# Архитектура Ralphy (текущее состояние)

Ralphy – это **единственный репозиторий**, который объединяет агент-пайплайн для создания UGC-видео из одного текстового брифа. Как описано в README, он реализует CLI-пайплайн с использованием Remotion для компоновки и рендеринга, а также набора AI-агентов («skill bundle»). Архитектура склеивает несколько внешних сервисов: OpenRouter (универсальный API для LLM, генерации изображений, видео, распознавания), ElevenLabs (для генерации голосовых дорожек и музыки), и локальную очередь заданий на базе Bun и SQLite【7†L265-L273】. Простейший сценарий: пользователь вызывает `ralphy new`, затем шаблон/клонирование стиля, генерирует ассеты (изображения, аудио) и запускает `ralphy render`, получая MP4. Внутри Ralphy задействовано **пять последовательных «суб-агентов»** (Idea, Prompt, Board, Render, Refine), каждый из которых выполняет свою задачу (идея → преобразование в кадровые промпты → сториборд → генерация ассетов → доработка)【32†L268-L277】. Все агенты записывают данные в единую рабочую область, что упрощает обмен информацией.

**Особенности текущей архитектуры:** 
- *Многокомпонентность:* CLI-утилита управляет сложным графом задач (исследование ниши, генерация сценария, создание графики и видео, монтаж), «склеивая» их через агенты и очередь.  
- *Интеграции:* используется OpenRouter для обращения к разным моделям (LLM, текст-видео, распознавание), ElevenLabs для TTS/музыки, Remotion для видео. Плюс локальные утилиты (ffmpeg и др.) для вспомогательных задач.  
- *Очередь задач:* Bun + SQLite служат простой очередью/хранилищем состояния между шагами. Это хорошо для локального сценария, но при масштабировании (контент-ферма) может потребоваться более мощный брокер (например, Redis или Temporal).  
- *Конфигурируемые правила:* Ralphy уже включает «model-aware fallback» – правила маршрутизации, которые подбирают модель генерации по типу контента (например, модель Kling для UGC/selfie и Seedance для horror) на основе конфигурации (файл MODELS.md)【32†L330-L339】.  
- *Установка:* готовые статически скомпилированные бинарники (для macOS, Linux, Windows) в одном репозитории. Директор `install.sh` / Brew / npm упрощают развёртывание. Согласно дорожной карте, Ralphy v1.0 должен установить новую систему и сделать первое видео за **<15 минут на «чистой» машине**【45†L1-L4】.  

# Пользовательские сценарии и требования

Сообщается два основных сценария использования: 

- **Казуальные пользователи:** хотят быстро создать трендовое или рекламное видео («UGC-style», TikTok/Reels) по одному брифу. Их приоритет – **простота**: минимум ввода и правок, предзагруженные шаблоны, понятные CLI-команды или GUI. Задачи: быстрое исследование трендов, готовый сценарий, генерация стильных визуалов и голоса, автоматический монтаж. Установка и работа на локальном компьютере – обязательны, без сложной настройки.  
- **Контент-ферма (команда):** индустриальные пользователи, генерирующие десятки/сотни роликов. Им нужны **масштабируемость** и автоматизация: возможность параллельно запускать проекты, переиспользовать шаблоны, настраивать брендинг (логотипы, фирменные цвета, голоса), интегрировать аналитику и расписание публикаций. Также важен мониторинг затрат API и качество (ретроспективный анализ лучших варинтов).  

**Ключевые функции (как их сформулировал заказчик):** 
- Глубокое исследование ниши и форматов: Ralphy должен парсить TikTok/Reels/Shorts, выявлять актуальные форматы и крючки (hooks) перед тем, как генерировать видео【32†L144-L153】.  
- Автоматическое написание сценариев и плана контента: LLM-агенты генерируют скрипты, сториборды и распределяют кадры по сценам (5-кадровый storyboard по умолчанию【32†L285-L294】).  
- Генерация ассетов высокого качества: ИИ-дизайнер создаёт фоны/персонажей/анимации (keyframes) и видеоклипы (через текст-видео), звуковое сопровождение (голос, музыка). Для качества важны механизмы постоянства образа (например, контроль консистентности персонажа) и возможность сменять модели.  
- Умеет монтировать: автоматический монтаж сцен через Remotion, плюс субтитры, эффекты, color grading. Роадмап предусматривает «ffmpeg-скрипты, smart-crop, извлечение кадров» и даже локальные модели для захвата голоса (whisper.cpp)【52†L1-L4】.  
- Простая установка/среда: один бинарник/скрипт (`curl | sh`), переносимый на любую машину, без ручной настройки. Возможно, Docker-образ для сервера (контент-ферма).  

