招募 5 位 macOS 用户体验 MyVoiceTyping，欢迎反馈中文语音识别与本地润写效果

[botaruibo]

我是 MyVoiceTyping 的项目维护者，目前希望邀请 5 位 macOS 用户做一轮真实体验。

项目定位：本地优先的中文语音输入工具，支持本地 ASR、标点恢复和文本润写；代码、模型和调优数据集公开：

• 项目：https://github.com/botaruibo/MyVoiceTyping
• 模型：https://modelscope.cn/models/botaruibo/MyVoiceTyping-1.5b-q4
• 数据集：https://github.com/botaruibo/MyVoiceTyping-Dataset

如果你愿意体验，欢迎回复：

1. macOS 版本和芯片
2. 主要使用场景（写作、会议、代码、聊天等）
3. 识别准确率、润写效果、安装体验中最明显的问题

这是维护者发起的体验招募，不是付费推广。反馈会用于后续迭代；请不要提交敏感语音或隐私内容。

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补充一个常见问题：MyVoiceTyping 的“本地优先”不是口号，默认识别、标点恢复和润写都在 Mac 上运行；模型和调优数据集也公开，方便大家检查和自行部署。项目维护者是我本人，欢迎先用无敏感内容体验，再反馈芯片型号、macOS 版本和效果差异。项目地址：https://github.com/botaruibo/MyVoiceTyping

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为了方便大家反馈，我补一个可直接复制的模板。建议不要粘贴敏感文本、公司内容或私人录音，只用一两句无隐私样例即可。

设备：MacBook / Mac mini / iMac，芯片型号：M1 / M2 / M3 / Intel
系统：macOS 版本
版本：MyVoiceTyping release 版本
使用场景：聊天 / 写作 / 会议纪要 / 需求记录 / 代码相关输入 / 其他
是否首次启动成功：是 / 否
权限是否顺利：麦克风 / 辅助功能 / 输入监控
首次模型下载是否顺利：是 / 否
一句测试原文：
转写 + 润写结果：
主要问题：识别错词 / 标点断句 / 润写过度 / 粘贴失败 / 快捷键冲突 / 性能慢 / 其他
希望优先改进：

如果只是想快速体验，推荐流程是：下载最新 Release → 授权麦克风/辅助功能/输入监控 → 用一段无隐私中文试按 Fn 说话 → 回复上面的模板。项目还很早期，任何可复现反馈都比泛泛的“好/不好用”更有价值。

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补一个最新进展：MyVoiceTyping 刚把 Self-Evolution / 本地自进化 放进 alpha-0.03 方向里了。

简单说，它不只是做一次性的“语音转文字 → 润写 → 粘贴”。新版会基于用户本机的 voice_history.jsonl，记录原始转写、最终修正文本和输入场景；在用户确认后，可以用本机 MLX LoRA 继续调优本地文本改写模型，再转换成 GGUF Q4 替换本地模型。

目标是让它越用越懂你的常用词、项目名、技术词、语气，以及 AI Coding prompt 的写法。

数据边界也会继续保持本地优先：

• 默认不上传云端；
• 不自动进入公开数据集；
• 本地训练前需要用户确认；
• 公开反馈时仍建议只提交脱敏/虚构样例。

相关入口：

• Website: https://botaruibo.github.io/MyVoiceTyping/
• ModelScope 模型: https://modelscope.cn/models/botaruibo/MyVoiceTyping-1.5b-q4
• ModelScope 数据集: https://modelscope.cn/datasets/botaruibo/MyVoiceTyping-Dataset

如果你之前因为“普通语音输入不够懂个人习惯”而犹豫，这个方向会是后面重点打磨的部分。也欢迎继续反馈：你最希望本地模型学会的是项目词、技术词、标点风格，还是 AI Coding prompt 的表达习惯？

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补充一个新的快速入口：我加了一页「30 秒 Demo walkthrough」，给还不想马上安装的人先快速判断 MyVoiceTyping 是不是自己要的路线：

https://github.com/botaruibo/MyVoiceTyping/blob/main/docs/DEMO_30S.zh-CN.md

如果想看更像产品页的介绍，也可以直接看 landing page：

https://botaruibo.github.io/MyVoiceTyping/landing/

这页不是伪装成真实录屏的视频，而是一个临时的文字 walkthrough：用一个 AI Coding 场景说明“按住说话 → 本地 ASR / 标点 / 轻量润写 → 检查后粘贴”的目标体验。

也顺手补了 alpha-0.03 的 Self-Evolution / 本地自进化路线：用户确认后的文本会留在本机 voice_history.jsonl，在用户确认后可参与本机 MLX LoRA 调优，再转换为 GGUF Q4 本地模型。默认不上传云端，也不会自动进入公开数据集。

如果你暂时没时间安装，可以先看这页判断是否值得 Star / 后续试用；如果已经试过，也欢迎继续在这个讨论里反馈安装、权限、模型下载、中文/中英混合、AI Coding prompt 这些卡点。

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补充一篇刚发到掘金的长文，主要从开发者角度解释为什么我把 MyVoiceTyping 往“AI Coding prompt 输入层”这个方向做，而不是只做普通听写：

https://juejin.cn/post/7663165474498740262

核心观点是：开发者语音输入不应该是“说完自动发送”，更适合作为 prompt buffer —— 按住说话 → 转写 / 补标点 / 轻量润写 → 进入可编辑文本 → 用户 review → 再发给 Codex / Claude Code / Cursor。

这也是 MyVoiceTyping 现在强调本地优先、中文 / 中英混合、review-before-send、App/模型/数据集公开，以及 Self-Evolution 的原因：很多 AI Coding prompt 会包含项目词、接口名、需求细节和公司上下文，最好能先在本机形成可检查文本，而不是默认直接流转。

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补一个更新：我把“3 分钟短反馈”入口接到了 README、landing、Release 下载页和 llms.txt 里。

如果你已经试过，或者卡在下载 / macOS 权限 / 模型下载 / 粘贴 / 隐私说明，也可以不用写长反馈，直接用这个短表单记录最大阻碍：

https://github.com/botaruibo/MyVoiceTyping/issues/new?template=beta_3min_feedback.md

我现在最想知道的不是“好不好用”这种泛泛评价，而是：

• 你是否愿意下载 release-0.02；
• 如果没下载，卡点是什么；
• 如果下载了，卡在权限、模型还是实际输入；
• 中文 / 中英混合 / AI Coding prompt 哪一步最不顺；
• 如果暂时不想 Star，真正原因是什么。

真实 Demo/GIF 还在准备中；在 Demo 出来前，任何 3 分钟内能说清楚的卡点都很有价值。