Document dictionary vocabulary boosting modes

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   "docs.mac.features.dictionary.desc": "Bringe TypeWhisper fachspezifisches Vokabular bei. Füge eigene Begriffe hinzu, definiere Korrekturen für häufig falsch erkannte Wörter und aktiviere Premium > Automatisches Korrektur-Lernen, um dein persönliches Wörterbuch aufzubauen. Importiere Community-Begriffspakete und nutze lizenzierte Branchen-Packs für Immobilien, Architektur und juristische Entwürfe.",
   "docs.mac.features.dictionary.desc2": "Das Wörterbuch hat zwei Teile: Eigene Begriffe können an die Transkription übergeben werden, wenn die Engine das unterstützt, und Wörterbuch-Korrekturen werden nach der Transkription automatisch angewendet. Du musst das Wörterbuch nicht manuell erzwingen.",
   "docs.mac.features.dictionary.desc3": "Mit Parakeet können eigene Begriffe komplett lokal bleiben. Aktiviere Vocabulary Boosting, dann verwendet Parakeet diese Begriffe direkt auf dem Gerät während der Transkription, während nachgelagerte Korrekturen weiterhin automatisch laufen.",
+  "docs.mac.features.dictionary.boostingTitle": "Vocabulary Boosting",
+  "docs.mac.features.dictionary.boostingDesc": "Boosting steuert, wie ähnlich das ursprüngliche Parakeet-Ergebnis einem Wörterbuch-Begriff sein muss, bevor das lokale Vocabulary-Rescoring ihn verwenden darf. Niedrigere Schwellenwerte greifen aggressiver und erfassen stärker abweichende Varianten; höhere Werte sind vorsichtiger und reduzieren falsche Treffer.",
+  "docs.mac.features.dictionary.boostingAuto": "Empfohlener Startpunkt. Parakeet wählt den Schwellenwert automatisch anhand der Anzahl aktiver Begriffe.",
+  "docs.mac.features.dictionary.boostingStrong": "Das aggressivste Preset. Verwende es für markante Namen, die weiterhin häufig verfehlt werden. Es erhöht die Trefferquote, kann aber mehr falsche Treffer erzeugen.",
+  "docs.mac.features.dictionary.boostingBalanced": "Ein vorsichtigerer Mittelweg. Probiere ihn, wenn Strong ähnlich klingende normale Wörter fälschlich ersetzt.",
+  "docs.mac.features.dictionary.boostingPrecise": "Erfordert eine hohe Ähnlichkeit. Verwende es, wenn der Begriff einem normalen Wort ähnelt und falsche Treffer schwerer wiegen als verpasste Varianten.",
+  "docs.mac.features.dictionary.boostingAdvanced": "Legt den Schwellenwert manuell fest. Niedrigere Werte sind aggressiver, höhere vorsichtiger. Ändere ihn in kleinen Schritten und wiederhole denselben Testsatz.",
+  "docs.mac.features.dictionary.boostingExample": "Beispiel: Bei einem Namen wie Kazumi startest du mit Auto. Wenn Parakeet ihn weiterhin verfehlt, probiere Strong. Wenn Strong Kazumi bei ähnlich klingenden normalen Wörtern einsetzt, wechsle zu Balanced oder Precise.",
+  "docs.mac.features.dictionary.boostingNote": "Diese Schwellenwerte wirken nur bei Parakeet und erfordern Enable Vocabulary Boosting in der Parakeet-Integration. Andere Engines können Begriffe als Hinweise verwenden, ignorieren aber die Schwellenwerte. Boosting trainiert das Basismodell nicht und ist unabhängig von Wörterbuch-Korrekturen, die weiterhin nach der Transkription ausgeführt werden.",
   "docs.mac.features.dictionary.autoLearnTitle": "Automatisches Korrektur-Lernen",
   "docs.mac.features.dictionary.autoLearnDesc": "Automatisches Korrektur-Lernen läuft, nachdem TypeWhisper diktierten Text in die Ziel-App eingefügt hat; es gibt keinen separaten Schalter pro Workflow. TypeWhisper beobachtet den eingefügten Text kurz über macOS-Bedienungshilfen. Wenn du genau ein Wort manuell korrigierst und der Unterschied eindeutig genug ist, wird eine Wörterbuch-Korrektur gespeichert. Satzumschreibungen, Löschungen und mehrdeutige Änderungen werden absichtlich übersprungen, damit TypeWhisper keine schlechten Ersetzungen lernt.",
   "docs.mac.features.dictionary.autoLearnFeedback": "Wenn eine Korrektur gelernt wird, zeigt TypeWhisper Feedback wie Im Wörterbuch gespeichert: „falsch“ -> „richtig“ mit einer Rückgängig-Aktion. Gelernte Einträge kannst du unter Wörterbuch > Automatisch gelernt / Korrekturen prüfen. Wenn kein Feedback erscheint, wurde entweder nichts Sicheres gelernt oder die Ziel-App hat den bearbeiteten Text nicht zuverlässig genug bereitgestellt.",