# Сравнение с похожими решениями и лучшие практики

**Модульная архитектура:** Современные AI-пайплайны видео и контента стремятся к плагинной структуре. Пример – открытый проект Modular AI Video Generation (redditor *ExtremeKangaroo5437*)【20†L1-L4】【21†L1-L4】. Там каждый этап (LLM, TTS, Text-to-Image, Image-to-Video, Text-to-Video) реализован через абстрактные базовые классы (BaseLLM, BaseTTS и пр.), что позволяет **легко добавлять новые модели**: достаточно имплементировать интерфейс, и система автоматически подхватит модуль【21†L1-L4】. Такая архитектура облегчает расширение Ralphy: например, переключение между разными движками (Stable Diffusion, Sora, локальные модели) или добавление новых голосовых провайдеров.  

**Состояние и оркестрация:** В идеале поток задач можно представить как DAG (Directed Acyclic Graph), где узлы – операции (исследование, генерация текста, генерация медиа, компоновка). Система управления очередью (TaskExecutor) отслеживает состояние проекта через JSON или БД, чтобы можно было *остановить/возобновить* выполнение. В вышеупомянутом примере реализован *stateful pipeline*: «ProjectManager» хранит прогресс, а «TaskExecutor» запускает модули【20†L1-L4】. Ralphy сейчас использует SQLite, но для масштабирования подойдет брокер типа Kafka/Redis или workflow-движок (например, Temporal).  

**Задания и модели:** Агенты Ralphy уже разделены на роли (researcher, scenarist, director, editor, producer). В идеальном варианте можно формализовать эти роли в **плагины-ска.skills**, как указано в `AGENTS.md` и `docs/playbooks` (маршрутизация запросов к конкретным playbook’ам). Также полезно обеспечить *динамическое обнаружение новых моделей*, как в примере с базовыми классами: чтобы при добавлении нового AI-модуля его не нужно было руками регистрировать – система сама его подхватит.  

**Оценка качества:** В высококачественных пайплайнах реализуют авто-проверки и возврат на доработку. В Ralphy уже есть идея «выкидывать неудачные кадры до рендеринга» (scoreScenario/scoreImage блокируют плохие сцены【46†L1-L4】). В идеале добавить несколько уровней проверок: сегментация по объектам, уровень резкости, плотность субтитров и т.п., как это указано в роадмапе (multi-pass evaluation)【32†L323-L332】. После рендера – автокритик или A/B тестирование, чтобы «самостоятельно исключать» худшие варианты (Multi-variant + Best-Pick в роадмапе【32†L342-L350】).  

# Идеальная архитектура Ralphy

1. **Модульность и расширяемость:** Каждое звено (исследование трендов, генерация текста, генерация изображения/видео, озвучка, монтаж) оформлено как отдельный **плагин/модуль** с чётко определёнными входом и выходом. Интерфейсы для генерации текста (LLM), аудио (TTS), изображений и видео (T2I, T2V), обработки видео и аудио позволяют добавлять новые модели «на лету». Например, используя `BaseModel`-классы и автозагрузку, любой пользователь может внедрить локальные модели (Stable Diffusion, Sora, Whisper и др.) без изменений ядра.  

2. **Оркестратор и менеджер состояния:** Вместо ad-hoc очереди SQLite можно развивать компонент-оркестратор (наподобие CrewAI или Bento4), который отслеживает выполнение задач проекта. Такой **менеджер задач** может хранить состояние (DB или JSON) и управлять зависимостями: например, сначала завершение исследования → потом генерация сценария и т.д. Это позволит «горячую перезагрузку» и параллелизм (несколько проектов одновременно). Возможно внедрение серверной части с REST API (чтобы команды могли интегрировать Ralphy в свои системы).  

