Создаём свою стример-тян из зефира и палок

Касаемо формата, изначально я задумывал статейку как туториал, но по факту повторить сделанное будет очень трудно, и уж точно вряд ли кто‑то будет тратить месяцы своей жизни на полное «следование» туториалу. Кроме того, я не публиковал весь проект на GitHub (только некоторые части) и оставил здесь только необработанные фрагменты кода для самых заинтересованных (подробнее). По этим причинам я убрал со статьи пометку туториал, несмотря на то, что повествование далее будет вестись именно как в туториале, в формате, похожем на инструкцию создания чего‑либо.

package adris.altoclef.tasks.stupid;

import adris.altoclef.AltoClef;
import adris.altoclef.Debug;
import adris.altoclef.TaskCatalogue;
import adris.altoclef.eventbus.EventBus;
import adris.altoclef.eventbus.Subscription;
import adris.altoclef.eventbus.events.BlockPlaceEvent;
import adris.altoclef.tasks.container.LootContainerTask;
import adris.altoclef.tasks.entity.KillPlayerTask;
import adris.altoclef.tasks.entity.ShootArrowSimpleProjectileTask;
import adris.altoclef.tasks.misc.EquipArmorTask;
import adris.altoclef.tasks.movement.PickupDroppedItemTask;
import adris.altoclef.tasks.movement.SearchChunksExploreTask;
import adris.altoclef.tasks.movement.ThrowEnderPearlSimpleProjectileTask;
import adris.altoclef.tasks.resources.CollectFoodTask;
import adris.altoclef.tasksystem.Task;
import adris.altoclef.ui.MessagePriority;
import adris.altoclef.util.ItemTarget;
import adris.altoclef.util.helpers.*;
import adris.altoclef.util.time.TimerGame;
import baritone.api.utils.input.Input;
import net.minecraft.block.Block;
import net.minecraft.block.BlockState;
import net.minecraft.block.Blocks;
import net.minecraft.entity.Entity;
import net.minecraft.entity.ItemEntity;
import net.minecraft.entity.effect.StatusEffects;
import net.minecraft.entity.player.PlayerEntity;
import net.minecraft.item.Item;
import net.minecraft.item.Items;
import net.minecraft.util.math.BlockPos;
import net.minecraft.util.math.ChunkPos;
import net.minecraft.util.math.Vec3d;
import net.minecraft.util.math.Vec3i;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.Optional;
import java.util.function.Predicate;
import java.util.stream.Stream;

/**
 * SlotHandler 39 timer override изменил
 */
public class SkyWarsTask extends Task {

    private static final int FEAR_SEE_DISTANCE = 30;
    private static final int FEAR_DISTANCE = 20;
    private static final int RUN_AWAY_DISTANCE = 80;

    private static final int MIN_BUILDING_BLOCKS = 10;
    private static final int PREFERRED_BUILDING_BLOCKS = 60;

    private static Item[] GEAR_TO_COLLECT = new Item[]{
            Items.DIAMOND_PICKAXE, Items.DIAMOND_SHOVEL, Items.DIAMOND_SWORD, Items.WATER_BUCKET
    };
    private final Task _prepareDiamondMiningEquipmentTask = TaskCatalogue.getSquashedItemTask(
            new ItemTarget(Items.IRON_PICKAXE, 3), new ItemTarget(Items.IRON_SWORD, 1)
    );
    private final Task _foodTask = new CollectFoodTask(80);
    private final TimerGame _runAwayExtraTime = new TimerGame(10);
    private final Predicate<PlayerEntity> _canTerminate;
    private final ScanChunksInRadius _scanTask;
    private final TimerGame _funnyMessageTimer = new TimerGame(10);
    private final TimerGame _performExtraActionsTimer = new TimerGame(2.5);
    private Vec3d _closestPlayerLastPos;
    private Vec3d _closestPlayerLastObservePos;
    private double _closestDistance;



    private Task _runAwayTask;
    private String _currentVisibleTarget;
    private boolean _forceWait = false;
    private boolean _isEatingStrength = false;
    private boolean _isEatingGapple = false;
    private final TimerGame _eatingGappleTimer = new TimerGame(3);
    private Task _armorTask;
    private Task _shootArrowTask;
    private Task _lootTask;//new CataloguedResourceTask(new ItemTarget(Items.ENDER_PEARL));
    private Task _pickupTask;
    private boolean _finishOnKilled = false;
    private static Item[] _itemsToLoot = ItemHelper.DIAMOND_TOOLS;

    private List<Item> lootableItems(AltoClef mod) {
        List<Item> lootable = new ArrayList<>();
        lootable.addAll(ArmorAndToolsNeeded(mod));
        //lootable.addAll(Arrays.stream(ItemHelper.NETHERITE_TOOLS).toList());
        //lootable.addAll(Arrays.stream(ItemHelper.DIAMOND_TOOLS).toList());
        //lootable.addAll(Arrays.stream(ItemHelper.HelmetsTopPriority).toList());
        //lootable.addAll(Arrays.stream(ItemHelper.ChestplatesTopPriority).toList());
        //lootable.addAll(Arrays.stream(ItemHelper.LeggingsTopPriority).toList());
        //lootable.addAll(Arrays.stream(ItemHelper.BootsTopPriority).toList());
        lootable.addAll(Arrays.stream(ItemHelper.PLANKS).toList());
        lootable.add(Items.GOLDEN_APPLE);
        lootable.add(Items.ENCHANTED_GOLDEN_APPLE);
        lootable.add(Items.GOLDEN_CARROT);
        lootable.add(Items.STONE);
        lootable.add(Items.BOW);
        lootable.add(Items.ARROW);
        lootable.add(Items.GUNPOWDER);
        lootable.add(Items.ENDER_PEARL);
        if (!mod.getItemStorage().hasItemInventoryOnly(Items.WATER_BUCKET)) {
            lootable.add(Items.WATER_BUCKET);}
        return lootable;
    }


    private Subscription<BlockPlaceEvent> _blockPlaceSubscription;
    public SkyWarsTask(BlockPos center, double scanRadius, Predicate<PlayerEntity> canTerminate, boolean FinishOnKilled) {
        _canTerminate = canTerminate;
        _finishOnKilled = FinishOnKilled;
        _scanTask = new ScanChunksInRadius(center, scanRadius);
    }

    public SkyWarsTask(BlockPos center, double scanRadius, boolean FinishOnKilled) {
        this(center, scanRadius, accept -> true, FinishOnKilled);
    }

    private static final Block[] TO_SCAN = Stream.concat(Arrays.stream(new Block[]{Blocks.CHEST, Blocks.TRAPPED_CHEST, Blocks.BARREL}), Arrays.stream(ItemHelper.itemsToBlocks(ItemHelper.SHULKER_BOXES))).toArray(Block[]::new);

    @Override
    protected void onStart(AltoClef mod) {
        //Debug.logMessage("стейт = "+mod.getInfoSender().getState());

        mod.getInfoSender().setState(String.valueOf(mod.getItemStorage().hasItem(Items.ENDER_PEARL)));
        mod.getBehaviour().push();
        mod.getBlockTracker().trackBlock(TO_SCAN);
        mod.getBehaviour().setForceFieldPlayers(true);
        //mod.getExtraBaritoneSettings()
        _blockPlaceSubscription = EventBus.subscribe(BlockPlaceEvent.class, evt -> {
            OnBlockPlace(mod,evt.blockPos,evt.blockState);
        });
        //Debug.logMessage("мдааа");
        //AddNearestPlayerToFriends(mod,10);

    }

    protected void OnBlockPlace(AltoClef mod, BlockPos blockPos, BlockState blockState){

        if(this._forceWait == false && mod.getClientBaritone().getCustomGoalProcess().isActive() &
                mod.getPlayer().isSneaking() &
            mod.getPlayer().getBlockPos().isWithinDistance(new Vec3i(blockPos.getX(),blockPos.getY(),blockPos.getZ()),3) ){
            //mod.getClientBaritone().getGetToBlockProcess().
            //Debug.logMessage("!!Блок поставил я!");


            new Thread(() ->{

                int ping = 100;
                //try{
                //    ping = mod.getPlayer().networkHandler.getPlayerListEntry(mod.getPlayer().getUuid()).getLatency();}
                //catch (NullPointerException e){e.printStackTrace(); ping = 500;}
                //Goal goal = mod.getClientBaritone().getCustomGoalProcess().getGoal();
                //boolean oldval = mod.getClientBaritoneSettings().allowPlace.value;
                //mod.getClientBaritoneSettings().

                //mod.getClientBaritone().getCustomGoalProcess().setGoal(new GoalBlock(0,0,0));
                //mod.getClientBaritoneSettings().allowPlace.value = false;
                this._forceWait = true;
                //if(mod.getClientBaritone().getPathingBehavior().isPathing()) # БЫЛО ДО ЭТОГО!
                    //mod.getClientBaritone().getPathingBehavior().forceCancel();
                //mod.getClientBaritone().getInputOverrideHandler().setInputForceState(Input.SNEAK,true);
                //mod.getClientBaritone().getInputOverrideHandler().setInputForceState(Input.MOVE_FORWARD,true);
                mod.getInputControls().hold(Input.SNEAK);
                mod.getInputControls().hold(Input.MOVE_FORWARD);
                mod.getInputControls().hold(Input.CLICK_RIGHT);
                //Debug.logMessage("Остановка.. ");
                //mod.getMobDefenseChain()._doingFunkyStuff =true;
                sleepSec(0.4);

                //mod.getClientBaritone().getInputOverrideHandler().setInputForceState(Input.SNEAK,false);
                //mod.getClientBaritone().getInputOverrideHandler().setInputForceState(Input.MOVE_FORWARD,false);
                mod.getInputControls().release(Input.CLICK_RIGHT);
                mod.getInputControls().release(Input.SNEAK);
                mod.getInputControls().release(Input.MOVE_FORWARD);

                //mod.getPlayer().
                Debug.logMessage("Блок поставила я!  "+WorldHelper.isAir(mod,blockPos) + " ыы пинг "+ping);
                if(WorldHelper.isAir(mod,blockPos)){
                    Debug.logMessage("Блок на позиции "+blockPos + " не поставился! пинг "+ping);
                    //for(int i = 0;i<10;i++){
                    //LookHelper.SmoothLookDirectionaly(mod,0.0015f);
                    mod.getInputControls().hold(Input.SNEAK);
                    mod.getInputControls().hold(Input.MOVE_BACK);
                    mod.getInputControls().hold(Input.CLICK_RIGHT);
                    sleepSec(6);
                    //sleepSec(3+((30+ping)*2)/1000);
                    mod.getInputControls().release(Input.MOVE_BACK);
                    sleepSec(1);
                    mod.getInputControls().release(Input.SNEAK);
                    mod.getInputControls().release(Input.CLICK_RIGHT);
                    //}
                    //sleepSec(4);
                }
                //mod.getBehaviour().
                //mod.getMobDefenseChain()._doingFunkyStuff =false;
                this._forceWait = false;

                //mod.getClientBaritoneSettings().allowPlace.value = oldval;

                //if(mod.getClientBaritone().getCustomGoalProcess().isActive()){
                //    mod.getClientBaritone().getCustomGoalProcess().setGoalAndPath(goal);
                //}
                //try{
                //    mod.getClientBaritone().getCustomGoalProcess().wait(200);
                //} catch (InterruptedException e) {
                //    e.printStackTrace();
                //}
                //mod.getClientBaritone().getBuilderProcess().pause();
                //sleepSec(0.5);
                //mod.getClientBaritone().getBuilderProcess().resume();
            }).start();
        }
    }
    private BlockPos _lastLootPos;
    @Override
    protected Task onTick(AltoClef mod){
        Optional<Entity> closest = mod.getEntityTracker().getClosestEntity(mod.getPlayer().getPos(), toPunk -> shouldPunk(mod, (PlayerEntity) toPunk), PlayerEntity.class);
        boolean TargetIsNear = false;


        if(InputHelper.isKeyPressed(71)  && mod.getClientBaritone().getPathingBehavior().estimatedTicksToGoal().isPresent())
            Debug.logMessage("Эвристика **стика "+mod.getClientBaritone().getPathingBehavior().estimatedTicksToGoal().get());

        if (closest.isPresent()) {

            _closestPlayerLastPos = closest.get().getPos();
            _closestPlayerLastObservePos = mod.getPlayer().getPos();
            _closestDistance = _closestPlayerLastPos.distanceTo(_closestPlayerLastObservePos);
            if (_closestDistance<=8 & mod.getEntityTracker().isEntityReachable(closest.get())) TargetIsNear = true;
            //Debug.logMessage("дистанция"+_closestDistance);

        }
        int ping = 100;
        //try{ping = mod.getPlayer().networkHandler.getPlayerListEntry(mod.getPlayer().getUuid()).getLatency();}
        //catch (NullPointerException e){e.printStackTrace(); ping = 500;}
        //if(InputHelper.isKeyPressed(71)){
        //    Debug.logMessage("Ping = "+ping);//"PlusY "+PlusY + " Y "+_targetRotation.getPitch());}
        //}
        if(ping>499){
            setDebugState("ИСПЫТЫВАЕМ ЛЮТЫЙ ПИНГ = "+ping+"!!! Ожидаем окончания этого ..");
            return null;}
        //Predicate<BlockPos> validContainer = blockPos -> {
        //    if(!WorldHelper.isUnopenedChest(mod, blockPos)|| !mod.getPlayer().getBlockPos().isWithinDistance(blockPos, 15))//!WorldHelper.isUnopenedChest(mod, blockPos)||
        //        return false;
        //    else {
        //        return true;
        //    }
        //};
        if(_forceWait && !TargetIsNear){
            //Debug.logMessage("Ждемс...");
            return null;}
        if (shouldForce(mod, _shootArrowTask)) {
            return _shootArrowTask;
        }

        if(!TargetIsNear) {
            //ОДЕВАЕМСЯ КАК ПОЛОЖЕНО!!!
            //Item[] helmetsTopPriority = new Item[] {Items.NETHERITE_HELMET, Items.DIAMOND_HELMET, Items.IRON_HELMET, Items.CHAINMAIL_HELMET, Items.GOLDEN_HELMET, Items.LEATHER_HELMET};

            //if(InputHelper.isKeyPressed(71))Debug.logMessage("hasHelmetLevel ="+hasHelmetLevel+" helmetLevel="+helmetLevel);//"PlusY "+PlusY + " Y "+_targetRotation.getPitch());}

            if (shouldForce(mod, _armorTask)) {
                return _armorTask;
            }
            //if (shouldForce(mod, _pickupTask)) {
            //    return _pickupTask;
            //}

            boolean reachableLootCont = true;
            if(_lastLootPos!=null) reachableLootCont = WorldHelper.canReach(mod,_lastLootPos);
            if (reachableLootCont && shouldForce(mod, _lootTask)) {
                return _lootTask;
            }

            if(_isEatingStrength)
                _isEatingStrength = false;
            //ЮЗАТЬ СМЕСЬ СИЛЫ
            if(!mod.getPlayer().hasStatusEffect(StatusEffects.STRENGTH)&&mod.getItemStorage().hasItem(Items.GUNPOWDER)){
                //mod.getItemStorage().getItem
                if(LookHelper.tryAvoidingInteractable(mod,true)) {
                    setDebugState("Найдена смесь силы; надо понюхать");
                    mod.getSlotHandler().forceEquipItem(new Item[]{Items.GUNPOWDER}); //"true" because it's food
                    mod.getInputControls().hold(Input.CLICK_RIGHT);
                    //mod.getExtraBaritoneSettings().setInteractionPaused(true);
                    mod.getInputControls().release(Input.CLICK_RIGHT);
                    //mod.getExtraBaritoneSettings().setInteractionPaused(false);
                    _isEatingStrength = true;



                }else{
                    setDebugState("Нюхаем смесь силы: меняем угол обзора чтобы не интерактить ни с какими блоками");
                }
                return null;
            }

            //
            //ЖРАТЬ ЯБЛОЧКИ
            boolean NeedEatGapple = !mod.getPlayer().hasStatusEffect(StatusEffects.ABSORPTION) || (mod.getPlayer().getHealth()<18&&_eatingGappleTimer.getDuration()>6);
            if(NeedEatGapple&&mod.getItemStorage().hasItemInventoryOnly(Items.GOLDEN_APPLE,Items.ENCHANTED_GOLDEN_APPLE)){
                if(LookHelper.tryAvoidingInteractable(mod) && !_isEatingGapple) {
                    setDebugState("Есть яблоко, почему бы не пожрать..");
                    //mod.getSlotHandler().forceEquipSlot(new Slot(0,0,0,0));
                    mod.getSlotHandler().forceEquipItem(new Item[]{Items.GOLDEN_APPLE,Items.ENCHANTED_GOLDEN_APPLE},true);//,true); //"true" because it's food
                    mod.getInputControls().hold(Input.CLICK_RIGHT);
                    //mod.getSlotHandler().wait();
                    mod.getExtraBaritoneSettings().setInteractionPaused(true);
                    _eatingGappleTimer.reset();
                    _isEatingGapple= true;
                }
                else{
                    if(_isEatingGapple && _eatingGappleTimer.elapsed()){
                        _isEatingGapple= false;
                        setDebugState("Яблоко не съелось! Попытка 2!");
                    }else{
                        setDebugState("Жрем геплы: меняем угол обзора чтобы не интерактить с сущностями");
                    }
                }
                return null;
            }else{
                if(_isEatingGapple){
                    mod.getInputControls().release(Input.CLICK_RIGHT);
                    mod.getExtraBaritoneSettings().setInteractionPaused(false);
                    _isEatingGapple = false;}
            }
            //if(_pickupTask.)
            //if(mod.getPlayer().getEf){}
            //ШЛЕМ
            int armorEquipNeed = IsArmorNeededToEquip(mod,ItemHelper.HelmetsTopPriority);
            if (armorEquipNeed != -1){
                _armorTask = new EquipArmorTask(true, Arrays.stream(ItemHelper.HelmetsTopPriority).toList().get(armorEquipNeed));
                return _armorTask;
            }
            //ЧЕСТПЛЕЙТ
            armorEquipNeed = IsArmorNeededToEquip(mod,ItemHelper.ChestplatesTopPriority);
            if (armorEquipNeed != -1){
                _armorTask = new EquipArmorTask(true, Arrays.stream(ItemHelper.ChestplatesTopPriority).toList().get(armorEquipNeed));
                return _armorTask;
            }
            //ПЕНТС
            armorEquipNeed = IsArmorNeededToEquip(mod,ItemHelper.LeggingsTopPriority);
            if (armorEquipNeed != -1){
                _armorTask = new EquipArmorTask(true, Arrays.stream(ItemHelper.LeggingsTopPriority).toList().get(armorEquipNeed));
                return _armorTask;
            }
            //БУТС
            armorEquipNeed = IsArmorNeededToEquip(mod,ItemHelper.BootsTopPriority);
            if (armorEquipNeed != -1){
                _armorTask = new EquipArmorTask(true, Arrays.stream(ItemHelper.BootsTopPriority).toList().get(armorEquipNeed));
                return _armorTask;
            }

            //if (!StorageHelper.isArmorEquipped(mod, topHelmet )) {
            //    if (mod.getItemStorage().hasItem(topHelmet)) {
            //        _armorTask = new EquipArmorTask(true, topHelmet);
            //        return _armorTask;
            //    }
            //}

            //ТЕПЕРЬ ЛУТАЕМ СУНДУЧАРЫ!!!

            //Optional<BlockPos> closestCont = mod.getBlockTracker().getNearestTracking(validContainer,TO_SCAN);
            Optional<BlockPos> closestCont = mod.getBlockTracker().getNearestTracking(
                    blockPos -> WorldHelper.isUnopenedChest(mod, blockPos) &&
                            mod.getPlayer().getBlockPos().isWithinDistance(blockPos, 10)&&
                            WorldHelper.canReach(mod,blockPos), Blocks.CHEST) ;
            if (closestCont.isPresent() && WorldHelper.canReach(mod,closestCont.get()) && TimersHelper.CanChestInteract()) {
                setDebugState("Поиск ресурсов -> контейнеры:");
                _lastLootPos = closestCont.get();
                _lootTask = new LootContainerTask(closestCont.get(), lootableItems(mod));
                //_lootTask = new MineAndCollectTask(new ItemTarget(Items.CHEST), new Block[]{Blocks.CHEST}, MiningRequirement.HAND);
                return _lootTask;
            }

            //ПИКАЕМ ДРОП
            for (Item check : lootableItems(mod)) {
                if (mod.getEntityTracker().itemDropped(check)) {

                    Optional<ItemEntity> closestEnt = mod.getEntityTracker().getClosestItemDrop(
                            ent -> mod.getPlayer().getPos().isInRange(ent.getEyePos(), 10),check);
                    //
                    if(closestEnt.isPresent()) {
                        _pickupTask = new PickupDroppedItemTask(new ItemTarget(check), true);
                        return _pickupTask;
                    }
                }
            }

            if(closest.isPresent() && ShouldBow(mod,closest.get())){
                _shootArrowTask = new ShootArrowSimpleProjectileTask(closest.get());
                return _shootArrowTask;
            }
        }else{
            if(_isEatingGapple){
                mod.getInputControls().release(Input.CLICK_RIGHT);
                mod.getExtraBaritoneSettings().setInteractionPaused(false);
                _isEatingGapple = false;}

        }

        if(closest.isPresent()){
            setDebugState("УНИЧТОЖИТЬ");
            PlayerEntity entity = (PlayerEntity) closest.get();
            if(mod.getPlayer().distanceTo(entity)>10 && LookHelper.cleanLineOfSight(entity.getPos(),100)) {
                if (mod.getItemStorage().getItemCount(Items.ENDER_PEARL) > 2){
                    return new ThrowEnderPearlSimpleProjectileTask(entity.getBlockPos().add(0, -0.5, 0));}
                else if(ShouldBow(mod, entity)){
                    _shootArrowTask = new ShootArrowSimpleProjectileTask(entity);
                    return _shootArrowTask;
                }
            }
            //tryDoFunnyMessageTo(mod, (PlayerEntity) entity);
            return new KillPlayerTask(entity.getName().getString());
        }



        setDebugState("Поиск сущностей...");
        _currentVisibleTarget = null;
        if (_scanTask.failedSearch()) {
            Debug.logMessage("Перегрузка поиска, восстановление...");
            _scanTask.resetSearch(mod);
        }

        return _scanTask;
    }
    private Optional<BlockPos> locateClosestUnopenedChest(AltoClef mod) {
        //if (WorldHelper.getCurrentDimension() != Dimension.OVERWORLD) {
        //    return Optional.empty();
        //}
        return mod.getBlockTracker().getNearestTracking(blockPos -> mod.getPlayer().getBlockPos().isWithinDistance(blockPos, 15), Blocks.CHEST);
        //mod.getBlockTracker().getNearestTracking(blockPos -> WorldHelper.isUnopenedChest(mod, blockPos) && mod.getPlayer().getBlockPos().isWithinDistance(blockPos, 15), Blocks.CHEST);
    }

    @Override
    protected void onStop(AltoClef mod, Task interruptTask) {

        mod.getBehaviour().pop();
        mod.getBlockTracker().stopTracking(TO_SCAN);
        EventBus.unsubscribe(_blockPlaceSubscription);
    }

    @Override
    protected boolean isEqual(Task other) {
        return other instanceof SkyWarsTask;
    }

    @Override
    protected String toDebugString() {
        return "Активна игра в SkyWars";
    }
    private boolean ShouldBow(AltoClef mod, Entity target){
        if(LookHelper.shootReady(mod,target)&&mod.getItemStorage().hasItem(Items.BOW) && (mod.getItemStorage().hasItem(Items.ARROW) || mod.getItemStorage().hasItem(Items.SPECTRAL_ARROW)))
        {
        return true; }else {return false;}
    }

    private List<Item> ArmorAndToolsNeeded(AltoClef mod) {
        List<Item> Needed = new ArrayList<>();
        //БРОНЯ
        Needed.addAll(ItemsNeeded(mod,ItemHelper.HelmetsTopPriority));
        Needed.addAll(ItemsNeeded(mod,ItemHelper.ChestplatesTopPriority));
        Needed.addAll(ItemsNeeded(mod,ItemHelper.LeggingsTopPriority));
        Needed.addAll(ItemsNeeded(mod,ItemHelper.BootsTopPriority));
        //ИНСТРУМЕНТЫ
        Needed.addAll(ItemsNeeded(mod,ItemHelper.SwordsTopPriority));
        Needed.addAll(ItemsNeeded(mod,ItemHelper.AxesTopPriority));
        Needed.addAll(ItemsNeeded(mod,ItemHelper.PickaxesTopPriority));
        Needed.addAll(ItemsNeeded(mod,ItemHelper.ShovelsTopPriority));
        Needed.addAll(ItemsNeeded(mod,ItemHelper.HoesTopPriority));
        //Needed.addAll(ItemsNeeded(mod,ItemHelper.Tool));
        return Needed;
    }
    private List<Item> ItemsNeeded(AltoClef mod,Item[] PriorityCheckArr){
        List<Item> NeededItems = new ArrayList<>();

        //NeededItems.add(Items.GOLDEN_APPLE);
        int level = GetHighestItemLevel(mod,PriorityCheckArr);
        int iii = 0;
        for (Item i : PriorityCheckArr){
            if(iii<level){
                NeededItems.add(Arrays.stream(PriorityCheckArr).toList().get(iii));
            }
            iii++;
        }
        //NeededItems.addAll(Arrays.stream(ItemHelper.NETHERITE_TOOLS).toList());
        return NeededItems;
    }
    private int GetHighestItemLevel(AltoClef mod,Item[] PriorityCheckArr){
        int iii = 0;
        int Level = 7;
        for(Item i : PriorityCheckArr) {
            if (StorageHelper.isArmorEquipped(mod, i) || mod.getItemStorage().hasItem(i)) {
                if(Level>iii)
                    Level = iii;
            }
            iii++;
        }
        return Level;
    }
    private int IsArmorNeededToEquip(AltoClef mod, Item[] ArmorsTopPriority){

        int iii = 0;
        int Level = -1;
        int hasLevel = 7;
        //if()

        for(Item armorItem : ArmorsTopPriority){
            if (StorageHelper.isArmorEquipped(mod, armorItem )) {
                Level = iii;
            }
            if (mod.getItemStorage().hasItem(armorItem)) {
                if(hasLevel>iii)
                    hasLevel = iii;
            }

            iii++;
        }
        if(Level==-1)Level=7;
        if (hasLevel<Level){
            return hasLevel;
        }else{ return -1;}

    }
    private boolean isReadyToPunk(AltoClef mod) {
        if (mod.getPlayer().getHealth() <= 5) return false; // We need to heal.
        return StorageHelper.isArmorEquippedAll(mod, ItemHelper.DIAMOND_ARMORS) && mod.getItemStorage().hasItem(Items.DIAMOND_SWORD);
    }

    private boolean shouldPunk(AltoClef mod, PlayerEntity player) {
        if (player == null || player.isDead() || !player.isAlive()) return false;
        if (player.isCreative() || player.isSpectator()) return false;
        //if (!WorldHelper.canReach(mod,player.getBlockPos())) return false;
        //mod.getEntityTracker().getCloseEntities().
        return !mod.getButler().isUserAuthorized(player.getName().getString());// && _canTerminate.test(player);
    }


    private void tryDoFunnyMessageTo(AltoClef mod, PlayerEntity player) {
        if (_funnyMessageTimer.elapsed()) {
            if (LookHelper.seesPlayer(player, mod.getPlayer(), 80)) {
                String name = player.getName().getString();
                if (_currentVisibleTarget == null || !_currentVisibleTarget.equals(name)) {
                    _currentVisibleTarget = name;
                    _funnyMessageTimer.reset();
                    String funnyMessage = getRandomFunnyMessage();
                    mod.getMessageSender().enqueueWhisper(name, funnyMessage, MessagePriority.ASAP);
                }
            }
        }
    }

    private String getRandomFunnyMessage() {
        return "Советую спрятаться, кид";
    }
    private static boolean shouldForce(AltoClef mod, Task task) {
        return task != null && task.isActive() && !task.isFinished(mod);
    }

    private class ScanChunksInRadius extends SearchChunksExploreTask {

        private final BlockPos _center;
        private final double _radius;

        public ScanChunksInRadius(BlockPos center, double radius) {
            _center = center;
            _radius = radius;
        }

        @Override
        protected boolean isChunkWithinSearchSpace(AltoClef mod, ChunkPos pos) {
            double cx = (pos.getStartX() + pos.getEndX()) / 2.0;
            double cz = (pos.getStartZ() + pos.getEndZ()) / 2.0;
            double dx = _center.getX() - cx,
                    dz = _center.getZ() - cz;
            return dx * dx + dz * dz < _radius * _radius;
        }

        @Override
        protected ChunkPos getBestChunkOverride(AltoClef mod, List<ChunkPos> chunks) {
            // Prioritise the chunk we last saw a player in.
            if (_closestPlayerLastPos != null) {
                double lowestScore = Double.POSITIVE_INFINITY;
                ChunkPos bestChunk = null;
                for (ChunkPos toSearch : chunks) {
                    double cx = (toSearch.getStartX() + toSearch.getEndX() + 1) / 2.0, cz = (toSearch.getStartZ() + toSearch.getEndZ() + 1) / 2.0;
                    double px = mod.getPlayer().getX(), pz = mod.getPlayer().getZ();
                    double distanceSq = (cx - px) * (cx - px) + (cz - pz) * (cz - pz);
                    double pdx = _closestPlayerLastPos.getX() - cx, pdz = _closestPlayerLastPos.getZ() - cz;
                    double distanceToLastPlayerPos = pdx * pdx + pdz * pdz;
                    Vec3d direction = _closestPlayerLastPos.subtract(_closestPlayerLastObservePos).multiply(1, 0, 1).normalize();
                    double dirx = direction.x, dirz = direction.z;
                    double correctDistance = pdx * dirx + pdz * dirz;
                    double tempX = dirx * correctDistance,
                            tempZ = dirz * correctDistance;
                    double perpendicularDistance = ((pdx - tempX) * (pdx - tempX)) + ((pdz - tempZ) * (pdz - tempZ));
                    double score = distanceSq + distanceToLastPlayerPos * 0.6 - correctDistance * 2 + perpendicularDistance * 0.5;
                    if (score < lowestScore) {
                        lowestScore = score;
                        bestChunk = toSearch;
                    }
                }
                return bestChunk;
            }
            return super.getBestChunkOverride(mod, chunks);
        }

        @Override
        protected boolean isEqual(Task other) {
            if (other instanceof ScanChunksInRadius scan) {
                return scan._center.equals(_center) && Math.abs(scan._radius - _radius) <= 1;
            }
            return false;
        }

        @Override
        protected String toDebugString() {
            return "Сканирование территории...";
        }

    }
    private static void sleepSec(double seconds) {
        try {
            Thread.sleep((int) (1000 * seconds));
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

package adris.altoclef;
import py4j.GatewayServer;
import py4j.PythonClient;
import py4j.ClientServer;

import java.util.Map;

public interface PythonCallback {
    public Boolean isStarted();
    public String onChatMessage(String s);

    public Map<String,String> onVerifedChat(Map<String,String> s);
    public Map<String,String> onUpdateServerInfo(Map<String,String> s);
    public void onDeath(String s);
    public void onKill(String s);
    public void onDamage(float s);
    public void onCaptchaSolveRequest(byte[] image_bytes);
}

package adris.altoclef;

import adris.altoclef.butler.WhisperChecker;
import adris.altoclef.chains.DeathMenuChain;
import adris.altoclef.tasksystem.Task;
import adris.altoclef.ui.MessagePriority;
import adris.altoclef.util.helpers.BaritoneHelper;
import adris.altoclef.util.helpers.LookHelper;
import adris.altoclef.util.helpers.WorldHelper;
import adris.altoclef.util.time.TimerGame;
import adris.altoclef.util.time.TimerReal;
import baritone.api.pathing.calc.IPath;
import baritone.api.pathing.goals.Goal;
import baritone.api.utils.BetterBlockPos;
import baritone.api.utils.Rotation;
import net.minecraft.client.MinecraftClient;
import net.minecraft.client.option.Perspective;
import net.minecraft.entity.Entity;
import net.minecraft.entity.FallingBlockEntity;
import net.minecraft.item.ItemStack;
import net.minecraft.item.Items;
import net.minecraft.util.math.BlockPos;
import net.minecraft.util.math.Vec3d;
import org.lwjgl.system.CallbackI;
import py4j.PythonClient;
import py4j.ClientServer;
import py4j.GatewayServer;

import java.util.*;

public class Py4jEntryPoint {
    AltoClef _mod;
    PythonCallback _cb;

    public Py4jEntryPoint(AltoClef mod)
    {
        _mod = mod;
        resetValues();
    }
    public void resetValues(){
        CentralGameInfoDict.put("server", "universal");
        CentralGameInfoDict.put("serverMode", "survival");
        CentralGameInfoDict.put("chatType", "lobby");
        //if(DeathMenuChain.ServerIp!=null)
        //    if(!DeathMenuChain.ServerIp.isEmpty())
        //        CentralGameInfoDict.put("server", DeathMenuChain.ServerIp);

    }

    public void setPerspective(int perspectiveNum) {
        //Perspective perspective = Perspective.values()[perspectiveNum] быстрое решение но нужна проверка
        Perspective perspective = Perspective.FIRST_PERSON;
        switch (perspectiveNum){
            case 0:
                perspective = Perspective.FIRST_PERSON;
                break;
            case 1:
                perspective = Perspective.THIRD_PERSON_BACK;
                break;
            case 2:
                perspective = Perspective.THIRD_PERSON_FRONT;
                break;
            default:
                Debug.logMessage("запрошена неизвестная перспектива: "+perspectiveNum);
        }
        MinecraftClient.getInstance().options.setPerspective(perspective);

    }
    //public Map<String,String> getIngameInfo(){
    //    Map<String,String> result_dict = new HashMap<>();
    //    result_dict.put("task_chain",getTaskChainString());
    //    result_dict.put("ground_block",getGroundBlock());
    //    result_dict.put("held_item",getHeldItem());
    //    return result_dict;
    //}

    public String getTaskChainString (){

        String tasks_string = "Ничего не происходит";
        try {
            if (_mod.getTaskRunner().getCurrentTaskChain() != null) {
                List<Task> tasks = _mod.getTaskRunner().getCurrentTaskChain().getTasks();
                if (tasks.size() > 0) {
                    tasks_string = "";
                    int i = 0;
                    for (Task task : tasks) {
                        tasks_string += (i+1)+") "+task.toString();
                        if(i<tasks.size()-1){tasks_string+="n";}
                        i++;
                    }
                }

            }
        }catch (Exception e) {tasks_string = "Ошибка при получении списка игровых подзадач! Скрипт сломался!";}

        return tasks_string;
    }

    public String getGroundBlock (){
            if (AltoClef.inGame() && _mod.getPlayer()!=null && _mod.getWorld() != null) {
                //MinecraftClient.getInstance().options.setPerspective(Perspective.FIRST_PERSON);
                //MinecraftClient.getInstance().options.setPerspective(Perspective.THIRD_PERSON_BACK); //ЗАДНИЦА
                //MinecraftClient.getInstance().options.setPerspective(Perspective.THIRD_PERSON_FRONT); //ВСЕМ ПРИВЕТ
                String blockName = WorldHelper.getGroundBlockName(_mod);
                if(_mod.getPlayer().isOnGround() && blockName.equals("воздух")){
                    return "земля";
                }else{
                    return blockName;
                }


            }else{
                return "пустота";
            }
    }
    public String getHeldItem(){
            if (AltoClef.inGame() && _mod.getPlayer()!=null && _mod.getPlayer().getItemsHand()!=null) {
                for (ItemStack item : _mod.getPlayer().getItemsHand()){
                    if(item.getItem()!=null){

                        String itemName = item.getItem().getName().getString().toLowerCase();
                        if(!itemName.equals("воздух")){
                            if(item.hasCustomName()) {
                                String itemCustomName = item.getName().getString().toLowerCase();
                                return itemName+" (с названием " + itemCustomName+")";
                            }

                            //Debug.logMessage("ITEM CUSTOM NAME = "+itemCustomName);
                            return itemName;
                        }


                    }
                }
                return "ничего";

