techQuicker
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@kevinma_dev_zh 我用ios的快捷指令+eleventlabs的api就能语音输入了，通过粘贴板中转，不用跳转而且免费。
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关于读书，可以拉出两个极端：
一端是「古法阅读」，打开一本纸书，从头到尾阅读，时不时前后翻看，关联对比，思考联想。读的过程，本身就是在冲刷自己大脑神经网络。
一端是「AI 阅读」，PDF 或者书名丢给一个Prompt/skill，瞬间获得各种视角的解读、提炼。这些结果，与自己「古法阅读」半天记录的收获完全一致，甚至更加全面深刻。
曾经我以为这是一个光谱，不走极端，两种方式结合一下就好了。但实践过程中，后者的吸引力实在太强了，我找书的速度甚至都赶不上它生成解读的速度，我连阅读解读的精力都快不够了，何谈「两者结合」？
观察了自己的这种状态有阵子了，发现大脑确实被这种读法给影响了，AI 带来的新、快、全、深，确实有它的好处，但硬币的反面，丧失了「通过读这个动作，冲刷大脑神经网络的体验过程」，总觉得那些「道理」和「知识」只在我的大脑表面「趴着」，一阵风就能把它们吹走。
最近摸索的解法，给自己设原则：每天必须读一小时纸书。
让自己「慢」下来，重新进入读的「浸泡感」当中，时不时会沉浸其中，一抬头，一本书已经读完了，再去与AI 对话讨论该书，快慢相合，感觉那些「道理」又重新长在脑子里了。
诸君可以一试。
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@chaosflutt28952 用hammerspoon来调用eleventlabs的api，就可以自己做一个输入法，就几十行lua代码就够了，每月有10k免费的额度。
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尝试了一下各种 AI 语音输入法，个人感受，上手体验最好的是 Typeless，不过只有一个月的 Pro Trial，过后一年要 144 美元，年付一个月 12 美元。
但刚刚用了一下 Mac 自带的 Dictation 语音输入，体验并不差，中文的识别准确率和速度都很 OK，查了数据，准确率大概 95%，和我体感差不多，感觉够用了。
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发现一个 Antigravity + Obsidian有意思的玩法：
把 ChatGPT 的个人记忆导出到Obsidian本地
再让 Antigravity 添加新增的记忆
形成新的个人文档
这不就是数字分身本地化了吗？
顺便让他生成了一个工作状态图，比真人帅，哈哈
你们还有什么Antigravity + obsidian的好玩玩法吗？
ChatGPT个人记忆导出方法：
x.com/hiheimu/status…
赖叔 | LaiShu.ai@hiheimu
为什么一定要 Obsidian + Claude Code？ Obsidian + Antigravity 也不错啊 我现在习惯直接在 chat 里随手记 让它自动归档到 Obsidian 比正经打开编辑器写笔记舒服多了 你们还有什么好的用法吗？感觉这块信息差还挺大的
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看看即将发布的苹果 M5 Ultra有多强！M5 Ultra（512GB 统一内存）本地跑当下最强开源模型，对比 Claude 水平：
MiniMax M2.5 → ≈ Claude 4.6 Sonnet（SWE-Bench ≈80%，效率超高）
DeepSeek V3.2 → ≈ Claude 4.5 Opus（数学/编码经常反超）
GLM-5 → ≈ Claude 4.5 Opus（代理任务接近4.6）
Kimi K2.5 → ≈ Claude 4.5 Opus（工具/自主性很多场景胜出）
零延迟 + 完全隐私 + 无API费用。本地AI在Mac上已接近Claude云端实力！
苹果+中国开源模型要截胡美国前三大AI企业？
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这个 TTS 库挺好用的，底层用的是微软 Edge 的 TTS 服务，免费并且很稳定，我使用了大半年了，没出问题。
各类云服务比如阿里云/火山引擎的 TTS API 都挺贵的，如果你只是个人项目，或者前期做产品验证，涉及到 TTS 服务，可以考虑先使用这个库。
github.com/rany2/edge-tts
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又到了宇树科技一年一度拿写死的运动控制假装VLA模型鼓吹自家AI全球第一赋能新质生产力大国重器的节目时间
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很多语音输入工具，要联网才能用，隐私问题让人不太放心，想找个完全本地运行的语音转文字工具不太容易。
最近偶然在 GitHub 上看到 Pindrop 这个开源项目，专为 macOS 打造的 AI 语音输入工具，完全离线运行，隐私数据不会离开你的 Mac。
