大家好，我是 Axton。欢迎来到我的博客，今天我将带大家深入探索几款能显著提升 Mac 使用体验的 AI 工具，特别是围绕着 ChatGPT 及相关技术的应用。在 2025 年这个 AI 技术日新月异的时代（更新至 2025-05），掌握这些高效的 ChatGPT工具 不仅能优化我们的工作流程，更能激发前所未有的创造力。相信读完本文，你一定能找到几款让你爱不释手的 AI 伙伴。
OpenAI 官方献礼：终于可以导出 ChatGPT 对话了！
OpenAI 终于从善如流，推出了官方的 ChatGPT 对话记录导出功能，这对于数据备份和内容再利用而言无疑是个好消息。 曾几何时，我们与 ChatGPT 的深度交流如同过眼云烟，想要回顾或整理都颇为不便。现在，这一困扰终于得到了解决。
操作起来也相当简单。你只需要登录 ChatGPT，进入 Settings（设置），就能在其中找到一个名为 Export data（导出数据）的链接。点击之后，系统会提示你导出的文件将包含账户信息和完整的对话记录。这份数据会以邮件形式发送到你的注册邮箱，邮件中会附带一个下载链接。需要注意的是，数据处理可能需要一些时间，具体时长取决于你的对话记录多寡。像我这样只有三条测试记录的账户，几乎是秒速就收到了邮件。
下载到本地的是一个压缩文件，解压后你会看到几个文件。其中，chat.html 文件便是我们心心念念的可读对话记录，用浏览器打开就能清晰看到所有对话内容，我这里为了演示只有三条简短的记录。此外，还有一个 conversation.json 文件，这是你对话记录的 JSON 格式版本，如果想对文本进行二次开发或分析，这个格式无疑更为便捷，不过要注意的是，其中的中文内容是经过编码的。压缩包里还有 feedback.json（你的反馈信息）以及一个我尚不太清楚具体用途的文件，感觉像是 Playground 的相关信息，因为其内容与我的 ChatGPT 对话并不一致。最后是 user.json，包含了你的用户信息。虽然这套导出功能给我的感觉更像是一个开发者视角的产品，用起来不那么”用户友好”，但提供的信息已经相当完备，动手能力强的朋友完全可以基于这些数据编写脚本，将其转换为任何你需要的格式。
MacGPT：你的 Mac 专属 ChatGPT工具 助手
对于 Mac 用户而言，MacGPT 堪称一款小巧精悍的效率神器，它能将 ChatGPT 的强大功能无缝融入你的日常操作。 这款工具的设计初衷就是为了让我们能够更便捷地与 ChatGPT 互动，无论是快速查询还是深度创作，它都能助你一臂之力。
MacGPT 的魅力在于其多样化的调用方式。你可以通过自定义快捷键一键呼出对话栏，就像使用 Spotlight 搜索或启动器一样方便，直接输入指令与 ChatGPT 对话。它也支持通过菜单栏图标直接打开完整的对话窗口。更令人惊喜的是，它还允许你在任何书写过程中，直接输入特定指令（例如，默认的 +GPT），MacGPT 就会将 ChatGPT 返回的结果直接插入到你光标所在的位置。此外，它甚至还支持语音输入，进一步解放双手。
你可以在 Gumroad 上找到 MacGPT 的下载页面，我会将链接放在视频描述中。这款软件是免费的，下载时在价格框输入 0 即可（更新至 2025-05）。当然，如果你愿意，也可以输入一个大于零的金额以示感谢。下载解压后，将可执行文件拖入 Mac 的”应用程序”文件夹即可运行。首次运行时，它会出现在你的菜单栏。为了解锁全部功能，我们需要配置自己的 OpenAI API Key。你可以在 OpenAI 官网的 API Keys 页面创建一个新的密钥，比如我命名为 MacDN，然后复制。点击 MacGPT 菜单栏图标旁的设置按钮，将 API Key 粘贴进去，并可以选择使用 GPT-3.5 或 GPT-4 模型（更新至 2025-05）。
在设置中，你还可以为全局呼出对话栏（Global）指定快捷键，并为其选择 API 模型。对于 Inline 功能（即在文本中直接调用），你需要授予 MacGPT “辅助功能”（Accessibility）权限，这可以在系统设置中完成。同样，你可以为 Inline 功能选择 API 模型（我选择了 GPT-4），并自定义触发词（Trigger Word），默认是 +GPT。你还可以设定是使用回车键还是 Shift+回车键来发送问题。