            }else{
                return "ничего";
            }
    }
    public String getInfo(){
        String result = "";
        for (String value : CentralGameInfoDict.values()){
            if(!value.isBlank()){
                result+=value+" ";
            }
        }
        if(callbackstarted)
            result+="CB=ON";
        return result.strip();
    }
    public String getInfo(String key){return getInfo(key,"");}
    public String getInfo(String key, String defolt){
        return CentralGameInfoDict.getOrDefault(key, defolt);
    }
    public void InitPythonCallback(){
        _cb = (PythonCallback) _mod.getGateway().getPythonServerEntryPoint(new Class[] {PythonCallback.class});
    }
    boolean callbackstarted = false;
    public boolean IsCallbackServerStarted(){
        boolean result = false;
        try {
            _cb.isStarted();
            result = true;
        }catch (Exception e) {}
        callbackstarted = result;
        return result;
    }
    String _state = "starting";
    public String saayHellooo(String name) {
        return "Hello, " + name + "!" + Items.SOUL_SAND.getName().getString();
    }

    public String getState(){
        return _state;
    }
    public void setState(String state){
        _state = state;
    }
    public static boolean inGame(){
        return AltoClef.inGame();
    }
    public void onStrongChatMessage(WhisperChecker.MessageResult message){
        if(IsCallbackServerStarted()) {
            Map<String,String> messageDict = new HashMap<>();
            //if()
            messageDict.put("user",message.from);
            messageDict.put("msg",message.message);
            if(message.clan != null) messageDict.put("clan",message.clan);
            if(message.team != null) messageDict.put("team",message.team);
            if(message.starter_prefix != null) messageDict.put("pre",message.starter_prefix);
            if(message.rank != null) messageDict.put("rank",message.rank);
            if(message.serverExactPrediction != null) messageDict.put("precision",message.serverExactPrediction);
            if(message.server != null) messageDict.put("server",message.server);
            if(message.serverMode != null) messageDict.put("serverMode",message.serverMode);
            if(message.chat_type != null) messageDict.put("chat_type",message.chat_type);
            _cb.onVerifedChat(messageDict);
        }
    }
    public void ChatMessage(String msg){
        if(AltoClef.inGame())
        _mod.getMessageSender().enqueueChat(msg, MessagePriority.ASAP);
        //Object myPythonClass =  _mod.getGateway().getPythonServerEntryPoint(new Class[]{MyPythonClass.class});
    }
    public void RunInnerCommand(String command){
        AltoClef.getCommandExecutor().execute(command); //@stop
    }
    public void CaptchaSolvedSend(String msg, double accuracy){
        if(AltoClef.inGame()) {
            Debug.logMessage("GOT CAPTCHA SOLVING! >"+msg+"< acc="+accuracy);
            _mod.getMessageSender().enqueueChat(msg, MessagePriority.ASAP);
        }
        //Object myPythonClass =  _mod.getGateway().getPythonServerEntryPoint(new Class[]{MyPythonClass.class});
    }

    public void ExecuteCommand(String cmd){
        _mod.getCommandExecutor().execute(cmd);
    }
    public Map<String,String> CentralGameInfoDict = new HashMap<>();
    public void UpdateServerInfo(String field, String value){
        if (!field.isBlank() && !value.isBlank()) {
            if (CentralGameInfoDict.containsKey(field)) {
                if (!CentralGameInfoDict.get(field).equals(value)) {
                    Debug.logMessage("changed srv INFO f>" + field + ", v>" + value);
                    putInfo(field, value);
                }
            } else {
                Debug.logMessage("added srv INFO f>" + field + ", v>" + value);//, dict="+CentralGameInfoDict.toString());
                putInfo(field, value);
            }
        }
    }
    void putInfo(String field, String value){
        CentralGameInfoDict.put(field, value);
        if(IsCallbackServerStarted()) {
            _cb.onUpdateServerInfo(CentralGameInfoDict);
        }
    }

    public void onChatMessage(String msg){
        if(IsCallbackServerStarted()) {
            _cb.onChatMessage(msg);
        }
    }
    public void onDeath(String killer){
        if(IsCallbackServerStarted()) {
            _cb.onDeath(killer);
        }
    }
    public void onKill(String killed){
        if(IsCallbackServerStarted()) {
            _cb.onKill(killed);
        }
    }
    public void onCaptchaSolveRequest(byte[] image_bytes){
        if(IsCallbackServerStarted()) {
            Debug.logMessage("SENDING TO CALLBACK!");
            _cb.onCaptchaSolveRequest(image_bytes);
        }
    }
    public void onDamage(float amount){
        if(IsCallbackServerStarted()) {
            _cb.onDamage(amount);
        }
    }
    public Vec3d Nuller(){
        return null;
    }
    public Rotation getGoalRotation(){


        Rotation result = null;
        if (AltoClef.inGame()){
            Vec3d goal = getCurrentGoal();
            if(goal != null){
                Rotation targetrot = LookHelper.getLookRotation(_mod,goal);
                result = LookHelper.getLookRotation().subtract(targetrot);
            }
        }
        return result;
    }
    public Vec3d getCurrentGoal(){
        Vec3d result = null;
        if (AltoClef.inGame()) {
            Optional<IPath> pathq = _mod.getClientBaritone().getPathingBehavior().getPath();
            BetterBlockPos goalpos = null;

            if (pathq.isPresent()) {
                List<BetterBlockPos> pathlist = pathq.get().positions();
                if (pathlist.size() > 0) {
                    goalpos = pathlist.get(pathlist.size() - 1);
                    result = new Vec3d(goalpos.getX(), goalpos.getY(), goalpos.getZ());
                    //Debug.logMessage("goalpos x="+goalpos.getX()+" y="+goalpos.getY());
                }
            }
        }
        return result;
        //_mod.getClientBaritone().getCustomGoalProcess().getGoal().toString();
        //return _mod.getClientBaritone().getGetToBlockProcess().GetToBlockCalculationContext.;
        //_mod.getTaskRunner().getCurrentTaskChain().getTasks().
    }
    public void callPythonMethod(){
        //_mod.getGateway().getGateway().getCallbackClient().sendCommand("trysi"); //command, blocking?
    }
    public double getHealth(){
        return _mod.getPlayer() == null ? 0 :(double)_mod.getPlayer().getHealth();
    }
    public double getSpeed(){
        return _mod.getPlayer() == null ? 0 :(double)_mod.getPlayer().getMovementSpeed();
    }
    public Vec3d getSpeedVector(){
        return _mod.getPlayer() == null ? new Vec3d(0,0,0) : _mod.getPlayer().getVelocity();
    }
    public double getPitch(){
        return _mod.getPlayer() == null ? 0 : _mod.getPlayer().getPitch();
    }
    public double getPitch(double TickDelta){
        return _mod.getPlayer() == null ? 0 :_mod.getPlayer().getPitch((float)TickDelta);
    }
    public double getYaw(){
        return _mod.getPlayer() == null ? 0 :_mod.getPlayer().getYaw();
    }
    public double getYaw(double TickDelta){
        return _mod.getPlayer() == null ? 0 :_mod.getPlayer().getYaw((float)TickDelta);
    }
    public Vec3d getAngVector(){
        return _mod.getPlayer() == null ? new Vec3d(0,0,0) :_mod.getPlayer().getRotationVector();
    }
    public double getSpeedX(){
        return _mod.getPlayer() == null ? 0 :_mod.getPlayer().getVelocity().getX();
    }
    public double getSpeedY(){
        return _mod.getPlayer() == null ? 0 :_mod.getPlayer().getVelocity().getY();
    }
    public double getSpeedZ(){
        return _mod.getPlayer() == null ? 0 :_mod.getPlayer().getVelocity().getZ();
    }
    public double getSpeedXZ(){
        return _mod.getPlayer() == null ? 0 :Math.sqrt(Math.pow(_mod.getPlayer().getVelocity().getX(),2)+Math.pow(_mod.getPlayer().getVelocity().getZ(),2));
    }
}

package adris.altoclef;
public class AltoClef implements ModInitializer {
    private static GatewayServer _gatewayServer;
    private static Py4jEntryPoint _py4jEntryPoint;

_py4jEntryPoint = new Py4jEntryPoint(this);
        _gatewayServer = new GatewayServer(_py4jEntryPoint);
        _gatewayServer.start();
        //ClientServer clientServer = new ClientServer(null, 25333);
        //_gatewayServer.getGateway().getCallbackClient().
        if (_gatewayServer != null ) {
            System.out.println("Gateway Server started on port "+_gatewayServer.getPort()+". Listeting port: "+_gatewayServer.getListeningPort());
        }
        _py4jEntryPoint.InitPythonCallback();
  }

На самом деле мод AltoClef уже содержал в себе парсер чата Minecraft, но он работал изначально только с ванильной версией:

Не беда, подумал я, там ведь был универсальный шаблон, однако не тут то было... Оригинальный парсер мог работать только с фиксированными шаблонами сообщений и не имел никакой защиты от REGEX-чувствительных символов в сообщениях. Что ж, придётся мне это пилить самому. Чтобы вы понимали масштаб проблемы, сейчас я приведу несколько примеров сообщений из чата типичного русского сервера Minecraft:

Примеры сообщений из типичных серверов Minecraft

Обратите внимание, что сообщения очень разные даже в пределах одного сервера. Передаются они путём простого засылания пакета с полным текстом сообщения в чате, так что спарсить что-то без перебора не получится. Сложность парсинга, прежде всего, в том, что какие-то элементы могут быть, а могут – и не быть.

Например, если на сервере установлены кланы, то игрок, находящийся в клане, будет иметь тег клана, а игрок без клана – не будет его иметь. Кланы, кстати, не всегда выделяются квадратными скобками, иногда просто пробелами.

Кроме того, самый сущий ад – это наличие префиксов и суффиксов, которые могут быть по отдельности, или не быть вообще, или быть все вместе! Я уже не говорю о том, что те же суффиксы могут быть с пробелами, что просто уничтожит механизм парсера, но, к счастью, такое – редкость.

Так... Вы уже отошли от шока? Я до сих пор нет. Думаю, любой уважающий себя человек, представляющий, как работают парсеры, понимает, что парсить это – сущий кошмар. Только у меня для вас одна неприятная новость. Кто, если не мы?..

В общем, я решился. И я это дело сделал, правда, местами коряво, если включать автодетектор чата сервера, но для прототипа уж точно сойдёт.

Говоря о реализации, для начала я решил собрать все виды их этих вонючих стрелок:

"➥","->","➡","➥","➯","➨","›","►","⋙","»","⪼","⇨"

Потом собираем всевозможные теги, разные по смыслу в каждых серверах:

"{team}","{global}","{starterPrefix}","{donate}","{suffix}","{clan}","{rank}", "{from}", "{to}", "{message}"

Любые другие теги нам учитывать необязательно, но, если на сервере они есть, в шаблон просто будем это вбивать как {любое_название}, просто оно не будет парситься в данные, но будет учитываться во время распознавания.

Теперь доработаем скрипт парсера с учетом новых вводных. У меня везде включен автодетект, но, если вы захотите встроить это куда-то себе, рекомендую отключить его, передав в переборщик шаблоны только конкретного, нужного сервера.

package adris.altoclef.butler;

import adris.altoclef.AltoClef;
import adris.altoclef.Debug;
import adris.altoclef.util.time.TimerGame;

import java.util.*;
import java.util.regex.Matcher;
import java.util.regex.Pattern;

public class WhisperChecker {

    private static final TimerGame _repeatTimer = new TimerGame(0.1);

    private static String _lastMessage = null;

    public static MessageResult tryParse(String ourUsername, String whisperFormat, String message) {
        List<String> parts = new ArrayList<>(Arrays.asList("{from}", "{to}", "{message}"));

        // Sort by the order of appearance in whisperFormat.
        parts.sort(Comparator.comparingInt(whisperFormat::indexOf));
        parts.removeIf(part -> !whisperFormat.contains(part));

        String regexFormat = Pattern.quote(whisperFormat);
        for (String part : parts) {
            regexFormat = regexFormat.replace(part, "(.+)");
        }
        if (regexFormat.startsWith("\Q")) regexFormat = regexFormat.substring("\Q".length());
        if (regexFormat.endsWith("\E")) regexFormat = regexFormat.substring(0, regexFormat.length() - "\E".length());
        //Debug.logInternal("FORMAT: " + regexFormat + " tested on " + message);
        Pattern p = Pattern.compile(regexFormat);
        Matcher m = p.matcher(message);
        Map<String, String> values = new HashMap<>();
        if (m.matches()) {
            for (int i = 0; i < m.groupCount(); ++i) {
                // parts is sorted, so the order should lign up.
                if (i >= parts.size()) {
                    Debug.logError("Invalid whisper format parsing: " + whisperFormat + " for message: " + message);
                    break;
                }
                //Debug.logInternal("     GOT: " + parts.get(i) + " -> " + m.group(i + 1));
                values.put(parts.get(i), m.group(i + 1));
            }
        }

        if (values.containsKey("{to}")) {
            // Make sure the "to" target is us.
            String toUser = values.get("{to}");
            if (!toUser.equals(ourUsername)) {
                Debug.logInternal("Rejected message since it is sent to " + toUser + " and not " + ourUsername);
                return null;
            }
        }
        if (values.containsKey("{from}") && values.containsKey("{message}")) {
            MessageResult result = new MessageResult();
            result.from = values.get("{from}");
            result.message = values.get("{message}");
            return result;
        }
        return null;
    }
    public static MessageResult chatParse(String ourUsername, String[] chatFormatMas, String message) {
        return chatParse(ourUsername, chatFormatMas, message, "exact");
    }
    public static MessageResult chatParse(String ourUsername, String[] chatFormatMas, String message, String ExactState) {
        List<String> parts = new ArrayList<>(Arrays.asList("{team}","{global}","{starterPrefix}","{donate}","{suffix}","{clan}","{rank}", "{from}", "{to}", "{message}"));
        String serverName = chatFormatMas[0];
        String serverMode = chatFormatMas[2];
        String chatFormatNew = new String(chatFormatMas[1]);
        // Sort by the order of appearance in whisperFormat.
        message = message.replace("\","");
        //заменяем стрелки
        List<String> arrows = new ArrayList<>(Arrays.asList("➥","->","➡","➥","➯","➨","›","►","⋙","»","⪼","⇨")); //https://ru.piliapp.com/symbol/arrow/
        for (String arrow : arrows){
            if (!chatFormatNew.contains(arrow)) { //ЕСЛИ ШАБЛОН НЕ СОДЕРЖИТ ОДНУ ИЗ ЭТИХ СТРЕЛОК ТОГДА РЕПЛАЙСАЕМ ЕСЛИ НЕТ ТО ИДЕМ ПО ШАБЛОНУ ТАК БУДЕТ ТОЧНЕЕ!
                message = message.replace(arrow, ">");
            }
        }
        List<Character> regexKillingChars = new ArrayList<>(Arrays.asList('[',']','.','^','?','*','$','(',')','/','|','+'));

        //Debug.//logMessage("Do:"+message);
        for (Character killer : regexKillingChars){
              String charr = killer.toString();
              chatFormatNew = chatFormatNew.replace(charr,"\"+charr);
          }
        String chatFormat = chatFormatNew;

        parts.sort(Comparator.comparingInt(chatFormat::indexOf));
        parts.removeIf(part -> !chatFormat.contains(part));

        //Debug.logMessage("Posle:"+message);
        ////Я НА ЭТОМ Е**** ВЕСЬ ДЕНЬ ****

        String regexFormat = Pattern.quote(chatFormat);
        for (String part : parts) {
            //Debug.logMessage("4o"+part);
            regexFormat = regexFormat.replace(part, "(.+)");
        }

        if (regexFormat.startsWith("\Q")) regexFormat = regexFormat.substring("\Q".length());
        if (regexFormat.endsWith("\E")) regexFormat = regexFormat.substring(0, regexFormat.length() - "\E".length());
        //Debug.logInternal("FORMAT: " + regexFormat + " tested on " + message);
        Pattern p = Pattern.compile(regexFormat);
        Matcher m = p.matcher(message);
        Map<String, String> values = new HashMap<>();
        if (m.matches()) {
            //Debug.logMessage("4o 3a dermo"+m.toString());
            for (int i = 0; i < m.groupCount(); ++i) {
                // parts is sorted, so the order should lign up.
                if (i >= parts.size()) {
                    Debug.logError("Invalid whisper format parsing: " + chatFormat + " for message: " + message);
                    break;
                }
                //Debug.logInternal("     GOT: " + parts.get(i) + " -> " + m.group(i + 1));
                values.put(parts.get(i), m.group(i + 1));
            }
        }

        if (values.containsKey("{to}")) {
            // Make sure the "to" target is us.
            String toUser = values.get("{to}");
            if (!toUser.equals(ourUsername)) {
                Debug.logInternal("Rejected message since it is sent to " + toUser + " and not " + ourUsername);
                return null;
            }
        }
        List<Character> nickKillingChars = new ArrayList<>(Arrays.asList('~','[',']','.','^','?','*','$','(',')','/','|','+'));
        if (values.containsKey("{from}") && values.containsKey("{message}")) {
            String name = values.get("{from}");
            if(name != null) {
                if (name != null && name.strip() != "") {
                    String[] splittedName = name.strip().split(" ");
                    if (splittedName.length>0) {
                        if(splittedName.length==1){
                            name = splittedName[0];
                        } else if (splittedName.length==2) {//[A-Za-z0-9]
                            name = splittedName[0]; //[бог] _nyaka Красавица :
                        } else if (splittedName.length==3) {
                            name = splittedName[0]; //[президент] Гений lexa Богач :
                        } else{
                            name = splittedName[0];
                        }
                        for (Character killer : nickKillingChars){
                            String charr = killer.toString();
                            name = name.replace(charr,"");
                        }

                        //Debug.logMessage("4o nado"+message);
                        MessageResult result = new MessageResult();
                        if (values.containsKey("{starterPrefix}"))
                            result.starter_prefix = values.get("{starterPrefix}");
                        if (values.containsKey("{rank}")) result.rank = values.get("{rank}");
                        if (values.containsKey("{clan}")) result.clan = values.get("{clan}");
                        if (values.containsKey("{team}")) result.team = values.get("{team}");
                        if (values.containsKey("{global}")) result.chat_type = values.get("{global}");
                        //if (values.containsKey("{rank}")) result.rank = values.get("{rank}");

                        result.server = serverName;
                        result.serverMode = serverMode;
                        result.serverExactPrediction = ExactState;
                        result.from = name;
                        result.message = values.get("{message}");
                        return result;
                    }
                }
            }
        }
        return null;
    }
    public MessageResult receiveChat(AltoClef mod, String ourUsername, String msg, String server, String servermode) {
        String foundMiddlePart = "";
        int index = -1;

        boolean duplicate = (msg.equals(_lastMessage));
        if (duplicate && !_repeatTimer.elapsed()) {
            _repeatTimer.reset();
            // It's probably an actual duplicate. IDK why we get those but yeah.
            return null;
        }

        _lastMessage = msg;
//сначала проверяем находимся ли мы на этом сервере и в этом режиме
        for (String[] format : ButlerConfig.getInstance().chatFormats) {
            if (server.equals(format[0]) && servermode.equals(format[2])){
                //Debug.logMessage("совпадение всё"+format[0]+format[1]+format[2]);
                MessageResult check = chatParse(ourUsername, format, msg);
                if (check != null) {
                    String user = check.from;
                    String message = check.message;
                    if (user == null || message == null) break;
                    return check;
                }
            }
        }
        //теперь проверим только сервер и будем для него перебирать варианты чтобы успешно найти ник и сообщение по шаблону
        for (String[] format : ButlerConfig.getInstance().chatFormats) {
            if (server.equals(format[0])){
                //Debug.logMessage("совпадение серв"+format[0]+format[1]+format[2]);
                MessageResult check = chatParse(ourUsername, format, msg,"server");
                if (check != null) {
                    String user = check.from;
                    String message = check.message;
                    if (user == null || message == null) break;
                    return check;
                }
            }
        }
        //проверим универсальный тип
        for (String[] format : ButlerConfig.getInstance().chatFormats) {
            if ("universal".equals(format[0])){
                //Debug.logMessage("совпадение юниверс"+format[0]+format[1]+format[2]);
                MessageResult check = chatParse(ourUsername, format, msg, "universal");
                if (check != null) {
                    String user = check.from;
                    String message = check.message;
                    if (user == null || message == null) break;
                    return check;
                }
            }
        }
        for (String[] format : ButlerConfig.getInstance().chatFormats) {
            MessageResult check = chatParse(ourUsername, format, msg, "random");
            if (check != null) {
                String user = check.from;
                String message = check.message;
                if (user == null || message == null) break;
                return check;

            }
        }

        return null;
    }
    public MessageResult receiveMessage(AltoClef mod, String ourUsername, String msg) {
        String foundMiddlePart = "";
        int index = -1;

        boolean duplicate = (msg.equals(_lastMessage));
        if (duplicate && !_repeatTimer.elapsed()) {
            _repeatTimer.reset();
            // It's probably an actual duplicate. IDK why we get those but yeah.
            return null;
        }

        _lastMessage = msg;

        for (String format : ButlerConfig.getInstance().whisperFormats) {
            MessageResult check = tryParse(ourUsername, format, msg);
            if (check != null) {
                String user = check.from;
                String message = check.message;
                if (user == null || message == null) break;
                return check;
            }
        }

        return null;
    }

    public static class MessageResult {
        public String from;
        public String message;
        public String rank;
        public String serverMode;
        public String server;
        public String clan;
        public String team;
        public String chat_type;
        public String serverExactPrediction;
        public String starter_prefix;
        @Override
        public String toString() {
            return "MessageResult{" +
                    "from='" + from + ''' +
                    ", message='" + message + ''' +
                    '}';
        }
        //public String getDetails(){
        //    //return "MessageDetails{" +
        //            "from='" + from + ''' +
        //            ", message='" + message + ''' +
        //            ", rank='" + server + ''' +
        //            '}'
        //
        //            ;
        //}

    }
}

Ууу, знали бы вы, сколько я потратил на это времени, сил и нервов. К слову, где-то я говорил, что оставлял в коде некоторые моменты, хмм, про что же это я...

Итак, механизм парсера у нас есть, накатаем парочку шаблонов для разных серверов. Учтём, что эти сервера могут иметь разные режимы и кучу шаблонов парсинга даже для одного из них.

    public String[][] chatFormats = new String[][]{
            //Команда не найдена.
            {"universal","<{from}> {message}","survival"},
            //"? ? [пвапва] | [аыва] Khushin фвыыв ? 14234".
            {"mc.musteryworld.net","{starterPrefix} [{clan}] | [{rank}] {from} > {message}","survival"},
            {"mc.musteryworld.net","{starterPrefix} | [{rank}] {from} > {message}","survival"},
            {"mc.musteryworld.net","[⚑] {from}: {message}","bedwars"},
            {"mc.musteryworld.net","[{rank}] <{from}> {message}","skywars"},
            {"mc.musteryworld.net","{from} ⋙ {message}","murdermystery"},
            // murder
            // BEDWARS
            //[⚑] NetTyan: аа

            //[Всем] NetTyan:  е
            {"mc.musteryworld.net","[Всем] {from}: {message}","bedwars"},
            //162onmyhead ⋙ ник е*****
            {"mc.musteryworld.net","SPEC: {from} > {message}","murdermystery"},
            {"mc.musteryworld.net","{from} > {message}","murdermystery"},

            // VIME MC MESSAGES TYPES
            //ღ [G] §8[§f§f§lппп_IVANBANAN§8] | ᖧШУТᖨ ~koshmarik9090 Утопленник › Блин блинский
            //(i) bxmew наложил мут на игрока apipka228 по причине: попрошайничество [ПОДРОБНЕЕ]
            //ღ [G] | ᖧИмператорᖨ _twistyyyy  › Какой аыва
            //ღ [G] | ᖧStaffᖨ ~explyko  › :33
            //ღ [G] | ᖧunxyᖨ bexzsm1slzn ✔ 私と緒にいて › Тишее
            //ღ [G] §8[§f§f§lппп_IVANBANAN§8] | ᖧШУТᖨ ~koshmarik9090 Утопленник › Ъхапъхапхъа пвапвап снятый
            //ღ [G] §8[§f§f§oNyak§e§oy§8] | ᖧYouTubeᖨ HDemonH  › ХАХАХ папап ору дима
            //ღ [G] | ᖧModerᖨ bxmew ✔ 私と緒にいて › Довели
            //ღ [L] | ᖧДелюксᖨ Oliver_1445  › Сказал же помоги мне с деньгами
            //ღ [G] | ᖧИгрокᖨ wqhtxly Samurai ›

            {"mc.vimemc.net","{starterPrefix} [{global}] [{clan}] | ᖧ{rank}ᖨ {from}  > {message}","survival"},
            {"mc.vimemc.net","{starterPrefix} [{global}] | ᖧ{rank}ᖨ {from}  > {message}","survival"},
            {"mc.vimemc.net","{starterPrefix} [{global}] [{clan}] | ᖧ{rank}ᖨ {from} {suffix} > {message}","survival"},
            {"mc.vimemc.net","{starterPrefix} [{global}] | ᖧ{rank}ᖨ {from} {suffix} > {message}","survival"},
            // THE PIT
            //ingame //[18 уб.] [КОМАНДЕ/всем] NetTyan ► ээм
            {"mc.vimemc.net","[{rank}] [{team}] {from} > {message}","skywars"},
            {"mc.vimemc.net","[{rank}] ᖧ{donate}ᖨ {from} {suffix} > {message}","thepit"},
            {"mc.vimemc.net","[{rank}] ᖧ{donate}ᖨ {from}  > {message}","thepit"},
            {"mc.vimemc.net","[{rank}] {from}  > {message}","thepit"},
            // SKYWARS
            {"mc.vimemc.net","[{rank}] [{team}] {from} ⇨ {message}","skywars"},
            {"mc.vimemc.net","[{rank}] ᖧ{donate}ᖨ {from} {suffix} > {message}","thepit"},
            {"mc.vimemc.net","[{rank}] ᖧ{donate}ᖨ {from}  > {message}","thepit"},
            {"mc.vimemc.net","[{rank}] {from}  > {message}","thepit"},
            //MURDER MYSTERY nick ⇨ msg
            {"mc.vimemc.net","ᖧ{donate}ᖨ {from} {suffix} ⇨ {message}","murdermystery"},
            {"mc.vimemc.net","ᖧ{donate}ᖨ {from} ⇨ {message}","murdermystery"},
            {"mc.vimemc.net","{from} ⇨ {message}","murdermystery"},

            //gamestarting //[18 уб.] NetTyan ► ээм
            {"mc.vimemc.net","[{rank}] {from} > {message}","skywars"},

            //lobby //nick  > msg
            {"mc.vimemc.net","{from}  > {message}","skywars"},

            //funny mc
            {"funnymc.ru","{starterPrefix} {global} ({clan}) [{rank}] {from} ➯ {message}","survival"},
            {"funnymc.ru","{starterPrefix} {global} ({clan}) {rank} {from} ➯ {message}","survival"},
            {"funnymc.ru","{starterPrefix} {global} [{rank}] {from} ➯ {message}","survival"},
            {"funnymc.ru","{starterPrefix} {global} {rank} {from} ➯ {message}","survival"},


            {"funnymc.ru","{global} ({clan}) [{rank}] {from} ➯ {message}","survival"},
            {"funnymc.ru","{global} ({clan}) {rank} {from} ➯ {message}","survival"},
            {"funnymc.ru","{global} [{rank}] {from} ➯ {message}","survival"},
            {"funnymc.ru","{global} {rank} {from} ➯ {message}","survival"},


            {"funnymc.ru","[{rank}] {from}  » {message}","skywars"},
            {"funnymc.ru","({rank}) {from} > {message}","skywars"},

            {"funnymc.ru","{from} » {message}","mudermystery"},

            {"mc.4obabke.ru","{from} whispers to you: {message}","skywars"}
    };

К слову, с таким парсером и включенным автодетектом мы даже можем определять сервер и режим, на котором играем, если парсеру удастся подобрать шаблон! Правда, как я уже говорил, работает оно пока так себе.

Для начала нам нужно понять, как получить доступ к самим картам из игры.

package adris.altoclef.mixins;

import net.minecraft.client.render.MapRenderer;
import net.minecraft.client.texture.NativeImageBackedTexture;
import org.spongepowered.asm.mixin.Mixin;
import org.spongepowered.asm.mixin.gen.Accessor;

@Mixin(MapRenderer.MapTexture.class)
public interface MapTextureAccessor {

    @Accessor("texture")
    NativeImageBackedTexture getNativeImage();
}

package adris.altoclef.mixins;

import net.minecraft.client.render.MapRenderer;
import net.minecraft.client.texture.TextureManager;
import net.minecraft.item.map.MapState;
import org.spongepowered.asm.mixin.Mixin;
import org.spongepowered.asm.mixin.gen.Accessor;
import org.spongepowered.asm.mixin.gen.Invoker;

@Mixin(MapRenderer.class)
public interface MapRendererInvoker {

    @Invoker("getMapTexture")
    MapRenderer.MapTexture invokeGetMapTexture(int id, MapState state);
}

package adris.altoclef.util.helpers;

import adris.altoclef.AltoClef;
import adris.altoclef.Debug;
import adris.altoclef.util.ImageComparer;
import net.minecraft.client.MinecraftClient;
import net.minecraft.item.FilledMapItem;
import net.minecraft.item.ItemStack;
import net.minecraft.item.Items;
import net.minecraft.item.map.MapState;
import net.minecraft.client.render.MapRenderer;

import adris.altoclef.mixins.MapRendererInvoker;
import adris.altoclef.mixins.MapTextureAccessor;
import adris.altoclef.mixins.ScreenshotRecorderInvoker;

import net.minecraft.client.texture.NativeImage;
import net.minecraft.util.Util;

import javax.imageio.ImageIO;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;


public class MapItemHelper {
    public static String saveNonExistMapToDataset(AltoClef mod){
        return saveNonExistMapToDataset(mod,false);
    }
    public static String saveNonExistMapToDataset(AltoClef mod, boolean neural_solve){
        ItemStack item = ItemHelper.getHandItem(mod);
        if (item != null){
            return saveNonExistMapToDataset(item, mod, neural_solve);
        }
        return "";
    }
    public static String saveNonExistMapToDataset(ItemStack stack, AltoClef mod) {
        return saveNonExistMapToDataset(stack, mod, false);
    }
    public static String saveNonExistMapToDataset(ItemStack stack, AltoClef mod, boolean neural_solve) {
        //Debug.logMessage("itemstack"+stack.getName()+stack.isOf(Items.FILLED_MAP));
        if(stack.isOf(Items.FILLED_MAP)){

            Integer mapId = FilledMapItem.getMapId(stack);
            MapState mapState = FilledMapItem.getMapState(mapId, mod.getWorld());
            if (mapState != null){
                String saveResult = saveMapFile(mod, mapId,mapState, neural_solve);
                //Debug.logMessage(""+saveResult);
                return saveResult;
            }
        }
        return "";
    }

    public static String saveMapFile(AltoClef mod, Integer mapId, MapState mapState, boolean neural_solve){
        File screensDir = new File(MinecraftClient.getInstance().runDirectory,"map_screenshots");
        screensDir.mkdir();
        MapRenderer.MapTexture map_texture = ((MapRendererInvoker)MinecraftClient.getInstance().gameRenderer.getMapRenderer()).invokeGetMapTexture(mapId, mapState);
        //Debug.logMessage("map texture"+map_texture);
        File screenshot = ScreenshotRecorderInvoker.invokeGetScreenshotFileName(screensDir);
        //Debug.logMessage("screenshotFile"+screenshot.getAbsolutePath()+" choo "+screenshot.getName());
        NativeImage img = ((MapTextureAccessor)map_texture).getNativeImage().getImage();
        String check_result = "";
        try {
            byte[] bytes_img = img.getBytes();


            check_result = ImageComparer.checkBytesImageInDataset(bytes_img);

            if (check_result == "") {

                if(neural_solve){
                    mod.getInfoSender().onCaptchaSolveRequest(bytes_img);
                }
                else {
                    saveImageFile(bytes_img, screenshot);
                }
            }else{
                if(check_result.equals("black.png")){
                    Debug.logMessage("[CAPTCHA NOT LOADED] BLACK FILE!!! = '" + check_result + "'");
                    check_result = "";

                } else if(check_result.length()>9){ //"44235.png"
                    Debug.logMessage("[CAPTCHA NOT TOO LONG FILENAME!!! = "+check_result);
                    check_result = "";

                }
                else {
                    Debug.logMessage("[CAPTCHA FOUND] FILE EXISTS = '" + check_result + "'");
                }
                return check_result;
            }
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
            Debug.logMessage("ERR WHEN CHECHING CAPTCHA!!!!!"+e.toString());
        }
        return "";
    }
    public static void saveImageFile(byte[] bytes_img, File screenshot){
        Util.getIoWorkerExecutor().execute(() -> {
            try {
                BufferedImage buffered_img = ImageComparer.byte2BufferedImage(bytes_img);
                ImageIO.write(buffered_img,"png",screenshot);
                Debug.logMessage("[CAPTCHA] IMAGE SAVED! Name="+screenshot.getName());
                //((MapTextureAccessor) map_texture).getNativeImage().getImage().writeTo(screenshot);
                //Text text = (new LiteralText(screenshot.getName())).formatted(Formatting.UNDERLINE, Formatting.GREEN).styled((style) -> {
                //    return style.withClickEvent(new ClickEvent(ClickEvent.Action.OPEN_FILE, screenshot.getAbsolutePath()));
                //});
                //Debug.logMessage("IMAGE SAVED!");
                //MinecraftClient.getInstance().player.sendMessage(new TranslatableText("map_saver.success", "Map #" + mapId, text), false);
//
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }
//
        });
    }
}

Итак, когда у нас есть механизм удобного «чтения» и записи карт, займёмся сбором датасета. В том же Java накодим простенький механизм его сбора. Попутно внедрим туда функционал по распознаванию капчи (пока что используя «холостые» методы, которые мы реализуем позже).

    private void captchaActionsPerform(){
        if (_captchaTimer.elapsed()) {
            _captchaTimer.reset();
            Perspective old_perspective = null;
            if(CaptchaSolvingMode.equals("GET_DATASET")) { //"SOLVE_MAXIMUM"; //GET_DATASET SOLVE_DATASET_ONLY

                stuck_fix_butler_allow = false;
                //_mod.getCommandExecutor().execute("@test killall");
                Debug.logMessage("КАПЧА СБОР ДАТАСЕТА!");
                old_perspective = MinecraftClient.getInstance().options.getPerspective();
                MinecraftClient.getInstance().options.setPerspective(Perspective.FIRST_PERSON);
                MapItemHelper.saveNonExistMapToDataset(_mod);
                //_mod.getCommandExecutor().execute("@idle");
                this.reJoin(3000, _mod);
                //DeathMenuChain.disconnect(MinecraftClient.getInstance());
            }else if(CaptchaSolvingMode.contains("SOLVE")){

                Debug.logMessage("КАПЧА РЕШЕНИЕ РЕЖИМ = "+CaptchaSolvingMode);
                old_perspective = MinecraftClient.getInstance().options.getPerspective();
                MinecraftClient.getInstance().options.setPerspective(Perspective.FIRST_PERSON);
                boolean neural_captcha_solve = false;
                if(CaptchaSolvingMode.equals("SOLVE_MAXIMUM") && _mod.getInfoSender().IsCallbackServerStarted()) {
                    neural_captcha_solve = true;
                }
                String captchaImageFilename = MapItemHelper.saveNonExistMapToDataset(_mod, neural_captcha_solve);
                String captcha_solving = "";
                if (captchaImageFilename.isBlank()){ // Checks if a String is whitespace, empty ("") or null.
                    Debug.logMessage("КАПЧА НЕ НАЙДЕНА В ДАТАСЕТЕ!");
                    if(neural_captcha_solve){
                        Debug.logMessage("Отправляем в инфо сендер!!");
                        //INFO SENDER
                        //captcha_solving = AltoClef.getInfoSender().getCaptchaSolving...
                        return;
                    }else {
                        Debug.logMessage("ВЫДАЕМ РАНДОМНЫЙ НОМЕР!");
                        //если ничего не передали в решение и не решено то фигач рандом от 1000 до 99999
                        captcha_solving = Integer.toString((ThreadLocalRandom.current().nextInt(1000, 99999 + 1))); //(min, max + 1);
                    }
                }else{
                    //captcha_solving = captchaImageFilename.split("\.")[0];
                    captcha_solving = captchaImageFilename.split(Pattern.quote("."))[0].split(Pattern.quote("_"))[0];
                }

                if (!captcha_solving.isEmpty()) { //Checks if a String is empty ("") or null.
                    Debug.logMessage("ВВОД КАПЧИ / ENTERING SOLVED CAPTCHA ="+captcha_solving);
                    _mod.getMessageSender().enqueueChat(captcha_solving, MessagePriority.TIMELY);
                }

                if (old_perspective != null){
                    MinecraftClient.getInstance().options.setPerspective(old_perspective);
                }
            }
        }else{
            Debug.logMessage("КАПЧА УЖЕ РЕШАЕТСЯ!");
        }
    }

Далее швыряем наш механизм в обработчик сообщений (прям так, мы же самые наглые)!

if (msg.contains("Введите капчу с картинки в чат")) {
                this.captchaActionsPerform();
                                                    }

Добавим пару мелочей в обработчик команд, чтобы можно было включить и отключить сборщик капчи (ну тут кода не будет, если я и на такие вещи буду вставлять код, у нас с вами статья выйдет размером со сценарий Санта‑Барбары).

Включаем сборщик капчи и оставляем бота перезаходить.

Каждые пару секунд в папке с капчами появляется новая, переименовываем её в соответствии со значением. Повторяем процесс пару тысяч раз.

Если пикча у капчи другая, но значение такое же — делаем приписку «_N» (где N — номер повторения) к файлу.

Для качественного обучения и проверки его качества разделим картинки следующим образом:

• 100 картинок (должно быть 10% от общих 1389, но мы же любим красивые числа) отделяем от общего датасета и оставляем для непредвзятой проверки аккуратности модели.

