Недавно размещал гайд по этой теме - он вот здесь.
А теперь записал еще видео.
В нем объяснил все приемы из гайда и добавил новый способ, который в гайд не вошел - автозапуск пятичасового окна лимита ранним утром. Этот способ позволяет включить в рабочий день еще одно окно лимита и тем самым увеличить емкость подписки.
Делюсь
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
Лимиты в Claude: 7 приемов, чтобы реже в них упираться
Семь приемов работы с Claude, которые помогают реже упираться в лимиты: сдвигаем пятичасовое окно, экономим токены при работе с текстами и файлами, правильно используем проекты и Cowork.
🔹 Сдвигаем пятичасовое окно лимита на удобное время.
🔹 Составляем хороший…
🔹 Сдвигаем пятичасовое окно лимита на удобное время.
🔹 Составляем хороший…
👍20🔥19🥰6👏2❤🔥1❤1💅1
Как я собрал программу для локальной транскрибации аудиозаписей. Погружаюсь в вайбкодинг на максималках
В октябре 2025 года в этом канале я писал о правовых рисках транскрибации аудиозаписей судебных заседаний через облачные иностранные ИИ-сервисы (например, AI Studio).
Напомню, что загрузка такой записи в большинстве случаев – это трансграничная передача персональных данных с нарушением установленного законом порядка.
Тогда я завершил свой пост такой фразой:
В итоге мои поиски закончились тем, что я собрал собственную программу - бесплатный локальный транскрибатор русской речи для Windows. Но путь до работающего решения оказался значительно сложнее, чем я предполагал.
🚢 В поисках готового решения
С тех пор, как я написал вышеупомянутый пост, я не прекращал поиск подходящего локального инструмента.
Да, локальные модели для транскрибации существуют достаточно давно, самая известная – Whisper от OpenAI. Но более-менее приличное качество дает только их самая большая модель, а она тяжелая и требует мощной видеокарты, которой на офисном компьютере юриста обычно нет. Есть и ее легкие сборки, менее требовательные к мощности компьютера, но качество расшифровки там сильно снижается.
Поэтому оптимального и готового решения я так и не нашел. Может, плохо искал, может, упустил какие-то готовые варианты.
А просвет в этом вопросе у меня появился совсем недавно, когда я апгрейдил голосовой ввод для личного ИИ-агента на базе Hermes – он помогает с личными делами, проектами, организует время (о нем расскажу как-нибудь позже, в следующих постах).
В процессе настройки агента я наткнулся на модель распознавания речи от Сбера – GigaAM v3. И эта модель сильно порадовала меня при расшифровке моих голосовых команд для этого агента.
Тогда и появилась идея: попробовать на базе GigaAM собрать полноценное локальное решение для транскрибации аудио- и видеозаписей.
💡 Делаю свою программу
Когда я начинал этот проект, то даже не предполагал, насколько долгим окажется путь.
Бесконечный цикл: промпт – результат – тест – правки, промпт – результат – тест – правки. Порой я чувствовал себя самураем, у которого нет цели, а есть только путь.
Сложность заключалась в самой природе задачи. Транскрибация аудиозаписи состоит из двух составляющих: собственно расшифровки голоса и диаризации, то есть распределения текста по спикерам.
И если с расшифровкой голоса все более-менее понятно, то диаризация оказалась самым слабым звеном – с ней пришлось повозиться всерьез. Все мои старания сильно улучшили результат диаризации, но даже этого недостаточно, чтобы назвать его идеальным. Впрочем, насколько я успел убедиться, это слабое место практически всех подобных сервисов.
По ходу работы над проектом я плавно сменил подписку Claude Max со 100 долларов на 200 долларов, но даже на новом тарифе сжег дотла два недельных лимита. Работал преимущественно с Fable 5, периодически подключая Opus 5.
Когда я поставил точку в основной разработке, трекер по этой задаче показал, что я потратил на эту работу больше 30 часов.
👍 На выходе - Словея
По итогам разработки появилась Словея – программа для локальной транскрибации аудио- и видеозаписей на русском языке.
Ключевое – вся обработка данных идет локально, на персональном компьютере. Запись не уходит в облака, расшифровка тоже. Данные не покидают компьютер пользователя.
Словея собрана из 46 компонентов с открытым исходным кодом, но ее сердце – это ASR-модель распознавания речи GigaAM v3 от Сбера. Эта модель обучена на 700 тысячах часов русской речи. GigaAM сильно легче и компактнее Whisper. При этом на моем наборе русскоязычных тестовых записей она показывала более точный результат, чем локальные сборки Whisper, которые я также устанавливал и проверял.
