: multi
steps:
- {type: play_sound, name: ok}
- {type: system, op: volume_mute}
Конструктор команд
GUI для добавления команд в commands.yaml без ручной правки YAML.
Запуск:
python -m tools.command_builder
Или из корня репо run_builder.bat (под Windows). Открывается окно pywebview с пошаговым мастером: фразы → тип действия → параметры → предпросмотр YAML и сохранение. На шаге «Действие» доступна вкладка «Подсказать (LLM)» — модель Groq предложит готовый блок по описанию на русском.
После сохранения команды Jarvis нужно перезапустить, чтобы она подхватилась.
Требования:
- Windows 10/11 с установленным WebView2 Runtime (обычно уже стоит вместе с Edge — иначе скачать у Microsoft).
- Зависимости из
requirements.txt(включаяpywebview,ruamel.yaml,pyautogui).
Подробности для разработчиков — tools/command_builder/README.md. TODO: добавить скриншот окна.
Лицензия
CC BY-NC-SA 4.0 — см. LICENSE.txt. Авторство оригинала — Abraham Tugalov / Priler. Изменения в этом форке — Bossiara13 (Dmitry Bykov), 2026.