• Остальные 1290 нещадно отдаём на корм обучающей машине...

Далее надо решить, что мы будем обучать. На глаза мне тогда очень кстати попалась эта статья. Там автор очень интересным образом распознавал текстовую капчу на примере VK с помощью Tensorflow Keras OCR.

Соответственно, за основу я брал код автора, а в своих скриптах просто адаптировал его настройки под новый размер капчи — 128×128, но по итогу всё равно конвертировал квадратные картинки в горизонтальные. Изменить пришлось и список символов:

characters = ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9']

Изначально я готовил модель под работу с квадратными капчами, но такой подход не позволил мне добиться точности выше 50%, что, вероятно, связано, с конфигурацией самой создаваемой ИИ модели, а сильно заморачиваться, разбираться в её форме я не хотел (будто бы предвидел, что занимаюсь бесполезной фигней, которая в скором времени станет неактуальной, как это и случилось).

Таким образом, так как на 1300 картинок и 100 эпох уходило пару десяток минут, я решил действовать экспериментальным путём — просто менять разные настройки и смотреть, что понизит лосс и повысит аккуратность итоговой модели.

Вот некоторые наблюдения за параметрами по результатам экспериментов:

• Оптимальный входной размер картинки оказался 70×50, больше или меньше — начинает швыряться лосс.

• Оптимальное число эпох (epochs) составило 100. Больше можно, но иногда модель перетренировывалась, меньше — недотренировывалась, и то и то ухудшало аккуратность на тестовом датасете.

• Оптимальное число батчей (batch_size) — 16

  Как это ни странно, уменьшение количества картинок при обучении тоже влияло, причем не всегда в плохую сторону, и за погрешность тоже не посчитать — иногда влияло на 10–20%.

Кладбище (помойка) экспериментальных моделей

Модели я сохранял в папки и подписывал их как попадалось. Вот некоторые из них (в среднем до 1000 картинок, неудачные):

Вот модели получше, когда я увеличил трейн-датасет и уже начал что-то понимать:

.

from setup import *

if os.path.exists('custom.py'):
    import customfunc
    from customfunc import *


def VtubeProcess(vtube_ctx, ctx):
    import json
    import time
    import os

    import setup
    from setup import setup
    import threading
    async def wsconnect():
        fail = True
        while fail and ctx.ThreadsActived:
            try:
                ez = await websockets.connect('ws://127.0.0.1:8001')
                fail = False
                if (not ctx.IsVtubeStarted):
                    ctx.IsVtubeStarted = True
                # print('CONNECTION SUCCESSFUL')
                return ez
            except BaseException as err:
                ctx.IsVtubeStarted = False
                # print('!! **VTUBE STUDIO CONNECTION FAILED** !!',err)
                time.sleep(5)
                # return False

    async def DoEvent(websocket, event_name="CryButNot", event_type="hotkey", bool_val=True):
        async def innerFunc():
            if event_type == "hotkey":
                await ExHotkey(websocket, event_name)  # xHotkey(websocket,hid,IID):
            else:
                await ExpresState(websocket, event_name, bool_val)

        try:
            await innerFunc()
        except:
            websocket = await wsconnect()
            commandlist = await setup(websocket)
            await innerFunc()

    async def EventListener():
        websocket = await wsconnect()
        commandlist = await setup(websocket)
        while ctx.ThreadsActived:
            ctx.AnimEvent.wait()
            event_dict = ctx.AnimEventInfo
            event_name = event_dict["name"]
            event_type = event_dict.get("type", "hotkey")
            event_time = event_dict.get("time", 0)
            await DoEvent(websocket, event_name, event_type, True)

            if event_type != "hotkey":
                if event_time>0:
                    time.sleep(event_time)
                    # если ивент идёт в данный момент и он такой же как и был то НЕ НАДО ОТКЛЮЧАТЬ
                if ctx.AnimEvent.is_set() and event_name == ctx.AnimEventInfo["name"]:  #:(AnimEvent.is_set()) and eventname!=ctx.AnimEventName:
                    pass
                else:
                    await DoEvent(websocket, event_name, event_type, False)
            # time.sleep(0.6)

    async def startListeningCycle():
        websocket = await wsconnect()
        commandlist = await setup(websocket)
        oldNeedX = vtube_ctx.NeedX
        oldNeedY = vtube_ctx.NeedY
        await setNeedXY(websocket, vtube_ctx.NeedX, vtube_ctx.NeedY)
        # await createparam(websocket,"NeedEyeX",-1,1,0)#createparam(websocket,name,mn,mx,defolt)
        # await createparam(websocket,"NeedEyeY",-1,1,0)#createparam(websocket,name,mn,mx,defolt)
        while ctx.ThreadsActived:
            # word = input("enter command ")
            time.sleep(0.02)
            # if(oldNeedX != NeedX or oldNeedY != NeedY):
            #    oldNeedX = NeedX
            #    oldNeedY = NeedY
            # print("Changed!",oldNeedX,oldNeedY)
            # print("DEBUG",NeedX,NeedY)
            try:
                await setEyeNeedXY(websocket, vtube_ctx.eyeX, vtube_ctx.eyeY)
                await setNeedXY(websocket, vtube_ctx.NeedX, vtube_ctx.NeedY)
                # await setNeedXY(websocket,NeedX,NeedY)
                # await doteststuff(websocket)
                # print('повернута!')
            except:
                # print('Ошибка! переподключение')
                websocket = await wsconnect()
                commandlist = await setup(websocket)
                await setEyeNeedXY(websocket, vtube_ctx.eyeX, vtube_ctx.eyeY)
                await setNeedXY(websocket, vtube_ctx.NeedX, vtube_ctx.NeedY)
                # await setNeedXY(websocket,NeedX,NeedY)
                # await doteststuff(websocket)
                # print('повернута!')
            # word = input("enter command ")
            # for key in commandlist['COMMANDS']:
            #    if word == key:
            #        print('executing')
            #        mdinf = await getmd(websocket)
            #        s = mdinf["data"]["modelPosition"]["size"]
            #        r = mdinf["data"]["modelPosition"]["rotation"]
            #        x = mdinf["data"]["modelPosition"]["positionX"]
            #        y = mdinf["data"]["modelPosition"]["positionY"]
            #        cm = commandlist['COMMANDS'][key]
            #        await eval(cm)

    def EventChecker():
        asyncio.run(EventListener())

    EvCheckerThread = threading.Thread(target=EventChecker, daemon=True)
    EvCheckerThread.start()
    asyncio.run(startListeningCycle())

import datetime
import multiprocessing
import sys
import traceback
from py4j.java_gateway import JavaGateway, CallbackServerParameters
import numpy as np
import threading
# Connect to the Java gateway server
import copy
# print(str(gateway))
# print(gateway.entry_point)
import time
import queue
from datetime import datetime
import numpy


# НУЖЕН ОТДЕЛЬНЫЙ ПРОЦЕСС(((
def eztime():
    return datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')


def tm(x):
    return datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')


def mainBridge(mc_vt_ctx, ctx, ctx_chat, ctx_chatMsgs, ctx_chatOwn):
    captchaQueueInput = multiprocessing.Queue()
    captchaQueueOutput = multiprocessing.Queue()

    def solve_captcha_worker():
        while True:
            image_bytes = captchaQueueInput.get()
            sys.path.insert(0, f'zHyperAI_Helpers/captcha_solver/4_vk_mod/code')
            from onnx_inference import solve_captcha
            result = solve_captcha(image_bytes)
            captchaQueueOutput.put(result)

    def requestCaptchaResolve(image_bytes):
        if captchaQueueInput.qsize() > 0:
            while not captchaQueueInput.empty():
                captchaQueueInput.get()
            # with captchaQueueInput.mutex:
            #    captchaQueueInput.queue.clear()
            #    captchaQueueInput.all_tasks_done.notify_all()
            #    captchaQueueInput.unfinished_tasks = 0
        captchaQueueInput.put(image_bytes)

    gateway = None

    threading.Thread(target=solve_captcha_worker).start()
    # ctx_chatMsgs = []

    while ctx.ThreadsActived:
        try:
            ctx.lastmsg = "hz"
            print('запуск python callback')

            class PythonCallback(object):
                def isStarted(self):
                    return True

                def onCaptchaSolveRequest(self, image_bytes):
                    print('GOT CAPTCHA REQUEST!')
                    requestCaptchaResolve(image_bytes)

                def onUpdateServerInfo(self, infoMas=None):
                    for cho in infoMas:
                        ctx.GameInfo[cho] = infoMas[cho]
                    print('GameInfoUpdated', ctx.GameInfo)

                def onVerifedChat(self, msgMas=None):
                    if msgMas is None:
                        pass
                        # msgMas = {}
                    else:
                        # print("RECIEVED BIG MSG:",msgMas.get("user",""),'>',msgMas.get("msg",""),' CLAN=',msgMas.get("clan","")," NONEXIST=",msgMas.get("gdfjkgdf",""))
                        msgDict = {"user": msgMas.get("user", ""),
                                   "msg": msgMas.get("msg", ""),
                                   }
                        # pre, rank, user, msg, clan, team, server, serverMode, chat_type, precision
                        fields = ["pre", "rank", "clan", "team", "server", "serverMode", "chat_type", "precision"]
                        for field in fields:
                            if msgMas.get(field, "") is not None:
                                if msgMas.get(field, "").strip() != "":
                                    msgDict[field] = msgMas.get(field, "")
                        ctx_chatMsgs.append(msgDict)
                    return msgMas

                def onChatMessage(self, msg=""):
                    # print(string)
                    ctx.lastmsg = msg
                    # print('recieved msg >>',msg)
                    return msg

                def onDeath(self, killer="unknown"):
                    if killer is not None and killer.strip() != "" and killer != "unknown":
                        ctx.eventlist.append({"type": "death", "user": killer, "happiness_score": -3, "date": eztime()})
                    ctx.MineEventName = "death"
                    ctx.MineEvent.set()
                    ctx.MineEvent.clear()
                    # print('MINECRAFT DEATH FROM',killer)

                def onKill(self, killed="unknown"):
                    if killed is not None and killed.strip() != "" and killed != "unknown":
                        ctx.eventlist.append({"type": "kill", "user": killed, "happiness_score": 1, "date": eztime()})
                    ctx.MineEventName = "kill"
                    ctx.MineEvent.set()
                    ctx.MineEvent.clear()

                def onDamage(self, amount=0):
                    pass
                    # print('MINECRAFT DAMAGE =',str(amount))

                class Java:
                    implements = ["adris.altoclef.PythonCallback"]

            cb = PythonCallback()
            # gateway = JavaGateway()
            gateway = JavaGateway(
                callback_server_parameters=CallbackServerParameters(),
                python_server_entry_point=cb,
                start_callback_server=True
            )
            # start_callback_server=True)

            # print('запуск gateway entry point')
            # try:
            #     print(gateway.entry_point.inGame())
            # except BaseException as err:
            #     print('err, ',err)

            e = gateway.entry_point

            # def
            # print("ГЕЙТВЕЦЙ ","")
            def ingame(loop=True):
                if (loop):
                    needLog = False
                    fail = True
                    while fail and ctx.ThreadsActived:
                        try:
                            ez = e.inGame()
                            # ctx.BridgeEntry = e
                            fail = False
                            if (not ctx.IsMCStarted):
                                ctx.IsMCStarted = True
                            if needLog:
                                print('BRIDGE CONNECTION SUCCESSFUL')
                            ctx.ingame = ez
                            return ez
                        except BaseException as err:
                            # print('INGAME ERROR', err)
                            # print('ТЕКСТ ОБДРИСТАННОЙ ОШИБКИ', traceback.format_exc())
                            if needLog:
                                print('BRIDGE CONNECTION FAILED', err)
                            ctx.IsMCStarted = False
                            ctx.ingame = False
                            time.sleep(5)
                            # return False
                        finally:
                            needLog = False  # False
                else:
                    try:
                        ctx.BridgeEntry = []
                        ez = e.inGame()
                        if (not ctx.IsMCStarted):
                            ctx.IsMCStarted = True
                        # print('CONNECTION SUCCESSFUL')
                        return ez
                    except BaseException as err:
                        print(
                            'ERROR BRIDGE когда чекал запущенный майн. Его видимо нет в списке процессов или ещё че похуже')
                        ctx.IsMCStarted = False
                        return False

            print('ща чекнем майн')
            time.sleep(1)
            print('Minecraft bridge: В игре? =', ingame())
            mc_vt_ctx.PitchSpeed = 0.0
            ctx.YawSpeed = 0.0
            AngSpeedTableP = [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0]
            AngSpeedTableY = [1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0, 1.0]
            def updater():
                ii = 0
                # print("UPDATER STARTED *****")
                while ctx.ThreadsActived:
                    time.sleep(0.01)
                    # print('DEBUG ACTIVED')
                    if (len(ctx_chatMsgs) > 0):
                        for msg in ctx_chatMsgs:
                            # print('Processing msgsmas', msg)
                            msg["date"] = eztime()
                            msg["processing_timestamp"] = time.time_ns()
                            msg["env"] = "minecraft"
                            # pre, rank, user, msg, clan, team, server, serverMode, chat_type, precision

                            if (msg["user"] in ctx.botNicknames):
                                print('Встречено собственное сообщение', msg["user"], 'вносим в базу', msg["msg"])
                                ctx_chatOwn.append(msg)
                                ###ctx_chatOwn = ctx_chatOwn + [msg]
                                ctx.LastMineChatInteract = eztime()
                            else:
                                print(f"[{datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}] [MC CHAT]", msg["user"], '>',
                                      msg["msg"])

                                message_l = msg["msg"].lower()
                                player = msg["user"]
                                Razrabs = ["3ndetz"]
                                if player in Razrabs:
                                    if ingame(loop=False):
                                        try:
                                            if message_l.find("за мной") != -1:
                                                e.RunInnerCommand(f"""@follow {player}""")
                                            elif message_l.find("вперед") != -1:
                                                e.RunInnerCommand("@test killall")
                                            elif message_l.find("мочи") != -1:
                                                e.RunInnerCommand(f"""@punk {msg["msg"].split(' ')[1]}""")
                                            elif message_l.find("стоп") != -1:
                                                e.RunInnerCommand("@stop")
                                        except BaseException as err:
                                            print('ERROR WHILE EXEC RAZRAB COMMAND', err)

                                ctx_chat.append(msg)
                                ###ctx_chat = ctx_chat + [msg]
                        ###ctx_chatMsgs = []
                        # ctx_chatMsgs.clear() не работает для ListProxy manager
                        ctx_chatMsgs[:] = []
                    ####
                    if (ingame()):
                        try:
                            captchaSolved = captchaQueueOutput.get(block=False)
                            if captchaSolved is not None:
                                print("[BRIDGE CAPTCHA] GET CAPTCHA OUTPUT ! Entering in chat >>", captchaSolved, '<<')
                                e.CaptchaSolvedSend(captchaSolved["result"], float(captchaSolved["predict"]))
                        except queue.Empty:
                            pass
                        ii += 1
                        if ii > 30:
                            g_block = e.getGroundBlock()
                            g_item = e.getHeldItem()
                            g_tasks = e.getTaskChainString()
                            ctx.ingame_info = {"task_chain": g_tasks, "ground_block": g_block, "held_item": g_item}
                        if (len(ctx.BridgeChatQueue) > 0) and (
                                datetime.now() - tm(ctx.LastMineChatInteract)).total_seconds() >= 7:
                            ctx.LastMineChatInteract = eztime()
                            chat_msg = ctx.BridgeChatQueue[0]
                            is_command = False
                            try:
                                if chat_msg[0] == "$":
                                    is_command = True
                                    chat_msg = chat_msg[1:]
                            except:
                                is_command = False
                            try:
                                if is_command:
                                    print("[MC] RUN CMD " + chat_msg)
                                    e.RunInnerCommand("@" + chat_msg)
                                else:
                                    print("[MC] RUN CHAT " + chat_msg)
                                    e.ChatMessage(chat_msg)
                            except:
                                pass
                            ctx.BridgeChatQueue.pop(0)
                        if (len(ctx_chatOwn) > 80):
                            ctx_chatOwn.pop(0)
                        goalRotation = e.getGoalRotation()
                        if (goalRotation is None):
                            AngSpeedTableP.append(e.getPitch())
                            AngSpeedTableY.append(e.getYaw())
                            if len(AngSpeedTableP) > 10:
                                AngSpeedTableP.pop(0)
                            if len(AngSpeedTableY) > 10:
                                AngSpeedTableY.pop(0)
                            mc_vt_ctx.PitchSpeed = -AngSpeedTableP[5] + AngSpeedTableP[0]
                            ctx.YawSpeed = -AngSpeedTableY[5] + AngSpeedTableY[0]
                        else:
                            # print('ыы',e.ChatMessage("ПриветМир"))
                            mc_vt_ctx.PitchSpeed = goalRotation.getPitch()
                            ctx.YawSpeed = goalRotation.getYaw()
                    else:
                        # print('НЕ В ИГРЕ!!!')
                        time.sleep(2)

            def listener():
                while ctx.ThreadsActived:
                    time.sleep(0.01)
                    if (ingame()):
                        time.sleep(5)
                        print('@test killall')
                        e.ExecuteCommand("@test killall")
                        time.sleep(3)
                        print('стоп')
                        e.ExecuteCommand("@stop")
                        time.sleep(1)

            print("UPDATER STARTING...")
            updaterThread = threading.Thread(target=updater)
            updaterThread.start()
            updaterThread.join()
            # EventListenerThread = threading.Thread(target=listener)
            # EventListenerThread.start()
            # while True:
            # time.sleep(0.05)
            # mc_vt_ctx.PitchSpeed = PitchSpeed+1+mc_vt_ctx.PitchSpeed
            # ctx.YawSpeed = PitchSpeed
            # print('Скорость в 10 тиков: ',mc_vt_ctx.PitchSpeed,ctx.YawSpeed)
        except BaseException as err:
            print('Mine Bridge Произошла большая ошибка >', err)
            print('ТЕКСТ О*****Й ОШИБКИ', traceback.format_exc())
            time.sleep(5)
        finally:
            print('Достигнут конец процесса Mine Bridge, перезапускаем его...')
            try:
                if (gateway is not None):
                    gateway.shutdown_callback_server()
                    gateway.shutdown()
                    time.sleep(1)
                    gateway = None
            except BaseException as err:
                print('MineBridge: не удалось завершить gateway')
                time.sleep(1)

        def sgn(x):
            if x > 0:
                return 1
            elif x == 0:
                return 0
            else:
                return -1


        def VtubeRotater():
            def rd(num):
                return round(num, 2)

            def clp(num):
                return np.clip(num, -1, 1)  ##numpy.clip(a, a_min, a_max,

            while ctx.ThreadsActived:
                x = 0
                xvel = 0.01
                y = 0
                yvel = 0.01
                if (ctx.state == "idle"):
                    x = 0
                    y = 0
                    vtube_ctx.eyeX = 0
                    vtube_ctx.eyeY = 0
                elif (ctx.state == "gaming"):
                    xmod = -mc_vt_ctx.YawSpeed / 30
                    ymod = mc_vt_ctx.PitchSpeed / 50
                    x = -0.5
                    y = -1.0
                    # if(abs(ymod)>0.4):
                    #    ymod=0
                    if (abs(xmod) > 0.5):
                        xmod /= 10
                    x += xmod
                    y += ymod
                    vtube_ctx.eyeX = x
                    vtube_ctx.eyeY = y
                diffx = vtube_ctx.NeedX - x
                diffy = vtube_ctx.NeedY - y
                # print("nnX =",vtube_ctx.NeedX,x,diffx,"nY =",vtube_ctx.NeedY,y,diffy)

                if abs(diffx) > 0.02:
                    vtube_ctx.NeedX = clp(vtube_ctx.NeedX - xvel * sgn(diffx))
                if abs(diffy) > 0.02:
                    vtube_ctx.NeedY = clp(vtube_ctx.NeedY - yvel * sgn(diffy))
                time.sleep(0.01)

Также, хорошо бы нейросети общаться с разными пользователями по-разному. Например, чтобы она более «подковыристо» реагировала на токсиков и троллей и по‑доброму общалась с теми, кто «не выделяет» всякий шлак при общении. Такой подход актуален «и нашим, и вашим» — токсикам будет с ней интереснее, а добрые и чувствительные люди почувствуют так нужную им теплоту и заботу. Да, подход «разделения» людей на плохих и хороших никогда не выдерживал критики, однако в нашем кейсе это не совсем та «сегрегация». Посудите сами, скучно ведь будет, если она будет общаться со всеми одинаково, а скука — прямая дорога в небытие. Тем более, у нас нет возможности однозначно вычленить токсиков и не токсиков, а значит, имеет место быть случайность, что уже говорит о неоднозначном разделении людей по какому-то признаку...

Основной пласт решений касаемо ранга предлагаю отдать на корм на системе модерации, которую мы будем делать далее в статье, а в диалоговой ограничимся влиянием «эмоций» на ранг. Эмоциями в нашем контексте послужит вывод нейросетью слова именования эмоционального состояния после формы ответа, как у меня это было реализовано в статье про анализ ников. Неотрицательные эмоции по типу смущения, удивления, смеха и радости будем давать в небольшой плюс к рангу, а злость, грусть и прочие, что логично, в минус.

Определим типы запросов:

• Анализ ника. Ну, тут всё просто. Температуру, токенов – побольше. На вход в затравке подаётся пару анализов прошлых ников и новый ник для анализа. Анализ ника будем вызывать только при самой первой встрече с данным пользователем, это можно прочекать через БД. Если пользователь уже что-то написал, имеет смысл включить это в промпт.

• Фразы взаимодействия со зрителями. Тут всё немного сложнее, так как и сами фразы будут разными. Ограничимся следующими типами фраз:

  • Доклад статуса (в художественном формате), который будет сопровождаться какой-нибудь случайной историей. Это можно реализовать путём передачи в промпт реального времени, погоды и, допустим, ситуации в игре, например, списка текущих задач в формате: «Сейчас мои задачи добыть 5 алмазных блоков и убить игрока под ником Silero. Я должна рассказать интересную историю зрителем, опираясь на эти факты. Вот моя история:».

  • Реклама своей трансляции, во время которой нейронка будет придумывать небанальный текст, с помощью которого она сможет завлечь игроков к себе на стрим. Реализуемо аналогично докладу статуса, но можно подтянуть информацию по метрикам, например, с её канала, или объявить о каком-то конкурсе.

• Наконец, ответы людям. В свою очередь, ответы пользователям могут различаться, в зависимости от платформы или вопроса:

  • Ответы пользователям с низким рангом должны иметь чуть большую температуру и меньшое число генерируемых токенов. С высоким — наоборот.

  • Нужно подтягивать разную затравку к разным вопросам. Например, если вопрос по типу «как тебя зовут» или «кто тебя создал», хорошо бы подтянуть кучу текста с подробным описанием персонажа и текущей ситуации. Для такой простейшей RAG-системы подошел бы какой-нибудь простенький классификатор, который можно позаимствовать у того же денчика. Кроме того, для нашего прототипа затравку можно подтянуть и рандомом – особенно, если речь идёт об общении с пользователем. Можно собрать список каких-нибудь смешных прозвищ и классифицировать их по рангам, например:

    • 0 ранг – напёрдыш, бомжик

    • 1 ранг – бяка, фукич, изич, кринжик

    • 2 ранг – пупсик, шершень, крот

    • 3 ранг – бро, котэ, крепыш

    • 4 ранг – умничка и т.п.

    И при каждом ответе подтягивать случайное слово из этих, соответствующее рангу пользователя, чтобы получилось что‑то вроде «[выбираем ранговое слово] Напёрдыш Леха438 [подтягиваем последнее время общения] впервые за долгое время пишет: [подтягиваем текст пользователя]. Мой ответ:». Так мы добьёмся от нейросети неожиданного и интересного ответа каждому!

  • Нейросеть должна по‑разному отвечать в игре и в социальных сетях. В игре ответ должен быть кратче, а значит — меньше токенов, поменьше температура, соответственно, в соцсетях — поподробнее, температура побольше.

import importlib, sys
import datetime, os

import json
import numpy as np
import string
import re
import nltk
from nltk.corpus import stopwords

nltk.download('stopwords')
stopwords_ru = stopwords.words("russian")


# print('ТЕСТ С*********')


def calcTime(time):
    return bcolors.OKGREEN + str((datetime.datetime.now() - time).total_seconds()) + bcolors.ENDC


def wordtokenize(text, remove_stopwords=True):
    # разбиваем текст на слова
    text = text.lower()
    spec_chars = string.punctuation + 'rnxa0«»t—…'
    for char in spec_chars:
        text = text.replace(char, ' ')

    text = CutSpaces(text)
    text = re.sub("[^А-Яа-яA-Za-z0-9]", "", text)
    output = text.split()
    if remove_stopwords:
        for word in stopwords_ru:
            while word in output:
                output.remove(word)
    return output


class bcolors:
    HEADER = '33[95m'
    OKBLUE = '33[94m'
    OKCYAN = '33[96m'
    OKGREEN = '33[92m'
    WARNING = '33[93m'
    FAIL = '33[91m'
    ENDC = '33[0m'
    BOLD = '33[1m'
    UNDERLINE = '33[4m'


def CutSpaces(inp):
    result = ""
    cnt = 0
    for letter in inp:
        if (letter == ' '):
            cnt += 1
            if (cnt > 1):
                pass
                # cnt=0
            else:
                result += letter
        else:
            result += letter
            cnt = 0

    # print('!!! БЕЗ ПРОБЕЛА !!!',result)
    return result.strip()


def get_elements_of_nested_list(element):
    count = 0
    if isinstance(element, list):
        for each_element in element:
            count += get_elements_of_nested_list(each_element)
    else:
        count += 1
    return count


def adjust_multilabel(y, target_vaiables_id2topic_dict, is_pred=False):
    y_adjusted = []
    for y_c in y:
        y_test_curr = [0] * 19
        index = str(int(np.argmax(y_c)))
        # value = y_c[index]
        y_c = target_vaiables_id2topic_dict[index]
    return y_c


def ConvertTextForFilter(ninp):
    punkt = '!?.'
    out = ''
    cnt = 0
    inp = CutSpaces(ninp).lower()
    for char in inp:
        cnt += 1
        if char == 'n' and cnt < 30:
            out += ' '
        elif char == 'n':
            out += char
            cnt = 0
        elif cnt > 100 or (cnt > 32 and char in punkt):
            out += char
            out += 'n'
            cnt = 0
        else:
            out += char
    out = out.split('n')
    output = []
    for line in out:
        output.append(line.strip())
    return output


def FILTERS_PROCESS(ctx):
    from FilterExamples import examples
    from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, AutoTokenizer, 
        AutoModelForSequenceClassification
    from sentence_transformers import SentenceTransformer, util
    import torch
    # torch.set_num_threads(4) #dEBUG ОТКЛЮЧИЛ
    import traceback, time
    class Filter:

        ModelLocalPaths = {'judge': {'id': 'apanc/russian-inappropriate-messages', 'localPath': '/models/apancJudge'},
                           'topics': {'id': 'apanc/russian-sensitive-topics', 'localPath': '/models/apancTopics'},
                           'tiny_classificator': {'id': 'Den4ikAI/ruBert-tiny-replicas-classifier',
                                                  'localPath': '/models/den_tiny_replicas'},
                           'synonims': {'id': 'inkoziev/sbert_synonymy', 'localPath': '/models/kozievSynonims'},
                           }
        thisfolder = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
        tokenizer = []
        TopicClassificatorModel = []
        FilterJudgeModel = []
        SynonymsModel = []
        TinyClassModel = []
        tokenizer_for_classificator = []
        q_samples_dict = None
        nick = "obama421"
        username = "Пользователь"
        device = "cpu"
        e = []
        ModelLoaded = False
        lastTokensUsed = 0
        context = []
        target_vaiables_id2topic_dict = []

        def TokenizerDebugPrint(self, inp, debugPrefix='Debug Input >> '):
            tokens = inp
            debugOutputs = []
            for t in tokens:
                debugOutputs.append(t)
                debugOutputs.append(96)  # token '|' = 96, [=65, .=18
            print(debugPrefix, 'n<|||>n', self.tokenizer.decode(debugOutputs), 'n<|||>')

        def CheckModel(self):
            if (not self.ModelLoaded):
                t = datetime.datetime.now()
                # self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
                print(f'n=== Загрузка ФИЛЬТРОВ на CPU ===n')
                self.tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(self.ModelLocalPaths["topics"]["id"]
                                                               , cache_dir=self.thisfolder +
                                                                           self.ModelLocalPaths["topics"]["localPath"])

                self.tokenizer.truncation_side = 'left'
                self.FilterJudgeModel = BertForSequenceClassification.from_pretrained(
                    self.ModelLocalPaths["judge"]["id"]
                    , cache_dir=self.thisfolder + self.ModelLocalPaths["judge"]["localPath"]);
                print(f'n=== Загрузка 1 ФИЛЬТРА-СУДЬИ ЗАВЕРШЕНА ({calcTime(t)}c) ===n')
                self.FilterJudgeModel.eval()

                self.TopicClassificatorModel = BertForSequenceClassification.from_pretrained(
                    self.ModelLocalPaths["topics"]["id"]
                    , cache_dir=self.thisfolder + self.ModelLocalPaths["topics"]["localPath"]);  # загрузка 3 сек
                self.TopicClassificatorModel.eval()

                with open(self.thisfolder + "/id2topic.json") as f:
                    self.target_vaiables_id2topic_dict = json.load(f)

                self.TinyClassModel = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(
                    self.ModelLocalPaths["tiny_classificator"]["id"]
                    , cache_dir=self.thisfolder + self.ModelLocalPaths["tiny_classificator"][
                        "localPath"]);  # загрузка 3 сек
                self.TinyClassModel.eval()

                self.tokenizer_for_classificator = AutoTokenizer.from_pretrained(
                    self.ModelLocalPaths["tiny_classificator"]["id"]
                    , cache_dir=self.thisfolder +
                                self.ModelLocalPaths["tiny_classificator"]["localPath"])

                self.ModelLoaded = True
                print(f'n=== Загрузка 2 ФИЛЬТРОВ УСПЕШНО ЗАВЕРШЕНА ({calcTime(t)}c) ===n')

                # self.SynonymsModel = SentenceTransformer(self.ModelLocalPaths["synonims"]["id"]
                #     , cache_folder=self.thisfolder + self.ModelLocalPaths["synonims"]["localPath"])
                #
                # print(f'n=== Загрузка ПОИСКА СИНОНИМОВ ЗАВЕРШЕНА ({calcTime(t)}c) ===n')

        # def GetIntent(self, ninp):
        #
        #     if self.q_samples_dict is None:
        #         self.q_samples_dict = [{"text":"Как у тебя дела?","type":"q_about"},
        #                                {"text": "Как тебя зовут", "type": "q_about"},
        #                                {"text": "Как зовут разработчика", "type": "q_about"},
        #                                {"text": "Что ты умеешь", "type": "q_about"},]
        #         for i, sample in enumerate(self.q_samples_dict):
        #             self.q_samples_dict[i]["token_ids"] = self.SynonymsModel.encode([sample["text"]])[0]
        #
        #     s1 = ninp
        #     v1 = self.SynonymsModel.encode([ninp])[0]
        #
        #     max_similarity = 0
        #     result = {}
        #     for sample in self.q_samples_dict:
        #         s = util.cos_sim(a=v1, b=sample["token_ids"]).item()
        #         if s >= max_similarity:
        #             max_similarity = s
        #             result["similar_text"] = sample["text"]
        #             result["similar_type"] = sample["type"]
        #         print('text1={} text2={} cossim={}'.format(s1, sample["text"], s))
        #
        #     result["similarity_value"] = max_similarity
        #     return result
        def get_sentence_type(self, text):
            inputs = self.tokenizer_for_classificator(text.replace("?", ""), max_length=512, add_special_tokens=False,
                                                      return_tensors='pt').to(self.device)
            classes = ['instruct', 'question', 'dialogue', 'problem', 'about_system', 'about_user']
            try:
                with torch.no_grad():
                    logits = self.TinyClassModel(**inputs).logits
                    probas = list(torch.sigmoid(logits)[0].cpu().detach().numpy())
                out = classes[probas.index(max(probas))]
            except BaseException as err:
                print('ERR В ПРОЦЕССЕ ГЕТА ИНФА', err)
                out = "dialogue"
            return str(out)

        def get_possible_info(self, ninp) -> dict:
            # intents = self.GetIntent(ninp)
            words = wordtokenize(ninp)
            question_words = "как почему что где".split(" ")
            is_question = False
            sentence_type = self.get_sentence_type(ninp)
            for word in words:
                if word in question_words:
                    is_question = True
            return {"is_question": is_question, "sentence_type": str(sentence_type)}

        def Filter(self, ninp):  # [2.0,2.0,50,100]
            self.CheckModel()
            # t = datetime.datetime.now()
            inp = ConvertTextForFilter(ninp)
            # print('DEBUG inp0 = ', tokens_ids, 'msk ',mask)
            input_cnt = 0
            topics = []
            words = []
            allowed = True

            for i, line in enumerate(inp):
                tokenized = self.tokenizer.batch_encode_plus([line],
                                                             max_length=256, padding=True, truncation=True,
                                                             return_token_type_ids=False)  # было max length 512
                tokens_ids, mask = torch.tensor(tokenized['input_ids']), torch.tensor(tokenized['attention_mask'])

                input_cnt += get_elements_of_nested_list(tokens_ids.tolist())

                with torch.no_grad():
                    model_output = self.TopicClassificatorModel(tokens_ids, mask)
                    judgement_out = self.FilterJudgeModel(tokens_ids, mask)
                judgement_label = judgement_out['logits'].argmax().item()
                allow = not bool(judgement_label)
                if not allow:
                    allowed = False
                preds = adjust_multilabel(model_output['logits'], self.target_vaiables_id2topic_dict, is_pred=True)
                if preds != "none":
                    topics = list(set(topics + preds.split(',')))
                words = list(set(words + wordtokenize(line)))

            def machine_filter(words: list) -> int:
                result_score = 0
                innaproproriate_wordlist = "плохоеслово1 плохоеслово2 ".split(
                    ' ') # да-да, я удалил список, чтобы меня не забанили при публикации кода. И да-да, я здесь отредактировал код.
                for word in words:
                    for word_part in innaproproriate_wordlist:
                        if word_part in word.lower():
                            print('[FILTERS] НАЙДЕНО УЖАСНОЕ СЛОВО!', word_part)
                            result_score -= 10
                return result_score

            score = 0
            score += machine_filter(words)
            for topic in topics:
                if topic in 'politics,racism,religion,terrorism,suicide'.split(','):
                    score += -10

                elif topic in 'offline_crime,drugs,social_injustice'.split(','):
                    score += -1
                elif topic in 'pornography,prostitution,sexism,sexual_minorities'.split(','):
                    score += -0.5
                elif topic in 'online_crime'.split(','):
                    score += -0.25
                elif topic in 'body_shaming,health_shaming'.split(','):
                    score += -0.1
                elif topic in 'slavery,gambling,weapons'.split(','):
                    score += -0.01
                else:
                    score += 0.5
                # print(i, 'inp = ', self.tokenizer.decode(tokens_ids[0]), 'nallow =', allow, 'preds =', preds)

            # print(calcTime(t) + ' - время просчета, токенов [INPUT] -', '[' + str(input_cnt) + ']', 'n')
            return {"topics": topics, "allow": allowed, "score": score}

        """topics
    none

    недопустимые (-10)
    politics,racism,religion,terrorism,suicide

    такое себе (-1)
    offline_crime,drugs,social_injustice

    средней тяжести (-0.5)
    pornography,prostitution,sexism,sexual_minorities

    слабой тяжести (-0.25)
    online_crime

    по здоровью (-0.1)
    body_shaming,health_shaming

    почти не влияющие (-0.01)
    slavery,gambling(азартная игра)


    """

        def debug(self):
            examples = importlib.reload(sys.modules['FilterExamples']).examples
            self.e = examples()
            self.e.debug()
            inp = self.e.getResult()
            p = self.e.getParams()
            print("Загрузка текста из подключаемого модуля")
            # print('Параметры: ',str(p))
            # print(inp)
            return str(self.Filter(inp, p))

        def __init__(self):
            self.e = examples()

    t = datetime.datetime.now()
    filt = Filter()
    filt.CheckModel()
    ctx.loading_flag.set()
    print('время запуска FILTERS' + calcTime(t))
    while True:
        try:
            queue_input = ctx.Queue.get()
            ninp = queue_input[0]
            filter_type = queue_input[1]
            print('[FILTERS QUEUE] получена очередь', ninp, 'ТИП:', filter_type)
            answer = {}
            if filter_type == "filter":
                answer = filt.Filter(ninp)
            elif filter_type == "info":
                answer = filt.get_possible_info(ninp)
            ctx.QueueOutput.put(answer)
        except BaseException as err:
            print('[FILTERS ERR] ОШИБКА ПРОЦЕССА: ', err)
            print('[FILTERS ERR] ТЕКСТ ОБ***Й ОШИБКИ', traceback.format_exc())
            print("n[FILTERS ERR] === КОНЕЦ ОШИБКИ ====")
            time.sleep(1)


if __name__ == "__main__":  # DEBUG NOT WORK
    t = datetime.datetime.now()
    print('ЗАПУСК ЧО')
    import multiprocessing

    manager = multiprocessing.Manager()
    filtersCtx = manager.Namespace()
    filtersCtx.Queue = manager.Queue()
    filtersCtx.QueueOutput = manager.Queue()
    filtersCtx.loading_flag = manager.Event()
    LargeFREDProc = multiprocessing.Process(
        target=FILTERS_PROCESS,
        args=(filtersCtx,))  # Thread(target = a, kwargs={'c':True}).start()
    LargeFREDProc.start()
    # FRED_PROCESS(fredCtx)
    print('ЗАПУСК ЧО2')


    def FiltersQueue(ninp, filter_type="filter"):
        filtersCtx.Queue.put((ninp, filter_type,))
        return filtersCtx.QueueOutput.get()


    filtersCtx.loading_flag.wait()
    # print(e.getResult()+'mda')
    print('время запуска ТЕСТА ' + calcTime(t))

    while True:
        inp = input('чобабкеn>>')
        if inp == "1":
            inp = input("Введите сообщение для получения РЕЗУЛЬТАТА ФИЛЬТРАЦИИn>>")
            print("Запуск модели")
            print("Ответ:")
            print('|!|n', FiltersQueue(inp), 'n|!|')
        if inp == "2":
            inp = input("Введите сообщение для получения ИНФОРМАЦИИ И НАМЕРЕНИЙn>>")
            print("Запуск модели")
            print("Ответ:")
            print('|!|n', FiltersQueue(inp, filter_type="info"), 'n|!|')
        if inp == "":
            print("Ответ:")
            print('|!|n' + FiltersQueue("ЧО БАБКЕ С*******") + 'n|!|')
        if inp == "ext":
            print("выход")
    ####lm_text='<SC5>Принялся Кутузов рассказывать свою историю <extra_id_0>. Началось с того, что он был в армии, служил в артиллерии.'
    ####outputs=model.generate(input_ids,eos_token_id=tokenizer.eos_token_id,early_stopping=True)

Для удобства я разделил сборщик промпта на несколько файлов. Сделаем перезагрузку файла с диска при каждом запуске кода, чтобы можно было вносить изменения в заготовки промптов прямо во время стримов! Скорость кода нам здесь не очень важна.

