Skip to content
New issue

Have a question about this project? Sign up for a free GitHub account to open an issue and contact its maintainers and the community.

By clicking “Sign up for GitHub”, you agree to our terms of service and privacy statement. We’ll occasionally send you account related emails.

Already on GitHub? Sign in to your account

FileNeatAI 一款可以自动化整理和分类杂乱文件的AI工具 #225

Open
MrHuZhi opened this issue Oct 27, 2024 · 0 comments
Open

Comments

@MrHuZhi
Copy link

MrHuZhi commented Oct 27, 2024

产品网址:
https://fileneatai.com/

文件禅页面

工具简介:
在日常的工作和生活中,我们常常会面对电脑中不断积累的杂乱文件,这种混乱往往让人感到焦头烂额。每次偶然想起来整理时,却总是发现这项任务既耗时又费力。为了解决这一痛点,我开发了一款可以自动化整理和分类杂乱文件的AI工具——FileNeatAI,它可以根据文件夹里的文件内容,通过AI自动的将文件进行分类并整理到不同的文件夹中,同时还可以对一些命名不规则的文件进行智能命名,帮助用户轻松、高效地管理文件,提升工作效率。

如何使用:

自动分类杂乱文件 我们日常处理的文件夹中,常常充满了各种各样、不相关的文件,手动整理非常繁琐。FileNeatAI可以自动帮你分类整理这些文件,同时还支持图片文件。使用时,只需将目标文件夹拖入工具界面,点击“整理文件”按钮,软件会根据文件内容智能分析,将属于同一类别的文件归类到相应的文件夹中。整理过程的进度条显示完成后,会生成一个新的output文件夹,里面就是分类好的文件夹。打开每个文件夹,就能轻松查看分类后的文件
文件整理

批量重命名文件 有时候,我们希望将一些杂乱的文件重命名为更规则、易于记忆的名称,但逐一手动重命名非常耗时。这时,FileNeatAI的批量重命名功能就能大显身手。只需将需要重命名的文件拖入工具,点击下一步,AI会自动为文件生成新名称。如果对默认名称不满意,可以点击右侧的“重试”按钮获取新的命名建议。最终点击“确认命名”,文件便会自动完成重命名,过程简便高效。
重命名

使用本地模型
软件默认使用在线模型,同时也支持本地模型,可以在个人设置里自行设置。
个人设置默认

默认是使用在线AI来读取文件,经过很多人的建议,本地文件的隐私防泄漏是一个比较大的痛点,所以本次更新支持本地模型,而且更重要的是选择本地模型的话,将不限制整理的文件数量!个人推荐ollama3,我测试的时候用的这个,效果还行,如果是中文用户的话,推荐模型是llamafamily/llama3-chinese-8b-instruct:latest, 你也可以使用其他国产的大模型都可以,在网站https://ollama.com/library 这个上面搜索即可。
如何使用本地模型?:
在网站https://ollama.com/ 上下载好客户端后
ollama3

打开cmd,输入命令
ollama run llamafamily/llama3-chinese-8b-instruct:latest
如果是第一次使用,则会自动下载这个模型,但下载好之后,会变成下面的状态,就表示可以使用了

但选择本地模型时候,软件需要几项配置,这里如果不是开发者的话请直接使用我下面的配置:
cmd

API Server 填写 http://localhost:11434/v1/
API Key 填写 ollama
模型名填写:llamafamily/llama3-chinese-8b-instruct:latest
模型 选择:本地模型
填写完成之后点击保存即可使用。
个人设置

适用人群:
FileNeatAI适合广大学生、上班族、白领、文职人员及任何需要使用计算机办公的用户。无论是日常工作还是学习中频繁处理文件的场景,FileNeatAI都能为你提供简便快捷的解决方案

Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already have an account? Sign in to comment
Labels
None yet
Projects
None yet
Development

No branches or pull requests

1 participant