文件禅 FileNeatAI 使用教程

从添加文件夹、写提示词到用本地模型离线整理，一步步教你用 AI 把杂乱的文件整理好。

一、文件整理

把想要整理的杂乱文件放到同一个文件夹里，拖入软件或点击「选择文件夹」。

一次拖入太多文件时速度会变慢，请耐心等待。建议一次不要超过 500 个文件，之后可以基于已有文件夹继续分类整理。

文件整理模式: 选择「复制」或「移动」，默认是复制。建议先用复制整理，确认结果无误后再删除原文件。
基于已有文件夹分类: 先在存储路径里建好想要的分类文件夹，杂乱文件会按这些文件夹对应归类。
文件去重: 勾选后自动去除重复文件。建议提前备份，确认无误后再删除源文件，以免误删。
参考选项: 可多选：内容（以文件内容为主）、类型（文件后缀）、大小、创建时间、文件名。建议一定选上「内容」，分类会更准确。
存储路径: 整理后文件的保存位置，必须选择，否则无法完成整理。
整理模式: 智能分类：由 AI 根据内容自动判断如何分类。
提示词整理：按你写的提示词整理。想让软件听你的提示词，一定要勾选这个选项，否则提示词不会生效。
提示词: 写下你的需求，例如「请根据文档中的地点进行分类」「按文档中的时间进行分类」。随意乱写的提示词可能导致整理失败，可以参考自定义提示词案例。

只有存储路径是必填项，其他选项可以按需设置，也可以保持默认。

AI 会先给出整理方案预览：将创建哪些目录、每个文件来自哪里。确认是你想要的逻辑后点击「执行整理」；不满意可以点击「重新生成」，或返回修改提示词。

整理速度取决于网络和文件大小，过程中不用一直盯着，耐心等待即可。

「智能分类」会由 AI 自动寻找规律进行整理。点击「生成结构汇总表」可得到带文件链接的汇总表格，方便浏览分类逻辑。

默认使用 Kimi 进行分析，也可以在设置里选择 ChatGPT 等其他线上模型。使用线上模型时，文件内容会提交给 AI 平台分析后再归类。

如果你需要保护文件隐私，可以使用本地模型：在「个人设置」中把模型选择为本地模型。

如果要使用百度、阿里云或你自己的 DeepSeek 等平台账号：

API Server：填写平台的 API 地址，末尾不要带斜杠。例如百度为 https://aistudio.baidu.com/llm/lmapi/v3，Kimi 为 https://api.moonshot.cn/v1。
API Key：在对应平台自行开通后填写。
模型名：例如 deepseek-r1。模型名必须和平台上的完全一致，并且账号要有该模型的使用权限。很多报错都是模型名填错造成的。

填写后点击「保存」即可使用。

多模态 AI 能同时理解文字、图片等多种信息。默认的文本大模型只能分类文档，配置多模态 AI 后就可以整理图片和视频。下面以豆包（火山方舟）为例：

浏览器打开火山引擎控制台，搜索「火山方舟」并进入控制台。
点击左侧「API Key 管理」，创建一个新的 API Key。
回到软件，在个人设置中打开「多模态 AI」设置窗口，填写：
- API 地址：https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3
- API 密钥：上一步获取的 Key
- 模型名称：doubao-seed-1-6-vision-250815
先勾选「启用多模态 AI 图片识别」，再点击「保存设置」。

本地模型出错大多是模型名填错了。在命令行运行 ollama list 就能看到准确的模型名。

使用本地模型时，图片分类有两种模式：

文字提取型：先用 OCR 提取图片中的文字，再交给本地模型识别分类。需要安装 Tesseract，安装时勾选 Chinese (Simplified) 中文语言包。

安装后在个人设置的「Tesseract 路径」里填写 tesseract.exe 的完整路径。例如安装在 D:\Program Files\Tesseract-OCR，就填写 D:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe，然后点击保存。
视觉分析型：使用本地视觉模型 llava 识别图片，运行 ollama run llava 安装。FileNeatAI 会自动检测是否已安装该模型，安装成功后即可使用。

文档：md、txt、pdf、ppt、pptx、html、docx、xlsx。
图片：jpg、jpeg、png、gif、svg、webp。

图片分类模式只在使用本地模型时生效，分为上文介绍的「文字提取型」和「视觉分析型」。使用线上模型时，会直接由 AI 识别图片。

充值后理论上没有数量限制，但建议少量多次整理，每次约 100 个文件。