Typeless：讓我廢棄鍵盤的下一代輸入法
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Typeless 透過一鍵文字美顏同語音驅動編輯，令作者幾乎完全放棄鍵盤，成為佢使用頻率最高嘅工具。
呢篇文章係由一位需要邊帶娃邊工作嘅 AI 原住民媽媽 MQ 所寫，佢分享咗使用 Typeless 嘅親身經驗。佢面對嘅問題係：湊住小朋友時好難打字，傳統語音輸入法又唔夠好用，導致工作進度受阻同焦慮。整體結論係：Typeless 係下一代輸入法，突破咗傳統 AI 輸入法淨係語音轉文字嘅侷限，真正解放雙手同提升效率。
Typeless 有兩大突破。第一係「一鍵文字美顏」，語音輸入後會自動梳理想法、修正語病，做到說完即可發送，唔使再手動改錯字。第二係「語音驅動嘅智能編輯」，可以對選中文字用語音落指令（例如翻譯、改錯別字），變相將頂級大模型接入曬所有應用程式。呢啲功能令佢可以喺抱住 BB 時細細聲講嘢都準確輸入，深夜工作都唔會嘈醒小朋友。
不過，Typeless 都有缺點。佢目前嘅文字美顏太強，會磨走個人風格，好似美顏相機磨皮過度咁，令輸出變成「大眾網紅臉」。但作者留意到產品入面有用戶語言風格學習機制，相信隨住使用時間增加，佢會愈來愈似我哋自己嘅語氣。作者仲聯想到腦機接口時代，可能連語言都唔使，純粹靠念頭溝通，到時我哋要思考如何保留表達嘅篩選同私隱。
- Typeless 嘅核心突破係「一鍵文字美顏」同「語音驅動智能編輯」，徹底改變傳統語音輸入法。
- 傳統 AI 輸入法只係做語音轉文字，Typeless 則會自動優化文本，做到說完即可用，無需二次修改。
- Typeless 可以收集用戶喺唔同應用嘅輸出，成為動態第二大腦嘅數據入口，記錄持續進化嘅思考。
- 目前過度美顏會磨掉個人風格，但產品正透過學習用戶語言習慣來改善，未來有望做到「偽素顏」效果。
- 作者強烈推薦大家試用，下載連結提供 5 美金優惠同一個月免費會員。
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我點樣由鍵盤轉向語音輸入
作為一個成日要邊帶娃邊工作嘅老母親，Typeless 已經成為我使用頻率 No.1 嘅工具。無論係寫公眾號文章、微信聊天、寫提示詞定做智能體，我基本上都唔再用手打字。
上週我甚至一隻手抱住兩個月大嘅 BB，另一隻手打字完成曬所有工作。就算深夜 BB 瞓咗，我都可以用好細聲對住 Typeless 講嘢，因為佢嘅語音識別靈敏度好高</highlight>，就算耳語式音量都準確捕捉。如果冇 Typeless，我肯定又要熬到好夜，再次陷入湊仔同工作之間嘅拉扯。
傳統 AI 輸入法嘅侷限同 Typeless 嘅兩大突破
我之前用過唔少 AI 輸入法，例如豆包、微信 AI 輸入法同埋閃電說。但坦白講，呢啲產品嘅思維仲停留喺上一個時代，即係純粹語音轉文字。就算閃電說可以設定 System Prompt 同接入大模型 API，本質上仲係舊思維。
Typeless 嘅第一個突破係一鍵文字美顏。語音輸入後佢會自動梳理想法、修正語病，做到說完即可發送</highlight>，唔使再手動改錯字。呢個功能令你可以毫無障礙咁講述大腦入面原生嘅思考，將美化工作交畀佢。
第二個突破係語音驅動嘅智能編輯。你可以對選中嘅文字用語音下指令，例如「請翻譯呢句」或者「改錯別字」。呢個相當於將頂級大模型接入咗電腦上每一個應用同窗口，大幅提升效率。
- 傳統 AI 輸入法只係做語音轉文字，Typeless 則會自動優化文本。
- Typeless 嘅智能編輯可以跨應用操作，唔使複製貼上到其他 AI 工具。
成為動態第二大腦嘅數據入口
