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“语音讨论” 功能支持你通过语音直接与 AI 进行多轮交互式讨论，适用于需求设计、问题分析、想法梳理等需要反复沟通的协作场景。在讨论过程中，你可以自由表达、随时追问或调整方向，AI 会基于上下文做出针对性回应。讨论结束后，AI 会自动对语音内容进行转写、清洗和结构化处理，输出一份准确、清晰的文本纪要。
## 使用场景 {#768ecb91}

* **产品经理：从灵感到方案的头脑风暴**
   * **从 0 到 1 构思新产品**：当你只有一个初步想法时，可以直接与 AI 展开讨论，例如：“我想开发一个健身 App，先和你聊聊方向，帮我一起把概念讨论清楚”。在多轮往返讨论中，AI 会针对你的每一个想法提出追问、补充或质疑，也会提出自己的思路，帮助你逐步完善产品设计。
   * **优化现有项目**：你可以上传 PRD、项目文档、代码库或界面截图，围绕这些素材与 AI 进行对话式分析，例如：“这是我们产品的现有设计，我们一起讨论一下用户流程中可能存在的问题”。讨论过程中可以持续追问、对比方案，得出更可靠的结论。
* **研发工程师：基于代码的技术讨论**
   在编码或调试过程中遇到难题时，你可以基于当前代码库与 AI 展开讨论，例如：“根据我现在的代码，我们一起讨论一下这个 Bug 的可能原因，并看看几种解决方案的取舍”。AI 能够理解代码上下文，与你就实现思路、边界情况和技术选型等方面进行多轮交流。
* **产品运营：产品运营策略的多轮推演**
   基于过往的讨论结果或 AI 生成的报告，你可以进一步与 AI 共同推演产品的运营策略。例如：“依据上次讨论的市场调研结论，我们一起讨论几个低成本、高效率的线上运营活动，并对每个方案的可行性进行比较”。在多轮推演中筛选出更合适的方案。
* **数据分析师：围绕数据的对话式分析**
   你可以上传数据文件（如 Excel 预算表），与 AI 围绕数据展开多轮分析讨论。例如：“我上传了今年的预算表，结合我们之前讨论过的预算分配原则，我们一起讨论各部门的分配是否合理”。讨论过程中，你可以随时调整分析维度、追加条件。
* **通用场景：基于历史讨论的信息检索**
   TRAE Work 能记住你过往讨论过的内容和上传过的文档，形成可持续追溯的上下文。你可以在新的讨论中直接引用历史信息，例如：“我们之前讨论过一份法务文档，请帮我找出其中关于数据合规的准则，并继续讨论它对当前方案的影响”。

## 操作步骤 {#40fc688a}

1. 在对话输入框的右下角，点击 **语音讨论** 图标。
   ![Image=1752x382](https://p9-arcosite.byteimg.com/tos-cn-i-goo7wpa0wc/ed3b8f5bf5f948d498d426cbe1fe5991~tplv-goo7wpa0wc-image.image)
   界面上弹出语音讨论窗口。
2. 首次使用时，点击弹窗底部的 **开始讨论** 按钮，并根据系统提示授权 TRAE Work 访问设备的麦克风。
   授权后，你将自动进入录音界面。
3. (可选) 点击右上角的 **开启字幕** 图标，在录音时查看实时转录的文本。
4. 开始与 AI 讨论你的需求。
   在你表达完想法并稍作停顿后，AI 会根据实时理解给出反馈和建议。讨论内容会被自动记录，你可以随时点击麦克风图标暂停输入，再次点击麦克风图标可恢复语音输入。
5. 讨论完成后，点击 **结束** 按钮。
   AI 将开始处理语音讨论内容，将其整理为结构化的文本，并展示在对话流的 **讨论结果** 面板。
   你可以点击面板左下角的 **查看会议记录** 按钮，在右侧打开的 **语音记录** 窗口中查看原始讨论记录。

## 使用案例 {#27d8f05f}
下方案例展示了与 AI 讨论贪吃蛇游戏设计的过程。在此过程中：
**用户**：提出了开发贪吃蛇游戏的想法，并主导了核心需求决策，包括确定客户端类型、闯关模式等关键设计。
**AI**：通过一步步引导，帮助用户明确了游戏的设计方向——纯原生网页版闯关贪吃蛇，并梳理出具体的开发步骤和优先级，从 HTML 画布搭建到 JavaScript 游戏逻辑实现，制定了一份清晰的开发计划。

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原始语音记录：
![Image=1196x3691](https://p9-arcosite.byteimg.com/tos-cn-i-goo7wpa0wc/31175bea5da343dcb53a52447f375743~tplv-goo7wpa0wc-image.image)


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AI 总结的讨论结果：
![Image=1190x1790](https://p9-arcosite.byteimg.com/tos-cn-i-goo7wpa0wc/6c3a3dd4e82943bcb14ddd3d0d13b46b~tplv-goo7wpa0wc-image.image)




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## 关于文本处理策略 {#c6395f50}
TRAE Work 的语音转文本处理策略如下：

* **去噪与口语清洗**
   AI 会自动清理原始语音转写的文本，包括移除 “嗯”、“然后”、“就是”、“那个” 等语气词和口癖词，合并语义重复的表达，修复因停顿或思考造成的断句问题，并修正其他语法错误。
* **语义理解与自动修正**
   AI 在转写的基础上具备语义理解能力，可识别发言人的自我修正行为（例如 “不是 A，是 B” 这类表述）。在这种情况下，AI 会保留发言人最终给出的结论，并删除已被推翻的内容，从而避免在记录中保留无效或冲突的信息。
* **结构化表达**
   AI 会根据内容主题和逻辑关系，对文本进行结构化处理，包括自动生成标题、将要点整理为列表，以及按总分结构组织段落。处理后的文档具有清晰的层级和结构。

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