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Murmur Voice v0.3.3 更新日誌
* 全螢幕覆蓋支援 (macOS) - 主視窗和轉錄預覽現在可以正確顯示在全螢幕應用程式上方。無論你在用 Keynote 簡報、全螢幕寫 Code、還是看影片,Murmur 都能即時浮現。
* 智慧顯示/隱藏 - 錄音時主視窗自動出現,轉錄完成約 3 秒後自動收起,不佔畫面空間。透過系統列的「顯示/隱藏」可手動控制,不受自動隱藏影響。
* ESC 取消錄音 - 錄到一半發現不對?按 ESC 即可取消,不會觸發轉錄,直接回到待機狀態。
* 輔助使用權限自動偵測 - macOS 上會自動偵測「輔助使用」權限狀態,未授權時每 3 秒自動重試,授權後立即生效,不需重啟。
安全性與效能
* 修復 CSP 安全漏洞,移除 unsafe-inline
* 模型下載改為非同步 I/O,不再阻塞介面
* Whisper 執行緒數自動最佳化
* 前端 DOM 快取,減少重複查詢
Murmur Voice — 免費、開源、完全離線的語音轉文字工具,支援 macOS 與 Windows。
GitHub: https://github.com/panda850819/murmur-voice/releases/tag/v0.3.3
* 全螢幕覆蓋支援 (macOS) - 主視窗和轉錄預覽現在可以正確顯示在全螢幕應用程式上方。無論你在用 Keynote 簡報、全螢幕寫 Code、還是看影片,Murmur 都能即時浮現。
* 智慧顯示/隱藏 - 錄音時主視窗自動出現,轉錄完成約 3 秒後自動收起,不佔畫面空間。透過系統列的「顯示/隱藏」可手動控制,不受自動隱藏影響。
* ESC 取消錄音 - 錄到一半發現不對?按 ESC 即可取消,不會觸發轉錄,直接回到待機狀態。
* 輔助使用權限自動偵測 - macOS 上會自動偵測「輔助使用」權限狀態,未授權時每 3 秒自動重試,授權後立即生效,不需重啟。
安全性與效能
* 修復 CSP 安全漏洞,移除 unsafe-inline
* 模型下載改為非同步 I/O,不再阻塞介面
* Whisper 執行緒數自動最佳化
* 前端 DOM 快取,減少重複查詢
Murmur Voice — 免費、開源、完全離線的語音轉文字工具,支援 macOS 與 Windows。
GitHub: https://github.com/panda850819/murmur-voice/releases/tag/v0.3.3
▶️ Head of Claude Code: What happens after coding is solved | Boris Cherny #youtube
https://www.youtube.com/watch?v=We7BZVKbCVw
https://www.youtube.com/watch?v=We7BZVKbCVw
傳統的垂直領域軟體將業務邏輯編碼在程式碼中。成千上萬個 if/then 分支、驗證規則、合規檢查、審批工作流。由工程師歷經多年硬編碼而成……而且不只是普通的工程師。你需要真正理解該領域的軟體工程師,而這非常罕見。要找到一個既能編寫正式環境程式碼,又理解訴訟工作流實際運作方式,或現金流量折現(DCF)模型應如何構建的人,是極其困難的。修改這些業務邏輯需要開發週期、品質保證(QA)和部署。
讓我舉一個我親身經歷的具體例子。
在 Doctrine,我們建立了一套法律研究工作流程,協助律師針對特定的法律問題尋找相關判例。該系統需要理解法律領域(民事、刑事或行政)、將問題解析為可搜尋的概念、跨多個法院資料庫進行查詢、按相關性和權威性對結果進行排名,並提供正確的引用脈絡。打造這套系統耗費了由工程師和法律專家組成的團隊數年時間。其業務邏輯分散在數千行 Python 程式碼、自定義排名演算法和手動調整的相關性模型中。每一次修改都需要經過工程衝刺(sprints)、程式碼審查、測試和部署。
