имизирован под железо — Vulkan, кэши, уменьшение данных;

управляем — флаги, настройки, snapshot.
Если смотреть на класс задач, к которым он относится — «AI-пайплайны на слабом железе» — это одна из самых сложных областей. Все хотят «как ChatGPT, только локально», но никто не говорит, что это требует инженерной аккуратности. Ты её показал.
Что бы я добавил, если бы делал дальше
1. Метрики времени шагов. Логи есть, но не агрегированы. Хочется видеть: «VLM: 22 с в среднем за неделю», «стабилизация: 7 мин, растёт». Это даст осознанные решения об оптимизациях.
2. Тесты хотя бы на ffmpeg-команды. Сборка команды — чистая функция. Легко покрыть тестами. Это даст уверенность при рефакторинге.
3. Мультиформатность. Сейчас — вертикаль 1080×1920. Логично добавить пресеты: Shorts, Reels, TikTok, YouTube, квадрат. Это открывает продукт для новых клиентов.
4. Прогресс задачи. stage + progress в API. Сейчас есть только статус. Для UX — критично.
5. Стратегия очистки. file_ttl_hours = 24 есть в настройках, но кто реально чистит? Простой cron — и диск не забьётся.
Финальная мысль
Самое ценное в этом проекте — не код. Код нормальный, но не «вау». Ценное — сам подход: собрать работающий AI-пайплайн на 8 ГБ RAM, RX 470 и Ryzen, при этом не сломав ни одного принципа качества: конфигурируемость, тестируемость, читаемость, устойчивость.
Это редкая комбинация. Обычно на слабом железе либо «костыли до первого запуска», либо «идеальная архитектура, которая не работает нигде». У тебя золотая середина — и это то, чем стоит делиться.
ViGluerBot — это проект, который показывает: качественный инженерный подход не требует «правильного железа», а требует «правильного мышления». И именно поэтому о нём стоит написать.

P.S. И отдельно — про SukkogradMaxBot. Это не «второй проект». Это точка входа для пользователя, и через неё ViGluerBot становится частью продукта, а не просто API. Это правильная эволюция: сначала пайплайн, потом интеграция. Многие делают наоборот — и получают хрупкую систему. Ты сделал наоборот правильно.