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🏗️ 本项目使用 Harness Engineering 进行 AI Agent Harness 搭建。
macOS 语音输入工具 — 按住快捷键录音,松开后自动转写、优化、粘贴到当前输入框。
本地 AI 转录 → LLM 文本优化 → 自动粘贴。隐私、快速、零摩擦。

Option+Space(可自定义)录音,松开即自动转写 + 优化 + 粘贴,无需切换窗口。从 GitHub Releases 下载最新的 .dmg 文件,打开后将 Input 0 拖入「应用程序」文件夹即可。
通过 Homebrew 安装:
brew install --cask input0
首次打开时,macOS 可能会弹出安全提示。前往 系统设置 → 隐私与安全性,点击 仍要打开 即可。
Input 0 需要以下 macOS 权限才能正常工作,首次启动时会自动弹出请求:
| 权限 | 用途 |
|---|---|
| 麦克风 | 录制你的语音 |
| 辅助功能 | 模拟 Cmd+V 将文本粘贴到其他应用 |
前往 系统设置 → 隐私与安全性 授权后,重启应用即可生效。
此步骤为必需。 如果不配置 API Key,语音转文字仍可正常使用,但 AI 文本优化功能(语法修正、去口头禅、结构化)将被跳过。
| 字段 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
| API Key | 你的 OpenAI(或兼容服务)API 密钥 | (空,必须填写) |
| API Base URL | 服务端点地址 | https://api.openai.com/v1 |
| Model | LLM 模型名称 | gpt-4o-mini |
使用第三方服务?(如 Azure OpenAI、Groq、本地 Ollama 或任何 OpenAI 兼容 API) - 将 API Base URL 改为你的服务商端点 - 将 Model 改为对应的模型名称 - 填入对应的 API Key
点击 测试连接 按钮验证 API Key 是否可用。
此步骤为必需。 你需要至少下载一个模型才能将语音转为文字。
选哪个模型好?
| 你说的语言 | 推荐模型 | 大小 |
|---|---|---|
| 中文 | SenseVoice Small | ~228 MB |
| 英语 | Whisper Large v3 Turbo | ~1.5 GB |
| 日语 / 韩语 | SenseVoice Small | ~228 MB |
| 粤语 | Paraformer 中英粤三语版 | ~234 MB |
| 多语言混用 | Whisper Large v3 | ~2.9 GB |
| 中文追求极致精度 | FireRedASR Large v1 | ~1.74 GB |
| 追求最快速度 | Moonshine Base(仅英文) | ~274 MB |
| 追求最小体积 | Whisper Base | ~142 MB |
就这么简单!🎉
如果模型下载失败或卡住:
~/Library/Application Support/com.input0/models/<模型ID>/
具体文件名和下载地址请参考 模型注册表。| 模型 | 大小 | 最佳场景 |
|---|---|---|
| Whisper Base | ~142 MB | 快速轻量,适合日常使用 |
| Whisper Small | ~466 MB | 性价比高,精度与速度均衡 |
| Whisper Medium | ~1.4 GB | 多语言转录精度优秀 |
| Whisper Large v3 | ~2.9 GB | 最高精度,99 种语言 |
| Whisper Large v3 Turbo | ~1.5 GB | 英文/多语言最高精度 |
| Whisper Large v3 Turbo Q5 | ~547 MB | 高精度量化版,平衡大小与质量 |
| SenseVoice Small | ~228 MB | 中文/日文/韩文识别最佳 |
| Paraformer 中文 | ~217 MB | 中文专用,推理极快 |
| Paraformer 中英粤三语版 | ~234 MB | 中文 + 英文 + 粤语,粤语唯一可用模型 |
| Moonshine Base (EN) | ~274 MB | 英文专用,速度约为 Whisper 的 5 倍 |
| FireRedASR Large v1 | ~1.74 GB | 中文 ASR SOTA(CER ≈ 2%),追求极致精度 |
| Zipformer 中文 CTC | ~350 MB | 新一代 Kaldi 架构,中文离线轻量备选 |
本项目采用 CC BY-NC 4.0 许可证。你可以自由分享和修改,但不得用于商业用途。
$ claude mcp add input0 \
-- python -m otcore.mcp_server <graph>