
作为一名技术人员,我曾经每天为会议记录和音频整理耗费大量时间。上周参与了一场三小时的架构设计讨论会,我拼命敲打键盘,却仍漏掉了许多关键细节。会后整理时才发现,关于微服务拆分的风险点几乎没记下来。更不用说用户调研时那些漫长的录音——我曾经花费三小时整理两小时的音频,结果准确率只有七成左右,还被同事指出遗漏了核心需求。
类似的情况在我身边并不少见:技术团队常常需要整理会议记录、用户访谈或技术讨论,据统计,不少团队每周花在这类事务上的时间可达五到八小时。这些时间本可以投入在更有价值的技术优化和产品迭代中。
我也尝试过一些语音转写工具,但效果总不尽如人意。有的工具对专业术语识别很差,比如会把“RESTful API”误写成“瑞斯特接口”;有的则操作繁琐,需要预先设置关键词和分段规则,实际用起来并不省心。
直到上个月,我接触到了一款名为“听脑AI”的工具。
它宣传在文本转写方面有所突破,准确率较高,我决定试一下。正好当时有一个与金融客户的技术沟通会,涉及大量“数据脱敏”“链路加密”等专业术语。我打开听脑AI,选择了“技术方案讨论”场景,并开启实时转写功能。
展开剩余69%实时录音转写
会议结束后,我点击“生成纪要”,不到两分钟,就得到了一份结构清晰的文档,内容按“技术选型”“架构设计”“合规要求”“风险评估”等板块自动归类,且专业术语如“国密算法SM4加密”“灾备RTO≤4小时”等全部准确记录,部分风险点还被标红提示,待办事项中也自动列出了后续任务。
这次体验让我感到惊喜。以往整理这样的讨论纪要,我至少要花两小时,还常因术语记录不准引发后续问题——比如之前曾把“Kubernetes”误记为“K8s”,导致开发返工。而这次转写准确率明显提高,让我节省了大量整理时间。
之后,我又将听脑AI用于OKR面谈和用户调研的场景中。在OKR面谈时,它自动生成了包含目标设定、进度回顾和反馈记录的结构化文档,甚至将同事提到的“需要前端配合优化接口”自动设为待办,并关联到相应负责人。同事反馈说,这样整理的内容比手记还要清晰。
在整理用户调研录音时,原本需要三小时逐句听取并转写的工作,现在上传音频后两分钟左右即可获得整理结果,其中关键词如“多格式导出”“数据实时同步”等也被准确提取出来,帮助产品经理更快进入原型设计阶段。
从效率上看,这款工具确实为我节省了大量时间。
以往需要两小时整理的会议纪要,现在只需几分钟即可完成,让我能更专注于技术本身。它的操作也比较简单,主要分为选择场景、开启转写或上传音频、生成文档三个步骤,界面清晰,容易上手。
在实际使用中,它的实时转写即使在多人讨论时也能较好地区分发言人,并依据话题切换自动分段。关键词提取和待办事项生成也较为准确,减少了人为遗漏的可能。
目前,我和团队同事都在工作中使用这款工具。会议纪要的整理效率有所提升,信息同步也更加及时。此外,它的文本转语音功能也令我印象深刻,转换后的语音自然流畅,我常在通勤时收听转成的语音纪要,高效回顾工作内容。
对我而言,这类工具不仅提升了效率,也让我得以将时间重新分配到更有价值的技术工作中,例如优化服务架构、推进产品改进等。工具的意义,或许正在于此——帮助我们减少重复劳动,更专注于创造与创新。
最后想说的是,听脑AI在用户体验方面做得不错,界面简洁,几乎无需学习即可使用。我们团队的新同事也能很快上手,用于日常会议记录。如果你也在寻找能够减轻记录负担的工具,或许可以亲自尝试一下,看看它是否适合你的工作场景。
毕竟,我们的时间应该花在推动项目前进、优化产品体验上,而不是困在无尽的整理与记录中。
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