概要

WhisperClipは「Privacy-First Voice-to-Text with AI Enhancement for macOS」を掲げる、macOS向けの音声→テキストアプリです。リポジトリはSwiftで実装され、macOS 14以降を対象にしていることがREADMEバッジからわかります。ローカル処理を重視した設計により、スニペットやクリップボードへの即時貼り付け、AIによるテキスト後処理（要約・校正など）を想定したワークフローをサポートすることが目的と推察されます。ライセンスはMITで、開発者は配布サイトやダウンロードページも提供しています。

リポジトリの統計情報

• スター数: 20
• フォーク数: 0
• ウォッチャー数: 20
• コミット数: 7
• ファイル数: 21
• メインの言語: Swift

主な特徴

• プライバシー重視の設計（ローカル処理を想定したアプローチ）
• macOS 14+ および Swift 5.10 をターゲットにしたネイティブ実装
• 音声→テキスト変換にAIによる後処理（強化、要約、精度向上）を組み合わせる設計
• MITライセンスで商用・非商用どちらにも利用可能

技術的なポイント

リポジトリはSwiftで書かれ、Package.swiftやPackage.resolvedが含まれていることから、Swift Package Managerを用いた依存管理やビルド構成が取られていることがわかります。READMEのバッジからはmacOS 14以降やSwift 5.10対応を明示しており、最新のConcurrency（async/await）やSwiftUIを用いたUI実装、Core MLや音声フレームワークとの連携が想定されます。

「Privacy-First」を謳っている点は重要で、ネットワーク越しに音声データを送信するクラウドベースの処理ではなく、ローカルでの音声認識エンジン（AppleのSpeechフレームワーク、あるいはwhisper.cpp等のローカル実装）と組み合わせて動作する設計が考えられます。また、AIによる「Enhancement」は単なる文字起こしに留まらず、ノイズ除去、文法補正、要約やハイライト抽出などのポストプロセスを指している可能性が高く、これらは軽量なMLモデルやルールベース処理をローカルで行うか、ユーザーの明示的同意に基づく外部モデル呼び出しで実現されることが多いです。

プロジェクト構成にはアプリ用のアイコンやアセットが含まれており（icons/icon_256x256.png等）、ユーザー向けの配布ページやダウンロードリンクがREADMEに示されていることから、リリース済みもしくは配布を意図した形で開発が進められています。MITライセンスの採用は商用利用やフォークを促進する選択であり、コミュニティによる拡張やローカルモデルの差し替えといったカスタマイズを受け入れやすい点も評価できます。

なお、具体的な依存パッケージやモデルファイルの有無はソースを直接確認する必要があり、実際にどの音声認識エンジンやAIライブラリを採用しているかはコードベースの検証で明らかになります。現状のリポジトリ構成からは「ネイティブSwiftアプリ」「SPM管理」「macOSネイティブAPIと連携したローカル重視の音声処理」という設計方針が見て取れます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

• .github: dir
• .gitignore: file
• LICENSE: file
• Package.resolved: file
• Package.swift: file

…他 16 ファイル

READMEの抜粋：

WhisperClip