开源项目推荐：Type4Me，作者号称是 Typeless 平替macOS 语音输入工具，本地/云端双引擎识别，大模型文本优化，数据全部存在本地。市面上的语音输入工具，要么贵（$12/月），要么数据不可控，要么不能自定义 Prompt。Type4Me 想把这几个问题一起解决。它基于 SherpaOnnx

发布时间: 2026-03-27 00:11:02

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开源项目推荐：Type4Me，作者号称是 Typeless 平替
macOS 语音输入工具，本地/云端双引擎识别，大模型文本优化，数据全部存在本地。
市面上的语音输入工具，要么贵（$12/月），要么数据不可控，要么不能自定义 Prompt。Type4Me 想把这几个问题一起解决。
它基于 SherpaOnnx
IT技术
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开源项目推荐：Type4Me，作者号称是 Typeless 平替

macOS 语音输入工具，本地/云端双引擎识别，大模型文本优化，数据全部存在本地。

市面上的语音输入工具，要么贵（$12/月），要么数据不可控，要么不能自定义 Prompt。Type4Me 想把这几个问题一起解决。

它基于 SherpaOnnx 引擎做本地语音识别，不需要 API Key、不需要联网，在 Apple Silicon 机型上跑得很快。如果你更看重准确率，也可以接云端引擎（目前支持火山引擎和 Deepgram）。

最有意思的是它的"处理模式"设计——语音识别出文字后，可以直接丢给大模型做后处理。内置了快速听写、双通道高精度、中译英、Prompt 优化等模式，也可以自己写 Prompt 定义任意处理流程。

还有个"命令模式"值得一提：选中一段文字，按快捷键说一句话，语音会变成指令，选中的文字变成上下文，LLM 直接执行操作并输出结果。相当于把语音变成了 LLM 的命令行。

数据方面，所有凭证和识别历史都存在本地（SQLite + JSON），没有遥测、没有云同步，历史记录支持导出 CSV。

项目架构是插件式的，添加新的语音识别服务只需要实现两个协议然后注册，目前 OpenAI Whisper、Google、AWS 等接口定义都预留好了，等社区来补。

MIT 协议，macOS 14+，GitHub 地址：https://t.co/wIfYJsAeMS