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上海闲话智能语音输入效果测试。
ASR 模型用的 Apple Speech Recognition，LLM 用了 qwen/qwen3-8b。套壳用的 Spokenly 和 LM Studio。
结论是：这俩模型都缺少上海话训练😂
ASR 模型用的 Apple Speech Recognition，LLM 用了 qwen/qwen3-8b。套壳用的 Spokenly 和 LM Studio。
结论是：这俩模型都缺少上海话训练😂
Free code — 去遥测、解锁实验功能的 Claude Code 构建版
Claude Code 源码通过 npm source map 暴露，这个项目 1 小时内给出了干净 fork。666，想玩实验功能、有自建 API key 来吧~
移除所有出站遥测（OpenTelemetry、Growthbook、Sentry），解锁 45+ 编译时 feature flag：多 agent 规划、深度推理、语音输入、token 预算、IDE 桥接。
https://github.com/paoloanzn/free-code
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移除所有出站遥测（OpenTelemetry、Growthbook、Sentry），解锁 45+ 编译时 feature flag：多 agent 规划、深度推理、语音输入、token 预算、IDE 桥接。
https://github.com/paoloanzn/free-code
AI时代下, 连拥抱不确定性都要快点拥抱
给大家说一下上周我浪费两天时间获得的失败经验. 我在之前的视频中做了好几个基于多模态模型的龙虾(openclaw) skill, 包括识别游戏(大菠萝2)里面的物品的背包管理器, 读书的时候给书拍照就能记录读书笔记的闪念等等.
这里面遇到的最大的问题是, openclaw 目前配置一下也支持语音输入和输出, 但是会需要 STT, TTS 问题, 啥意思呢? openclaw 原生不支持语音模态模型, 只能语音转文本(STT)输入给文本大模型, 然后文本大模型输出的文本再转语音(TTS)输出. 这两次转换及其耗时, 再加上龙虾本身上下文巨长, 导致从语音输入到龙虾语音跟你对话普遍都要30s以上.
那么有没有端到端的解决方案呢? 有的, 用omni模型, omni 模型支持文本, 音频, 图片, 视频输入, 然后支持文本和语音输出, 端到端模型最大的优点就是延迟低, 不需要转来转去, 一个模型能搞定一切.听上去先天就是为龙虾这类AI助手准备的对吧?
于是我上周抽了2天打算把这个事办了. 摆在我面前的有两条路, 一个是直接改龙虾代码, 另一个是写个龙虾插件, 把omni模型接进去, 显然第二个更快更省心, 我只需要写完了发布我的插件, 感兴趣的同学安装我的插件大家就能愉快的用了.
但是, 但是来了啊, 龙虾 channel (飞书,Discord,WhatsApp 等)都是有连接的, plugin 中的 omni 模型想要接收 channel 中的消息, 就要连接channel, 这一连接, 就把openclaw本身的连接顶掉了, openclaw直接离线. 然后openclaw也没复用自身channel的方法. 并且我浏览了openclaw的类似pr, 基本都被拒了, 因为作者认为client连接应该在channel层管理(架构上的确是合理的).
那我只剩下另一条路了, 直接给龙虾贡献代码, 于是我看了龙虾使用的接入大模型的基础库 pi-ai, 结果它也不支持OpenAI https://delta.audio 风格的语音流. 于是我又先给 pi-ai 贡献代码支持这个特性. 然而直接被拒. 我翻了翻作者 @badlogicgames 的X , 看得出来作者是很想对自己的项目负责, 不愿意接受低质量的AI生成代码(我也能理解, 毕竟是个巨大的基础库, 我的代码也是AI完成的我
给大家说一下上周我浪费两天时间获得的失败经验. 我在之前的视频中做了好几个基于多模态模型的龙虾(openclaw) skill, 包括识别游戏(大菠萝2)里面的物品的背包管理器, 读书的时候给书拍照就能记录读书笔记的闪念等等.
这里面遇到的最大的问题是, openclaw 目前配置一下也支持语音输入和输出, 但是会需要 STT, TTS 问题, 啥意思呢? openclaw 原生不支持语音模态模型, 只能语音转文本(STT)输入给文本大模型, 然后文本大模型输出的文本再转语音(TTS)输出. 这两次转换及其耗时, 再加上龙虾本身上下文巨长, 导致从语音输入到龙虾语音跟你对话普遍都要30s以上.
