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blurt-dictation-review

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更新于 11-03 17:04

技能介绍

用途

该技能帮助用户复盘自己用 Blurt 完成的听写。用户的听写记录包含真实语音、真实停顿和真实词汇,是最贴近实际使用场景的测试数据。技能通过审查这些记录,定位识别、润色、标点和格式方面的错误,并将确认的错误保存为案例,用于后续改进。

前提条件

  • 需要在设置 → 听写 → 「保留录音」(record.dictation.keep_audio)中开启保留音频。开启后,每次听写会保留音频($BLURT_HOME/dictation/audio/<id>.wav)以及流式处理的各个片段(切点、停顿、每个润色窗口的输入和输出),直到历史记录保留期(30 天)结束。若未开启,仅保留文本,此时只能审查文本。
  • 不得手动编辑 ~/.blurt 目录,仅能通过 dictation_lab.py(cases)写入。
  • 音频属于用户个人声音。资料明确允许离开本机的场景:仅争议片段,通过 OpenRouter 发送至 OpenAI 的语音模型,总费用上限 10 美元,由 cloud_ref.py(账本 spend.json,片段 ≤ 120 秒)执行限制。其他内容不离开本机。

主要能力

  • 调用 uv run skills/blurt/scripts/dictation_lab.py review --since <ISO date>(或 --last N)逐条获取保留的听写记录,包括:typed、raw(流式 ASR)、heard_once(安装模型对整段音频一次性重听的结果)、heard_diff、各片段及 pause_after、每个窗口的 polish_in / text,以及标记:fell_back:<reason>、heard_differently、seam_marks、spelled_letters、numeral_format。
  • 对无音频的记录,读取 ~/.blurt/dictation/history.jsonl(raw / polished / text / fell_back / reason)。
  • 以人工编辑视角审查每条记录,判断用户最可能说了什么,并将问题分类为:听错(ASR)、停顿标点、格式、润色、用户口误。
  • 对不确定是用户还是模型错误的情况,可用其他配置重跑(dictation_lab.py from-history ID 然后 rerun CASE --config asr=qwen3-asr-1.7b-mlx,mode=whole …),或使用云端第二意见。
  • 将真实错误保存为案例:dictation_lab.py from-history ID --corrected "<正确内容>" --tags term,punctuation --note "<原因>"。标签包括:term、code_switch、punctuation、filler、dropped、made_up、segmentation、clipped、slow、format、homophone。
  • 向用户输出简短表格(记录、实际输入、预期内容、类别、原因),按原因分组并给出修复建议(模型选择、提示词、防护、接缝、词汇),不针对语言使用词表或正则规则。
  • 修复时,在所有已保存案例上测量前后差异(dictation_lab.py run --config mode=windows --json),结合评估集(polish.py eval、tests/fixtures/polish_overdelete.jsonl)和历史文本的真实重放;仅发布能改善案例且无回归的改动,并报告数字。

云端第二意见

资料中给出的调用示例:

OPENROUTER_API_KEY=$(grep '^OPENROUTER_API_KEY=' /Users/john/workspace/ordo_projects/ordo_ai/ordo-backend/.env.prod | head -1 | cut -d= -f2- | tr -d "\"'" ) \
  python3 -I .claude/skills/blurt-dictation-review/cloud_ref.py CLIP.wav [--language zh]

默认模型为 openai/whisper-large-v3(约 $0.03/音频小时)和 openai/gpt-transcribe(约 $0.27/小时)。不得打印密钥。中文场景下 Whisper 弱于本地 Qwen3-ASR(生僻名字错误率 12% 对 4.5%),因此应将其视为投票:两个云模型一致反对 Blurt 是强证据,单个模型不足以定论。长音频应先用 ffmpeg -ss/-to 切出争议片段再发送。

适用场景

  • 用户希望系统性发现自己的听写中反复出现的识别或润色问题。
  • 需要区分问题来源是流式切点、模型本身、润色防护、标点还是用户口误。
  • 需要在修改模型或配置前建立带真实数据的案例库,并量化改进效果。

限制

  • 若未开启保留录音,只能审查文本。
  • 云端比对仅限争议片段,且总费用不超过 10 美元,片段不超过 120 秒;其他音频不离开本机。
  • 不得手动编辑 ~/.blurt 下的历史记录或配置。
  • 资料未提供技能的安装步骤、支持平台范围或更细的定价信息。