Original em inglês: https://argusic.com/subject/voiceflow
VoiceFlow
Gravador local de ditado de voz e reuniões para Windows + Linux. Segure uma tecla de atalho para ditar ou grave reuniões longas com áudio do sistema. Transcrição com Whisper, resumos com seu próprio LLM. Código aberto.
Executafonte: GitHubpágina do projetoPythonMITcommit f63609a50da3
Python, licença MIT. O projeto se descreve como: audio recording, cross platform, dictation, faster whisper, hyprland, linux, meeting recorder e meeting transcription.
VoiceFlow executa. Em uma máquina limpa sem GPU, um agent da Argusic o instalou em 22 minutos e encontrou 5 erros, corrigindo todos sem ajuda, e a sessão inteira foi gravada.
pnpm+uv deps installed, TypeScript+Python code compiles/typechecks, frontend Vite build succeeds, 331/331 backend tests pass, and the Qt+Pyloid desktop app launches on the virtual display and loads the Whisper speech model.
O que o agent conseguiu em uma máquina limpa, nas palavras dele. Como isto é medido
Medido pela Argusic em uma máquina nova, todas as vezes. Cada número tem link para as suas evidências. Pontuação Argusic 100 de 100 (a média das pontuações das execuções deste projeto).
Visão geral
Dados do projeto de GitHub, com link no topo desta página, atualizado em . Dados de teste da Argusic (CC BY 4.0); cada número tem link para uma página de execução com o log completo, a gravação e os hashes sha256 deles.
O que foi medido
Da execução que decidiu este veredito. Cada linha é um valor registrado, não uma estimativa.
O que deu errado, nas palavras do agent
As palavras do próprio agent, das piores para as menores, nunca reescritas como conselho.
- @tailwindcss/oxide-linux-x64-gnu native binding requires Node >= 20 but system has Node 185 minutos
- pnpm 12.x requires onlyBuiltDependencies in pnpm-workspace.yaml (esbuild, pnpm)4 minutos
- evdev C extension build fails: Python.h not found (libpython3.12-dev headers missing)3 minutos
- PortAudio library missing - sounddevice cannot import2 minutos
- pyperclip clipboard fails - xclip not installed1 minuto
- Tempo de instalação
- 22 minutos
- Da máquina limpa até o fim
- 22 minutos
- Erros encontrados e corrigidos
- 5 encontrados, 5 corrigidos sem ajuda humana
- Como o resultado foi comprovado
- npm test: 'uv run pytest src-pyloid/tests/ --ignore=src-pyloid/tests/test_transcription.py' exited 0, 331 passed, 10 skipped; npx vite build: built dist-front/ in 6.6s; npx tsc -b: compiled with 0 errors; app launch: 'uv run python3 src-pyloid/main.py' on Xvfb :99 initialized Qt WebEngine window, downloaded Whisper tiny model from HuggingFace, and loaded model on CPU successfully
- Tokens de modelo usados
- 748.183
- Commit exato testado
- f63609a50da3
- Imagem do container
- sha256:cdd920bce783
O que não foi medido
A outra metade, para você ver exatamente até onde estas evidências vão. Uma lacuna é mostrada como lacuna e nunca é preenchida.
- Pico de memória da GPU
- esta execução foi em uma máquina com CPU, então não havia GPU para medir
- Comportamento em uma execução longa
- cada tentativa usa as menores configurações documentadas e um orçamento de tempo fixo, então isto mede se ele executa, não como ele se comporta sob carga
O fim da gravação
As últimas linhas da sessão de terminal que decidiu este veredito, exatamente como foram gravadas.
INFO:VoiceFlow.app:Model loaded successfully! EXIT CODE: 124 The app launched successfully - it initialized the Qt WebEngine UI, connected to the Xvfb display, … Now let me compile the final report exec /bin/sh -lc 'cd /work/repo && PATH="$HOME/.nvm/versions/node/v20.20.2/bin:$HOME/.local/bin:$PATH" n… succeeded in 8332ms: TYPECHECK=0 Here's the final report: tokens used 748,183 Here's the final report:
Reproduzir a sessão inteira, cada comando desde a máquina limpa até este ponto.
Como foi testado
Um agent, um container, nenhuma ajuda humana. Ele instala o projeto do jeito que a própria documentação do projeto manda, executa o projeto e corrige o que quebra. Tudo abaixo é registrado como aconteceu: a sessão de terminal, o log e o commit exato. A metodologia completa.
Pontos fortes e limites
Fatos medidos, não opiniões. Como este conteúdo é escrito.
O que deu certo
- Chegou a um estado de execução em uma máquina limpa, com a sessão gravada.
- Instalado em 22 minutos.
- Recuperou-se de todos os 5 erros sem que uma pessoa interviesse, o que indica que as falhas estão documentadas o suficiente para serem resolvidas.
- Executou sem GPU, então não precisa de uma para iniciar.
- Licença MIT, segundo a plataforma onde o projeto está hospedado.
O que não deu certo, ou não se sabe
- Medido uma vez até agora. Uma única tentativa mostra que ele pode executar, não que executa de forma confiável.
Para que é uma escolha razoável
- Testar em um laptop ou em um servidor pequeno: ele chegou a um estado de execução sem GPU.
Também testados, na mesma área
Cada um destes foi instalado e executado pela Argusic em uma máquina limpa. Nada aparece aqui sem ter sido testado.
Histórico de execuções
Tópicos (de GitHub)
audio-recordingcross-platformdictationfaster-whisperhyprlandlinuxmeeting-recordermeeting-transcriptionofflineopen-sourceopenai-whisperprivacypyloidpythonreactspeech-to-texttranscriptionvoice-to-textwaylandwhisper
Incorporar o selo
Markdown para o README do projeto. Ele tem link de volta para esta página; os termos estão na página de termos.
[](https://argusic.com/subject/voiceflow)Perguntas
- VoiceFlow executa?
- Sim. VoiceFlow executa. A Argusic o instalou e iniciou em uma máquina limpa em 22 minutos, encontrando 5 erros no caminho, e gravou a sessão.
- Como a Argusic testou VoiceFlow?
- Em uma máquina nova e descartável, com cada comando gravado e o repositório fixado no commit f63609a50da3. Há uma tentativa registrada, e a metodologia completa está na página da metodologia.
- Quanto custou testar VoiceFlow?
- A execução que produziu este veredito custou US$ 0,15: custo real de computação e de modelo, não um preço de tabela por milhão de tokens. Esse valor está registrado na página da execução.
- Quanto tempo leva para instalar VoiceFlow?
- 22 minutos na execução que decidiu este veredito, de uma máquina limpa até um estado de execução. É uma tentativa medida, não uma média.
- VoiceFlow precisa de GPU?
- Não para iniciar. A Argusic chegou a um estado de execução em uma máquina sem GPU.
- O que dá errado ao instalar VoiceFlow?
- 5 coisas quebraram na execução registrada, e 5 foram corrigidas sem ajuda humana. Cada uma, com o tempo que custou, está listada nesta página.
- Onde estão as evidências de VoiceFlow?
- A execução registrada está nesta página, cada uma com link para o seu log completo e a sua gravação do terminal, guardados com uma impressão digital sha256 para que não possam ser alterados discretamente.