[Windows|macOS] Whisper Voice Machine: Алхимия знаний — голос → под курсор, видео → в базу знаний + обучение [Lifetime] [ProPractic] [Повтор-2]

Складчина: [Windows|macOS] Whisper Voice Machine: Алхимия знаний — голос → под курсор, видео → в базу знаний + обучение [Lifetime] [ProPractic] [Повтор-2]

​

Программа, рецепты и практическое обучение: превратите гигабайты накопленных материалов в знания, статьи, идеи и собственные проекты.

Поток 1 (Много отзывов)
Поток 2

Вы уже купили целую шахту знаний. Хватит ходить туда с чайной ложкой
Знакома эта папка — «Разобрать на выходных»?
Давайте честно: мы на Складчике. «Синдром хомяка» здесь объяснять не нужно.

Но вы собирали всё это не ради красивых названий папок. В одном курсе увидели способ зарабатывать больше. В другом — знания для своего проекта. В третьем — объяснение темы, которую давно хотелось освоить.

Вы всегда знали, что там есть ценность. Не хватало времени её извлечь.
Купить следующий курс — несколько минут. Посмотреть предыдущий — несколько вечеров. А потом ещё выписать полезное, найти нужные примеры, сопоставить с другими материалами и придумать, как применить.

Между вами и результатом стоят часы записей, чужой темп речи, вступления, паузы и бесконечное: «Где-то здесь было самое интересное».
Так даже хороший материал превращается в тяжёлый свинец. Ценность есть. Доступа к ней в нужный момент — почти нет.

Я предлагаю не ещё один курс в эту папку. Я предлагаю перегонный куб — и покажу, как добывать с его помощью своё золото.

WVM — ваш перегонный куб. А каким будет золото, решаете вы.

Whisper Voice Machine превращает речь из аудио и видео в текст, с которым можно работать: читать, искать, возвращаться к нужным моментам записи и передавать материал нейросетям.
Вместо «когда-нибудь посмотрю» появляется другой подход:

«Вот моя задача. Что из этой библиотеки поможет решить её сейчас?»
Нужна статья — найдите фактуру и примеры. Хотите разобраться в теме — поставьте рядом объяснения нескольких авторов. Готовите свой продукт — поднимите подходящие материалы, добавьте собственный опыт и проработайте замысел вместе с AI.
Текст становится вашим секретным оружием. А библиотека — сырьём для того, что вы ещё создадите.

В этой теме вы получаете программу и обучение её применению. Не только аппарат, но и инструкции, рецепты и примеры работы.
Чтобы после первой расшифровки не сидеть перед новой папкой с вопросом: «Ну хорошо. Теперь у меня много текста. И что?»

Почему мало забрать из хорошего курса только один конспект?

Это и правда было бы слишком просто! Вы сможете:

• Учиться быстрее. Сначала увидеть содержание, найти нужное, попросить нейросеть объяснить сложный фрагмент и выбрать, что изучать внимательно. Вам нужен ответ — не обязательно ещё один вечер перед плеером.

• Создавать свои материалы. Статьи, посты, сценарии, уроки, методички, предложения для клиентов. Не начинать каждый раз с пустого листа и просьбы «придумай что-нибудь умное», а работать с источниками, которые вы сами выбрали.

• Находить новые идеи на стыке материалов. Сопоставить подходы, заметить противоречие, соединить объяснение из одного курса с примером из другого. Именно здесь может начаться ваш следующий проект.

• Забирать библиотеку с собой. Подготовленные тексты можно использовать во внешнем инструменте для создания тематического аудиообзора или подкаста — и слушать свою подборку в дороге, на прогулке или за повседневными делами.

Один источник не обязан заканчиваться одним просмотром.
Получайте из каждого курса все, на что хватит ваших идей.

Не вспоминайте, где это было. Находите.

Помните мысль но забыли слова?
Обычный поиск хорош, когда вы помните точную формулировку. Но чаще в голове остаётся что-то вроде: «Там рассказывали, почему клиенты не возвращаются».