在 Fintool,我們有一項 DCF(現金流量折現法)估值技能。它會告訴 LLM 代理如何進行現金流量折現分析:要收集哪些數據、如何按行業計算 WACC(加權平均資本成本)、要驗證哪些假設、如何進行敏感度分析,以及何時應將股份報酬(SBC)加回。這只是一個 Markdown 檔案。編寫它花了一週時間,而更新它只需幾分鐘。一位做過 500 次 DCF 估值的投資組合經理,無需編寫任何一行程式碼,就能將其整套方法論編碼進去。
數年的工程開發對比一週的寫作。這就是轉變所在。
而且這不僅僅是速度的問題。Markdown 技能在重要方面表現得更好。它對任何人來說都是可讀的、可審計的,並且可以根據每個使用者進行客製化(我們的客戶會編寫自己的技能)。此外,隨著底層模型的改進,它會自動變得更好,而無需我們動任何一行程式碼。
商業邏輯正在從由專業工程師編寫的程式碼,遷移到任何具備領域專業知識的人都能編寫的 Markdown 檔案。垂直領域軟體公司花費十年累積的商業邏輯,現在幾週內就能被複製。工作流護城河正在迅速瓦解。"
讓我舉一個我親身經歷的具體例子。
在 Doctrine,我們建立了一套法律研究工作流程,協助律師針對特定的法律問題尋找相關判例。該系統需要理解法律領域(民事、刑事或行政)、將問題解析為可搜尋的概念、跨多個法院資料庫進行查詢、按相關性和權威性對結果進行排名,並提供正確的引用脈絡。打造這套系統耗費了由工程師和法律專家組成的團隊數年時間。其業務邏輯分散在數千行 Python 程式碼、自定義排名演算法和手動調整的相關性模型中。每一次修改都需要經過工程衝刺(sprints)、程式碼審查、測試和部署。
在 Fintool,我們有一項 DCF(現金流量折現法)估值技能。它會告訴 LLM 代理如何進行現金流量折現分析:要收集哪些數據、如何按行業計算 WACC(加權平均資本成本)、要驗證哪些假設、如何進行敏感度分析,以及何時應將股份報酬(SBC)加回。這只是一個 Markdown 檔案。編寫它花了一週時間,而更新它只需幾分鐘。一位做過 500 次 DCF 估值的投資組合經理,無需編寫任何一行程式碼,就能將其整套方法論編碼進去。
數年的工程開發對比一週的寫作。這就是轉變所在。
而且這不僅僅是速度的問題。Markdown 技能在重要方面表現得更好。它對任何人來說都是可讀的、可審計的,並且可以根據每個使用者進行客製化(我們的客戶會編寫自己的技能)。此外,隨著底層模型的改進,它會自動變得更好,而無需我們動任何一行程式碼。
商業邏輯正在從由專業工程師編寫的程式碼,遷移到任何具備領域專業知識的人都能編寫的 Markdown 檔案。垂直領域軟體公司花費十年累積的商業邏輯,現在幾週內就能被複製。工作流護城河正在迅速瓦解。"
"2. 客製化工作流程與商業邏輯 → 煙消雲散
垂直領域軟體編碼了該行業的實際運作方式。一個法律研究平台不只是儲存判例法,它還編碼了引用網絡、Shepardize 訊號、判決要旨分類,以及訴訟律師助理撰寫書狀的特定方式。
這些商業邏輯耗費多年才建立完成,反映了與領域專家成千上萬次的對話。當我建立 Doctrine 時,最難的部分不是技術,而是理解律師究竟如何工作:他們如何研究判例法、如何起草文件、如何從受理案件到審判建立訴訟策略。將這種理解編碼進可運行的軟體中,是垂直領域軟體之所以有價值且具備防禦力的重要原因。
LLMs 將這一切轉換為一個 markdown 檔案。
這是最被低估的轉變,而且我認為從長期來看,這也是最具毀滅性的。
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