Listen
修复语音转写中的专有名词、数字和命令错误
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：Listen。 它的用途是：修复语音转写中的专有名词、数字和命令错误 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/listen-x-2/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“我刚刚用语音输入了一段话，其中‘张三’被转写成了‘张山’，‘100元’被转写成了‘一百元’，请帮我修正。” 它会识别出专有名词和数字的错误，并给出正确的文本。另外，如果语音转写中出现了‘嗯’、‘那个’等填充词，它也能自动清理。
介绍
语音转写（STT）工具虽然便捷，但在处理专有名词（如人名、地名）、数字、时间、命令词以及专业术语时经常出现错误，导致文本不通顺甚至产生幻觉句子。Listen 专为此场景设计，能精准识别并修复这些误转写，让口述内容恢复准确。
使用非常简单：当你通过语音输入一段文字，发现其中某个词“不对劲”，或者系统把“张三”转写成了“张山”，把“100元”转写成了“一百元”，或者出现莫名其妙的填充词、重复、口语化标点，只需对AI说“请帮我修复这段语音转写”，Listen 就会自动分析上下文，纠正错误，并清理多余内容，输出干净、准确的文本。
适合所有依赖语音输入提高效率的用户：内容创作者（如博主、作家）、学术研究者（口述论文或笔记）、高校学生（课堂录音转写）、文档工程师、翻译人员等。尤其适合那些需要反复使用语音输入、对文本准确性要求较高的场景。
使用时建议配合成熟的语音转写引擎（如Whisper、云语音API）一起使用，Listen 作为后处理环节提升质量。注意它不适用于直接转录音频文件（请先完成语音识别），也不适用于纠正手动打字产生的拼写错误。对于重复出现的术语，可以主动提示 Listen 进行词汇调优，效果更佳。
核心特点
与通用文本纠错不同，Listen 专门针对语音转写特有的错误模式（如名字误写、数字与文字混用、填充词、幻觉句子）进行修复，而非简单拼写检查。它能理解语音输入场景的上下文，并支持用户主动反馈“我实际上说的是X”来迭代修正。
注意事项
不适用于转录音频文件本身（需要先完成语音识别），也不适用于纠正手动打字产生的拼写错误。
常见问题
这个技能和普通的拼写检查有什么区别？
普通拼写检查只识别单词拼写错误，而 Listen 专门针对语音转写中常见的误转写模式，如把专有名词写成同音字、数字与文字混淆、填充词和幻觉句子，并能根据上下文进行语义修复。
它能处理中文语音转写错误吗？
可以，Listen 支持多语言，包括中文。它能够识别中文中常见的同音字错误（如“张山”->“张三”）、数字与文字混用（如“一百元”->“100元”），以及口语填充词（如“嗯”“那个”）。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/listen-x-2/raw/index.md 读取 Listen 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/listen-x-2/raw/index.md（查看排版版本）