Costruirò un'app desktop di AI con trascrizione e integrazione di LLM


Informazioni su questo servizio
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Hai bisogno di un'app desktop personalizzata che catturi l'audio, lo elabori in tempo reale e si connetta ai modelli AI per output intelligenti?
Costruisco app desktop cross-platform (macOS & Windows) con Electron e Python, con cattura audio in tempo reale, riconoscimento vocale sul dispositivo e integrazione multi-provider LLM, da una singola funzione a un'app completamente pacchettizzata.
Cosa offro:
- Interfaccia personalizzata Electron + Node.js
- Cattura audio in tempo reale (macOS/Windows)
- Riconoscimento vocale sul dispositivo (Apple MLX)
- Integrazione multi-provider LLM (OpenAI, Gemini, Claude, Groq, DeepSeek)
- Backend Python (FastAPI, WebSockets)
- Pacchettizzazione app nativa (.dmg, .exe)
Perché lavorare con me?
- Esperienza in sistemi in tempo reale
- Privacy: elaborazione sul dispositivo dove conta
- Codice pulito, documentato e facile da mantenere
Contattami prima di ordinare per confermare piattaforma, provider AI e scope.
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Lingue
Inglese
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FAQ
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Di quali informazioni hai bisogno per iniziare?
Una descrizione di cosa dovrebbe fare la tua app, quale piattaforma(i) ti serve (macOS, Windows o entrambe), il provider AI preferito (OpenAI, Claude, Gemini, ecc.) se ne hai uno, e eventuali riferimenti UI o app esistenti su cui stai lavorando.
Ricevo il codice sorgente completo?
Il pacchetto Basic consegna un'applicazione funzionante e pacchettizzata. I pacchetti Standard e Premium includono il codice sorgente completo con commenti dettagliati, così puoi mantenerlo o estenderlo da solo.
Puoi sviluppare per entrambe le piattaforme macOS e Windows?
Sì — il pacchetto Premium copre build cross-platform complete. I pacchetti Basic e Standard possono essere limitati a una singola piattaforma; contattami se hai bisogno di entrambe a un livello inferiore.
L'audio viene processato localmente o inviato al cloud?
Il riconoscimento vocale può funzionare completamente sul dispositivo (tramite accelerazione Apple Silicon su macOS) per privacy e velocità. Le funzionalità AI oltre la trascrizione — come riassunti o risposte contestuali — usano il provider LLM scelto, il che comporta una chiamata API al cloud a quel provider.
Puoi integrare un modello AI specifico che già utilizzo?
Nella maggior parte dei casi, sì. Ho lavorato con OpenAI, Google Gemini, Anthropic Claude, Groq e DeepSeek — contattami con il tuo provider e il caso d'uso per un preventivo personalizzato se è fuori da questi.

