[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"project-72790":3},{"id":4,"name":5,"fullName":6,"owner":7,"repo":5,"description":8,"homepage":9,"htmlUrl":10,"language":11,"languages":10,"totalLinesOfCode":10,"stars":12,"forks":13,"watchers":14,"openIssues":15,"contributorsCount":16,"subscribersCount":16,"size":16,"stars1d":17,"stars7d":18,"stars30d":19,"stars90d":16,"forks30d":16,"starsTrendScore":20,"compositeScore":21,"rankGlobal":10,"rankLanguage":10,"license":22,"archived":23,"fork":23,"defaultBranch":24,"hasWiki":25,"hasPages":23,"topics":26,"createdAt":10,"pushedAt":10,"updatedAt":37,"readmeContent":38,"aiSummary":39,"trendingCount":16,"starSnapshotCount":16,"syncStatus":40,"lastSyncTime":41,"discoverSource":42},72790,"ququ","yan5xu\u002Fququ","yan5xu","开源免费的 Wispr Flow 替代方案 | 集成FunASR本地模型和可配置大语言模型的下一代中文桌面语音工作流","",null,"JavaScript",2198,226,15,37,0,3,10,40,9,29.07,"Other",false,"main",true,[27,28,29,30,31,32,33,34,35,36],"ai-text-processing","chinese-speech-recognition","electron-app","funasr","local-processing","open-source","privacy-first","speech-to-text","voice-dictation","wispr-flow-alternative","2026-06-12 02:03:08","\u003Cdiv align=\"center\">\n\n\u003C!-- 在这里放置您的Logo图片 -->\n\u003C!-- 例如: \u003Cimg src=\"assets\u002Flogo.png\" width=\"150\" \u002F> -->\n\u003Cbr\u002F>\n\u003Cbr\u002F>\n\n# 蛐蛐 (QuQu)\n\n**开源免费的 Wispr Flow 替代方案 | 为中文而生的下一代智能语音工作流**\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n\u003C!-- 徽章 (Badges) - 您可以后续替换为动态徽章服务 (如 shields.io) -->\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Flicense-Apache_2.0-blue.svg\" alt=\"License\">\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fplatform-macOS%20%7C%20Windows%20%7C%20Linux-lightgrey\" alt=\"Platform\">\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Frelease-v1.0.0-brightgreen\" alt=\"Release\">\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FPRs-welcome-brightgreen.svg\" alt=\"PRs Welcome\">\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cbr\u002F>\n\n> **厌倦了 Wispr Flow 的订阅费用？寻找开源免费的语音输入方案？来试试「蛐蛐」！**\n\n**蛐蛐 (QuQu)** 是 **Wispr Flow 的开源免费替代方案**，专为中文用户打造的注重隐私的桌面端语音输入与文本处理工具。与 Wispr Flow 不同，蛐蛐完全开源免费，数据本地处理，专为中文优化，支持国产AI模型。\n\n### 🆚 vs Wispr Flow：开源免费的替代方案\n\n| 核心对比 | 🎯 蛐蛐 (QuQu) | 💰 Wispr Flow |\n|---------|---------------|---------------|\n| **价格** | ✅ **完全免费** | ❌ $12\u002F月订阅 |\n| **隐私** | ✅ **本地处理** | ❌ 云端处理 |\n| **中文** | ✅ **专为中文优化** | ⚠️ 通用支持 |\n| **AI模型** | ✅ **国产AI支持** | ❌ 仅国外模型 |\n\n想象一下，你可以像和朋友聊天一样写作。说的内容被实时、精准地转换成文字，口误和\"嗯、啊\"等废话被自动修正，甚至能根据你的要求，自动整理成邮件格式或代码片段。**这就是「蛐蛐」为你带来的体验 —— 而且完全免费！**\n\n---\n\n## ✨ 核心优势\n\n| 特性 | 蛐蛐 (QuQu) 的解决方案 |\n| :--- | :--- |\n| 🎯 **顶尖中文识别，隐私至上** | 内置阿里巴巴 **FunASR Paraformer** 模型，在您的电脑本地运行。这意味着它能听懂中文互联网的\"梗\"，也能保护您最私密的语音数据不被上传。 |\n| 💡 **会思考的\"两段式引擎\"** | 独创 **\"ASR精准识别 + LLM智能优化\"** 工作流。它不仅能转录，更能\"理解\"和\"重塑\"您的语言。**自动过滤口头禅**、**修正错误表述**（例如将\"周三开会，不对，是周四\"直接输出为\"周四开会\"），这些都只是基础操作。 |\n| 🌐 **为国内优化的开放AI生态** | 支持任何兼容OpenAI API的服务，并**优先适配国内顶尖模型** (如通义千问、Kimi等)。