// local-llm · sgasser/pasteguard

pasteguard

pasteguard — проект с открытым исходным кодом из категории «Локальные LLM» от sgasser (sgasser/pasteguard на GitHub). У него 761 звезда на GitHub и 40 форков, он распространяется по лицензии Apache-2.0 и последний раз обновлялся на GitHub 25 августа 2026.

AI gets the context.

💎 Скрытая жемчужина★ 761 звезда⑂ 40 форковApache-2.0обновлено авг. 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
sgasser/pasteguard
Звёзды GitHub
761
Форки
40
Лицензия
Apache-2.0
Последнее обновление на GitHub
25 августа 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. Get the code

    Clone sgasser/pasteguard and move into the project folder.

  2. Install dependencies

    Install Node dependencies with npm (or your preferred package manager).

  3. Pick a model

    Choose a local model or add a provider API key.

  4. Start using it

    Run prompts and keep everything under your control.

// возможности

Почему его любят

Anthropic

Integrates with Anthropic's Claude models.

Browser Extension

Lives in your browser as an extension.

ChatGPT

Compatible with ChatGPT-style models.

Claude

Pairs with Claude for its AI features.

Codex

Works with OpenAI's Codex coding agent.

Data Protection

Focused on data protection as a core part of the project.

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/sgasser/pasteguard.git
    cd pasteguard
  2. Step 2 — Install dependencies

    Set up what the project needs to run.

    npm install
  3. Step 3 — Run it

    Start the app — the README has the exact command and flags.

    npm run dev  # or npm start — see package.json
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

What license is it under?

Apache-2.0 licensed — permissive, with a patent grant.

Do I need to pay for an AI model?

The app itself is free; cloud models need your own API key and are billed by the provider. Local models cost nothing to run.

Does my data stay private?

It is designed to keep data on your machine or your server. Check the docs for any optional cloud features.

How hard is it to install?

Clone the repo and run npm install — the README covers the rest.

Where do I get help?

The GitHub repo's issues and discussions are the main support channel.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

Локальные LLM

thClaws

Open source AI agent harness in native Rust - GUI, CLI, webapp from one binary

★ 1,2 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
Локальные LLM

localgpt

Dreaming explorable worlds: local AI assistant.

★ 1,1 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
Локальные LLM

TrustLLM

[ICML 2024] TrustLLM: LLM trustworthiness evaluation across truthfulness, safety

★ 633 звездыMIT
Смотреть руководство →
Локальные LLM

entroly

Cut AI context cost with reversible, byte-exact compression.

★ 472 звездыApache-2.0
Смотреть руководство →
Локальные LLM

Qwen3-Coder

Qwen3-Coder - Alibaba's open code model series for agentic coding, up to 1M tokens of context

★ 16,8 тыс. звёздNOASSERTION
Смотреть руководство →
Локальные LLM

ChatGLM2-6B

Open bilingual (Chinese-English) 6B chat LLM with 32K-context variant and low-memory INT4 inference.

★ 15,5 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 pasteguard 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 pasteguard — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить pasteguard

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