________          __  __            __              
  / ____/ /_  ____ _/ /_/ /____  _____/ /_  ____  _  __
 / /   / __ \/ __ `/ __/ __/ _ \/ ___/ __ \/ __ \| |/_/
/ /___/ / / / /_/ / /_/ /_/  __/ /  / /_/ / /_/ />  <  
\____/_/ /_/\__,_/\__/\__/\___/_/  /_.___/\____/_/|_|  
                                                       
         Lazy OpenCode CLI

CLI-инструмент для синтеза ответов AI-агентов с TTS-озвучкой

---

Возможности

Функция	Описание
Синтез ответов	Объединение ответов нескольких агентов в структурированный итог
Выявление расхождений	Автоматическое определение различий между ответами агентов
TTS-озвучка	Преобразование текста в речь через Chatterbox (Turbo/Multilingual)
Гибкий экспорт	Сохранение результатов в txt/md с фильтрацией секций
Конфигурация	Настройка через TOML/JSON файлы и CLI-флаги

---

Установка

Требования: Python 3.11+

# Клонирование репозитория
git clone https://github.com/Nombah501/Chatterbox-lazy-opencode.git
cd Chatterbox-lazy-opencode

# Создание виртуального окружения
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Linux/macOS
# .venv\Scripts\activate   # Windows

# Установка пакета
pip install -e .

---

Быстрый старт

# Синтез простого текста
cbx --text "Искусственный интеллект помогает автоматизировать задачи"

# Синтез из JSON с ответами агентов
cbx --input responses.json

# С озвучкой
cbx --text "Привет, мир!" --tts --tts-output output.wav

Пример вывода

$ cbx --input responses.json

[status] Сбор: Загружено ответов: 3 [>]
[status] Синтез: Синтез завершен [>]

Итог
Выделяются 3 направления: gpt-4: Python — лучший выбор для ML;
claude: Рекомендую Python для машинного обучения.
При стандартных условиях рекомендуется вариант gpt-4.

Расхождения
gpt-4: Python — лучший выбор для машинного обучения.
claude: Рекомендую Python для машинного обучения.
gemini: Julia быстрее, но Python популярнее.

---

CLI-флаги

Основные

Флаг	Описание
--text TEXT	Текст для синтеза
--input FILE	JSON-файл с ответами агентов
--output FILE	Путь для экспорта результата
--config FILE	Путь к конфигурации (TOML/JSON)
--verbose	Показать все секции

Управление выводом

Флаг	Описание
--show-summary / --no-summary	Показать/скрыть итог
--show-divergences / --no-divergences	Показать/скрыть расхождения
--show-citations / --no-citations	Показать/скрыть цитаты

TTS-озвучка

Флаг	Описание
--tts / --no-tts	Включить/выключить озвучку
--tts-model MODEL	Модель: turbo (быстрая) или multilingual
--tts-device DEVICE	Устройство: auto, cuda, cpu
--tts-voice-prompt FILE	WAV-файл для клонирования голоса
--tts-output FILE	Путь для сохранения аудио

---

Формат входных данных

Файл responses.json для --input:

[
  {
    "agent_id": "gpt-4",
    "content": "Python — лучший выбор для ML.",
    "citations": [
      {"source": "docs.python.org", "quote": "Python is versatile"}
    ]
  },
  {
    "agent_id": "claude",
    "content": "Рекомендую Python для машинного обучения."
  }
]

---

Конфигурация

Создайте файл config.toml:

[tts]
enabled = true
engine = "chatterbox"
model = "turbo"           # turbo | multilingual
device = "auto"           # auto | cuda | cpu
voice = "default"
speed = 1.0

Использование:

cbx --config config.toml --text "текст"

---

Структура проекта

src/chatterbox_lazy_opencode/
├── __init__.py
├── cli.py          # CLI интерфейс
├── synthesis.py    # Логика синтеза ответов
├── config.py       # Конфигурация
└── tts/
    └── provider.py # TTS провайдер (Chatterbox)

---

Разработка

Проект использует BMAD Method для управления разработкой.

# Установка в режиме разработки
pip install -e .

# Запуск CLI
.venv/bin/cbx --help

---

Лицензия

MIT License. См. файл LICENSE.

---

_{Made with Python by @Nombah501}