ylhan
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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
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551 B
Python
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Python
"""记忆层。
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对外只暴露 `MemoryStore` 接口和 `SQLiteMemoryStore` 实现。
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调用方依赖接口，不依赖 SQLite——将来多设备共享记忆时要搬到服务器，
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只换实现，调用方一行不改（前提是调用方按 async + 可能失败 来写）。
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"""
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from .base import (
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ConfirmStatus, Memory, MemoryKind, MemoryStore, Scope, Turn,
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)
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from .sqlite_store import SCHEMA, SQLiteMemoryStore
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__all__ = [
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"MemoryStore", "SQLiteMemoryStore", "Memory", "Turn",
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"Scope", "ConfirmStatus", "MemoryKind", "SCHEMA",
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]
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