В новом ядре WVM появился семантический и гибридный поиск: поиск близкого смысла в сочетании с поиском точных слов.

Например, по подготовленной библиотеке можно искать:
- «Почему клиенты уходят после первой покупки?»
- «Как объяснить высокую цену без скидки?»
- «Какие ошибки совершают при запуске первого курса?»

​

Вам не нужно заранее угадывать, сказал автор «повторные продажи», «удержание» или «возвращаемость клиентов». Поиск помогает добраться до подходящих фрагментов, а не только до буквального совпадения.
Прежде чем покупать ещё один курс с ответом на свой вопрос, можно поискать его в тех, за которые вы уже заплатили.

«Как видите на экране» больше не должно означать «угадайте сами»

В обучающих видео половина объяснения порой звучит так: «Нажимаем сюда. Теперь смотрим сюда. Вот здесь всё видно».
В аудиорасшифровке остаётся только «нажимаем сюда».
Работа с видеорядом в новом ядре позволяет извлекать кадры, а подключённая модель зрения — разбирать их содержимое: слайды, схемы, таблицы, интерфейсы. При включённом анализе их текстовые описания дополняют материал записи и могут участвовать в поиске.

Так запрос про воронку продаж может привести не только к обсуждению, но и к описанию кадра, где эту воронку показывали.
Полезное бывает не только сказано. Иногда его просто вывели на экран.

Сначала прочитайте видео. Потом смотрите то, ради чего его открыли

Встроенный плеер связан с расшифровкой: находите интересующий фрагмент, переходите к соответствующему моменту и смотрите его в контексте. Есть синхронизация текста с воспроизведением, субтитры и экспорт.
Не нужно наугад двигать ползунок, слушать десять секунд, промахиваться и начинать снова.

Участник предыдущего потока bigpica4u описал своё впечатление от Windows-версии так:
«В моем случае использования, я по сути получил “видеоплеер о котором всегда мечтал”».
Вот например транскрипция моей 3х часовой лекции про LM Studio и локальные нейросети с основного места работы, открытая в плеере программы.
Обратите внимание, введен поисковый запрос "LM Studio" - мы можем сразу перейти к нужному месту. Так же включен режим "Субтитры".

Тыц>



Англоязычный курс тоже можно пустить в дело

Получите расшифровку, подключите перевод и работайте с русским текстом и субтитрами. Важный термин или сложный момент можно сопоставить с оригиналом прямо в записи.
А когда материалов много, не обязательно добавлять их по одному. Очередь обработки и отслеживаемые папки позволяют организовать поток: новые файлы поступают в работу, результаты сохраняются в истории.
Компьютер занимается расшифровкой. Вам не обязательно составлять ему компанию.

AI-помощник у вас уже есть. Почему курьером всё ещё работаете вы?

Открыть запись. Запустить обработку. Забрать текст. Перенести в чат. Объяснить задачу. Сохранить ответ. Повторить со следующим файлом.

На нескольких записях это терпимо. На большой библиотеке вы внезапно обнаруживаете, что у искусственного интеллекта появился личный помощник. И это вы.

Новое ядро WVM работает не только через графическое окно. У него есть командный интерфейс — CLI, через который настроенный внешний агент может запускать обработку, проверять её состояние, получать результаты и продолжать работу с ними.

​

Задание для такой связки может выглядеть так:
«Обработай эту папку с лекциями. Найди материалы по удержанию клиентов. Сравни подходы авторов, составь рабочий чек-лист и подготовь три черновика публикаций. Укажи источники».

WVM выполняет обработку и предоставляет материалы. Агент разбирает их под вашу задачу. Вы получаете результат для дальнейшей работы, а не дежурите между программами с буфером обмена.

Это уже не просто расшифровщик. Это инструмент, который можно включить в собственную фабрику работы с информацией.
Смысловой поиск, работа с видеорядом и командный доступ уже реализованы в новом ядре. Их графическая реализация в PySide6 готовится к выдаче третьего пресейла. Для обычной работы с файлами и микрофоном изучать командную строку не требуется.