实际体验下来，MacGPT 的便捷性令人印象深刻。比如，我尝试全局呼出并询问”什么是 AGI？”，几乎是瞬间就得到了答案，并且可以轻松复制到剪贴板。通过菜单栏呼出的对话窗口则提供了两种模式：Web 界面，效果等同于浏览器打开 ChatGPT，我设置的是 GPT-3.5 模型，响应速度很快；Native 模式则直接调用 API。假设我正在写一份工作总结，在文本编辑器中，我只需输入 +GPT 加上我的问题，例如”帮我写一段关于本季度项目成果的总结”，然后按下 Shift+回车，MacGPT 就会自动将生成的文本填充到光标处，非常高效。不过需要注意的是，这个直接书写的功能并非在所有 App 中都完美兼容，例如在 Notion 中就无法正常使用。
MacWhisper：高效语音转文字利器
MacGPT 的开发者还为我们带来了另一款实用工具 MacWhisper，它利用 OpenAI 的 Whisper 技术，极大地提升了语音转文字的效率。 当时 OpenAI 的 Whisper API 和 ChatGPT API 是同时发布的，但后者的光芒太过耀眼，使得 Whisper API 显得有些低调。实际上，Whisper 是一个非常出色的语音到文字转换引擎，我最近用它来识别我的视频字幕，效率比以往使用的任何工具都提高了至少三倍以上。
MacWhisper 提供了多个版本，你可以先下载免费版体验，也可以花费 17 欧元（更新至 2025-05，这应该是欧元）购买其 Pro 版本。免费版下载解压后即可运行，界面简洁直观，支持打开音频文件、直接录音识别，甚至还有一个新功能是记录特定 App 的音频。你可以选择语言（例如中文）或让其自动检测，右侧则是选择模型。免费版默认提供了一个 Small 模型，如果需要更多模型，可以在 Manager Models 中下载，比如 Tiny 模型（体积最小，速度最快但精度稍逊）。Medium 和 Large 模型则需要购买 Pro 版才能使用。
根据我的测试，Small 模型对于一般的语音识别需求已经够用，准确度尚可。但对于我制作视频字幕这种对精度要求较高的场景，Small 模型就显得力不从心了。即便是 Medium 模型，其识别效果也仅仅与我之前使用的其他工具处于同一水平。然而，Large 模型的效果则完全是另一个档次。因此，我最终还是购入了 Pro 版，主要就是为了使用 Large 模型。我用一段关于微软 Jarvis 项目思维链的音频进行了测试，其中提到了”思维链”和”Jarvis”。使用 Small 模型识别后，”思维链”被识别成了”思维电”，”Jarvis”也未能准确识别。当然，如果我的发音非常标准，效果可能会好很多。但整体而言，除了这些，其他大部分内容识别还是比较准确的。你可以对识别结果进行编辑、拷贝或删除，但导出为字幕格式（如 SRT）、文本格式、HTML 或 PDF 等高级功能则属于 Pro 版的范畴。所以，免费版与 Pro 版的主要区别在于更丰富的导出格式以及更强大的识别模型，而后者无疑是核心差异。
完整视频请点击观看：
Buzz：开源免费的 Whisper 替代方案
如果你暂时不想为 MacWhisper Pro 付费，或者需要跨平台方案，那么开源的 Buzz 项目提供了一个极具吸引力的免费选择。 你可以在 GitHub 上找到 Buzz，它也曾在 Mac App Store 上架，标价 9.99 美元（更新至 2025-05）。但我们完全可以直接从 GitHub 下载其最新版的 DMG 安装包，它甚至还提供了 Windows 和 Linux 版本，适用范围更广。
安装过程很简单，下载后将 Buzz 拖入”应用程序”文件夹即可。使用时，首先点击加号添加音频文件，当然也支持直接录音。模型选择方面，Buzz 提供了 Whisper 的本地模型（Tiny, Base, Small, Medium, Large）、Hugging Face 模型以及 OpenAI 的 Whisper API。令人惊喜的是，Buzz 可以直接使用 Large 模型，这让我一度怀疑自己是不是买 MacWhisper Pro 买亏了。你可以选择进行翻译或语音识别，并让其自动检测语言。
