저자는 지저분한 다운로드 폴더를 관리하기 위해 slothsort라는 도구를 만들었습니다. slothsort는 Ollama를 통해 로컬 오픈 가중치 AI 모델인 Gemma 3 4B를 활용하여 파일을 분석합니다. 각 파일에 대해 새로운 폴더 위치와 사람이 읽을 수 있는 이름을 지능적으로 제안합니다. 이 도구는 기본적으로 드라이 런(dry run)으로 작동하므로, 사용자의 명시적인 확인 없이는 파일이 이동되지 않습니다. 한 번의 명령으로 실행 취소 기능이 있어 사용자는 slothsort가 수행한 모든 변경 사항을 되돌릴 수 있습니다. 새로운 이름에 접미사를 추가하여 기존 파일을 덮어쓰는 것을 방지하도록 설계되었습니다. slothsort는 또한 현재 다운로드 중이거나 최근에 수정된 파일을 지능적으로 건너뜁니다. AI의 제안은 캐시되어 후속 실행 시 성능을 최적화합니다. 이 도구는 CPU를 활용하여 강력한 GPU 없이도 작동하도록 점진적으로 성능이 저하됩니다. 민감한 사용자 데이터를 클라우드로 업로드하는 것을 방지하여 개인 정보를 보호하며, 파일은 로컬 컴퓨터에 그대로 유지됩니다. slothsort는 읽을 수 있는 텍스트가 없는 파일의 이름을 정리하여 효율성을 높입니다. 파일 스캔, 분석 및 이름 변경 전체 프로세스를 자동으로 실행하도록 예약할 수 있습니다. 이 프로젝트는 개인 정보 문제나 반복적인 비용 없이 복잡한 작업을 로컬에서 실행하기 위한 오픈 소스 AI의 가치를 강조합니다.