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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。
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# Decrypted databases and keys - NEVER upload
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all_keys.json
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wechat_key.txt
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config.json
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decrypted/
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decoded_images/
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*.db
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*.db-shm
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*.db-wal
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*.db.tmp_monitor
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# Chat export/transcription output files (contain private message data)
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*_export*.json
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*_transcribed*.json
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# Hook outputs
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hook_output.txt
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hook_start_output.txt
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hook_stderr.txt
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run_hook.bat
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# Python
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__pycache__/
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*.py[cod]
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*.egg-info/
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# OS
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.DS_Store
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Thumbs.db
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# Compiled binaries and output
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find_all_keys_macos
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decoded_voices/
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voice_transcriptions.json
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