Belugary
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feat: 给 transcribe_voice 工具加持久化缓存 (#58)
Whisper 本地推理在 CPU 下每条语音数秒到数十秒，且同一段 voice_data
产出相同 text，非常适合缓存。新增 voice_transcriptions.json 持久化
存储，命中时跳过 DB 查询、SILK 解码和 Whisper 推理全链路。
关键技术选择：
- 缓存 key 用 json.dumps([username, local_id])，即使 username 含
分隔符也不冲突
- 写入走 tmp + os.replace 原子替换，进程中断不会损坏主文件
- 条目记录 model_size，Whisper 默认模型升级后旧条目自动失效
- 空转录也缓存（配合 model_size 失效），避免静音片段每次重跑
- threading.Lock 防御并发 load/save 竞态
- 首次 OSError 写 stderr 警告一次，后续静默避免刷屏
小的行为改进：resolve_username 移到 whisper/pysilk 导入探测之前，
bad chat_name 情况下不再需要 whisper 已安装也能给出"找不到聊天对象"
的错误提示。
15 个新测试：持久化 roundtrip、UTF-8 保留、corrupt JSON 容错、原子
写、写前失败不污染主文件、并发 load/save、缓存命中跳过重活、model
不匹配视为 miss、key 对含分隔符 username 的防御。全部通过。