那么有没有端到端的解决方案呢? 有的, 用omni模型, omni 模型支持文本, 音频, 图片, 视频输入, 然后支持文本和语音输出, 端到端模型最大的优点就是延迟低, 不需要转来转去, 一个模型能搞定一切.听上去先天就是为龙虾这类AI助手准备的对吧?
于是我上周抽了2天打算把这个事办了. 摆在我面前的有两条路, 一个是直接改龙虾代码, 另一个是写个龙虾插件, 把omni模型接进去, 显然第二个更快更省心, 我只需要写完了发布我的插件, 感兴趣的同学安装我的插件大家就能愉快的用了.
但是, 但是来了啊, 龙虾 channel (飞书,Discord,WhatsApp 等)都是有连接的, plugin 中的 omni 模型想要接收 channel 中的消息, 就要连接channel, 这一连接, 就把openclaw本身的连接顶掉了, openclaw直接离线. 然后openclaw也没复用自身channel的方法. 并且我浏览了openclaw的类似pr, 基本都被拒了, 因为作者认为client连接应该在channel层管理(架构上的确是合理的).
那我只剩下另一条路了, 直接给龙虾贡献代码, 于是我看了龙虾使用的接入大模型的基础库 pi-ai, 结果它也不支持OpenAI https://delta.audio 风格的语音流. 于是我又先给 pi-ai 贡献代码支持这个特性. 然而直接被拒. 我翻了翻作者 @badlogicgames 的X , 看得出来作者是很想对自己的项目负责, 不愿意接受低质量的AI生成代码(我也能理解, 毕竟是个巨大的基础库, 我的代码也是AI完成的我
只是审阅了一下, 所以我也说不出来啥).
至此, 所有的路都被堵死了, 而我也花了2天时间来断断续续的搞龙虾支持Omni模型. 我觉得是时候止损了, so... 我接下可能会在这周末如果有时间完成自己的私有fork版本, 或者干脆就这样了.
至于龙虾不支持Omni模型, 那是它自己的损失了, 龙虾现在开放的 issue 和 pr 有 5000 多个, 最早的未合并pr还在1月31号, 等合并估计都猴年马月了. 我也不知道是像openclaw这种全面拥抱AI审阅PR好, 还是像pi-ai作者这样严格要求项目质量好.
我甚至觉得在现在的AI生产力加持下, 下个月直接出现一个新的基于Omni模型能力的更强的AI助手也不足为奇.
在AI生产力的冲刷下, 只能闪电拥抱不确定性. 否则你犹豫一下, 可能都抱错了.
至此, 所有的路都被堵死了, 而我也花了2天时间来断断续续的搞龙虾支持Omni模型. 我觉得是时候止损了, so... 我接下可能会在这周末如果有时间完成自己的私有fork版本, 或者干脆就这样了.
至于龙虾不支持Omni模型, 那是它自己的损失了, 龙虾现在开放的 issue 和 pr 有 5000 多个, 最早的未合并pr还在1月31号, 等合并估计都猴年马月了. 我也不知道是像openclaw这种全面拥抱AI审阅PR好, 还是像pi-ai作者这样严格要求项目质量好.
我甚至觉得在现在的AI生产力加持下, 下个月直接出现一个新的基于Omni模型能力的更强的AI助手也不足为奇.
在AI生产力的冲刷下, 只能闪电拥抱不确定性. 否则你犹豫一下, 可能都抱错了.
最近看到关于口喷软件比如 Typeless 、闪电说+豆包等的讨论比较多，我目前用了第一段时间的 Typeless，也说一下我的感受：这是一款能够极大提高打字速度的工具。
Typeless 主要的功能，就是能够吸收我们输入的内容，然后整理成结构化的表达来输出。
我也试过“闪电说”加“豆包”的方案，但是输出的内容基本就是我说什么，它就输出什么，不会整理成结构化的表达。
如果要给人阅读的话，会形成一种比较凌乱、口语化的感觉。
比如我经常反复说“然后”这一口语化的表达，使用 Typeless 的时候，它会比较智能地帮我做删减。
这个产品还是挺好用的，推荐给大家。首月免费，感兴趣可以试试。
链接如下：https://www.typeless.com/refer?code=CA82K61
以上内容都是我完全通过 Typeless 将我的语音转成文字输出的。
Typeless 主要的功能，就是能够吸收我们输入的内容，然后整理成结构化的表达来输出。
我也试过“闪电说”加“豆包”的方案，但是输出的内容基本就是我说什么，它就输出什么，不会整理成结构化的表达。
如果要给人阅读的话，会形成一种比较凌乱、口语化的感觉。
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