Capture rapide de spécifications avec la voix
Énoncez vos exigences et idées naturellement. C'est la première étape de votre workflow de spécification : capturez rapidement les idées avec la voix, puis raffinez-les manuellement avec des prompts pilotés par l'IA. Le moyen le plus rapide de capturer les spécifications initiales avant le raffinement.
Pourquoi la voix accélère la capture de spécifications
Capturez les idées avant qu'elles ne s'estompent
Les parties prenantes pensent plus vite qu'elles ne tapent. Les exigences et le contexte se perdent pendant que les doigts rattrapent. La voix vous permet de capturer la spécification complète avant que les détails critiques ne s'estompent.
Difficile de décrire lorsque les mains sont occupées
En train de réviser du code ? De déboguer ? De dessiner des diagrammes d'architecture ? Vos mains sont occupées mais vous devez enregistrer la tâche. La transcription vocale vous maintient dans le flux.
Le changement de contexte tue l'élan
Arrêtez ce que vous faites pour ouvrir une application de notes, taper, puis revenir. Chaque changement brise la concentration. La voix reste dans le même espace de travail.
Capacités clés
Support de plusieurs langues
La transcription OpenAI prend en charge plusieurs langues.
Configuration par projet
Définissez les valeurs par défaut du projet. Votre équipe partage des valeurs par défaut sensées.
Dictée dans le terminal
Dictez les commandes directement à votre session de terminal.
Benchmarks de précision
Accuracy Benchmarks
What is Word Error Rate (WER)?
WER = (Substitutions + Deletions + Insertions) / Reference words. Lower is better.
- Substitution: a word is transcribed incorrectly
- Deletion: a word is omitted
- Insertion: an extra word is added
In technical workflows, small WER differences can flip flags, units, or constraints—creating ambiguous tickets and rework. High accuracy preserves intent and enables precise, implementation-ready specifications.
gpt-4o-transcribe shows the lowest WER in this benchmark. Even a 1–2% absolute WER reduction can remove multiple mistakes per paragraph.
About these models
- OpenAI gpt-4o-transcribe — modèle vocal multilingue avancé optimisé pour la précision et la latence.
- Google Speech-to-Text v2 — reconnaissance vocale cloud par Google.
- AWS Transcribe — reconnaissance vocale gérée par Amazon Web Services.
- Whisper large-v2 — référence de modèle large open-source pour comparaison.
En résumé : Moins d'erreurs signifie moins de tickets ambigus et moins de retravail. gpt-4o-transcribe aide les équipes à capturer des spécifications précises et prêtes pour l'implémentation du premier coup.
Exemple illustratif : capture de spécifications
Illustrative Example: Capturing Specifications
OpenAI gpt-4o-transcribe
Créer un read-replica Postgres dans us-east-1 avec 2 vCPU, 8 GB RAM, et activer la réplication logique ; définir wal_level=logical et max_wal_senders=10.
Modèle concurrent
Créer une réplique Postgres dans us-east avec 2 CPU, 8GB RAM, et activer la réplication ; définir le niveau wal logique et les expéditeurs max égal dix.
Errors — Substitutions: 9, Deletions: 0, Insertions: 12. Even a few errors can invert flags or units.
Impact: Mishearing "read-replica" as "replica", dropping region suffix "-1", or changing "wal_level=logical" can lead to incorrect deployments or data flows.
Cas d'usage réels
Capturer des idées mains libres
Vous êtes plongé dans une session de débogage. Vous repérez trois problèmes liés qui nécessitent une correction. Énoncez-les dans l'enregistreur vocal sans quitter votre terminal.
Idées enregistrées instantanément. Retour au débogage sans casser le flux.
Dicter pendant la révision de code
La révision de code révèle une opportunité de refactoring. Vos mains sont sur le diff, les yeux sur l'écran. La voix capture la description de la tâche.
Tâche créée avec contexte complet, zéro frappe, pas de changement de contexte.
Saisie de tâches plus rapide pour le travail répétitif
Vous avez 10 bugs similaires à enregistrer après les tests QA. Taper chacun prend 2 minutes. La transcription vocale prend 20 secondes.
Saisie de tâches 10x plus rapide. Retour QA traité en minutes au lieu d'heures.
Commandes de terminal sans mémoriser la syntaxe
Besoin d'une commande git complexe avec des flags que vous oubliez toujours. Dictez-la naturellement, laissez la transcription gérer la syntaxe.
Commandes saisies correctement, plus rapidement que de chercher dans la documentation.
Questions fréquemment posées
Tout ce que vous devez savoir sur PlanToCode
Raffinez vos spécifications capturées
La transcription vocale est la première étape de notre workflow de capture de spécifications. Une fois que vous avez capturé vos exigences, utilisez des prompts pilotés par l'IA pour transformer les transcriptions brutes en spécifications claires et prêtes pour l'implémentation.
Amélioration de texte
Polissez la grammaire, améliorez la clarté et augmentez la lisibilité tout en préservant votre intention originale.
Raffinement de tâche
Étendez les descriptions avec exigences implicites, cas limites et considérations techniques.
Related Features
Discover more powerful capabilities that work together
Voice to Terminal Commands
Speak naturally, execute precisely. No more typing complex commands.
Learn moreMulti-Model Planning Synthesis
Get the best insights from GPT-5, Claude, and Gemini combined
Learn moreCommencez à capturer des spécifications avec la voix
De la voix aux spécifications raffinées, de manière transparente. Capturez les exigences mains libres, puis raffinez avec des prompts IA. C'est ainsi que les équipes d'entreprise devraient capturer et clarifier les exigences.