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AI File Sorter 1.9.2 herunterladen

Haben Sie es satt, sich durch unübersichtliche Ordner zu wühlen? Lassen Sie AI File Sorter mit sichererem Sortieren, eindeutigeren Dateinamen, intelligenteren Kategorieregeln und Änderungen helfen, die zuerst überprüft werden, sodass Sie die Kontrolle behalten.

In schnellem C++ mit einer modernen Qt-Oberfläche entwickelt, kann AI File Sorter Ihre Dateien vollständig offline analysieren und nutzt dabei integrierte lokale Modelle wie Gemma 3 4B IT, Gemma 1.1 7B und Mistral 7B – kein Internet erforderlich. Version 1.9.2 ergänzt intelligentere Kategorie-Whitelists, Dateivorschauen im Überprüfungsfenster, sicherere rekursive Scans, die erkannte Projektordner überspringen, benutzerdefinierte visuelle Modelle, konfigurierbaren Modellspeicher sowie verbesserte Barrierefreiheit und Zuverlässigkeit.

Wählen Sie einen Ordner aus, und die App schlägt Kategorien, Unterkategorien und aussagekräftigere Namen vor, bevor etwas geändert wird. Sie kann unterstützte Bilder, Screenshots, Dokumente und Medienmetadaten verstehen, während rekursive Scans vermeiden, Dateien innerhalb erkannter Entwicklungs- und Kreativprojektordner zu verschieben. Verwenden Sie Bild‑nur- oder Dokument‑nur‑Modi, um einen Durchlauf zu fokussieren, oder starten Sie mit der Trockenlauf‑Vorschau, um genau zu sehen, wohin Dateien verschoben würden.

Wählen Sie Ihre Plattform unten, um loszulegen – egal ob Sie Cloud-Power oder vollständige lokale Kontrolle bevorzugen, Sie sind abgedeckt. Remote-Sortierung verwendet Ihren eigenen OpenAI- oder Gemini-API-Schlüssel oder einen kompatiblen Endpunkt, während lokale Text- und Visualmodelle vollständig offline für mehr Privatsphäre laufen.

Chaotischer Ordner, der in geordnete Ordner organisiert wurde

Warum AI File Sorter?

  • lokale visuelle Bildanalyse für Bilddateien, mit Gemma 3 4B IT als Standard-Backend

    Die App kann lokale visuelle Modelle verwenden, um Bilder zu verstehen, Screenshots und UI-Aufnahmen intelligenter zu behandeln und nützliche Kategorien oder Dateinamen vorzuschlagen, ohne Bilder hochzuladen.

  • Intelligentere Kategorie‑Whitelists mit kategorie‑spezifischen Unterkategorien

    Erstellen Sie fokussierte Kategorielisten, bei denen jeder Hauptordner eigene erlaubte Unterordner haben kann, sodass eine Dokumentenbereinigung und eine Bildbereinigung nicht dieselben Unterkategorienregeln teilen müssen.

  • Dateivorschauen im Überprüfungsfenster

    Dateien in der Vorschau anzeigen, während vorgeschlagene Kategorien und Namen geprüft werden, sodass es leichter fällt, die richtigen Änderungen zu bestätigen, ohne zwischen Fenstern hin- und herspringen zu müssen.

  • Schutz für Projektordner für sicherere rekursive Scans

    Beim Scannen von Unterordnern vermeidet AI File Sorter das Umordnen erkannter Unity-, Unreal-, Godot-, Blender-, Git- und gängiger Quellcode‑Projektordner, in denen das Verschieben von Dateien ein Projekt beschädigen könnte.

  • Dokumentinhaltsanalyse für PDFs, Office-Dateien und gängige Textformate

    Anstatt sich nur auf Dateinamen zu verlassen, kann AI File Sorter unterstützte Dokumente lesen, um bessere Sortier- und Benennungsvorschläge zu machen.

  • Lokales Lernen aus genehmigten Überprüfungen sowie Cache- und Zurücksetzwerkzeuge

    Genehmigte Kategoriesentscheidungen können als lokale Hinweise in zukünftigen Läufen wiederverwendet werden, und die Einstellungen enthalten Werkzeuge, um Caches zu löschen oder das gelernte Verhalten zurückzusetzen, wenn Sie einen sauberen Zustand wünschen.

  • Reine Umbenennen-Abläufe mit vorgeschlagenen Dateinamen und klaren Statuslabels für Umbenannt / Umbenannt & Verschoben

    Verwenden Sie den Nur-Umbenennen-Modus, wenn Sie klarere Dateinamen ohne Verschieben der Dateien wünschen, mit Überprüfungskennzeichnungen, die genau zeigen, was geändert wurde.

  • Optionale metadatenbasierte Dateinamenvorschläge für unterstützte Audio- und Videodateien

    Bei Mediendateien können verfügbare Metadaten dabei helfen, aussagekräftigere Dateinamen zu erstellen, bevor Sie die Änderungen genehmigen.