这意味着更快的响应速度、更低的费用和更好的合规性。 |\n| 🚀 **开发者与效率专家挚爱** | 能准确识别并格式化 `camelCase` 和 `snake_case` 等编程术语。通过自定义AI指令，更能实现**上下文感知**，根据您当前的应用（写代码、回邮件）智能调整输出格式。 |\n\n\n## 🎬 功能演示\n\n\u003C!-- 在这里放置您的GIF演示图 -->\n\u003C!-- 例如: \u003Cimg src=\"assets\u002Fdemo.gif\" \u002F> -->\n\u003Cp align=\"center\">\u003Ci>(这里是应用的GIF演示图)\u003C\u002Fi>\u003C\u002Fp>\n\n- **一键唤醒**: 全局快捷键 F2，随时随地开始记录。\n- **实时识别**: 本地 FunASR 引擎提供高精度中文识别。\n- **智能优化**: 连接您的AI模型，自动润色、纠错、总结。\n- **无缝粘贴**: 转换完成的文本自动粘贴到您当前光标位置。\n\n### 🚀 从 Wispr Flow 迁移？\n\n如果你正在使用 Wispr Flow 但希望**节省订阅费用**、**保护隐私数据**、**更好的中文支持**，那么蛐蛐就是你的完美选择！\n\n## 🚀 快速开始\n\n### 1. 环境要求\n- **Node.js 18+** 和 pnpm\n- **Python 3.8+** (用于运行本地FunASR服务)\n- **macOS 10.15+**, **Windows 10+**, 或 **Linux**\n\n### 2. 项目初始化\n\n#### 方案一：使用 uv (推荐) 🌟\n\n[uv](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fastral-sh\u002Fuv) 是现代化的 Python 包管理器，能自动管理 Python 版本和依赖，避免环境冲突：\n\n```bash\n# 1. 克隆项目\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fyan5xu\u002Fququ.git\ncd ququ\n\n# 2. 安装 Node.js 依赖\npnpm install\n\n# 3. 安装 uv (如果尚未安装)\n# macOS\u002FLinux:\ncurl -LsSf https:\u002F\u002Fastral.sh\u002Fuv\u002Finstall.sh | sh\n# Windows:\n# powershell -ExecutionPolicy ByPass -c \"irm https:\u002F\u002Fastral.sh\u002Fuv\u002Finstall.ps1 | iex\"\n\n# 4. 初始化 Python 环境 (uv 会自动下载 Python 3.11 和所有依赖)\nuv sync\n\n# 5. 下载 FunASR 模型\nuv run python download_models.py\n\n# 6. 启动应用!\npnpm run dev\n```\n\n#### 方案二：使用系统 Python\n\n如果您更喜欢使用系统 Python 环境：\n\n```bash\n# 1. 克隆项目\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fyan5xu\u002Fququ.git\ncd ququ\n\n# 2. 安装 Node.js 依赖\npnpm install\n\n# 3. 创建虚拟环境 (推荐)\npython3 -m venv .venv\nsource .venv\u002Fbin\u002Factivate  # Linux\u002FmacOS\n# .venv\\Scripts\\activate   # Windows\n\n# 4. 安装 Python 依赖\npip install funasr modelscope torch torchaudio librosa numpy\n\n# 5. 下载 FunASR 模型\npython download_models.py\n\n# 6. 启动应用!\npnpm run dev\n```\n\n#### 方案三：使用嵌入式 Python 环境\n\n项目还支持完全隔离的嵌入式 Python 环境（主要用于生产构建）：\n\n```bash\n# 1-2. 同上克隆项目和安装 Node.js 依赖\n\n# 3. 准备嵌入式 Python 环境\npnpm run prepare:python\n\n# 4. 测试环境是否正常\npnpm run test:python\n\n# 5. 启动应用\npnpm run dev\n```\n\n### 3. 配置AI模型\n启动应用后，在 **设置页面** 中填入您的AI服务商提供的 **API Key**、**Base URL** 和 **模型名称**。支持通义千问、Kimi、智谱AI等国产模型，配置将自动保存在本地。\n\n### 4. 故障排除\n\n#### 常见初始化问题\n\n**问题**: `ModuleNotFoundError: No module named 'funasr'`\n```bash\n# 解决方案 1: 使用 uv (推荐)\nuv sync\nuv run python download_models.py\n\n# 解决方案 2: 重新安装依赖\npip install funasr modelscope torch torchaudio librosa numpy\n\n# 解决方案 3: 使用嵌入式环境\npnpm run prepare:python\n```\n\n**问题**: FunASR 模型下载失败或加载缓慢\n```bash\n# 检查网络连接，确保能访问 modelscope.cn\n# 如果在 macOS 上遇到 SSL 警告：\npip install \"urllib3\u003C2.0\"\n\n# 手动下载模型：\npython download_models.py\n# 或使用 uv:\nuv run python download_models.py\n```\n\n**问题**: Python 版本不兼容\n```bash\n# 使用 uv 自动管理 Python 版本 (推荐)\nuv sync  # 会自动下载 Python 3.11\n\n# 或手动安装 Python 3.8+\n# 检查当前版本: python3 --version\n```\n\n#### 环境选择建议\n\n| 使用场景 | 推荐方案 | 优点 |\n|---------|---------|------|\n| **新用户\u002F快速体验** | uv | 自动管理，无环境冲突 |\n| **开发者\u002F自定义需求** | 系统 Python + 虚拟环境 | 灵活控制，便于调试 |\n| **生产部署** | 嵌入式环境 | 完全隔离，无外部依赖 |\n\n#### 其他常见问题\n\n- **权限问题**: 在某些系统上可能需要使用 `--user` 参数安装Python包\n- **网络问题**: 首次运行时需要下载FunASR模型，请确保网络连接正常\n- **模型路径**: 模型默认下载到 `~\u002F.cache\u002Fmodelscope\u002F` 目录\n\n## 🛠️ 技术栈\n\n- **前端**: React 19, TypeScript, Tailwind CSS, shadcn\u002Fui, Vite\n- **桌面端**: Electron\n- **语音技术 (本地)**: FunASR (Paraformer-large, FSMN-VAD, CT-Transformer)\n- **AI模型 (可配置)**: 兼容 OpenAI, Anthropic, 阿里云通义千问, Kimi 等\n- **数据库**: better-sqlite3\n\n## 🤝 参与贡献\n\n我们是一个开放和友好的社区，欢迎任何形式的贡献！\n\n### 📋 项目管理\n\n我们使用 GitHub Projects 来管理项目的开发进度和任务规划：\n\n- 📊 **项目看板**: [蛐蛐 开发看板](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fusers\u002Fyan5xu\u002Fprojects\u002F2) - 查看当前开发状态、功能规划和进度跟踪\n- 🎯 **任务管理**: 所有功能开发、Bug修复和改进建议都在项目看板中进行跟踪\n- 🔄 **开发流程**: 从想法提出到功能发布的完整流程可视化\n\n### 如何参与\n\n- 🤔 **提建议**: 对产品有任何想法？欢迎到 [Issues](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fyan5xu\u002Fququ\u002Fissues) 页面提出。\n- 🐛 **报Bug**: 发现程序出错了？请毫不犹豫地告诉我们。\n- 💻 **贡献代码**: 如果您想添加新功能或修复Bug，请参考以下步骤：\n    1.  Fork 本项目\n    2.  创建您的特性分支 (`git checkout -b feature\u002Fyour-amazing-feature`)\n    3.  提交您的更改 (`git commit -m 'feat: Add some amazing feature'`)\n    4.  将您的分支推送到远程 (`git push origin feature\u002Fyour-amazing-feature`)\n    5.  创建一个 Pull Request\n\n## 💬 交流与社区 (Communication & Community)\n\n「蛐蛐」是一个由社区驱动的开源项目，我们相信开放的交流能激发最好的创意。你的每一个想法、每一次反馈都对项目至关重要。\n\n我们诚挚地邀请你加入官方微信交流群，在这里你可以：\n\n*   🚀 **获取一手资讯**：第一时间了解项目更新、新功能预告和开发路线图。\n*   💬 **直接与开发者对话**：遇到安装难题？有绝妙的功能点子？在群里可以直接 @ 作者和核心贡献者。\n*   💡 **分享与学习**：交流你的 AI 指令 (Prompt) 和自动化工作流，看看别人是怎么把「蛐蛐」玩出花的。\n*   🤝 **参与项目共建**：从一个想法的提出，到一次代码的提交 (Pull Request)，社区是你最好的起点。\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n\n| 微信扫码，加入官方交流群 |\n| :----------------------------------------------------------: |\n| \u003Cimg src=\"assets\u002Fwechat-community-qrcode.png\" width=\"200\" alt=\"QuQu Official WeChat Group\" \u002F> \u003Cbr> *QuQu Official WeChat Group* |\n| \u003Cp style=\"font-size:12px; color: #888;\">如果二维码过期或无法加入，请在 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fyan5xu\u002Fququ\u002Fissues\">Issues\u003C\u002Fa> 中提一个 Issue 提醒我们，谢谢！\u003C\u002Fp> |\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## 🙏 致谢\n\n本项目的诞生离不开以下优秀项目的启发和支持：\n\n- [FunASR](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmodelscope\u002FFunASR): 阿里巴巴开源的工业级语音识别工具包。\n- [OpenWhispr](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHeroTools\u002Fopen-whispr): 为本项目提供了优秀的架构参考。\n- [shadcn\u002Fui](https:\u002F\u002Fui.shadcn.com\u002F): 提供了高质量、可组合的React组件。\n\n## 📄 许可证\n\n本项目采用 [Apache License 2.0](LICENSE) 许可证。","蛐蛐 (QuQu) 是一个开源免费的 Wispr Flow 替代方案，专为中文用户设计的桌面端语音输入与文本处理工具。其核心功能包括内置阿里巴巴 FunASR Paraformer 模型进行本地中文语音识别、独创的“ASR精准识别 + LLM智能优化”两段式工作流以实现自动纠错和格式化，以及支持国产AI模型如通义千问等。该项目特别适用于需要高精度中文语音转文字且注重隐私保护的场景，比如写作、编程或邮件撰写。通过全局快捷键一键唤醒，实时识别并智能优化输出，最终无缝粘贴到当前光标位置，极大提升了工作效率。",2,"2026-06-11 03:43:35","high_star"]