Typeless 嘅價值唔止於輸入效率。我哋團隊一直喺度做「第二大腦」呢個項目，市面上大部分 AI 分身嘅提示詞係寫死嘅，上下文靜態，捕捉嘅只係一個人嘅一刻。但真正嘅第二大腦應該係動態嘅，可以自我學習同迭代。
由於 Typeless 將我哋喺微信、Word 等唔同應用嘅輸出都集中喺一個應用入面，佢記錄嘅唔再係靜態片段，而係可以透過累積數據去捕捉流動嘅人。呢個先係建構真正動態 AI 分身嘅基礎。
過度美顏問題同未來展望
不過，Typeless 目前有明顯短板。佢對文字嘅一鍵美顏有時太強，就好似美顏相機磨皮開得太高，會磨走個人風格，令輸出變成大眾網紅臉。呢個對蒐集數據嚟講係一個 bug，因為數據唔夠原生態。
但我留意到產品入面有用戶語言風格同使用場景個性化報告</highlight>，估計背後有一套迭代提示詞，會隨住對話歷史增加學習用戶習慣。最終輸出應該會愈來愈似我哋自己，做到文字版嘅偽素顏妝。
最後，我細想一下腦機接口時代。未來可能淨係靠念頭就將思想傳輸到屏幕，到時我哋要思考點樣篩選表達內容同保有私隱。由 Typeless 到腦機接口，人機交互正經歷根本變革。
推薦你試用 Typeless
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唔信你睇嚇呢張圖，我已經對住 Typeless 講咗好幾萬字。
唔誇張咁講，Typeless 已經成為我用得最多嘅工具。無論係寫公眾號（我近排嘅公眾號文章包括呢篇，都係用 Typeless 口述成文嘅），定係喺微信傾偈、做項目文案、寫提示詞整智能體，我基本上都唔再用手打字喇。
佢對於要一邊湊仔一邊做嘢嘅阿媽嚟講，簡直係神器。
最令我印象深刻嘅係上星期有幾日——我一隻手抱住個兩個月大嘅BB，淨係用一隻手打字就做曬所有嘢。
就算深夜做嘢嗰陣，個細路瞓咗覺，我仍然可以用好細聲對住 Typeless 做嘢。佢嘅語音識別靈敏度好高。就算係耳語咁細聲，都可以準確捕捉到。
如果冇 Typeless，我所有工作進度可能會卡住，只能捱夜到最夜。可能會再次陷入啱啱生完大仔之後，喺湊仔同工作之間產生嘅拉扯同焦慮之中。
點解 Typeless 係下一代輸入法？
傳統 AI 輸入法嘅侷限
之前我一直都有用各種 AI 輸入法，例如豆包、微信嘅 AI 輸入法，仲有大聖老師介紹嘅「閃電說」。不過坦白講，呢啲產品嘅思維其實仲停留喺上一個時代，即係語音轉文字。
雖然閃電說可以 set System Prompt，接入大模型嘅 API 做語音矯正，實現文本格式優化，但佢本質上仍然係舊思維。
Typeless 嘅兩大突破
Typeless 係下一個時代嘅輸入法，原因有兩點：
突破一：一鍵「文字美顏」
語音輸入之後，佢並唔係原封不動咁轉寫，而係可以幫你梳理想法，等於俾文字做咗一次一鍵美顏。
- 唔使二次修改：以前用其他 AI 輸入法，你仲要手動改錯別字或者刪除口語詞，但 Typeless 基本可以做到講完就即刻 send，令你唔使再掂鍵盤。
- 呈現原生思考：正因為有咗文字美顏效果，我哋可以毫無障礙、非常順暢咁講出大腦入面原生嘅思考。以前靠打字交換資訊嗰陣，會不自覺咁篩選資訊；但喺 Typeless 嘅加持下，你可以毫無保留咁呈現思想流動，將美化同結構梳理嘅工作交俾佢。
突破二：語音驅動嘅智能編輯
佢最大嘅突破並唔係喺語音轉文字，而係可以透過語音對揀咗嘅文字 send 提示詞（高強度用 AI 嘅人應該明呢個點嘅含金量）。等於將頂級嘅大模型接入咗你電腦上面嘅每一個應用，每一個視窗。
例如我寫完一篇文章想俾 AI 改，唔需要複製貼上去其他大模型視窗。只要揀一段文字，就可以用語音落指令。例如：「請翻譯呢句」、「將入面嘅錯別字改咗佢」或者「將英文字母嘅大寫改成細寫」。
