Превратить голосовые заметки
в записи, которым вы можете доверять.

Принципиально иной подход к анализу голосовых заметок.

Голосовая заметка — это самая быстрая заметка, которую вы когда-либо напишете: нажмите запись, произнесите мысль, двигайтесь дальше. Эта скорость также объясняет, почему стопка заметок никогда не проверяется. Исследователи, основатели и полевые команды полагались на быструю диктовку годами, но шаг проверки, возврат и прослушивание, всегда было узким местом.

Почему стопка голосовых заметок никогда не проверяется

Встроенное приложение диктофон телефона отлично справляется с записью и ужасно со всем остальным. Заметки накапливаются в папке, названной по временной метке, а не по тематике. Поиск записи, где клиент упомянул ценообразование, или полевую заметку с конкретного объекта означает прослушивание десятков файлов на слух. Большинство заметок никогда не прослушиваются снова, и всё, что в них было — идея, задача, срок — тихо исчезает.

Чтение служебной записки, а не просто слов

Speak AI рассматривает каждую голосовую заметку так, как это делал бы опытный ассистент, со скоростью машины. Каждая заметка транскрибируется на вашем языке, с 100+ поддерживаемыми, и сама запись анализируется: тон и энергия за ней, рассказывается ли она спокойно или выпалена между встречами. Когда заметка загружается вместе с фотографией или записью экрана, то, что было на экране в то время, Speak читает это тоже. Имена, даты, задачи и последующие действия извлекаются в структурированные поля, которые могут использовать ваши системы.

Затем начинаются вопросы. Ищите по всей истории голосовых заметок с AI Chat, используя высокое качество подсказок, которые команды когда-то собирали вручную, теперь работающие нативно над вашими записями с встроенными ChatGPT, Claude и Gemini.

Что люди записывают в голосовые заметки

• “Какое основное действие нужно выполнить на основе этого документа?”
• “Подать это как задачу, событие календаря, заметку или разговор?”
• “Какие мемо на этой неделе упоминают аккаунт Meridian?”
• “Суммируйте каждую полевую заметку с посещений объекта в этом месяце.”
• “Покажите мне каждый меморандум, где я звучал спешащим или неуверенным.”

От стопки записей к структурированной очереди

Результат — библиотека голосовых заметок, которая организует сама себя. Задачи попадают в список задач вместо забытой записи. Тенденции за недели голосовых заметок становятся отчетом вместо предположения, и панели, которые вы можете настраивать и белой этикеткой отслеживайте объем, тональность и выполнение служебных записок с течением времени, чтобы служебные записки этого месяца измерялись по сравнению с прошлым месяцем. Одна фирма по правовой аналитике использовала версию этого же конвейера capture-to-structured-data на своих записях вызовов и обработано более 5 100 часов и сэкономлено $700K, одинаковый трёхуровневый анализ, работающий в масштабе.

И поскольку каждое рабочее пространство работает на одной MCP server, заметки, которые вы диктуете, находятся рядом с вашими звонками и встречами, доступны для запроса из Claude, ChatGPT и Cursor без экспорта ни одного файла.