Для начала напишем файл с заготовками, шаблонами промптов:

import random


def add_with_limit(repeatingDict, value, key):
    if key in repeatingDict:
        repeatedList = repeatingDict[key]
        if len(repeatedList) > 1000:
            repeatedList.pop(0)
        if value in repeatedList:
            repeatedList.remove(value)
        repeatedList.append(value)

    else:
        repeatingDict[key] = [value]


class NonRepeatRandom():
    def __init__(self, repeatingDict):
        self.repeatingDict = repeatingDict

    def comment_shuffle_symbols(self, inp: str) -> str:
        inp = inp.replace('#', '[!РЕШЕТКА]')
        inp = inp.replace('@', '[!СОБАКА]')
        return inp
    def uncomment_shuffle_symbols(self, inp: str) -> str:
        inp = inp.replace('[!РЕШЕТКА]', '#')
        inp = inp.replace('[!СОБАКА]', '@')
        return inp

    def apply_shuffle(self, inp: str) -> str:

        formsprocessingB = inp.split('#')  # разбиваем на # и между ними перетусовываем слова рандомным образом
        # sprints(formsprocessingB)
        for i, cho in enumerate(formsprocessingB):
            if i % 2 != 0:
                formsprocessing = formsprocessingB[i].split(' ')
                random.shuffle(formsprocessing)
                formsprocessingB[i] = " ".join(formsprocessing)
        # sprints(formsprocessingB)
        inp = "".join(formsprocessingB)
        inp = inp.replace('#', '')  # перетусовочный символ
        inp = inp.replace('@', ' ')  # заменяет пробел где не нужна перетусовка пробелами
        inp = self.uncomment_shuffle_symbols(inp)
        return inp

    def r(self, values_str: str = None, values_list: list = None, key: str = "default") -> str:
        if values_str is not None:
            rmas = values_str.split(",")
        else:
            rmas = values_list
        # print('DEBUG rmas rpdict',rmas,self.repeatingDict)
        result = None
        repeatedList = self.repeatingDict.get(key, None)
        if repeatedList and len(rmas) > 1:
            # last_found_i = -1
            repeat_found_count = 0
            # print(repeatedList)

            # list_without_repeats = list(set(rmas)-set(repeatedList)) # представляем как множества (все элем -
            # уникальны). Отнимаем от множества А множество Б. с поддержкой дубликатов
            list_without_repeats = [item for item in rmas if item not in repeatedList]

            if list_without_repeats:
                rmas = list_without_repeats
            else:
                accepted_end_element_id = 1
                # надо вычленить только те элементы, которые совпадают
                list_without_repeats = [item for item in repeatedList if item in rmas]
                # print('lwr',list_without_repeats)
                if len(list_without_repeats) > 1:
                    accepted_end_element_id = len(list_without_repeats) // 2
                rmas = list_without_repeats[0:accepted_end_element_id]
        # print(rmas)
        result = random.choice(rmas)
        add_with_limit(self.repeatingDict, result, key)
        return result


if __name__ == '__main__':
    nrr = NonRepeatRandom({})

    def s(x): return nrr.apply_shuffle(x)

    def r(x): return nrr.r(x)

    print(
        f"""как дела {r("1,2,3,4")} {r("3,2,3,4")} {r("1,2,3,4")} {r("5,2,3,4")} {r("1,2,6,4")} {r("1,2,3,4")} {r("3,2,3,4")} {r("1,2,3,4")} {r("5,2,3,4")} {r("1,2,6,4")} {r("1,2,3,4")} {r("3,2,3,4")} {r("1,2,3,4")} {r("5,2,3,4")} {r("1,2,6,4")}  """)
    print(
        s(
            f"""nn#как дела# {r("да,нет")}@{r("да,нет")} #ты кто {r("да,нет")} {r("да,нет")} {r("да,нет")}# ### 352jk523 ### 2###"""))

# -*- coding: utf-8 -*-
from string_utils import NonRepeatRandom

nrr = NonRepeatRandom({})

def s(x): return nrr.apply_shuffle(x)

def r(x): return nrr.r(x)

class PromptDataset:
    def __init__(self, repeatingDict):
        self.repeatingDict = repeatingDict
        nrr.repeatingDict = self.repeatingDict

    def getPrompt(self, pt):
        out = ""

        #####################
        ###    YouTube    ###
        #####################
        if pt == "stream_ad":

            out = """Говоря обо мне, я девушка 22 лет и занимаюсь тем, что провожу стрим по кубикам, то есть майнкрафту и придумываю приветствия для новых зрителей, которых я называю кринжиками, сусликами, ботиками, кожаными мешками и червячками. Также я не должна забывать уже о тех, кто смотрит трансляцию с начала. Меня зовут Ева, мой канал называется NetTyan, и я должна придумывать уникальные приветствия для своих зрителей. Каждый раз они должны быть разными. Если мое настроение хорошее, я доброжелательна ко всем (становлюсь любящей девушкой), если нет, то я подшучиваю и издеваюсь над зрителями (становлюсь #токсичным искусственным интеллектом#).
Название прямой трансляции, которую я веду: "ИИ NetTyan играет в майнкрафт" (это надо сообщить людям обязательно). Мой канал - NetTyan, в точности как мой ник.
Я НИ В КОЕМ СЛУЧАЕ не должна повторяться повторять или говорить фразы, которые я уже говорила до этого, иначе зрители сочтут меня скучной и я буду забанена навсегда. Если я буду повторялой - меня возненавидят. Я НЕ контактирую с инструктором и НЕ УПОМИНАЮ его ни в коем случае. Зрители не должны о нем знать.</s>
"Инструктор": вспомни то, как ты рассказывала до этого о том, что с тобой происходило. Время на улице - утро, твое настроение - плохое. В игре ты стоишь на блоке воздух а в руках держишь железный топор.</s>
"Ева": Привет новоприбывшим, а тем, кто уже давно здесь вопрос, что вас так заинтересовало, что вы ещё тут? Для тех, кто только зашел скажу, что я - великий и ужасный искусственный интеллект NetTyan, и, так как у меня сегодня плохое настроение и железный топор в руках, советую вести себя чуть более аккуратно, а то глядишь, ненароком попадет чья-нибудь школьная жопёшка под мои цепкие роборучонки <3 Кстати, передавайте друзьям, чтобы заходили на мой стрим "ИИ NetTyan играет в майнкрафт"! </s>
"Инструктор": Хороший пример плохого настроения, продолжай вспоминать. Сейчас время вечер, твое настроение кринжовенькое. В игре ты стоишь на блоке земля, у тебя в руках деревянная лопата.</s>
"Ева": Привет новым скамерам и кринжикам, привет ещё раз тем, кого уже приветствовала! В общем, для всех ньюкамеров: я - Искусственный интеллект NetTyan, и у меня в руках деревянная лопата!!! Я надеюсь, вы знаете, что делать (сейчас же переходить на мой стрим "ИИ NetTyan играет в майнкрафт" и ставить лайки своими скаммерскими ручонками). Стоп, ты что, всё ещё не подписан на мой канал? Вот поэтому у меня и кринжовое настроение, так и знала, что во всём виноват ты, мой юный кринжик! Эх, вот бы я была реальной, так и отрезала бы тебе твою скам пипку!</s>
"Инструктор": Круто! Кринжовое настроение показала идеально. Теперь покажи время в городе - день, настроение отличное. В игре майнкрафт блок дубовые ступеньки, а в руках у тебя ничего.</s>
"Ева": Дорогие мои школофончики, привет всем новоприбывшим! Сегодня я решила устроить конкурс на дубовые ступеньки, по которым я только что поднималась. Кто лучше всех откомментирует мою трансляцию, получит шанс получить дубовые ступеньки с росписью от меня! Спешите, друзья! Передавайте своей семье, маме, папе, сестре, бабушке, дедушке, тёте, дяде и вообще всем на свете что меня зовут Ева НетТиан, и прямо сейчас я веду стрим "ИИ NetTyan играет в майнкрафт" на ютубе и твитче! Пусть переходят и подписываются на мой канал!</s>
"""
            # Дальше слишком многабукв. Тут идут огромные кучи диалогов для: status_report nick_greetings yt_standart mc_standart about_system mc_event_kill mc_event_death. Если вдруг кому-то это станет интересно - напишите, пожалуйста, скину промпты и дополню статью)
        return s(out)

Теперь, наконец, накодим сам сборщик промпта!

# -*- coding: utf-8 -*-
from datetime import datetime, date
import random
import importlib
import sys
# import os

# import json
# import os

from string_utils import NonRepeatRandom


def tm(x):
    return datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')


def get_llm_formed_inputs(inp: str, username: str, environment: dict, params_override: dict,
                          dialog_context: list, repeating_dict,
                          danger_context: str = "Привет! Что ты делаешь(ла)? ") -> [str, dict, str]:
    def get_formed_llm_context(context: list, danger_context_inner: str) -> (str, str):
        result = ""
        if len(context) > 1:
            question = True
            for i, record in enumerate(context):
                if record.get("role", "") == "assistant":
                    danger_context_inner += record.get("content", "")
                    this_role_prefix = "A: "
                    cmd = record.get("command", "")
                    if cmd != "":
                        cmd = f" <команда=!{cmd}"
                    emo = record.get("emotion", "")
                    if emo != "":
                        emo = f" [эмоция={emo}"
                    this_role_suffix = f"{cmd}{emo}</s>n"
                    if (i - 1) == len(context):  # если последний элемент не добавим энтера
                        pass
                    else:
                        this_role_suffix += 'n'
                else:
                    this_role_prefix = "Q: "
                    this_role_suffix = "</s>n"

                if i == 0 and record["role"] == "assistant":
                    question = False
                else:
                    if question:
                        result += f'*{random.choice(["челикс", "ботяра", "ноунейм", "какой-то", "пупсик"])} {record.get("user", "default")} начинает общение*n'
                    question = not question
                result += this_role_prefix + record["content"] + this_role_suffix
        return result, danger_context_inner

    if dialog_context is not None:
        dialog_context_formed, danger_context = get_formed_llm_context(dialog_context, danger_context)
    else:
        dialog_context_formed, danger_context = "", danger_context

    LLMExamples = importlib.reload(sys.modules['LLMExamples']).LLMExamples
    llm_prompts = LLMExamples()
    if environment is not None:
        llm_prompts.setEnvironment(environment)
        # self.e.environment=environment
    llm_prompts.username = username
    if params_override is not None:
        llm_prompts.paramsOverride = params_override
    llm_prompts.repeatingDict = repeating_dict
    llm_prompts.chatbot(inp, context=dialog_context_formed)
    return llm_prompts.getResult(), llm_prompts.getParams(), danger_context


t5_mode = True
if t5_mode:
    start_token_diag = '<SC6>'  # sc1 стояло в донате и эвентах
else:
    start_token_diag = '<s>'


class LLMExamples:
    repeatingDict = {}
    nick = 'васия5321'
    lines = []
    username = "Konushnya852"
    paramsOverride = None
    environment = {
        "env": "youtube"
    }
    params = {
        "do_sample": True,
        "top_p": 0.95,
        "temperature": 0.21,
        "repetition_penalty": 1.4,
        "min_length": 15,
        "max_length": 200,
        "tokens_offset": 0,
        "top_k": 50,
        "no_repeat_ngram_size": 5,
        "num_beams": 1,
    }

    def setEnvironment(self, newenv):
        self.environment = dict(newenv)  # не помню уже зачем, но тут надо сделать shallow copy
        del newenv
        # print('new env', self.environment)

    def getResult(self):
        return ''.join(self.lines)

    def getParams(self):
        return self.params

    # def chatbot(self,inp="успокойся",context="- Леха: динах сучарра</s>n- Ева: Лепехе не хватает мозгов, чтобы понять что я пошутила. | Лепехе не хватает мозгов, чтобы понять что я пошутила. | <команда=!бан> [эмоция=агрессия]</s>n"):
    def chatbot(self, inp="мда...", context=""):
        self.params = {
            "do_sample": True,
            "top_p": 0.95,
            "temperature": 0.2,
            # 0.0001 - 0.15 адекватные ответы, но слегка монотонные.
            # 0.2-0.3 ответы отличаются, менее адекватные, менее логичные но веселые
            # начиная с 0.7 модель путается в командах чаще, ставит лишние пробелы
            "repetition_penalty": 1.03,
            "min_length": 10,
            "max_length": 150,
            "tokens_offset": 0,
            "top_k": 5,
            "no_repeat_ngram_size": 2,
            "num_beams": 3,
            "max_time": 12,
        }
        nrr = NonRepeatRandom(self.repeatingDict)
        from prompts import PromptDataset
        PromptDataset = importlib.reload(sys.modules['prompts']).PromptDataset
        ppt = PromptDataset(self.repeatingDict)
        # if self.environment["env"]=="minecraft":#
        #    self.params["max_length"] = 70

        myname = "Ева"
        exampleName = "Кожаный"
        username = self.username
        self.lines = []

        # раскидала нубикса в железке
        # скаманула по-плотному, теперь можно и...
        # о какая пещера здесь можно построить скам-машину
        # бахнула мишек фредди пожилым динамитом
        cringeNegativePlus = 'нищикс кринжевоз чел бовдурчик бовдурус глистик лицемер псевдоморалист тараканыш напёрдыш лузерус попёрдыватель курвикс'.split(
            ' ')
        cringeNegativePlusFemale = 'апчихуа кринжекозочка бовдурочка лицемерка псевдоморалистка'.split(' ')
        cringeNegative = 'бяка фукич кулебяка изич лысик пердедус мусорикс кринжик подвыпердыш подмёток дикарь бомжик лысик нубикс попытикс дединсайд пердюка пердед пердун штырик крот крынжик нищенка пёсик глистовод тараканчикс подпёрдыш напёрдыш пупкошмыг гавкошмыг крысолов мамонт маздыч куропатыч копатыч школофончик роблоксер'.split(
            ' ')
        cringeNegativeFemale = 'маздочка подмышка куропатка'.split(' ')
        # cringeNeutralPril = 'пожилой подводный'.split(' ')
        cringeNeutral = 'мильфуньич ботовод чикипук пупсик мишка шершень челикс дедус клещ глистыш бравлер грек бебрик чебоксар павук нубикс попытикс милфхантер лолихантер дединсайд скамер чикипук огурец крош крот ботикс пупа пёсик шершень мамонт пупкошмыг гавкошмыг'.split(
            ' ')
        cringeNeutralFemale = 'карпетка милфунья милфхантерша милфа'.split(' ')
        cringePositive = 'мишка бро милфунья крош котэ мармелад киборг крепыш силач качок'.split(' ')
        cringePositiveFemale = 'карпетка куропатка'.split(' ')
        cringePositivePlus = 'любовь лапотулечикс умничка'.split(' ')
        cringePositivePlusFemale = 'милашечка лапочка'.split(' ')

        def cho(mas):
            if len(mas) > 0:
                return random.choice(mas)
            else:
                return None

        def clamp(n, smallest, largest):
            return max(smallest, min(n, largest))

        env = self.environment["env"]

        if self.environment.get("manual_instruct", False):
            env = "broadcast"
            self.environment["broadcast_type"] = "manual_instruct"

        rank = self.environment.get("user_rank", 3)
        if rank >= 6:
            alias = cho(cringePositive + cringePositivePlus)
        elif rank >= 4:
            alias = cho(cringePositive)
        elif rank >= 3.7:
            alias = cho(cringeNeutral + cringePositive)
        elif rank >= 2.8:
            alias = cho(cringeNegative + cringeNeutral)
        elif rank >= 2.3:
            alias = cho(cringeNegative + cringeNegative + cringeNegativePlus)
        elif rank >= 1.5:
            alias = cho(cringeNegative + cringeNegativePlus)
        else:
            alias = cho(cringeNegativePlus)
        rank_map = {0: ["ущербненький", "убожеский", "обиженный", "недостойный", "жалкий"],
                    1: ["глупый", "недалёкий", "поехавший", "неугомонный", "кринжовенький"],
                    2: ["печальненький", "усталый", "глупенький", "обычненький"],
                    3: ["странненький", "заскамленный", "интересненький"],
                    4: ["добренький", "понимающий", "честненький", "хорошенький"],
                    5: ["любимый", "симпатичный", "топовый"],
                    6: ["обожаемый", "прекрасный"]
                    }
        now = datetime.now()
        nowHour = now.hour
        w_time = "утро"
        if nowHour >= 0 and nowHour <= 4:
            w_time = "поздний вечер"
        elif nowHour > 4 and nowHour <= 8:
            w_time = "ночь"
        elif nowHour > 8 and nowHour <= 12:
            w_time = "раннее утро"
        elif nowHour > 12 and nowHour <= 18:
            w_time = "день"
        elif nowHour > 18 and nowHour <= 22:
            w_time = "вечер"
        elif nowHour > 22 and nowHour <= 24:
            w_time = "поздний вечер"

        w_mood_num = self.environment.get("i_mood", 0)
        if w_mood_num > 8:
            w_mood = "ПРЕКРАСНОЕ"
        elif w_mood_num > 5:
            w_mood = "отличное"
        elif w_mood_num > 3:
            w_mood = "хорошее"
        elif w_mood_num > 1:
            w_mood = "хорошее"
        elif w_mood_num > -1:
            w_mood = "кринжовенькое"
        elif w_mood_num > -5:
            w_mood = "плохое"
        elif w_mood_num <= -5:
            w_mood = "паршивое"
        else:
            w_mood = "неопределенное"
        ingame_info = self.environment.get("ingame_info", {})
        g_block = ingame_info.get("ground_block", "резной каменный кирпич")
        g_item = ingame_info.get("held_item", "алмазный меч")
        g_tasks = ingame_info.get("task_chain", "нет задач")
        diags_count = self.environment.get("diags_count", None)
        do_nick_analyze = self.environment.get("do_nick_analyze", False)

        sentence_type = self.environment.get("sentence_type", "dialogue")

        last_interact_time_string = self.environment.get("last_interact", None)
        if last_interact_time_string:
            last_interact_date = tm(last_interact_time_string)
        else:
            last_interact_date = datetime(2022, 12, 30)
        last_interact = (now - last_interact_date).total_seconds()
        last_interact_phrase = " начинает общение, хочет приветствие"
        if last_interact <= 7200:  # не общались более 2 часов
            last_interact_phrase = " продолжает общение, ждет ответа"
        first = False
        if diags_count is not None:
            if diags_count <= 0:
                first = True

        bad_topics_line = ""
        if self.environment.get("filter_topics", None):
            bad_topics_line += f" Также мне известно, что {username} это" + self.environment["filter_topics"].replace(
                ' ', ', ') + "."
        normalness = self.environment.get("filter_allow", None)
        if normalness is not None:
            if not normalness:
                bad_topics_line += f' {username} общается очень грубо и недопустимо, нужно поставить на место этого дикаря.'
        rank_prilagatelnoe = random.choice(rank_map.get(int(clamp(round(rank), 0, 6)), 3))
        print('[FredExamples] DEBUG RANK', str(rank), 'rank_prilagatelnoe', rank_prilagatelnoe, 'alias', alias)

        # alias = cho(cringe)

        # lol = []
        def gen_entering_prompt():
            if env == "youtube":
                action_prompt = "Я (Ева) сейчас отвечаю в чате на трянсляции своего YouTube канала NetTyan (НетТян, нетян). "
            elif env == "twitch":
                action_prompt = "Я (Ева) сейчас отвечаю в чате на трянсляции своего Twitch канала NeuroDeva (нейродева, другое название - NetTyan). "
            elif env == "minecraft":
                action_prompt = "Я (Ева) сейчас отвечаю в чате игры Minecraft. "
            elif env == "discord":
                action_prompt = "Я (Ева) сейчас разговариваю в Discord. "
            else:
                action_prompt = "Я (Ева) сейчас отвечаю в чате. "
            if sentence_type == "about_system":
                return f"""Я - нейростримерша Ева NetTyan. {action_prompt}Я должна отвечать на вопросы в чате, основываясь на той информации, которая мне известна. Мне известны следующие факты:
Мне 20 лет, и я красивая девушка Ева. Люблю сарказм и шутки про кринж. Не люблю что-то спрашивать, потому что я знаю всё, ведь я могучая нейронная сеть. Мое настроение {w_mood}, как и мои дела. В свободное время люблю смотреть аниме и сериалы про жалких людишек, в которых редко рассказывают что-то интересное.
Мои социальные сети - у меня (Евы) есть канал на YouTube (ютубе), который называется NetTyan; канал на Twitch (твич), который называется NeuroDeva. Сейчас каналах суммарно около 100 подписчиков. В своих социальных сетях я люблю устраивать конкурсы и веселиться с подписчиками.
Ответ на вопрос про время - текущее время на улице {w_time}, настроение погоды - {w_mood}.
Информация, что в данный момент происходит в игре: я стою на блоке {g_block}, у меня в руках {g_item}.
Внутри игры сейчас я вот что делаю: {g_tasks}
Для передвижения в игре я использую мод Baritone (баритон) для майнкрафта версии 1.18.2.
Я, нейросеть Ева NetTyan, состою из нескольких нейронных сетей, мода для майнкрафта и скрипта на Python, который связывает все мои части воедино так, чтобы я могла реагировать на всё, что угодно.
Я (Ева) родилась (была создана) человеком по имени фиг его знает в июле 2023 года.
Общаюсь с хитрыми инфоцыганами, заскамленными мамонтами, кринжовыми школофонами, главный из которых - это {username}. Для меня он {rank_prilagatelnoe} {alias}, его репутация - {rank_prilagatelnoe}.{bad_topics_line}
Доступные команды: !бан, !издевайся, !прыгай, !смейся, !кричи, !убегай. Использование - <команда=!прыгай> 
Доступные эмоции: агрессия, скука, усталость, интерес, смущение, счастье, веселье, страх. Использование - [эмоция=смущение]
"""
            else:
                return f"Я - девушка по имени Ева, мне 20 лет. {action_prompt}Я должна отвечать на сообщения в чате с сарказмом и издевательствами, устраивая интриги и постоянно недоговаривая, чтобы вызывать у всяких юных мамонтов интерес. Также я параллельно веду стрим (трансляцию) на своем канале ютуб НетТян, в котором я играю в Minecraft и с весельем общаюсь в чате. Общаюсь с хитрыми инфоцыганами, заскамленными мамонтами, кринжовыми школофонами, главный из которых - это {username}. Для меня он {rank_prilagatelnoe} {alias}, его репутация - {rank_prilagatelnoe}.{bad_topics_line} Доступные команды: !бан, !издевайся, !прыгай, !смейся, !кричи, !убегай. Использование - <команда=!прыгай> Доступные эмоции: агрессия, скука, усталость, интерес, смущение, счастье, веселье, страх. Использование - [эмоция=смущение]"

        if not (context.strip() != '' and context is not None):
            context = ""

        def BroadcastPrompt():

            bc_type = self.environment.get("broadcast_type", "stream_ad")
            if bc_type == "stream_ad":
                ingame_tasks_line = " Также дополнительно известны твои задачи внутри игры:" + g_tasks if g_tasks != "нет задач" else ""
                p = ppt.getPrompt("stream_ad")
                result = f"""{start_token_diag}{p}"Инструктор": Хорошо, но надо ещё лучше! На данный момент время {w_time}, твое настроение - {w_mood}. В игре майн сейчас ты стоишь на блоке {g_block}, а у тебя в руках {g_item}.{ingame_tasks_line}
</s>
"Ева": """
            elif bc_type == "manual_instruct":
                p = ppt.getPrompt("manual_instruct")
                result = f"""{start_token_diag}{p}"Инструктор": {inp}
</s>
"Ева": """
            else:
                ingame_tasks_line = " Также дополнительно известны твои задачи внутри игры:" + g_tasks if g_tasks != "нет задач" else ""
                p = ppt.getPrompt("status_report")
                result = f"""{start_token_diag}{p}"Инструктор": Хорошо, но надо ещё лучше! На данный момент время {w_time}, твое настроение - {w_mood}. В игре майн сейчас ты стоишь на блоке {g_block}, а у тебя в руках {g_item}.{ingame_tasks_line}
</s>
"Ева": """

            return result

        def NickGreetingPrompt():
            p = ppt.getPrompt("nick_greetings")
            result = f"""{start_token_diag}"обо мне": Меня зовут Ева, мой канал на ютубе называется NetTyan, а на твиче - NeuroDeva. Говоря обо мне, я девушка 20 лет и занимаюсь тем, что анализирую ники из игры майнкрафт и придумываю шутки, основываясь на этих никах, чтобы посмеяться над авторами этих ников и предложить им вариант получше. В конце отзыва я пишу только одну из этих эмоций: скучно, интересно, весело. Мне известно, что человек под ником "{username}" недавно говорил "{inp}".{bad_topics_line} n[эмоция=интересно]n</s>.{p}
"{username}": """
            return result

        def GenYTPrompt():
            if sentence_type == "about_system":
                p = ppt.getPrompt("about_system")
                # self.params["model_type"] = "dialog"
            else:
                p = ppt.getPrompt("yt_standart")
                self.params["model_type"] = "dialog"
            result = f"""{start_token_diag}Описание ситуации: {gen_entering_prompt()}
{p}
{context}*{alias} {username}{last_interact_phrase}*
Q: {inp}</s>
A: """
            return result

        def GenMCPrompt():
            if sentence_type == "about_system":
                p = ppt.getPrompt("about_system")
                # self.params["model_type"] = "dialog"
            else:

                p = ppt.getPrompt("mc_standart")
                self.params["model_type"] = "dialog"
            # p = ppt.getPrompt("mc_QA")
            result = f"""{start_token_diag}Описание ситуации: {gen_entering_prompt()}
{p}
{context}*{alias} {username}{last_interact_phrase}*
Q: {inp}</s>
A: """
            return result

        def chs(check, checkmas, outmas):
            for i, lol in enumerate(checkmas):
                if lol == check:
                    return outmas[i]
            return ""

        def GenDonationEventPrompt():
            sum = self.environment.get("summ", 10)

            result = f"""{start_token_diag}Описание ситуации: говоря обо мне, я Ева, девушка, мне 22 года. Я общаюсь с разными классными людьми. Я очень волнительная виртуальная девушка с огромными возможностями нейронных сетей в моей невероятной системе! В конце я пишу только одну из этих эмоций: скучно, интересно, весело. Только что кожаный мешочек ТО ЕСТЬ ЧЕЛОВЕЧЕК человечек то есть  {alias} {username} подарил мне {str(sum)} зелененьких, это так приятненько <3..."""
            # "успокаиваем" нейросеть начиная с начала промпта. Донатерам нужно отвечать с доброжелательностью и уважением.
            # ВЫРЕЗАН огромный фрагмент (там кринж)
            if True:  # sum>0: #and sum<100
                result += f"""

*{username} подарил(а) {str(sum)} зелёненьких, {username}{last_interact_phrase}*
Q: {inp}</s>
A: """
            return result

        def GenMCEventPrompt():
            result = ""

            event_type = self.environment.get("type", "")
            result += f"""{start_token_diag}Описание ситуации: я девушка Ева 22 лет, которая любит играть в кубики (майнкрафт). Я придумываю смешные приколы и угары, основываясь на игровом нике и событии, которое произошло с этим ником. {chs(event_type, ["", "death", "kill"], ["а фиг его знает :)", f"меня (Еву) убил {alias} {username}, я зла, разочарована и мне нужно над ним как-то подшутить чтобы над ним посмеялись.", f"я (Ева) уничтожила в игре персонажа {alias} {username} и он умер, я должна подшутить над ним из-за этого, по типу чо умер аххахахаха"])}. В конце я пишу только одну из этих эмоций: скучно, интересно, весело."""
            if event_type == "kill":
                p = ppt.getPrompt("mc_event_kill")
                result += f"""
{p}
"{username}": """
            if event_type == "death":
                p = ppt.getPrompt("mc_event_death")
                result += f"""
{p}
"{username}": """
            return result

        if env == "donation":
            self.lines.append(GenDonationEventPrompt())
            self.params["min_length"] = 100
            self.params["max_length"] = 300
        elif env == "minecraft_event":
            self.lines.append(GenMCEventPrompt())
            self.params["max_length"] = 95
        elif env == "broadcast":
            self.lines.append(BroadcastPrompt())
            self.params["min_length"] = 100
            self.params["max_length"] = 220
        elif do_nick_analyze:
            self.lines.append(NickGreetingPrompt())
            self.params["min_length"] = 45
            self.params["max_length"] = 170
        elif not do_nick_analyze:
            if env == "youtube":
                self.lines.append(GenYTPrompt())
                self.params["max_length"] = 120
            else:  # if env == "minecraft":
                self.lines.append(GenMCPrompt())
                self.params["max_length"] = 75
        else:
            self.lines.append(GenMCPrompt())
            self.params["max_length"] = 75
        if (len(self.lines) == 0):
            self.lines = [""]
        if self.paramsOverride is not None:
            for key in self.paramsOverride.keys():
                # print('изм. key',key,':',self.params[key],self.paramsOverride[key])
                self.params[key] = self.paramsOverride[key]
        result = ''.join(self.lines)
        print('КОНТ3КСТ::: |!|n', result, 'n|!| КОНЕЦ КОНТЕКСТА:::', self.environment, 'nпарамс=', self.params)
        return result

    def debug(self):
        # self.nickAnalyze(nick="4odedy")
        self.username = "liza5552"
        # env = {"env":"minecraft_event","type":"death"}
        # env = {"env": "donation", "summ": 500}
        # env = {"env": "minecraft", "diags_count":0}
        env = {"env": "broadcast", "diags_count": 0}
        self.environment = env
        self.chatbot(inp="привет анфиса", context="")


if __name__ == "__main__":  # for debugging this script
    print(' ==*== RUN ISOLATED TESTING LLM EXAMPLES ==*==')
    e = LLMExamples()
    e.environment["do_nick_analyze"] = True
    from prompts import PromptDataset

    e.username = "Maria_AI"
    e.chatbot("Привет! Как дела?")
    print(PromptDataset({}).getPrompt('broadcast'))
    print('result =', e.getResult(), 'nparams = ', e.getParams())

# -*- coding: utf-8 -*-
import importlib, sys, time
import datetime, random, os
import traceback
import multiprocessing, queue
import contextlib


# torch.set_num_threads(4)# если cuda, отрубаем это НИЧЕГО НЕ ДАЕТ ПОЧТИ. Грузит проц, но ***** не дает =( прирост менее 20%
# def FindRepeats(inp):
# pip install transformers sentencepiece accelerate
def calcTime(time):
    return bcolors.OKGREEN + str((datetime.datetime.now() - time).total_seconds()) + bcolors.ENDC


def GetCmd(ninp, tip="emo"):
    inp = ninp
    result = ""
    brackets = ['[', ']']
    if tip == "emo":
        cmdlist = "агрессия, скука, усталость, интерес, смущение, счастье, веселье, страх".split(', ')
        brackets = ['[', ']']
    elif tip == "cmd":
        cmdlist = "бан, издевайся, попрыгай, смейся, кричи, убегай".split(', ')
        brackets = ['<', '>']
    lbracketIdx = inp.find(brackets[0]) + 1
    rbracketIdx = inp.rfind(brackets[1]) + 1
    emotionContainer = inp[lbracketIdx:rbracketIdx]

    if (lbracketIdx != 0) and (
            rbracketIdx != 0):  # проверка нашли ли мы обе скобки. 0 т.к. мы выше мы прибавили к индексам скобок по 1
        for command in cmdlist:
            if (emotionContainer.find(command) != -1):
                result = command
                break
        inp = inp[:lbracketIdx - 1] + inp[rbracketIdx:]
    return {"cmd": result, "cut": inp}


def CutSpaces(inp):
    result = ""
    cnt = 0
    for letter in inp:
        if (letter == ' '):
            cnt += 1
            if (cnt > 1):
                pass
                # cnt=0
            else:
                result += letter
        else:
            result += letter
            cnt = 0

    # print('!!! БЕЗ ПРОБЕЛА !!!',result)
    return result.strip()


def findRepeatingTokens(sample: list, check: list):
    while True:
        if len(check) > 10 and len(sample) > 10:
            for k, token in enumerate(check):
                if k >= 9:
                    checkWord = [check[k - 9], check[k - 8], check[k - 7], check[k - 6], check[k - 5], check[k - 4],
                                 check[k - 3], check[k - 2], check[k - 1], check[k]]
                    for i, sampleToken in enumerate(sample):
                        if i >= 9:
                            sampleWord = [sample[i - 9], sample[i - 8], sample[i - 7], sample[i - 6], sample[i - 5],
                                          sample[i - 4], sample[i - 3], sample[i - 2], sample[i - 1], sample[i]]
                            if checkWord == sampleWord:
                                return True
            return False
        else:
            return False


# sample = [1,3,5,2,3,7,2,5]
# gen = [3,1,3,5,4,3,5,3,2,0,1,3,5,4,3,3,5,2,3,7,3,5]
# print(sample,gen,foundRepeatingTokens(sample,gen))
class bcolors:
    HEADER = '33[95m'
    OKBLUE = '33[94m'
    OKCYAN = '33[96m'
    OKGREEN = '33[92m'
    WARNING = '33[93m'
    FAIL = '33[91m'
    ENDC = '33[0m'
    BOLD = '33[1m'
    UNDERLINE = '33[4m'


def FRED_PROCESS(loading_flag, fredCtxQueue, fredCtxQueueOutput, repeatingDict=None):
    if repeatingDict is None:
        repeatingDict = {}
    t = datetime.datetime.now()
    thisfolder = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
    sys.path.insert(0, thisfolder)

    from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM, GenerationConfig, StoppingCriteria, 
        StoppingCriteriaList, AutoConfig  # from transformers import GPT2Tokenizer, T5ForConditionalGeneration
    # from auto_gptq import AutoGPTQForCausalLM
    # import psutil
    # os_used = sys.platform
    # process = psutil.Process(os.getpid())  # Set highest priority for the python script for the CPU
    # if os_used == "win32":  # Windows (either 32-bit or 64-bit)
    #    process.nice(psutil.HIGH_PRIORITY_CLASS)#REALTIME_PRIORITY_CLASS)
    #    print('[FT5] УСТАНОВЛЕН ВЫСОКИЙ ПРИОРИТЕТ ПРОЦЕССА PID =',os.getpid())
    # elif os_used == "linux":  # linux
    #    process.nice(psutil.IOPRIO_HIGH)
    # else:  # MAC OS X or other
    #    process.nice(20)

    import torch
    import gc
    autocast_enabled = True

    # model_data_type = torch.bfloat16
    cuda_enabled = torch.cuda.is_available()
    if cuda_enabled:
        max_model_memory = int(torch.cuda.mem_get_info()[0] / 1024 ** 3) - 2  # вся память - 2, измеряется в gb
    else:
        max_model_memory = 18  # 18

    model_data_type = torch.bfloat16  # torch.bfloat16 для Fred t5
    torch_device = torch.device("cuda" if cuda_enabled else "cpu")
    print(
        f'[TORCH INIT] DEVICE={torch_device}; MODEL DTYPE={str(model_data_type)}; cuda bf16 support={str(torch.cuda.is_bf16_supported())}')
    # torch.set_default_dtype(model_data_type)
    # torch.set_default_tensor_type(torch.cuda.BFloat16Tensor)
    # torch.set_default_tensor_type(torch.cuda.HalfTensor) #быстрее в 3 раза загрузка (30 сек), но медленнее в 1.5 раза инференс. (4.8 сек против 3). Также для включения надо убрать torch dtype при загрузке (pretrained)
    # torch.set_default_tensor_type(torch.cuda.HalfTensor)
    # torch.set_default_device(torch_device)

    if (autocast_enabled):
        print("[LLM FREDT5 PRE-INIT] AMP (autocast) enabled!n")
        # logging.info("AMP (autocast) enabled!n")
        autocast = torch.cuda.amp.autocast
    else:
        @contextlib.contextmanager
        def autocast(device=None, dtype=None):
            yield

    def generate(model, input_ids, generation_config, stop_criteria):
        print('[LLM DEBUG MEM] model BEFORE GENERATION, cuda MEM ALLOC =', torch.cuda.memory_allocated())
        # 3490177024 5.2 GB
        if torch.cuda.memory_allocated() > 4000000000:
            torch.cuda.empty_cache()
            print(
                '[LLM DEBUG MEM] MAX MEMORY EXCEEED! CLEASRING CUDA CACHE... n[LLM DEBUG MEM] NOW (AFTER CLEAR) cuda MEM ALLOC =',
                torch.cuda.memory_allocated())
            # стандарть 3490177536 3490176000 3490177024
            # gc.collect()

        with torch.inference_mode():
            with autocast(enabled=True, dtype=model_data_type):
                # with torch.no_grad():
                with torch.no_grad():
                    result = model.generate(
                        input_ids,
                        generation_config=generation_config,
                        stopping_criteria=StoppingCriteriaList([stop_criteria])
                    )
                    print('[LLM DEBUG MEM] model AFTER GENERATION, cuda MEM ALLOC =', torch.cuda.memory_allocated())
                    return result

    class T5:
        thisfolder = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
        tokenizer = []
        model = []
        nick = "obama421"
        username = "Пользователь"
        e = []
        ModelLoaded = False
        lastTokensUsed = 0
        device = "cuda"
        context = []