具體請睇呢個使用 Demo 影片。
雖然間中會有偏差，但我相信優化只係時間問題。
構建第二大腦嘅數據入口
從靜態到動態嘅 AI 分身
Typeless 嘅價值當然唔止咁。過去半年幾我哋一直幫企業做「第二大腦」呢個項目（項目嘅總架構係景淮，大家可以關注佢嘅公眾號，有好多關於 AI 嘅乾貨同思考）。
市面上大部分智能體或者 AI 分身嘅提示詞係寫死嘅，上下文都係靜態嘅，就算提示詞寫得幾精彩，捕捉到嘅都係呢個人嘅「一刻」。但真正嘅第二大腦應該係動態嘅——可以自我學習同自我迭代。
如果我哋喺微信、Word 等唔同應用入面打字，咁輸出嘅數據係分散嘅；但 Typeless 將你所有輸出嘅數據集中咗喺一個應用入面。
所以，佢記錄嘅唔再係呢一刻嘅靜態片段，而係可以透過佢累積嘅數據持續迭代，去捕捉流動嘅人。
當然，目前 Typeless 都有短板。例如，佢對我哋講嘢嘅方式進行咗某程度嘅過度美顏。
呢個就好似我哋用美顏相機嗰陣，如果磨皮參數校得太高，軟件冇咗面上每一條皺紋、每一粒雀斑。雖然相入面嘅皮膚睇落完美無瑕，但係都因此失去真實質感，最後生成嘅可能只係一張大眾網紅臉。
Typeless 而家嘅文字處理邏輯都係咁。佢喺剔除語氣詞、修正語病嘅同時，將個人風格磨走咗。
但我留意到 Typeless 入面有一個用戶語言風格同使用場景個性化報告。 我相信呢個產品背後應該有一套「迭代提示詞」，會隨住用戶對話歷史嘅增加去學習用戶嘅語言習慣。呢個意味住隨住我哋輸入嘅內容越來越多，佢就能夠更加好咁捕捉到我哋嘅語言風格。
最終，輸出嘅文字會越來越似我哋自己。
雖然目前對文字一鍵美顏從蒐集數據嘅角度嚟講係一個 bug，因為咁樣得到嘅數據唔夠原生態。如果未來佢能夠喺保持我哋個人風格嘅同時，又兼顧文字美顏，咁佢嘅表現就堪稱完美喇。呢個或許可以理解為文字版本嘅偽素顏妝？哈哈。
腦機接口
小小咁猜想嚇。隨住腦機接口時代嘅到來，思想嘅表達可能會變得更加原生態。人唔再需要透過語言，淨係靠起心動念就可以將意識即時傳輸到屏幕或者他人腦海入面。喺嗰個時代，我哋仲能否篩選表達內容，並保有思想嘅私隱？定係所有原始念頭都會毫無保留咁暴露俾對方？
由 Typeless 呢啲下一代語音輸入法，到未來嘅腦機接口，我哋正在見證人機同人際互動方式嘅根本變革。
我真係推薦每個人都去試嚇 Typeless。
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我已經準備好為佢付費啦。
不信請看這張圖，我已經對着 Typeless 叨叨了好幾萬字。
不誇張的說，Typeless 已經成為我使用頻率 No.1 的工具。無論是寫公眾號（我最近的公眾號文章包括這篇，基本都是用 Typeless 口述成文的），還是在微信聊天、完成項目文案，寫提示詞做智能體，我基本上都不再用手打字了。
它對於需要邊帶娃邊工作的老母親來說，簡直是神器。
最讓我印象深刻的是上週有幾天——我一隻手抱着兩個多月大的孩子，只用一隻手打字完成了所有的工作。
就算深夜工作的時候，孩子睡着了，我仍然可以用很小聲音對着 Typeless 工作。它的語音識別靈敏度很高。即便是耳語一樣的音量，也能準確捕捉。
如果沒有 Typeless，我的所有工作進度可能就會卡住，只能熬最深的夜。可能會再次陷入剛生完老大之後，在帶娃和工作之間產生的拉扯感與焦慮中。
為什麼 Typeless 是下一代輸入法？
傳統 AI 輸入法的侷限
之前我也一直在用各種 AI 輸入法，比如豆包、微信的 AI 輸入法，還有大聖老師推薦「閃電說」。但坦白說這些產品的思維其實還停留上一個時代，即語音轉文字。
