DownloadOpsDeck
负责内容产品设计、交互设计与 AI 协作开发
项目介绍
DownloadOpsDeck 是我为自己做的一件 macOS 小工具。面对不断积累的下载文件和创作素材，我把查看、判断和归档集中到一个工作台，减少日常整理中反复找文件、切换目录的操作。
项目起于 2026 年 1 月的探索。我借助 Codex 把需求变成原型，自己推敲界面与操作逻辑，在使用中发现问题，再继续修改。对我来说，这是一次“手搓工具”的实践：把身边具体的不便，变成真正能用的功能。
- ←→切换素材
- Space快速预览
- 1–9归档至预设目录
工作台设计
交互设计以连续的键盘操作为核心：左右切换素材，空格调用 macOS 原生 Quick Look，数字键将文件送到预设目录。查看、判断与归档顺着同一套操作完成，减少鼠标往返和窗口切换。
工作台结构示意
待处理文件队列
选择当前要整理的文件
本地分析
文件信息与整理建议
当前文件
Quick Look 预览入口
目标目录
浏览可用目录
常用目标快捷投递
把文件送到常用位置
围绕一个文件，完成一次判断
上方队列保持处理进度，中间查看当前文件，左侧提供本地分析，右侧浏览目标目录。需要看清内容时，直接调用 Quick Look，再决定移动、复制、跳过或移入废纸篓。
把高频目的地放在手边
常用文件夹固定在底部，可分别设置为数字键对应的归档目标。浏览到一个文件，按下对应数字即可投递；稳定的槽位与拖拽操作相互配合，让重复整理形成顺手的节奏。
整理流程
单个文件可以直接判断与投递；面对成批素材，则先把规则转成一份可检查的计划，再由用户决定是否执行。
批量整理流程
队列
选定待整理文件
选择规则与目标
明确整理方式
可选 AI 整理建议
AI 不直接执行
- 用户主动触发
- 受限元数据
- AI 整理建议
- 本地校验
校验后进入本地计划预览
本地计划预览
检查变更内容
用户确认
决定是否执行
执行与事务记录
保留操作记录
先看清计划，再批量执行
按类型、日期或自定义规则生成整理计划，逐项显示动作与目标。确认后，系统再次核验源文件与路径，再执行文件变更，减少预览期间状态变化带来的误操作。
AI 提建议，控制权留在本地
日常分析使用本地规则。需要 AI 时，由用户主动发起，仅发送受限元数据，默认不含文件名与绝对路径。AI 分析建议供用户判断和投递；AI 批量整理建议则经本地校验，生成预览后再确认执行。
把恢复能力纳入操作设计
文件移动保留持久撤销记录，批量整理提供独立的回滚流程；重启时先核对未完成事务。不同操作采用各自的恢复方式，例如移入废纸篓的文件仍通过 Finder 恢复。
开发迭代
从自用需求出发，先做出能够完成整理的小工具，再逐步补齐批量操作、AI 建议和异常恢复。
2026.01 · 自用需求与探索
从文件积压、预览与归档不顺手的问题出发，尝试用 Codex 辅助搭建小工具，把零散操作组织成一条连续的工作流。
2026.02 · 原型落地
形成队列、分析、预览、目录与快捷投递的五区工作台。现有源码与首次提交保留了这一阶段的开发记录。
2026.08 · 持续完善
进一步完善 SwiftUI 工程、批量预览、可选 AI 建议、目录授权与事务恢复。当前仍处于 Alpha 阶段，后续继续围绕实际使用和兼容性改进。
Conclusion
这件小工具让我积累了从发现需求、设计交互，到借助 AI 实现并持续修改的完整经验。效率提升也变得具体：常用目录留在手边，文件可以连续查看，成批操作先看计划，再统一执行。
它也是我对工具型 Agent 的早期探索：让 AI 的判断接入本地工作流，帮助完成实际任务。与 Hermes Agent 的工具调用能力相联系，这个项目关注的是从建议走向可执行的操作；在文件整理中，执行仍由用户明确触发。
后续会继续关注真实使用中的摩擦：哪些建议需要反复修改，哪些批量计划容易被误解，哪些恢复提示还不够清楚。把这些反馈带回下一轮迭代，让小工具更贴近自己的工作节奏。