从开口到发送，一气呵成
大多数工具只做转录。Loqua 真正理解 — 你在用什么应用，处于什么上下文，输出需要什么格式
一个快捷键。所有应用。任意语言
按下快捷键，边说边继续工作。Loqua 全局可用 — 无需逐个应用配置，也不用来回切换模式。无论是在 VS Code、Slack、邮件、Vibe Coding，还是小说草稿里，你都可以直接开口。多种语言可以在一句话里自然切换。光标停在哪里，上下文就在哪里
说得再乱，输出依然工整
真实的口语充满了语气词、重复和中途改口。Loqua 理解你的意图，剔除不想要的，保留真正想说的 — 包括说到一半的自我修正。最终完美输出，可以直接发送
嗯 基本上就是我们需要把这个缓存一下 呃... 等等我重新说一次 —— 我们应该把它缓存 15 分钟
我们应该把它缓存 15 分钟
读懂你的场景
同样的想法，在 VS Code 和 iMessage 里需要不同的表达。Loqua 识别应用、上下文和收件人 — 自动调整输出风格。用得越多，个性化算法越了解你的关键词和使用习惯，输出会越自然，越准确
直达光标所在
无需复制粘贴。无需切换应用。文字出现在光标处，替换选中内容，或进入剪贴板 — 不打断你的工作流，无需复制，无需粘贴。你说的话，已经在那里
Sarah，你好，
感谢你把方案发过来
现在试试
切换 Ctrl 开始说话，再次切换 Ctrl 结束录音并完成转写。
你的内容会显示在这里，整理好格式，直接可用。
三个模型，一个快捷键
专门打磨的多模态技术栈。不是 API 套壳。也不是一个简单的客户端
命名实体识别
你的专业术语、产品名称、团队成员、变量命名和常用行话——自动检测和处理。常见情况无需词典。罕见词汇快速学习
结构化输出
输出的不是还要返工的转录文本，而是贴合目标场景的成稿文本——备忘录里的项目符号列表、VS Code 里的代码注释、邮件里的专业段落
屏幕上下文
Loqua 读取当前应用、多模态上下文和选中内容，理解你的深度意图，以及最终想要的呈现效果。同样的输入，不同的结果
适配一天中的每个场景
Loqua 由一个既做AI 研究、写代码、产品PRD，也发 Slack 消息、客户邮件，还偶尔写写小说的团队打造。我们知道你想要什么
灵感在脑中。别停下来打字
“加个注释，说这里缓存 15 分钟，如果 refresh token 过期就直接跳转登录，不要重试”
“这个修复了两个 logout 请求同时打过来时 session cleanup 的竞争条件，给 session store 加了 mutex，也补了个回归测试”
“训练一个 ResNet-50，用增强后的数据集，学习率用带 warmup 的 cosine annealing，日志打到 W&B，如果 val loss 连续 5 个 epoch 不下降就 early stop”
走出门前。三件事要发。零时间打字
“大概还要 15 分钟，那个，先开始吧，我路上还要，要先买杯买杯咖啡”
“如果 Elena 其实从头到尾都知道那封信，只是在等别人先提呢？”
章节想法——Elena 其实早就知道那封信，只是在等别人主动提起。这会重新定义她在第二幕里的沉默：不是被动，而是有意为之
“可以啊，晚饭是吧，行，就晚饭吧，要不就车站旁边那家拉面店，差不多 7 点？”
会议间隔四分钟。六条消息要发
“大家，staging 恢复了，QA 可以继续 checkout flow 的测试，我们可以往下走了”
staging 已恢复，QA 团队可以继续 checkout flow 测试。我们可以继续了。✅
“跟他们说我很喜欢这次交流，也想继续推进 pilot，下周能不能约个时间聊聊？”
很喜欢这次交流，我希望继续推进 pilot。下周是否方便安排一个电话？我这边周二或周三都可以
“我需要比较一下我们三个 enterprise 档位，看看上季度转化数据，判断该砍掉哪一个，再给我一份现有客户迁移方案”
请基于 Q4 转化数据比较我们的三个企业档位，重点包括：
- 各档位收入与获客成本对比
- 各档位试用转付费转化率
- 流失率与扩张收入
- 建议：应下线哪个档位，以及原因
- 针对被下线档位现有客户的迁移方案
这些用户容不得出错
“我一边看 diff 一边口述 PR 描述。Loqua 会自动整理格式。我发版更快，描述也比以前写得更好”
“我把情节直接说出来。Loqua 会抓住真正有价值的部分，把噪音丢掉。现在我写初稿更多，后期改得更少”
“整天背靠背开会，每场之间只有四分钟。Loqua 让我真的能把 follow-up 发出去，再也不会漏了”
“技术词汇、模型名称、数据集格式、引用风格，它处理得比我试过的任何工具都好。几周前我就不再改输出了”
“我的思维一直比打字快。Loqua 是第一个让我脑嘴合一的工具”
“我用它口述文档、README 和演讲稿。看起来像是我坐下来认真写过，但其实没有”