docs: 补充 pipe 管道模式文档

Author: Amigor

README.md

@@ -39,6 +39,9 @@ eval "$(./ov-cli venv)"
 
 # 8. MCP 协议
 ./ov-cli mcp --model ./Qwen3/2B-ov
+
+# 9. 管道模式（批量/外部调用）
+printf '你好\n再见' | ./ov-cli chat --model ./model-ov --mode pipe
 ```
 
 ## 如何升级
@@ -151,6 +154,9 @@ eval "$(./ov-cli venv --venv ./my-venv)"
 ./ov-cli chat --model ./model-ov --mode once --prompt "Hello"
 ./ov-cli chat --model ./model-ov --mode once --file ./doc.pdf --prompt "总结" --output ./outputs/
 ./ov-cli chat --model ./model-ov --mode once --prompt "Hello" --json          # JSON 格式输出
+
+# 管道模式（模型常驻，批量处理）
+printf '问题1\n问题2\n' | ./ov-cli chat --model ./model-ov --mode pipe
 ```
 
 **终端内命令**（仅 chat 模式）：
@@ -299,6 +305,9 @@ EOF
 ./ov-cli tts --model ./0.6B-CV-ov --prompt "你好" --speaker Vivian --instruct "温柔地" -o voice.wav
 ```
 
+# 管道模式（模型常驻，批量合成）
+printf '你好\n再见\n' | ./ov-cli tts --model ./0.6B-CV-ov --mode pipe --speaker Vivian
+
 **Base（声音克隆）**（需参考音频）：
 
 ```bash
@@ -319,6 +328,9 @@ EOF
 # 单次（输出完自动退出）
 ./ov-cli asr --model ./Qwen3-ASR-0.6B-ov --mode once --file speech.mp3
 ./ov-cli asr --model ./Qwen3-ASR-0.6B-ov --mode once --file speech.mp3 --json
+
+# 管道模式（模型常驻，批量转录）
+printf '/path/to/a.wav\n/path/to/b.wav\n' | ./ov-cli asr --model ./Qwen3-ASR-0.6B-ov --mode pipe
 ```
 
 **Whisper**：
@@ -342,6 +354,9 @@ TTS（文字转语音）生成的音频语速均匀、缺少自然停顿，转
 # 单次（输出完自动退出）
 ./ov-cli image --model ./FLUX/ov-int4 --mode once --prompt "cat" -o cat.png
 ./ov-cli image --model ./FLUX/ov-int4 --mode once --prompt "cat" --json       # JSON 格式输出
+
+# 管道模式（模型常驻，批量生图）
+printf 'a cat\na dog\n' | ./ov-cli image --model ./FLUX/ov-int4 --mode pipe
 ```
 
 **终端内命令**（仅文生图交互模式）：
@@ -359,9 +374,11 @@ TTS（文字转语音）生成的音频语速均匀、缺少自然停顿，转
 
 ## 外部集成
 
-ov-cli 支持通过 `--mode once` 和 `--json` 被其他项目调用，日志走 stderr，stdout 只输出纯净结果。
+ov-cli 支持两种外部调用方式：`--mode once`（单次）和 `--mode pipe`（管道）。
+
+### 方式一：`--mode once` — 单次推理
 
-### 支持外部调用的命令
+每次调用独立加载模型，适合低频使用。日志走 stderr，stdout 只输出纯净结果。
 
 | 命令 | once 模式 | `--json` | stdout 输出 |
 |:----|:---------:|:--------:|:------------|
@@ -370,7 +387,30 @@ ov-cli 支持通过 `--mode once` 和 `--json` 被其他项目调用，日志走
 | `image` | `--mode once --prompt "cat" [-o output.png]` | ✅ | 图片路径 / `{"path":"...","time":n}` |
 | `tts` | `--prompt TEXT` | ✅ | 音频路径 / `{"path":"...","time":n,"duration":n}` |
 
