ZeasyAlexandClaude Opus 5
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Monorepo-Geruest fuer neun Streamer-Tools plus den Ingest-Daemon, der unter sechs davon liegt. Enthaelt: - docs/: Ueberblick, Architektur, Twitch-Integration, Datenmodell, Roadmap, Setup, Hebel-Analyse und den MVP-Plan "Clip-Knopf" - docs/projects/: je eine Spezifikation pro Tool - docs/decisions/: vier ADRs (TS-Monorepo, SQLite, EventSub/IRC, Docker) - docker/: Image mit ffmpeg und whisper.cpp, abhaengigkeitsfreier Entrypoint mit check-env, fetch-model und calibrate - config/layout.yaml: aus einem VOD-Screenshot eingemessener Facecam-Ausschnitt (440x330 oben links, Chat-Overlay ab x=1270) Noch kein Anwendungscode - Scheibe S0 aus docs/07-mvp-plan.md. Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_013VTGjd92LsDDWF3frd9FTB
3.1 KiB
ADR-0004: Betrieb in Docker
Status: akzeptiert · Datum: 2026-09-09
Kontext
Das Toolkit braucht ffmpeg, ein Whisper-Modell, Node und SQLite. Der Check der
Zielmaschine ergab: kein ffmpeg, kein pnpm, Python 3.14 (für das
ctranslate2 — die Basis von faster-whisper — noch keine verlässlichen Wheels
liefert), keine NVIDIA-GPU. Das Toolkit soll auf Abdus Stream-PC laufen, also
auf einem Rechner, dessen Umgebung sich unabhängig vom Projekt ändert.
Entscheidung
Alles läuft in Containern, orchestriert über docker-compose. Die einzige
Voraussetzung auf dem Stream-PC ist Docker Desktop und OBS.
Begründung
- Die gesamte Toolchain (Node 22, ffmpeg mit libx264/libass, whisper.cpp, das Sprachmodell) ist im Image festgeschrieben. Kein "läuft bei mir".
- Der Python-Konflikt entfällt vollständig, weil kein Python mehr gebraucht wird (siehe ADR-0001, aktualisiert).
- Updates sind ein
docker compose pull && up -d, kein Nachinstallieren auf einem Rechner, der gerade streamt.
Konsequenzen — die vier Dinge, die man dabei falsch machen kann
1. Die SQLite-Datei gehört nicht in einen Windows-Bind-Mount.
Dateisperren über die 9p/virtiofs-Brücke zwischen Windows und WSL2 sind
unzuverlässig; SQLite im WAL-Modus reagiert darauf mit
SQLITE_BUSY/database is locked und im schlimmsten Fall mit Korruption.
Die Datenbank liegt deshalb in einem benannten Docker-Volume
(abdulive-db). Backups werden per Skript aus dem Volume nach Windows
kopiert, nicht durch direktes Mounten.
2. Große Mediendateien nicht über den Bind-Mount verarbeiten.
Das OBS-Replay-Verzeichnis wird nur lesend gemountet. Die Rohdatei wird
einmal in ein containerlokales Volume kopiert, dort verarbeitet, und nur
das fertige Ergebnis wird zurück nach data/clips/ geschrieben. Direkt auf
dem Bind-Mount zu encodieren kostet ein Vielfaches der Zeit.
3. OBS läuft auf dem Host, nicht im Container.
Erreichbar über host.docker.internal:4455. In docker-compose.yml steht
extra_hosts: ["host.docker.internal:host-gateway"], damit es auch außerhalb
von Docker Desktop funktioniert.
4. Ein globaler Windows-Hotkey lässt sich aus einem Container nicht abfangen.
Deshalb wird gar nicht erst versucht, einen eigenen Hotkey-Dienst zu bauen:
Der Hotkey wird in OBS auf "Wiedergabepuffer speichern" gelegt. OBS meldet
danach über obs-websocket das Ereignis ReplayBufferSaved mit dem Dateipfad —
das ist der Trigger. Kein Agent auf dem Host, kein zusätzlicher Autostart.
Kosten, ehrlich benannt: Docker Desktop startet eine WSL2-VM, die im
Leerlauf ein bis zwei GB RAM belegt und beim Encodieren CPU zieht, die dem
Stream fehlt. Gegenmaßnahmen: .wslconfig mit memory=4GB und
processors=4, ffmpeg mit -preset veryfast und niedriger Priorität, und
Rendering standardmäßig nach Streamende (clipper.renderWhileLive: false),
sofern die Kandidatenliste erst danach gebraucht wird.
GPU: Kein NVENC (keine NVIDIA-Karte), und Intel QSV ist aus WSL2 heraus nicht verlässlich erreichbar. Es bleibt bei CPU-Encoding mit libx264. Für Clips von 30–60 Sekunden ist das unkritisch.