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思緒傾倒：先完整講出來
適合新專案、教學檔、網站、報告、產品想法。
不要一開始就要求自己講得漂亮。先把背景、目標、風格、限制、不要做什麼、你在意的感覺全都說出來。這些看似混亂的細節，通常就是 AI 做對味道的關鍵。
低摩擦保留品味避免過度壓縮
先理解：知識工作就是 上下文 轉換
思考模型
很多 AI 成果不好，不是模型不夠強，而是輸入給它的 上下文 太乾、太短、太像最後結論。語音輸入的價值，是讓腦中的背景、品味、限制、猶豫與例外情況先完整流出來。
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擷取
用語音先把想法、會議、審核 全部收下來，不急著修文字。
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釐清
請 AI 標出缺少的資訊、矛盾、範圍與成功標準。
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轉換
把自然語言轉成 電子郵件、SOP、問題、提示詞 或 代理 任務。
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執行
交給合適的 AI 工具、專案管理或教材產出流程完成成果。
流程圖
Typeless 怎麼放進這套流程
工具設定
Typeless 的定位不是「錄音轉逐字稿」，而是把你自然講出的內容即時整理成可讀文字。它會處理贅詞、重複、改口、段落格式與語氣，適合拿來做 AI 代理 任務前的 上下文 捕捉。
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安裝與權限
桌機可用 macOS / Windows，手機可用 iOS / Android。第一次使用要開麥克風權限；桌機版也需要輔助使用權限，才能把文字輸入到目前游標位置。
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游標放到目標欄位
先打開 Notion、Google Docs、Gmail、Slack、Chrome 或任何文字輸入框，再用快捷鍵開始講話。
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自然講，不要逐字雕
先把背景、限制、想法與例外講完整。Typeless 會移除常見贅詞、重複句，並在你中途改口時保留最後意圖。
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轉成任務前再整理
把 Typeless 輸出的文字交給 AI 做二次整理：補缺口、轉成任務、列出驗收標準，再決定要不要進正式流程。
適用方式
最適合用 Typeless 的三種情境
- 快速 思緒傾倒：把腦中還沒成形的想法先講出來，再請 AI 幫你整理成大綱。
- 口頭 審核：看著畫面講「哪裡怪、為什麼怪、想改成什麼」，再轉成修改清單。
- 跨 應用程式 輸入：在 電子郵件、文件、聊天、瀏覽器欄位都用同一套語音輸入習慣，不必切換工具。
去贅詞自動格式100+ 語言個人字典跨 應用程式
個人詞彙庫
先把專有名詞放進字典
如果常講 Michael AI Agent Lab、產品名、客戶縮寫、工具名稱或內部慣用詞，先到 Typeless 的 字典 新增字詞。官方 快速入門 建議：打開 Typeless 應用程式，進入 字典，點選 新增，把容易辨識錯的詞加進去。
這一步會直接影響後面 AI 整理品質。語音輸入錯一個產品名，後面產出的任務、摘要、電子郵件 都可能跟著歪掉。
隱私檢查
使用前先分級資料
Typeless 官方說明包含 雲端零資料留存、口述資料 不用於模型訓練，以及歷史紀錄保留在裝置上。但在公司環境仍要用資料分級來管控：公開資料與個人學習可以先試，客戶機密、合約、報價、token、帳密與未公開產品資訊不要直接口述進任何外部工具。
實務上先用 測試資料 測流程，確認輸出品質與權限設定，再決定是否能放進工作流程。
四種最值得導入的語音工作流
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提示詞 補完：讓 AI 先反問
適合把自然想法變成 AI 程式設計 工具或專案管理任務。
口述後不要立刻送給 代理。先請 AI 檢查這段話缺什麼資訊，並用括號標出需要補充的地方，例如資料來源、成功標準、使用者、版型、限制條件。
補缺口反問降低返工
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審核 轉指令：口頭 回饋 變修改清單
適合看完設計、程式、報告、簡報後的修改意見。
審核 最珍貴的是當下的感受與判斷。把「哪裡不對、為什麼不對、想帶給使用者什麼感覺」用講的記下來，再請 AI 轉成明確的修改指令。
設計回饋程式碼審查報告修訂
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行動捕捉：走路也能派任務
適合通勤、散步、臨時靈感、會後補充。
靈感保鮮期很短。手機語音可以把零散念頭先抓下來，整理成待辦、問題、報告補充或下一次 AI 任務。
手機遠端任務靈感捕捉
套到 實際工作情境：哪些地方最有用
| 場景 | 語音輸入做什麼 | 後續整理方式 | 驗收重點 |
|---|---|---|---|
| 客戶會議後 | 把會議重點、疑問、承諾事項口述成 原始筆記。 | 轉成專案追蹤欄位 | 輸出 問題、負責人、期限、風險、下一步行動。 |
| 教學 HTML 發想 | 先講主題、章節、讀者、希望看完能做什麼。 | 轉成教材大綱與版面需求 | 手機可讀、個人教學網站風格、圖解清楚，不像原始紀錄。 |
| 技術研究 | 把問題背景、已知資料、要比較的方向說清楚。 | 轉成研究筆記與來源清單 | 保留來源、不確定性、比較條件與下一步。 |
| 程式或畫面修改需求 | 看著畫面把不滿意的地方講出來。 | 轉成修改清單 | 整理成明確目標、影響範圍、檔案範圍、測試方式。 |
| 每日維護報告 | 口述今天看到的異常、疑問、想追的東西。 | 轉成狀態更新 | 整理成異常、原因、下一步，不塞滿 紀錄。 |
安全導入：效率很好，但不要失手
Michael AI Agent Lab 使用紅線
語音工具可能接觸語音內容、選取文字、螢幕上下文或應用程式內容。未完成資安審查前，不要用來處理客戶機密、合約、報價、token、cookie、帳密、未公開產品資訊。
可以先試
- 個人學習筆記、公開資料整理、非機密教學大綱。
- 用 測試資料 測試「語音 -> 提示詞 -> 代理 任務」流程。
- 把個人口述轉成 待辦、草稿、公開技術研究問題。
- 先由人工或內部核准流程做二次清理，再決定是否進正式知識庫。
先不要做
- 直接朗讀客戶名稱、料號、報價、專案代碼、內部會議內容。
- 在含敏感畫面的狀態下開啟螢幕上下文功能。
- 把語音工具產出的文字直接當正式會議紀錄。
- 未審查就把語音工具接到自動寄信、自動建單或正式資料庫。
可直接複製的提示詞模板
口述後補洞
請把我剛剛口述的內容整理成給 AI agent 的任務。 先不要執行，請先標出： - 缺少的背景 - 需要我決定的選項 - 成功標準 - 風險或不清楚的地方 用括號標示我要補充的資訊。
審核 轉修改指令
請把這段口頭 review 轉成 coding/design agent 的修改指令。 請整理成： 1. 問題 2. 為什麼會影響使用者 3. 期望修改 4. 不要改動的範圍 5. 驗收方式
會議轉 行動
請把這段會議口述整理成專案追蹤格式： - 結論 - 待確認問題 - 風險 - owner - deadline - 下一步 不確定的地方請標註「需人工確認」。
手機靈感轉任務
請把這段散步時的想法整理成可執行任務。 輸出： - 一句話目標 - 背景 - 可做的第一步 - 需要的資料 - 適合的下一步工具或流程 - 今天可以完成的最小版本
來源
以下來源用來核對語音輸入、Typeless 功能與資安資訊，以及語音速度與工作中斷研究。工具導入前仍需依 個人或團隊資安規範審查。