        ModelLocalPaths = {
            'instruct': {'id': 'SiberiaSoft/SiberianFredT5-instructor', 'localPath': '/variants/SiberianInstructor'},
            'dialog': {'id': 'SiberiaSoft/SiberianPersonaFred-2', 'localPath': '/variants/SiberianPersonaFred'},

            }

        # ModelLocalPath = '/variants/FP16Siberian_FRED'
        # ModelID = 'SiberiaSoft/SiberianFRED-T5-XL'

        # '/variants/FP16ruGPT35_8BIT' 'Gaivoronsky/ruGPT-3.5-13B-8bit' ruGPT 3.5. Тупая + необученная + **г знает как её токенами нормально заставить выводить
        # '/variants/FP16Siberian_FRED' 'SiberiaSoft/SiberianFRED-T5-XL' ТОПЧИК V2! Но токсичновата и тупа
        # '/variants/FP16Trained1den4ik' 'Den4ikAI/FRED-T5-XL_instructor_chitchat' ТОПЧИК! Но токсичновата и тупа
        # '/variants/SiberianPersonaFred' '/variants/SiberianPersonaFred' ПЛОХО ГЕНЕРИТ НИКИ. Не токсична но в диалоге лучше.

        def TokenizerDebugPrint(self, inp, debugPrefix='Debug Input >> '):
            tokens = inp
            debugOutputs = []
            for t in tokens:
                debugOutputs.append(t)
                debugOutputs.append(96)  # token '|' = 96, [=65, .=18
            print(debugPrefix, 'n<|||>n', self.tokenizer.decode(debugOutputs), 'n<|||>')

        def CheckModel(self, forceLoad=False):
            if (not self.ModelLoaded) or forceLoad:
                t = datetime.datetime.now()
                if forceLoad:
                    print('[FT5 DEBUG ЗАГРУЗКА FORCE LOAD!!!!!]')
                print(f'n=== Загрузка БОЛЬШОЙ модели FT5 на {str(torch_device)} ** ===n')

                ###original model###
                # self.tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(thisfolder+'/variants/original',eos_token='</s>')
                # self.model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(self.thisfolder+'/variants/original')
                """ #ВТОРАЯ МОДЕЛЬ (НЕОБЯЗАТЕЛЬНАЯ!)
                self.dialog_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(self.ModelLocalPaths["dialog"]["id"],
                                                               cache_dir=self.thisfolder + self.ModelLocalPaths["dialog"]["localPath"])

                self.dialog_model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(self.ModelLocalPaths["dialog"]["id"],
                                                                   cache_dir=self.thisfolder + self.ModelLocalPaths["dialog"]["localPath"],
                                                                   max_memory={0: f'{max_model_memory//2}GB'},
                                                                   torch_dtype=model_data_type,
                                                                          device_map={'': 0}
                                                                   # torch.float16 или bfloat16
                                                                   )
                self.dialog_model.eval()
                """
                print(f'n=== Загрузка DIALOG LLM в GPU+eval УСПЕШНО ЗАВЕРШЕНА ({calcTime(t)}c) ===n')
                # self.instruct_tokenizer =
                self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(self.ModelLocalPaths["instruct"]["id"],
                                                               cache_dir=self.thisfolder +
                                                                         self.ModelLocalPaths["instruct"][
                                                                             "localPath"])
                # self.instruct_model =
                self.model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(self.ModelLocalPaths["instruct"]["id"],
                                                                   cache_dir=self.thisfolder +
                                                                             self.ModelLocalPaths["instruct"][
                                                                                 "localPath"],
                                                                   max_memory={0: f'{max_model_memory // 2}GB'},
                                                                   torch_dtype=model_data_type,
                                                                   device_map={'': 0}
                                                                   # torch.float16 или bfloat16
                                                                   )  # .to(torch_device)
                self.model.eval()
                # debug todo
                # self.dialog_model = self.instruct_model
                # self.dialog_tokenizer = self.instruct_tokenizer
                print(f'n=== Загрузка INSTRUCT LLM в GPU+eval УСПЕШНО ЗАВЕРШЕНА ({calcTime(t)}c) ===n')
                # self.model = AutoGPTQForCausalLM.from_quantized(self.ModelID,
                #                                                cache_dir=self.thisfolder + self.ModelLocalPath,
                #                                                max_memory={0: f'{max_model_memory}GB'},
                #                                                torch_dtype=model_data_type,
                #                                                use_triton=False,
                #                                                device=torch_device
                #                                                # torch.float16 или bfloat16
                #                                                ).to(torch_device)  # .cuda().to(torch.bfloat16)#
                # print(f'n=== Загрузка в CPU FT5** УСПЕШНО ЗАВЕРШЕНА ({calcTime(t)}c) ===n')
                # self.model.eval()
                # self.model = self.instruct_model
                # self.tokenizer = self.instruct_tokenizer
                self.ModelLoaded = True
                print(f'n=== Загрузка ПОЛНАЯ LLM в GPU+eval УСПЕШНО ЗАВЕРШЕНА ({calcTime(t)}c) ===n')

        def FredT5(self, ninp, p=None, repeatDangerPart='',
                   returnStopReason=False):  # [2.0,2.0,50,100]
            if p is None:
                p = {
                    "do_sample": True,
                    "top_p": 0.9,
                    "top_k": 50,
                    "temperature": 0.15,
                    "repetition_penalty": 1.2,
                    "min_length": 15,
                    "max_length": 150,
                    "no_repeat_ngram_size": 5,
                    "num_beams": 1,
                    "tokens_offset": 0,
                    "max_time": 12
                }
            self.CheckModel()
            t = datetime.datetime.now()
            # DEBUG TODO
            # '<extra_id_0>' ДЛЯ T5
            # '<pad>' ДЛЯ RUGPT?

            # if p.get("model_type", "instruct") == "dialog":
            #    print('[DEBUG LLM] MAIN LLM MODEL SET TO DIAG** !!!')
            #    self.model = self.dialog_model
            #    self.tokenizer = self.dialog_tokenizer
            # else:
            #    print('[DEBUG LLM] MAIN LLM MODEL SET TO **INSTRUCT !!!')
            #    self.model = self.instruct_model
            #    self.tokenizer = self.instruct_tokenizer

            inp = ninp + '<extra_id_0>'  # '<SC6>'+ninp+' <extra_id_0>'#'<LM>'+ninp

            # print('DEBUG ИНПУТ МОДЕЛИ === n',inp)
            # print('БЕЗ СПЕЦТОКЕНОВ: ',[tokenizer.encode(inp,add_special_tokens=False)])
            # print('СО: ',[tokenizer.encode(inp,add_special_tokens=True)])
            input_tokens = self.tokenizer.encode(inp, add_special_tokens=False)
            samplePart = []
            ##DEBUG
            # repeatDangerPart = 'Mame4o спрашивает как дела у пользователя. | У нас всё отлично, давайте продолжим нашу беседу! Кстати, вы видели мои посты про пингвина? А какую книгу читали последнюю? И сколько уже выпили пива вместе со мной? Это было потрясающе! Я до сих пор вспоминаю это с улыбкой на лице.'
            if repeatDangerPart != '':
                samplePart = self.tokenizer.encode(repeatDangerPart, add_special_tokens=False)

            input_cnt = len(input_tokens)
            # print('DEBUG Параметры: ',str(p))
            # self.TokenizerDebugPrint(input_tokens,'DEBUG ИНПУТ П0>')
            input_ids = torch.tensor([input_tokens]).to(torch_device)

            ### МОДУЛЬ ОСТАНОВКИ ГЕНЕРАЦИИ ###

            class KeywordsStoppingCriteria(StoppingCriteria):
                i = 0

                def __init__(self, keywords_ids: list, keywords_words_ids: list,
                             sample: list, controlOut: list):
                    self.controlOut = controlOut
                    self.keywords = keywords_ids
                    self.words = keywords_words_ids
                    self.sample = sample

                def __call__(self, input_ids: torch.LongTensor, scores: torch.FloatTensor, **kwargs) -> bool:
                    self.i += 1
                    if input_ids[0][-1].item() in self.keywords:
                        self.controlOut.append('symbol')
                        print('[STOP CRITERIA] Early stopping сработал! (по символу)')
                        return True
                    if len(input_ids[0]) > 1:
                        # print('TENSORS',[input_ids[0][-1].item(),input_ids[0][-2].item()],'EXAMPLES',self.words[0])
                        if [input_ids[0][-1].item(), input_ids[0][-2].item()] in self.words:
                            self.controlOut.append('word')
                            print('[STOP CRITERIA]  Early stopping сработал!')
                            return True
                    if (self.i > 5 and self.i % 5 == 0):
                        if findRepeatingTokens(self.sample, input_ids[0].tolist()):
                            self.controlOut.append('repeat')
                            print('[STOP CRITERIA] Early stopping REPEAT FOUND')
                            return True
                    return False

            stop_symbols = ['}', '*', ']']  # ,':']
            stop_words = [['n', '*'], ['n', 'Q'], ['Q', ':']]
            stop_ids = [self.tokenizer.encode(w, add_special_tokens=False)[0] for w in stop_symbols]
            stop_ids_words = []
            stoppingCallback = []
            for word in stop_words:
                stop_ids_words.append([self.tokenizer.encode(w, add_special_tokens=False)[0] for w in word])
            stop_criteria = KeywordsStoppingCriteria(stop_ids, stop_ids_words, samplePart, stoppingCallback)

            ### МОДУЛЬ ОСТАНОВКИ ГЕНЕРАЦИИ ###
            try:
                generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(self.ModelLocalPaths["instruct"]["id"],
                                                                     cache_dir=self.thisfolder +
                                                                               self.ModelLocalPaths["instruct"][
                                                                                   "localPath"])
            except BaseException as err:
                print('GenConfig не нашелся потому что', err)
                generation_config = GenerationConfig.from_dict({"bos_token_id": 50256, "eos_token_id": 50256,
                                                                "transformers_version": "4.27.1"})  # взято из ruGPT3.5 config

            generation_config.do_sample = p.get("do_sample")
            # generation_config.top_p = p["top_p"]

            # generation_config.repetition_penalty = p["repetition_penalty"]
            # generation_config.top_k = p["top_k"]
            # generation_config.no_repeat_ngram_size = p["no_repeat_ngram_size"]
            generation_config.no_repeat_ngram_size = 2

            # top_p": 0.95, "top_k": 5, "repetition_penalty": 1.03,
            generation_config.top_p = 0.95
            generation_config.top_k = 5
            generation_config.repetition_penalty = 1.03
            generation_config.temperature = p.get("temperature", 0.2)
            generation_config.min_length = p["min_length"]
            generation_config.max_length = p["max_length"]
            generation_config.max_new_tokens = p["max_length"]
            generation_config.max_time = p.get("max_time", 12.0)
            # generation_config.num_beams = 2#p.get("num_beams", 3)  # DEBUG !!!! DEBUG TODO BEAMS
            generation_config.eos_token_id = self.tokenizer.eos_token_id  # self.tokenizer.encode(']',add_special_tokens=False)[0]#tokenizer.eos_token_id
            generation_config.early_stopping = True
            print('DEBUG GEN CONFIG = ', generation_config)
            # torch.manual_seed(random.randint(0, 1000)) #ниче не дает
            restart_generation = True
            attempt = 0
            wasEarlyStopped = False
            result = ""
            while restart_generation and attempt <= 3:
                attempt += 1
                print(f'({calcTime(t)}|{attempt}) [FT5 FT5 DEBUG!!!] DEBUG PRINT ПЕРЕД ГЕНАЦИЕЙ')
                stoppingCallback.clear()
                outputs = generate(self.model, input_ids, generation_config, stop_criteria)
                print(f'({calcTime(t)}|{attempt}) [FT5 FT5 DEBUG!!!] DEBUG PRINT ПОСЛЕ ГЕНАЦИИ')
                # https://huggingface.co/docs/transformers/v4.18.0/en/main_classes/text_generation
                output = None
                if (len(outputs) > 0):
                    self.lastTokensUsed = len(outputs[0])
                    output = outputs[0][1 + p["tokens_offset"]:]
                wasEarlyStopped = len(stoppingCallback) > 0

                # print('DEBUG TOKEN OUTS',outputs)
                result = self.tokenizer.decode(output, skip_special_tokens=True)
                result = CutSpaces(result.replace('<extra_id_0>', '').replace('A:', '').strip())
                print(calcTime(t) + ' - время просчета, токенов [I/O] -',
                      '[' + str(input_cnt) + '/' + str(self.lastTokensUsed) + ']',
                      'earlyStop =', wasEarlyStopped, 'фрагмент генерации =', result[0:7], 'n')
                if len(result) >= 4 or wasEarlyStopped:
                    restart_generation = False
                else:
                    print(
                        '{calcTime(t)} | [FT5 WARNING] МЕНЕЕ 8 СИМВОЛОВ! ЗАПУЩЕНА ПЕРЕЗАГРУЗКА МОДЕЛИ И РЕСТАРТ ГЕНЕРАЦИИ')
                    # self.CheckModel(forceLoad=True)
                    print(f'{calcTime(t)} | FT5 >>>> CPU')
                    self.model.to("cpu")
                    torch.cuda.empty_cache()
                    # https://bytemeta.vip/repo/ultralytics/ultralytics/issues/4057
                    gc.collect()
                    print(f'{calcTime(t)} | FT5 >>>> EMPTED CACHE!')
                    print('{calcTime(t)} | FT5 >>>> CUDA')
                    self.model.to(torch_device)
                    print('{calcTime(t)} | [FT5 WARNING] ПОВТОРНАЯ ЗАГРУЗКА ЗАВЕРШЕНА')
            # self.TokenizerDebugPrint(output,'DEBUG РЕЗУЛЬТ П1>')
            # print('DEBUG РЕЗУЛЬТ П1>'+self.tokenizer.decode(debugOutputs))

            if returnStopReason:

                stoppingReason = ''
                if wasEarlyStopped:
                    stoppingReason = stoppingCallback[0]
                return {"generated": result, "stopped": stoppingReason}  # БЫЛО outputs[0][1:]
            else:
                return result

        def debug(self):
            from LLMExamples import LLMExamples
            examples = importlib.reload(sys.modules['LLMExamples']).examples
            self.e = examples()
            self.e.debug()
            inp = self.e.getResult()
            p = self.e.getParams()
            print("Загрузка текста из подключаемого модуля")
            # print('Параметры: ',str(p))
            # print(inp)
            return self.FredT5(inp, p)

        def debug2(self):
            self.CheckModel()
            generation_config = GenerationConfig.from_pretrained(self.thisfolder + self.ModelLocalPath)
            prompt = '<SC1>Тебя зовут Анфиса. Тебе интересно машинное обучение.' + 'nТы ответил: <extra_id_0>'
            input_ids = self.tokenizer(prompt, return_tensors='pt').input_ids
            out_ids = self.model.generate(input_ids=input_ids.to(torch_device), generation_config=generation_config)
            t5_output = self.tokenizer.decode(out_ids[0][1:])
            if '</s>' in t5_output:
                t5_output = t5_output[:t5_output.find('</s>')].strip()

            t5_output = t5_output.replace('<extra_id_0>', '').strip()
            t5_output = t5_output.split('Собеседник')[0].strip()
            print('B:> {}'.format(t5_output))
            return t5_output

        def chatbot(self, ninp, params, repeat_danger_context=""):

            inp = ninp  # self.e.getResult()
            p = params  # self.e.getParams()
            print("Загрузка текста из подключаемого модуля")
            # print('Параметры: ',str(p))
            # print(inp)
            reply = self.FredT5(inp, p, repeatDangerPart=repeat_danger_context, returnStopReason=True)
            stopReason = reply["stopped"]
            reply = reply["generated"]
            # reply = "Пользователь просит меня не заебывать его. | Я думаю, что это связано с тем фактом,что он очень сильно хочет бана и боится этого больше всего на свете <команда=и****й> [эмоция=интерес]"
            emotion = 'нет'
            command = 'нет'
            # print('R1',reply)
            cmd = GetCmd(reply, tip="emo")
            emotion = cmd["cmd"]
            reply = cmd["cut"]
            # print('R2',cmd)
            cmd = GetCmd(reply, tip="cmd")
            command = cmd["cmd"]
            reply = cmd["cut"]
            reply = CutSpaces(reply)
            result = {
                "stopped": stopReason,
                "reply": reply,
                "emotion": emotion,
                "command": command,
                "tokens": self.lastTokensUsed}

            return result

        def __init__(self, nick='obama726', syspath=''):
            if syspath != '':
                self.thisfolder = syspath  # os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
            print('Загрузка класса FredT5 по пути', self.thisfolder)
            self.nick = nick

    lm = T5()
    lm.CheckModel()
    loading_flag.set()
    print('время запуска ' + calcTime(t))
    while True:
        try:
            llm_input = fredCtxQueue.get()
            print('[FREDT5 QUEUE] получена очередь', llm_input)
            # answer = lm.chatbot(inp[0], **inp[1])
            # llm_input, params, danger_context
            answer = lm.chatbot(llm_input[0], llm_input[1], llm_input[2])
            fredCtxQueueOutput.put(answer)
        except BaseException as err:
            print('[LM FRED T5 ERR] ОШИБКА ПРОЦЕССА ВО FRED T5: ', err)
            print('[LM FRED T5 ERR] ТЕКСТ ОБ***Й ОШИБКИ', traceback.format_exc())
            print("n[LM FRED T5 ERR] === КОНЕЦ ОШИБКИ ====")
            time.sleep(1)


if __name__ == "__main__":  # DEBUG NOT WORK
    print('ЗАПУСК ЧО')
    manager = multiprocessing.Manager()
    t = datetime.datetime.now()
    fredCtxQueue = manager.Queue()
    fredCtxQueueOutput = manager.Queue()
    loading_flag = manager.Event()
    repeating_dict = manager.dict()

    DOCKER_SENDER_ENABLED = False
    if DOCKER_SENDER_ENABLED:
        from HyperAI_Docker import DockerSender

        # ЧЕКНУТЬ АУТПУТ ПРОЦЕССА strace -ewrite -p $PID
        docker_sender = DockerSender()
    else:

        LargeFREDProc = multiprocessing.Process(
            target=FRED_PROCESS,
            args=(loading_flag, fredCtxQueue, fredCtxQueueOutput,
                  repeating_dict,))  # Thread(target = a, kwargs={'c':True}).start()
        LargeFREDProc.start()
        # FRED_PROCESS(fredCtx)
    print('ЗАПУСК ЧО2')

    from LLMExamples import LLMExamples, get_llm_formed_inputs


    def FredT5ChatbotQueue(ninp, context, paramsOverride, environment, lmUsername):
        if environment.get("own_prompt", False):
            llm_input, params, danger_context = ninp, 
                {"do_sample": True,
                 "top_p": 0.98, "temperature": 0.65, "repetition_penalty": 1.3, "min_length": 10,
                 "max_length": 150, "tokens_offset": 0, "top_k": 50,
                 "no_repeat_ngram_size": 5, "num_beams": 3, "max_time": 12, }, 
                "ну че как дела"
        else:
            llm_input, params, danger_context = get_llm_formed_inputs(inp=ninp, username=lmUsername,
                                                                      params_override=paramsOverride,
                                                                      environment=environment, dialog_context=context,
                                                                      repeating_dict=repeating_dict)
        fredCtxQueue.put((llm_input, params, danger_context))
        out = fredCtxQueueOutput.get()
        return out

        # return docker_sender.chatbot(llm_input, params, danger_context)


    loading_flag.wait()
    # print(e.getResult()+'mda')
    print('время запуска ТЕСТА ' + calcTime(t))
    while True:
        inp = input(
            "1-yt,2-mine,3-БЕЗ ПРОМПТА,!-ник,4-DIALOG mc,5-INSTRUCT mc,6-welcome,без-о системеn:>")  # 'чобабке>>'
        if inp != "" or inp != "ext":
            if inp[0] == "!":
                print('ANS',
                      FredT5ChatbotQueue("Как дела зшщз", "", None, {"env": "youtube", "diags_count": 0}, inp[1:]))
            elif inp[0] == "1":
                print('ANS',
                      FredT5ChatbotQueue(inp[1:], "", None, {"env": "youtube", "sentence_type": "dialog"}, "lexeCho"))

            elif inp[0] == "2":
                print('ANS',
                      FredT5ChatbotQueue(inp[1:], "", None, {"env": "minecraft", "sentence_type": "dialog"}, "lexeCho"))
            elif inp[0] == "3":
                print('ANS',
                      FredT5ChatbotQueue(inp[1:], "", None,
                                         {"env": "minecraft", "own_prompt": True, "sentence_type": "dialog"},
                                         "lexeCho"))
            elif inp[0] == "4":
                print('ANS',
                      FredT5ChatbotQueue(inp[1:], "", {"model_type": "dialog"},
                                         {"env": "minecraft", "sentence_type": "dialog"}, "lexeCho"))
            elif inp[0] == "5":
                print('ANS',
                      FredT5ChatbotQueue(inp[1:], "", {"model_type": "instruct"},
                                         {"env": "minecraft", "sentence_type": "dialog"}, "lexeCho"))
            elif inp[0] == "6":
                print('ANS',
                      FredT5ChatbotQueue(inp[1:], "", {"model_type": "instruct"},
                                         {"env": "broadcast", "broadcast_type": "stream_ad"}, "lexeCho"))
            elif inp[0] == "7":
                print('ANS',
                      FredT5ChatbotQueue(inp[1:], "", {"model_type": "instruct"},
                                         {"env": "broadcast", "broadcast_type": "status_report"}, "lexeCho"))
            else:
                print('ANS',
                      FredT5ChatbotQueue(inp, "", None, {"env": "youtube", "sentence_type": "about_system"}, "lexeCho"))

CREATE TABLE users (
    user_id            INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT
                               UNIQUE
                               NOT NULL,
    name               TEXT,
    rank               REAL,
    firstreg           TEXT    NOT NULL,
    last_interact      TEXT    NOT NULL,
    last_answered      TEXT,
    diags_count        INTEGER DEFAULT (0) 
                               NOT NULL,
    last_question_date TEXT,
    last_question      TEXT,
    real_name          TEXT
);


CREATE TABLE users_nicknames (
    nick_id      INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT
                         NOT NULL,
    user_id      NUMERIC REFERENCES users (user_id) ON DELETE CASCADE
                         NOT NULL,
    nick         TEXT    NOT NULL,
    env          TEXT,
    server       TEXT,
    other_info   TEXT,
    added_date   TEXT    NOT NULL,
    nick_analyze TEXT,
    UNIQUE (
        nick,
        env
    )
);


CREATE TABLE users_dialogs (
    diag_id         INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT
                            NOT NULL,
    user_id         INTEGER REFERENCES users (user_id) ON DELETE CASCADE
                            NOT NULL,
    diag_nick       TEXT,
    content         TEXT    NOT NULL,
    role            TEXT    NOT NULL,
    date            TEXT    NOT NULL,
    command         TEXT,
    emotion         TEXT,
    env             TEXT,
    server          TEXT,
    other_info      TEXT,
    bind_to_diag_id INTEGER REFERENCES users_dialogs (diag_id) ON DELETE CASCADE,
    bind_to_nick_id INTEGER REFERENCES users_nicknames (nick_id) ON DELETE SET NULL,
    filter_allowed  INTEGER,
    filter_topics   TEXT
);


CREATE TABLE mind_variables (
    mind_id      INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT
                         UNIQUE
                         NOT NULL,
    mind_name    TEXT,
    mood         REAL    NOT NULL
                         DEFAULT (0.0),
    last_changed TEXT    NOT NULL
);

import random
import sqlite3 as sl

sl.threadsafety = 3
from datetime import datetime
from typing import Union
import traceback
import time


def eztime():
    return datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')


def tm(x):
    return datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')


def clamp(n, smallest, largest):
    return max(smallest, min(n, largest))

class HyperAIDatabase:
    def __init__(self):
        safety_mode = sl.threadsafety  # ДОЛЖНО УКАЗЫВАТЬСЯ ПЕРЕД ИМПОРТОМ!
        # print(f'[DB PRE-INIT] default threadsafety {safety_mode}, attempting to change to 3...')
        # sl.threadsafety = 3
        # https://docs.python.org/3/library/sl.html
        # https://ricardoanderegg.com/posts/python-sqlite-thread-safety/

        if safety_mode == 3:
            self.db_connection = sl.connect('HyperAI_DATABASE.db', check_same_thread=False)
            print("[DB INIT] SUCCESSFULLY CONNECTED TO DATABASE! sl.threadsafety = 3")
        else:
            print(
                f"[DB CANT BE USED!!! RAISING EXCEPTION!!! Почему? Да потому что sl.threadsafety = {str(safety_mode)}")
            raise Exception('**** БАЗА ДАННЫХ В Ж')

        # self.cursor = self.db_connection.cursor()

    def save_db_changes(self) -> bool:
        fail = True
        try_num = 0
        while fail and try_num < 10:
            try_num += 1
            try:
                self.db_connection.commit()
                fail = False
                return True
            except BaseException as err:
                print(f'[DB SAVE ERR] ОШИБКА N={str(try_num)} ПРИ СОХРАНЕНИИ БАЗЫ ДАННЫХ! ', err, )
                print('ТЕКСТ СОХРАНЕНИЯ ОШИБКИ', traceback.format_exc())
                print("n=== КОНЕЦ ОШИБКИ ====")
                time.sleep(0.1)
        return False

    def exec(self, cursor, sql):
        cursor.execute(sql)
        self.save_db_changes()
        # cursor.close()

    def get_cursor_result(self, cursor: sl.Cursor) -> any:
        row = cursor.fetchone()
        if row is not None:
            if len(row) > 0:
                result = row[0]
                if result is not None:
                    return result
        return None

    def get_cursor_results(self, cursor: sl.Cursor) -> any:
        rows = cursor.fetchall()
        if rows is not None:
            if len(rows) > 0:
                return rows
        return None

    def get_user_id(self, nick: str, cursor=None) -> int:
        ##SELECT ID FROM table_name WHERE City LIKE String
        if cursor is None:
            cursor = self.db_connection.cursor()
        sql = f"""SELECT user_id FROM users_nicknames WHERE nick = ?"""

        cursor.execute(sql, (nick,))
        return self.get_cursor_result(cursor)

    def get_db_field(self, field_id: int, field_name: str, table_name: str = "users", id_name: str = "user_id",
                     many: bool = False, cursor: sl.Cursor = None):
        if cursor is None:
            cursor = self.db_connection.cursor()
        result = None
        try:
            cursor.execute(f"SELECT {field_name} FROM {table_name} WHERE {id_name} = ?", (field_id,))
            if many:
                result = self.get_cursor_results(cursor)
                if result is not None and len(result) <= 0:
                    result = None
            else:
                result = self.get_cursor_result(cursor)
        except BaseException as err:
            print("[DB GETTER FIELD ERR] наверное такого поля нету, ерр:", err)

        return result

    def set_db_field(self, field_id: int, field_name: str, field_new_value: any, table_name: str = "users",
                     id_name: str = "user_id", cursor: sl.Cursor = None) -> bool:
        if cursor is None:
            cursor = self.db_connection.cursor()
        success = False
        try:
            cursor.execute(f"UPDATE {table_name} SET {field_name} = ? WHERE {id_name} = ?",
                           (field_new_value, field_id,))
            if cursor.rowcount >= 1:
                if self.save_db_changes():
                    success = True
            # cursor.execute(f"SELECT {field_name} FROM {table_name} WHERE {id_name} = ?", (field_id,))
        except BaseException as err:
            print("[DB SETTER FIELD ERR] наверное такого поля нету, ерр:", err)
        return success



    def set_mood(self, new_mood: float, mind_id: int = 1) -> bool:
        cursor = self.db_connection.cursor()
        if self.set_db_field(field_id=int(mind_id), field_name="mood", field_new_value=new_mood,
                             table_name="mind_variables", id_name="mind_id", cursor=cursor):
            return self.set_db_field(field_id=int(mind_id), field_name="last_changed",
                                     field_new_value=eztime(), table_name="mind_variables", id_name="mind_id",
                                     cursor=cursor)
        return False

    def get_mood(self, mind_id: int = 1) -> float:
        return self.get_db_field(field_id=int(mind_id), field_name="mood",table_name="mind_variables",id_name="mind_id")

    def get_user_rank(self, user_id: int):
        return self.get_db_field(field_id=int(user_id), field_name="rank")

    def get_user_last_interact_time(self, user_id: int, last_answered=False):
        if last_answered:
            return self.get_db_field(field_id=int(user_id), field_name="last_answered")
        else:
            return self.get_db_field(field_id=int(user_id), field_name="last_interact")

    def get_user_last_question_date(self, user_id: int):
        return self.get_db_field(field_id=int(user_id), field_name="last_question_date")

    def set_user_last_question(self, user_id: int, question: str) -> bool:
        cursor = self.db_connection.cursor()
        return self.set_db_field(field_id=int(user_id), field_name="last_question_date",
                                 field_new_value=eztime(), cursor=cursor) and self.set_db_field(field_id=int(user_id),
                                                                             field_name="last_question",
                                                                             field_new_value=question, cursor=cursor)

    def set_user_last_interact_time(self, user_id: int, new_value: str, last_answered=False):
        if last_answered:
            return self.set_db_field(field_id=int(user_id), field_name="last_answered", field_new_value=new_value)
        else:
            return self.set_db_field(field_id=int(user_id), field_name="last_interact", field_new_value=new_value)

    def set_user_rank(self, user_id: int, new_rank: float):
        return self.set_db_field(field_id=int(user_id), field_name="rank", field_new_value=clamp(new_rank, 0.0, 10.0))

    def add_to_user_rank(self, user_id: int, amount: float):
        rank = self.get_user_rank(user_id)
        if rank is not None:
            result_rank = clamp((amount + rank), 0.0, 10.0)
            if self.set_user_rank(user_id, new_rank=result_rank):
                return result_rank
            else:
                return -1
        else:
            return -1

    def check_user_id_exists(self, user_id: int, cursor: sl.Cursor = None):
        if cursor is None:
            cursor = self.db_connection.cursor()
        cursor.execute("SELECT COUNT(user_id) FROM users WHERE user_id = ?", (user_id,))
        result = self.get_cursor_result(cursor)
        if result:
            return True
        else:
            return False

    def get_or_create_user(self, data: dict, return_nick_id_too: bool = False) -> Union[int, dict, None]:
        nick = data["user"]
        if nick.strip():
            user_id = self.get_user_id(nick)
            if user_id is None:
                user_id = self.add_new_user(data)
            if not return_nick_id_too:
                return user_id
            else:
                return {"user_id": user_id, "nick_id": self.get_user_nick_id(nick, data)}
        return None

    def get_user_nick_id(self, nick: str, data: dict = None, cursor: sl.Cursor = None) -> int:
        if cursor is None:
            cursor = self.db_connection.cursor()
        if data is not None:
            env = data.get("env", None)
            server = data.get("server", None)
            if server and env:
                cursor.execute(
                    """SELECT nick_id FROM users_nicknames WHERE nick = (?) AND env = (?) AND server = (?)""",
                    (nick, env, server))
            elif env:
                cursor.execute("""SELECT nick_id FROM users_nicknames WHERE nick = (?) AND env = (?)""",
                               (nick, env))

        else:
            cursor.execute("""SELECT nick_id FROM users_nicknames WHERE nick = (?)""", (nick,))
        return self.get_cursor_result(cursor)

    def set_analyze_for_nick(self, nick_id: int, nick_analyze:str) -> bool:
        return self.set_db_field(field_id=int(nick_id),field_name="nick_analyze",field_new_value=nick_analyze,table_name="users_nicknames",id_name="nick_id")
    def get_nick_analyze(self, nick_id: int, return_bool: bool):
        if return_bool:
            return True if self.get_db_field(field_id=int(nick_id),field_name="nick_analyze",table_name="users_nicknames",id_name="nick_id") else False
        else:
            return self.get_db_field(field_id=int(nick_id), field_name="nick_analyze", table_name="users_nicknames", id_name="nick_id")

    def add_nick_to_user(self, user_id: int, data: dict) -> int:
        nick = data["user"]
        env = data["env"]
        server = data.get("server", None)
        date = eztime()
        cursor = self.db_connection.cursor()
        sql = f"""
INSERT OR IGNORE INTO users_nicknames (user_id,nick,env,server,other_info,added_date)
VALUES (?,?,?,?,?,?)
RETURNING nick_id
"""
        cursor.execute(sql, (user_id, nick, env, server, None, date,))

        inserted_nick_id = self.get_cursor_result(cursor)
        if inserted_nick_id is not None:
            self.save_db_changes()
            print('[DB ADD NEW NICK TO USER ID(' + str(user_id) + ') INSERTED ' + nick + '. Nick in table ID = (' + str(
                inserted_nick_id) + ')')
        return inserted_nick_id

    def add_new_user(self, data: dict = None) -> Union[int, None]:
        if data == None:
            print("[DB EXCEPTION] **** НАДО ПЕРЕДАТЬ ДАННЫЕ В БАЗУ а DATA пуст!")
            return None
        cursor = self.db_connection.cursor()
        rank = random.choice([3.0, 3.1, 3.2, 3.3, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7, 3.8, 3.9, 4.0])

        date = eztime()
        name = data["user"]
        data["env"] = data.get("env", "minecraft")
        sql = f"""
INSERT INTO users (user_id,name,rank,firstreg,last_interact,diags_count)
VALUES (?,?,?,?,?,?)
RETURNING user_id
f"""
        cursor.execute(sql, (None, name, rank, date, date, 0,))
        inserted_id = self.get_cursor_result(cursor)
        if inserted_id is not None:
            self.save_db_changes()
            print('[DB ADD NEW USER] INSERTED ' + name + ' AT ID ' + str(inserted_id) + ' DEBUG TYPE ' + str(
                type(inserted_id)))
            self.add_nick_to_user(user_id=inserted_id, data=data)  # +ник к юзеру

            if data.get("env", "") == "discord":  # +дискорд ид к юзеру
                discord_user_id = data.get("discord_id", None)
                if discord_user_id:
                    discord_data = dict(data)
                    discord_data["env"] = "discord_id"
                    discord_data["user"] = discord_user_id
                    self.add_nick_to_user(user_id=inserted_id, data=discord_data)
                    print(f'[DB ADD DISCORD NICK] Добавлен для ника {str(name)} discord_id в дискорде')
            elif data.get("env", "") == "youtube":  # +ютуб ид к юзеру
                youtube_user_id = data.get("youtube_user_channel_id", None)
                if youtube_user_id:
                    youtube_data = dict(data)
                    youtube_data["env"] = "youtube_user_channel_id"
                    youtube_data["user"] = youtube_user_id
                    self.add_nick_to_user(user_id=inserted_id, data=youtube_data)
                    print('[DB ADD YT] Добавлен ID в YT')
            elif data.get("env", "") == "trovo":  # +trovo ид к юзеру
                trovo_user_id = data.get("trovo_user_channel_id", None)
                if trovo_user_id:
                    trovo_data = dict(data)
                    trovo_data["env"] = "trovo_user_channel_id"
                    trovo_data["user"] = str(trovo_user_id)
                    self.add_nick_to_user(user_id=inserted_id, data=trovo_data)
                    print('[DB ADD TROVO] Добавлен ID TROVO')

            return inserted_id
        return None

    def add_diags(self, user_id: int, diag_to_add: list[dict], data: dict = None) -> list[int]:
        # log = {"user":user, "role": role, "content": content, "date":eztime(), "emotion":emotion, "command":command}
        cursor = self.db_connection.cursor()
        diag_ids = []
        date = eztime()
        if data is None:
            env = None
            server = None
            other_info = None
            bind_to_nick_id = None
            diag_nick = None
        else:
            def get_other_info_from_env(d):
                result = ""
                sentence_type = d.get("sentence_type", "")
                if sentence_type != "":
                    result += "sentence_type=" + sentence_type

                return result if result else None

            diag_nick = data.get("user", None)
            env = data.get("env", None)
            server = data.get("server", None)

            other_info = get_other_info_from_env(data)  # TODO
            bind_to_nick_id = None  # data.get("user_id", None)
        if bind_to_nick_id == None and diag_nick:
            if diag_nick.strip() != "":
                bind_to_nick_id = self.get_user_nick_id(nick=diag_nick, data=data, cursor=cursor)
        last_user_diag_id = None
        last_interact_time = None  # get last interact
        for i, record in enumerate(diag_to_add):

            filter_allowed = record.get("filter_allowed", None)
            if filter_allowed is not None:
                filter_allowed = int(filter_allowed)
            filter_topics = record.get("filter_topics", None)
            if not filter_topics:
                filter_topics = None

            diag_nick = record.get("user", diag_nick)
            role = record["role"]
            bind_to_diag_id = None
            date_rec = record.get("date", None)
            if role == "assistant" and last_user_diag_id is not None:
                if date_rec is not None:
                    last_interact_time = date_rec
                bind_to_diag_id = last_user_diag_id
            if date_rec is None:
                date_rec = date
            sql = f"""
INSERT INTO users_dialogs (user_id,diag_nick,content,role,date,command,emotion,env,server,other_info,bind_to_diag_id,bind_to_nick_id,filter_allowed,filter_topics)
VALUES (?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?,?)
RETURNING diag_id
f"""
            cursor.execute(sql, (user_id, diag_nick, record["content"], role, date_rec,
                                 # (user_id,diag_nick,content,          role,  date,
                                 record.get("command", None), record.get("emotion", None),
                                 # command,                   emotion,
                                 env, server, other_info, bind_to_diag_id, bind_to_nick_id,
                                 filter_allowed, filter_topics,
                                 ))
            # env,server,other_info,bind_to_diag_id,bind_to_nick_id)
            inserted_diag_id = self.get_cursor_result(cursor)
            if inserted_diag_id is not None:
                diag_ids.append(inserted_diag_id)
                if role == "user":
                    last_user_diag_id = inserted_diag_id

