Shlexball 本地文件自然语言搜索

用本地 1.5B 模型在 Mac 上安全地按描述找文件，不泄露隐私

痛点

开发者不想为了在 Mac 上找几个文件就调用云端大模型，既浪费额度又担心把包含密钥或私密内容的文件路径发给第三方。Hacker News 上有人专门训练了一个 1.5B 本地模型来把自然语言描述转成 bash 查找命令，说明这个需求真实存在。但用户自己下载模型、配环境、写脚本的门槛太高。

方案

一个开箱即用的桌面应用，内置优化过的 1.5B 模型，用户输入「上周改过的所有 .env 文件」这类自然语言，自动生成并执行安全的 find/mdfind 命令。执行前展示命令和预期结果，支持一键在 Finder 中打开。完全离线，也允许用户替换成自己已有的本地模型。

用户

注重隐私的开发者、运维、安全工程师，以及经常需要查找本地敏感文件但不想上云的 Mac 用户。

MVP

桌面应用安装即用；内置 1.5B 模型；自然语言转 find 命令；命令预览与确认；结果列表与 Finder 跳转；无网络请求。

变现

一次性买断 19.99 美元，或订阅 2.99 美元/月解锁持续模型更新和高级过滤；面向团队提供批量授权。

为何现在

本地小模型在 Apple Silicon 上运行流畅，而云端 AI 额度和隐私成本日益增加，独立开发者可快速封装成易用工具。