MacCopilot

思考

LLM 越来越强大，一些多模态模型也逐渐成熟，但在交互方式上还有许多可以改善的方式。目前助手类应用（Copilot AI）的交互逻辑多是：模型能够理解图片 -> 添加上传图片的按钮 -> 处理图片、模型能够理解语音 -> 添加支持语音输入的按钮 -> 处理语音.

更好的处理方式可能是，从数据产生的源头推测用户意图，例如用户在截图时，就可能已经包含了“需要理解图片”这一意图。在截图这一动作结束后，实际上就可以开始执行进一步的“理解”了。这样就可以缩短用户得到答案的路径。

另外，考虑到在工作、生活、创作中，我们可能涉及到大量资料查阅的“临时小需求”，却又不想分心去做细致的查询，希望可以马上得到答案，继续创作。我得到的解决答案是：任意的桌面内容解析 + 多模态模型。

因此开发了这个应用 MacCopilot。

特点

• 无缝集成：快捷键呼出截图 -> 选定区域 -> 呼出问题输入框 -> 得到答案
• 支持 OpenAI GPT-4o、Google Gemini、Claude AI

一些使用场景

• 得益于强大的多模态模型，可以进行全局且更强大的 OCR 功能；
• 论文阅读助手，临时查询复杂概念
• 微信回复助手：截图 -> 回复特定语气回复
• 邮件回复助手
• 各类语种、各类资料申请类网站（例如申请海外 LLC）助手
• 答题助手

应用截图

使用应用需要自有的 API key。

访问网站 MacCopilot，Gumroad – MacCopilot。

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