我用之前测试 MacWhisper 的那段音频进行了对比。选择 Large 模型后，首次运行会先下载模型文件，这可能需要一些时间，取决于网络状况。我还测试了 OpenAI Whisper API 模式，这需要你填入自己的 API Key。结果显示，无论是用 Small 模型还是 Large 模型（本地 Whisper），中文部分的识别都达到了 100% 准确。唯一的区别在于英文单词的识别，比如 “Jarvis” 的拼写略有不同，以及 “Hugging Face” 中的 “Hugging” 被正确识别。我认为这可能主要还是我的英文发音问题。对于这段较短的音频，Small 和 Large 模型差异不大，但我仍然建议使用 Large 模型或至少是 Medium 模型，因为我用更长的音频（约 10 分钟）测试过，Large 模型的准确率要高得多，即使发音不那么标准，也能保持较高的识别精度。
使用 OpenAI Whisper API 的识别结果与本地 Large 模型几乎完全一致，这说明 OpenAI API 很可能直接使用的就是 Large 模型。那么这些模型之间的核心区别是什么呢？如果你使用本地 Whisper 模型（无论大小），它们都需要下载到你的电脑上运行，利用本地计算资源进行识别。这样做的好处是免费，但速度会受限于你的电脑配置。例如，在我的 Intel i5 CPU 的 iMac 上，使用 Large 模型识别一段 10 分钟的音频大约花费了十几到二十分钟，而 M1 CPU 应该会快得多。相比之下，使用 OpenAI Whisper API 进行识别速度极快，几乎不到一分钟就能出结果，因为它是在 OpenAI 的服务器上处理的。但缺点是需要付费，Whisper API 按分钟收费，大约是每分钟 0.006 美元（更新至 2025-05），十分钟也就是六美分。虽然便宜，但毕竟是收费的。所以，具体选择哪个模型，你需要根据自己的实际情况进行权衡。识别完成后，Buzz 可以将字幕导出为 TXT, SRT 或 VTT 格式。作为一款开源软件，Buzz 虽然功能上可能不如 MacWhisper Pro 丰富，但已经能够满足大部分字幕制作需求了。
全局性核心要点总结
回顾今天分享的几款 AI 工具，我们可以总结出几个核心价值点。首先，数据可移植性的提升，如 OpenAI 官方推出的对话导出功能，为用户掌控自己的数据迈出了重要一步。其次，AI 工具与操作系统的深度融合，例如 MacGPT 将 ChatGPT 的能力无缝嵌入 Mac 日常使用场景，极大地提升了工作效率。再者，语音转文字技术的革新，以 Whisper 为代表的先进模型，通过 MacWhisper 和 Buzz 这样的客户端，正在彻底改变我们处理音频内容的方式。同时，我们也看到不同模型（本地与 API、小型与大型）之间的差异，这要求我们根据具体需求在成本、速度和精度之间做出明智选择。最后，开源社区的力量不容小觑，Buzz 这样的项目充分展现了其在推动 AI 工具普及和创新方面的巨大潜力。
独特深度洞见
在我看来，这些针对 ChatGPT 及 Whisper 等大型基础模型的专用客户端工具的涌现，揭示了一个重要的趋势：AI 应用的”最后一公里”正越来越多地由那些深刻理解特定用户工作流和平台生态的开发者来打通。这使得 AI 不再仅仅是一个遥远的、通用的云端服务，而是转变为一个深度集成、个性化、仿佛就驻留在我们设备中的智能助手。这不仅提升了我们当前与 AI 交互的体验，更预示着一个 AI 将被我们真正”拥有”和”融入”的未来。
在探索这些提升生产力的 ChatGPT工具 之余，我们也不应忽视 AI 技术发展背后更深层次的伦理与价值观问题。对此感兴趣的朋友，可以进一步阅读我的上一篇文章 👉 AI 价值观研究：谁来决定人工智能的道德标准？
今天的分享就到这里。我是 Axton，如果你喜欢我的内容，请点赞、评论、订阅我的频道，并开启小铃铛，这样你就不会错过今后更多有用、有趣的内容了。咱们下期再见！
