习惯了语音输入后，再也不想打字了

开启口喷时代把，本文主要分享我为什么会使用语音输入法？为什么会选择 Typeless？现在给我带来了哪些正向的反馈。

我最早使用语音输入法是在 2024 年，当时微信输入法上线了语音输入功能，那个时候的功能还相对比较简单，只要我进行输入，它就会把我想说的内容原封不动地转写出来，当时的核心要求就是准确度高。

但是我发现对语音输入的使用场景稍有限，大多数时候，都是在不方便打字的时候回复消息，或者面对相对熟悉的人时才会用，还不敢全面使用，因为总觉得对方的阅读体验可能不太好。

应该是从去年开始，随着 AI Agent 的发展，现在语音输入法也在慢慢爆火。到现在为止，之前在 Twitter 上看到，已经有几十款与语音输入相关的产品出现。对于编码和写作来说，「口喷」真的是一个非常方便的输入方式，它不需要码字，只需要表达自己的想法即可。

我在上一篇文章里提到，我最近变化就是开始深度尝试使用语音输入法。市面上的产品很多，我就不再过多赘述。今天主要是想分享一下，语音输入法是什么，我为什么要用语音输入法，以及语音输入法在现阶段给我带来了哪些正反馈。

第一部分：语音输入法是什么

由于我在 2024 年的时候养成了一个坏习惯，不太喜欢在记录时添加图片。文字可以相对准确地描述信息，再加上稍微做一下检索，就能够方便地找到对应的产品，所以我不想在内容中放入太多图片。

语音输入法操作是最简单的，只要打开输入法，点击语音输入按钮就可开始说了。估计我们所有人都用过，在微信聊天窗口支持语音输入，我们可以将微信的语音输入看作是最早的雏形，而现在的语音输入法发展极快，现在的输入法已经非常完善了。

现在，电脑和手机上都有很多此类产品。因为我使用的是 iOS，目前使用的是Typeless，先后用过微信输入法、豆包输入法、闪电说；不考虑其他因素，豆包语音的准确度确实比微信更高，尽管我们多次在微信输入法内群反馈，目前准确度依旧一般。

语音输入的打字效率要比文字输入更快。无论你是双拼还是五笔，应该都没有语音输入快，毕竟你还需要敲键盘，我只需要正常说话就行，而且还能自动加上标点符号，比我专业。比较惭愧的是，我到现在为止都没有习惯双拼。

它会促使我减少在表达过程中的一些陋习。虽然是语音输入，但是最终呈现的方式是文字，所以需要注意一些书面表达。类似“然后，接着，然后”这种口头习惯，一旦通过文字的形式呈现出来就会很不雅，所以在开始进行语音输入的时候，就会先有几秒钟想一下自己准备说什么。

针对长文本回复，语音输入后转文字要比文字输入后更方便调整。这个有点反常识，因为文字输入后调整看起来更快，但我自己实际用下来发现，语音转文字之后调整内容确实更快一些，这个主要场景是写日记的时候。

当然，语音输入也有一些很难解决的毛病。比如同音字很难识别出来，常见的就是“他她它”，但我想说“它”的时候就比较难，需要结合上下文才能理解，此外还有“的得地”。还有中英文混输也很难，这里面还包括拼音。若是英文，需要对单词发音相对准确；若是拼音，就需要后续直接调整。（截止2024年的使用体验）

直到我现在用到了一款叫作 Typeless 的软件，大概是从 2026 年 1 月份年后开始深度使用（设置为默认输入法）。这款软件的好处在于你不需要设置任何模型，打开就开始说，说完之后，它会对内容进行简单的处理，去掉一些错误的词汇或语气词。

**真正感受语音输入法的魅力是电脑端。**正常逻辑下，Mac 的输入法切换键是固定的快捷键，语音输入通常只是输入法中的一种模式。但 Typeless 不一样，它是一个单独的 App，授权之后可以在任意窗口通过快捷键直接调用，它不需要切换输入法，不影响当前的文本输入流，还可以实现一边说话一边打字。

这种体验非常棒，Typeless 给我的体验非常出色，我体验下来，最核心的两点优势就在于自动去语气词和实时纠错与重构。 自动去语气词是它的第一步，能让表达更准确。实时纠错与重构则更有意思，说话和打字不一样，说话时想法很快。如果我突然发现前面说错了，我可以直接跟 Typeless 说，我前面有一段说错了，你帮我纠正一下。它并不会把这句指令直接转成文字，而是会根据我的指令，直接把我前面的内容修改正确。

这就是 AI 让语音输入法变得好用的最核心原因。

当然，它也会有一些不太好的地方。比如网络要求，由于是国外的软件，它对网络环境有一定要求。我不太清楚它底层使用的是什么模型，但说完内容后，通常会有 1-2 秒的加载延迟；再比如价格较高，这个软件的费用比较贵。它早期的限额是每周 4000 字，当时为了够用，我分别在电脑和手机上各登录了一个账号。因为这两个账号的信息不互通，所以我每周相当于有 8000 字的额度。最近两周，官方把限额改成了每周 8000 字，于是我切回了一个账号。但即便如此，我发现额度仍然不够用。比如这周才到周二，我就已经说了 6000 多字，那剩下的半周该怎么办呢？