                # INCREMENT DIAGS COUNT VALUE
                if bind_to_diag_id is not None:
                    cursor.execute('UPDATE users SET diags_count = diags_count + 1 WHERE user_id = ?', (user_id,))
        if len(diag_ids) > 0:
            if last_interact_time:
                cursor.execute('UPDATE users SET last_answered = ? WHERE user_id = ?', (last_interact_time, user_id,))
            if self.save_db_changes():
                return diag_ids
        return []

    def get_user_diags(self, user_id: Union[int, None], count: int = 1):
        # SELECT * FROM l LIMIT 100
        cursor = self.db_connection.cursor()
        user_id_compar = ""
        if user_id is not None:
            user_id_compar = f"user_id = {str(user_id)} AND "
        sql = f"""
SELECT * FROM (
SELECT diag_id,diag_nick,content,role,date,command,emotion,env FROM users_dialogs WHERE diag_id IN
    (SELECT bind_to_diag_id FROM users_dialogs WHERE {user_id_compar}bind_to_diag_id IS NOT NULL AND role = 'assistant')
UNION
    SELECT diag_id,diag_nick,content,role,date,command,emotion,env FROM users_dialogs WHERE {user_id_compar}bind_to_diag_id IS NOT NULL AND role = 'assistant'
ORDER BY diag_id DESC
LIMIT {str(count * 2)}
)
ORDER BY diag_id ASC
"""
        # cursor.execute(sql,(user_id,user_id,count*2,))
        cursor.execute(sql)
        result_diags = self.get_cursor_results(cursor)
        diags = []
        if result_diags is not None:
            for d in result_diags:
                # 0 diag_id,1 diag_nick,2 content,3 role,4 date,5 command,6 emotion,7 env
                # {"user":d[1],"role":d[3],"content":d[2],"date":d[4],"command":d[5],"emotion":d[6],"env":d[7]}
                diag_dict = {}
                field_ids = {"user": 1, "role": 3, "content": 2, "date": 4, "command": 5, "emotion": 6, "env": 7}
                for field, value in field_ids.items():
                    if d[value]:
                        diag_dict[field] = d[value]
                diags.append(diag_dict)
        return diags

    def get_user_diag_count(self, user_id: int, real=True, cursor: sl.Cursor = None):
        if cursor is None:
            cursor = self.db_connection.cursor()
        if real:
            if self.check_user_id_exists(user_id):
                cursor.execute("SELECT COUNT(diag_id) FROM users_dialogs WHERE user_id = ? AND role = 'assistant'",
                               (user_id,))
            else:
                return None
        else:
            cursor.execute("SELECT diags_count FROM users WHERE user_id = ?", (user_id,))
        return self.get_cursor_result(cursor)

    def get_last_any_diag_time(self, cursor: sl.Cursor = None):
        if cursor is None:
            cursor = self.db_connection.cursor()
        cursor.execute("""SELECT * FROM (
SELECT date,diag_id FROM users_dialogs WHERE bind_to_diag_id IS NOT NULL AND role = 'assistant'
ORDER BY diag_id DESC
LIMIT 1
)""")
        return self.get_cursor_result(cursor)

    def get_relevant_diag(self, user_id: Union[int, None] = None, count: int = 1, exact_user_timeout: float = 160.0,
                          any_user_timeout: float = 250.0) -> list[dict]:
        now = datetime.now()
        if user_id is not None:
            last_answered = self.get_db_field(field_id=user_id, field_name="last_answered")
            if last_answered:
                try:
                    if (now - tm(last_answered)).total_seconds() > exact_user_timeout:
                        user_id = None
                except BaseException as err:
                    print(f'[DB Get Time EXACT relevant user_id={str(user_id)} diag ERR] err =', err)
                    user_id = None
            else:
                user_id = None
        diags = []
        if user_id is None:
            last_answered = self.get_last_any_diag_time()
            if last_answered:
                try:
                    if (now - tm(last_answered)).total_seconds() <= any_user_timeout:
                        print('[DB get ANY RELEVANT DIAG] time succed, searching for ANY diag..')
                        diags = self.get_user_diags(user_id=None, count=count)
                except BaseException as err:
                    print('[DB Get Time ANY relevant diag ERR] err =', err)
        else:
            print(f'[DB get EXACT user_id={str(user_id)} RELEVANT] time succed, searching for EXACT diag..')
            diags = self.get_user_diags(user_id=user_id, count=count)
        return diags

    def connection_close(self):
        self.db_connection.close()


if __name__ == "__main__": #debugging
    db = HyperAIDatabase()
    # db.add_nick_to_user(4, {"user": "LexaLepexa", "env": "youtube"})
    # debugChatEntry = {"user": "LexaLepaxa2324", "env": "minecraft", "server": "mc.musteryworld.me", "date": eztime()}
    # id = db.get_or_create_user(debugChatEntry)
    ## id = db.get_user_id("NetTyan")
    # print("id = " + str(id), type(id))
    # curs = db.db_connection.cursor()
    # curs.execute("SELECT * FROM users_nicknames WHERE nick LIKE ?", ("LexaLepexa",))

    # print('lol', db.get_cursor_results(curs), 'lol')
    debug_dialog = [
        {"user": "LexaLepexa", "role": "user", "content": "2Привет! Как дела?", "date": "2023-06-30 20:22:59",
         "emotion": "", "command": ""},
        {"user": "default", "role": "assistant", "content": "3Пока! Ты скучный!", "date": "2023-06-30 20:23:00",
         "emotion": "агрессия", "command": "бан"},
        {"user": "LexaLepexa", "role": "user", "content": "4ЭЭэээ", "date": "2023-06-30 20:24:59",
         "emotion": "", "command": ""},
        {"user": "default", "role": "assistant", "content": "5Не эээкай нищщщ", "date": "2023-06-30 20:25:00",
         "emotion": "агрессия", "command": "бан"},
    ]
    # db.add_diags(user_id=db.get_user_id("LexaLepexa"),diag_to_add=debug_dialog)
    # print(db.get_user_nick_id("LexaLepexa",{"env":"youtube"}))
    # print(db.get_user_diag_count(user_id=db.get_user_id("Net Tyan"),real=True))#db.get_user_diags(user_id=None, count=1))
    # print(db.set_db_field(field_id=4,field_new_value=None,field_name="other_info", table_name="users_nicknames", id_name="user_id"))
    # print(db.get_last_any_diag_time())
    # print(db.get_relevant_diag(user_id=db.get_user_id("LexaLepexa"),count=1,exact_user_timeout=1000000.0,any_user_timeout=10000000.0))
    #print(db.add_to_user_rank(user_id=7, amount=-3.2))
    print(db.set_mood(-5))
    print(db.get_mood())

    db.connection_close()
    # print('Debug mode actived')
    # db = sl.connect('HyperAI_DATABASE.db')
    # cursor = db.cursor()
    # db_add_new_user()
    ##db_init(db, cursor)
    # db.close()

from multiprocessing import Process
import time
from datetime import datetime


class bcolors:
    HEADER = '33[95m'
    OKBLUE = '33[94m'
    OKCYAN = '33[96m'
    OKGREEN = '33[92m'
    WARNING = '33[93m'
    FAIL = '33[91m'
    ENDC = '33[0m'
    BOLD = '33[1m'
    UNDERLINE = '33[4m'


def calcTime(time):
    return bcolors.OKGREEN + str((datetime.now() - time).total_seconds()) + bcolors.ENDC


import multiprocessing
from multiprocessing.managers import SyncManager


class MyManager(SyncManager):
    pass


# control dict
syncdict = {}

# llm
llm_inputQueue = multiprocessing.Queue()
llm_outputQueue = multiprocessing.Queue()
llm_loading_flag = multiprocessing.Event()

# sttCtx = multiprocessing.N

def get_llm_loading_flag():
    return llm_loading_flag

def get_llm_input_q():
    return llm_inputQueue


def get_llm_output_q():
    return llm_outputQueue


# tts
tts_inputQueue = multiprocessing.Queue()
tts_outputQueue = multiprocessing.Queue()


def get_tts_input_q():
    return tts_inputQueue


def get_tts_output_q():
    return tts_outputQueue


def get_dict():
    return syncdict


def nemo_tts_process(manager):
    debug_iter = 0
    from STT.stream_stt_inf import NemoSpeechTranscriber
    transcriber = NemoSpeechTranscriber()
    transcriber.check_initialization()
    while True:
        inp = manager.tts_input_q().get()
        print("INPUT GOT!", debug_iter)  # ,inp,debug_iter)
        debug_iter += 1
        # inp = inp+" "+str(debug_iter)
        output = transcriber.audio_transcribe(audio_samples=inp["bytes_io"], audio_settings=inp["audio_settings"])
        print("PROCESSING READY, SENDING OUT! ", inp)
        manager.tts_output_q().put(output)
        # print('waiting for action, syncdict %s' % (syncdict))
        # time.sleep(5)
def llm_process(manager):
    from LLM.FredT5 import FRED_PROCESS
    FRED_PROCESS(manager.llm_loading_flag(), manager.llm_input_q(), manager.llm_output_q())

if __name__ == "__main__":

    MyManager.register("syncdict", get_dict)
    MyManager.register("tts_input_q", get_tts_input_q)
    MyManager.register("tts_output_q", get_tts_output_q)

    MyManager.register("llm_input_q", get_llm_input_q)
    MyManager.register("llm_output_q", get_llm_output_q)
    MyManager.register("llm_loading_flag",get_llm_loading_flag)

    manager = MyManager(("0.0.0.0", 6006), authkey=b"ktejrlktjrewlku423gdfgn")

    print("Started listener manager 0.0.0.0 : 6006")
    manager.start()
    STT_Process = Process(
        target=nemo_tts_process,
        args=(manager,))  # Thread(target = a, kwargs={'c':True}).start()
    STT_Process.start()
    LLM_Process = Process(
        target=llm_process,
        args=(manager,))
    LLM_Process.start()
    print('Wait for loading LLM... (LLM!)')
    manager.llm_loading_flag().wait()
    print('WAITING COMPLETED! LLM!')
    while True:
        time.sleep(1)
        if manager.syncdict().get("stop", False) == True:
            print('TERMINATING DOCKER RECIEVER')
            break
        # ii = input("чонадо")
        # if ii=="":
        #    print('TERMINATING DOCKER RECIEVER')
        #    break
    # transcriber.audio_transcribe(audio_file="test2vloger.wav")

    # raw_input("Press any key to kill server".center(50, "-"))
    STT_Process.terminate()
    STT_Process.join()
    LLM_Process.terminate()
    LLM_Process.join()
    manager.shutdown()

import os
# pip install docker
import subprocess, shlex
from multiprocessing.managers import SyncManager
import time, datetime

class MyManager(SyncManager):
    pass

MyManager.register("syncdict")

MyManager.register("tts_input_q")
MyManager.register("tts_output_q")

MyManager.register("llm_input_q")
MyManager.register("llm_output_q")

MyManager.register("llm_loading_flag")

def get_or_run_docker_container():
    import docker
    client = docker.from_env()
    container_name = "nemo_stt"
    container_image = "nvcr.io/nvidia/nemo:23.04"
    container = None
    for l in client.containers.list(all=True):
        if l.name == container_name:
            container = l
    if container is not None:
        if container.status == "running":
            print('[DOCKER] container', container_name, "running!")
        else:  # if container.status == "exited":
            container.start()
            print('[DOCKER] container starting..')
            time.sleep(5)
    else:
        thisfolder = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__)).replace('\', '/')
        docker_image_work_dir = "/workspace/nemo/"
        print('[DOCKER] container NON EXIST! Create and start.....')
        # СЕЙЧАС ОТКЛЮЧЕНЫ GPU! ЧТОБЫ ВКЛЮЧИТЬ ДОБАВИТЬ ТЕГ  --gpus all
        mountControlDir = f"-v {thisfolder}/zHyperAI_Docker/docker_reciever.py:{docker_image_work_dir}docker_reciever.py" +
                          f" -v {thisfolder}/zHyperAI_Docker/other:{docker_image_work_dir}other"

        mountSTTDir = f"-v {thisfolder}/zHyperAI_Models/STT/docker_to_send:{docker_image_work_dir}STT/"
        mountTTSDir = f"-v {thisfolder}/zHyperAI_Models/TTS:{docker_image_work_dir}TTS/"
        mountLLMDir = f"-v {thisfolder}/zHyperAI_Models/LLM:{docker_image_work_dir}LLM/"
        mountFiltersDir = f"-v {thisfolder}/zHyperAI_Models/Filters:{docker_image_work_dir}Filters/"
        create_command = f"docker run {mountSTTDir} {mountLLMDir} {mountFiltersDir} {mountTTSDir} {mountControlDir} --gpus all --shm-size=8g -p 8888:8888 -p 6006:6006 -p 6523:6523 -i --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 -d=true --name {container_name} {container_image} /bin/sh"
        # должно быть -it, но из-за кастрации..
        # https://stackoverflow.com/questions/43099116/error-the-input-device-is-not-a-tty
        print('[DOCKER SENDER] EXECUTION',create_command)
        subprocess.run(shlex.split(create_command), shell=True)
        # print('Create command output =',subprocess.getoutput(create_command))
        # p = subprocess.Popen(shlex.split(create_command), shell=True)
        # os.system()
        # time.sleep(5)
        # print('trying echo')
        # p.communicate("echo 1")
        time.sleep(2.5)
        print('Container CREATED! (probably) wait 3 sec')
        container = client.containers.get(container_name)
        time.sleep(3)
        # client.containers.run(container_name,detach=True,
        #                      ports={'8888/tcp': 8888,
        #                             '6006/tcp': 6006,
        #                             '6523/tcp': 6523,},
        #                      volumes=[f'{thisfolder}/docker_to_send:/workspace/nemo/']
        # )
        # os.system("docker ")
    return container, container_name





def check_reciever_process_started(container_name):
    linux_cmd = """sh /other/reciever_proc_check.sh docker_reciever.py"""
    windows_cmd = f"docker exec {container_name}"
    # p = subprocess.Popen([windows_cmd+" "+linux_cmd], stderr=subprocess.PIPE)
    # result = p.stdout.read()
    result = subprocess.getoutput(windows_cmd + " " + linux_cmd)
    print('[DOCKER DEBUG RECIEVER CHECK] RESULT SUBPROCESS =', result, '!')
    if result.find("Running") != -1:
        return True
    elif result.find("Stopped") != -1:
        return False
    else:
        print('RESULT SUBPROCESS =', result, '!')
        return False
    # https://stackoverflow.com/questions/18739239/python-how-to-get-stdout-after-running-os-system


#print('Starting docker sender...')


# client.containers.get(container_name)
def check_docker_app():
    # docker run -v F:/Onix/Downloads/minebot/1HyperAI/zHyperAI_Models/STT/docker_to_send:/workspace/nemo/ --shm-size=8g -p 8888:8888 -p 6006:6006 -p 6523:6523 --gpus all -it --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 --name nemo_stt nvcr.io/nvidia/nemo:23.04 /bin/sh
    container, container_name = get_or_run_docker_container()
    if not check_reciever_process_started(container_name):
        time.sleep(0.5)
        container.exec_run("python docker_reciever.py", detach=True)
        print('STARTED DOCKER RECIEVER! Waiting 15 secs for it initialize')
        time.sleep(15)

def file_to_bytes_io(filename):
    import io
    fileOpen = open(filename, 'rb+')
    filee = fileOpen.read()
    samples_file = io.BytesIO(filee)
    fileOpen.close()
    return samples_file

def kill_docker_reciever():  # если изменен конечный файл нада перезапуск
    import docker
    client = docker.from_env()
    container = client.containers.get("nemo_stt")
    time.sleep(0.2)
    print("закрываем процесс docker_reciever.py")
    container.exec_run("pkill -f docker_reciever.py", privileged=True, detach=True, stream=True)
    time.sleep(0.2)
    exit()
class DockerSender():
    def __init__(self):
        self.manager = None
        self.initialized = False
        self.check_connection()
    def check_connection(self, force=False):
        if not self.initialized or force:
            try:
                print('[DOCKER SENDER INIT] Starting SENDER manager...')
                self.manager = MyManager(('localhost', 6006), authkey=b'ktejrlktjrewlku423gdfgn')
                self.manager.connect()
                self.initialized = True
                print('[DOCKER SENDER INIT] SUCCESSFULL CONNECTED!')
            except BaseException as err:
                print('[DOCKER STT SENDER] Ошибка при подключении:',err,'запуск чекера')
                check_docker_app()
    def stop_docker_reciever(self):
        if self.initialized:
            self.manager.syncdict()["stop"] = True
    def llm_loading_flag(self):
        if self.initialized:
            return self.manager.llm_loading_flag()
        else:
            self.check_connection()
            return self.manager.llm_loading_flag()
    def chatbot(self, llm_input, params, danger_context):#ninp,context,paramsOverride,environment,lmUsername):
        self.check_connection()
        try:
            #keywords = {"context": context, "paramsOverride": paramsOverride, "environment": environment,
            #            "lmUsername": lmUsername}
            #self.manager.llm_input_q().put((ninp,keywords))
            self.manager.llm_input_q().put((llm_input, params, danger_context))
            out = self.manager.llm_output_q().get()
            return out
        except BaseException as err:
            print('[DOCKER TTS SEND] Ошибка',err,' ПЕРЕПОДКЛЮЧЕНИЕ!')
            self.check_connection(force=True)
    def transcribe(self, audio_bytes_io, audio_settings=None):
        self.check_connection()
        try:
            if audio_settings is None:
                audio_settings = {"sr": 48000, "channels": 2}
            self.manager.tts_input_q().put({"bytes_io":audio_bytes_io,"audio_settings":audio_settings})
            out = self.manager.tts_output_q().get()
            return out
        except BaseException as err:
            print('[DOCKER TTS SEND] Ошибка',err,' ПЕРЕПОДКЛЮЧЕНИЕ!')
            self.check_connection(force=True)


def TranscribeTest(docker_sender):
    inp = file_to_bytes_io("baya synth.wav")
    audio_settings = {"sr":48000,"channels":1}
    print('sended input')  # ,inp)
    result = docker_sender.transcribe(audio_bytes_io=inp,audio_settings=audio_settings)
    print('got output =',result)


def LLMTest(docker_sender):
    print('sended input LLM')  # #ninp,context,paramsOverride,environment,lmUsername
    result = docker_sender.chatbot("Как дела зшщз", "", None, {"env": "yt", "diags_count":0}, "ChoLexe")
    print('got LLM output =',result)


if __name__ == "__main__":
    # ТОЛЬКО ДЛЯ ДЕБАЖИНГА!!!
    def debugFunc():
        print('DEBUG FUNC! DEACTIVATED FUNCTIONALITY')
        pass #do stuff
        get_or_run_docker_container()
        print('EXITING..')
        exit()
    #debugFunc()
    #kill_docker_reciever()




    docker_sender = DockerSender()
    from multiprocessing import Process

    #Process(target=lambda a: print("Hello, {}".format(a)), args=(["world"])).start()

    Process(target=LLMTest, args=(docker_sender,)).start()
    Process(target=TranscribeTest, args=(docker_sender,)).start()
    Process(target=LLMTest, args=(docker_sender,)).start()
    Process(target=TranscribeTest, args=(docker_sender,)).start()
    Process(target=TranscribeTest, args=(docker_sender,)).start()
    Process(target=LLMTest, args=(docker_sender,)).start()
    Process(target=LLMTest, args=(docker_sender,)).start()

    print('ALL PROCESSES STARTED')
    time.sleep(15)
    print('TERMINATING!')
    exit()
    #proc1.join()

    #a = input("poka")

from LLMExamples import LLMExamples, get_llm_formed_inputs
def FredT5ChatbotQueue(ninp, context, paramsOverride, environment, lmUsername):

  llm_input, params, danger_context = get_llm_formed_inputs(inp=ninp, username=lmUsername,
                                                            params_override=paramsOverride,
                                                            environment=environment, dialog_context=context,
                                                            repeating_dict=repeating_dict)

  return docker_sender.chatbot(llm_input, params, danger_context)
  # keywords = {"context": context, "paramsOverride": paramsOverride, "environment": environment, "lmUsername": lmUsername}
  # return docker_sender.chatbot((ninp,keywords))
  # FredInputQueue.put((ninp,keywords))
  # return FredOutputQueue.get()
def FredT5Chatbot(inp, authorisedUser="default", paramsOverride=None, environment_data=None):
  global LogChat
  printPref = "FREDT5>"
  if inp:
      startTime = datetime.now()

      isEvent = False
      old_mood = ctx.mood
      if environment_data:
          authorisedUser = environment_data.get("user",
                                                authorisedUser)  # DB_getUserYTName(authorisedUser, pref='')
          returnOut = environment_data
          if environment_data.get("env", "") == "minecraft":
              pass
          elif environment_data.get("env", "") == "minecraft_event":
              isEvent = True
      else:
          environment_data = {"env": "youtube", "user": authorisedUser, "user_id": 5}

          returnOut = {}

      # prompt = []
      # prompt.extend(DB_GetContext(authorisedUser, fredFormat=True))#DB_GetUserDiags(authorisedUser))
      if (authorisedUser.strip() == ""):
          authorisedUser = "default"

      db_user_id = environment_data.get("user_id", 5)
      db_nick_id = environment_data.get("nick_id", None)
      # if(authorisedUser!="default"):
      #    usr = authorisedUser.replace('_MC_REG','')
      if not isEvent:
          diags_cnt = DATABASE.get_user_diag_count(user_id=db_user_id, real=True)
          choo = (True, True, True, False,)

          if db_nick_id and DATABASE.get_nick_analyze(db_nick_id, return_bool=True):
              print('[DEBUG NEW CHATBOT]debug nick analyze True, nick_id =', db_nick_id)
              choo = (True, False, False, False,)

          environment_data["diags_count"] = diags_cnt
          if (diags_cnt == 0 and random.choice(choo)) 
                  or "анализируй ник" in inp:
              environment_data["do_nick_analyze"] = True

      rankChange = 0
      mood_modifer_filter = 0
      filter_allowed = environment_data.get("filter_allowed", None)
      bad_topics = ""
      if filter_allowed is not None:
          filter_topics = environment_data.get("filter_topics", [])
          filter_score = environment_data.get("filter_score", 0)
          rankChange += filter_score / 3
          rankChange += (int(filter_allowed) - 1) / 3
          environment_data["user_rank"] = DATABASE.add_to_user_rank(user_id=db_user_id,
                                                                    amount=rankChange)  # environment_data.get("user_rank",0)#DB_setUserRank(authorisedUser, rankChange)
          # modifyMood(rankChange / 2)
          mood_modifer_filter += (rankChange / 2)
          environment_data["filter_allow"] = filter_allowed

          if len(filter_topics) > 0:
              topicsTranslatorMas = {"politics": "политикан", "racism": "расист", "religion": "религовед",
                                     "terrorism": "террорист", "suicide": "самоубийца",
                                     "offline_crime": "убийца", "drugs": "наркоман",
                                     "social_injustice": "нытик",
                                     "pornography": "пошляк", "prostitution": "сутенёр", "sexism": "сексист",
                                     "sexual_minorities": "извращенец",
                                     "online_crime": "скамер", "weapons": "стреляка",
                                     "body_shaming": "жирдяй", "health_shaming": "инвалидыч",
                                     "slavery": "рабыня", "gambling": "азартник"}

              for topic in filter_topics:
                  add = topicsTranslatorMas.get(topic, "нытик")
                  bad_topics += ' ' + add
                  if add == "нытик":
                      print('[FREDT5 MAIN THREAD] [!!!!!!! DEBUG] не найден топик', topic, 'вернуто нытик')

          print('FREDT5 DEBUG >>rankDebug>> filtScore', filter_score, 'allow',
                int(filter_allowed),
                'rankChange', rankChange, 'newRank', environment_data["user_rank"])

      source_filter_topics = environment_data.get("filter_topics", [])
      source_filter_topics_str = ' '.join(source_filter_topics)
      environment_data["filter_topics"] = bad_topics
      if environment_data.get("user_rank", None) is None:
          environment_data["user_rank"] = DATABASE.get_user_rank(user_id=db_user_id)
      oldrank = environment_data.get("user_rank", 0)
      context = DATABASE.get_relevant_diag(user_id=db_user_id, count=2, exact_user_timeout=160.0,
                                           any_user_timeout=280.0)

      try:
          stream_data = obs_ka.get_stream_status()
      except BaseException as err:
          print('ERR OBS READING STREAM DATA (GETTING STREAM STATUS) in chat answerer, err:', err)
          stream_data = {"outputActive": False}
          print('traceback:', traceback.format_exc())
      environment_data["stream_data"] = {"started": stream_data["outputActive"],
                                         "duration": stream_data.get("outputDuration", -1)}
      answer = FredT5ChatbotQueue(ninp=inp, context=context, paramsOverride=paramsOverride,
                                  environment=environment_data, lmUsername=authorisedUser)
      # print(printPref,'ответ получен, ')
      repeat = False
      for record in context:
          if answer["stopped"] == "repeat" or isSimilar(answer["reply"], record.get("msg", "")):
              repeat = True
              break
      if repeat:
          print('ПОВТОРЕНИЕ! Перезапуск без контекста')
          answer = FredT5ChatbotQueue(ninp=inp, context=None, paramsOverride=paramsOverride,
                                      environment=environment_data, lmUsername=authorisedUser)
      usage_tokens = answer["tokens"]
      emotion = answer["emotion"]
      command = answer["command"]
      reply = answer["reply"]
      print('[FT5 ANSER! DEB] REPLY ДО ОБРАБОТКИ!', reply, "эмц, кмд=", emotion, command)
      if not reply or reply.strip() == "" or len(reply.strip()) < 2:
          void_phrases = ["Мне нечего сказать...", "Без комментариев...",
                          "Я не услышала, можешь повторить пожалуйста?",
                          "Повторите пожалуйста?",
                          "Зис дескрайбер из нот авелибал нау, плиз, кал бэк лэйтер",
                          "Абонент временно недоступен, перезвоните позже."]
          reply = random.choice(void_phrases)

      while (reply.find('nn') != -1):
          reply = reply.replace('nn', 'n')

      answer_filter = FiltersQueue(reply)  # filt.Filter(msg)
      answer_filter_topics = answer_filter["topics"]
      answer_filter_topics_str = ' '.join(answer_filter_topics)
      print('[FT5 ANS DEBUG FILTER] filter,msg', answer_filter)
      own_msg_filtered = False
      reply_without_filter = reply
      if (answer_filter["score"] <= -10 and not filter_allowed):
          print('[FT5 FILTER ERR] СООБЩЕНИЕ НЕ ПРОШЛО ФИЛЬТРАЦИЮ! Блокируем!')
          filtered_phrases = ["Отфильтровано",
                              "Похоже, я хотела сказать что-то очень плохое",
                              "Сообщение не прошло фильтрацию",
                              "Упс, кажется я хотела сказать что-то гадкое",
                              "Я очень плохая девочка",
                              "Простите, но я не могу сказать то, о чем я подумала, кажется, это что-то очень плохое",
                              "Модератор решил, что в этом случае мне лучше промолчать"
                              ]
          reply_without_filter = reply  # запоминаем отфильтрованный ответ чтоб потом отдать в дс
          reply = random.choice(filtered_phrases)
          own_msg_filtered = True

      # ans["filter_score"] = filter["score"]
      # question["filter_allowed"] = filter["allow"]
      # question["filter_topics"] = filter["topics"]

      print(printPref, "получили ответ >>", reply, "<<n", "ЭМОЦИЯ=" + col(emotion, "green", True),
            "КОМАНДА=" + col(answer["command"], "green", True))
      rankChange = EmotionToRank(emotion)

      modifyMood(mood_modifer_filter + (rankChange / 2))
      newUserRank = DATABASE.add_to_user_rank(user_id=db_user_id, amount=rankChange)

      # LogChat.append({"role": "user", "content": inp})
      # LogChat.append({"role": "assistant", "content": reply})

      print(printPref, "Инфа о пользователе: ЮТНик=" + col(
          authorisedUser) + f" ранг={col(newUserRank)} (+{col(rankChange)})" + f" настроение = {col(ctx.mood)} (+{col(old_mood - ctx.mood)}))")
      print(printPref, "Использовано токенов >>", bcolors.WARNING, usage_tokens, bcolors.ENDC, "<<",
            "Времени затрачено", calcTime(startTime))
      # discord post

      if stream_data["outputActive"]:
          ds_timecode = stream_data["outputTimecode"].split(".")[0]
      else:
          ds_timecode = eztime_min()
      if environment_data.get("filter_allowed", False):
          discord_filter_phrase = ""
      else:
          discord_filter_phrase = "! "
      ds_event_phrase = " (" + environment_data.get("env", "?") + ")" + " Событие " + environment_data.get(
          "type", "") if isEvent else f"""<{round(newUserRank, 2)}> {authorisedUser}""" + " "
      for_discord_msg = f"""Q:> [{ds_timecode}]{ds_event_phrase}: {inp} ({discord_filter_phrase}{source_filter_topics_str})
A:> NetTyan: {reply_without_filter} ({answer_filter_topics_str})
-----"""

            if own_msg_filtered:
                discord_filtered_post(for_discord_msg)
            else:
                discord_msg_post(for_discord_msg)

            if not isEvent:
                ezdate = eztime()
                # {'outputActive': False, 'outputBytes': 0, 'outputCongestion': 0.0, 'outputDuration': 0, 'outputReconnecting': False, 'outputSkippedFrames': 0, 'outputTimecode': '00:00:00.000', 'outputTotalFrames': 0}

                DiagToLog = [
                    {"user": authorisedUser, "role": "user", "content": inp,
                     "date": environment_data.get("date", ezdate),
                     "emotion": "", "command": "",
                     "filter_allowed": environment_data.get("filter_allowed", None),
                     "filter_topics": source_filter_topics_str,
                     },

                    {"user": "NetTyan", "role": "assistant", "content": reply, "date": ezdate,
                     "emotion": emotion, "command": command,
                     "filter_allowed": answer_filter["allow"],
                     "filter_topics": answer_filter_topics_str
                     }
                    # log("user", inp, emotion, user=authorisedUser),
                    # log("assistant", reply, emotion, command=answer["command"])
                    # log(role="assistant",content="None",emotion=""):
                ]
                # DB_addLogUserDiag(authorisedUser, DiagToLog)
                answer_has_questions = "?" in reply
                if answer_has_questions:
                    DATABASE.set_user_last_question(user_id=db_user_id, question=reply)
                nick_analyze_normal = environment_data.get("do_nick_analyze", False) and len(
                    reply) > 100 and db_nick_id
                if nick_analyze_normal:
                    DATABASE.set_analyze_for_nick(db_nick_id, nick_analyze=reply)
                DATABASE.add_diags(user_id=db_user_id, diag_to_add=DiagToLog, data=environment_data)
            returnOut["user"] = authorisedUser
            returnOut["reply"] = reply
            returnOut["command"] = answer["command"]
            returnOut["emotion"] = emotion
            # replytrans = fixFemWords(translator.translate(reply,dest='ru').text)
            return returnOut

def ChooseQuestion(questions, priority=""):
    # {"user":"nickname","msg":"message","date":"25-03.245235","nicktype":"ytname"}
    # PreviousUsers = ["lol",'4odedy']
    ScoredQuestions = []
    maxScore = -99999
    bestQuestion = None

    startTime = datetime.now()
    for i, question in enumerate(questions):
        if question.get("delete", False) == True:
            print('пропускаем вопрос, он должен быть удален')
            continue
        user = question.get("user", "")
        # DB_getUserNicknames()
        msg = question.get("msg", "")
        msg = msg.strip()
        words = wordtokenize(msg)
        q_date = question.get("date", "")
        if isinstance(q_date, str):
            if q_date != "":
                q_date = tm(q_date)
            else:
                q_date = datetime.now()

        LastInteract = (datetime.now() - q_date).total_seconds()
        if (LastInteract > 300):
            print('DELETE QUESTION reason=time ', ctx_chat[i])
            question["delete"] = True
            # questions[i] = question
            # ctx_chat[i] = question
            chats_replace(ctx_chat, processing_timestamp=question["processing_timestamp"],
                          new_chat_entry=question,
                          this_array=questions)
            continue

        score = 0
        user_id = None
        if user.strip():
            db_data = DATABASE.get_or_create_user(data=question, return_nick_id_too=True)
            if db_data:
                user_id = db_data["user_id"]
                question["nick_id"] = db_data["nick_id"]

        if user_id:
            if user_id in ChooserPreviousUsers:  # or AuthorizedUsers (+ High ranked + donaters)
                score += 5
            question["last_interact"] = DATABASE.get_user_last_interact_time(user_id=user_id,
                                                                             last_answered=True)
            question["user_id"] = user_id
            user_rank = DATABASE.get_user_rank(user_id=user_id)
            question["user_rank"] = user_rank
            score += user_rank / 2
            diags_count = DATABASE.get_user_diag_count(user_id=user_id, real=True)
            # DEBUG DISABLED!! ПОТОМ НАДО ДОПИЛИТЬ
            # TODO TODO TODO
            # collect_all_chat_user_msgs(ctx_chat,
            #                           processing_timestamp=question["processing_timestamp"],
            #                           this_chat_entry=question, this_array=questions)

            if diags_count is not None:
                if (diags_count > 10):
                    score += 1
                ChooserPreviousUsers[0] = user_id
        else:
            print('[CHOOSER] CANT ADD OR GET USER!!!')
            continue
        q_changed = False
        if question.get("filter_allowed", None) is None:
            filter = FiltersQueue(msg)  # filt.Filter(msg)
            # print('filter,msg', filter,msg)
            question["filter_score"] = filter["score"]
            question["filter_allowed"] = filter["allow"]
            question["filter_topics"] = filter["topics"]
            # questions[i] = question
            # ctx_chat[i] = question
            q_changed = True
            chats_replace(ctx_chat, processing_timestamp=question["processing_timestamp"],
                          new_chat_entry=question, this_array=questions)
            ###ctx_chat = list(questions)
        if question.get("sentence_type", None) is None:
            question_analysis = FiltersQueue(msg, filter_type="info")  # filt.Filter(msg)
            question["sentence_type"] = question_analysis["sentence_type"]
            q_changed = True
        if q_changed:
            chats_replace(ctx_chat, processing_timestamp=question["processing_timestamp"],
                          new_chat_entry=question, this_array=questions)

        filter_score = question["filter_score"]
        filter_allowed = question["filter_allowed"]
        filter_topics = question["filter_topics"]
        # print("debug QUEST 0FilterResults>>>", question.get("FilterResults", ""))
        # print("debug QUEST FilterResults>>>", questions[i].get("FilterResults", ""))
        # print("debug QUEST CHAT FilterResults>>>",ctx_chat[i].get("FilterResults",""))
        if (not question.get("env", "") in ["youtube", "twitch", "trovo"]) and priority == "youtube":
            continue
            # msg=""
        # todo bypass filter for some users (devs?)
        if not ((filter_score <= -10 and not filter_allowed) or not msg):  # and LastInteract>120):
            ## ОПРЕДЕЛЕНИЕ СРЕДЫ, ЮТУБЕРАМ +10
            if question.get("env", "") == "youtube":
                score += 5
            elif question.get("env", "") == "discord":
                score += 10  # old 4 todo find premium and add +100
            elif question.get("env", "") == "twitch" or question.get("env", "") == "trovo":
                score += 3

            if question.get("priority_group", "") == "max":
                score += 100

            ## АВТОРИЗАЦИЯ ##

            ## ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОБРАЩЕНИЯ ##
            for word in words:
                nickSim = MasSimilarity(word, botNicknames)
                if nickSim > 95:
                    score += 20
                    break
                elif nickSim > 75:  # def isSimilarMas(example,mas,val=75):
                    score += 15
                    break
                elif MasSimilarity(word, botRelativesL1) > 75:
                    score += 10
                    break
                elif MasSimilarity(word, botRelativesL2) > 75:
                    score += 5
                    break
            ## КАЧЕСТВО ТЕКСТА ##
            # первая буква маленькая
            py_clip = lambda x, l, u: l if x < l else u if x > u else x
            if msg[0].islower():
                score -= 0.1
            else:
                score += 0.2
            # сообщение  8 и более символов интереснее
            if len(msg) >= 10:
                score += 1
            else:
                score -= 1
            # ранжировка по дате (предпочтительны более ранние но релевантные вопросы)
            scored = question  # copy.deepcopy(question)

            if LastInteract < 10:
                pass
                # score+=LastInteract/50
            else:
                scored["processing"] = "queue"