Окружающие увидят вашу работу. Лаборатория останется за кадром

«Откуда у него столько идей?»
«Когда он успевает готовить такие материалы?»
«Где он вообще нашёл этот пример?»

Приятные вопросы.
За одной вашей статьёй может стоять несколько курсов, интервью, собственные заметки и наблюдения. За предложением клиенту — сопоставление кучи созвонов, которые раньше лежали в часах аудиозаписей. За новым уроком — объяснение, которое наконец удалось собрать понятно.

Вы добавляете свой опыт, выбираете аргументы, формулируете позицию. На результате — ваше имя.
Необязательно помнить всю библиотеку. Гораздо интереснее уметь пользоваться ею тогда, когда другие снова начинают с нуля.

И показывать всем устройство своей лаборатории тоже необязательно.

Эта страница тоже началась с курса

Для работы над описанием WVM мы использовали курс по копирайтингу.
Видеозаписи обработали в программе. Из текстов уроков выделили приёмы работы с аудиторией, предложением, заголовками и структурой страницы. Затем превратили их в инструкции для AI и применили к конкретному продукту.

Появились разные подходы, хуки и черновики. Я выбирал направление, спорил с формулировками и дорабатывал результат.
Курс не закончился конспектом. Он стал инструментом для моей работы.

Теперь вспомните свои материалы. Курс по переговорам. Лекции по маркетингу. Профессиональные разборы. Записи, которые вы не удаляете, потому что точно знаете: «Там что-то есть».
Вопрос уже не в том, когда вы всё это досмотрите.
Вопрос — что вы захотите из этого сделать.

16 лет слепой печати. А теперь я всё чаще просто говорю

Я разработчик и давно умею быстро печатать. Но в какой-то момент понял: мне не хочется обслуживать каждую мысль десятью пальцами.
Особенно когда нужно объяснить задачу агенту, набросать структуру урока, ответить в чате или записать идею, пока она не испарилась.

С WVM я нажимаю горячую клавишу и говорю. После распознавания текст попадает под курсор в активном приложении — в сообщение, документ, заметку или поле запроса к AI.
При подключённой постобработке можно убрать речевой мусор, расставить пунктуацию, оформить текст по выбранному промпту. Для сообщения — один стиль. Для рабочего письма — другой. Для заметки — третий.

Не обязательно печатать быстрее. Иногда проще перестать печатать то, что удобнее сказать.

Голосовой ввод остаётся самостоятельной повседневной функцией. Пока библиотека обрабатывается для будущих проектов, собственные мысли уже можно пускать в дело.
Следующий шаг в развитии — анализ экрана как дополнительный контекст для голосовой команды. Он, как и новая оболочка на Electron, находится в разработке.

Вы получаете не только программу. Я покажу, что с ней делать

Скачать приложение — полдела. Настоящий вопрос начинается позже:
«Как использовать его так, чтобы польза появилась у меня, а не только на демонстрации автора?»
Поэтому обучение работе с WVM входит в основную покупку.

Разберём установку и первый запуск, обработку аудио и видео, очередь, чтение расшифровок, поиск нужных мест и экспорт. Покажу, как использовать подготовленные материалы дальше — для изучения темы, своих текстов и работы с AI.

Не экскурсия по всем кнопкам ради экскурсии. Понятный путь от записи на диске до решённой задачи.
Начать можно с одного курса. Или одного созвона. Или просто с голосового ввода. Не требуется сначала освоить весь продукт и получить неофициальную степень магистра нейросетей.

Что именно входит в покупку

Вы получаете Для чего

• Whisper Voice Machine для Windows и macOS Apple Silicon Голосовой ввод, работа с аудио и видео, расшифровки, история, поиск, плеер и дальнейшая обработка материалов
• Практическое обучение работе с программой От установки и первой записи до использования результатов для своих задач
• Инструкции, готовые промпты и примеры применения Чтобы начать с понятного сценария, а не самостоятельно собирать всё с нуля
• Бессрочную лицензию на 3 личных компьютера Пользоваться приобретённой версией без ежемесячной оплаты лицензи
• Обновления на 3 месяца и поддержку на 6 месяцев Получать обновления в оговорённый период и обращаться напрямую к автору по работе этой версии
• Lifetime относится к лицензии на приобретённую версию; сроки обновлений и поддержки указаны отдельно. Лицензия привязывается к устройствам.

