Lotti

您的AI驱动的上下文管理器——一款私密、本地优先的助手，专为您的任务、笔记和音频而设计。

Lotti是一款开源个人助理，通过AI增强的任务管理、音频记录和智能摘要，帮助您捕捉、组织和理解工作与生活中的内容，同时确保您的数据完全由您掌控。

Linux用户，欢呼吧！

Lotti现已在Flathub上架——将AI驱动的个人生产力带到Linux桌面！

博客系列：认识Lotti

一个包含视频演示的多部分博客系列，全面探索Lotti的功能，现已上线！从任务管理到AI驱动的洞察——了解如何在保护隐私的同时掌控您的工作效率。

立即阅读：认识Lotti | 项目背景

目录

• 为什么选择Lotti？
  • 示例用例
• 核心功能
  • AI赋能的智能
  • 全面的跟踪功能
  • 隐私与控制
• AI提供商配置
• 快速入门
  • 安装
  • 测试版
  • 开发
• 文档
• 使用场景
  • 面向开发者
  • 面向知识工作者
  • 面向个人成长
• 贡献
• 技术栈
• 理念
• 许可证
• 致谢

为什么选择Lotti？

大多数AI驱动的工具要求您将个人数据上传并存储在其服务器上，这不仅带来隐私风险，还会导致供应商锁定。而Lotti则采取了不同的方式：

• 完全的数据所有权：您的信息始终保存在您的设备上。当您选择使用云端推理时，可以选择由欧洲托管且无数据保留的提供商。
• 按类别配置AI提供商：您可以根据不同的类别，在OpenAI、Anthropic、Gemini、Ollama（本地模型）或任何兼容OpenAI的提供商之间进行选择。
• 隐私优先的设计：您完全掌控哪些数据会与AI提供商共享——仅在通过您的API密钥进行特定推理调用时才会共享。
• 无供应商锁定：您的数据始终保持可移植性和可访问性，不受任何订阅服务的限制。

示例用例

• 回顾上周的一项任务——查看您最后的笔记、花费的时间以及一段简短的总结。
• 录制一段简短的语音备忘录——稍后它会被转录并转化为待办清单。
• 询问“我在六月份完成了什么？”——即可获得一份带有简要摘要的日期列表。

核心功能

目前，Lotti的AI功能主要集中在任务管理和 productivity 方面。习惯追踪功能已经完全可用，但将在未来的更新中加入AI增强功能。

🤖 AI赋能的智能

• 智能摘要：自动为任务生成摘要，捕捉关键点和进展。
• 音频转录：使用本地Whisper模型（OpenAI的开源权重模型，支持99种语言）或具备音频处理能力的云端提供商，如Gemini Flash/Pro，对录音进行转录。
• 上下文回顾：恢复一项任务时，屏幕上会显示您最新笔记、时间消耗及进展的概览。
• 智能待办清单：将杂乱的语音笔记转化为可执行的检查清单。
• 与您的数据对话：针对任意时间段内的任务、学习成果和成就提出问题。

📝 全面的跟踪功能

• 任务：完整的生命周期管理（未开始、已规划、进行中、阻塞中、已完成、已拒绝）
• 音频录制：捕捉想法、进度记录和随性脑暴。
• 时间追踪：记录在任务和项目上花费的时间。
• 日记条目：书面反思和文档记录。
• 习惯：定义并监控日常习惯和例行程序。
• 健康数据：可从Apple Health等来源导入。
• 自定义指标：跟踪对您而言重要的任何内容。

🔐 隐私与控制

• 仅本地存储：所有数据永久存储在您的设备上，绝不会上传至云端。
• 加密同步：通过**Matrix**实现设备间（桌面/笔记本电脑与手机）的端到端加密同步（需要Matrix账号——自建或公共主服务器）。
• 选择性使用AI：您可以按类别配置不同的AI提供商——对于敏感数据，可以完全使用本地Ollama模型；而在适当的情况下，则可使用最先进的云端模型。
• 您的API密钥：当您选择使用云端AI时，数据仅会在特定的推理调用过程中被共享。请仔细阅读相关提供商的条款和隐私政策，以了解他们如何处理您的数据。
• 符合GDPR标准的选项：提供位于欧洲的AI提供商，这些提供商不保留任何数据，以进一步保障您的隐私。
• 专为本地设备设计：旨在适应本地AI推理成为主流的时代。

