Вычитка диктовки: надиктовал сумбурно — агент получил чёткую задачу

Для кого Фаундеры и практики, которые ставят задачи агентам голосом

Распознаванию подсказывают словарь проекта, потом нейросеть вычитывает текст «как сказал, только грамотно»; при любом сбое уходит сырой текст.

Результат

Ошибок в словах: 25–29% без подсказок → 10–11% со словарём → около 5% с вычиткой

Вычитка занимает 1–3 секунды

Кнопка «как сказал» возвращает оригинал, сбой вычитки = сырой текст

Whisper large-v3 Словарь проекта как подсказка распознаванию Нейросеть-корректор Hegai Code

Автор: Команда heg.ai

Что делает

Голосовая задача агенту приходит кашей: распознавание путает примерно каждое четвёртое слово, термины и названия превращаются в бессмыслицу, «ну короче» остаётся в тексте — и агент делает не то. Здесь путь в два шага. Сначала распознаванию подсказывают словарь проекта, и ошибок становится около 10%. Потом нейросеть вычитывает текст «как сказал, только грамотно» за 1–3 секунды. Кнопка «как сказал» вернёт оригинал, а если вычитка сломалась, уйдёт сырой текст с подписью. Итог — около 5% ошибок, в пять раз меньше, чем было.

Как устроено в двух словах

Распознавание на Whisper large-v3 получает глоссарий проекта как начальную подсказку. Распознанный текст уходит корректору вместе с контекстом: проект, заголовок сессии, хвост переписки, тот же глоссарий. Клиент ждёт ответ не дольше 8 секунд, дальше отправляет как есть.

В подписке

Пошаговая инструкция по внедрению и промпт для старта

Обсуждение с автором и теми, кто уже внедрил (0)

Заявка на внедрение под ключ

Инструкция, обсуждение и заявка на внедрение — в подписке. 7 дней бесплатно.

Начать бесплатно