助手本体：会话引擎、LLM 路由、记忆、身份、语音适配

从 Obsidian 笔记库剥离为独立仓库。规划文档与 P0 报告留在笔记库，
代码（助手本体、TTS 服务、P0 基准脚本、ESP32 固件）在此。

架构：服务器是助手，本地是客户端
- 助手本体跑在 cadadmin-server，N5095 只做 USB 外设桥与网络桥接
- 起因：实测 N5095 无 AVX2，跑不动可用的语音模型

当前技术栈
- LLM：DeepSeek deepseek-flash（云端，必须关思考）
- TTS：Qwen3-TTS 1.7B（服务器 3090，独立 HTTP 服务）
- STT：Zipformer 中英双语 int8（CPU，中文识别率未测）

实测：端到端 16/16 通过，首音延迟 1545ms
（对比：本地 LLM + vits-zh-ll 是 179ms，但音色不满意——音质与延迟
在此硬件上此消彼长）

设计要点
- MemoryStore 接口按"可能远程"设计（全 async、可超时、可失败）
- user_id / session_id / track_id 三者分开，人脸只作候选不自动切身份
- 记忆查询强制带 owner_user_id，无按 id 单独取的口子
- 自动抽取的记忆是"候选"，默认不参与检索
- 异步写记忆绑定创建时的身份，不读"当前用户"
- 引擎与传输解耦，只用文件音频即可端到端测试

模型与音频产物不进版本管理（1.1GB），由 download_models.sh 恢复

p0/stt_tts_bench/hf_fetch.py

@@ -0,0 +1,69 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""按目录递归下载 HF 仓库文件到本地（走 hf-mirror）。
+
+Piper 中文 medium 档没有 lexicon.txt，改用 espeak-ng-data 做音素化，
+而那是一堆小文件，用 shell 逐个 curl 太啰嗦，所以写这个。
+
+用法：
+    python3 hf_fetch.py <repo> <本地目录> [远端前缀]
+    python3 hf_fetch.py csukuangfj/vits-piper-zh_CN-huayan-medium \
+        models/tts_piper_medium espeak-ng-data
+"""
+
+import json
+import os
+import sys
+import urllib.parse
+import urllib.request
+
+MIRROR = os.environ.get("HF_MIRROR", "https://hf-mirror.com")
+UA = {"User-Agent": "curl/8.5.0"}  # hf-mirror 对 urllib 默认 UA 返回 403
+
+
+def _open(url, timeout):
+    return urllib.request.urlopen(urllib.request.Request(url, headers=UA), timeout=timeout)
+
+
+def api_tree(repo):
+    url = f"{MIRROR}/api/models/{repo}/tree/main?recursive=true"
+    with _open(url, 60) as r:
+        return json.load(r)
+
+
+def fetch(url, dest):
+    os.makedirs(os.path.dirname(dest), exist_ok=True)
+    tmp = dest + ".part"
+    with _open(url, 300) as r, open(tmp, "wb") as f:
+        while True:
+            b = r.read(1 << 16)
+            if not b:
+                break
+            f.write(b)
+    os.replace(tmp, dest)
+
+
+def main():
+    repo, outdir = sys.argv[1], sys.argv[2]
+    prefix = sys.argv[3] if len(sys.argv) > 3 else ""
+    files = [f for f in api_tree(repo) if f["type"] == "file"]
+    if prefix:
+        files = [f for f in files if f["path"].startswith(prefix)]
+    print(f"{repo}: 取 {len(files)} 个文件 → {outdir}")
+    for f in files:
+        rel = f["path"]
+        dest = os.path.join(outdir, rel)
+        if os.path.exists(dest) and os.path.getsize(dest) == f.get("size", -1):
+            continue
+        # espeak 的 voices/!v/ 下有带空格的文件名（如 "Mr serious"），必须转义
+        url = f"{MIRROR}/{repo}/resolve/main/{urllib.parse.quote(rel)}"
+        try:
+            fetch(url, dest)
+        except Exception as e:
+            print(f"  跳过 {rel}: {type(e).__name__}: {e}")
+            continue
+        print(f"  {rel}  ({f.get('size',0)/1024:.0f} KB)")
+    print("完成")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()