Browser-local practice backend
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@tony2037 ci sta già lavorando.
Dal 8/11/2026.
Valutazione
Questa issue non è ancora stata valutata.
Descrizione
I have a working Windows/Edge prototype that approaches #330 from the browser side. Would this be welcome as an optional Practice + Editor backend?
Design
- Run interviewer turns through the browser's
LanguageModelPrompt API, using the current problem, code, recent conversation and actual test results as context. - Recognize English speech on device, using native local recognition or a checksum-pinned Whisper WASM worker. Use installed local voices for replies.
- Reuse the existing transcript, test runner and report UI. Store clearly labelled, unverified practice feedback only in device history.
Benefits
- No Gemini API key or additional inference server to configure.
- Model inference and speech recognition stay on the user's device.
- Model, speech, report validation and UI integration are separate ES modules, with no frontend build step.
Scope and evidence
This prototype supports Practice with Editor. LiveKit still transports media, and C/C++/Java execution still uses Compiler Explorer. Strict interviews, whiteboard assessment and server recording remain on the cloud path. Its simplified practice feedback does not implement the cloud assessment contract.
Windows/Edge has been exercised end to end. 327 targeted tests pass, including actual Whisper recognition with networking disabled. Chrome/Linux end-to-end validation and the complete gate remain pending; no quality or latency parity with Gemini Live is claimed.
Would you prefer this as a browser-local backend in CodeTrial, or an out-of-tree experiment alongside the server-side pipeline?
Also see:
- Lingua principale
- Rust
- Stelle
- 223
- Fork
- 148
- Merge medio
- 1g 4h
- PR unite (30g)
- 223
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Ha un modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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