LibreAI / Локальные LLM / ai-file-sorter
// local-llm · hyperfield/ai-file-sorter

ai-file-sorter

ai-file-sorter — проект с открытым исходным кодом из категории «Локальные LLM» от hyperfield (hyperfield/ai-file-sorter на GitHub). У него 1 793 звезды на GitHub и 184 форка, он распространяется по лицензии AGPL-3.0 и последний раз обновлялся на GitHub 4 октября 2026.

AI file organizer that sorts and renames files by understanding content.

💎 Скрытая жемчужина★ 1,8 тыс. звёзд⑂ 184 форкаAGPL-3.0обновлено окт. 2026
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий
hyperfield/ai-file-sorter
Звёзды GitHub
1 793
Форки
184
Лицензия
AGPL-3.0
Последнее обновление на GitHub
4 октября 2026
Категория
Локальные LLM
Тип страницы
Скрытая жемчужина — более короткая страница для менее известного проекта
Официальный сайт
Official site
// как это работает

Как это работает

  1. Install the app

    Get the desktop build for your OS.

  2. Point at a folder

    Choose the messy directory to organize.

  3. Preview proposals

    Review the AI's sort and rename plan.

  4. Apply

    Approve and let it organize, fully under your control.

// возможности

Почему его любят

Content-aware

Understands files, not just filenames.

Local or remote LLMs

Choose private or powerful models.

Preview workflow

Nothing moves without your approval.

User-controlled

You stay in charge of every change.

Cross-platform

Desktop app for major operating systems.

Smart renaming

Names files by what they contain.

Advertisement
// запустите сами

Запустите сами

  1. Step 1 — Clone the repo

    Download the source and move into the project folder.

    git clone https://github.com/hyperfield/ai-file-sorter.git
    cd ai-file-sorter
  2. Step 2 — Check the README

    Every project documents its own setup; start with install requirements.

    cat README.md | head -60
  3. Step 3 — Run it

    Follow the project's launch command — Docker, pip, npm, or a binary release.

    # see README for the exact launch command
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

Will it move files without asking?

No, preview-based workflows mean you approve every change.

What does AGPL-3.0 mean for me?

Commercial use is allowed, but network use of modified versions requires sharing source.

Can it use local models?

Yes, both local and remote LLMs are supported.

Which platforms are supported?

It is a cross-platform desktop app; check releases for your OS.

Does it understand images and PDFs?

Content-aware organization covers file contents; check the docs for formats.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

Локальные LLM

Unsloth

Run and fine-tune LLMs and diffusion models locally — faster training, smaller memory footprint.

★ 77,2 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
Локальные LLM

Ollama

The simplest way to run open language models on your own machine.

★ 182,1 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
Локальные LLM

Cactus

Quantization, kernels, runtime and inference engine for mobiles, wearables, smart home and robots

★ 6,1 тыс. звёздCustom (check repo)
Смотреть руководство →
Локальные LLM

llamafile

Distribute and run LLMs with a single file.

★ 26,2 тыс. звёздUnknown
Смотреть руководство →
Локальные LLM

Koboldcpp

KoboldCpp - Run GGUF AI models locally with a KoboldAI UI. One File. Zero Install

★ 11,9 тыс. звёздAGPL-3.0
Смотреть руководство →
Локальные LLM

exo

Run frontier AI locally.

★ 47,7 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: Локальные LLM

Другие проекты из категории «Локальные LLM» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если ai-file-sorter вам не подходит.

// ещё в категории local-llm

Больше проектов: Локальные LLM

Соседние проекты из категории «Локальные LLM» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к ai-file-sorter — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить ai-file-sorter

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.