音声による迅速な仕様キャプチャ
要件とアイデアを自然に話します。これが仕様ワークフローの最初のステップです:音声でアイデアを素早くキャプチャし、AI搭載プロンプトで手動で洗練します。洗練前の初期仕様をキャプチャする最速の方法。
音声が仕様キャプチャを加速する理由
消える前にアイデアをキャプチャ
利害関係者は入力するよりも速く考えます。指が追いつく間に要件とコンテキストが失われます。音声により、重要な詳細が消える前に完全な仕様をキャプチャできます。
手が忙しいときに説明するのが難しい
コードをレビュー中?デバッグ中?アーキテクチャダイアグラムを描画中?手が占有されていますが、タスクをログに記録する必要があります。音声文字起こしがフローを維持します。
コンテキスト切り替えが勢いを殺す
作業を中断してメモアプリを開き、入力して、戻る。すべての切り替えが集中力を壊します。音声は同じワークスペースに留まります。
主要機能
複数言語サポート
OpenAI文字起こしは複数の言語をサポートします。
プロジェクトごとの設定
プロジェクトのデフォルトを設定。チームが合理的なデフォルトを共有します。
ターミナル口述
ターミナルセッションに直接コマンドを口述します。
精度ベンチマーク
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 — 精度とレイテンシーに最適化された高度な多言語音声モデル。
- Google Speech-to-Text v2 — Googleによるクラウド音声認識。
- AWS Transcribe — Amazon Web Servicesによるマネージド音声認識。
- Whisper large-v2 — 比較用のオープンソース大規模モデルベースライン。
要するに:エラーが少ないということは、曖昧なチケットと手戻りが少ないということです。gpt-4o-transcribeは、チームが初回で正確で実装準備の整った仕様をキャプチャするのに役立ちます。
例示:仕様のキャプチャ
Illustrative Example: Capturing Specifications
OpenAI gpt-4o-transcribe
us-east-1に2 vCPU、8 GB RAMでPostgres読み取りレプリカを作成し、論理レプリケーションを有効にします。wal_level=logicalおよびmax_wal_senders=10に設定します。
競合モデル
us-eastに2 CPU、8GB RAMでPostgresレプリカを作成し、レプリケーションを有効にします。walレベルをlogicalに設定し、max sendersを10に等しくします。
Errors — Substitutions: 3, Deletions: 0, Insertions: 2. 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.
実際のユースケース
ハンズフリーでアイデアをキャプチャ
深いデバッグセッション中です。修正が必要な3つの関連問題を発見します。ターミナルを離れることなく音声レコーダーに話します。
アイデアを即座にログ。フローを壊すことなくデバッグに戻ります。
コードレビュー中に口述
コードレビューでリファクタリングの機会が明らかになります。手は差分にあり、目は画面にあります。音声がタスク説明をキャプチャします。
入力ゼロ、コンテキスト切り替えなしで完全なコンテキストでタスクを作成。
反復作業のためのより速いタスク入力
QAテスト後に10の類似のバグをログに記録する必要があります。それぞれを入力するのに2分かかります。音声文字起こしは20秒です。
10倍速いタスク入力。QAフィードバックが時間ではなく分で処理されます。
構文を覚えずにターミナルコマンド
いつも忘れるフラグ付きの複雑なgitコマンドが必要です。自然に口述し、文字起こしに構文を処理させます。
コマンドが正しく入力され、ドキュメントを調べるよりも速い。
よくある質問
PlanToCodeについて知っておくべきすべてのこと
キャプチャした仕様を洗練
音声文字起こしは仕様キャプチャワークフローの最初のステップです。要件をキャプチャしたら、AI搭載プロンプトを使用して、大まかなトランスクリプトを明確で実装準備の整った仕様に変換します。
テキスト強化
元の意図を保持しながら、文法を磨き、明瞭性を改善し、読みやすさを向上させます。
タスク改善
暗黙の要件、エッジケース、技術的考慮事項で説明を拡張します。
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
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Learn more音声で仕様のキャプチャを開始
音声から洗練された仕様まで、シームレスに。ハンズフリーで要件をキャプチャし、AIプロンプトで洗練します。これが企業チームが要件をキャプチャして明確化すべき方法です。