3. **Поток от идеи до видео:** В идеале архитектуру можно представить как **цепочку агентов**: 
   - *Исследователь:* парсит тренды (TikTok API, Reddit, Google Trends и т.д.) и обновляет базу референсов.  
   - *Планировщик:* генерирует контент-план (сколько сцен, какие стилистические приемы) на основе трендов.  
   - *Сценарист:* строит подробный сценарий и storyboard (рассказывает модель картинки и действия в кадре).  
   - *Дирижер генерации:* последовательно вызывает генерацию ключевых кадров (T2I) и анимации/видео-клипав (I2V/T2V) по сценам.  
   - *Озвучка:* делает текстовые подсказки актёрам речи (ElevenLabs и др.), генерирует голоса, музыку, эффекты.  
   - *Монтажёр:* компонуёт видео, накладывает субтитры/эффекты через Remotion или ffmpeg.  
   - *Критик:* оценивает результат (реклама живо ли, CG, читабельность субтитров) и при необходимости петляет назад (авто-рендер повторов).  

   Все эти роли обмениваются данными через общую файловую структуру (workspace) или базу. Такой микросервисный подход позволяет людям в сообществе добавлять свои модули (например, новый способ генерации фона) без изменения остального кода.  

4. **Качество и безопасность:**  
   - *Строгие фильтры:* «quality gates refuse, not warn»【46†L1-L4】 – не пускать мертвые (no sound) или искаженные кадры дальше.  
   - *Версионирование и откат:* сохранять «эталонные рендеры» для regression-тестов (как запланировано в роадмапе【46†L7-L10】).  
   - *Идентичность:* «Identity lock» – возможность фиксировать ключевые образы (product logo, фирменные цвета) между сценами【32†L330-L339】.  
   - *Телеметрия:* логировать время, стоимость каждого шага (категория «Cost & Telemetry» в роадмапе).  

5. **Инфраструктура и масштабирование:**  
   - *Контейнеризация:* выпускать Docker-образ для серверного использования (в локальной сети команды) и cloud-версию для больших нагрузок.  
   - *Гибкость провайдеров:* уметь переключаться между облачными (OpenAI/GCP/Azure) и локальными (Sora, HuggingFace) моделями по настройкам. Это снимает зависимость от одного провайдера и позволяет использовать бесплатные модели.  
   - *Шкала:* если речь о «контент-ферме», предусмотреть оркестрацию (Kubernetes, Celery, н8н и т.п.), чтобы параллельно обрабатывать много проектов.  

# CI/CD и надежная поставка

Для привлекательности проекта с десятками тысяч звёзд критически важно **надежный CI/CD** и простота сборки:  

- **Автоматизированная сборка и тестирование:** Каждый коммит проходит через GitHub Actions (или другой CI). Запуск юнит- и интеграционных тестов (`bun test`), линтеров (`bun run lint`, ESLint, TypeScript), а также smoke-тестов CLI на различных ОС (Linux, macOS, Windows). Для проверки функционала можно добавить тесты, которые запускают `ralphy render` на небольшом шаблоне и сравнивают хеши выходного видео или выдачу опций (как планируется в роадмапе «smoke tests per template»【46†L6-L10】).  

- **Автовыпуск релизов:** При создании тега/релиза CI автоматически упаковывает и публикует бинарники на GitHub Releases (с SHA256SUMS) и в Homebrew Tap и npm, как было задумано: «npm, brew, GitHub Releases публикуются из CI одним нажатием»【43†L1-L4】. Это исключает ручную работу и гарантирует, что любой участник может установить Ralphy «чистой машиной» (критерий 7 v1.0【43†L1-L4】).  

- **Документация и помощь:** CI может генерировать документацию (Mintlify или jsdoc) при коммитах и выкладывать сайт. Также нужно перевести важные разделы (CLAUDE.md, AGENTS.md, playbooks) на русский/английский (минимум английский), чтобы новая аудитория была продуктивна за 30 минут: «README → CLAUDE → AGENTS → playbook»【43†L1-L4】.  