-### 推荐方式
+### 方式二：`--mode pipe` — 管道模式（推荐）
+
+模型常驻内存，stdin 输入、stdout 输出 JSON，适合高频批量调用。
+
+```bash
+# ASR 批量转录
+printf '/path/to/a.wav\n/path/to/b.wav\n' | ov-cli asr --model ./model --mode pipe
+# → {"text":"...","time":0.5}
+# → {"text":"...","time":0.4}
+
+# TTS 批量合成
+printf '你好\n再见\n' | ov-cli tts --model ./model --mode pipe --speaker Vivian
+# → {"path":"outputs/pipe_1.wav","text":"你好","time":2.1}
+
+# Chat 批量问答
+printf '1+1=?\n什么是Python?\n' | ov-cli chat --model ./model --mode pipe
+# → {"text":"1+1=2","time":3.2}
+
+# Image 批量生图
+printf 'a cat\na dog\n' | ov-cli image --model ./FLUX-ov --mode pipe
+# → {"path":"outputs/pipe_cat.png","time":10.2}
+```
+
+### Python 调用示例
 
 ```bash
 # Shell 脚本：捕获纯文本结果
@@ -381,7 +421,7 @@ json=$(/path/to/ov-cli asr -m ./model --mode once -f speech.mp3 --json 2>/dev/nu
 ```
 
 ```python
-# Python 子进程调用
+# Python 子进程调用（--mode once 单次）
 import subprocess, json
 
 result = subprocess.run([
@@ -395,6 +435,18 @@ result = subprocess.run([
 if result.returncode == 0:
     data = json.loads(result.stdout)
     print(data["text"])  # 转录结果
+
+# Python 子进程调用（--mode pipe 常驻）
+proc = subprocess.Popen(
+    ["/path/to/ov-cli", "asr", "--model", "./model", "--mode", "pipe"],
+    stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, text=True
+)
+for audio in ["a.wav", "b.wav"]:
+    proc.stdin.write(audio + "\n")
+    proc.stdin.flush()
+    data = json.loads(proc.stdout.readline())
+    print(data["text"])  # 每次 ~0.5s
+proc.stdin.close()
 ```
 
 > 💡 `2>/dev/null` 可省略日志，只保留 stdout 的结果。不加则终端同时显示日志和结果。

README_EN.md

@@ -355,9 +355,11 @@ TTS-generated audio has even pacing without natural pauses, so transcriptions ma
 
 ## External Integration
 
-ov-cli can be called from other projects via `--mode once` and `--json`. Logs go to stderr, stdout contains only the clean result.
+ov-cli supports two external calling modes: `--mode once` (single-shot) and `--mode pipe` (pipeline).
 
-### Commands Supporting External Calls
+### Way 1: `--mode once` — Single-shot
+
+Each call loads the model independently. Logs go to stderr, stdout contains only the clean result.
 
 | Command | once mode | `--json` | stdout output |
 |:--------|:---------:|:--------:|:--------------|
@@ -366,18 +368,32 @@ ov-cli can be called from other projects via `--mode once` and `--json`. Logs go
 | `image` | `--mode once --prompt "cat" [-o output.png]` | ✅ | image path / `{"path":"...","time":n}` |
 | `tts` | `--prompt TEXT` | ✅ | audio path / `{"path":"...","time":n,"duration":n}` |
 
-### Recommended Usage
+### Way 2: `--mode pipe` — Pipeline (recommended)
+
+Model stays in memory. Read input from stdin, write JSON to stdout. Ideal for high-frequency batch calls.
 
 ```bash
-# Shell: capture plain text
-text=$(/path/to/ov-cli asr -m ./model --mode once -f speech.mp3 2>/dev/null)
+# ASR batch transcription
+printf '/path/to/a.wav\n/path/to/b.wav\n' | ov-cli asr --model ./model --mode pipe
+# → {"text":"...","time":0.5}
+
+# TTS batch synthesis
+printf 'Hello\nHi\n' | ov-cli tts --model ./model --mode pipe --speaker Vivian
+# → {"path":"outputs/pipe_1.wav","text":"Hello","time":2.1}
 
-# Shell: capture JSON
-json=$(/path/to/ov-cli asr -m ./model --mode once -f speech.mp3 --json 2>/dev/null)
+# Chat batch Q&A
+printf 'What is AI?\nTell me a joke\n' | ov-cli chat --model ./model --mode pipe
+# → {"text":"AI stands for...","time":3.2}
+
+# Image batch generation
+printf 'a cat\na dog\n' | ov-cli image --model ./FLUX-ov --mode pipe
+# → {"path":"outputs/pipe_cat.png","time":10.2}
 ```
 
+### Python Examples
+
 ```python
-# Python subprocess
+# Subprocess: --mode once (single call)
 import subprocess, json
 
 result = subprocess.run([
@@ -390,7 +406,19 @@ result = subprocess.run([
 
 if result.returncode == 0:
     data = json.loads(result.stdout)
-    print(data["text"])  # transcription result
+    print(data["text"])  # transcription
+
+# Subprocess: --mode pipe (persistent)
+proc = subprocess.Popen(
+    ["/path/to/ov-cli", "asr", "--model", "./model", "--mode", "pipe"],
+    stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, text=True
+)
+for audio in ["a.wav", "b.wav"]:
+    proc.stdin.write(audio + "\n")
+    proc.stdin.flush()
+    data = json.loads(proc.stdout.readline())
+    print(data["text"])  # ~0.5s each
+proc.stdin.close()
 ```
 
 > 💡 Use `2>/dev/null` to suppress logs and keep only stdout. Without it, both logs and results show in terminal.