基于 Apple 的 WhisperKit 技术，针对 Apple 芯片优化，在 M 系列芯片上转录速度比通用 Whisper 快 2-3 倍，而且全程使用 Swift 和 SwiftUI 原生开发。
GitHub：github.com/watzon/pindrop
支持全局快捷键操作，按一下开始录音，再按一下停止并转录，转录结果自动复制到剪贴板，还能直接插入到光标位置。
提供多种模型尺寸选择，从最快的 Tiny(75MB)到最准确的 Large(3GB)，并内置转录历史记录，支持搜索和导出。
另外还提供自定义词典功能，可以添加专业术语或人名，提高转录准确度，甚至支持接入 OpenAI 兼容的 API 来优化转录文本。
如果你想要一个真正原生、快速、注重隐私的 Mac 语音输入工具，Pindrop 值得一试。
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评语：现在的 NBA 从上到下都烂透了。还记得以前扣篮大赛是必看节目吗？这就是今天的冠军扣篮：
x.com/NBA/status/202…
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赶紧停用typeless！它官网自称（如图）零数据保留，输入历史只存你的机器。但实际上所有语音都要传到他们服务器里，还会：
1. 读你键盘输入
2. 读你剪贴板
3. 读你屏幕
明确写出来会有哪些敏感操作，倒也不是不能接受。但官网上明目张胆的说谎是什么意思？
げれげれ@medmuspg
【注意喚起】音声入力アプリ「Typeless」をリバースエンジニアリングした結果、かなり深刻なプライバシーリスクが見つかったので共有します。 ■ 結論から Typelessは「On-device history」「Zero data retention」を謳っていますが、実際にはすべての音声データがAWS（米国オハイオ）のサーバーに送信されて処理されています。ローカルの音声認識モデルは一切入っていません。 それだけなら「クラウドSTTサービス」として普通ですが、問題は音声以外に収集しているデータの範囲です。 ■ 何を調べたか macOS上でTypeless v0.9.3のバイナリ解析、ネットワーク通信調査、ローカルDB解析、ネイティブライブラリの文字列解析を実施しました。 ■ 確認された事実 1. 音声処理は100%クラウド アプリ内にWhisper等のSTTモデルは存在せず、音声はOpusで圧縮後、WebSocket（wss://api.typeless.com/ws/rt_voice_flow）経由でAWS us-east-2のサーバーにリアルタイム送信されます。 api.typeless.com → …565501648.us-east-2.elb.amazonaws.com 公式プライバシーポリシーにも「processed in real time on our cloud servers」と書いてあるので嘘ではないのですが、マーケティングの「On-device」という表現は履歴保存に限定されており、かなりミスリーディングです。 2. 音声以外にも広範なデータを収集 ローカルのSQLiteデータベースとネイティブライブラリの解析で、以下のデータ収集を確認しました： ・ 閲覧中のWebサイトの完全URL（Gmail、Google Docs等も記録） ・ フォーカス中のアプリ名、ウィンドウタイトル ・ 画面上のテキスト（アクセシビリティAPIで再帰的に収集する「collectVisibleTexts」関数） ・ クリップボードの読み書き（パスワードマネージャのTransientTypeも処理可能） ・ CGEventTapによるシステムレベルのキーボード入力監視 ・ ブラウザのDOM要素情報（Safari, Chrome, Edge, Firefox, Brave対応） ・ ユーザーがテキストを編集した内容（TrackEditTextService → sendTrackResultToServer） 3. ローカルDBに個人情報が平文保存 typeless.dbに音声認識結果のテキスト、閲覧URL、アプリ情報が平文で保存されています。「Zero data retention」を謳いながら、ローカルには全て残っています。音声ファイル（.ogg）も削除されずに残存。 4. 過剰な権限要求 音声入力ツールなのに、マイクに加えて画面録画、カメラ、Bluetooth、アクセシビリティの権限を要求します。スクリーンショット機能も内蔵されています。 5. 