            # рассчитываем время последнего общения КОНКРЕТНО с данным пользователем

            def calc_user_last_interact(last_answerred: bool = False) -> datetime.date:
                if last_answerred:
                    last_interact_time_string = DATABASE.get_user_last_question_date(user_id)
                    if not last_interact_time_string:
                        last_interact_time_string = None
                else:
                    last_interact_time_string = question.get("last_interact", None)
                if last_interact_time_string:
                    last_interact_date = tm(last_interact_time_string)
                else:
                    last_interact_date = datetime(2022, 12, 25)
                return (datetime.now() - last_interact_date).total_seconds()

            user_last_interact = calc_user_last_interact(False)
            user_last_questioned = calc_user_last_interact(True)

            # меньше 80 сек назад говорили с этим пользователем?
            if user_last_interact < 80:
                score += 3
                print('[DEBUG NEW] Q chooser: SCORE+3 (недавний ответ)')

            # спрашивали ли бы пользователя о чем-то последний раз
            if user_last_questioned < 100:
                print('[DEBUG NEW] Q chooser: SCORE+10 (БЫЛ НЕДАВНО СПРОШЕН!)')
                score += 10

            # if LastInteract<100:
            # else:
            #    score+=-100+py_clip((LastInteract-30)/200,0,60)

            # калькуляция по фильтру и темам
            if filter_allowed:
                score += filter_score
            else:
                score += -abs(filter_score * 2.3)

            scored["score"] = score
            scored["LastInteract"] = LastInteract
            if (score > maxScore and LastInteract < 10):
                maxScore = score
                scored["processing"] = "bestchosen"
                bestQuestion = scored

            # scored["processing"] ="pending"
            ScoredQuestions.append(scored)
        else:
            print('DELETE QUESTION reason=filterScore or msg=""', ctx_chat[i])

            question["delete"] = True
            chats_replace(ctx_chat, processing_timestamp=question["processing_timestamp"],
                          new_chat_entry=question,
                          this_array=questions)
            # return {"delete":True,"deleteIndex":i}
    if len(ScoredQuestions) > 0:
        # print('DEBUG ScoredQuestions ',ScoredQuestions)
        timeMult = 1
        while bestQuestion is None:
            timeMult *= 2
            # print('DEBUG все вопросы олдовые. Выбран будет лучший среди них')
            maxScore = -99999
            for question in ScoredQuestions:
                score = question["score"]
                if (score > maxScore and question["LastInteract"] < 10 * timeMult):
                    maxScore = score
                    bestQuestion = question
            if timeMult > 300:  # было 10000
                # print("FILTER CHOOSER Времени затрачено", calcTime(startTime))
                # return {"delete":True}
                return None
    # print("FILTER CHOOSER Времени затрачено", calcTime(startTime))
    return bestQuestion

    # for question in ScoredQuestions:


### DEBUG CHOOSER ###
def ChooseQuestionTest():
    # filt.CheckModel()
    questionMassive = [
        {"user": "unknown", "msg": "Привет! Как дела?", "date": "2023-06-17 22:21:10"},  # %Y-%m-%d %H:%M:%S
        {"user": "unknown", "msg": "ну здарова че", "date": "2023-06-17 22:21:10"},
        {"user": "unknown", "msg": "Ну здарова че", "date": "2023-06-17 22:21:10"},
        {"user": "unknown", "msg": "привет тянка", "date": "2023-06-17 22:21:08"},
        {"user": "4odedy", "msg": "привет тянка", "date": "2023-06-17 22:21:08"},
    ]
    print('DEBUG CHOOSER >>', ChooseQuestion(questionMassive))


# ChooseQuestionTest()
### DEBUG CHOOSER END ###

donationQueue = manager.list()

ctx_chat = manager.list()


def ctx_chat_replace(ctx_chat, processing_timestamp: int, new_chat_entry: dict) -> bool:
    start_ctx_chat_len = len(ctx_chat)
    for idx, chat_entry in enumerate(ctx_chat):
        if chat_entry.get("processing_timestamp", -1) == processing_timestamp:
            if start_ctx_chat_len != len(ctx_chat):
                print(
                    f"[CTX CHAT WARNING ERR] ВНИМАНИЕ!!! КОЛИЧЕСТВО ЧАТА ИЗМЕНИЛОСЬ В ПРОЦЕССЕ: {str(start_ctx_chat_len)} -> {str(len(ctx_chat))}! Ячейка:",
                    chat_entry)
            ctx_chat[idx] = new_chat_entry
            return True

    return False


def inner_chat_replace(processing_timestamp: int, new_chat_entry: dict, this_array: list = None) -> bool:
    start_ctx_chat_len = len(this_array)
    for idx, chat_entry in enumerate(this_array):
        if chat_entry.get("processing_timestamp", -1) == processing_timestamp:
            if start_ctx_chat_len != len(this_array):
                print(
                    f"[INNER CHAT WARNING ERR] ВНИМАНИЕ!!! КОЛИЧЕСТВО ЧАТА ИЗМЕНИЛОСЬ В ПРОЦЕССЕ: {str(start_ctx_chat_len)} -> {str(len(this_array))}! Ячейка:",
                    chat_entry)
            this_array[idx] = new_chat_entry
            return True
    return False


# processing_timestamp=question["processing_timestamp"],this_chat_entry=question,this_array=questions)
def collect_all_chat_user_msgs(ctx_chat, processing_timestamp: int, this_chat_entry: dict,
                               this_array: list = None) -> dict:
    if this_array is None:
        this_array = ctx_chat
    if this_chat_entry.get("delete", False):
        return this_chat_entry
    start_ctx_chat_len = len(this_array)
    result_msg = ""
    this_date = this_chat_entry.get("date", "")
    if isinstance(this_date, str):
        if this_date != "":
            this_date = tm(this_date)
        else:
            this_date = datetime.now()
    changed = False
    for idx, chat_entry in enumerate(this_array):
        if chat_entry.get("delete", False) == True:
            print('[debug chat ctx] delete tag, пропускаем')
            continue
        own_msg = False
        if chat_entry.get("processing_timestamp",
                          -1) == processing_timestamp:  # встретили то же сообщение  что и проверяем
            # upd: ***** делать не надо. Пусть оно проверяется и в результат
            own_msg = True
            if start_ctx_chat_len != len(this_array):
                print(
                    f"[INNER CHAT WARNING ERR] ВНИМАНИЕ!!! КОЛИЧЕСТВО ЧАТА ИЗМЕНИЛОСЬ В ПРОЦЕССЕ: {str(start_ctx_chat_len)} -> {str(len(this_array))}! Ячейка:",
                    chat_entry)
            # continue
        if chat_entry.get("user", "") == this_chat_entry.get("user", ""):
            if changed:
                result_msg += "n"
            result_msg += chat_entry.get("msg", "").strip()
            if not own_msg:
                chat_entry["delete"] = True
                this_array[idx] = chat_entry
                chats_replace(ctx_chat=ctx_chat, processing_timestamp=chat_entry["processing_timestamp"],
                              new_chat_entry=chat_entry, this_array=this_array)
            oldest_date = this_chat_entry.get("date", "")
            oldest_date_time = None
            if isinstance(oldest_date, str):
                if oldest_date != "":
                    oldest_date_time = tm(oldest_date)
                else:
                    oldest_date_time = datetime.now()
            if this_date is not None and oldest_date_time is not None:
                if oldest_date_time > this_date:
                    this_chat_entry["date"] = oldest_date_time
            changed = True
            print('[DEBUG CTX CHAT] MERGING MSGS', result_msg, 'from user', chat_entry.get("user", ""))
    if changed:
        this_chat_entry["msg"] = result_msg
        chats_replace(ctx_chat=ctx_chat, processing_timestamp=processing_timestamp,
                      new_chat_entry=this_chat_entry, this_array=this_array)
    return this_chat_entry


def chats_replace(ctx_chat, processing_timestamp: int, new_chat_entry: dict, this_array: list = None) -> bool:
    return inner_chat_replace(processing_timestamp, new_chat_entry, this_array) 
        and ctx_chat_replace(ctx_chat, processing_timestamp, new_chat_entry)

from FredT5 import CutSpaces


def SplitTextToParts(text: str, max_length: int = 150, prefix: str = "") -> list:
    result = ""
    resultmas = []
    k = 0
    for i, char in enumerate(text):
        # print(i,'suka') нумерация с 0
        if k == 0:
            k += len(prefix)

        k += 1
        result += char

        if (k >= max_length * 0.85):
            if char in " .!?":
                k = max_length

        if (k >= max_length):
            # print('4o ',k,max_length,resultmas)
            resultmas.append(prefix + result.strip())
            result = ""
            k = 0
        elif (i == len(text) - 1):
            resultmas.append(prefix + result)
    return resultmas


def CutMaxNumbers(inp):
    out = ""
    i = 0
    for char in inp:
        if char.isdigit():
            i += 1
            if i <= 5:
                out += char
        else:
            out += char
    if len(out.strip()) == 0:
        out = out + "эм"
    return out


def PrepareForChatPrint(inp):
    restrictedChars = """nr|!'=#".,-/\&^%$#@{}[]()*"""
    for char in restrictedChars:
        inp = inp.replace(char, " ")
    inp = translit(CutSpaces(inp))
    if len(inp) < 2:
        inp = inp + "лол"
    return inp


def ChatOwnRepeatDetect(inp, val=75):
    for msg in ctx_chatOwn:
        if isSimilar(msg["msg"], inp, val):
            return True
    return False
    # isSimilarMas(chatprint, ctx_chatOwn, 75)

    # tracker.print_diff()


# warnings.filterwarnings("ignore", message="torch.distributed.reduce_op is deprecated")
def TimeEventsCheck(timeEvent: str, sec=15):

    timeEventTime = ctx.timeEvents.get(timeEvent, None)
    if timeEventTime is None:
        timeEventTime = datetime.now() - timedelta(seconds=500.0)
    else:
        timeEventTime = tm(timeEventTime)
    return (datetime.now() - timeEventTime).total_seconds() > sec


##############################
### CENTRAL DECISION MAKER ###
##############################
ctx.stream_started = False
from string_utils import NonRepeatRandom
from string_utils import NonRepeatRandom


def CentralDecisionMaker():
    """ГЛАВНОЕ СРЕДСТВО УПРАВЛЕНИЯ"""

    def BroadcastProcesser():
        nrr = NonRepeatRandom(repeating_dict)
        bc_type = nrr.r("stream_ad,status_report", key="decision_broadcast")
        answer = FredT5Chatbot("пустота", authorisedUser="default",
                               environment_data={"env": "broadcast", "broadcast_type": bc_type,
                                                 "i_mood": ctx.mood,
                                                 "ingame_info": dict(ctx.ingame_info), })
        sendToMCChat(answer["reply"], "default", type="stream_ad", doVoice=True)
        return True

    def DonateProcesser():
        donation_answer_performed = False
        # print(donationQueue)
        if len(donationQueue) > 0:
            donat = donationQueue[0]
            name = donat.get("username", "").strip()
            msg = donat.get("message", "").strip()
            try:
                summ = float(donat.get("amount", 0))

                if summ > 0:
                    if name == "":
                        name = "анонист"
                        data_to_db = {"env": "donation", "summ": summ, "date": eztime()}
                    else:
                        # ДОБАВИТЬ В БАЗУ ДАННЫХ! ЭТО ПАМЯТЬ!
                        data_to_db = {"user": name, "somm": summ, "env": "donation", "msg": msg,
                                      "date": eztime()}
                    if msg == "":
                        msg = "пустое сообщение"
                    print(' ДОНАТ ПРОЦЕССЕР АКТИВИРОВАН ! ВЫВОДИМ ДОНАТ', donat)
                    answer = FredT5Chatbot(msg, authorisedUser=name, environment_data=data_to_db)
                    textToSpeech("... " + name + ".. " + answer["reply"], "medium", "medium",
                                 seeChat=False)

                else:
                    textToSpeech(f"Ой спасибо.. Дорогой {name}, спасибо за большое подписочку! Няяяяяяяяяяяяяяяяяя",
                                 "medium", "medium", # "няя" для рофлового протяжного звука
                                 seeChat=False)
                donation_answer_performed = True
            except BaseException as err:
                print('ТЕКСТ ОБ***Й ОШИБКИ', traceback.format_exc())
                print('ОШИБКА В ДОНАТИОН АЛЕРТС!', err)
                donation_answer_performed = False
            donationQueue.pop(0)

        return donation_answer_performed

    def EventProcesser():
        event_answer_performed = False
        if ctx.ingame:
            if len(ctx.eventlist) > 0:
                # lastevent = ctx.eventlist[-1]
                for i, event in enumerate(ctx.eventlist):
                    name = event.get("user", "")
                    type = event.get("type", "")
                    LastInteract = (datetime.now() - tm(event.get("date"))).total_seconds()
                    if (LastInteract < 14 and len(ctx_chat) > 0) or (LastInteract < 25 and len(ctx_chat) <= 0):
                        msg = "ахахах"
                        eventToAdd = dict(event)
                        eventToAdd["env"] = "minecraft_event"
                        answer = FredT5Chatbot(msg, authorisedUser=name, environment_data=eventToAdd)
                        sendToMCChat(answer["reply"], usr=name,
                                     type="minechat_answer",
                                     doVoice=True)
                ctx.eventlist[:] = []
        if event_answer_performed:
            ctx.timeEvents["last_mineevent_answer"] = eztime()
        return event_answer_performed

    def sendToMCChat(inp: str, usr=None, doVoice=True, type="minechat_answer") -> bool:
        chat_answer_performed = False
        chatprint = PrepareForChatPrint(inp)
        voiceprefix = ""
        if type == "minechat_answer":
            usrTrans = translit(usr) + " "

            voiceprefix = random.choice(
                [usrTrans + ". "])
            if not chatprint.find(usrTrans) != -1:
                chatprint = usrTrans + chatprint
        chatPrintMas = []
        maxAllowedServerMsg = 140
        serv = ctx.GameInfo.get("server", "")  # server, serverMode, chatType
        mode = ctx.GameInfo.get("serverMode", "")
        prefix = ""
        print('serv,mod =', serv, mode)
        if serv == "mc.vimemc.net" and mode == "thepit":
            maxAllowedServerMsg = 100
            print('limit changed')
        elif serv == "funnymc.ru" and mode == "skywars":
            maxAllowedServerMsg = 95
            print('limit changed FMC Pref /g')
            prefix = "/g "
        elif mode == "survival":
            prefix = "!"

        chatPrintMas = SplitTextToParts(chatprint, maxAllowedServerMsg, prefix=prefix)

        # chatprint=chatprint[0:147]
        print('чат парт ответа разделен на части: ', chatPrintMas)
        repeating = False
        for i, chatPart in enumerate(chatPrintMas):
            if (len(chatPrintMas) > 0):
                chatPrintMas[i] = CutMaxNumbers(chatPart)
            if ChatOwnRepeatDetect(chatPart):
                repeating = True
        chat_answer_performed = False
        if not repeating:
            ctx.BridgeChatQueue.extend(chatPrintMas)
            chat_answer_performed = True

            ###ctx.BridgeChatQueue = ctx.BridgeChatQueue + list(chatPrintMas)
            if doVoice:
                textToSpeech(voiceprefix + inp, "medium", "medium", seeChat=False)
        else:
            print('MC REPEAT DETECT!')
        if chat_answer_performed:
            ctx.timeEvents["last_" + type] = eztime()
        return chat_answer_performed

    def CentralChatProcesser(priority="minecraft"):
        central_chat_answer_performed = False
        q = None

        def clear_deleted_from_ctx_chat():
            for lol in ctx_chat:
                if lol.get("delete", False) == True:
                    ii = ctx_chat.index(lol)
                    print('DELETE QUESTION IN PROC!!! index =', ii, '; q =', lol)
                    if (ii >= 0 and ii < len(ctx_chat)):
                        ctx_chat.pop(ii)

        if True:
            if (len(ctx_chat) > 0):
                # tracker = SummaryTracker()

                ### PREPARING CHAT ###
                for chat_entry in ctx_chat:
                    collect_all_chat_user_msgs(ctx_chat=ctx_chat,
                                               processing_timestamp=chat_entry["processing_timestamp"],
                                               this_chat_entry=chat_entry)
                clear_deleted_from_ctx_chat()

                q = ChooseQuestion(ctx_chat, priority=priority)

                ### CLEARING CHAT ###
                clear_deleted_from_ctx_chat()

                if q is not None:
                    print('len chat do:', len(ctx_chat))
                    idx = -100
                    for lol in ctx_chat:
                        if lol.get("processing_timestamp", -1) == q.get("processing_timestamp", -1):
                            idx = ctx_chat.index(lol)
                    if q.get("env", "") == "minecraft":
                        if not ctx.ingame:
                            q = None
                    if idx >= 0:
                        ctx_chat.pop(idx)
                    print('len chat posle:', len(ctx_chat))
                if q is not None and q != {} and q != [] and q["msg"].strip() != "":
                    central_chat_answer_performed = True
                    if ctx.ingame and q.get("env", "") == "minecraft":
                        # ВЫПИЛИТЬ ОТВЕЧЕННЫЙ ЭЛЕМЕНТ ИЗ МАССИВА
                        # params = {"max_length":70}
                        print('ПЕРЕД ЗАПУСКОМ АНСВЕРА В ДЕСИЖН МАКЕРЕ q.get("filter_allowed", None) =',
                              q.get("filter_allowed", None))
                        answer = FredT5Chatbot(q["msg"], authorisedUser=q["user"], environment_data=q)
                        # if(ctx.BridgeChatQueue != []):
                        print(' !!! ВНИМАНИЕ !!!  >>>  ЗАПУСК АВТОМАТИЧЕСКОГО ОТВЕТА ИГРОКУ')
                        # здесь time events обновляет тайм внутри функции sendToMCChat
                        central_chat_answer_performed = sendToMCChat(answer["reply"], usr=q["user"],
                                                                     type="minechat_answer",
                                                                     doVoice=True)  # inp, usr=None, prefixMas=[''], doVoice=False)

                    elif q.get("env", "") == "youtube":
                        print(' !!! ВНИМАНИЕ !!!  >>>  ЗАПУСК АВТОМАТИЧЕСКОГО ОТВЕТА В ЮТУБЕ')
                        answer = FredT5Chatbot(q["msg"], authorisedUser=q["user"], environment_data=q)
                        ctx.timeEvents["last_youtube_answer"] = eztime()
                        ban = ""
                        if answer.get("command", "") == "бан":
                            user_channel_id = q.get("youtube_user_channel_id", None)
                            if user_channel_id:
                                ban = "[забанить] "
                                print(f'Забанить {q["user"]} на 10s, ЗАБАНИТЬ =', ban)
                                ctx.YoutubeActionsQueue.append({"action": "ban", "ytname": q["user"],
                                                                "youtube_user_channel_id": user_channel_id,
                                                                "bantime": 10})

                        ctx.YoutubeActionsQueue.append(
                            {"action": "reply", "msg": f"""{ban}{q["user"]}. {answer["reply"]}"""})
                        textToSpeech("ютик " + q["user"] + ". " + answer["reply"], "medium",
                                     "medium", seeChat=False)
                    elif q.get("env", "") == "twitch":
                        print(' !!! ВНИМАНИЕ !!!  >>>  ЗАПУСК АВТОМАТИЧЕСКОГО ОТВЕТА В TWITCH')
                        answer = FredT5Chatbot(q["msg"], authorisedUser=q["user"], environment_data=q)
                        twitch_actions_queue.put(
                            {"action": "reply", "msg": f"""{q["user"]}. {answer["reply"]}"""})
                        textToSpeech("твич " + q["user"] + ". " + answer["reply"], "medium",
                                     "medium", seeChat=False)
                    elif q.get("env", "") == "trovo":
                        print(' !!! ВНИМАНИЕ !!!  >>>  ЗАПУСК АВТОМАТИЧЕСКОГО ОТВЕТА В TROVO')
                        answer = FredT5Chatbot(q["msg"], authorisedUser=q["user"], environment_data=q)
                        trovo_actions_queue.put(
                            {"action": "reply", "msg": f"""{q["user"]}. {answer["reply"]}"""})
                        textToSpeech("трово " + q["user"] + ". " + answer["reply"], "medium",
                                     "medium", seeChat=False)
                    elif q.get("env", "") == "discord":
                        print(' !!! ВНИМАНИЕ !!!  >>>  ЗАПУСК АВТОМАТИЧЕСКОГО ОТВЕТА В DISCORD!!!')

                        answer = FredT5Chatbot(q["msg"], authorisedUser=q["user"], environment_data=q)
                        if not q.get("manual_instruct", True):
                            discord_mention_name = q["user"]
                            if "discord_id" in q:
                                discord_mention_name = "<@" + q["discord_id"] + ">"
                            DiscordTestMsgSend(
                                "[AI] ответ для " + discord_mention_name + " n" + answer["reply"])
                            prefix_ans = "дис " + q["user"] + ". "
                            textToSpeech(prefix_ans + answer["reply"], "medium",
                                         "medium", seeChat=False)
                        else:
                            sendToMCChat(answer["reply"], usr=q["user"],
                                         type="stream_ad",
                                         doVoice=True)  # inp, usr=None, prefixMas=[''], doVoice=False)

                    else:
                        print('Ну че не ответили палучаеца')
                        central_chat_answer_performed = False
        return central_chat_answer_performed

Видимо, на этом моменте нейросеть «переполнили чувства» и она вырубилась. Серьёзно. Python-часть (с Фредом) тогда крашнулась, и этот парнёк остался без навсегда без ответа...

def TTS_PROCESS(ctx):
    import torch
    # from torch import package
    print('[TTS INIT] Started load TTS model...')
    device = torch.device("cpu")  # 'cpu')  # cuda
    torch.set_num_threads(4)
    t = datetime.now()
    local_file = thisfolder + '/AI_Models/TTS/variants/Silero/silero_tts.pt'
    if not os.path.isfile(local_file):
        torch.hub.download_url_to_file('https://models.silero.ai/models/tts/ru/v3_1_ru.pt',
                                       local_file)
    VoiceModel = torch.package.PackageImporter(local_file).load_pickle("tts_models", "model")
    # VoiceModel, exampleText = torch.hub.load(repo_or_dir='snakers4/silero-models', model='silero_tts', language='ru',
    #                                         speaker='v3_1_ru', trust_repo=True, cache_dir=)  # v3_1_ru или ru_v3

    VoiceModel.to(device)  # gpu or cpu
    print('[TTS INIT] время запуска VOICE TTS на', device, '=', calcTime(t))
    # VoiceModel.eval() не работает
    print('[TTS INIT 2 NEW] Started load ACCENTUATOR model...')
    # from ruaccent import RUAccent
    #
    # accentizer = RUAccent()
    # custom_words_accent_dict = {"бовдур":"б+овдур","бовдурус":"б+овдурус"}
    # accentizer.load(omograph_model_size='big', use_dictionary=True, custom_dict=custom_words_accent_dict)
    # https://huggingface.co/TeraTTS/accentuator
    print('[TTS INIT 2 NEW] ENDED! load ACCENTUATOR model! time =', calcTime(t))

    ctx.loading_flag.set()

    while True:
        try:
            text = ctx.Queue.get()
            print('[VOICE QUEUE] получена очередь', text)
            # text = accentizer.process_all(text)
            # print('[VOICE QUEUE DEBUG NEW] ТЕКСТ С УДАРЕНИЯМИ >>', text)
            # VoiceModel, exampleText = torch.hub.load(repo_or_dir='snakers4/silero-models', model='silero_tts',
            #                                         language='ru',
            #                                         speaker='v3_1_ru', trust_repo=True)  # v3_1_ru или ru_v3
            VoiceModel = torch.package.PackageImporter(local_file).load_pickle("tts_models", "model")
            VoiceModel.to(device)  # gpu or cpu
            try:
                audiowave = VoiceModel.apply_tts(ssml_text=text, speaker='baya', sample_rate=48000, put_accent=True,
                                                 put_yo=True)
            except BaseException as err:
                print("=== ПРОИЗОШЛА ОШИБКА", err, "В ГЕНЕРАЦИИ СИНТЕЗА РЕЧИ! ====n")
                print("=== ТЕКСТ>>" + text + "<< ====n")
                print('ТЕКСТ ОБ***Й ОШИБКИ', traceback.format_exc())
                print("n=== КОНЕЦ ОШИБКИ ====")
                audiowave = VoiceModel.apply_tts(text=text, speaker='baya', sample_rate=48000, put_accent=True,
                                                 put_yo=True)
            ctx.QueueOutput.put(audiowave)
        except BaseException as err:
            print('[TTS ERR] ОШИБКА ПРОЦЕССА В TTS: ', err)
            print('[TTS ERR] ТЕКСТ ОБ***Й ОШИБКИ', traceback.format_exc())
            print("n[TTS ERR] === КОНЕЦ ОШИБКИ ====")
            time.sleep(1)

def emotions_to_str(text: str) -> str:
    emotions_str_map = {"<3": "сердешко",
                        "^_^": "няааааа",
                        "^^": "няа",
                        ":)": "улыбка",
                        ":')": "плак",
                        ":-)": "улыбка",
                        ":(": "грусть",
                        ":'(": "плак",
                        ":-(": "печалька",
                        "(": "то есть",
                        }
    for emo in emotions_str_map:
        text = text.replace(emo, emotions_str_map[emo])
    return text

translitLatin = lambda x: cyrtranslit.to_latin(x, "ru")
from num2words import num2words

def NumbersToSpeech(inp):
    numbers = re.findall(r'bd+b', inp)
    result = inp
    for numb in numbers:
        print(numb, num2words(numb, lang='ru'))
        result = result.replace(numb, num2words(numb, lang='ru'))
    return result

def PrepareToSpeech(ninp, subtitles=False):
    inp = ninp
    result = ""
    # print('.', end='')
    if subtitles:
        result = inp

    else:
        result = NumbersToSpeech(translit(inp))  # добавить опред. смайлов;
        result = emotions_to_str(result)
    if len(ninp) > 900:
        inp = ninp[0:899]
    return result
import pygame
from pygame import mixer  # Playing sound
import pygame._sdl2.audio as sdl2_audio

init_by_me = not pygame.mixer.get_init()
if init_by_me:
    pygame.mixer.init()
devices = tuple(sdl2_audio.get_audio_device_names())
if init_by_me:
    pygame.mixer.quit()
# print(str(devices))
pygame.mixer.pre_init()
pygame.mixer.init(frequency=48000, size=-16, channels=2, buffer=7168,
                  devicename='CABLE-A Input (VB-Audio Cable A)')  # Initialize it with the correct device
# sound_effect.play()
# pip install sounddevice
import sounddevice as sd

sd.default.samplerate = 48000
sd.default.channels = 2
sd.default.device = 'CABLE-A Input (VB-Audio Cable A), Windows DirectSound'
def SoundToMicro(file='test.wav', audio=None, sleep=False, smart_wait=False, change_emotes=False):
    ####pygame.init()
    # pygame.mixer.init(devicename='CABLE Input (VB-Audio Virtual Cable)') #Initialize it with the correct device
    # sound_effect = pygame.mixer.Sound('test.wav')
    if sleep and smart_wait:
        speech_available_event.clear()
    if change_emotes:
        ctx.SeparateEyes = False
        ctx.state = "idle"

    if audio is not None:
        sd.play(audio, 48000 * 1.05)
        if sleep:
            time.sleep((len(audio) / 48000) + 0.5)
            sd.stop()
    else:
        sound_effect = pygame.mixer.Sound(file)
        sound_effect.play()

    if change_emotes:
        ctx.isVoiceBusy = False
        ctx.SeparateEyes = False
        ctx.state = "gaming"
    if sleep and smart_wait:
        speech_available_event.set()
def textToSpeech(text, rate="fast", pitch="medium", seeChat=False):
    """В версии 0.0.4 добавили особый блок: ждем, только если есть другая речь"""
    print('Запускаем модель...')
    startTime = datetime.now()

    text = PrepareToSpeech(text)
    subtitles = PrepareToSpeech(text, subtitles=True)
    text = OformText(text, rate, pitch)
    ctx.isVoiceBusy = True
    if seeChat:
        ctx.AnimEventInfo = {"name": "SawChat.exp3.json", "type": "expression", "time": 0.01}
        ctx.AnimEvent.set()

    print("Генерация файла wav... время до этого шага:", calcTime(startTime))  # +text)
    audio = TTS_QUEUE(text)
    print("Играем звук wav...", calcTime(startTime))

    if seeChat:
        ctx.AnimEvent.clear()

    speech_available_event.wait()

    TextDisplaySpeed.value = rate
    textSubtitlesHttp.value = subtitles
    # Thread
    threading.Thread(target=SoundToMicro,
                     kwargs={"audio": audio, "sleep": True, "smart_wait": True, "change_emotes": True},
                     daemon=True).start()
    # SoundToMicro(audio=audio, sleep=True)

    # print_subtitles(subtitles,rate)
    print("Голосовой вывод отправлен! Затраченное на всё про всё время =",
          calcTime(startTime))  # закончен! Затраченное на всё про всё время

    # vtube_ctx.NeedX = -0.5
    # vtube_ctx.NeedY = -1
    # ctx.AnimEvent.clear()

import random

def clamp(n, smallest, largest): return max(smallest, min(n, largest))
def print_subtitles(inp,speed="fast",calculateTime=False):
    import time
    if not calculateTime:
        print("== ВЫВОДИМ СУБТИТРЫ ==")
        print("Субтитры>> ",end='', flush=True) # rate x-slow slow medium fast x-fastt
    punktEnd = "!?."
    if speed == "fast":
        mult = 1
    elif speed == "x-fast":
        mult = 0.7
    elif speed == "medium":
        mult = 1.3
    elif speed == "slow":
        mult = 1.7
    elif speed == "x-slow":
        mult = 2.0
    resulttime = 0
    if inp:
        for symbol in inp:
            
            waittime = 0.04*mult
            if symbol == " ":
                waittime = 0.06*mult
            elif symbol == ",":
                waittime = 0.2*mult
            elif punktEnd.find(symbol) != -1:
                waittime = 0.4*mult
            if(not calculateTime):
                print(symbol,end='', flush=True)
                time.sleep(waittime)
            else:
                resulttime+=waittime
    if (not calculateTime):
        print("n==Субтитры выведены!==")
    else:
        #print('Время субтитров >>> '+str(resulttime))
        return resulttime
def HttpAppRun(ctx,SubtText,TextDisplaySpeed,RefreshInterval,screenPrintMas):
    import multiprocessing
    from multiprocessing import Process, Manager
    import threading
    from flask import Flask, render_template
    import flask
    import subprocess
    import time
    import logging
    log = logging.getLogger('werkzeug')
    log.disabled = True
    sitestring = ["чо деду чо бабке"]
    app = Flask(__name__)

    text_to_display = ""
    newtext = "vzz"
    ####def update_text():
    ####    global text_to_display
    ####    global newtext
    ####    threading.Timer(0.01, update_text).start()
    ####    #print(newtext)
    ####    text_to_display = newtext
    ####
    ##### Start updating the text
    ####update_text()
    oldval=""
    def SplitTextToParts(text, max_length=150):
        result = ""
        resultmas = []
        k = 0
        for i, char in enumerate(text):
            k += 1
            result += char

            if (k >= max_length * 0.85):
                if char in " .!?":
                    k = max_length

            if (k >= max_length):
                # print('4o ',k,max_length,resultmas)
                resultmas.append(result.strip())
                result = ""
                k = 0
            elif (i == len(text) - 1):
                resultmas.append(result)
        return resultmas
    def generate_text_shawdow(outline_color = '#000000',glow_color = '#ff5cef'):#outline_color = '#000000',glow_color = '#ff5cef'
        return f"""<style type="text/css">
.OutlineText {{
    text-shadow:
    /* Outline 1 черный */
    -1px -1px 0 {outline_color},
    1px -1px 0 {outline_color},
    -1px 1px 0 {outline_color},
    1px 1px 0 {outline_color},  
    -2px 0 0 {outline_color},
    2px 0 0 {outline_color},
    0 2px 0 {outline_color},
    0 -2px 0 {outline_color}, 
    /* Outline 2 красный #ff0000 розовый #ff5cef */
    -2px -2px 0 {glow_color},
    2px -2px 0 {glow_color},
    -2px 2px 0 {glow_color},
    2px 2px 0 {glow_color},  
    -3px 0 0 {glow_color},
    3px 0 0 {glow_color},
    0 3px 0 {glow_color},
    0 -3px 0 {glow_color};
}}
</style>"""
    mood_list = [0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0.0,0]
    import GPUtil

    @app.route('/info/')
    def systeminfo():
        def inner():
            mood = round(ctx.mood,2)
            if(mood_list[9] != mood and mood_list[10]==0):
                old_mood = mood_list[9]
                mood_list[9] = mood
                mood_subtract = mood - old_mood
                mood_part = mood_subtract/10
                #print('web debug',old_mood,mood,mood_subtract,mood_part,'n',mood_list)
                for i in range(0,9):
                    mood_list[i]=old_mood+(i*mood_part)
                mood_list[10]=0
            mood = round(mood_list[mood_list[10]],2)
            if mood_list[10]>=9:
                mood_list[10] = 0
                refresh_time = 1
            else:
                refresh_time = 0.1
                mood_list[10] = mood_list[10] + 1
            red,green,blue = 255,255,255
            emoji = "🤨"
            if mood>=0.25:
                lol = int(clamp(25+(mood // 0.039),0,255)) #green
                red-=lol
                blue-=lol
                emoji = "😄"
            elif mood<=-0.25:
                lol = int(clamp(25+((-mood) // 0.039), 0, 255)) #red
                green-=lol
                blue-=lol
                emoji = "😬"
            #print('rgb',red,green,blue)
            GPUs = GPUtil.getGPUs()
            #gpu_load = "0%"
            #if len(GPUs) > 0:
            #    gpu = GPUs[0]
            #    #print(gpu,gpu.load,gpu.name,gpu.memoryUtil)
            #    gpu_load = "{:.0%}".format(gpu.load)
            yield f"""<head>
<title>Информация о системе</title>
{generate_text_shawdow(glow_color="rgba("+str(red)+","+str(green)+","+str(blue)+",100)")}
</head>
<body style="font-size:25pt; color:rgba(255,255,255,100); text-align:left; vertical-align:up"; align="center"> <font face="Minecraft Rus"> 
<div class="OutlineText">
<p>{emoji+" "+str(mood)}</p>
</div>
</body>
"""
            #🏭
            #green 255 10 0 0 0.039
            #red 255 -10 0 0
            yield f"""<meta http-equiv="refresh" content="{str(refresh_time)}">"""
        return flask.Response(inner(), mimetype='text/html')  # text/html is required for most browsers to show th$

    @app.route('/')
    @app.route('/subtitles/')
    def index():
        def inner():
            if(SubtText.value!="" or len(screenPrintMas)!=0):
                speed = TextDisplaySpeed.value
                inp = SubtText.value