AI提供商配置

Lotti支持多种AI提供商，可根据不同类别进行配置：

• 云端提供商：OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini。
• 本地推理：Ollama用于实现完全的隐私保护（需要高性能硬件）。
  • 使用Qwen3（8B）、GPT-OSS（20B/120B）、Gemma3（12B/27B）等本地模型，即可实现完整功能。
  • 结合本地Whisper语音识别模型，可实现100%离线的AI功能。
• 兼容OpenAI的提供商：任何具有OpenAI兼容API的提供商。
• 欧洲选项：符合GDPR标准的托管替代方案。

您可以为生活中的不同方面配置不同的提供商——在工作项目中使用前沿模型，而在个人反思时则完全依赖本地推理来保持隐私。只要硬件足够强大，您就可以完全在本地运行所有功能，无需任何云端依赖。

快速入门

安装

请参阅DEVELOPMENT.md，了解设置和开发流程。

测试版

• 自行构建：适用于iOS、macOS、Android、Linux和Windows。
• iOS/macOS：TestFlight版本现已面向部分用户开放，后续将逐步扩大范围。
• Linux：请参阅**GitHub发布页面**上的tar.gz文件——不久也将通过Flatpak提供。

开发

• 安装 Flutter（安装说明）——推荐使用 FVM；仓库包含 .fvmrc
• 安装依赖：make deps
• 仅限 Linux：安装表情符号字体支持，以正确渲染表情符号：

  # 首先安装 Noto Color Emoji 字体包：
  # Debian/Ubuntu：sudo apt install fonts-noto-color-emoji
  # Fedora：sudo dnf install google-noto-emoji-color-fonts
  # Arch：sudo pacman -S noto-fonts-emoji
  
  # 然后配置 fontconfig：
  ./linux/install_emoji_fonts.sh
  

• 静态分析：make analyze
• 测试：make test • 覆盖率报告：make coverage
• 代码生成：make build_runner • 多语言支持：make l10n
• 本地运行：macOS fvm flutter run -d macos • 其他平台 flutter run -d <device>

详细开发环境搭建请参阅 DEVELOPMENT.md。

文档

入门指南

• AI 入门 —— 设置 Gemini 或 Ollama 以使用 AI 功能
• 基础任务管理 —— 语音转待办事项清单的工作流指南

参考文档

• 手册 —— 如何使用 Lotti
• 背景故事 —— Lotti 的灵感来源与演进历程
• 架构设计 —— 技术设计与 AI 集成
• 隐私政策 —— 我们对您隐私的承诺
• 贡献指南 —— 如何参与贡献及我们的标准

使用场景

对于开发者

• 通过自动上下文恢复跟踪项目进度
• 用可搜索的音频笔记记录决策与经验
• 根据任务数据生成冲刺总结与回顾报告

对于知识工作者

• 利用 AI 驱动的上下文切换保持专注
• 从日常工作中构建可搜索的知识库
• 跟踪时间并跨项目生成报告

对于个人成长

• 监控习惯与健康指标
• 长期反思成就与学习心得
• 持续记录多语言音频日记

贡献

详情请参阅 CONTRIBUTING.md。

技术栈

• 前端：Flutter（iOS、macOS、Android、Windows、Linux）
• AI 集成：支持流式传输的多种提供商，包括 Ollama 提供的 100% 私有本地推理能力
• 音频处理：本地 Whisper（OpenAI 的开源权重模型）或具备多模态音频支持的云服务提供商
• 存储：本地 SQLite，无云端存储
• 同步：基于 Matrix 基础设施的端到端加密同步（需拥有 Matrix 账户）
• 测试：全面的单元测试与集成测试