会社の透明性がほぼゼロ ・ 利用規約・プライバシーポリシーに法人名の記載なし ・ 所在地は「サンフランシスコ郡、CA」（利用規約の管轄地のみ） ・ WHOISは非公開（GoDaddy + Cloudflare） ・ SOC2、ISO27001等のセキュリティ監査の記載なし ・ 連絡先は hello@typeless.com のみ ■ 技術的な根拠（再現可能） 以下のコマンドで誰でも確認できます： # ネットワーク通信先 nslookup api.typeless.com # app.asar内のAPI URL strings /Applications/Typeless.app/Contents/Resources/app.asar | grep "api.typeless.com" # WebSocket通信プロトコル strings /Applications/Typeless.app/Contents/Resources/app.asar | grep "rt_voice_flow" # キーボード監視のネイティブライブラリ strings /Applications/Typeless.app/Contents/Resources/lib/keyboard-helper/build/libKeyboardHelper.dylib | grep -i "key pressed" # 画面テキスト収集 strings /Applications/Typeless.app/Contents/Resources/lib/context-helper/build/libContextHelper.dylib | grep -i "collectVisibleTexts" # ローカルDBの中身 sqlite3 ~/Library/Application\ Support/Typeless/typeless.db ".schema history" ■ 何がまずいのか CGEventTap（キーボード監視） + アクセシビリティAPI（画面テキスト収集） + クリップボードアクセス。この3つの組み合わせは技術的にキーロガーと同等の能力を持ちます。 これを運営法人が不明なサービスに許可しているということです。 音声入力の精度向上のためにコンテキスト（使用中のアプリや入力フィールドの情報）を取得すること自体は合理的な設計です。しかし、それをクラウドに送信する場合、運営の信頼性とセキュリティ体制が問われます。法人名すら公開していない会社にその信頼を置けるかは、各自で判断してください。 ■ 代替手段 完全ローカルで動作する音声入力ツールは存在します： ・ Whisper.cpp / MLX Whisper（OSS、完全ローカル、無料） ・ macOS標準の音声入力（Apple Silicon上でオンデバイス処理） ・ Superwhisper（Whisperベース、Mac向け、ただし要検証） ■ まとめ ・ Typelessの音声認識は100%クラウド処理（ローカルモデルなし） ・ 音声以外にも画面テキスト・URL・キーボード入力を収集可能な技術基盤 ・ 運営法人が不透明（法人名・所在地の公開なし） ・ セキュリティ監査の証拠なし 利用中の方はリスクを認識した上で判断してください。少なくともLittle Snitch等でネットワーク通信を監視することを推奨します。 #typeless
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核心结论
Typeless宣称具备“设备端历史记录”和“零数据保留”特性，但实际上所有语音数据都被发送到美国俄亥俄州的AWS服务器进行处理。本地没有任何语音识别模型。
如果仅此而已，它只是一个普通的“云端语音转文字服务”。问题在于其收集的数据范围远超语音本身。
调查内容
在macOS上对Typeless v0.9.3进行了二进制分析、网络通信调查、本地数据库分析以及原生库字符串分析。
已确认的事实
1. 语音处理100%在云端
应用内不存在Whisper等任何STT模型。语音经Opus压缩后，通过WebSocket（wss://api.typeless.com/ws/rt_voice_flow）实时发送至AWS us-east-2区域的服务器。
api.typeless.com → 565501648.us-east-2.elb.amazonaws.com
其官方隐私政策中确实写有“在我们的云端服务器实时处理”，因此不算说谎。但其营销中使用的“设备端”表述仅限于历史记录保存，具有相当大的误导性。
2. 收集语音之外的广泛数据
通过分析本地SQLite数据库和原生库，确认其收集以下数据：
- 正在浏览的网站完整URL（包括Gmail、Google Docs等）
- 当前聚焦的应用名称、窗口标题
- 屏幕上的文本（通过无障碍API递归收集的 `collectVisibleTexts` 函数）
- 剪贴板的读写（甚至能处理密码管理器的TransientType）
- 通过CGEventTap进行的系统级键盘输入监控
- 浏览器DOM元素信息（支持Safari、Chrome、Edge、Firefox、Brave）
- 用户编辑的文本内容（TrackEditTextService → sendTrackResultToServer）
3. 本地数据库明文存储个人信息
`typeless.db` 中明文保存着语音识别结果文本、浏览URL、应用信息。一边宣称“零数据保留”，一边在本地留存了所有数据。语音文件（.ogg）也未被删除而残留。
4. 过度索取权限
作为一个语音输入工具，除了麦克风，还要求屏幕录制、摄像头、蓝牙、无障碍权限。内部还集成了截图功能。
5. 公司透明度几乎为零
- 服务条款和隐私政策中未提及法人名称。
- 地址仅写“加利福尼亚州旧金山郡”（仅作为服务条款的管辖地）。
- WHOIS信息为隐私保护状态（GoDaddy + Cloudflare）。
- 无SOC2、ISO27001等安全审计的说明。
