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Top AI Repos tracks AI repositories on GitHub and answers two different questions about each one: is it moving right now, and would you bet a product on it.
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开源免费的 Wispr Flow 替代方案 | 集成FunASR本地模型和可配置大语言模型的下一代中文桌面语音工作流
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<div align="center"> <!-- 在这里放置您的Logo图片 --> <!-- 例如: <img src="assets/logo.png" width="150" /> --> <br/> <br/> # 蛐蛐 (QuQu) **开源免费的 Wispr Flow 替代方案 | 为中文而生的下一代智能语音工作流** </div> <div align="center"> <!-- 徽章 (Badges) - 您可以后续替换为动态徽章服务 (如 shields.io) --> <img src="https://img.shields.io/badge/license-Apache_2.0-blue.svg" alt="License"> <img src="https://img.shields.io/badge/platform-macOS%20%7C%20Windows%20%7C%20Linux-lightgrey" alt="Platform"> <img src="https://img.shields.io/badge/release-v1.0.0-brightgreen" alt="Release"> <img src="https://img.shields.io/badge/PRs-welcome-brightgreen.svg" alt="PRs Welcome"> </div> <br/> > **厌倦了 Wispr Flow 的订阅费用？寻找开源免费的语音输入方案？来试试「蛐蛐」！** **蛐蛐 (QuQu)** 是 **Wispr Flow 的开源免费替代方案**，专为中文用户打造的注重隐私的桌面端语音输入与文本处理工具。与 Wispr Flow 不同，蛐蛐完全开源免费，数据本地处理，专为中文优化，支持国产AI模型。 ### 🆚 vs Wispr Flow：开源免费的替代方案 | 核心对比 | 🎯 蛐蛐 (QuQu) | 💰 Wispr Flow | |---------|---------------|---------------| | **价格** | ✅ **完全免费** | ❌ $12/月订阅 | | **隐私** | ✅ **本地处理** | ❌ 云端处理 | | **中文** | ✅ **专为中文优化** | ⚠️ 通用支持 | | **AI模型** | ✅ **国产AI支持** | ❌ 仅国外模型 | 想象一下，你可以像和朋友聊天一样写作。说的内容被实时、精准地转换成文字，口误和"嗯、啊"等废话被自动修正，甚至能根据你的要求，自动整理成邮件格式或代码片段。**这就是「蛐蛐」为你带来的体验 —— 而且完全免费！** --- ## ✨ 核心优势 | 特性 | 蛐蛐 (QuQu) 的解决方案 | | :--- | :--- | | 🎯 **顶尖中文识别，隐私至上** | 内置阿里巴巴 **FunASR Paraformer** 模型，在您的电脑本地运行。这意味着它能听懂中文互联网的"梗"，也能保护您最私密的语音数据不被上传。 | | 💡 **会思考的"两段式引擎"** | 独创 **"ASR精准识别 + LLM智能优化"** 工作流。它不仅能转录，更能"理解"和"重塑"您的语言。**自动过滤口头禅**、**修正错误表述**（例如将"周三开会，不对，是周四"直接输出为"周四开会"），这些都只是基础操作。 | | 🌐 **为国内优化的开放AI生态** | 支持任何兼容OpenAI API的服务，并**优先适配国内顶尖模型** (如通义千问、Kimi等)。这意味着更快的响应速度、更低的费用和更好的合规性。 | | 🚀 **开发者与效率专家挚爱** | 能准确识别并格式化 `camelCase` 和 `snake_case` 等编程术语。通过自定义AI指令，更能实现**上下文感知**，根据您当前的应用（写代码、回邮件）智能调整输出格式。 | ## 🎬 功能演示 <!-- 在这里放置您的GIF演示图 --> <!-- 例如: <img src="assets/demo.gif" /> --> <p align="center"><i>(这里是应用的GIF演示图)</i></p> - **一键唤醒**: 全局快捷键 F2，随时随地开始记录。 - **实时识别**: 本地 FunASR 引擎提供高精度中文识别。 - **智能优化**: 连接您的AI模型，自动润色、纠错、总结。 - **无缝粘贴**: 转换完成的文本自动粘贴到您当前光标位置。 ### 🚀 从 Wispr Flow 迁移？ 如果你正在使用 Wispr Flow 但希望**节省订阅费用**、**保护隐私数据**、**更好的中文支持**，那么蛐蛐就是你的完美选择！ ## 🚀 快速开始 ### 1. 环境要求 - **Node.js 18+** 和 pnpm - **Python 3.8+** (用于运行本地FunASR服务) - **macOS 10.15+**, **Windows 10+**, 或 **Linux** ### 2. 项目初始化 #### 方案一：使用 uv (推荐) 🌟 [uv](https://github.com/astral-sh/uv) 是现代化的 Python 包管理器，能自动管理 Python 版本和依赖，避免环境冲突： ```bash # 1. 克隆项目 git clone https://github.com/yan5xu/ququ.git cd ququ # 2. 安装 Node.js 依赖 pnpm install # 3. 安装 uv (如果尚未安装) # macOS/Linux: curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh # Windows: # powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex" # 4. 初始化 Python 环境 (uv 会自动下载 Python 3.11 和所有依赖) uv sync # 5. 下载 FunASR 模型 uv run python download_models.py # 6. 启动应用! pnpm run dev ``` #### 方案二：使用系统 Python 如果您更喜欢使用系统 Python 环境： ```bash # 1. 克隆项目 git clone https://github.com/yan5xu/ququ.git cd ququ # 2. 安装 Node.js 依赖 pnpm install # 3. 创建虚拟环境 (推荐) python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate # Linux/macOS # .venv\Scripts\activate # Windows # 4. 安装 Python 依赖 pip install funasr modelscope torch torchaudio librosa numpy # 5. 下载 FunASR 模型 python download_models.py # 6. 启动应用! pnpm run dev ``` #### 方案三：使用嵌入式 Python 环境 项目还支持完全隔离的嵌入式 Python 环境（主要用于生产构建）： ```bash # 1-2. 同上克隆项目和安装 Node.js 依赖 # 3. 准备嵌入式 Python 环境 pnpm run prepare:python # 4. 测试环境是否正常 pnpm run test:python # 5. 启动应用 pnpm run dev ``` ### 3. 配置AI模型 启动应用后，在 **设置页面** 中填入您的AI服务商提供的 **API Key**、**Base URL** 和 **模型名称**。支持通义千问、Kimi、智谱AI等国产模型，配置将自动保存在本地。 ### 4. 故障排除 #### 常见初始化问题 **问题**: `ModuleNotFoundError: No module named 'funasr'` ```bash # 解决方案 1: 使用 uv (推荐) uv sync uv run python download_models.py # 解决方案 2: 重新安装依赖 pip install funasr modelscope torch torchaudio librosa numpy # 解决方案 3: 使用嵌入式环境 pnpm run prepare:python ``` **问题**: FunASR 模型下载失败或加载缓慢 ```bash # 检查网络连接，确保能访问 modelscope.cn # 如果在 macOS 上遇到 SSL 警告： pip install "urllib3<2.0" # 手动下载模型： python download_models.py # 或使用 uv: uv run python download_models.py ``` **问题**: Python 版本不兼容 ```bash # 使用 uv 自动管理 Py
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Yanwu
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jinzhongjia · @manus-ai · Singapore
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