理念

Lotti 代表了一种不同的 AI 驱动生产力方法：

1. 您的数据归您所有：任何公司都不应拥有您的思想与经历
2. 将 AI 视为工具而非服务：在不被订阅锁定的情况下使用 AI 能力
3. 隐私优先设计：您可以精确选择何时、与谁分享哪些信息
4. 面向未来：专为即将到来的强大本地 AI 时代而构建

许可证

Lotti 采用开源许可，详见 LICENSE。

致谢

特别感谢 Flutter 团队、OpenAI 提供的 Whisper 模型，以及所有相信尊重隐私的 AI 工具的贡献者。

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公开开发中 • 在 GitHub 关注开发进展 • 在 Substack 阅读最新动态

Lotti 快速上手指南

Lotti 是一款开源的本地优先（Local-First）AI 个人助手，旨在帮助用户在完全掌控数据隐私的前提下，通过 AI 增强任务管理、音频记录和智能总结功能。

环境准备

系统要求

Lotti 基于 Flutter 构建，支持以下平台：

• 桌面端: macOS, Windows, Linux
• 移动端: iOS, Android

前置依赖

1. Flutter SDK:
   • 推荐安装 FVM (Flutter Version Manager) 以管理项目指定的 Flutter 版本（仓库包含 .fvmrc 文件）。
   • 安装参考：Flutter 官方安装指南
2. Git: 用于克隆代码仓库。
3. Make: 用于运行项目构建命令。
4. Linux 用户额外要求:
   • 需安装彩色 Emoji 字体支持，否则界面显示异常。
   • Debian/Ubuntu: sudo apt install fonts-noto-color-emoji
   • Fedora: sudo dnf install google-noto-emoji-color-fonts
   • Arch: sudo pacman -S noto-fonts-emoji

安装步骤

1. 克隆项目

git clone https://github.com/matthiasn/lotti.git
cd lotti

2. 安装依赖

使用项目提供的 Makefile 安装所需依赖：

make deps

3. Linux 用户配置字体

如果你在使用 Linux，必须执行以下脚本配置字体：

./linux/install_emoji_fonts.sh

4. 运行应用

根据目标平台选择以下命令启动应用：

• macOS:

  fvm flutter run -d macos
  

• 其他平台 (Windows/Linux/Android/iOS):

  flutter run -d <device>
  

  注： <device> 可替换为 windows, linux, 或具体的设备 ID。

5. (可选) 预编译版本

如果不希望从源码构建，Linux 用户可直接下载 GitHub Releases 中的 tar.gz 文件，或通过 Flathub 安装：

flatpak install flathub com.matthiasn.lotti

基本使用

Lotti 的核心在于“本地存储 + 按需 AI"。以下是极简使用流程：

1. 配置 AI 提供商

首次启动后，进入设置页面配置 AI 后端。Lotti 支持混合模式：

• 云端模型: 输入 OpenAI, Anthropic, 或 Google Gemini 的 API Key。
• 本地模型 (推荐隐私用户): 安装 Ollama，Lotti 可自动连接本地运行的模型（如 Qwen3, Gemma3），实现 100% 离线推理。
• 语音识别: 可选择本地 Whisper 模型或云端音频接口。

2. 创建任务与录音

• 新建任务: 点击 "+" 号创建一个新任务（例如：“编写登录模块”）。
• 录音笔记: 在任务详情页点击录音按钮，口述你的思路或进度。

  示例：对着手机说“今天完成了数据库连接，但遇到了超时问题，明天需要检查防火墙设置。”

3. 生成智能摘要

录音结束后，Lotti 会自动（或手动触发）进行以下处理：

• 转录: 将语音转为文字。
• 提取清单: 自动从杂乱的口述中提取出待办事项（Checklist）。
• 上下文回顾: 当你再次打开该任务时，AI 会生成一段简短的摘要，包含之前的笔记、耗时和进度，帮助你快速进入状态。

4. 数据同步 (可选)

若需在多设备间同步数据，Lotti 使用 Matrix 协议进行端到端加密同步。你需要拥有一个 Matrix 账号（可使用公共服务器或自建 Homeserver），在设置中填入凭证即可开启同步。

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更多详细功能（如习惯追踪、健康数据导入）请参考项目文档 docs/MANUAL.md。