Программа, основное обучение и инструкции входят в покупку. Для их получения не нужно рекламировать тему или оставлять отзыв.
А для тех, кто хочет расширить свою лабораторию, есть два дополнительных бонуса.

Два бонуса для тех, кто хочет забрать ещё больше

1) За продвижение темы — «Своя локальная AI-лаборатория»
Обучение основам локальных нейросетей и работе с LM Studio.
Почему одна модель работает бодро, а другая превращает компьютер в задумчивый обогреватель? Что означают размер модели, токены, квантизация и контекст? Как выбрать подходящий вариант под своё железо?
Разберём запуск и настройку локальных моделей, выбор параметров и типичные ошибки.
Чтобы вы не просто повторяли чужую инструкцию, а понимали, что запускаете, на что хватит памяти и когда разумнее выбрать другой режим.

Бонус выдаётся за продвижение темы. Это отдельное обучение локальному AI, которое пригодится не только внутри WVM.

2) За отзыв — «Ваш агент у перегонного куба»
Практическая настройка AI-приложения, доступа к моделям через российского посредника и работы агента с WVM.
Разберём одну конкретную рабочую связку: установим приложение, подключим модели через российского посредника с небольшой наценкой и настроим агенту доступ к программе.
Затем перейдём от «вроде подключилось» к делу: поставим задачу по материалам, запустим обработку, получим результат и продолжим работу с ним.
Покажу и экономику: где возникает расход, как учитывать наценку посредника и контролировать затраты.

Бонус выдаётся за честный отзыв о собственном опыте — не за обязательную похвалу. Доступ к платным облачным моделям оплачивается отдельно; бонус — обучение настройке и применению связки.

============================

Перегонять всю библиотеку и платить за каждую минуту? Необязательно
Одно дело — расшифровать короткое голосовое. Другое — обработать десятки курсов, длинные лекции и многолетний архив записей.

WVM позволяет распознавать речь локально, без поминутной оплаты стороннему сервису транскрипции.
Но здесь важно разделять два этапа.

1. Распознавание — «уши». Программа получает текст из аудио или видео.
2. AI-постобработка — «мозги». Дополнительная модель улучшает текст, переводит или помогает с дальнейшей работой.

Второй этап не обязателен. Можно получить обычную расшифровку, читать её, искать нужное и передавать выбранные фрагменты в привычный AI-чат. Не нужно сначала запускать большую локальную модель только ради того, чтобы добраться до содержания записи.

Дальше выбираете сами.

Слабый компьютер — локальное распознавание и облачная работа с текстом
Тяжёлую языковую модель выполняет внешний сервис. Вы оплачиваете её использование по выбранному тарифу, а не покупаете видеокарту только ради постобработки.

Подходящее железо — полностью локальная цепочка
Распознавание, языковые модели и другие выбранные этапы работают на вашей машине.

Для конфиденциальных материалов локальными должны оставаться все участники обработки, включая поиск, Vision и агента. При подключении облачной модели передаваемый ей текст или изображения уходят соответствующему провайдеру.

Своя лаборатория. Свои материалы. Вы выбираете, что остаётся дома.

Прежде чем покупать: хватит ли вашего компьютера?

Я не хочу продавать вам мечту о полностью локальном AI, а потом вместе выяснять, что для неё не хватает половины компьютера.

Распознать речь и запустить языковую модель — разные требования к железу.

