Anker 心力豆

用手头的安克 AI 录音豆(soundcore Work / D3200,含飞书版),实现类似「全天候 AI 记录」的效果:录音豆别在身上录一天,回到电脑旁用蓝牙把录音同步下来、在本机转成文字,你的 Agent(Claude Code、Codex 等)通过 MCP 就能拉取、搜索这些内容。

只要硬件 + MCP,不做 App,不搭服务器,数据全在你自己电脑上。

⚠️ 非官方项目,与安克、飞书、OPPO 无关联。仅用于操作你自己拥有的设备。请先读 DISCLAIMER.md。

和 OPPO 心力球的区别

这是用现成硬件换一个「数据自己掌握、不依赖厂商云」的方案,代价是同步不实时。

Related MCP server: voice-ingest

工作流程

录音豆(按键录一天) ──蓝牙──▶ 本机同步+解密 ──▶ whisper 转文字 ──▶ Agent 照术语表纠错 ──▶ MCP 供 Agent 取/搜

安装

需要 Python 3.10+、ffmpeg。本机转写还需 whisper.cpp。

pip install "anker-xinlidou @ git+https://github.com/<your>/anker-xinlidou.git"

本机转写(推荐,免费、音频不出电脑):装 whisper.cpp,下一个模型(中文建议 ggml-large-v3-turbo,约 1.6 GB),在 ~/.anker-xinlidou/config.json 的 transcribe 里填 model_path。不想本机转的,把 backend 改 cloud,在环境变量 ANKER_XINLIDOU_CLOUD_KEY 放 Key(音频会上传到你填的服务)。

用法

anker-xinlidou scan     # 扫描附近的录音豆（关掉手机飞书，录音豆同时只连一台）
anker-xinlidou sync     # 把新录音拉下来并转写；首次会记住你的录音豆序列号
anker-xinlidou status   # 看配置和统计

日常:每天按录音豆的录音键开始录,回到电脑旁跑 sync,或让 Agent 调 MCP 的 sync_now。

接入 Agent（MCP）

启动 MCP server:

anker-xinlidou-mcp

在支持 MCP 的客户端里把它配成一个 stdio server(命令 anker-xinlidou-mcp)。工具:

纠错由 Agent 做

语音识别总有错。本项目不在服务端跑大模型纠错(保持「不搭服务器」),而是让调用 MCP 的 Agent 纠:

1. Agent 调 pending_corrections → 拿到原始文字 + 术语表 + 纠错规则。

2. Agent 只纠识别错误(同音字、听错的词、空格、按术语表改专名),不改写、不润色、不总结。

3. Agent 调 save_correction 写回。以后再读、再搜都是干净版。

术语表(~/.anker-xinlidou/glossary.txt)是纠错质量的命门:把人名、产品名、黑话的正确写法列进去,Agent 照着改。Whisper 对专名几乎必错,这一个文件比换更大的模型都管用。

macOS 蓝牙权限（重要）

macOS 要求使用蓝牙的程序先获授权。请在你自己的「终端」App 里运行本工具:第一次跑 scan / sync 时,系统会弹窗「是否允许『终端』使用蓝牙」,点允许即可。

没有授权的进程一碰蓝牙会被系统直接杀掉(表现为程序闪退),这不是本工具的 bug,而是 macOS 的隐私机制。所以不要在没有蓝牙权限的后台环境里跑同步。授权一次后长期有效。

边界

• 不删除录音豆上的录音,不解绑飞书,不发送绑定/恢复出厂/升级固件等命令。

• 同步时手机飞书要断开(录音豆同时只连一台)。

• 开头约 1–2 秒的录音可能缺失(设备行为)。

• 本机临时的做法不替代你对自己设备和授权范围的确认。

数据位置

都在 ~/.anker-xinlidou/(可用环境变量 ANKER_XINLIDOU_HOME 改):db.sqlite3、audio/、config.json、glossary.txt。

许可

MIT。协议来源与致谢见 THIRD_PARTY.md。