¿Puedes construir Read AI con IA?

Construye un reemplazo personal de Read AI en un repositorio vacío.
Usa Python 3.12, FastAPI, SQLite, whisper.cpp y una interfaz HTMX mínima; no ofrezcas stacks alternativos.
El flujo principal es: graba o importa una reunión, transcríbela localmente, identifica a los hablantes con corrección manual y genera notas estructuradas y resúmenes de participación.
Haz que la primera ejecución funcione localmente con un solo comando documentado.
Almacena todos los datos del usuario localmente de forma predeterminada y facilita su exportación.
Coloca los secretos en .env, incluye .env.example y nunca confirmes credenciales en el repositorio.
Agrega controles explícitos para iniciar, pausar, reanudar y detener, con un indicador de grabación visible.
Permite importar archivos WAV, MP3, M4A y MP4 mediante ffmpeg.
Ejecuta la transcripción localmente y muestra segmentos editables con marcas de tiempo.
Permite cambiar el nombre de los hablantes y propaga las correcciones por toda la transcripción.
Genera decisiones, tareas, preguntas y un resumen conciso a partir del texto aprobado.
Exporta Markdown, texto plano y WebVTT junto con la grabación original.
Incluye estados claros de vacío, carga, éxito y error recuperable.
Agrega validación de entradas, nombres de archivo seguros y manejo correcto de APIs no disponibles.
Escribe pruebas específicas para la transformación principal y una ruta feliz de extremo a extremo.
Crea un README con la configuración, arquitectura, permisos, ubicación de datos y pasos para respaldos.
No agregues cuentas, facturación, telemetría, analítica ni un plano de control alojado.
Deja deliberadamente fuera la captura silenciosa en segundo plano.
Deja deliberadamente fuera la asistencia automática de bots a reuniones de video.
Deja deliberadamente fuera los espacios de trabajo de equipo y los controles empresariales de retención.
Termina ejecutando las pruebas y enumerando los comandos exactos utilizados.