notesGPT

GitHub
2.1k 374 较难 1 次阅读 昨天MIT语言模型音频
AI 解读 由 AI 自动生成,仅供参考

notesGPT 是一款基于人工智能的语音笔记工具,旨在帮助用户快速记录想法并自动转化为可执行的任务。用户只需录制语音,系统便能利用先进的语音识别技术将其转写为文字,随后通过大语言模型自动生成内容摘要和具体的待办事项清单。

这款工具主要解决了传统笔记整理耗时费力的问题。在会议、讲座或灵感迸发时,人们往往来不及详细记录,而事后整理录音又极为繁琐。notesGPT 将这一过程自动化,让用户从“记录者”转变为“行动者”,显著提升信息处理效率。

它非常适合需要频繁参加会议的学生、职场人士、记者以及任何希望优化个人知识管理工作流的普通用户。同时,由于该项目完全开源,也吸引了希望学习或定制 AI 应用流程的开发者。

在技术层面,notesGPT 展现了现代化的架构设计。它整合了 Together.ai 提供的 Mixtral 大模型与 Whisper 语音识别引擎,确保转写与总结的高质量;后端采用 Convex 平台处理数据库、文件存储及向量搜索,实现了高效的语义检索功能;前端则基于 Next.js 构建,并配合 Clerk 完成安全的用户认证。这种组合不仅保证了响应速度,也为功能的进一步扩展奠定了坚实基础。

使用场景

产品经理李娜在通勤路上突然灵感迸发,需要快速记录关于新功能的需求构思并整理成可执行的任务列表。

没有 notesGPT 时

  • 只能手忙脚乱地打开录音机,事后必须花费大量时间逐字回听并手动转录成文字。
  • 杂乱的口语表达难以直接转化为文档,需要额外进行逻辑梳理和摘要编写。
  • 从语音到生成具体开发任务(Action Items)的过程完全依赖人工拆解,极易遗漏关键细节。
  • 历史灵感分散在手机备忘录或录音文件中,缺乏统一的语义搜索功能,难以回溯复用。

使用 notesGPT 后

  • 只需点击录音,notesGPT 利用 Whisper 模型实时将语音高精度转写为文本,无需手动打字。
  • 内置的 Mixtral 大模型自动提炼核心观点,瞬间生成结构清晰、重点突出的内容摘要。
  • 系统智能识别意图,直接从口述内容中提取并生成待办事项清单,立即可指派给开发团队。
  • 所有笔记自动向量化存储,支持通过自然语言语义搜索,秒级定位过往的任何创意片段。

notesGPT 将原本耗时数小时的“录音 - 转录 - 整理 - 派单”流程压缩至几秒钟,让创意捕捉与任务落地实现无缝衔接。

运行环境要求

操作系统
  • 未说明
GPU

不需要本地 GPU(推理和转录通过 Together.ai 云端 API 完成)

内存

未说明

依赖
notes该项目为全栈 Web 应用,核心 AI 功能(LLM Mixtral、Whisper 转录、向量嵌入)均调用 Together.ai 云端服务,无需本地部署模型或配置 CUDA 环境。运行前需注册 Convex(数据库/后端)、Clerk(认证)和 Together.ai 账号,并正确配置相关环境变量(API Keys 和 Issuer URL)。开发环境通过 `npm install` 和 `npm run dev` 启动。
python未说明 (基于 Next.js 项目,主要依赖 Node.js 环境)
Next.js (App Router)
Convex
Together.ai SDK
Clerk
Tailwind CSS
Node.js/npm
notesGPT hero image

快速开始

NotesGPT – AI驱动的语音笔记,几秒内完成。

notesGPT

几秒钟内从你的笔记中生成待办事项。由 Convex、Together.ai 和 Whisper 提供支持。

技术栈 · 部署属于你自己的版本 · 未来任务


技术栈

部署属于你自己的版本

你可以通过设置以下服务并添加它们的环境变量来部署此模板:

  1. 运行 npm install 安装依赖项。
  2. 运行 npm run dev。系统会提示你登录 Convex 并创建一个项目。
  3. 接着它会要求你提供 CLERK_ISSUER_URL。具体操作如下:
    1. 注册一个 Clerk 账户。
    2. API 密钥 中的 CLERK_SECRET_KEYNEXT_PUBLIC_CLERK_PUBLISHABLE_KEY 复制到 .env.local 文件中。
    3. 按照 这里 的步骤 1–3 操作,并复制 Issuer URL。 它看起来应该类似于 https://some-animal-123.clerk.accounts.dev
    4. CLERK_ISSUER_URL 添加到你的 Convex 环境变量 (终端中也有直接链接)。将 Issuer URL 作为值粘贴进去,然后点击“保存”。
  4. 现在你的前端和后端应该已经运行起来,你可以登录,但还无法录音。
  5. 注册一个 Together 账户以获取你的 API 密钥
  6. 在 Convex 中保存你的环境变量 TOGETHER_API_KEY

未来任务:

  • 继续录制以便日后回放,并在页面上的某个位置显示出来
  • 让紫色麦克风动画与你的声音同步
  • 将已完成的待办事项保存下来,而不是完全删除
  • 缩小登陆页中的文字和图片,以适应不同屏幕尺寸
  • 通过输入文本时自动搜索,使整体搜索体验更加流畅
  • 如果有简单的方法,可以将其做成 PWA
  • 对摘要进行更精细的提示工程,使其比当前显示的内容更有用
  • 添加 Notion 集成,以便将转录内容、摘要和待办事项同步到 Notion 上
  • 根据 Youssef 的重新设计,对 UI 进行更新,使其看起来更美观
  • 允许事后编辑待办事项,并为它们设置截止日期
  • 解决刷新仪表板页面时布局跳动的问题——是否可以在内容加载时显示加载状态?
  • 让待办事项以动画形式淡出,将复选框改为圆角,并在悬停时显示一个小勾号
  • 迁移到速度极快的 Whisper 版本

