OpenTypeless

语音输入的 AI 文本润色：提示词、示例与核对

|作者 tover0314|10 分钟阅读

什么是 AI 文本润色？

本文介绍 OpenTypeless 桌面应用中的听写草稿润色。AI 文本润色使用语言模型编辑已有转录稿。根据提示词和模型，它可能调整标点、句子和格式，也可能错误修改姓名、数字、限制条件或意图。将结果当作可以修改的草稿，使用前与原文逐项核对。

流水线工作原理

OpenTypeless 先通过所选 STT 路径取得转录稿。启用 AI Polish，并且 LLM 路径有可用凭据或 Cloud 会话时，应用可以将文本交给所选 LLM。普通听写在关闭润色时可以输出原始文本；需要生成内容或编辑选中文本的任务则需要可用的 LLM。这些是有条件的处理路径，并非每次录音都会固定执行。完整响应时间取决于路径与草稿，本页没有给出实测延迟保证。

用同一份草稿比较 LLM 路径

Groq

使用 Groq 时，分别用长短草稿衡量完整润色响应，并记录模型与设置。

OpenAI / Claude

使用 OpenAI 或 Claude 时，在同一份草稿和相同提示词下比较语气、事实保留与术语。

DeepSeek

选择 DeepSeek 前，查看当前费率，并按自己的每月文本量估算成本。

Ollama

追求隐私：Ollama — 隐私取决于两条已配置的路径。请用 Custom Whisper-compatible 端点处理本地或自托管 STT，并仅将 Ollama 作为编辑文本的本地 LLM。端点、模型下载、更新和其他依赖仍可能使用网络，因此在处理敏感内容前应核对配置和实际流量。

分别配置并验证两条处理路径

  • 先配置 STT 并验证短录音，再配置 LLM；需要润色时启用 AI Polish。
  • 分别检查转录稿和润色稿。确认哪个端点接收音频、哪个端点接收文本；本地 STT 不会让云端 LLM 自动变成本地处理。
  • 先在临时文档中检查插入位置和撤销。服务商连接测试成功不代表麦克风到文档的完整流程已通过。

保留草稿范围的提示词

只整理转录稿的标点与段落。
保留姓名、数字、否定、保留意见、条件和技术标识符。
不要新增事实、承诺、截止日期或测试结果。
有歧义时保留歧义，不要自行选择一种解释。
返回可以继续修改的草稿。

这些指令表达期望的处理方式，不能保证模型完全遵循。自定义词典为润色提示词提供词汇，不会训练语音识别模型，也不保证专有名词每次正确。请用完整句子重复核验常用术语。

说明性示例：保留不确定性

原稿：我觉得如果测试通过也许周五能上线但现在不要承诺日期
期望整理稿：我觉得，如果测试通过，也许周五能上线，但现在不要承诺日期。
需要拒绝的改写：我们将在周五上线。

这个示例用于解释核对标准，不是真实用户评价或模型实测输出。错误改写删除了“也许”、测试通过的条件，以及不承诺日期的限制。

说明性示例：保留姓名和数字

原稿：请让小林检查工单 AB-104 不要把版本 1.1.61 改成最新版本
期望整理稿：请让小林检查工单 AB-104，不要把版本 1.1.61 改成最新版本。

检查最终草稿

  • 准备短消息、技术段落，以及包含条件、否定和数字的句子；各候选路径使用同一组样本重复测试。
  • 记录等待与纠错总时间、丢失的限制、标识符变化、新增事实和插入失败；与直接打字或保留原始转录稿比较。
  • 按自己工作流的结果选择。品牌、星级或读起来流畅的句子都不能证明准确度、速度或成本优势。

继续配置相应功能

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