Temizleme ve sözlük
Konuşmadan metne dönüşümle ekleme arasında transkriptine ne olur: sözlük, kural tabanlı temizleme, uygulamaya özel geçersiz kılmalar ve isteğe bağlı yerel LLM rötuşu.
Her dikte, Mac'inde aynı kısa hattan geçer. Buradaki hiçbir adım ağı kullanmaz.
İşlem hattı
Seçili motorla konuşmadan metne dönüşüm.
Özel sözlük değiştirmeleri, her zaman uygulanır.
Temizleme — kural tabanlı ya da isteğe bağlı olarak yerel LLM — yalnızca en öndeki uygulama için iyileştirme açıkken.
Yapıştırarak ya da yazarak ekleme.
Kural tabanlı temizleme
Kural kümesinin tamamı budur. Temizleme, yarım başlangıçları ve "like" kelimesini kaldırmaz.
- Tek başına duran "um", "uh", "erm" ve iki kelimelik "you know" ifadelerini, yalnızca tam sözcük olarak eşleştiklerinde kaldırır.
- Hemen ardı ardına gelen kelime tekrarlarını birleştirir; "the the" "the" olur.
- Boşlukları birleştirir.
- İlk harfi büyütür.
- Metin bir harf ya da rakamla bitiyorsa sonuna nokta ekler.
Uygulamaya özel geçersiz kılmalar
Settings › Enhancement › "Clean up transcripts by default" açıktır. Geçersiz kılmalar uygulamanın bundle id'sine göre tutulur. "Add current app…", kullandığın son Keebye dışı uygulamayı varsayılanın tersiyle ekler. Her kaydın bir onay kutusu ve bir "Remove" düğmesi vardır.
Özel sözlük
Settings › Dictionary: "Replace spoken words with fixed spellings." Keebye'ın duyduğunu "heard as…" alanına, istediğin yazımı "write as…" alanına yaz, sonra Add'e bas (Enter de olur). Remove bir kaydı siler. Boş durum "No replacements yet." der.
- Yalnızca tam kelimelerle eşleşir, daha büyük bir kelimenin içinde asla.
- Eşleşme büyük/küçük harfe duyarsızdır; yerine yazılan metin senin yazdığın hâli korur.
- Anahtarlar birkaç kelimeden oluşabilir. En uzun eşleşme kazanır.
- Uygulama için temizleme açık olsun ya da olmasın, her diktede uygulanır.
Yerel LLM rötuşu (isteğe bağlı)
Keebye transkripti, kural tabanlı temizleme yerine yerel bir dil modeline verebilir. Model, llama.cpp üzerinden Metal ile çalışan Qwen3-1.7B (Q4_K_M GGUF, yaklaşık 1,28 GB). Düşünme kapalı hâlde açgözlü örnekleme, 64 token'lık bir sınır ve 2 saniyelik bir süre kullanır. Herhangi bir hata durumunda kural tabanlı temizlemeye döner.
Bir sadakat koruması, LLM çıktısını kullanılmadan önce denetler: girdideki kelime geçişlerinin en az yarısını korumalı, girdi kelime sayısının iki katı artı dördü aşmamalı, üç veya daha fazla kez yinelenen bir cümle ya da dört kelimelik öbek içermemeli ve boş olmamalı. Aksi hâlde LLM çıktısı atılır.