F1 Telemetry Analyzer

Превращает сырую телеметрию круга F1 22 в компактные Markdown-отчёты для анализа через LLM. Сырой круг — около 1М токенов; отчёты — 1–35k.

# из папки tool/
python -m telemetry technique "races/Zandvoort/Практика/zandvoort_P1_L7_74.074_ferrari.csv"
# -> races/Zandvoort/Практика/reports/zandvoort_P1_L7_74.074_ferrari_technique.md   (~35k токенов)

Или просто двойной клик по run-gui.bat и кнопка Generate report.

Установка

Python 3.10+ (только стандартная библиотека — без pip install).
Для GUI нужен Tk; он идёт в стандартном установщике Python на Windows/macOS. CLI работает и без него.

Скачай или склонируй репозиторий. Держи CSV-файлы телеметрии в папке на уровень выше tool/ (см. структуру папок).

Что умеет

Шесть режимов. Пять строят отчёты, один переименовывает файлы.

Режим	Вход	Для анализа
`technique`	один круг	как едешь — точки торможения, скорости в апексах, работа газом, блокировки, расход ресурсов
`setup`	один круг	что настроено — баланс (US/OS), температуры шин, тормоза, rake и крен подвески
`compare`	два+ круга	где один круг быстрее — дельта по поворотам и накопленная, плюс детерминированный `Verdict` (с топливной поправкой)
`race`	папка кругов	вся гонка — темп, деградация в стинтах, износ резины, ERS по кругам
`profile`	папка кругов	дёшево (~400 токенов) тенденции пилота по каждому составу (медиана coast/lock/spin на поворот, флаги относительно сессии) + авто-выбор кругов. Универсально: повороты кластеризуются по дистанции апекса, не по индексу
`rename`	файлы/папка	вставить тип сессии и номер круга в имя файла (`..._74.074_...` → `..._P1_L7_74.074_...`)

Отчёты содержат легенду с пояснением каждой колонки, а промпт анализа добавляется в конец файла автоматически — достаточно скинуть файл в LLM. Промпты доступны на RU и EN; выбирается флагом --lang en в CLI или переключателем языка в GUI.

Флаги: --no-prompt убирает встроенный промпт (меньше файлы для агентных конвейеров; в GUI — чекбокс Включить промпт). --force перегенерирует, даже если свежий отчёт уже есть (иначе прогон пропускается как cached).

Оптимальный порядок: сначала profile — увидеть хронические тенденции и какие круги важны, затем technique/setup/compare только по этим кругам с --no-prompt.

Структура папок

Telemetry/
  races/
    Zandvoort/
      Практика/                        <- CSV-файлы после переименования
        zandvoort_P1_L7_74.074_ferrari.csv
        reports/                       <- отчёты technique/setup/compare
      Квалификация/
        zandvoort_Q1_L3_74.897_ferrari.csv
        reports/
      Гонка/
        zandvoort_R_L7_74.152_ferrari.csv
        reports/
          Гонка_race.md                <- отчёт режима race
  tool/                                <- этот репозиторий
    telemetry/
    prompts/
    run-gui.bat

Полезное

GUI — двойной клик по run-gui.bat (или run-gui.pyw без окна консоли, либо python -m telemetry gui). Выбери режим и язык промпта (RU/EN), укажи файл/папку, нажми Generate. Диалог открывается в последней использованной папке для каждого режима отдельно. Кнопка Rename unprocessed добавляет тип сессии и номер круга к файлам, у которых их ещё нет, и не трогает остальные.

CLI — из папки tool/:

python -m telemetry technique races/Zandvoort/Практика/lap.csv
python -m telemetry setup     races/Zandvoort/Практика/lap.csv
python -m telemetry compare   races/Zandvoort/Практика/lap_a.csv races/Zandvoort/Практика/lap_b.csv
python -m telemetry race      races/Zandvoort/Гонка
python -m telemetry profile   races/Zandvoort/Гонка       # дешёвые тенденции по всем кругам + авто-выбор
python -m telemetry rename    races/Zandvoort/Практика   # или отдельные файлы

# выбор языка промпта (по умолчанию: ru)
python -m telemetry technique races/Zandvoort/Практика/lap.csv --lang en

# агентный конвейер: убрать промпт, переиспользовать свежие отчёты
python -m telemetry technique races/Zandvoort/Практика/lap.csv --no-prompt
python -m telemetry technique races/Zandvoort/Практика/lap.csv --force   # игнорировать кэш

Каждый прогон печатает путь к отчёту и оценку токенов:

C:\...\Telemetry\reports\lap_technique.md
~33834 tokens (budget 60k)

Rename вставляет токены И распределяет по папкам. Укажи папку, где лежат CSV (например, D:\Games\Telemetry\Data\lapdata\f1_2022) — скрипт:

Рекурсивно сканирует все подпапки
Читает метаданные каждого CSV (трасса, тип сессии)
Вставляет P1_L7 в имя файла, если там ещё нет обоих токенов
Перемещает в races/<трасса>/Practice|Qualifying|Race/
Даже уже переименованные файлы, если они лежат не там где надо, перемещаются в нужную папку
Файл пропускается только если он УЖЕ находится именно в нужной папке

Повторный запуск безопасен — файлы уже на месте не трогаются.

Входной формат

Телеметрия F1 22 (UDP), экспортированная в CSV (тестировалось на F1Laps). UTF-8, ~1800 строк на круг (≈29 Гц), 108 каналов. Один файл = один круг. Для режима race сложи все круги гонки в одну папку.

Для разработчиков

Чистый Python на стандартной библиотеке. Конвейер: parser → segments (+ corner_metrics) → resample → report_*. См. ARCHITECTURE.ru.md.

cd tool
python -m pytest -q        # прогнать тесты
python -m telemetry gui    # запустить GUI

Новый режим: добавь telemetry/report_<mode>.py с функцией generate(...) -> (abs_path, tokens) и одну строку в telemetry/__main__.py. Парсер, детекция поворотов, адаптивная трасса и общие блоки отчётов переиспользуются.

Благодарности

Сделано для разбора личных хотлапов в F1 22. Формат экспорта телеметрии — F1Laps.

Лицензия

MIT — см. LICENSE.

8.5 KiB Raw Blame History Unescape Escape