工具是生产力跃迁的阶梯。

众所周知，在产品经理的字典里，工具从来都不是束缚，而是赋能。

从Visio 到Mermaid，从Axure到Figma，每一次新工具的出现，都伴随着工作流的革新。

而今天，AI编程工具的崛起，正在将这种革新推向一个新的高度。

之前，镜哥曾给大家分享过不少AI工具的妙用，尤其是像 Wispr Flow 这样的 AI 输入法，它作为 PC 端语音输入生产力新楚对咱们办公效率提升极大。（Wispr Flow：不只是语音转文字，它还是AI时代的效率神器！）

但是，在实际办公环境中它仍然有一些局限性，比如，在工位或公共场所，大声说话以追求准确率并不总是那么方便，有时甚至显得有些尴尬。

此外，Wispr Flow每月15刀的收费成本也属实不低呀。

所以，镜哥就一直在思考：有没有一种方法，既能利用我目前用过识别效果最好的微信输入法，又能将手机作为“悄悄话”麦克风，以极低的声音输入，然后内容能实时回显到 PC 端？

在我看来，如果这能实现，将是生产力的再一次飞跃，尤其是在咱们进入“心流状态”时，这种无缝的输入体验至关重要。

所以，我希望找到一个解决方案，能够完全利用微信输入法的 AI 语音功能，再按需Vibe coding相关的小工具，最终来实现这个效果。

当然，镜哥也期待未来微信输入法能推出对标 Wispr Flow 的 PC 端快捷键语音输入功能，毕竟，根据我的个人实测体验，它的语音识别率最好。

正是基于这些思考，咱决定着手实践并构建一个完整的解决方案，没想到周末半天就搞定了。

今天，镜哥就将我的整个思路和具体实现方案，毫无保留地分享给大家，值得一提的是，这个方案的核心，不是发明新工具，而是用AI重新将现有工具的“隐藏技能”串联起来，创造出意想不到的新效能。

一、需求背景：为什么要重新设计「语音输入流」？

在我看来，传统的工作流存在一个巨大的“摩擦力”痛点：设备载体之间的割裂——很多时候，我们的灵感、想法、甚至是会议记录，都是在移动场景下产生的，而最终的文档和报告，却必须在 PC 端完成。

这就导致了一个效率瓶颈：从手机到 PC 的信息转移过程。

所以，我构想的这个方案，核心目的就是消除这个摩擦力，我们利用手机作为最高效的“信息采集器”（语音输入），再通过一个“数据管道”（微信输入法跨设备同步），将信息实时传输到 PC 端，最后由一个“自动化执行器”（PC端小应用）完成最后的智能填充工作。

这个方案的实现，在咱们传统的“手打”和“复制粘贴”模式上做了革新，而且能充分发挥利用手机端「微信输入法」强大的语音输入以及AI纠错能力。

事实上，还不止于此，微信输入法还可以直接对信息做AI润色，而且还有多个不同的润色类型，这样咱们不仅语音输入的更快，还能对信息做进一步的极速深加工。

二、产品方案的核心逻辑

事实上，想要实现这个功能，咱们需要 PC 端和移动端 APP 的协同工作，整个方案的逻辑可以分解为以下三个关键环节：

1. 移动端 APP：语音输入的“前端”

在这个方案中，移动端APP扮演了一个至关重要的角色——高效的“语音输入”以及“自动同步剪切板”。

所以，这个 APP 的功能非常专注，而且交互和界面都比较简洁：

语音输入：用户打开APP就是一个多行输入文本框，自动拉起键盘、调起微信输入法，你就可以直接语音输入信息了。

同步到剪贴板：文本输入框下方是一个“发送按钮”，当用户点击这个“发送”按钮之后，APP会将这些文字直接同步到手机的剪切板。

历史记录：为了方便查找历史信息，我还做了个历史记录的卡片，也非常简单。

2. 微信输入法：连接手机与PC的“高速公路”

微信输入法这款超级好用的输入法工具，是这个环节是整个方案的关键所在，因为它充当了数据同步的桥梁。

划重点：微信输入法有一个“跨设备同步”的功能——当你输入信息后，只要手机的剪贴板上有新信息，微信输入法就会自动将这些内容同步到电脑的剪贴板上。

正是因为微信输入法提供了这个功能，我们才能将手机和PC端的剪贴板无缝连接，为后续的自动化填充提供了可能。

咱们上面步骤提到的APP“发送”功能，本质上就是复制，就是把这个信息复制到手机剪切板，正是因为微信输入法的“跨设备同步”，所以，你手机剪切板的信息就会自动复制到PC端的剪切板上。