常见问题

相似工具推荐

everything-claude-code

everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手(如 Claude Code、Codex、Cursor 等)打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件,而是一个经过长期实战打磨的完整框架,旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。 通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能,everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现,帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略,使得模型响应更快、成本更低,同时有效防御潜在的攻击向量。 这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库,还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试,everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目,它融合了多语言支持与丰富的实战钩子(hooks),让 AI 真正成长为懂上

152.6k|★★☆☆☆|今天
开发框架Agent语言模型

LLMs-from-scratch

LLMs-from-scratch 是一个基于 PyTorch 的开源教育项目,旨在引导用户从零开始一步步构建一个类似 ChatGPT 的大型语言模型(LLM)。它不仅是同名技术著作的官方代码库,更提供了一套完整的实践方案,涵盖模型开发、预训练及微调的全过程。 该项目主要解决了大模型领域“黑盒化”的学习痛点。许多开发者虽能调用现成模型,却难以深入理解其内部架构与训练机制。通过亲手编写每一行核心代码,用户能够透彻掌握 Transformer 架构、注意力机制等关键原理,从而真正理解大模型是如何“思考”的。此外,项目还包含了加载大型预训练权重进行微调的代码,帮助用户将理论知识延伸至实际应用。 LLMs-from-scratch 特别适合希望深入底层原理的 AI 开发者、研究人员以及计算机专业的学生。对于不满足于仅使用 API,而是渴望探究模型构建细节的技术人员而言,这是极佳的学习资源。其独特的技术亮点在于“循序渐进”的教学设计:将复杂的系统工程拆解为清晰的步骤,配合详细的图表与示例,让构建一个虽小但功能完备的大模型变得触手可及。无论你是想夯实理论基础,还是为未来研发更大规模的模型做准备

90.1k|★★★☆☆|1周前
语言模型图像Agent

NextChat

NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手,旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性,以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发,NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。 这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言,它也提供了便捷的自托管方案,支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。 NextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性,原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型,让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外,它还率先支持 MCP(Model Context Protocol)协议,增强了上下文处理能力。针对企业用户,NextChat 提供专业版解决方案,具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能,满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。

87.6k|★★☆☆☆|1周前
开发框架语言模型

ML-For-Beginners

ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程,旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周,包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验,内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程,有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。 无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员,还是对人工智能充满好奇的普通爱好者,都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解,还强调动手实践,让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持,通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本,极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外,项目采用开源协作模式,社区活跃且内容持续更新,确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路,ML-For-Beginners 将是理想的起点。

85.1k|★★☆☆☆|3天前
图像数据工具视频

funNLP

funNLP 是一个专为中文自然语言处理(NLP)打造的超级资源库,被誉为"NLP 民工的乐园”。它并非单一的软件工具,而是一个汇集了海量开源项目、数据集、预训练模型和实用代码的综合性平台。 面对中文 NLP 领域资源分散、入门门槛高以及特定场景数据匮乏的痛点,funNLP 提供了“一站式”解决方案。这里不仅涵盖了分词、命名实体识别、情感分析、文本摘要等基础任务的标准工具,还独特地收录了丰富的垂直领域资源,如法律、医疗、金融行业的专用词库与数据集,甚至包含古诗词生成、歌词创作等趣味应用。其核心亮点在于极高的全面性与实用性,从基础的字典词典到前沿的 BERT、GPT-2 模型代码,再到高质量的标注数据和竞赛方案,应有尽有。 无论是刚刚踏入 NLP 领域的学生、需要快速验证想法的算法工程师,还是从事人工智能研究的学者,都能在这里找到急需的“武器弹药”。对于开发者而言,它能大幅减少寻找数据和复现模型的时间;对于研究者,它提供了丰富的基准测试资源和前沿技术参考。funNLP 以开放共享的精神,极大地降低了中文自然语言处理的开发与研究成本,是中文 AI 社区不可或缺的宝藏仓库。

79.9k|★☆☆☆☆|4天前
语言模型数据工具其他

gpt4all

GPT4All 是一款让普通电脑也能轻松运行大型语言模型(LLM)的开源工具。它的核心目标是打破算力壁垒,让用户无需依赖昂贵的显卡(GPU)或云端 API,即可在普通的笔记本电脑和台式机上私密、离线地部署和使用大模型。 对于担心数据隐私、希望完全掌控本地数据的企业用户、研究人员以及技术爱好者来说,GPT4All 提供了理想的解决方案。它解决了传统大模型必须联网调用或需要高端硬件才能运行的痛点,让日常设备也能成为强大的 AI 助手。无论是希望构建本地知识库的开发者,还是单纯想体验私有化 AI 聊天的普通用户,都能从中受益。 技术上,GPT4All 基于高效的 `llama.cpp` 后端,支持多种主流模型架构(包括最新的 DeepSeek R1 蒸馏模型),并采用 GGUF 格式优化推理速度。它不仅提供界面友好的桌面客户端,支持 Windows、macOS 和 Linux 等多平台一键安装,还为开发者提供了便捷的 Python 库,可轻松集成到 LangChain 等生态中。通过简单的下载和配置,用户即可立即开始探索本地大模型的无限可能。

77.3k|★☆☆☆☆|2天前
语言模型开发框架