[FEATURE] Add on-device macOS model support for AI Enhancement
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Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 45/100
Direzione di ricerca
Start by reading the app’s AI Enhancement section and compare the proposed workflow with Yap’s on-device transcript clean-up. Identify how the built-in macOS model could be offered as an option without downloading a separate model. Done means users can choose on-device cleanup as a fast, privacy-friendly alternative; the issue does not name files or tests, so locate those before estimating the implementation.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Problem
I’d love it if you could add an option in the AI Enhancement section for using the on-device macOS LLM.
I’ve been testing Yap (https://github.com/FrigadeHQ/yap), which is very fast because it relies entirely on on-device models. However, it doesn’t offer other models such as Parakeet v3, which is significantly better than SpeechAnalyzer in my experience.
One particularly nice feature of Yap is transcript clean-up using the embedded macOS models. It requires no additional download, which is a big advantage compared with downloading (end executing) the 3.77 GB fluid-1 model, and it works quite well in the end.
Proposed solution
Could you please consider adding something similar? An option to use the built-in macOS LLM for transcript clean-up would provide a fast, privacy-friendly alternative without requiring users to download and run a large AI model.
In any case, BIG congratulations on developing this app! I really enjoy using it every day, Keep up the great work, you’re helping so many people type faster and better! :)
Thanks!!!
Alternatives considered
No response
- Lingua principale
- Swift
- Stelle
- 11.9k
- Fork
- 863
- Merge medio
- 1g 13h
- PR unite (30g)
- 27
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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