lotti
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本应用为开源项目，仅供学习研究，请遵守其开源协议。
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清晨，你打开 Lotti，回顾昨晚随口说的那句"明天要记得约牙医"——AI 助手已经自动为你创建了任务，提醒时间设在上午 10 点。而这一切，都发生在你自己的设备上，服务器永远只能看到加密后的密文。
这不是科幻场景，这是 Matthias 正在维护的真实项目——Lotti。
应用图标，由作者原创设计
Lotti 的诞生，源自作者 Matthias 对家人数字生活的观察与焦虑。他希望妻子和孩子们有一款真正私有的日志工具，记录工作、追踪时间、管理任务，但不需要把数据交给任何第三方。
2019 年起步时，Lotti 还只是一个简单的跨平台日志应用。随着 AI 浪潮到来，Matthias 将其逐步演化为"AI 助手团队"——每个类别可以绑定一个专属 AI 智能体，它们阅读你记录的内容，主动提议下一步行动，最终由你批准修改。
用作者的话说："服务器永远只看到密文（servers only ever see ciphertext）。"
Lotti 不是一个单一功能的工具，它将四种能力深度整合：
支持文字、语音、图片附件。语音记录后，自动调用 Whisper 或 Voxtral 进行本地语音转文字，转录结果保存在本地 SQLite 数据库（Drift 框架）中。
内置完整的任务管理功能，支持分类、子任务、优先级、时间追踪。可以和日志条目双向关联——你记录的某次讨论可以直接生成一条待办事项。
健康类别的习惯追踪支持与 Apple Health / Google Health Connect 打通，自动读取步数、睡眠、心率等数据。
Lotti 健康分类界面，支持与健康数据应用打通
这是 Lotti 最具差异化的功能。每个类别可绑定一个 AI 智能体，Agents 会：
快速接入 Google Gemini，只需一分钟
AI 提供商支持：
| 提供商 | 特点 | 适用场景 |
|---|---|---|
| Gemini（云端） | 快速接入，功能完整 | 不想折腾配置的用户 |
| Ollama（本地） | 完全离线，隐私优先 | 高隐私需求，需 32GB+ RAM |
| Voxtral（本地） | 本地语音转文字 | Apple Silicon Mac |
| Alibaba Qwen | 长上下文，多模态 | 中文用户，多模态需求 |
Lotti 基于 Flutter + Dart 开发，支持五大平台：
| 层级 | 技术选型 |
|---|---|
| UI 框架 | Flutter 3.47+ |
| 状态管理 | Riverpod + Freezed |
| 本地数据库 | Drift（SQLite） + ObjectBox（向量嵌入） |
| 端到端加密 | Vodozemac（Matrix Olm 协议 Flutter 实现） |
| 加密同步 | Matrix 协议 |
| 语音识别 | Whisper（本地）+ Voxtral（本地） |
| 地图 | flutter_map + OpenStreetMap |
| AI 推理 | Gemini SDK / Ollama / 本地模型 |
Lotti 分类管理界面，支持自定义分类与图标
Lotti 的隐私保护不只是"说说而已"，而是通过底层技术保证：
Linux（Flathub）
flatpak install flathub com.matthiasn.lotti
macOS / Windows：从 GitHub Releases 下载官方构建版本。
Android：从 GitHub Releases 下载 APK 安装，或从 F-Droid 获取。
AIza... 开头）在 AI Settings 中不添加任何 Provider，或将所有类别指向本地 Ollama + Whisper，Lotti 变身为零联网的本地工具，适合极高安全环境。
| 维度 | 评分 | 说明 |
|---|---|---|
| 代码质量 | ⭐⭐⭐⭐ | 结构清晰，Riverpod 状态管理规范，Drift 数据库设计合理 |
| 文档质量 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 每个功能都有配套截图，11 种语言手册，deterministic fixture 保证文档不漂移 |
| 测试覆盖 | ⭐⭐⭐⭐ | Codecov 集成，Glados 属性测试，integration_test 覆盖主要流程 |
| AI 框架集成 | ⭐⭐⭐⭐ | 同时支持云端（Gemini）和本地（Ollama、Whisper），覆盖主流场景 |
| 隐私保护 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 端到端加密、本地推理可选，架构层面而非策略层面的隐私保证 |
Lotti 并不是完美的，对以下用户可能存在门槛：
Lotti 代表了一种新兴的 AI 应用哲学：AI 作为个人管家的延伸，而不是数据收割机。
在 AI 应用普遍"先把数据拿到再说"的当下，Lotti 用 Matrix 端到端加密和本地推理能力，证明了隐私与智能并不矛盾。2024-2025 年，随着 Ollama 本地模型的成熟和 Whisper 的轻量化，越来越多开发者开始探索"AI 本地化"的可行路径——Lotti 是这条路上的一个成熟范本。
GitHub Stars 持续稳定增长，Discord 社区活跃，Flathub 下载量可观，说明确实存在一批对"隐私优先 AI 应用"有真实需求的用户群体。
一句话总结：Lotti 是当前市面上将隐私保护、AI 助手、任务管理、日志追踪整合得最好的开源应用之一，适合愿意为数据主权付出一定技术学习成本的用户。