Sidekick

在 Mac 上本地聊天,让 AI 直接读取你的文件回答

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 对话助手 🍴 复刻 146 🐛 待处理 35 👀 关注 26
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 3324
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,MIT许可证,本地运行,无需付费。

项目预览

Sidekick 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类对话助手
开发团队johnbean393
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,MIT许可证,本地运行,无需付费。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Swift
技术栈/模型agentic-ai,agents,ai,ai-agents,aichat,chatbot,deep-research,deepseek,deepseek-r1,gpt-oss,llama,llama4,llm,macos,qwen,qwen3,rag,swift,swiftui
GitHub 星标★ 3324
上线时间2024-10-09 00:00:00
代码更新2026-09-30
仓库体积640.0 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态维护中
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

Sidekick 是一款原生 macOS 应用,让你无需安装任何额外软件,就能在本地与 LLM 对话,并让它基于你 Mac 上的文件、文件夹和网页内容来回答。它由 llama.cpp 驱动,支持 DeepSeek、Qwen、Llama 等主流模型,提供隐私安全、离线可用的 AI 助手体验。核心能力包括:本地化推理、文件与网页上下文理解、智能代理(Agentic AI)支持,可执行深度研究等复杂任务。它解决了云端 AI 带来的数据隐私和网络依赖问题,让个人知识库与 AI 结合更紧密。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 3324

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度:进阶 约 10 分钟 部署方式:本地安装 4 步

环境要求

  • macOS 系统(Sidekick 为原生 macOS 应用)
  • 安装 Xcode(开发者从源码构建时必需)
  • 一个 Apple 开发者团队名称 TEAM_NAME(运行 setup.sh 时需要)
  • 准备好本地 GGUF 模型或 OpenAI 兼容 API(用于对话)

安装与启动步骤

  1. 1查看官方安装指南

    README 的 Installation 章节未给出详细步骤,只指向官网 gettingStarted 文档,请按该文档下载并安装应用。

  2. 2克隆项目仓库

    开发者从源码构建的第一步,README 要求先克隆本仓库到本地目录。

    git clone https://github.com/johnbean393/Sidekick.git
  3. 3切换 Xcode 团队

    在仓库目录下执行脚本,把 Xcode 工程中的开发团队改为你自己的 TEAM_NAME,否则无法签名运行。

    ./setup.sh ABCDE12345
  4. 4在 Xcode 中运行

    打开克隆下来的项目文件,选择运行目标后点击 Run 编译启动 Sidekick。

关键配置

配置项必填说明示例
TEAM_NAME是传入 setup.sh,用于替换 Xcode 项目中的开发团队ABCDE12345

如何确认成功

在 Xcode 中编译运行成功并弹出 Sidekick 主窗口,即表示部署完成。

常见问题

Q:需要联网才能使用吗?

A:不需要。README 说明所有对话都在离线状态下完成,数据保留在本机,隐私安全。

Q:还需要另外安装推理软件吗?

A:不需要。Sidekick 内置 llama.cpp 推理引擎,可直接运行 Qwen3.5 等现代 GGUF 本地模型。

Q:可以用云端模型吗?

A:可以。除本地模型外,Sidekick 也兼容 OpenAI 兼容 API,作为额外的模型选项。

Q:./setup.sh 报错或运行不起来怎么办?

A:通常是 TEAM_NAME 不正确或本机未安装 Xcode。请填写真实的 Apple 开发者团队 ID,并确认已安装 Xcode。

注意事项

  • 普通用户直接按官网 gettingStarted 文档下载安装即可,无需从源码构建。
  • README 未给出模型下载地址、端口或 API 密钥等具体配置命令,请以官网文档为准。
  • 本地推理依赖 GGUF 格式模型,运行时通过内置 llama.cpp 后端加载。

核心亮点

  • 完全本地运行,数据不出设备,隐私安全有保障
  • 原生 macOS 应用,体验流畅,无需安装 Python 等环境
  • 支持读取本地文件、文件夹和网页内容,回答更贴合个人数据

不足之处

  • 仅支持 macOS,Windows/Linux 用户无法使用
  • 本地推理对硬件要求较高,老款 Mac 可能运行缓慢

适用场景

  • 隐私敏感场景:处理机密文档时,用本地 AI 避免数据外泄
  • 离线办公:在无网络环境下,依然能获得 AI 辅助
  • 个人知识管理:让 AI 基于本地笔记、PDF 等文件回答问题

替代项目

Ollama、LM Studio、Jan

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