src/i18n/locales/en/docs/mac.json

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   "docs.mac.features.dictionary.desc": "Teach TypeWhisper domain-specific vocabulary. Add custom terms, define corrections for commonly misrecognized words, and enable Premium > Automatic Correction Learning to build your personal dictionary over time. Import community term packs and use licensed industry packs for fields such as real estate, architecture, and legal drafting.",
   "docs.mac.features.dictionary.desc2": "The dictionary has two parts: custom terms can be passed into transcription when the engine supports them, and dictionary corrections are applied automatically after transcription. You do not need to manually force the dictionary to run.",
   "docs.mac.features.dictionary.desc3": "With Parakeet, custom terms can stay fully local. Enable vocabulary boosting and Parakeet will use those terms on-device during transcription, while post-transcription corrections still run automatically.",
+  "docs.mac.features.dictionary.boostingTitle": "Vocabulary Boosting",
+  "docs.mac.features.dictionary.boostingDesc": "Boosting controls how closely Parakeet's initial result must resemble a Dictionary Term before local vocabulary rescoring may use it. Lower thresholds are more aggressive and may catch wider variations; higher thresholds are more cautious and reduce false matches.",
+  "docs.mac.features.dictionary.boostingAuto": "Recommended starting point. Parakeet chooses a threshold automatically based on the number of active terms.",
+  "docs.mac.features.dictionary.boostingStrong": "The most aggressive preset. Use it when a distinctive name is still missed often. It increases recall, but can produce more false matches.",
+  "docs.mac.features.dictionary.boostingBalanced": "A more cautious middle setting. Try it if Strong replaces similar ordinary words.",
+  "docs.mac.features.dictionary.boostingPrecise": "Requires a close match. Use it when the term resembles an ordinary word and avoiding false matches matters more than catching every variation.",
+  "docs.mac.features.dictionary.boostingAdvanced": "Sets the threshold manually. Lower values are more aggressive; higher values are more cautious. Adjust it in small steps and repeat the same test sentence.",
+  "docs.mac.features.dictionary.boostingExample": "Example: For a name such as Kazumi, start with Auto. If Parakeet still misses it, try Strong. If Strong starts inserting Kazumi for similar ordinary words, move to Balanced or Precise.",
+  "docs.mac.features.dictionary.boostingNote": "These thresholds affect Parakeet only and require Enable Vocabulary Boosting in the Parakeet integration. Other engines may use Terms as hints but ignore the thresholds. Boosting does not train the base model and is separate from Dictionary Corrections, which still run after transcription.",
   "docs.mac.features.dictionary.autoLearnTitle": "Automatic Correction Learning",
   "docs.mac.features.dictionary.autoLearnDesc": "Automatic Correction Learning runs after TypeWhisper inserts dictated text into the target app; there is no separate per-workflow switch. TypeWhisper briefly watches the inserted text through macOS Accessibility. If you manually correct exactly one word and the diff is high-confidence, it saves a Dictionary Correction. Sentence rewrites, deletions, and ambiguous edits are skipped on purpose so TypeWhisper does not learn bad replacements.",
   "docs.mac.features.dictionary.autoLearnFeedback": "When a correction is learned, TypeWhisper shows feedback such as Saved to Dictionary: “wrong” -> “right” with an Undo action. Learned entries can be reviewed in Dictionary > Auto-learned / Corrections. If no feedback appears, either nothing safe was learned or the target app did not expose the edited text reliably enough.",

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