所以我在这周选择了付费。它的原价是每年 998 元，但如果你有学生证或者通过其他方式，可以拿到五折优惠。我收到的邮件显示，这个五折优惠的有效期长达 8 年。最后我花了 400 多元买了一年。我觉得这个价格对于提升效率来说是非常划算的，它让我更愿意、也更容易去进行内容输出了。

关于什么是语音输入法以及 Typeless 的一些简单介绍，这部分就 OK；因为 Typeless 是我常用核心的软件，我就不再去说别的哪些软件好，哪些软件不好了，萝卜青菜，各有所爱，感兴趣自行了解即可。

第二部分：我为什么要用语音输入法

最直观的一个原因，就是我发现语音输入会让我的输出变得非常高效。我只需要负责说就可以。不需要去想我这个组织语言对不对，这个想法 OK 不 OK 等等。因为我的核心目的是为了表达我的需求，表达我的想法。

在表达我的需求和想法的时候，我不需要有太多的影响因素在。比如说打字的时候，有可能打字打不出来或者说不对；然后有可能我想到了很多很多内容，但是我打字的话就很慢。这个效率的过程我是有点难以接受的。所以我就希望以不停下来的方式一直说，这样我的注意力就不会被打断。我就可以通过语音的方式，不需要先审查自己的表达，也不需要把一句话说得是不是很漂亮。最核心的是记录和让这段内容留下来。

举一个场景，比如我在写日记的时候，以前我可能会去想，我今天大概的日记大纲要怎么写，内容要怎么写，我是不是这么写不合适，我还有哪些没想到的。但我最近写日记，可以在打开日记软件和语音输入法 Typeless 之后，从头说到尾。说完之后可能就是一千字，我能快速地把这一天回忆的内容和想法都写进去。哪怕针对一个主题去描述和书写，我也能很快地将想法呈现出来。它不需要有太多的修饰，Typeless 就会把我的想法进行整理，输出的内容几乎 90% 都能满足我的需要了。

再有一个场景，我最近在 Coding 的投入会比较多，在描述需求和想法的时候，我并没有太多地去逐一整理。我只要知道提示词的框架是怎样的，知道我的想法内容是什么，它的边界、标准、背景等信息，我就可以通过这样一套框架去描述我的需求。

打开 Coding 软件，它能自动生成文件夹，自动进行编码。我再去修饰和调整，比如样式不对、逻辑不对，我同样可以通过这种语音表达方式，很快地描述出修改内容。但如果一旦去打字，我的效率就会很慢。所以，对于效率的追求，是我在用语音输入法当中一个很核心的点。

第二个原因在于，我的普通话和英语发音中的一些单词都不够标准，但是我希望输出是准确的。如果我去打字，或者在这个过程中，我可以通过 Typeless 帮我做一些修正，让我的内容尽可能表达正确。比如 Claude Code，就是一个很常见的情况（容易识别为 Cloud Code）。打字时有些英文单词很长，我没办法快速打出来。比如谷歌的那个编码软件 Antigravity，它就很长，去记这个单词很难记。

如果用语音输入，我只需要把我大概意思正常说出来就好了，我的输入法会自动帮我进行校正，让单词变得正确，它也会让我的语言格式更加准确。这种体验是在传统的文本输入过程中所没有的。

第三个原因，是我发现语音输入法有一个功能，叫做“输入历史”，也就是进行语音输入时，所有说的话都会被记下来。

以 Typeless 为例，这些数据是存在本地的。我在电脑中写了一个 Skills 脚本，用来读取并解析本地数据，进而生成我想要的内容。目前这个 Skills 已经发布了，感兴趣的话可以去尝试一下。这个功能的价值在于帮我做了很好的语料积累。传统的文字输入，内容发出后，只存在于你和对方的聊天记录或特定的记录文档中。语音输入法则更像一个记录工具。虽然不是所有软件都有，但我用的这款可以把我所有说的话，可能是一句话，也可能只是一个词，全部记下来。

这些导出的语料对我来说非常有价值。在 AI 时代，我更重视个人原始语料的积累。把这些内容拿到后再喂给 AI，它会帮我理解我之前说过的内容。我过往的一些经历、思考和想法都会被重新翻寻出来，这非常有意思。

语音输入除了是一个更快的输入方式，它其实还在放大我原本就有的思考方式。因为它更接近我自己，更接近我真实的表达方式。它不会让我在进行记录和表达的时候被结构绑住，也不会让我去考虑太多的修辞。它能把我原本那些零散的想法先记录下来，让这些碎片变成素材。然后这些素材就自然而然地成了一种记录方式。后续我会把这些记录转化成可以复用的、属于我自己的数据资产。

