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有以下需求的可以看看我的：
1. 多租户，部署完可以给老婆，女朋友一起用，数据独立。
2. 纯私有化 docker 部署，轻量，用的 sqlite
3. 内置轻量的笔记，随手记点东西
4. 内置 keep screen on 功能（需要 https ）
5. 导入标准的 chrome exported bookmark html 文件


https://github.com/wallace921029/vela

@beyondstars 当时没想这么多，哈哈哈，主要我的用的是 ubuntu ，对其他的不是很熟，接触的也不多。真有需求的可以 fork 一个改个名字就行~

@StevenRCE0
是的，Warp 也好 Ghostty 也好我都用过，主要是我自己比较喜欢用原生的 terminal ，不太喜欢折腾，最后还是回到了原生的怀抱，足够的轻量、干净。
然后因为我最近频繁的需要在 windows 和 macOS/ubuntu 上切换我的环境，而我个人又只熟悉 linux 的命令，所以就萌生了这个想法。没有想太多的需求，就只是想解决一件事情，就是在工作的时候，一些小问题不想反复的打开 AI 软件问命令该怎么写，来打断我的工作流，除此之外没有任何想替代什么软件或者复杂的功能，仅仅解决这个单一的需求。
甚至我的想法是即使到了服务器里面，也可以安装一个 ash ，只要用完后直接 ash reset 来清空配置，就行了,下次还可以继续用。

没有安装任何插件，用着用着挺好，我配置的是 qwen3.8-max 模型。😀

开通了 40+的。
配合 claude pro / gemini pro / bailian token plan 139 套餐来用。通常我只用旗舰模型，当 5 hours quota / weekly quota 满了，我就会用 github copilot pro+ 补上，直到上面某个订阅的又可以用了。

支持一下：
https://local.ai/wallace921029/invite

你要从正经的角度来说，我也赞同你的观点。

因为类似 dgx spark 这种东西，说实话，部署一个 120b 左右的模型，说实话也就干点杂活，但凡是正经的做点事情，效果很差，而真正需要干活的例如医院，其实自己都有部署自己的算力集群，可以部署更大的模型，做到 100%离线。

在和 nvidia 线下交流会的时候，我冒犯的问了 nvidia 员工这个困扰我很久的问题，我很想知道 dgx spark 这种个人/边缘算力机器的东西到底是干什么的？你们的目标是谁？或者真正的 typical 场景是什么？
他倒也坦诚的表示，这东西的定位其实就是很模糊和小众，其实本质上就是当年疫情的时候，在美国很多离线办公的人，公司买来配给员工的，现在其实也不是他们主要的销售产品。

现在这台 dgx spark 搞了个 frp ，已经被我拿来做物理云服务器了，挺不错。然后跑了个 qwen3.6-35b 的模型，用来整理一些文档，仅此而已。

一群连 AI 都做不过的人，现在开始苛求所谓的 AI 味，来维持作为人最后的尊严？

我以为对开发而言 AI 解决的是工程化的效率问题，而不是整体看有么有 AI 味。
所谓 AI 有 AI 味，人有人味，这本身不就是正常的事情吗？无聊至极。

学习各种姿势。