AI 分析
痛点：涉及敏感内容的对话（会议、访谈、咨询）需要按说话人分离的转写，但云端工具要上传录音、要账号，而本地模型在真实房间的混响和远场条件下识别效果会大幅下降。
目标用户：对隐私敏感的录音转写用户：律师、心理咨询师、记者、HR、医疗从业者及做访谈的一人公司。
证据：I built WhoSpoke, an iPhone app that records a conversation and splits the transcript by speaker. Everything stays on the phone, no account needed. / Result 2 people have paid for it. / I can't tell which of this (if any) led to those 2 purchases, or why they bought. No feedback, and the store doesn't tell me where a buyer came from.
变现：iOS 买断或按小时转写额度内购（本地免费额度 + 订阅解锁长录音/导出 Word/SRT）；后续做企业版（团队模板、加密导出、合规声明）提高客单价。
MVP：用 WhisperKit 或 Apple Speech 做本地转写，再加上一个轻量说话人分离（基于能量与嵌入聚类）来解决远场混响问题：只做“导入录音 → 说话人分段转写 → 导出 SRT/Markdown”，不做实时录音与云同步，两周内可发布 TestFlight 版本。
竞品：Otter.ai、Granola、Apple 语音备忘录／Notes 转写、MacWhisper、VoiceInk、Aiko
摘要：独立开发者在 r/SideProject 发布 iPhone 应用 WhoSpoke，可在本地把对话录音按说话人分离转写、无需账号；但他靠 Threads 4 条帖子（13–33 次浏览）、TikTok/Instagram 短视频（最高约 120 次播放）和带追踪链接的落地页推广，最终只有 2 人付费，且 App Store 不给归因，他完全不知道这 2 个买家从哪来、为什么买。真实付费信号存在，但量级极小、赛道已被 Otter、Granola 和系统自带转写占据，只有把“完全本地 + 敏感场景合规”做成差异化才有一线空间。