  • Umschalter für Nur-Bild- oder Nur-Dokument-Verarbeitung, um Läufe zu fokussieren

    Beschränken Sie einen Durchlauf auf Bilder oder Dokumente, wenn Sie eine schnellere, gezieltere Aufräumaktion für einen bestimmten Dateityp wünschen.

  • Optionale Suffixe mit Bild-Erstellungsdatum für zeitbezogene Kategorien

    Wenn Bilddaten verfügbar sind, können Kategorien Datumsangaben enthalten, damit Fotordner später leichter durchsucht werden können.

  • Systemkompatibilitätsprüfung, die hilft, das beste LLM für deine Hardware zu wählen

    Die App prüft Ihr Gerät und schlägt Modelloptionen vor, die zu Ihrer verfügbaren Hardware passen, anstatt Sie raten zu lassen.

  • Benutzerdefinierte API-Endpunkte im LLM-Selector für lokale Server oder selbst gehostete Gateways

    Richten Sie die App auf Ihren eigenen kompatiblen Endpunkt, wenn Sie Modelle lokal oder über ein privates Gateway ausführen.

  • Der Fortschritt wird fortlaufend gespeichert, sodass lange Läufe gegen Unterbrechungen abgesichert sind

    Lange Sortieraufträge speichern den Fortschritt während der Verarbeitung, wodurch das Risiko verringert wird, Arbeit zu verlieren, falls die Ausführung unterbrochen wird.

  • Reiner Vorschau-Dry-Run mit Von/Zu-Tabelle, damit nichts bewegt wird, bevor du zustimmst

    Überprüfen Sie zuerst die vorgeschlagenen Quell- und Zielpfade und entscheiden Sie dann, ob Sie die Verschiebungen anwenden möchten.

  • Persistentes Undo: mache den letzten Sortiervorgang auch nach dem Schließen rückgängig, dank gespeicherter Plan-Dateien

    Die Rückgängig-Informationen werden auf der Festplatte gespeichert, sodass Sie die zuletzt angewendete Sortierung auch nach dem Schließen der App rückgängig machen können.

  • Bring deinen eigenen OpenAI- oder Gemini-API-Schlüssel für entfernte LLMs mit; wähle jedes ChatGPT- oder Gemini-Modell

    Verwenden Sie Cloud-Modelle nur mit Ihren eigenen Schlüsseln, damit Sie die Kontrolle über Anbieter, Modellwahl und Kontonutzung behalten.

  • Fügen Sie benutzerdefinierte lokale Text‑ und visuelle Modelle hinzu und wählen Sie, wo Modell‑Dateien gespeichert werden

    Laden Sie unterstützte lokale Modelle schnell herunter, verwenden Sie Gemma 3 4B IT bei Bedarf sowohl für Text‑ als auch für Bild‑Workflows wieder, fügen Sie eigene lokale Modelldateien hinzu und speichern Sie Modell‑Downloads an dem Speicherort, den Sie bevorzugen.

  • Wechsle zwischen den Modi More Refined und More Consistent

    Wählen Sie "More Refined", wenn Sie spezifischere Top‑Level‑Ordner wünschen, oder "More Consistent", wenn ähnliche Dateien unter beständigeren übergeordneten Kategorien verbleiben sollen.

  • Verwenden Sie modellabhängige Kategoriesprachen und sortieren Sie Überprüfungs‑Einträge nach Dateinamen, Kategorien oder Unterkategorien

    Verwenden Sie Kategorie‑Sprachoptionen, die vom ausgewählten lokalen Modell abhängen, und ordnen Sie die Überprüfungstabelle in der Reihenfolge, die das Prüfen am einfachsten macht.

  • Bessere Barrierefreiheit und klarere Fortschrittsmeldungen

    Verbesserte Beschriftungen und Fortschrittsansagen machen die App mit Screenreadern und bei längeren Analysevorgängen leichter nachvollziehbar.

  • Mehr Oberflächensprachen plus lokalisierten Quick Start und einen In-App-FAQ-Link

    Verwenden Sie lokalisierten Oberflächentext und erhalten Sie schneller geführte Hilfe mit eingebautem Quick Start und FAQ-Einstiegen über das erweiterte Sprachangebot.

  • GPU-Beschleunigung über CUDA, Vulkan und Metal mit intelligenterer Backend-Auswahl

    Kompatible NVIDIA-, AMD-, Intel- und Apple-Hardware kann die Verarbeitung lokaler Modelle beschleunigen, und neuere Releases verbessern die Backend-Wahl und die Startzuverlässigkeit.

  • Sicher und privat: Deine Daten bleiben auf deinem Rechner

    Die lokale Verarbeitung hält Dateien und Modellanalysen auf Ihrem Computer, es sei denn, Sie wählen ausdrücklich einen entfernten Anbieter.

  • Plattformübergreifend und Open Source: verfügbar für Windows, macOS und Linux (siehe GitHub)

    Die App ist auf den gängigen Desktop-Plattformen verfügbar, und der Quellcode kann auf GitHub eingesehen oder zu ihm beigetragen werden.

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