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大家好， 想分享一个本地 LLM 在日常工作流程中真正有用的案例：文件整理。 我一直在开发一个名为 <i>AI File Sorter</i> 的 C++ 桌面应用程序——它通过 `llama.cpp` 使用本地 LLM 来帮助整理像 `Downloads` 或 `Desktop` 这样杂乱的文件夹。它不是仅仅根据扩展名或文件名模式将文件分类到文件夹中，而是根据每个文件实际应该做什么或做了什么来分类。 基本上：原本需要我大量时间拖动和整理的事情，现在可以在几秒钟内完成。 它是跨平台的（Windows/macOS/Linux），并且完全开源。 [GitHub 仓库](<a href="https://github.com/hyperfield/ai-file-sorter">https://github.com/hyperfield/ai-file-sorter</a>) [截图 1](<a href="https://i.imgur.com/HlEer13.png" rel="nofollow">https://i.imgur.com/HlEer13.png</a>) - LLM 选择和下载 [截图 2](<a href="https://i.imgur.com/KCxk6Io.png" rel="nofollow">https://i.imgur.com/KCxk6Io.png</a>) - 选择要扫描的文件夹 [截图 3](<a href="https://i.imgur.com/QTUG5KB.png" rel="nofollow">https://i.imgur.com/QTUG5KB.png</a>) - 审查、编辑和确认或稍后继续 您可以在 [Releases](<a href="https://github.com/hyperfield/ai-file-sorter/releases">https://github.com/hyperfield/ai-file-sorter/releases</a>) 中下载 Windows 的安装程序，或者从 [应用程序的网站](<a href="https://filesorter.app/download/" rel="nofollow">https://filesorter.app/download/</a>) 下载独立的 ZIP 文件。 Linux 和 macOS 的安装程序即将推出。但是，您可以轻松地从 [源代码构建应用程序](<a href="https://github.com/hyperfield/ai-file-sorter/blob/main/README.md">https://github.com/hyperfield/ai-file-sorter/blob/main/README...</a>) 以用于 Linux 或 macOS。 --- ### 工作原理 1. 您选择希望应用程序与之交互的模型。应用程序将为您下载该模型。您可以稍后切换模型。 2. 您将应用程序指向一个文件夹，它会将提示发送给模型。 3. 然后，它会建议文件夹类别，例如 `操作系统 / Linux 发行版`、`编程 / 脚本`、`图像 / 徽标` 等。 您可以在移动任何内容之前进行审查和批准，并且您可以稍后从上次中断的地方继续进行相同的排序会话。 测试过的模型： * LLaMa 3 (3B) * Mistral (7B) * 支持 CUDA / OpenCL / OpenBLAS * 其他 GPU 后端也可以在 `llama.cpp` 编译时启用 --- ### 试用 * Windows：[SourceForge](<a href="https://sourceforge.net/projects/ai-file-sorter/" rel="nofollow">https://sourceforge.net/projects/ai-file-sorter/</a>) 或 [GitHub Releases](<a href="https://github.com/hyperfield/ai-file-sorter/releases">https://github.com/hyperfield/ai-file-sorter/releases</a>) * Linux/macOS：从源代码构建（说明在 [README](<a href="https://github.com/hyperfield/ai-file-sorter/blob/main/README.md">https://github.com/hyperfield/ai-file-sorter/blob/main/README...</a>) 中） --- 我很乐意收到其他使用本地模型的人的反馈，尤其是在以下方面： * 文件分类的速度和准确性 * 可能比 Mistral/LLaMa 更有效的模型建议 * 解决此问题的任何完全不同的方法？ * 这个本地 LLM 用例对您或像您这样的人来说真的有用吗，或者应用程序是否应该转移其重点？ 感谢您的阅读！

目前有大量关于无代码自动化、氛围编码，以及与非真正编程工作相关的内容。<p>也有一些关于人工智能研究和学术界的优秀新闻通讯。<p>我想知道是否有针对专注于编码的人的新闻通讯，内容涉及自动化、人工智能等方面的新事物。<p>目前我只找到了 HN daily 作为最好的信息来源，尽管它并非专注于这个确切的话题。