雖然閃電說可以設定 System Prompt，接入大模型的 API 做語音矯正，實現文本格式優化，但它本質上仍是舊思維。
Typeless 的兩大突破
Typeless 是下一個時代的輸入法，原因有兩點：
突破一：一鍵「文字美顏」
語音輸入後，它並不是原模原樣地轉寫，而是能幫你梳理想法，相當於給文字做了一次一鍵美顏。
- 無需二次修改：以前用其他 AI 輸入法，你還得手動修改錯別字或刪掉口語詞，但 Typeless 基本能做到說完即可發送，讓你不用再動鍵盤。
- 呈現原生思考：正因為有了文字美顏效果，我們可以毫無障礙、非常絲滑地講述大腦中原生的思考。以前靠打字交換信息的時候，會下意識地篩選信息；但在 Typeless 的加持下，你可以毫無保留地呈現思想流動，把美化和結構梳理的工作交給它。
突破二：語音驅動的智能編輯
它的最大的突破並不在於語音轉文字，而是可以通過語音對選中的文字發送提示詞（高強度使用 AI 的人應該能理解這個點的含金量）。相當於把頂級的大模型接入了你電腦上的每一個應用，每一個窗口。
比如我寫完一篇文章想讓 AI 修改，不需要複製粘貼到其他大模型窗口。只需選擇一段文字，就可以用語音下達指令。例如：「請翻譯這句話」、「把其中的錯別字改掉」或者「把英文字母的大寫改成小寫」。
具體請見這個使用 Demo 視頻。
雖然偶爾會有偏差，但我相信優化只是時間問題。
構建第二大腦的數據入口
從靜態到動態的 AI 分身
Typeless 的價值當然不僅如此。過去半年多我們一直在給企業做「第二大腦」這個項目（項目的總架構是景淮，大家可以關注他的公眾號，有很多關於 AI 乾貨和思考）。
市面上大部分智能體或 AI 分身的提示詞是寫死的，上下文也是靜態的，就算提示詞寫得再精彩捕捉的也是這個人的「一刻」。但真正的第二大腦應該是動態的——可以自我學習和自我迭代的。
如果我們微信、Word 等不同應用裏打字，那麼輸出的數據是分散的；但 Typeless 把你所有的輸出的數據都集中在了一個應用裏。
所以，它記錄的不再是此時此刻的靜態片段，而是可以通過它累積的數據持續迭代，去捕捉流動的人。
當然，目前 Typeless 也有短板。比如，它對我們講話方式進行了某種程度的過度美顏。
這就好比我們在使用美顏相機時，如果磨皮參數開得太高，軟件去掉了臉上的每一道皺紋、每一顆雀斑。雖然照片裏的皮膚看起來完美無瑕，但也因此失去真實的質感，最後生成的可能只是一張大眾網紅臉。
Typeless 現在的文字處理邏輯也是如此。它在剔除語氣詞、修正語病的同時，把個人風格給磨掉了。
但我注意到 Typeless 裏有一個用戶語言風格和使用場景個性化報告。 我相信這個產品背後應該有一套「迭代提示詞」，會隨着用戶對話歷史的增加去學習用戶的語言習慣。這意味着隨着我們輸入的內容越來越多，它就能更好地捕捉到我們的語言風格。
最終，輸出的文字會越來越像我們自己。
雖然目前對文字一鍵美顏從蒐集數據的角度來說是一個 bug，因為這樣獲取的數據不夠原生態。如果未來它能在保持我們個人風格的同時，又兼顧文字美顏，那它的表現就堪稱完美了。這或許可以理解為文字版本的偽素顏妝吧？哈哈。
腦機接口
小小的猜想一下。隨着腦機接口時代的到來，思想的表達可能會變得更加原生態。人們不再需要通過語言，僅憑起心動念就能將意識實時傳輸到屏幕或他人腦海中在那個時代，我們是否還能篩選表達內容，並保有思想的隱私？抑或所有原始念頭都將毫無保留地暴露給彼此？
從 Typeless 這樣的下一代語音輸入法，到未來的腦機接口，我們正在見證人機和人際交互方式的根本變革。
我真的推薦每個人都去嘗試一下 Typeless。
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