- 唯一联系方式是 [email protected]。
技术依据（可复现）
任何人都可以通过以下命令进行验证：
```bash
# 网络通信目的地
nslookup api.typeless.com
# app.asar 内的API URL
strings /Applications/Typeless.app/Contents/Resources/app.asar | grep "api.typeless.com"
# WebSocket通信协议
strings /Applications/Typeless.app/Contents/Resources/app.asar | grep "rt_voice_flow"
# 键盘监控的原生库
strings /Applications/Typeless.app/Contents/Resources/lib/keyboard-helper/build/libKeyboardHelper.dylib | grep -i "key pressed"
# 屏幕文本收集
strings /Applications/Typeless.app/Contents/Resources/lib/context-helper/build/libContextHelper.dylib | grep -i "collectVisibleTexts"
# 本地数据库内容
sqlite3 ~/Library/Application\ Support/Typeless/typeless.db ".schema history"
```
问题所在
CGEventTap（键盘监控）+ 无障碍API（屏幕文本收集）+ 剪贴板访问。这三者的组合在技术上具备了与键盘记录器同等级的能力。
而用户正在将这些权限授予一个运营主体不明的服务。
为了提升语音输入精度而获取上下文信息（如正在使用的应用、输入框信息）本身是合理的设计。但当这些信息被发送到云端时，运营方的可信度和安全体系就至关重要。对于一家连法人名称都不公开的公司，是否值得托付这份信任，请各位自行判断。
替代方案
存在完全在本地运行的语音输入工具：
- Whisper.cpp / MLX Whisper（开源，完全本地，免费）
- macOS 内置语音输入（在Apple Silicon芯片上为设备端处理）
- Superwhisper（基于Whisper，面向Mac，但需自行验证）
总结
- Typeless的语音识别100%依赖云端处理（无本地模型）。
- 其技术架构具备收集语音之外屏幕文本、URL、键盘输入的能力。
- 运营主体不透明（未公开法人名称及地址）。
- 无安全审计证据。
正在使用的用户请在充分认识风险后做出
げれげれ@medmuspg
【注意喚起】音声入力アプリ「Typeless」をリバースエンジニアリングした結果、かなり深刻なプライバシーリスクが見つかったので共有します。 ■ 結論から Typelessは「On-device history」「Zero data retention」を謳っていますが、実際にはすべての音声データがAWS（米国オハイオ）のサーバーに送信されて処理されています。ローカルの音声認識モデルは一切入っていません。 それだけなら「クラウドSTTサービス」として普通ですが、問題は音声以外に収集しているデータの範囲です。 ■ 何を調べたか macOS上でTypeless v0.9.3のバイナリ解析、ネットワーク通信調査、ローカルDB解析、ネイティブライブラリの文字列解析を実施しました。 ■ 確認された事実 1. 音声処理は100%クラウド アプリ内にWhisper等のSTTモデルは存在せず、音声はOpusで圧縮後、WebSocket（wss://api.typeless.com/ws/rt_voice_flow）経由でAWS us-east-2のサーバーにリアルタイム送信されます。 api.typeless.com → …565501648.us-east-2.elb.amazonaws.com 公式プライバシーポリシーにも「processed in real time on our cloud servers」と書いてあるので嘘ではないのですが、マーケティングの「On-device」という表現は履歴保存に限定されており、かなりミスリーディングです。 2. 音声以外にも広範なデータを収集 ローカルのSQLiteデータベースとネイティブライブラリの解析で、以下のデータ収集を確認しました： ・ 閲覧中のWebサイトの完全URL（Gmail、Google Docs等も記録） ・ フォーカス中のアプリ名、ウィンドウタイトル ・ 画面上のテキスト（アクセシビリティAPIで再帰的に収集する「collectVisibleTexts」関数） ・ クリップボードの読み書き（パスワードマネージャのTransientTypeも処理可能） ・ CGEventTapによるシステムレベルのキーボード入力監視 ・ ブラウザのDOM要素情報（Safari, Chrome, Edge, Firefox, Brave対応） ・ ユーザーがテキストを編集した内容（TrackEditTextService → sendTrackResultToServer） 3. ローカルDBに個人情報が平文保存 typeless.dbに音声認識結果のテキスト、閲覧URL、アプリ情報が平文で保存されています。