本地文件自然语言搜索

在 Mac 上用自然语言描述文件，本地 AI 模型直接找到它，无需上传

痛点

开发者和其他 Mac 用户经常忘记文件位置，只能靠模糊的记忆在 Finder 里翻找。现有搜索工具要么依赖文件名精确匹配，要么需要上传到云端，隐私和速度都不理想。有人尝试用本地小模型解决，但效果和易用性仍有提升空间。

方案

一个 Mac 菜单栏应用，用户输入自然语言描述（如“上周修改过的关于预算的表格”），本地运行的轻量模型解析意图并定位文件。结果直接显示，支持打开、预览或复制路径。所有处理在本地完成，无需联网。

用户

需要频繁查找文件的 Mac 用户，特别是开发者、设计师和知识工作者。

MVP

集成一个经过微调的小型语言模型（如 Qwen2.5 1.5B）用于生成搜索计划；利用 macOS Spotlight 索引和文件元数据执行搜索；提供简单的自然语言输入框和结果列表；完全离线运行；支持常见文件类型。

变现

一次性买断（如 $15）或订阅制（含更新和高级模型）；通过 Mac App Store 或独立分发。

为何现在

本地运行大模型已成为可能，Apple Silicon 性能足够；用户对隐私和离线工具的需求上升；独立开发者可借助开源模型快速构建。