全体起立！豆包语音输入支持全局快捷键起因是发现 GitHub 上有一个项目叫做 Doubao IME Hammerspoon 这个项目做的事情很简单，按下快捷键，切换到豆包的语音输入法，接收语言，识别上屏，然后切换回原有的输入法会有这样的工具也很好理解，假设你在写代码，这个时候你想写注释，那你是不是得切换到拼音输入法？输入完注释之后，你又想继续写代码，你又得切换回原来的字母输入法

Wed, 08 Jul 2026 01:26:57 GMT

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全体起立！豆包语音输入支持全局快捷键

起因是发现 GitHub 上有一个项目叫做 Doubao IME Hammerspoon
这个项目做的事情很简单，按下快捷键，切换到豆包的语音输入法，接收语言，识别上屏，然后切换回原有的输入法
会有这样的工具也很好理解，假设你在写代码，这个时候你想写注释，那你是不是得切换到拼音输入法？输入完注释之后，你又想继续写代码，你又得切换回原来的字母输入法。那么这个工具就是用来解决这个问题的，可以方便快速地做语音输入和输入法的切换。
但是会带来一个问题，这个工具首先是基于 Hammerspoon 的。Hammerspoon 是一个基于 Lua 的快捷工具，类似于 Raycast 一样的东西。首先，这个工具我用过，它的界面非常的原始。其次，这一套机制也不是很先进。再者，它是基于 Lua 写的，没有那么多的库可以直接用。最后，它的 UI 库在 Mac 上并没有完全实现。
知道这个项目之后，我也尝试写过自己的工具，不论是直接写，还是说基于 Raycast 去写。虽然最后都有实现，但效果也没有那么让我满意。其实对我而言，语音识别的时候究竟是云端模型还是本地模型都不要紧，因为我不是那么在意隐私（大数据之下哪有）。我关注的是这个东西它能不能很方便的完成我们想要的功能，能不能很快捷的实现我们想要的目的。
例如快速的切换输入法，以及借用豆包或者是微信输入法这样的已经做得很完善的产品，它的语音输入的识别率和准确率都非常的高。
但自己实现就会带来一个问题。虽然我才做到本地模型这一步，也许借用云端的ASR模型能实现更好的识别效果。当然本地也可以有一些优化的方案，例如用更大的模型做一些人声分离和环境音的去噪，然后再给小模型识别。它还有一些其他优化思路，这边不展开。但整体而言，自己如果要是实现这样一套工具的话，要耗费的精力比较大，且 UI 的交互体验也不是那么的友好。

而今天我发现豆包输入法直接更新了这样一个功能，我只能说他们的产品经理真的是非常善于抓住市场需求，或者说他们愿意倾听用户的声音吧。这样的话，可以在不切换输入法的情况下，直接借用豆包的语音输入法，快速地输入我们想要的文字。对我来讲非常友好，因为我不需要频繁地去敲切换输入法的快捷键，对我来说真是方便太多了。

#豆包输入法 #语音输入 #全局快捷键 #输入法切换 #效率工具

老年人才用到豆包？白给的我就用最近（其实也有一段时间了）火山大会上发布了一个新的模型 seed-2.1-pro，然后查了下发现 arena.ai 上 web dev 排名还挺高，仅次于 A\ 家的几个模型和 GLM 5.2

Thu, 02 Jul 2026 15:11:02 GMT

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老年人才用到豆包？白给的我就用

最近（其实也有一段时间了）火山大会上发布了一个新的模型 seed-2.1-pro，然后查了下发现 arena.ai 上 web dev 排名还挺高，仅次于 A\ 家的几个模型和 GLM 5.2。
火山方舟也第一时间接入了，我花了大概 100 多块评测了一下，感觉整体智能还可以（我测试的方向主要是我在写的几个 web 项目），体感接近于 sonnet 4.6 或者稍微高一点点，但有没有 opus 4.6 高的话没有很确信。
配合 superpowers 开发的情况下整体交付的正确率还是挺高的，写前端页面也不容易出错，样式也不会歪，价格的话基本和 kimi k2.6 对齐（百万 token 输入 6 元输出 30 元），但智能肯定是高于 kimi 的。
不过有的花这个钱我觉得还不如稍微再加一点，直接用 GLM 5.2 好了，百万 token 输入 1.4 usd 输出 4.4 usd。GLM 5.2 还是毫无疑问地比 opus 4.6 智能高的，但就是缓存命中率不是很高。
但方舟有个好处是可以授权加入协作者计划，我没有仔细研究，我理解就是授权 prompt 和所有结果可以被拿来审查或者再训练吧。大部分情况下我的产品都是靠 LLLM 生成的，我觉得也只有中间过程比如怎么把程序调出来的，更正了模型什么错误，怎么提升了模型的准确率这样的操作有点训练的价值，但大量样本之下对于我自己个人项目而言真无太多所谓，拿去就拿去吧。
那么我们就可以在开通管理这边点去参与，授权 seed-2.1-pro、seed-2.1-turbo、seed-2.1-evolving、glm-5.2 即可（其他模型都比较差），个人认证下每日单模型赠送 200 万 token（但不同的模型不大一样，比如 evolving 有反馈系数，pro 没有），虽然拿来写项目肯定不够（这时候就开始花自己的钱了，虽然可以设置总 token 限制但非常麻烦，就被反薅了），但有比没有强，用到有用量不足的告警的时候果断切模型就行。

#豆包 #火山大会 #AI模型 #前端开发 #免费额度

豆包 | 万事屋工程部

老年人才用到豆包？白给的我就用最近（其实也有一段时间了）火山大会上发布了一个新的模型 seed-2.1-pro，然后查了下发现 arena.ai 上 web dev 排名还挺高，仅次于 A\ 家的几个模型和 GLM 5.2