- **Контроль версий и лицензия:** Обязательно выбрать открытую лицензию (Apache/MIT) как только функционал стабилен. В текущем коде стоит UNLICENSED【50†L1-L3】, что может отпугивать вкладчиков. Переход на популярную лицензию — одно из условий выпуска v1.0.  

# Дорожная карта и сообщество

Для роста популярности и звезд важно чётко артикулировать следующую веху (Roadmap) и активно развивать сообщество: 

- **Чёткие цели (v1.0 и далее):** Уже есть требования к версии 1.0 (быстрый старт, воспроизводимые шаблоны, предсказуемость затрат, отсутствие «ручных хаков»【45†L1-L4】【44†L1-L4】). На их основе стоит строить публичный PRD: например, к 1.0 иметь несколько готовых примеров «New Project → template → render = работающее видео» без правок.  

- **Технический прогресс:** Из роадмапа видно, что есть заделы по улучшению UX, подсказок, глубокому исследованию, качеству и масштабируемости. Нужно завершить (или хотя бы начать) категории «Prompts & Templates», «Skills», «Testing & Reliability» и «Deep research»【35†L382-L391】. Открытые issue, обсуждения и проекты GitHub должны отражать эти задачи.  

- **Сообщество и вкладчики:** Создать удобные площадки (GitHub Discussions для Q&A и идей, оформить CONTRIBUTING.md). Поощрять пулл-реквесты: особенно шаблоны (`templates/`), новые модели (`MODELS.md`) и багфиксы. Регулярно выкладывать обновления и примеры, чтобы люди могли **скопировать и модифицировать** готовые проекты (в духе “fork & tweak start”).  

- **Примеры и демо:** Публиковать опубликованные видео-примеры (как сейчас несколько готовых рендеров на ralphy.dev) и объяснять, как их достичь. Быстрый успех – залог звёзд: когда разработчики видят «написал одно предложение – получил трендовое видео – Уау!», они охотно звездуют.  

- **Сводка успеха:** Критерии v1.0 и дальше формализуют доверие: «автозапуск без правок», «фиксированные результаты шаблонов»【45†L1-L4】【43†L1-L4】, «полный цикл из чата»【44†L1-L4】, «качественные выходы». После 1.0 можно ставить амбициозные фичи (мультиязычность, GUI, офлайн-режим).  

# Вывод

**Идеальный Ralphy** – это платформа с **модульной архитектурой AI-агентов и плагинов**, автоматическим пайплайном от идеи до MP4 и продуманной инфраструктурой CI/CD. Он должен быть таким же лёгким в установке и использовании, как популярные open-source CLI-инструменты, но при этом масштабироваться от одиночного фрилансера до команды контент-фермы. Проект привлечёт звёзды и вкладчиков, если будут доступны:
- **Полноценная автоматизация.** Без ручной доводки: агент «сам решает», что и как генерировать【44†L1-L4】. Автообновление лучших вариантов («итерации по метрикам»).  
- **Простота и прозрачность.** Чистая документация, готовые примеры, шаблоны и удобный CLI, точно соответствующий описанию【45†L1-L4】【43†L1-L4】.  
- **Сообщество.** Открытая лицензия, активные дискуссии, гайды и готовность принимать PR от сообщества (новые стили видео, модели, сценарии).  
- **Качество.** Строгие проверки видео/аудио («score gates»【46†L1-L4】), стабильные повторяемые результаты.  
- **Надёжная поставка.** Авто-релизы через CI (brew, npm) с проверкой хэшей【43†L1-L4】, кроссплатформенные билды, тестирование на «чистой» системе.  

Следуя этим принципам (модульность, автоматизация, прозрачность, надёжность) Ralphy сможет превратиться в **открытый движок для создания видео-контента**, который будет востребован и любим сообществом, а также привлечёт десятки тысяч звёзд GitHub.  

**Источники:** Описание архитектуры Ralphy и цели v1.0 взяты из официального репозитория【7†L265-L273】【35†L343-L352】【44†L1-L4】【45†L1-L4】. Параллельные решения проиллюстрированы примерами из открытых проектов【20†L1-L4】【21†L1-L4】【32†L268-L277】【43†L1-L4】【46†L1-L4】【52†L1-L4】. Эти цитаты показывают текущее устройство Ralphy и лучшие практики проектирования AI-пайплайнов.