Кроме того, по моим личным замерам, качество расшифровки Словеи оказалось сопоставимо с результатами нескольких известных в России платных сервисов транскрибации. Но разница в том, что платные сервисы обрабатывают записи в облаке на мощных серверах, а Словея работает локально на обычном офисном компьютере.
📎 О технических ограничениях
Словея - не идеальный продукт. У нее есть объективные технические ограничения, которые во многом являются платой за локальную обработку данных.
Скорость расшифровки. Она зависит от мощности вашего процессора и оперативной памяти. На разных компьютерах скорость может отличаться в разы. К примеру, на слабоватом 4-ядерном процессоре коэффициент 0,5, то есть час записи расшифровывается за полчаса. Процессор помощнее – скорость сильно увеличивается. Дело в том, что Словея работает, используя мощность процессора, а не видеокарты. Это мое сознательное решение: я хотел, чтобы программу тянул обычный офисный компьютер, а не компьютер с дорогущей видеокартой.
Качество расшифровки. Результат по-прежнему сильно зависит от исходного аудио. Чем чище запись, меньше постороннего шума и ближе говорящие находятся к микрофону, тем выше точность транскрибации. Я долго экспериментировал с настройками и обработкой звука, пытаясь вытянуть максимум даже из не самых качественных записей. Но конечный потолок все равно определяется возможностями самой модели GigaAM.
Разбивка по спикерам. Диаризация как была самым слабым звеном всех сервисов по транскрибации аудио, так и осталась. То есть программа разбивает запись на спикеров, но может записать чьи-то реплики другому участнику. Такая проблема наблюдается и в Словее. Поэтому я встроил функцию быстрого ручного исправления спикеров.
💬 Что в итоге?
В итоге я сделал тот инструмент, который когда-то искал сам: бесплатный, локальный, легкий и рассчитанный на обычный офисный компьютер.
Словея доступна для Windows по ссылке: https://sloveya.ru/. Распространяется бесплатно, пользуйтесь.
Эта программа уже решает задачи, ради которых я ее создавал. А насколько стабильно она будет работать на разных конфигурациях компьютеров - покажет только время.
В октябре 2025 года в этом канале я писал о правовых рисках транскрибации аудиозаписей судебных заседаний через облачные иностранные ИИ-сервисы (например, AI Studio).
Напомню, что загрузка такой записи в большинстве случаев – это трансграничная передача персональных данных с нарушением установленного законом порядка.
Тогда я завершил свой пост такой фразой:
Для расшифровки аудио самый безопасный метод - локальные решения, и я пока нахожусь в поиске оптимального.
В итоге мои поиски закончились тем, что я собрал собственную программу - бесплатный локальный транскрибатор русской речи для Windows. Но путь до работающего решения оказался значительно сложнее, чем я предполагал.
С тех пор, как я написал вышеупомянутый пост, я не прекращал поиск подходящего локального инструмента.
Да, локальные модели для транскрибации существуют достаточно давно, самая известная – Whisper от OpenAI. Но более-менее приличное качество дает только их самая большая модель, а она тяжелая и требует мощной видеокарты, которой на офисном компьютере юриста обычно нет. Есть и ее легкие сборки, менее требовательные к мощности компьютера, но качество расшифровки там сильно снижается.
Поэтому оптимального и готового решения я так и не нашел. Может, плохо искал, может, упустил какие-то готовые варианты.
А просвет в этом вопросе у меня появился совсем недавно, когда я апгрейдил голосовой ввод для личного ИИ-агента на базе Hermes – он помогает с личными делами, проектами, организует время (о нем расскажу как-нибудь позже, в следующих постах).
В процессе настройки агента я наткнулся на модель распознавания речи от Сбера – GigaAM v3. И эта модель сильно порадовала меня при расшифровке моих голосовых команд для этого агента.
Тогда и появилась идея: попробовать на базе GigaAM собрать полноценное локальное решение для транскрибации аудио- и видеозаписей.
Когда я начинал этот проект, то даже не предполагал, насколько долгим окажется путь.
Бесконечный цикл: промпт – результат – тест – правки, промпт – результат – тест – правки. Порой я чувствовал себя самураем, у которого нет цели, а есть только путь.
Сложность заключалась в самой природе задачи. Транскрибация аудиозаписи состоит из двух составляющих: собственно расшифровки голоса и диаризации, то есть распределения текста по спикерам.
И если с расшифровкой голоса все более-менее понятно, то диаризация оказалась самым слабым звеном – с ней пришлось повозиться всерьез. Все мои старания сильно улучшили результат диаризации, но даже этого недостаточно, чтобы назвать его идеальным. Впрочем, насколько я успел убедиться, это слабое место практически всех подобных сервисов.