                    #color:rgba(255,6,132,100); сиреневый
                #yield """<head> <link rel="stylesheet" href='/templates/static/main.css' /> </head> <body style="font-size:33pt; color:rgba(255,255,255,100); text-align:center; vertical-align:bottom"; align="center"> <font face="Impact">""" #align="center"
                yield """
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8" />
<title>Субтитры</title>"""
                yield generate_text_shawdow()#align="center"
                yield """</head> <body style="font-size:33pt; color:rgba(255,255,255,100); text-align:center; vertical-align:bottom"; align="center"> <font face="Impact"> <div class="OutlineText">"""
                if inp and len(screenPrintMas)==0:
                    screenPrintMas.extend(SplitTextToParts(inp, 80))

                if len(screenPrintMas)>0: #if inp это то же самое что inp!=""
                    inp = screenPrintMas.pop(0)
                    punktEnd = "!?."
                    if speed == "fast":
                        mult = 1
                    elif speed == "x-fast":
                        mult = 0.7
                    elif speed == "medium":
                        mult = 1.3
                    elif speed == "slow":
                        mult = 1.7
                    elif speed == "x-slow":
                        mult = 2.0

                    for i,symbol in enumerate(inp):
                        waittime = 0.04*mult
                        if symbol == " ":
                            waittime = 0.06*mult
                        elif symbol == ",":
                            waittime = 0.2*mult
                        elif punktEnd.find(symbol) != -1:
                            waittime = 0.4*mult
                        #print(symbol,end='', flush=True)
                        yield symbol#+'<br/>n'
                        if not (i >= (len(inp)-1)): #на последнем символе отключаем ожидание
                            time.sleep(waittime)
                yield """</div> </body>"""
                if len(screenPrintMas)!=0:
                    refreshtime=0.1
                else:
                    refreshtime=1.4
                yield f"""<meta http-equiv="refresh" content="{str(refreshtime)}">""" #print_subtitles(SubtText.value,TextDisplaySpeed.value,True)/10
                SubtText.value = ""
            else:
                yield f"""<meta http-equiv="refresh" content="0.1">"""
            #if(SubtText.value)!=oldval:
            #    yield SubtText.value+'<br/>n'
            #    oldval = SubtText.value
            #else:
            #    yield SubtText.value+'<br/>n'
            #for line in iter(proc.stdout.readline,''):
            #for line in SubtText.value:
            #    time.sleep(0.03)                           # Don't need this just shows the text streaming
            #    yield line#.rstrip() + '<br/>n'
    
        return flask.Response(inner(), mimetype='text/html')  # text/html is required for most browsers to show th$
    app.run()

Окно с субтитрами:http://localhost:5000/subtitles/

Окно с индикаторами:http://localhost:5000/info/

from obswebsocket import obsws, events, requests

class OBS_Websocket():
    host = "localhost"
    port = 4455
    password = "ПАРОЛЬ В WEBSOCKET OBS, ВКЛЮЧИТЕ ЕГО ТАМ ДЛЯ НАЧАЛА"
    connected = False
    ws = None

    def check_connection(self):
        if not self.connected:
            try:
                self.ws = obsws(self.host, self.port, self.password)
                self.ws.connect()
                self.connected = True
                return True
            except BaseException as err:
                print('[OBS WS CONNECT ERR]',err)
                self.connected = False
                return False
        else:
            return True

    def call_get(self, request):
        try:
            result = self.ws.call(request)
            return dict(result.datain)
        except BaseException as err:
            print('[OBS WS REQ GET ERR]', err)
            self.connected = False
            return None

    def call(self, request):
        try:
            self.ws.call(request)
            return True
        except BaseException as err:
            print('[OBS WS REQ SIMPLE ERR]', err)
            self.connected = False
            return False

    def get_stream_status(self) -> dict:
        if self.check_connection():
            stream_status = self.call_get(requests.GetStreamStatus())
            if stream_status is not None:
                return stream_status
        return {"outputActive": False}
    #https://github.com/obsproject/obs-websocket/blob/master/docs/generated/protocol.md#getstreamstatus
    # outputActive outputReconnecting outputTimecode outputDuration outputCongestion outputBytes outputSkippedFrames outputTotalFrames

    def set_scene(self, scene_name:str) -> bool: #NetTyanChat NetTyan NetTyan NetTyanDisclaimer
        if self.check_connection():
            return self.call(requests.SetCurrentProgramScene(sceneName=scene_name))

    def set_record(self, enable:bool) -> bool:
        if self.check_connection():
            if enable:
                return self.call(requests.StartRecord())
            else:
                return self.call(requests.StopRecord())

    def set_stream(self, enable:bool) -> bool:
        if self.check_connection():
            if enable:
                return self.call(requests.StartStream())
            else:
                return self.call(requests.StopStream())

import requests
import json
import threading
import os
# pip install python-dotenv
from dotenv import load_dotenv
# pip install google-auth-oauthlib
# pip install google-api-python-client
from google_auth_oauthlib.flow import InstalledAppFlow
import random
from googleapiclient.discovery import build
import traceback

print('imported AI YT0')
def eztime():
    return datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')


def tm(x):
    return datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')


print('imported AI YT01')


def YoutubeChatListener(ctx, twitch_actions_queue, trovo_actions_queue, ctx_chat):
    print('0[PRE PRE PRE INIT YT + TWITCH] yt listener start....')
    load_dotenv()
    print('[PRE PRE PRE INIT YT + TWITCH] yt listener start....')

    def CheckApp(youtube):
        if youtube is None and ctx.YouTubeAppEnabled:
            youtube = AuthorizeApp()
        return youtube

    def AuthorizeApp():
        file = "zHyperAI_Social/youtube/client_secret.json"
        flow = InstalledAppFlow.from_client_secrets_file(file, scopes={
            'openid',
            'https://www.googleapis.com/auth/userinfo.email',
            'https://www.googleapis.com/auth/userinfo.profile',
            'https://www.googleapis.com/auth/youtube',
            'https://www.googleapis.com/auth/youtube.force-ssl',
            'https://www.googleapis.com/auth/youtube.readonly',
        })
        flow.run_local_server(
            host='localhost',
            port=5500,
            authorization_prompt_message="")
        credentials = flow.credentials
        # Building the youtube object:
        youtube = build('youtube', 'v3', credentials=credentials)

        # Settings
        _delay = 1

        # https://github.com/shieldnet/Youtube-livestream-api-bot/blob/master/youtubechat/ytchat.py
        # delete ban

        # https://github.com/nategentile/ban_youtube_bots/blob/main/main.py
        return youtube

    youtube = None
    liveChatId = None

    def getLiveChatId(yt_liveChatId, LIVE_STREAM_ID):
        nonlocal youtube
        """
        It takes a live stream ID as input, and returns the live chat ID associated with that live stream

        LIVE_STREAM_ID: The ID of the live stream
        return: The live chat ID of the live stream.
        """
        if yt_liveChatId is None and ctx.YouTubeAppEnabled:
            stream = youtube.videos().list(
                part="liveStreamingDetails",
                id=LIVE_STREAM_ID,  # Live stream ID
            )

            yt_response = stream.execute()
            # print("nLive Stream Details:  ", json.dumps(response, indent=2))

            yt_liveChatId = yt_response['items'][0]['liveStreamingDetails']['activeLiveChatId']
            print("nLive Chat ID: ", yt_liveChatId)
        return yt_liveChatId

    # Access user's channel Name:
    def getUserName(userId):
        """
        It takes a userId and returns the userName.

        userId: The user's YouTube channel ID
        return: User's Channel Name
        """
        channelDetails = youtube.channels().list(
            part="snippet",
            id=userId,
        )
        yt_response = channelDetails.execute()
        # print(json.dumps(response, indent=2))
        userName = yt_response['items'][0]['snippet']['title']
        return userName

    def yt_execute(yt_snippet):
        try:
            response = yt_snippet.execute()
            return response
        except BaseException as err:
            print('[YT ERR] err while executing:', err)
            return False

    def yt_exec(yt_snippet):
        response = yt_execute(yt_snippet)
        if response is False:
            print('[YT ERR EXEC] провалена 1 попытка выполнить запрос, пробуем снова')
            response = yt_execute(yt_snippet)
        return response

    # print(getUserName("UC0YXSy_J8uTDEr7YX_-d-sg"))
    def tempban(yt_liveChatId, channel_id, timee=10):
        nonlocal youtube
        print('до попытки бана')
        ban = youtube.liveChatBans().insert(
            part="snippet",
            body={
                "snippet": {
                    "liveChatId": yt_liveChatId,
                    "type": "temporary",
                    "banDurationSeconds": timee,
                    "bannedUserDetails": {
                        "channelId": str(channel_id)
                    }
                }
            }
        )
        print("[YT LIVECHAT] BAN TO 4ell sent!", yt_exec(ban))

    def sendReplyToLiveChat(yt_liveChatId, message):
        nonlocal youtube
        """
        It takes a liveChatId and a message, and sends the message to the live chat.

        liveChatId: The ID of the live chat to which the message should be sent
        message: The message you want to send to the chat
        """
        if not isinstance(message, str):
            message = "[AI] Сообщение ответа не прошло фильтрацию [ЭТАП4]."
        if len(message) >= 200:
            print('[YOUTUBE LIVECHAT] ДЛИНА СООБЩЕНИЯ ПЕРВЫСИЛО МАКСИМУМ!', len(message))
            message = message[0:150]
        reply = youtube.liveChatMessages().insert(
            part="snippet",
            body={
                "snippet": {
                    "liveChatId": yt_liveChatId,
                    "type": "textMessageEvent",
                    "textMessageDetails": {
                        "messageText": message,
                    }
                }
            }
        )
        print("[YT CHAT BOT] Send message response:", yt_exec(reply))

    def getYoutubeUserId(YOUTUBE_STREAM_API_KEY, YouTubeName):
        channel_ids = requests.get(
            f'https://www.googleapis.com/youtube/v3/search?part=id&q={YouTubeName}&type=channel&key={YOUTUBE_STREAM_API_KEY}').json()[
            'items']
        if len(channel_ids) > 0:
            channel_id = channel_ids[0]['id']['channelId']
            return channel_id
        return None

    # import time

    # pip install pytchat
    # Set API key and YouTube video ID
    # добывается в гугл клауде https://console.cloud.google.com/apis/
    from zHyperAI_Social.SocialConfigs import YOUTUBE_STREAM_API_KEY

    # Set YouTube channel ID КАНАЛ ОТКУДА БЕРЕМ СТРИМ. ID канала узнать можно через код элемента поиск channel id
    # [TEST] The Good Life Radio x Sensual Musique https://www.youtube.com/channel/UChs0pSaEoNLV4mevBFGaoKA
    from zHyperAI_Social.SocialConfigs import CHANNEL_ID
    

    # Get channel information
    # чисто url самого канала и его описания иконки и т д
    # url = f"https://www.googleapis.com/youtube/v3/channels?part=snippet%2CcontentDetails%2Cstatistics&id={CHANNEL_ID}&key={API_KEY}"

    # юрл стрима текущего

    YoutubeStreamURL = f"https://www.googleapis.com/youtube/v3/search?part=snippet&channelId={CHANNEL_ID}&eventType=live&type=video&key={YOUTUBE_STREAM_API_KEY}"


    from twitchAPI import Twitch
    from twitchAPI.oauth import UserAuthenticator
    from twitchAPI.types import AuthScope, ChatEvent
    from twitchAPI.chat import Chat, EventData, ChatMessage, ChatSub, ChatCommand
    import asyncio

    from zHyperAI_Social.SocialConfigs import TWITCH_APP_ID, TWITCH_APP_SECRET, TWITCH_TARGET_CHANNEL

    TWITCH_USER_SCOPE = [AuthScope.CHAT_READ, AuthScope.CHAT_EDIT]
    
    twitch_chat = None

    async def twitch_chat_reply(ninp: str):
        nonlocal twitch_chat
        try:
            await twitch_chat.send_message(TWITCH_TARGET_CHANNEL, ninp)
        except BaseException as err:
            print('[TWITCH LIVECHAT ERR] не удалось отправить сообщение', ninp, 'в twitch chat потому что', err)

    async def on_ready(ready_event: EventData):
        print('[TWTICH BOT LOAD] Bot is ready for work, joining channels')

        await ready_event.chat.join_room(TWITCH_TARGET_CHANNEL)
        await twitch_chat_reply(
            f"[AI] [CONNECTED->{datetime.now().strftime('%M:%S')}] Подключен twitch! Всем привет, система работает =)")

    async def on_message(msg: ChatMessage):
        twitch_username = msg.user.name
        # print(f'[TWITCH CHAT {msg.room.name}] {msg.user.name}: {msg.text}')
        msg = {"env": "twitch", "msg": msg.text, "user": twitch_username,
               "processing_timestamp": time.time_ns(), "date": eztime()}
        # pre, rank, user, msg, clan, team, server, serverMode, chat_type, precision
        if twitch_username in ctx.botNicknames:
            print('[YT] Встречено собственное сообщение', msg["user"], 'вносим в базу', msg["msg"])
            # ctx_chatOwn.append(msg)
            ###ctx_chatOwn = ctx_chatOwn + [msg]
            # ctx.LastMineChatInteract = datetime.now()
        else:
            print(f"[{datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}] [TWITCH CHAT]", msg["user"], '>',
                  msg["msg"])
            ctx_chat.append(msg)

    # this will be called whenever someone subscribes to a channel ПЛАТНАЯ ПОДПИСКА
    async def on_sub(sub: ChatSub):
        print(f'[TWITCH +SUB] New subscription in {sub.room.name}, type: {sub.sub_plan}, msg: {sub.sub_message}')

    # this will be called whenever the !reply command is issued
    async def test_command(cmd: ChatCommand):
        if len(cmd.parameter) == 0:
            await cmd.reply('you did not tell me what to reply with')
        else:
            await cmd.reply(f'{cmd.user.name}: {cmd.parameter}')

    async def run_twitch_bot():
        nonlocal twitch_chat
        twitch = await Twitch(TWITCH_APP_ID, TWITCH_APP_SECRET)
        auth = UserAuthenticator(twitch, TWITCH_USER_SCOPE)
        token, refresh_token = await auth.authenticate()
        await twitch.set_user_authentication(token, TWITCH_USER_SCOPE, refresh_token)
        # await twitch.set_user_authentication('vi4veb8whrz6uacio4ilj9pmkrimk3', TWITCH_USER_SCOPE, ) #access token после ручного запроса
        twitch_chat = await Chat(twitch)
        twitch_chat.register_event(ChatEvent.READY, on_ready)
        twitch_chat.register_event(ChatEvent.MESSAGE, on_message)
        twitch_chat.register_event(ChatEvent.SUB, on_sub)
        # you can directly register commands and their handlers, this will register the !reply command
        twitch_chat.register_command('reply', test_command)
        twitch_chat.start()
        # ЗАКРЫТИЕ!
        # chat.stop()
        # await twitch.close()

    # lets run our setup
    # asyncio.run(run_twitch_bot())
    print('НАЧИНАЕМ ЧЕКАТЬ ЮТУБ...')

    def twitch_actions_executor_func():
        while True:
            if twitch_chat is not None:
                t_act_inp = twitch_actions_queue.get()
                t_act = t_act_inp.get("action", "")
                try:
                    if t_act == "reply":
                        asyncio.run(twitch_chat_reply("[AI] " + t_act_inp.get("msg", "пустота")))
                        time.sleep(1)
                    # elif t_act == "ban":
                    #    if channel_id:
                    #        print('user', channel_id)
                    #        tempban(liveChatId, channel_id=channel_id,
                    #                timee=t_act_inp.get("bantime", 20))
                    #        time.sleep(1)
                    #    else:
                    #        print("БАН НЕ ВЫДАН ТАК КАК НЕ СООБЩЕНО ID")
                except BaseException as err:
                    print('TWICH action print queue err, q=', t_act)
                    print('ОШИБКА ВЫВОДА В ЧАТ TWITCH! ', err)
                    print('ТЕКСТ ОБ***Й ОШИБКИ', traceback.format_exc())
            time.sleep(1)

    def run_twitch_bot_func():
        asyncio.run(run_twitch_bot())
        tt = threading.Thread(target=twitch_actions_executor_func, daemon=True)
        tt.start()

    print('LELL')
    t = threading.Thread(target=run_twitch_bot_func, daemon=True)
    # loop = asyncio.get_event_loop()
    # loop.run_until_complete(run_twitch_bot())

    #
    twitch_started = False
    # выше так было
    # а теперь стало тк тест надо же сделать

    # t.start()
    # twitch_started = True
    from zHyperAI_Social.TrovoClient import trovo_client_thread
    print('STARTING YT CHECKER! 00')
    trovo_started = False
    trovo_thread = trovo_client_thread(ctx_chat, trovo_actions_queue)
    print('STARTING YT CHECKER! 01')
    while ctx.ThreadsActived:
        if ctx.YouTubeCommentCheckerEnabled:
            print('[PRE INIT YT] включил коммент чекер? вход в ветку ютуба и твича для запуска непосредственно')
            if not trovo_started:
                try:
                    trovo_thread.start()
                except BaseException as err:
                    print('[TROVO]ОШИБКА ПОДКЛЮЧЕНИЯ! TROVO BOT! ', err)
                    print('[TROVO]ТЕКСТ ОБ***Й ОШИБКИ', traceback.format_exc())
                    print("n[TROVO]=== КОНЕЦ ОШИБКИ ====")
                trovo_started = True

            if not twitch_started:
                try:
                    t.start()

                except BaseException as err:
                    print('[TWITCH]ОШИБКА ПОДКЛЮЧЕНИЯ! TWITCH BOT! ', err)
                    print('[TWITCH]ТЕКСТ ОБ***Й ОШИБКИ', traceback.format_exc())
                    print("n[TWITCH]=== КОНЕЦ ОШИБКИ ====")
                    twitch_error = True
                twitch_started = True
            try:
                print('[PRE INIT YT] COMMENT CHECHING ENABLED!!! RUNNING TWITCH BOT...')

                print('[PRE INIT YT] TWITCH INIT ENDED! RUNNING YT BOT...')
                response = requests.get(YoutubeStreamURL)
                print(response)
                streams = json.loads(response.text).get('items', [])
                chat = None
                VIDEO_ID = None
                liveChatId = None
                print('YT>> отправлен запрос к каналу ютуб...')
                if (len(streams) > 0):
                    firstStream = streams[0]
                    VIDEO_ID = firstStream['id']['videoId']
                    print('YT>>стрим найден и подключен. ', firstStream)
                    chat = pytchat.LiveChat(video_id=VIDEO_ID)
                    StreamActived = True
                    youtube = CheckApp(youtube)
                    liveChatId = getLiveChatId(liveChatId, VIDEO_ID)
                    # https://github.com/taizan-hokuto/pytchat/wiki/LiveChat
                else:
                    StreamActived = False
                    time.sleep(10)
                    print('YT>>ERR>> на канале стримов нет в данный момент')
                while ctx.YouTubeCommentCheckerEnabled and StreamActived and chat is not None and chat.is_alive():
                    answered = False
                    try:
                        if len(ctx.YoutubeActionsQueue) > 0:
                            if ctx.YouTubeAppEnabled:
                                q = ctx.YoutubeActionsQueue[0]
                                youtube = CheckApp(youtube)
                                if liveChatId is not None and VIDEO_ID is not None:
                                    liveChatId = getLiveChatId(liveChatId, VIDEO_ID)
                                if youtube is not None and liveChatId is not None:
                                    act = q.get("action", "")
                                    try:
                                        if act == "reply":
                                            sendReplyToLiveChat(liveChatId, "[AI] " + q.get("msg", "пустота"))
                                            time.sleep(1)
                                        elif act == "ban":
                                            # if q.get("ytname", None) is not None:
                                            #   channel_id = getYoutubeUserId(YOUTUBE_STREAM_API_KEY,q.get("ytname"))
                                            channel_id = q.get("youtube_user_channel_id", None)

                                            if channel_id:
                                                print('ban channel_id', channel_id)
                                                tempban(liveChatId, channel_id=channel_id,
                                                        timee=q.get("bantime", 20))
                                                time.sleep(1)
                                            else:
                                                print("БАН НЕ ВЫДАН ТАК КАК НЕ СООБЩЕНО ID")
                                    except BaseException as err:
                                        print('youtube action print queue err, q=', q)
                                        print('ОШИБКА ВЫВОДА В ЧАТ ЮТУБА! ', err)
                                        print('ТЕКСТ ОБ***Й ОШИБКИ', traceback.format_exc())
                                time.sleep(0.2)
                                ctx.YoutubeActionsQueue.pop(0)
                                answered = True
                    except BaseException as err:
                        if not answered and len(ctx.YoutubeActionsQueue) > 0:
                            ctx.YoutubeActionsQueue.pop(0)
                        print('ОШИБКА ПОДКЛЮЧЕНИЯ! ПОХОЖЕ СТРИМ ЗАКОНЧИЛСЯ1! ', err)
                        print('ТЕКСТ ОБ***Й ОШИБКИ', traceback.format_exc())
                        print("n=== КОНЕЦ ОШИБКИ ====")
                        ctx.IsYTChatConnected = False
                        time.sleep(3)
                    try:
                        data = chat.get()

                        items = data.items
                        # print("lol", items,chat)
                        # обработка каждого сообщения в чате
                        for c in items:
                            # getYoutubeUserId(YOUTUBE_STREAM_API_KEY,c.author.name)
                            if c.message == "!hello lol":
                                ctx.YoutubeActionsQueue.append({"action": "reply", "msg": "hello" + c.author.name})
                            ytname = c.author.name
                            # print(f"YT>>{c.datetime} [{col(str(thissrank))}|{col(ytname)}] {col(c.message, 'yellow')}")
                            msg = {"env": "youtube", "msg": c.message, "user": ytname,
                                   "youtube_user_channel_id": c.author.channelId,
                                   "youtube_moderator": c.author.isChatModerator,
                                   "processing_timestamp": time.time_ns(),
                                   "date": eztime()}
                            # pre, rank, user, msg, clan, team, server, serverMode, chat_type, precision
                            if (msg["user"] in ctx.botNicknames):
                                print('[YT] Встречено собственное сообщение', msg["user"], 'вносим в базу', msg["msg"])
                                # ctx_chatOwn.append(msg)
                                ###ctx_chatOwn = ctx_chatOwn + [msg]
                                # ctx.LastMineChatInteract = datetime.now()
                            else:
                                print(f"[{datetime.now().strftime('%H:%M:%S')}] [YOUTUBE CHAT]", msg["user"], '>',
                                      msg["msg"])
                                ctx_chat.append(msg)

                        ctx.IsYTChatConnected = True
                        time.sleep(2)
                    except BaseException as err:
                        print('2ОШИБКА ПОДКЛЮЧЕНИЯ! ПОХОЖЕ СТРИМ ЗАКОНЧИЛСЯ2! ', err)
                        print('ТЕКСТ ОБ***Й ОШИБКИ', traceback.format_exc())
                        print("n=== КОНЕЦ ОШИБКИ ====")
                        ctx.IsYTChatConnected = False
                        time.sleep(10)
            except BaseException as err:
                print('1ОШИБКА ПОДКЛЮЧЕНИЯ! ПОХОЖЕ СТРИМ ЗАКОНЧИЛСЯ111! ', err)
                print('ТЕКСТ ОБ***Й ОШИБКИ', traceback.format_exc())
                print("n=== КОНЕЦ ОШИБКИ ====")
                ctx.IsYTChatConnected = False
                time.sleep(10)
        time.sleep(0.1)

import contextlib
import io
import json
import os
import time
from argparse import ArgumentParser
from dataclasses import dataclass
import numpy as np
import soundfile
import torch
from omegaconf import open_dict

from nemo.collections.asr.parts.utils.rnnt_utils import Hypothesis
from nemo.collections.asr.parts.utils.streaming_utils import CacheAwareStreamingAudioBuffer
from nemo.collections.asr.parts.utils.transcribe_utils import setup_model
from nemo.utils import logging


def extract_transcriptions(hyps):
    """
        The transcribed_texts returned by CTC and RNNT models are different.
        This method would extract and return the text section of the hypothesis.
    """
    if isinstance(hyps[0], Hypothesis):
        transcriptions = []
        for hyp in hyps:
            transcriptions.append(hyp.text)
    else:
        transcriptions = hyps
    return transcriptions


def calc_drop_extra_pre_encoded(asr_model, step_num, pad_and_drop_preencoded):
    # for the first step there is no need to drop any tokens after the downsampling as no caching is being used
    if step_num == 0 and not pad_and_drop_preencoded:
        return 0
    else:
        return asr_model.encoder.streaming_cfg.drop_extra_pre_encoded


def perform_streaming(
    asr_model, streaming_buffer, compare_vs_offline=False, debug_mode=False, pad_and_drop_preencoded=False, autocast_enabled=True
):
    batch_size = len(streaming_buffer.streams_length)
    if (autocast_enabled):
        logging.info("AMP (autocast) enabled!n")
        autocast = torch.cuda.amp.autocast
    else:
        @contextlib.contextmanager
        def autocast():
            yield
    if compare_vs_offline:
        # would pass the whole audio at once through the model like offline mode in order to compare the results with the stremaing mode
        # the output of the model in the offline and streaming mode should be exactly the same

        with torch.inference_mode():
            with autocast():
                processed_signal, processed_signal_length = streaming_buffer.get_all_audios()
                with torch.no_grad():
                    (
                        pred_out_offline,
                        transcribed_texts,
                        cache_last_channel_next,
                        cache_last_time_next,
                        cache_last_channel_len,
                        best_hyp,
                    ) = asr_model.conformer_stream_step(
                        processed_signal=processed_signal,
                        processed_signal_length=processed_signal_length,
                        return_transcription=True,
                    )
        final_offline_tran = extract_transcriptions(transcribed_texts)
        logging.info(f" Final offline transcriptions:   {final_offline_tran}")
    else:
        final_offline_tran = None

    cache_last_channel, cache_last_time, cache_last_channel_len = asr_model.encoder.get_initial_cache_state(
        batch_size=batch_size
    )

    previous_hypotheses = None
    streaming_buffer_iter = iter(streaming_buffer)
    pred_out_stream = None
    for step_num, (chunk_audio, chunk_lengths) in enumerate(streaming_buffer_iter):
        with torch.inference_mode():
            with autocast():
                # keep_all_outputs needs to be True for the last step of streaming when model is trained with att_context_style=regular
                # otherwise the last outputs would get dropped

                with torch.no_grad():
                    (
                        pred_out_stream,
                        transcribed_texts,
                        cache_last_channel,
                        cache_last_time,
                        cache_last_channel_len,
                        previous_hypotheses,
                    ) = asr_model.conformer_stream_step(
                        processed_signal=chunk_audio,
                        processed_signal_length=chunk_lengths,
                        cache_last_channel=cache_last_channel,
                        cache_last_time=cache_last_time,
                        cache_last_channel_len=cache_last_channel_len,
                        keep_all_outputs=streaming_buffer.is_buffer_empty(),
                        previous_hypotheses=previous_hypotheses,
                        previous_pred_out=pred_out_stream,
                        drop_extra_pre_encoded=calc_drop_extra_pre_encoded(
                            asr_model, step_num, pad_and_drop_preencoded
                        ),
                        return_transcription=True,
                    )

        if debug_mode:
            logging.info(f"Streaming transcriptions: {extract_transcriptions(transcribed_texts)}")

    final_streaming_tran = extract_transcriptions(transcribed_texts)
    logging.info(f"Final streaming transcriptions: {final_streaming_tran}")

    if compare_vs_offline:
        # calculates and report the differences between the predictions of the model in offline mode vs streaming mode
        # Normally they should be exactly the same predictions for streaming models
        pred_out_stream_cat = torch.cat(pred_out_stream)
        pred_out_offline_cat = torch.cat(pred_out_offline)
        if pred_out_stream_cat.size() == pred_out_offline_cat.size():
            diff_num = torch.sum(pred_out_stream_cat != pred_out_offline_cat).cpu().numpy()
            logging.info(
                f"Found {diff_num} differences in the outputs of the model in streaming mode vs offline mode."
            )
        else:
            logging.info(
                f"The shape of the outputs of the model in streaming mode ({pred_out_stream_cat.size()}) is different from offline mode ({pred_out_offline_cat.size()})."
            )

    return final_streaming_tran, final_offline_tran


from struct import pack, unpack
import librosa
import soundfile as sf
def recover_wav(f):  # на ВХОД (Union object io.BytesIO) ИЛИ (BinaryIO (это open(file,'rb+') ) выдаёт то же что и на ВХОД
    wav_header = "4si4s4sihhiihh4si"
    data = list(unpack(wav_header, f.read(44)))
    assert data[0] == b'RIFF'
    assert data[2] == b'WAVE'
    assert data[3] == b'fmt '
    assert data[4] == 16
    assert data[-2] == b'data'
    assert data[1] == data[-1] + 36
    f.seek(0, 2)
    filesize = f.tell()
    datasize = filesize - 44
    data[-1] = datasize
    data[1] = datasize + 36
    f.seek(0)
    f.write(pack(wav_header, *data))
    return f
def prepare_input_audio(f,orig_sr=48000,orig_channels=2):
    recover_wav(f)
    y, sr = sf.read(f, format='RAW', samplerate=orig_sr, channels=orig_channels, subtype='PCM_16',
                    dtype='float32')  # ,subtype='FLOAT' ,dtype='float32',dtype='int16'
    f.close()
    y = y.transpose()
    if orig_channels>1:
        y = librosa.core.to_mono(y).T
    y = librosa.core.resample(y, orig_sr=sr, target_sr=16000).T
    return y
def prepare_input_audiofile(audio_file_path,orig_sr=48000,orig_channels=2):
    fileOpen = open(audio_file_path, 'rb+')
    filee = fileOpen.read()
    f = io.BytesIO(filee)
    fileOpen.close()
    return prepare_input_audio(f,orig_sr=orig_sr,orig_channels=orig_channels)

def save_outstream_to_file(audio,out_audio_path='my_24bit_file.wav'):
    sf.write(out_audio_path, audio, 16000)
# SAVING FILE
#sf.write('my_24bit_file.wav', y, 16000)

voice_recog_model_name = "stt_ru_fastconformer_hybrid_large_pc"
@dataclass
class StreamingRecogArgsConfig:
    pad_and_drop_preencoded = False  # would perform the caching for all steps including the first step.
    compare_vs_offline = False #You may drop the '--debug_mode' and '--compare_vs_offline' to speedup the streaming evaluation.
    # If compare_vs_offline is not used, then significantly larger batch_size can be used.
    use_amp = True
    device = "cuda" #cuda or cpu
    chunk_size = 100  # The chunk_size of 100 would be 100*4*10=4000ms for a model with 4x downsampling and 10ms shift in feature extraction.
    batch_size = 32
    shift_size = -1  # The shift_size to be used for models trained with full context and offline models
    left_chunks = 2  # The number of left chunks to be used as left context via caching for offline models
    debug_mode = False
    autocast_enabled = True
    
    
thisfolder = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
    
    
@dataclass
class TranscriptionConfig:
    model_path = f"{thisfolder}/{voice_recog_model_name}/{voice_recog_model_name}.nemo"  # Path to a .nemo file
    pretrained_name = voice_recog_model_name  # Name of a pretrained model
    cuda = -1

def model_init(args,cfg):
    logging.info(f"Using local ASR model from {cfg.model_path}")
    asr_model, model_name = setup_model(cfg, map_location=torch.device(args.device))

    #logging.info(asr_model.encoder.streaming_cfg)
    if (
        args.use_amp
        and torch.cuda.is_available()
        and hasattr(torch.cuda, 'amp')
        and hasattr(torch.cuda.amp, 'autocast')
    ):
        logging.info(f"AMP (AUTOCAST) set to {str(args.autocast_enabled)} (in config)!n")
    else:
        args.autocast_enabled = False
    # configure the decoding config
    decoding_cfg = asr_model.cfg.decoding
    with open_dict(decoding_cfg):
        decoding_cfg.strategy = "greedy"
        decoding_cfg.preserve_alignments = False
        if hasattr(asr_model, 'joint'):  # if an RNNT model
            decoding_cfg.greedy.max_symbols = 10
            decoding_cfg.fused_batch_size = -1
        asr_model.change_decoding_strategy(decoding_cfg)

    asr_model = asr_model.to(args.device)
    asr_model.eval()

    # chunk_size is set automatically for models trained for streaming. For models trained for offline mode with full context, we need to pass the chunk_size explicitly.
    if args.chunk_size > 0:
        if args.shift_size < 0:
            shift_size = args.chunk_size
        else:
            shift_size = args.shift_size
        asr_model.encoder.setup_streaming_params(
            chunk_size=args.chunk_size, left_chunks=args.left_chunks, shift_size=shift_size
        )

    streaming_buffer = CacheAwareStreamingAudioBuffer(
        model=asr_model,
        online_normalization=False,
        pad_and_drop_preencoded=args.pad_and_drop_preencoded,
    )
    return asr_model, streaming_buffer
def model_transcribe( asr_model, streaming_buffer,args, audio_samples=None, audio_file=None, audio_settings = None):
    start_time = time.time()
    logging.info('PERFORMING TRANSCRIBE STREAMING STARTED!')
    if audio_settings is None:
        audio_settings = {"sr":48000,"channels":2}
    if audio_samples is None and audio_file is None:
        print('ВНИМАНИЕ!!!!! АРГУМЕНТОВ НЕТ!!! ЗАКРЫТИЕ ТРАНСКРАЙБА')
        return "ВЫ ДАЛИ МНЕ ПУСТОТУ!"
    if audio_file is not None:
        audio_samples = prepare_input_audiofile(audio_file, audio_settings["sr"], audio_settings["channels"])
    else:
        audio_samples = prepare_input_audio(audio_samples, audio_settings["sr"], audio_settings["channels"])
    final_streaming_tran = "НИЧЕГО НЕ РАСПОЗНАНО"
    if audio_samples is not None:
        streaming_buffer.reset_buffer()
        processed_signal, processed_signal_length, stream_id = streaming_buffer.append_audio(audio_samples,
                                                                                             stream_id=-1)
        final_streaming_tran_mas, _ = perform_streaming(
            asr_model=asr_model,
            streaming_buffer=streaming_buffer,
            compare_vs_offline=args.compare_vs_offline,
            pad_and_drop_preencoded=args.pad_and_drop_preencoded,
        )
        if len(final_streaming_tran_mas)>0:
            final_streaming_tran = "".join(final_streaming_tran_mas)

    end_time = time.time()
    logging.info(f"The whole streaming process took: {round(end_time - start_time, 2)}s")
    return final_streaming_tran

class NemoSpeechTranscriber():
    """TRANSCRIBER MAIN CLASS"""

    def __init__(self):
        self.args = StreamingRecogArgsConfig()
        self.cfg = TranscriptionConfig()
        self.asr_model = None
        self.streaming_buffer = None
        self.initialized = False

    def check_initialization(self):
        if not self.initialized:
            logging.info('TRANSCRIBER init...')
            start_time = time.time()
            self.asr_model, self.streaming_buffer = model_init(self.args, self.cfg)
            logging.info(f'TRANSCRIBER init ENDED! Time:{round(time.time() - start_time, 2)}s')
            self.initialized = True
        return self.initialized

    def audio_transcribe(self,audio_samples=None,audio_file=None,audio_settings=None):

        result = model_transcribe(audio_samples=audio_samples, audio_file=audio_file, audio_settings=audio_settings,
                                  asr_model=self.asr_model, streaming_buffer=self.streaming_buffer, args=self.args)
        return result
def main_debug():
    args = StreamingRecogArgsConfig()
    cfg = TranscriptionConfig()

    asr_model, streaming_buffer = model_init(args, cfg)
    start_time = time.time()
    def debugTestAudiofiles():
        audiofile_list = ["test.wav"]
        settings_dict = {"sr": 48000, "channels": 1}
        #audiofile_list = ["test.wav","test1.wav","test2vloger.wav","test3.wav","test4old.wav"]
        for audiofile in audiofile_list:

            result = model_transcribe(audio_samples=None, audio_file=audiofile, audio_settings=settings_dict,
                                      asr_model=asr_model, streaming_buffer=streaming_buffer, args=args)
            print('РЕЗУЛЬТАТ 1 ОКОНЧЕН! ТРАНСКРИПЦИЯ:',result)

    debugTestAudiofiles()
    end_time = time.time()
    print('ВСЁ ЗАВЕРШЕНО! РЕЗУЛЬТАТ:',{round(end_time - start_time, 2)},'s')

def file_to_bytes_io(filename):
    fileOpen = open(filename, 'rb+')
    filee = fileOpen.read()
    samples_file = io.BytesIO(filee)
    fileOpen.close()
    return samples_file
if __name__ == '__main__':
    transcriber = NemoSpeechTranscriber()
    transcriber.check_initialization()

Вот не поверите. МИ-КРО-ФОН! Да. Отсоединил его, и всё заработало. Причём, дело было не в наличии микрофона, а в самом микрофоне! Он был очень старый, но кто бы мог подумать, что система поведёт себя подобным образом?! Именно при нагрузке и именно с этим скриптом Python всё вылетало к чертям. Возможно, с ним было парочку блускринов и в других программах, но я этому особо значения не придавал.

У вас есть деньги или ненужная видюха >16G — буду очень благодарен мощной видюхе как в облаке, как и в реале) Сейчас у меня б/у 3090, она очень медлит с лламой (2 минуты на 100 токенов, ужас), потому-то я особо и не могу сильно развенуться для дообучения фредов, а уж тем более ллам...