选择一种场景并设计语音流程。返回 JSON {"scenario":"...","voice_steps":"...","ai_role":"..."},其中 scenario 是以下之一:language_learning(语言学习)、email_draft(信件草稿)、meeting_notes(会议笔记); voice_steps — 语音工作步骤; ai_role - 您预先分配给助理的角色。
声音在三种日常场景中尤其强烈,每种场景都有自己的机制。语言学习:对话式人工智能就像一个无限耐心的对话者——说出错误,并要求它轻轻地纠正并大声重复正确的版本,这样你就可以听到声音。技巧:让他们以正确的形式重复你的短语,然后你通过耳朵而不是通过写作来学习。通过语音起草一封信:不要口述完成的文本 - 在摘要中陈述你的意图(“写信给同事:礼貌地、简短地重新安排周五的会议”),并对模型进行润色。它更快、更自然。会议笔记:谈话结束后立即口述结果,同时仍在记忆中,然后将其排列成结构。一般见解:在语音场景中,分工获胜——人用声音赋予意义和意图,模型赋予形式和纯度。第二招:对于任何场景,提前与助理就角色达成一致(“你是我的老师”,“你是我的编辑”)——给定的角色急剧增加达到所需的语气。一个常见的错误是使用你的声音作为打字机并逐个字母地听写最终文本;它的优势在于起草和对话的速度。
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