По ходу работы над проектом я плавно сменил подписку Claude Max со 100 долларов на 200 долларов, но даже на новом тарифе сжег дотла два недельных лимита. Работал преимущественно с Fable 5, периодически подключая Opus 5.
Когда я поставил точку в основной разработке, трекер по этой задаче показал, что я потратил на эту работу больше 30 часов.
По итогам разработки появилась Словея – программа для локальной транскрибации аудио- и видеозаписей на русском языке.
Ключевое – вся обработка данных идет локально, на персональном компьютере. Запись не уходит в облака, расшифровка тоже. Данные не покидают компьютер пользователя.
Словея собрана из 46 компонентов с открытым исходным кодом, но ее сердце – это ASR-модель распознавания речи GigaAM v3 от Сбера. Эта модель обучена на 700 тысячах часов русской речи. GigaAM сильно легче и компактнее Whisper. При этом на моем наборе русскоязычных тестовых записей она показывала более точный результат, чем локальные сборки Whisper, которые я также устанавливал и проверял.
Кроме того, по моим личным замерам, качество расшифровки Словеи оказалось сопоставимо с результатами нескольких известных в России платных сервисов транскрибации. Но разница в том, что платные сервисы обрабатывают записи в облаке на мощных серверах, а Словея работает локально на обычном офисном компьютере.
Словея - не идеальный продукт. У нее есть объективные технические ограничения, которые во многом являются платой за локальную обработку данных.
Скорость расшифровки. Она зависит от мощности вашего процессора и оперативной памяти. На разных компьютерах скорость может отличаться в разы. К примеру, на слабоватом 4-ядерном процессоре коэффициент 0,5, то есть час записи расшифровывается за полчаса. Процессор помощнее – скорость сильно увеличивается. Дело в том, что Словея работает, используя мощность процессора, а не видеокарты. Это мое сознательное решение: я хотел, чтобы программу тянул обычный офисный компьютер, а не компьютер с дорогущей видеокартой.
Качество расшифровки. Результат по-прежнему сильно зависит от исходного аудио. Чем чище запись, меньше постороннего шума и ближе говорящие находятся к микрофону, тем выше точность транскрибации. Я долго экспериментировал с настройками и обработкой звука, пытаясь вытянуть максимум даже из не самых качественных записей. Но конечный потолок все равно определяется возможностями самой модели GigaAM.
Разбивка по спикерам. Диаризация как была самым слабым звеном всех сервисов по транскрибации аудио, так и осталась. То есть программа разбивает запись на спикеров, но может записать чьи-то реплики другому участнику. Такая проблема наблюдается и в Словее. Поэтому я встроил функцию быстрого ручного исправления спикеров.
В итоге я сделал тот инструмент, который когда-то искал сам: бесплатный, локальный, легкий и рассчитанный на обычный офисный компьютер.
Словея доступна для Windows по ссылке: https://sloveya.ru/. Распространяется бесплатно, пользуйтесь.
Эта программа уже решает задачи, ради которых я ее создавал. А насколько стабильно она будет работать на разных конфигурациях компьютеров - покажет только время.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥80👍42❤23🏆10❤🔥7👏1💘1👾1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥48❤21🙏14👏4😇2❤🔥1🥰1🏆1🤓1🆒1
В нем показал, как работает локальный транскрибатор аудио- и видеозаписей на русском языке: от загрузки файлов до готовой текстовой расшифровки с разбивкой по спикерам без отправки данных в облако.
Также ответил на вопросы, которые появились после публикации программы: про скорость, качество распознавания, безопасность, ограничения диаризации и т.д.
Смотреть здесь
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
Локальная транскрибация аудио в текст - бесплатно, без интернета
Словея - бесплатная программа для транскрибации аудио и видео в текст. Работает локально, без интернета: запись и расшифровка не покидают ваш компьютер. Видеокарта не нужна - хватит обычного офисного ПК.
📗 Скачать Словею (бесплатно) https://sloveya.ru
📘…
📗 Скачать Словею (бесплатно) https://sloveya.ru
📘…
🔥33👍18❤8⚡1👾1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤48👍40🔥16🥰9👏2💯2❤🔥1🤔1🙈1👾1
Это не реклама, а мой искренний рекомендасьон.
Авторов лично не знаю, но при встрече пожал бы руку за инсайты и попросил бы подписать мой экземпляр.
Книга - «Нетворкинг для разведчиков» Елены Вавиловой и Андрея Безрукова.
Авторы много лет работали в США и других странах под прикрытием, выстраивая сеть контактов.
И в книге их профессиональный подход к нетворкингу.
В книге много про визуализацию личной сети контактов - но методы даются старые: нарисуй сеть на листочке, расчерти от руки.
