macOSpilot-ai-assistant
macOSpilot 是一款专为 macOS 打造的智能语音视觉助手,旨在让你在不切换窗口的情况下,即时获取当前应用中任何内容的解答。无论是面对复杂的代码编辑器、设计软件还是文档工具,只需按下快捷键,对着麦克风提问或直接输入文字,它就能结合屏幕截图上下文,迅速以文字和语音形式反馈答案。
这款工具主要解决了用户在多任务处理时频繁切换窗口、打断工作流的痛点。通过“所见即所问”的交互模式,它将人工智能的视觉理解能力无缝融入操作系统,让用户能专注于手头任务,无需分心查找资料或复制粘贴内容。
macOSpilot 非常适合希望提升工作效率的开发者、设计师、研究人员以及各类 macOS 重度用户。对于需要频繁查阅文档、调试代码或分析界面信息的专业人士而言,它就像一位随时待命的贴身专家。
其核心技术亮点在于融合了 OpenAI 的多项前沿能力:利用 GPT-4 Vision 模型“看懂”当前屏幕内容,通过 Whisper API 将语音精准转为文字,再借助 TTS 技术将回答转化为自然流畅的语音播报。整个流程基于 Electron 构建,配置灵活,让本地操作与云端智能完美结合,为用户带来高效、自然的沉浸式辅助体验。
使用场景
资深数据分析师正在使用复杂的 Excel 宏处理财务报表,同时需要参考 Safari 浏览器中的最新会计准则文档,却因不熟悉某个特定函数的参数而卡壳。
没有 macOSpilot-ai-assistant 时
- 频繁切换窗口打断心流:必须手动最小化 Excel,切换到浏览器搜索函数用法,再切回表格,反复操作严重破坏专注度。
- 视觉对照繁琐低效:需要一边盯着屏幕上的报错单元格,一边在另一个窗口核对文档说明,肉眼来回比对极易出错。
- 双手占用无法记录:双手正忙于键盘输入和数据调整,难以腾出手来打字查询或复制粘贴帮助信息。
- 阅读解释增加认知负荷:在高度紧张的报表截止日前,还要费力阅读枯燥的文字教程,增加了额外的脑力负担。
使用 macOSpilot-ai-assistant 后
- 原地唤醒无需切换:只需按下快捷键,macOSpilot-ai-assistant 直接截取当前 Excel 界面,无需离开当前工作窗口即可发起提问。
- 视觉上下文智能理解:工具自动将屏幕截图与语音问题发送给 AI,它能“看见”具体的报错单元格和公式,提供针对性的修正建议。
- 纯语音交互解放双手:直接口述“这个 VLOOKUP 为什么返回错误”,说完再次按键即可,全程无需敲击键盘或移动鼠标。
- 音频播报即时反馈:解决方案不仅显示在浮窗中,还会通过 TTS 语音直接读出来,让用户边听边改,大幅降低阅读压力。
macOSpilot-ai-assistant 通过“所见即所问”的语音视觉融合能力,将跨应用的知识查询转化为零中断的即时辅助,极大提升了复杂任务下的工作流效率。
运行环境要求
- macOS
- Windows
- Linux
未说明
未说明

快速开始
macOSpilot:您的个人 macOS AI 助手
macOSpilot 可以在任何应用程序中回答您提出的任何问题。无需切换到其他窗口。只需使用键盘快捷键触发助手,说出或输入您的问题,它就会在几秒钟内以情境化的方式并以语音形式给出答案。在后台,macOSpilot 会在被触发时截取当前活动窗口的屏幕截图,并将其连同您问题的转录文本一起发送给 OpenAI GPT Vision。随后,答案将以文本形式显示,并通过 OpenAI TTS(文本转语音)技术转换为语音。
- 适用于 macOS 中的任何应用程序: macOSpilot 不依赖于特定的应用程序,当您触发助手时,它只会截取当前活动窗口的屏幕截图。
- 通过键盘快捷键触发,直接提问: 无需在多个窗口之间切换,只需按下快捷键并说出您的问题即可。如果您更喜欢打字,也可以直接输入。
- 情境化且语音化的回答: 您的问题答案会以一个小窗口的形式叠加在您当前活动的窗口之上显示,并通过文本转语音功能以语音形式播报。
工作原理
- macOSpilot 基于 NodeJS 和 Electron 构建。只需安装 NodeJS 项目及其依赖项(见下文),并在
index.js中进行必要的配置。然后您可以选择在终端中运行yarn start,或者按照以下说明使用 Electron 打包应用,添加您的 OpenAI API 密钥,并让应用程序在后台运行。 - 当您需要使用 macOSpilot 时,按下您已配置的键盘快捷键(默认为 Command+Shift+')。macOSpilot 将截取您当前 macOS 应用程序窗口的屏幕截图,并激活麦克风。
- 向麦克风说出您的问题,然后再次按下相同的键盘快捷键以结束录音。如果您启用了文本输入功能,则可以直接输入问题并按 Enter 键,而无需说话。
