AI File Sorter 1.7.3 ya está disponible

Categorización más fiable entre idiomas

Un problema recurrente con los modelos locales no es la comprensión, sino la consistencia. El mismo concepto puede expresarse de forma ligeramente distinta según el contexto o el idioma. En 1.7.3, la categorización se realiza ahora en una forma interna canónica (inglés) y solo después se traduce al idioma seleccionado.

Esto conduce a:

• categorías más estables entre ejecuciones
• menos deriva al cambiar de idioma
• menos casi duplicados causados por diferencias de redacción

IA local que se mantiene en la tarea

Los LLMs a veces devuelven resultados que son demasiado verbosos, con un formato extraño o "interpretados creativamente." Esto ya se manejaba en la mayoría de los casos, pero ciertos casos límite aún podían afectar los resultados. En 1.7.3, la canalización de categorización se ha endurecido:

• mejor gestión del presupuesto de prompts
• análisis de salida más estricto
• extracción de categoría/subcategoría más fiable

El resultado no es una "IA más inteligente", solo un comportamiento más predecible.

Ejecuciones largas más resistentes

Los sistemas de archivos no siempre están perfectamente "limpios": algunas carpetas pueden no ser legibles, algunos archivos pueden estar bloqueados, algunas rutas pueden comportarse de forma inconsistente. En 1.7.3, los escaneos recursivos tienen esto en cuenta, de modo que:

• se omiten subcarpetas problemáticas
• para que el resto de la ejecución continúe

Así, un único caso límite ya no interrumpe un trabajo de ordenación completo.

Actualizaciones automatizadas y específicas del sistema operativo

El sistema de actualizaciones se ha refinado:

• manejo de actualizaciones separado para Windows, macOS y Linux
• mejor alineación con el empaquetado específico de la plataforma
• en Windows, las descargas del instalador se pueden verificar antes de su ejecución

Mejoras de estabilidad (del tipo silencioso)

Varias mejoras menores reducen la fricción con el tiempo:

• manejo más seguro de las etiquetas de categoría en caché
• manejo del tiempo de ejecución en macOS más robusto para backends de IA locales
• mejoras en el empaquetado y en las dependencias en todas las plataformas

Ninguna de estas es, estrictamente hablando, una característica claramente visible, pero hacen que el sistema funcione de manera más consistente.