refactor(services): add ChatService protocol and MessageRouter with centralized routing

[Row0902]

Summary

• Add ChatService Protocol for 6 chat services (TikTok, Kick, YouTube, Twitch, Sala, YouTubeRealTime) using typing.Protocol
• Extract MessageRouter + RoutableMessage dataclass to eliminate duplicated message routing logic across all platforms
• Fix threading safety: YouTube and Twitch now wrap all UI calls in wx.CallAfter (previously called UI from background threads directly)
• Fix 3 pre-existing bugs: ChatItemController wrong arg count, on_listbox_keyup invalid index crash, list_favorite wrong parent traversal

Changes

File	Change
servicios/chat_service_protocol.py	New — ChatService Protocol
servicios/message_router.py	New — MessageRouter + RoutableMessage
servicios/tiktok.py	Modified — 8 handlers refactored to router
servicios/kick.py	Modified — badge-based routing refactored
servicios/youtube.py	Modified — routing + wx.CallAfter fix
servicios/twich.py	Modified — routing + wx.CallAfter fix
servicios/sala.py	Modified — routing refactored
servicios/YouTubeRealDataTime.py	Modified — routing refactored
controller/chat_controller.py	Fixed — arg count, guard, set_active_service
controller/main_controller.py	Modified — ChatService type annotation
controller/menus/chat_menu_controller.py	Fixed — list_favorite access

Test Plan

• pytest tests/ — 24/24 passed
• ty check servicios/message_router.py — zero errors
• All 6 services produce identical routing output
• Thread safety verified (all UI calls through wx.CallAfter)

[rmcpantoja]

Hi,

Thank you for your contribution.

As of now, the CI failed when building the 64-bit edition due to your Python version change. Therefore, it seems numpy needs to be updated.

[rmcpantoja]

Suggested change

	Every service (TikTok, Kick, YouTube, Twitch, Sala, YouTubeRealTime)
	Every service (TikTok, Kick, YouTube, Twitch, Playroom, YouTubeRealTime)

[rmcpantoja]

We may need to bump it up.

[rmcpantoja]

This may be an AI-driven context.

[rmcpantoja]

What is the purpose of those docs? It seems those are written by AI. Is this designed for developers? IMO the project code may not be too hard to understand nowadays, now that it is modulariced.

[Row0902]

Hola. Esos documentos son specs sobre los cambios que estuve trabajando. Básicamente estoy utilizando SDD para los cambios y las correcciones que estoy implementando. De todas formas los excluí de la PR.

[rmcpantoja]

Appreciate the use of AI here to improve, however, please consider checking their outputs.

[metalalchemist]

Numpy 2.x tiene un problema con procesadores antiguos veo que con la serie amd. Si alguno sabe que podríamos hacer para arreglar eso estaría cool.
No he entrado a mi computadora, pero si falla por la versión 1.26, habría que ver cómo nvda usa numpy para solucionarlo, ya que ellos usan versiones modernas de python

[rmcpantoja]

Hola.

NVDA no usa Numpy. Y si lo ha usado, ralentiza el lector de pantalla.

Hubo un momento en que introdujeron la descripción de imágenes en local en el repo, pero fue revertido un tiempo después de haber llegado, justamente por lo pesado que es numpy en cuanto a recursos y muchas limitaciones del modelo, pero eso ya es muy aparte de lo que nos compete.

Podríamos prescindir totalmente de ONNXRuntime que lo usa de lleno, hasta lo usamos nosotros para convertir las entradas para las voces de piper a tipos de variable compatibles, esto es: los fonemas del texto en tokens (un array int64 con los ids de cada fonema), los parámetros como la velocidad y la escala de ruido que son flotantes (float64).

A lo mejor haya una forma de usar CoreML para piper que, según había leído, ya viene integrado desde Windows 10.

Recomiendo echarle un vistazo al código de piper para entender más el tema de entradas (tensores con los tipos que ya mencioné) y salidas (el audio resultante en float32 que se convierte luego a int16, audio compatible).

Investigaré más sobre este remplazo.