И вот на этом месте при прочтении у меня сразу щелкнуло: какие, блин, рисунки на листочке, если я могу через Claude Code или Codex навайбкодить себе локальную программу для визуализации контактов - со всеми фишками из книги и своими сверху. Будет просто огнище. Пока это идея, но реализовать ее с помощью ИИ сможет любой очень быстро.
И вот вам наглядная иллюстрация синергии старого и нового: ценную методику берем из книги, а реализуем современными инструментами. То, что авторы предлагали рисовать вручную, превращается в живой интерактивный инструмент с помощью ИИ на изи.
А книга отличная, на многих курсах по нетворкингу дают менее ценную инфу, чем в ней.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥42👍25❤11❤🔥3🤓2🤮1🤷1
Живые кейсы, реальные проекты, обмен опытом.
Накидайте реакций, чтобы понять, наберется ли компания.
❤️ Приду послушать, интересно
🤓 Хочу выступить: есть кейсы и проекты, о которых хочу рассказать коллегам
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤250🔥38🤓22👍4❤🔥2👨💻1
Судя по реакциям, идея с нашим митапом по вайбкодингу для юристов зашла - и уже есть коллеги, готовые поделиться своими кейсами.
Значит, будем проводить в октябре. Скоро выложу форму для тех, кто хотел бы выступить в качестве спикера на митапе.
А пока готовим митап, напомню про наш онлайн-курс «Нейросети для юриста» в Институте адвокатуры Санкт-Петербурга.
Шестой поток стартует уже завтра, 15 сентября. Веду этот курс вместе с Ярославом Бизяркиным - разработчиком ИИ-систем из Центра ИИ СПбГУ.
Это 6 онлайн-занятий по 4 часа. Курс для тех, кто хочет системно разобраться с нейросетями и научиться применять их в реальной юридической практике.
Если давно собирались - сейчас как раз можно присоединиться по ссылке.
Значит, будем проводить в октябре. Скоро выложу форму для тех, кто хотел бы выступить в качестве спикера на митапе.
А пока готовим митап, напомню про наш онлайн-курс «Нейросети для юриста» в Институте адвокатуры Санкт-Петербурга.
Шестой поток стартует уже завтра, 15 сентября. Веду этот курс вместе с Ярославом Бизяркиным - разработчиком ИИ-систем из Центра ИИ СПбГУ.
Это 6 онлайн-занятий по 4 часа. Курс для тех, кто хочет системно разобраться с нейросетями и научиться применять их в реальной юридической практике.
Если давно собирались - сейчас как раз можно присоединиться по ссылке.
👍25🔥18👏10❤1🎉1🤩1👾1
Это наш третий бесплатный митап на канале.
Пройдет 6 октября, в 13:00 мск, онлайн.
Спикеры – читатели канала с практическими кейсами вайбкодинга: юрист с помощью ИИ сам создал программу, сайт, бота, автоматизацию или другой инструмент для рабочих или повседневных задач.
Что ждем от спикера
Формат
15–20 минут на выступление + 5–10 минут на вопросы.
Как стать спикером
Заполните заявку здесь. Заявки принимаем до 28 сентября включительно.
Что дает этот формат
Спикеры получают трибуну перед профильной аудиторией и возможность рассказать о себе, своей практике и профессиональных проектах. Слушатели получают конкретные кейсы, практический опыт коллег и идеи, которые можно применить в своей работе. Мы как организаторы - возможность развивать подобный формат и коротко рассказать в начале митапа о своих проектах. Ну и все участники события получают мощный обмен опытом.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥30👍13❤7👏4🤔1🎉1🍌1👾1
Ждёте митап по вайбкодингу? 🎙️ ❤️
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍28👎22🔥9🤩6❤🔥2
Коллеги, собрали программу нашего 3 митапа на канале и скоро он стартует.
06 октября (вторник), 13:00 – 15:30 (мск). Онлайн, бесплатно, по регистрации.
Организация митапа:
Программа
Короткое вводное слово и старт встречи.
Спикер: Адвокат Александр Воробьев, защита по уголовным делам, семейная и наследственная практика, юридическое сопровождение бизнеса. Канал - Адвокат Александр Воробьев
Спикер: Татьяна Прокошева, внешний юрист для бизнеса. Сайт - pplawyer.ru
Спикер: Андрей Стуколов, адвокат, президент Санкт-Петербургской коллегии адвокатов Интеллидженс, автор канала Юристы&Нейросети.
Спикер: Дмитрий Мирончук - юрист, основатель ЮК "Мирончук Групп", автор канала Закон и Право
Отдельная общая Q&A-сессия с модераторами митапа: про инструменты, ограничения, подводные камни и практические вопросы вайбкодинга.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍41👎24❤🔥12🔥12❤7