Harper 文法檢查實測：本機毫秒級抓錯字，兩種錯它不吭聲

用 AI 摘要這篇文章：

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寫英文信、英文報告的時候，把整段文字交給雲端校對工具檢查，是很多人不做第二想的事。代價也明白：字句要先送出門，才有辦法被檢查。Harper 走的是另一條路。它是一套免費開源的英文文法檢查器，整個檢查引擎用 Rust 寫成、編譯成 WebAssembly，跑在你自己的機器上，文字從頭到尾不出門。網頁版、瀏覽器擴充、命令列接的都是同一顆引擎，用的是同一套判斷邏輯。專案在 2024 年 11 月被 WordPress 背後的 Automattic 收下，創辦人 Elijah Potter 加入團隊繼續開發，以小說《梅岡城故事》作者 Harper Lee 的名字為它命名，授權採 Apache-2.0，截至 2026 年 9 月已累積約一萬五千顆星。

我這次把它的引擎裝到本機實際跑了一輪：一段埋了十二個錯的英文短文，它標出十個，平均花 1.7 毫秒；剩下兩個錯，它一個字都沒提。這篇文章要談的就是這個結果的兩面。速度與隱私的承諾經得起檢驗，而它真正的邊界藏在規則覆蓋裡，先講實測，再講你裝了之後會遇到什麼。

十二個埋好的錯，它安靜標出十個

我把 Harper 發佈在 npm 上的套件 harper.js 裝起來跑，這顆就是官網網頁版同一款 WebAssembly 引擎。測試的文章是我自己編的五句英文，裡面埋了台灣使用者常見的錯：拼字、時態、同音詞誤用、縮寫所有格、大小寫、比較級重疊、連接詞誤用、絕對詞修飾，再加上主謂一致與名詞單複數，加起來十二個。

結果它抓到十個，而且抓得有憑有據。recieve 和 dont 被歸為拼字問題，附上修正建議；whether 被指出該用講天氣的 weather；then 被提醒比較句該用 than；more better 標成冗贅；very unique 被說 unique 是絕對詞，建議單獨用或換更準的形容詞；Their going 被問是不是 they’re；句中的 i 被要求大寫；to tired 指出該用 too；I have went 指出完成式該接 gone。每一則都有分類（Spelling、Word Choice、Redundancy、Capitalization 等）與一句解釋，介面照分類列點，讀起來像一位話不多的編輯在頁邊畫線。

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真正的重點是那兩個靜默的錯。Each of them were long，它沒反應；He recieve three email this morning，它只抓前面的拼字錯 recieve，email 該用複數這件事它略過。我於是補了幾句再測：He don’t know、She have a car、I has finished 這類簡單的主謂不一致，它全都抓，分類就叫 Agreement，說明文字也講得出道理。但只要主語和動詞之間隔了一個片語，像 the list of items are，或換成 There is many reasons 這種存在句，它就安靜了。可數名詞的單複數則完全沒有規則。這是規則式引擎的典型長相：規則一條條寫死，抓到的都講得出原因，但覆蓋是清單式的，清單外的結構它不猜。

對使用者的意義很直接。它當免費的第一道校對稱職，拼字、用詞、標點這類明確的錯反應快又少誤報；但你不能把最後一讀也交給它。主謂一致牽涉到片語結構的判斷、名詞單複數這種英文老毛病，它目前幫不上忙，寄出去前自己再讀一遍仍是必要的。好消息是規則是攤開的：引擎內建八百多條規則，每一條都可以在設定裡單獨關掉，被某條規則煩到的人有得選，這點比黑箱模型透明。對自動化場景也有意義，檢查結果是確定性的，同一段文字每次跑出同樣的結果，不會因為模型今天的狀態不同而改變建議。

速度的實測口徑：短文 1.7 毫秒，五千字也不到 30 毫秒

官方對速度的說法是十毫秒內給出建議。實測數字比這個更好看，也要看口徑。二百多字元的短文，重複測十次平均 1.7 毫秒；把同一段文字重複二十來倍擴成約五千七百字元的文件，平均落在 29 毫秒上下。開啟引擎的第一次要花約半秒載入 WebAssembly，之後就常駐。也就是說，十毫秒級的承諾在句子與段落的口徑下成立，整份長文件則隨篇幅線性增加，但即使在接近六千字的文件上也停在一眨眼的範圍。這個速度真正的用途是讓檢查跟得上打字：你敲完一個字，畫面上的底線就同步更新，不用等伺服器回應。

官方在倉庫裡自己列了一張對照表：Harper 10 毫秒、LanguageTool 650 毫秒、Grammarly 4000 毫秒。這張表是作者自報的數字，不是獨立測試，看看就好；但量級差異符合架構的預期，檢查發生在本機，沒有網路往返，速度上限取決於你的機器而不是對方伺服器當天的負載。Automattic 收購當時的公告也用了同一類說法，二十毫秒內給建議、不到某款線上工具的百分之一，同樣屬於賣方口徑。另外一個常被引用的數字是記憶體用量不到 LanguageTool 的五十分之一，這我沒有量，持平地說就是官方宣稱。

順帶一提版本：倉庫的最新版是 2026 年 9 月 1 日發佈的 2.9.1，npm 上的 harper.js 我裝到的是 2.7.0，兩條發佈線有時間差，本文的實測數字都出自 2.7.0。

隱私不是承諾，是結構：網頁版打字全程零請求

雲端校對工具的原理，本質上就是把你的文字送到伺服器處理，隱私靠的是對方的政策與自律。合約、報價、履歷這類不適合出門的內容，政策再完善也得先過送出門這一關。Harper 的隱私主張是結構性的：引擎在瀏覽器裡跑完所有檢查，官方明說沒有雲端往返、沒有遙測、迴圈裡沒有語言模型；文字不出門，自然也輪不到被拿去訓練。