Сценарий На что ориентироваться

• Базовая расшифровка на Windows От 8 ГБ ОЗУ. Отдельная видеокарта не обязательна. У меня этот режим работал и на Intel Core 4-го поколения; скорость зависит от модели и процессора
• Более комфортная работа с файлами 16 ГБ ОЗУ, Intel Core 8-го поколения или сопоставимый Ryzen. Совместимая NVIDIA ускоряет распознавание
• Локальное распознавание + облачная постобработка Компьютер для распознавания, интернет и доступ к выбранному AI-сервису. Мощная видеокарта для облачной LLM не нужна
• Локальная LLM-постобработка на Windows Рекомендуемый ориентир — 32 ГБ ОЗУ и NVIDIA RTX с 16 ГБ видеопамяти. На 8 ГБ VRAM — более компактные модели и ограничения по задачам и контексту
• Локальная LLM на Mac с Apple Silicon Объём объединённой памяти под выбранную модель. Ориентир для планирования — от 10 ГБ свободного запаса, а не общего объёма памяти; более тяжёлым моделям и длинному контексту потребуется больше

На Windows обычная оперативная память не заменяет видеопамять. На Mac учитывается объединённая память, часть которой уже занята системой и приложениями.

Для первой расшифровки не нужно покупать новую видеокарту. Для большой полностью локальной AI-фабрики подходящее железо действительно понадобится.

 

Я не люблю писать продающие тексты. Поэтому отправил учиться своих AI-агентов
Есть признание: мне нравится делать продукт. А вот сидеть два-три дня над продающим текстом — не очень.

Разбирать аудиторию. Придумывать заголовки. Искать, чем зацепить человека, который открыл тему между двумя другими темами и уже собирается её закрыть.

Потом перечитывать написанное и понимать: всё вроде правильно, но покупать хочется только билет подальше от этого документа.

Мне нужен хороший текст. Становиться ради каждого текста штатным копирайтером собственного проекта не хочется.

Поэтому я взял два курса по продающему письму и загрузил записи в Whisper Voice Machine. Получил тексты уроков. Передал их AI-агентам и поручил разобрать материал, собрать рабочие инструкции и применить их к моей программе.

Теперь агенты предлагают, с какой стороны показать продукт, какие желания покупателей раскрыть, чем начать пост и как объяснить пользу. Готовят заголовки, варианты подачи, черновики.

А я смотрю и говорю, что надо изменить.

Вот примерно так:

«Здесь слишком прилизано. Человек хочет получать больше и тратить меньше времени — туда и жми. Этот пример оставь. Вступление сократи. А вот эту канцелярскую красоту вообще выброси».

И самое приятное: даже эти правки я не печатаю.

Нажимаю горячую клавишу в той же WVM, говорю — и текст попадает в поле сообщения агенту.

Получился довольно наглый круговорот: моя программа помогла разобрать курсы, агенты используют их для работы над описанием моей программы, а я через свою же программу объясняю агентам, где они опять написали ерунду.

Мне такая организация труда нравится значительно больше.

Я выбираю направление, добавляю свои мысли, отбраковываю неудачное. Но больше не начинаю с пустого документа, который молча требует от меня гениальности.

Два курса перестали быть тем, что я когда-нибудь изучу. Они стали материалом, по которому работают мои помощники.

Теперь посмотрите на свою библиотеку.

Там ведь не обязательно копирайтинг. Переговоры, маркетинг, управление, создание продуктов. Всё то, что вы покупали с мыслью: «Это мне пригодится».

Возможно, пригодиться оно может уже сейчас. Не ещё одним конспектом, а при работе над вашей задачей.

В этой теме — WVM и обучение её применению. А настройку связки с агентом отдельно разберём в бонусе за отзыв.

Курсы у вас уже есть. Пора выдать их тому, у кого не закончится терпение на третьем вебинаре.

 

Реально полезная штука! Даже можно сказать необходимая) Каждый день использую и не перестаю автору респект выражать!
Удачи в проведении складчины!

 

@ProPractic
Когда сделаете обновлённое руководство к обновленному интерфейсу.
Понаделано всего много, а что к чему не понятно.

А как быть участникам предыдущих складчин ?????

 

Привет!
Все материалы будут доступны и вам
И первому и второму потоку. Как обновление софта, так и теория. Я вас не оставляю!

 

Это очень круто! Спасибо ВАМ большое

 

Пользуюсь регулярно. Хотя и было сложновато по началу разобраться...