你看，是不是很神奇？

所以，可以说，没有这个“跨设备同步”，整个方案都将无法成立。

3. PC端应用：自动填充的“自动化执行器”

众所周知，懒惰是第一生产力。

微信输入法的跨设备同步，虽然能自动同步到PC端对剪切板，但是你如果想输入信息，你还得“Ctrl + V”，就这一步就有些麻烦，尤其是频繁输入时，我的需求是更一步：直接在输入框内自动粘贴。

所以，PC端需要有一个服务或一个小应用，来完成自动化操作，它的主要逻辑包括：

检测剪贴板：这个小应用能够实时检测到系统剪贴板的信息变化。

识别鼠标位置：当检测到剪贴板有新信息时，它会识别当前鼠标光标的位置。

自动填充：然后，它会直接将剪切板上的内容，自动填充到对应的输入框内。

所以，我就做了个PC端对小工具，通过这三个环节的紧密配合，我们最终实现了一个完整的自动化流程——你在手机上说的话，会自动出现在你 PC 端的当前输入框里，整个过程无需任何手动操作。

图-⬆️ 实测效果，右侧是手机，左侧是实时输入的信息

三、AI实践复盘：一步步实现你的“效率利器”

上面咱们讲清楚了实现的逻辑，那么接下来复盘具体操作就更高理解了。

第一步：利用 AI 编程，构建移动端“语音输入APP”

首先，咱们可以通过 Cursor 、Trae或者Code Buddy这样的 AI 编程工具，快速搭建了咱们需要的移动端应用。

说实话，一开始我是只做了个移动端的H5网页，半个小时就做完了，之后发布部署后，就直接可以用了。

但是每次都得打开浏览器，不太高效，我就想着直接做成APP。

大概的构建流程如下：

1. 明确需求：我们给AI编程工具一个清晰的提示词，告诉它我们需要一个移动端的APP：这个APP主要就是一个简单的多行文本输入框，下方是发送按钮，在用户点击“发送”按钮后，将文字内容自动复制到手机的剪贴板。

2. 生成代码：Cursor会根据我们的需求，帮咱们直接写好代码，这个过程非常高效，省去了我们手动编写大量基础代码的时间。

3. 网页转为APP：当然，这里分享一个坑，如果你和我一样也是做好并发布为网页了，想要将HTML直接打包成APP，那你来对了，因为我在实践中踩了一些坑，最终，我找到了一个非常好用的免费的在线工具，可以将HTML直接打包成APK文件。（输入在线网页链接即可，比如，发布为的GitHubpage链接就行）

该工具网址：https://median.co/app

图-⬆️ Median工具，把HTML一键转为APP

第二步：开启微信输入法的跨设备同步

PC端：确保你的电脑上也安装并切换为微信输入法。

手机端：在手机的微信输入法设置中，找到“跨设备同步”功能，并将其开启。

第三步：编写并运行 PC 端自动化应用

PC端工具：同样的，使用Cursor工具写个PC端对小工具，提示词也很简单，直接告诉它：当检测到鼠标在输入框时，自动把剪切板的文字信息复制粘贴到输入框即可。

准备就绪：确保你的PC端小应用已经启动，并且正在后台监控剪贴板。

实测效果：现在，你可以尝试在手机端的APP中输入一段语音，并将其同步到剪贴板。你会发现，PC端光标所在的输入框，会自动、实时地填充上这段文字。

说实话，经过我的实际测试，我感觉体验还是很不错的，而且，它不仅仅是一个酷炫的技术演示，更是一种切实可行的效率工具。

实现这个方案之后，我们在很多工作场景都可以使用，比如，在写产品方案、整理会议纪要、撰写日报等需要大量长文本输入的场景中，这个方法都能极大地提升效率。

因为，你只需要拿起手机，用语音输入，内容就会同步到电脑上，让你能够快速完成工作。

特别值得一提的是，你甚至不需要大声说话，只需将手机靠近嘴边小声输入，甚至在不出声的情况下，微信输入法也能精准识别，这正是其强大之处。

你看，通过这个案例，我们能得到一个重要的启发：很多时候，我们需要思考的，是如何通过整合不同的工具和技术来解决我们的痛点。

这些解决方案不一定是现成的，它们可能需要我们去联动，将不同的AI服务或工具串联起来，以达成咱们的目标。

这也再次说明了“整合”和“场景化思考”的重要性——我们不能仅仅满足于单一工具的强大功能，更要学会如何将这些功能像乐高积木一样，根据自己的实际场景，搭建出解决特定问题的“自动化流水线”。

最后，也分享我在本次AI实践中的一个深刻体会：在AI时代，亲自动手才是最重要的事情。

四、如何学习大模型 AI ？

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该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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