「Zero data retention」を謳いながら、ローカルには全て残っています。音声ファイル（.ogg）も削除されずに残存。 4. 過剰な権限要求 音声入力ツールなのに、マイクに加えて画面録画、カメラ、Bluetooth、アクセシビリティの権限を要求します。スクリーンショット機能も内蔵されています。 5. 会社の透明性がほぼゼロ ・ 利用規約・プライバシーポリシーに法人名の記載なし ・ 所在地は「サンフランシスコ郡、CA」（利用規約の管轄地のみ） ・ WHOISは非公開（GoDaddy + Cloudflare） ・ SOC2、ISO27001等のセキュリティ監査の記載なし ・ 連絡先は hello@typeless.com のみ ■ 技術的な根拠（再現可能） 以下のコマンドで誰でも確認できます： # ネットワーク通信先 nslookup api.typeless.com # app.asar内のAPI URL strings /Applications/Typeless.app/Contents/Resources/app.asar | grep "api.typeless.com" # WebSocket通信プロトコル strings /Applications/Typeless.app/Contents/Resources/app.asar | grep "rt_voice_flow" # キーボード監視のネイティブライブラリ strings /Applications/Typeless.app/Contents/Resources/lib/keyboard-helper/build/libKeyboardHelper.dylib | grep -i "key pressed" # 画面テキスト収集 strings /Applications/Typeless.app/Contents/Resources/lib/context-helper/build/libContextHelper.dylib | grep -i "collectVisibleTexts" # ローカルDBの中身 sqlite3 ~/Library/Application\ Support/Typeless/typeless.db ".schema history" ■ 何がまずいのか CGEventTap（キーボード監視） + アクセシビリティAPI（画面テキスト収集） + クリップボードアクセス。この3つの組み合わせは技術的にキーロガーと同等の能力を持ちます。 これを運営法人が不明なサービスに許可しているということです。 音声入力の精度向上のためにコンテキスト（使用中のアプリや入力フィールドの情報）を取得すること自体は合理的な設計です。しかし、それをクラウドに送信する場合、運営の信頼性とセキュリティ体制が問われます。法人名すら公開していない会社にその信頼を置けるかは、各自で判断してください。 ■ 代替手段 完全ローカルで動作する音声入力ツールは存在します： ・ Whisper.cpp / MLX Whisper（OSS、完全ローカル、無料） ・ macOS標準の音声入力（Apple Silicon上でオンデバイス処理） ・ Superwhisper（Whisperベース、Mac向け、ただし要検証） ■ まとめ ・ Typelessの音声認識は100%クラウド処理（ローカルモデルなし） ・ 音声以外にも画面テキスト・URL・キーボード入力を収集可能な技術基盤 ・ 運営法人が不透明（法人名・所在地の公開なし） ・ セキュリティ監査の証拠なし 利用中の方はリスクを認識した上で判断してください。少なくともLittle Snitch等でネットワーク通信を監視することを推奨します。 #typeless
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有人逆向工程 Typeless ，認為可能有資安和隱私風險，並且公司資訊極不透明。
我想再說一次，Typeless 是真格基金（北京頂級創投）的天使投資項目，蠻有可能是中國出海產品。
げれげれ@medmuspg
【注意喚起】音声入力アプリ「Typeless」をリバースエンジニアリングした結果、かなり深刻なプライバシーリスクが見つかったので共有します。 ■ 結論から Typelessは「On-device history」「Zero data retention」を謳っていますが、実際にはすべての音声データがAWS（米国オハイオ）のサーバーに送信されて処理されています。ローカルの音声認識モデルは一切入っていません。 それだけなら「クラウドSTTサービス」として普通ですが、問題は音声以外に収集しているデータの範囲です。 ■ 何を調べたか macOS上でTypeless v0.9.3のバイナリ解析、ネットワーク通信調査、ローカルDB解析、ネイティブライブラリの文字列解析を実施しました。 ■ 確認された事実 1. 音声処理は100%クラウド アプリ内にWhisper等のSTTモデルは存在せず、音声はOpusで圧縮後、WebSocket（wss://api.typeless.com/ws/rt_voice_flow）経由でAWS us-east-2のサーバーにリアルタイム送信されます。 