這種主張可以觀察驗證。我在它的官網編輯器裡輸入整段文字，同時盯著瀏覽器的網路請求紀錄：頁面載入階段的請求跑完之後，打字全程沒有再發出任何一個會把文字送出去的請求。字沒有出門，這件事在網頁版是看得到的。原始碼以 Apache-2.0 整套公開，想深究的人可以自己讀。

對照著看更清楚。Grammarly 與 LanguageTool 的雲端服務都要把文字送出去才開始工作；LanguageTool 雖然也能自架，但 Harper 的開發者把它當反面教材：要應付龐大的語言模型與資料集，自架門檻不低。Harper 的取捨是只做英文、用輕量規則換取隱私與速度，這個取捨的邊界下一節會談。

中文文件能不能貼？方言要不要選？

Harper 只支援英文，官方文件寫得明白，核心雖然設計成可以擴充其他語言，目前就是英文一種。台灣使用者的實際情境多半是中英混合：整段中文裡夾幾句英文。我拿一段「這份 report 已經 submit 給主管」這類混合文字實測，它只對英文片段反應，把 double check 標成該連字、把 went 抓出來，中文部分完全略過。引擎另外提供一個 isolateEnglish 選項，開了之後抓取範圍的判定會改變，連英文句首大寫這種細節都多抓到一處。這裡有個混合文件才有的小現象：同一處的小寫 we，預設模式下沒有被提醒，開了 isolateEnglish 之後反而被要求大寫，因為中文被剝離之後，它成了英文段落的第一個字。兩種模式對句子從哪裡開始的認定不同，混合文件檢查出現差異時可以先想到這裡。實務上的建議很簡單，要認真檢查的英文段落就單獨貼，混合文件只想順手掃過英文錯字時再整段丟。把中文文件裡的英文句子直接貼進去檢查是可行的，但別期待它對中文有任何意見。

方言要選對。它內建美式、英式、澳式、加拿大式、印度式五種英文，預設是美式。我用 colour、analyse、centre、realised 四個字實測：美式模式下四個全標錯，加拿大式標出兩個，英式、澳式、印度式全部放行。這對台灣使用者是有感的設定。多數人學的是美式英文，但如果客戶在倫敦，郵件裡的 colour 與 analyse 就是正確拼字，套美式規則會被一路畫線誤導；反過來寫給美國客戶時選美式，這些英式拼字才會被提醒。方言在引擎裡是參數等級的設定。

從瀏覽器到全系統：五萬人裝的擴充，與編輯器裡的語言伺服器

Harper 的安裝形式比想像中廣。最輕的是官網的網頁編輯器，打開貼字就用，什麼都不用裝。網頁版本身就做得像個完整產品：內建一段官方的示範短文，錯字畫上各種顏色的底線，右側的問題面板把二十來個錯照拼字、錯字、文法、用詞、風格、大小寫、冗贅、重複分好類，點開每一則都有一句解釋。第一次接觸的人光玩這段示範文，就能對它的判斷風格有底，比說明文件快得多。想讓它在所有網頁的文字框裡工作的，Chrome 線上應用程式商店的擴充功能截至 2026 年 9 月累積約五萬名使用者、平均評分 4.2，Firefox 的附加元件也有四千多名使用者、評分相近。寫程式的人這邊熱鬧：Visual Studio Code 有官方擴充，Neovim、Helix、Emacs、Zed 走語言伺服器協定接同一顆引擎，Obsidian 的官方外掛在另一個倉庫維護，功能是把筆記裡的問題標出來。從每個版本的下載統計看，被抓最多的正是語言伺服器的安裝檔，這個專案的使用者重心明顯偏向開發者與重度文字工作者。最重的是桌面版，macOS 與 Windows 都有安裝檔，官方定位是全系統層級，任何應用程式的文字框都能檢查；Automattic 自己的生態也有對應，官方文件列了 WordPress 區塊編輯器的整合。開發者還可以直接用 npm 的 harper.js 或命令列版本，把文法檢查嵌進自己的流程。這些形式背後用同一套規則集，規則在引擎層管理。剛剛提到的 Obsidian 外掛，到 2026 年 9 月有一百五十多顆星、更新持續到八月，屬於整個生態裡較活躍的一環。

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維護狀態是它敢用的另一半理由。六月以來已經發了五個版，大約兩到六週一個版本，倉庫提交持續到 2026 年 9 月初，背後又有 Automattic 這家商業公司養著創辦人，與一般個人嗜好專案的棄坑風險不同等級。對照我們介紹過的 英文日常 App 這類把英文練習包成服務的工具，Harper 是把英文校對做成一顆開放引擎，誰都可以接。

判斷：免費的第一道校對可以交給它，最後一讀留給自己

整理成決策。你在意隱私、不想把字句送上雲端，或者只是不想為了偶爾寫英文而訂閱付費服務，Harper 值得裝：免費、開源、夠快、檢查結果可解釋，規則不喜歡可以關。你的需求是全面的潤稿與改寫建議，它目前給不了：複雜結構的主謂一致、名詞單複數這些它靜默放過，需要 AI 協助重寫句子的場景，另外找 TinyWow 的 AI 寫作工具 這類服務比較對題。你的文件以中文為主，它只幫得上其中英文句子的部分。至於打字一直被選錯字干擾的人，問題多半出在輸入法而不是文法，先看 微軟注音亂選字的解法 再談加裝工具。

想試的人，第一步建議直接開官網的網頁編輯器，貼一段自己最近寫過的英文進去，看它標出什麼、安靜跳過什麼。那半分鐘會比任何介紹文章都準確地告訴你，它和你的寫作習慣合不合。