elmer/analysis.md

Elmer — анализ и план (2026-05-25)

Суть проекта

Сервис анализа ошибок электроники автомобиля через ELM327 OBD2 + LLM.

Железо

• Сканер: ELM327 Bluetooth v1.5, чип PIC18F25K80 (китайский клон)
• Ноутбук разработчика: с Bluetooth, будет соединяться с ELM327 напрямую для отладки

Целевая аудитория

• Технически любопытный автовладелец (не профессионал, но и не «глубинарий»)
• Уже имеет ELM327 — значит базовое понимание есть
• Хочет понять проблему, а не просто получить код ошибки

Ключевые требования к ответам

• Честная уверенность: «С вероятностью ~80% проблема в X, потому что...»
• Пояснение логики: почему именно этот вывод
• Предупреждения: «Если НЕ помогло — тогда проверь Y»
• Никаких категоричных «меняй X» без 100% уверенности
• Liability Protection: нельзя чтобы пользователь сломал машину из-за неверного диагноза

LLM

• Рассматривается DeepSeek (дёшево через API)
• Или другая простая/дешёвая модель
• Нужен RAG/grounding на реальных repair manuals и TSB, чтобы минимизировать галлюцинации

Компоненты системы

1. Android-приложение (в последнюю очередь)

   • Стабильная версия Android (не гоняться за новейшей)
   • Максимально простое: минимум кнопок
   • Русский язык
   • Bluetooth SPP → ELM327

2. Сервер (после отладки логики на ноутбуке)

   • Принимает данные от приложения
   • Формирует запросы к LLM
   • Итеративный цикл: запрос → ответ → может запросить ещё параметры или действия от пользователя
   • Отдаёт диагноз с пояснениями

3. LLM-слой

   • Промпт с контекстом автомобиля (VIN → марка/модель/двигатель)
   • RAG на базу знаний (ошибки, мануалы, TSB)
   • Итеративная диагностика: сервер может переспрашивать LLM

Протокол диагностики (конечный автомат)

Цикл:

1. Приложение считывает VIN → сервер
2. Приложение считывает коды ошибок → сервер
3. Сервер → LLM: первичный анализ
4. LLM может запросить:
   • Дополнительные PID'ы с ЭБУ (live data)
   • Действия от пользователя (прогазовать, проехать, считать на холодную и т.д.)
5. Повторять пока не будет достаточно данных для диагноза
6. Финальный ответ: диагноз + степень уверенности + пояснения + что делать

План разработки (три фазы)

Фаза 1: Ноутбук + ELM327 (СЕЙЧАС)

• Python-скрипт: Bluetooth → ELM327 → читаем VIN, ошибки, PID'ы
• Отправляем в LLM вручную — отлаживаем логику, промпты, цикл вопросов-ответов
• Никакого сервера, никакого Android

Фаза 2: Сервер

• Flask/FastAPI — принимать данные, проксировать в LLM
• База знаний / RAG
• State machine диагностики

Фаза 3: Android-приложение

• Bluetooth SPP (Serial Port Profile) — есть нюансы на Android 12+
• Минималистичный UI
• Отправка данных на сервер, отображение ответов

Риски

1. ELM327 v1.5 клон — неполный протокол, глюки на高速 CAN
2. PID'ы разные у разных марок — нужна БД по производителям
3. LLM галлюцинации — только grounding/RAG спасёт
4. Bluetooth SPP на Android 12+ — permissions, pairing

Ресурсы

• python-OBD — библиотека для работы с ELM327 (или свой serial-протокол)
• pyserial уже установлен в системе
• DeepSeek API (или OpenRouter как альтернатива)

---

Структура проекта (создана 2026-05-25)

elmer/
├── elmer/              # Python-пакет
│   ├── __init__.py     # версия 0.1.0
│   ├── config.py       # загрузка config.yaml + подстановка ${ENV}
│   ├── elm.py          # ELM327: pyserial, VIN, DTC, PID
│   ├── db.py           # SQLite: cars, tokens, llm_messages, ecu_parameters, dtc_codes
│   ├── prompts.py      # SYSTEM_PROMPT + build_user_prompt()
│   └── diagnose.py     # DeepSeek API (OpenAI-совместимый)
├── config.yaml         # настройки (BT-порт, API-ключ, PID'ы)
├── requirements.txt    # pyserial, pyyaml, requests
├── run.py              # главный вход: ELM → данные → LLM → печать + сохранение
├── idea.md             # исходная задумка
└── analysis.md         # этот файл

Запуск (в салоне авто)

# 1. Установить зависимости
pip install -r requirements.txt

# 2. Сопрячь ELM327 по Bluetooth
bluetoothctl pair 11:22:33:44:55:66
# (в config.yaml прописан порт /dev/rfcomm0)

# 3. Запустить
DEEPSEEK_API_KEY=sk-... python run.py

Что произойдёт:

1. Подключится к ELM327
2. Прочитает VIN
3. Считает ошибки (stored mode 03 + pending mode 07)
4. Считает параметры (обороты, температура, скорость, дроссель, MAP, IAT, топливные тримы)
5. Отправит в DeepSeek → напечатает диагноз
6. Сохранит всё в elmer.db (SQLite)

---

Десктопный UI (Web)

Для тестирования на ноутбуке (не тыкать грязным пальцем в телефон):

• web/app.py — Flask (порт 5005), один endpoint /api/diagnose (POST)
• web/templates/index.html — одна кнопка, тёмная тема, результат
• В будущем этот же код — прототип серверного API

Запуск:

DEEPSEEK_API_KEY=sk-... python web/app.py
# Открыть http://localhost:5005

Версии для пользователей (будущее)

• Android — Kotlin/Java, Bluetooth SPP
• Windows — тот же веб-интерфейс в WebView (или Electron, или просто браузер)
• Общий серверный API между ними

---

Продолжить: тестировать в салоне авто с реальным ELM327.