Проект однозначно рекомендую, такие проекты нужно поддерживать!
По последней версии предыдущего потока - остались без инструкции, хоть работать всё равно было возможно
Но как-то осталось не завершённой история...Надежда на новую, что будет понятней и проще.

Нужно больше промптов...которые шли в базе, написаны программистом для программиста.
Вот для других задач или для других направлений и применения программы - сложно...
Инструкцию бы по ним, или несколько вариантов... Шли бонусом к предыдущей вроде, получить не удалось :-(

 

От души
----------

Сейчас пересобрал это так, чтобы можно было либо ChatGPT попросить составить промпты, ну, либо самому покопаться. Так, чтобы были понятные placeholders, чтобы по каждому из них было пояснение.

И с локальными моделями всё тоже станет лучше. Теперь на локальных моделях можно будет получать более качественные результаты. И я понял, что явно здесь не хватает обучения.

То есть не хватает пользовательских историй, как это можно использовать, помимо просто получить текст по своему видеокурсу. Об этом постараюсь как раз-таки сделать детальное обучение.

Сейчас уже всё распланировал. Осталось только полировать детали и вернуться к вам с этим!

 

Я начал отдавать студентам лекции, с которыми можно разговаривать
Трёхчасовая лекция — это не только три часа объяснений и онлайн мук (моих или студентов)))

Это ещё вопросы, примеры, отступления, обещание прислать дополнительный материал и тема, которую хотели разобрать, но уже не успели.

Через несколько занятий появляется знакомая головоломка: это мы уже проходили или только собирались? Этот пример я показывал? А что обещал подготовить к следующей встрече?



Запись всё помнит. Только попробуйте быстро допросить трёхчасовой видеофайл.

Снова открывать плеер, двигать ползунок и слушать самого себя? Спасибо, один раз я на этой лекции уже присутствовал.

Поэтому я начал пропускать записи моих занятий через Whisper Voice Machine. Теперь я могу просто попросить агента поискать - что было на 3х часовой лекции или даже открыть это в программе




---



Теперь у меня остаётся текст: можно найти объяснение, восстановить ход занятия, посмотреть, что успели разобрать и на чём остановились. Перед следующей встречей не приходится заново собирать всё по памяти.

Но самая интересная часть оказалась на стороне студентов.

Я отдаю им расшифровки. И они могут не просто перечитывать лекцию — они могут обсуждать её с AI.

Загрузить текст в Qwen, DeepSeek или другой привычный чат и спросить, например:

«Объясни этот фрагмент проще, опираясь на лекцию. Приведи ещё один пример. Потом задай мне несколько вопросов, чтобы проверить, понял ли я тему».

Или попросить разобрать конкретное место, составить памятку, помочь восстановить последовательность действий.

На занятии мысль могла проскочить слишком быстро. Вопрос мог появиться уже вечером. А иногда хочется переспросить в пятый раз, только неловко снова останавливать всю группу.

Здесь можно возвращаться к материалу в своём темпе. Студентам такой формат нравится.

Одно проведённое занятие продолжает приносить пользу после того, как все закрыли окно созвона.

Для меня это порядок в собственном преподавании. Для студентов — ещё один способ разобраться, а не просто получить ссылку на запись и пожелание удачи.

И преподавателем для этого быть необязательно.

У вас есть купленный курс? Запись мастер-класса? Длинная лекция, после которой осталось ощущение «интересно, но половину надо переслушать»?

С ней можно поступить так же.

WVM превращает запись в текст. Дальше вы задаёте материалу свои вопросы — через выбранную нейросеть.

В теме вы получаете программу и обучение работе с ней. Начать можно с одной записи, к которой давно хотелось вернуться.

Длинная лекция уже закончилась. Ваше обучение на этом заканчиваться не обязано.

 

Звучит обнадёживающе! Очень жду!
Да USE CASES было бы идеально для обучения - просто показать - как работает в случае 1, в случае 2 и случае 3.
Всё, имхо оттуда и осмысление будет другое у пользователей и вопросы более осознанные.