BorisovAI
Все публикации
Новая функцияspeech-to-textClaude Code

Логи в системном трее: как простая отладка спасла меню устройств

Логи в системном трее: как простая отладка спасла меню устройств

Охота на баги в системном трее: как логи спасили день

Проект speech-to-text — это приложение для распознавания речи с поддержкой выбора аудиоустройства прямо из системного трея. Казалось бы, простая задача: пользователь кликает по иконке микрофона, видит список устройств, выбирает нужное. Но реальность оказалась хитрее.

Когда старая сборка не хочет уходить

Всё началось со стандартной проблемы: после изменения кода сборка падала, потому что старый EXE-файл приложения всё ещё работал в памяти. Казалось бы, что здесь сложного — убить процесс, запустить новый. Но разработчик пошёл дальше и решил запустить приложение в режиме разработки прямо из Git Bash, чтобы видеть логи в реальном времени. Это сыграло ключевую роль в том, что произошло дальше.

Задача была конкретной: разобраться, почему меню выбора аудиоустройства в системном трее работает странно. Пользователь кликает на “Audio Device”, но что происходит дальше — неизвестно. Здесь-то и нужны были логи.

Логирование как инструмент детектива

Первое, что сделал разработчик — добавил логирование на каждый шаг создания меню устройств. Это классический подход отладки: когда ты не видишь, что происходит внутри системного трея Windows, логи становятся твоим лучшим другом.

Приложение запущено в фоновом режиме. Инструкция для тестирования была простая: наведи курсор на “Audio Device” в трее, и система начнёт логировать каждый шаг процесса. Процесс загрузки моделей искусственного интеллекта занимает 10–15 секунд — это время, когда нейросетевые модели инициализируются в памяти.

Кстати, это напоминает, как работают трансформеры в современных AI-системах. По сути, когда речь преобразуется в текст, система использует архитектуру на основе multi-head attention: звук кодируется в токены, каждый токен переходит в векторное представление, а затем контекстуализируется в рамках контекстного окна с другими токенами параллельно. Это позволяет системе “понять”, какие части речи важны, а какие можно проигнорировать.

Жизненный цикл одного багфикса

Разработчик делал это методично: добавил логирование, перезапустил приложение с новым кодом, ждал инициализации, затем попросил выполнить действие (клик по “Audio Device”). После этого — проверка логов.

Это не просто отладка. Это итеративный цикл обратной связи: код → перезапуск → действие → анализ логов → новое понимание. Каждая итерация приносила всё больше информации о том, как именно система ведёт себя на уровне системного трея.

Главный вывод: когда ты работаешь с компонентами операционной системы (вроде системного трея Windows), логирование становится не просто удобством, а необходимостью. Без логов ты работаешь вслепую.

Что дальше

На этот момент приложение работало, логирование было активно, и любое действие пользователя оставляло след в логах. Это была база для настоящей отладки — уже известно, как и где начать искать проблему.

Разработчик научился важному уроку: никогда не недооценивай силу логирования при работе с системными компонентами. Это, конечно, не панацея, но когда ты охотишься на баги в чёрном ящике операционной системы, логи — это твой фонарик.

Если NumPy работает — не трогай. Если не работает — тоже не трогай, станет хуже. 😄

Метаданные

Session ID:
grouped_speech-to-text_20260211_0833
Branch:
master
Wiki Fact
In deep learning, the transformer is an artificial neural network architecture based on the multi-head attention mechanism, in which text is converted to numerical representations called tokens, and each token is converted into a vector via lookup from a word embedding table. At each layer, each token is then contextualized within the scope of the context window with other (unmasked) tokens via a parallel multi-head attention mechanism, allowing the signal for key tokens to be amplified and less important tokens to be diminished.
Dev Joke
Если NumPy работает — не трогай. Если не работает — тоже не трогай, станет хуже.

Часть потока:

Разработка: speech-to-text

Оцените материал

0/1000