- macOSpilot 会将您的问题发送至 OpenAI 的 Whisper API 进行转录,并将转录结果与屏幕截图一同发送至 OpenAI 的 Vision API。
- Vision API 返回的答案将在您当前 macOS 应用程序窗口上方显示在一个小通知窗口中,并由 OpenAI 的 TTS(文本转语音)API 处理后朗读出来。
- 当前会话中您提出的所有问题及其答案的历史记录都会保存在另一个窗口中,您可以将其隐藏或最小化。
最近一次的屏幕截图、音频录音和 TTS 回答会被存储在您的设备上,部分用于调试目的。每次都会使用相同的文件名覆盖这些文件,但关闭或删除应用程序并不会自动删除它们。
快速入门
视频教程
如果您更喜欢视频,请前往 YouTube 观看关于如何开始使用、应用程序的工作原理以及其底层机制的简要说明。
安装
请确保您的设备上已安装 NodeJS。然后克隆仓库并按照以下步骤操作。
git clone https://github.com/elfvingralf/macOSpilot-ai-assistant.git
进入该文件夹,在终端中运行 yarn install 或 npm install。这将安装所有依赖项。
接着运行 yarn start 或 npm start。由于应用程序需要访问您的屏幕、麦克风、读写文件等权限,您可能需要授予这些权限,并重新启动终端。
配置
请务必在主窗口右上角的设置图标中添加您的 OpenAI API 密钥。(请注意,该密钥并未加密存储!)
如果您想更改默认值,可以考虑修改以下内容,所有更改均需在 index.js 中进行:
- 键盘快捷键: 默认的键盘快捷键
keyboardShortcut设置为 “CommandOrControl+Shift+'”(因为这个组合很少被其他应用程序使用)。 - OpenAI Vision 提示词:
conversationHistory中的 OpenAI Vision API 系统提示词目前仅设置为 “您正在根据屏幕截图帮助用户解答关于 macOS 应用程序的问题,回答应尽量控制在一句话以内。” - VisionAPI 图像尺寸: 为了节省成本,我在
callVisionAPI()中提供了一个调整图像大小的示例(我发现使用该功能后效果反而变差)。 - 应用程序窗口尺寸及设置: 主窗口的宽度和高度:
mainWindowWidth和mainWindowHeight。始终置顶的通知窗口的宽度和高度:notificationWidth和notificationHeight。 - 更多通知窗口设置: 通知窗口的透明度:
notificationOpacity。通知窗口在激活时相对于当前窗口的位置:位于positionNotificationAtTopRight()函数中(命名确实不太理想,我知道)。
使用 Electron 打包成 .app 文件
想要创建一个可执行的 .app 文件,而不是从终端运行吗?
首先打开 index.js,将 const useElectronPackager 由 false 改为 true。
根据您使用的平台,在终端中运行以下命令之一:
npm run package-mac
npm run package-win
npm run package-linux
请注意,我目前只在 Mac(Apple Silicon 和 Intel 芯片)上进行了测试。
进入项目文件夹中的 /release-builds/,选择对应您平台的文件夹。其中包含一个可执行文件,如果是 Mac 用户,则是一个 .app 文件。双击即可打开应用,首次启动可能需要几秒钟,请耐心等待。
应用打开后,按下您设置的键盘快捷键。系统会提示您授予隐私和安全权限。您可能需要重复一两次此操作,以确保所有权限正常生效,并重启应用。
改进建议:
以下是一些我希望改进的功能,不分先后顺序:
- 实现会话之间的对话状态保存功能(即打开/关闭应用程序时仍能保持上下文)。
- 使用缓冲区代替将屏幕截图和音频文件写入/读取磁盘的操作。
- 在 UI 中增加对助手语音的自定义选项(例如语速调节、是否启用播放等功能)。
- 在 UI 中增加对始终置顶窗口的自定义选项(例如切换固定位置、启用/禁用功能)。
- 在 UI 中增加对截图区域的自定义选项(例如选择特定区域或截取整个屏幕)。
修复作为 .app 文件时麦克风无法正常工作的问题已经由 @claar 解决。支持文本输入而非仅限语音输入
关于/联系
我是一名自学成才的开发者,非常喜欢动手拼凑各种有趣的项目。我编写的代码功能实用,但可能既不美观也不高效,我还是愿意分享出来,希望能对其他人有所帮助。
你可以在 Twitter/X 上找到我:@ralfelfving。如果你喜欢这个项目,不妨去看看我在 YouTube 频道 @ralfelfving 上的教程吧。
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