北京
一个叫 SlothAI 的开源项目，把「偷懒」做成了产品逻辑。它不调用云端 API，不订阅会员，整个前端打包下来不到 40 KB，跑在自己电脑上，断网也能用。
作者给它的定位是「离线、本地优先的网页伙伴」，面向的是那些被日常琐事耗光精力的人：被 Slack 消息淹没的开发者、写腻了客套邮件的学生，以及只想合上电脑睡一觉、却还有一堆事悬在脑子里的人。
六个小工具，各管一摊杂活
SlothAI 把「费脑子的杂事」拆成 6 个微工具，每个只干一件事：
- TL;DR Machine：把长邮件和文章压成 2–3 条要点，省掉读废话的时间。
- Ghost Writer：把零散要点变成语气合适的完整邮件或消息。
- The Decider：直接给出有理由的选择，终结「吃什么」式的反复纠结。
- Lazy Planner：把压得人喘不过气的待办清单，重排成带休息间隙的松弛日程。
- Bedtime Story：离线生成睡前故事，帮人离开屏幕放松下来。
- Smart Reply：一次给出 3 条可直接发送的回复——随意、正式、俏皮。
引擎在本地，模型可换
AI 部分完全跑在 Ollama 上。这是一个开源框架，能在消费级 CPU 和 GPU 上直接运行量化后的开放权重 GGUF 模型。项目默认用 Meta 的 Llama 3.2（3.2B / 1B），这款模型针对边缘设备和低延迟指令跟随做过优化。
Ollama 支持的其他开放模型也能开箱即用：Mistral、Gemma 2、Phi-3、Qwen 2.5。SlothAI 会通过 /api/tags 自动检测本机已安装的模型，放进一个下拉框里，点一下就能切换。
响应不是等全文生成完再显示。项目用异步生成器读取 Ollama 的 /api/chat 接口，按 NDJSON 逐块解析，token 实时写进页面，配一个闪烁光标，像打字机一样往外吐字。
界面用纯 CSS 自定义属性手写，玻璃拟态风格，响应式网格布局，支持快捷键——Ctrl+Enter 生成，Esc 取消，还有复制到剪贴板。
为什么非要本地跑
作者给出的理由很直接：要总结私人邮件、起草敏感的工作消息、规划日常安排，就不该把个人生活数据传到别人的云服务器上，那里可能被记录，也可能被拿去训练第三方模型。用开放权重模型，数据不出自己的笔记本。
离线能力是另一层。闭源 API 一旦断网或上了飞机，软件就变成一块砖；本地推理不需要网络，权重存进 SSD 之后，在没网的小屋里照样能生成睡前故事、写邮件。
成本上，闭源 API 意味着速率限制、信用卡和按 token 计费的焦虑。本地模型的推理成本是 0 美元，跑 10 个 token 还是 10 万个 token，月底都不会冒出账单。
还有可替换性：老笔记本想换更小的 0.5B 模型，换；想要特定领域的微调模型，拉下来就行。所有提示词都在 app.js 里，可以直接改。
省下来的时间账
作者算了一周里实际省下的脑力：
- 起草例行邮件：8 分钟 → 15 秒（Ghost Writer）
- 追完 50 条消息的 Slack 长串：5 分钟 → 10 秒（TL;DR Machine）
- 决定晚饭或周末安排：10 分钟以上的反复权衡 → 5 秒（The Decider）
- 整理乱成一团的明日待办：15 分钟 → 20 秒（Lazy Planner）
按这个算法，每天能省下超过 45 分钟。作者更看重的是另一件事：它消掉了开始做事的微小摩擦和拖延。
技术上，这个项目刻意保持「零框架负担」：没有构建步骤，纯 HTML5、CSS3 和现代原生 JavaScript；没有 React、没有 Vite、没有 node_modules；总体积不到 40 KB，加载快、启动即时，直接从磁盘就能打开。
本地跑起来只要三步：克隆仓库后执行 python -m http.server 3000，再执行 ollama run llama3.2，然后打开 http://localhost:3000。
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