第三部分：语音输入法带给我的正反馈有哪些？

很重要的一个正反馈其实是 AI 给我的。它能让我了解自己在语音输入或思考问题时，表达方式上存在哪些问题。这主要依赖于我记录下来的内容，我将这些内容提供给 AI 进行分析。

我把 Typeless 的记录导了出来。虽然这个账号导出的内容只有 300 多条，并不完整，因为早期我没发现可以设置为全部保存历史记录，而且这只是我家里的电脑，我最核心的记录其实更多分布在手机和公司的电脑上，公司那边更多是工作内容，但我今天还是把家里电脑导出的这 300 多条信息给到了 ChatGPT，让它帮我进行整理。

我问了 ChatGPT 几个问题。如：我需要了解我的表达逻辑是什么，我所关注的核心主题大概有哪些，对此有哪些建议，以及对对于我的表达方式有哪些改进建议。

在看完这份整理后的报告，发现它与我的实际情况吻合程度非常高，差不多在 90% 以上。

ChatGPT说：

1，从表达方式上看，你有几个比较稳定的特征。第一，你天然是目标导向的，表达往往不是为了抒情，而是为了推进事情，哪怕是闲聊，最后也会落到怎么做、放哪里、如何调用、怎样更高效上。第二，你很在意结论优先、重点突出，也天然反感过度冗余和形式化的罗列，所以你会反复强调减少有序列表，更多用段落把意思讲完整。第三，你习惯边说边校准，发现偏了就立刻修正，这说明我的判断并不慢，反而很快，只是很多时候快于表达本身。

2，这也恰好说明，你的表达能力其实有明显优势。 一个是抽象能力强，很多生活或工作里的小问题，你会自然上升到原则层。另一个是校准能力强，你通常知道“不对”具体不对在哪，不只是模糊地不满意。再一个是你对“有用”很敏感，知道什么信息值得长期保留，什么只是当下噪音。这类能力放在语音输入里反而更容易被看见，因为语音保留的是原始思路，而不是事后加工过的体面。

3，当然，也有值得改进的地方。最主要的一点，是你常常把思考过程说得比最终指令更长。这样做的好处是真实，坏处是容易让协作者先接住枝叶，错过主干。所以后续你更适合做一个小调整，先讲结论，再讲标准，最后补背景。 比如先说你要什么，再说做到什么算完成，最后再补充你为什么在意这个。这样不会损失你的思考密度，反而能让别人更快进入你的轨道。

4，另一点是，你可以把那些高频出现的价值判断，慢慢沉淀成固定词库，比如准确第一、结论优先、减少冗余、真正痛点、可持续、经济效应、社会效应。等这些词越来越稳定，你的表达就会更像你自己，也更容易被 AI 和记忆系统持续继承。

语音输入法给我的正反馈，已经不只是“说得更快”这么简单了。它让我更接近自己，也让我更容易看见自己。它保留了我的原始判断，也暴露了我真正重要的东西。后续要做的，就是让这种真实更早收束，更容易复用。这样，表达就不只是输出，它会慢慢变成我自己的方法论。

从这个角度看，语音输入法确实已经不只是一个输入工具。它一方面提高了我的效率，另一方面也帮我完成了语料积累、表达校准和思维复盘。在 AI 时代，这件事情的意义会越来越大。因为你留下来的每一段原始表达，未来都有可能成为理解你、辅助你、继承你思考方式的一部分。

由于 Typeless 的手机和电脑目前都不支持导出历史记录，电脑端我是用自己写的一个 Skill 来完成的，但手机端目前还不支持。我给他们提了反馈，他们给我的回复是会将此作为考虑因素之一。我也蛮期待他们后续能够优化完成，这样的话，我多个设备的信息就可以进行合并了。

还有一些习惯上的调整和变化。

在文字打字的时候，其实我们对声音以及对自己说话的语气不会有太多的感受。但语音输入的过程，会让我去理解和听到我表达的声音是否标准（特别是普通话，因为我的普通话肯定不是严格标准的）。

为了让准确度提高，我在说话的时候需要尽可能让表达更加符合上下文，更加准确。这样我在后续校验和调整的环节工作量就会降低，效果也会很好。因为打字是感受不到这个过程的，所以每一次语音输入，其实都是一次“微表达”的训练。

所以我现在会觉得，语音输入法，确实是 AI 时代非常强的工具。它让我更愿意表达，也更容易表达。更重要的是，它让我说出来的东西，不再只是飘过去的话，而是能留下来、被整理、被理解、被继续调用的内容。

题外话，前两天在一个群里看到大家对于 AI 生成的内容会有一些「争议」。其实这篇文章是我通过 Typeless 输入后得到的输出，并且我在这个基础上进行了结构和部分内容的微调，或者说进行了更符合我习惯的结构优化。但所有的内容都是语音输入的。那语音输入经过提示词（Prompt）微调之后，算不算 AI 生成的呢？我不知道，但这个事情确实没必要去过度考量和判断，因为我只需要让我的想法表达出来就好了。