api.typeless.com → …565501648.us-east-2.elb.amazonaws.com 公式プライバシーポリシーにも「processed in real time on our cloud servers」と書いてあるので嘘ではないのですが、マーケティングの「On-device」という表現は履歴保存に限定されており、かなりミスリーディングです。 2. 音声以外にも広範なデータを収集 ローカルのSQLiteデータベースとネイティブライブラリの解析で、以下のデータ収集を確認しました： ・ 閲覧中のWebサイトの完全URL（Gmail、Google Docs等も記録） ・ フォーカス中のアプリ名、ウィンドウタイトル ・ 画面上のテキスト（アクセシビリティAPIで再帰的に収集する「collectVisibleTexts」関数） ・ クリップボードの読み書き（パスワードマネージャのTransientTypeも処理可能） ・ CGEventTapによるシステムレベルのキーボード入力監視 ・ ブラウザのDOM要素情報（Safari, Chrome, Edge, Firefox, Brave対応） ・ ユーザーがテキストを編集した内容（TrackEditTextService → sendTrackResultToServer） 3. ローカルDBに個人情報が平文保存 typeless.dbに音声認識結果のテキスト、閲覧URL、アプリ情報が平文で保存されています。「Zero data retention」を謳いながら、ローカルには全て残っています。音声ファイル（.ogg）も削除されずに残存。 4. 過剰な権限要求 音声入力ツールなのに、マイクに加えて画面録画、カメラ、Bluetooth、アクセシビリティの権限を要求します。スクリーンショット機能も内蔵されています。 5. 会社の透明性がほぼゼロ ・ 利用規約・プライバシーポリシーに法人名の記載なし ・ 所在地は「サンフランシスコ郡、CA」（利用規約の管轄地のみ） ・ WHOISは非公開（GoDaddy + Cloudflare） ・ SOC2、ISO27001等のセキュリティ監査の記載なし ・ 連絡先は hello@typeless.com のみ ■ 技術的な根拠（再現可能） 以下のコマンドで誰でも確認できます： # ネットワーク通信先 nslookup api.typeless.com # app.asar内のAPI URL strings /Applications/Typeless.app/Contents/Resources/app.asar | grep "api.typeless.com" # WebSocket通信プロトコル strings /Applications/Typeless.app/Contents/Resources/app.asar | grep "rt_voice_flow" # キーボード監視のネイティブライブラリ strings /Applications/Typeless.app/Contents/Resources/lib/keyboard-helper/build/libKeyboardHelper.dylib | grep -i "key pressed" # 画面テキスト収集 strings /Applications/Typeless.app/Contents/Resources/lib/context-helper/build/libContextHelper.dylib | grep -i "collectVisibleTexts" # ローカルDBの中身 sqlite3 ~/Library/Application\ Support/Typeless/typeless.db ".schema history" ■ 何がまずいのか CGEventTap（キーボード監視） + アクセシビリティAPI（画面テキスト収集） + クリップボードアクセス。この3つの組み合わせは技術的にキーロガーと同等の能力を持ちます。 これを運営法人が不明なサービスに許可しているということです。 音声入力の精度向上のためにコンテキスト（使用中のアプリや入力フィールドの情報）を取得すること自体は合理的な設計です。しかし、それをクラウドに送信する場合、運営の信頼性とセキュリティ体制が問われます。法人名すら公開していない会社にその信頼を置けるかは、各自で判断してください。 ■ 代替手段 完全ローカルで動作する音声入力ツールは存在します： ・ Whisper.cpp / MLX Whisper（OSS、完全ローカル、無料） ・ macOS標準の音声入力（Apple Silicon上でオンデバイス処理） ・ Superwhisper（Whisperベース、Mac向け、ただし要検証） ■ まとめ ・ Typelessの音声認識は100%クラウド処理（ローカルモデルなし） ・ 音声以外にも画面テキスト・URL・キーボード入力を収集可能な技術基盤 ・ 運営法人が不透明（法人名・所在地の公開なし） ・ セキュリティ監査の証拠なし 利用中の方はリスクを認識した上で判断してください。少なくともLittle Snitch等でネットワーク通信を監視することを推奨します。 #typeless
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