My 6~7 Brain — إدارة المعرفة مع أولوية الخصوصية

المشكلة

يغرق المحترفون المعاصرون في المعلومات — رسائل بريد، ملاحظات اجتماعات، أفكار، مهام ورسائل موزّعة عبر عشرات التطبيقات. استرجاع ما تحتاجه يكلّف وقتاً وإحباطاً. تَعِد أدوات الذكاء الاصطناعي الحالية بحلّ، لكنها تتطلّب إرسال كل بياناتك الشخصية إلى السحابة. وهذا ليس خياراً للمستخدمين الحريصين على الخصوصية.

الحل

إن My 6~7 Brain تطبيق iOS بأولوية الخصوصية يسجّل كل أفكارك وملاحظاتك وذكرياتك ويجعلها قابلة للبحث بذكاء — بالكامل على الجهاز، دون أن يغادر بايت واحد إلى خوادم خارجية.

• طرق تسجيل متعددة: اكتب، أو املِ صوتياً عبر التفريغ الصوتي، أو اربط بريدك وتقويمك — يجتمع كل شيء في مكان واحد.
• ذكاء اصطناعي على الجهاز: البحث الدلالي ومحادثة الذكاء الاصطناعي يعملان محلياً على iPhone عبر Core ML و MLX Swift (Phi-4-mini / Llama 3.2). بياناتك لا تغادر جهازك أبداً.
• رسم بياني للمعرفة: يكتشف التطبيق تلقائياً الروابط بين أفكارك ويعرضها بصرياً، لترى أنماطاً كنت ستفوّتها لولا ذلك.
• رؤى أسبوعية: ملخّصات مُولّدة بالذكاء الاصطناعي لمزاجك وإنتاجيتك والمواضيع المتكرّرة — دون أي جهد منك.
• منظومة Apple: تطبيق Apple Watch للتسجيل السريع، وعناصر واجهة للشاشة الرئيسية وشاشة القفل، ومزامنة iCloud وحماية Face ID / Touch ID.

النتائج

ما الذي يجعل هذا المشروع مميزاً

• الخصوصية بالتصميم: دون أي تنازلات — جميع نماذج الذكاء الاصطناعي تعمل محلياً على الجهاز عبر إطار Core ML من Apple.
• تطوير تطبيق متكامل: من المفهوم وتصميم تجربة المستخدم إلى تنفيذ Swift 6 / SwiftUI، بما في ذلك تطبيق Apple Watch وعناصر الواجهة.
• تكاملات معقّدة: Gmail و Outlook و EventKit و iCloud/CloudKit — كلها مترابطة في تجربة سلسة.
• نموذج ذكاء اصطناعي قابل للتوسّع: يمكن للنظام العمل على الجهاز (وضع الخصوصية) أو عبر API (الوضع السحابي)، بحسب تفضيل المستخدم.

Architectuur

Volledig op het apparaat: er wordt geen backend gebruikt voor AI-verzoeken. SwiftData slaat aantekeningen, taken en herinneringen lokaal op; bij het starten van de app laadt de MLX Swift-runtime een gequantiseerd taalmodel (Phi-4-mini of Llama 3.2) in het geheugen. Semantisch zoeken en de knowledge graph worden ontwikkeld met behulp van embeddings die ook op het apparaat zelf worden berekend, zodat het niet nodig is om content naar een server te sturen.

Modelkeuze

Bewust gekozen voor kleine, gequantiseerde open-source modellen in plaats van een cloud-API zoals GPT. De privacygarantie van de app houdt in dat er geen gegevens het apparaat mogen verlaten, waardoor de afmetingen van het model beperkt zijn tot wat er op de Neural Engine van een iPhone past. Dit is een weloverwogen afweging: iets lagere kwaliteit vergeleken met een grootschalig cloud-model, maar voldoende voor semantisch zoeken en het samenvatten van persoonlijke notities. Voor gebruikers die meer waarde hechten aan kwaliteit dan aan privacy is een optionele cloud-modus beschikbaar via API.

Kosten & latency

• Geen API-kosten per gebruiker in de standaardmodus: het model draait lokaal na een eenmalige download tijdens installatie, dus de kosten per extra gebruiker zijn vrijwel verwaarloosbaar.
• Het modelbestand, enkele gigabytes groot, wordt eenmalig gedownload en lokaal opgeslagen.
• Het eerste keer laden van het model bij app-start kost ongeveer 2 tot 3 seconden; daarna is semantisch zoeken binnen 1 seconde mogelijk (zie Resultaten).

Lessons learned

Een vroege MLX-integratie met een omvangrijker model (7 miljard parameters) leidde tot geheugenproblemen op oudere iPhones. Overschakelen naar modellen met 3 tot 4 miljard parameters verhielp dit zonder merkbare afbreuk aan de gebruikservaring. De optionele cloud-modus is later geïntroduceerd voor gebruikers die kwaliteit belangrijker vinden dan strikte privacy, met een duidelijke keuze in de app in plaats van een verborgen instelling.

Concept — cijfers ter illustratie, nog te verifiëren tegen het daadwerkelijke project vóór publicatie.