动嘴不动手：dsh-ears 给 DSH 装上会润色的语音输入
对着 AI 说需求本来是最自然的交互，卡点却在最后一环：语音转出来的文字生硬破碎，「帮我整理一份」说出口变成「帮我真里一份」，还得动手改半天。开源的 dsh-ears 给 DeepSeek Harness（DSH）补上的正是这一环：MIT 协议的语音输入插件，识别之外还带一层模型润色——说出来的大白话，进会话前先被理成通顺的指令。
核心功能与特点
- 三条识别通道自选：浏览器 Web Speech 开箱即用零配置；本地 Whisper 走 GPU 转写，敏感内容不出本机；主流语音识别转写 API 也可以接，按场景权衡
- 识别之后先润色：转写文本交给模型做一轮整理，口误、语气词、破碎句子被理成结构完整的指令，直接可发
- Web UI 与桌面端都覆盖：网页端通过命令行一条指令加装；桌面端在插件管理界面安装，独立配置互不干扰
- 隐私有退路：不想让语音上云的场合，切到本地 Whisper 通道，转写在本地完成
- 工程要求透明：对 DSH 版本与 Node 运行时的要求在文档里写明，装前核对即可
怎么获取
通过 npm 按项目 README（GitHub 仓库 wiziscool/dsh-ears）的指引安装到对应端，或在 DeepSeek Harness 插件生态检索 dsh-ears，具体以项目文档为准。
上手用法
- 长指令改用说：部署方案、排查思路这类几百字的需求，口头说完整理直发，比逐字敲省一大截时间
- 边操作边交代：手上在改配置、看日志时，嘴上把下一步安排说给 AI，双手不用离开键盘现场
- 敏感场景走本地：涉及内部系统名、客户信息的需求，切本地 Whisper 通道，语音不出机器
- 会议速记入口：讨论中的临时想法随口说给它，润色整理后直接变成待办指令
适合谁用
高频跟 AI 对话的开发者与运维、通勤或站立场景多打字不便的用户、把语音当主要输入方式的内容工作者。贵州诚鑫致达科技在给企业做 AI 工作流时的观察是：输入方式顺不顺，决定工具用不用得深——语音这道口子打通了，AI 助手的使用频次往往翻着涨。敲字敲到手酸的各位，可以试试动嘴。
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