Пользуюсь Whisp Flow для закидывания задач клод коду последние несколько месяцев - это в несколько раз быстрее чем писать, а клод без проблем распаришвает мой поток мысли.

Попробовал все альтернативы, включая опенсорсные - нигде даже близко нет такого качества (а я очень хорошо искал, так как жмотил деньги на подписку)

Разобрался почему. Дело не в модели. Whisper у всех одинаковый. Разница в контексте который уходит в модели вместе с аудиозаписью

В каждый запрос Wispr собирает:
- App context - имя приложения, URL, тип (email/messaging/browser/developer)
- Textbox - текст до/после курсора, выделенный текст через accessibility features мака.
- Dynamic vocabulary - через OCR и accessibility собирает термины с экрана (имена переменных в IDE, имена файлов, имена людей в чате) и передает в виспер, что бы он это лучше переводил. Static vocabulary - задается в настройках, так же передается в декодер виспера.
- Screenshot - скриншот активного окна, передается в VLM на постпроцессинге.
- Style config - уровень формальности, email-подпись, tagging style для Slack, задается в настройках + зависит от приложения.
- Previous ASR/LLM text - что модель уже надиктовала в этой сессии, чтобы следующие фразы были консистентны

Поэтому когда ты диктуешь в Slack - получаешь короткое сообщение, в Claude Code - промпт с правильными именами переменных. Если поправляешься на ходу ("нет, не в 2 а в 4") - оно выкинет первую версию и оставит только финальную.

Искал опенсорс аналог - не нашел ничего сравнимого. Потому что хороший продукт это не "возьми whisper и оберни в UI", а инженерная и продуктовая работа.

Если будете брать себе - по этой ссылке дают триалку.