Під час зустрічей складно одночасно обговорювати питання й фіксувати ключові моменти — частина інформації неминуче втрачається.
Ключові можливості:
• Захоплення аудіо з мікрофона та системи в реальному часі
• Транскрипція через локальну модель Whisper
• Підтримка LLM-провайдерів: Anthropic, Groq, Ollama
💻 Повністю офлайн-рішення — дані не покидають пристрій, зовнішні сервери не задіяні.
⚡️ Технології:
C++, TypeScript, Rust, Python🛠 Платформа: Windows, macOS
⭐️ 1.8k зірок на GitHub
Переглянути репозиторій
Підписатися • GitHub 🇺🇦
#ai #privacy #productivity #rust #automation