My 6~7 Brain — Gizlilik öncelikli bilgi yönetimi

Sorun

Modern profesyoneller bilgiye boğuluyor — e-postalar, toplantı notları, fikirler, yapılacaklar ve mesajlar onlarca uygulamaya dağılmış durumda. İhtiyacınız olanı yeniden bulmak zaman ve hayal kırıklığı maliyetine yol açar. Mevcut AI araçları bir çözüm vaat ediyor, ancak tüm kişisel verilerinizi buluta göndermenizi gerektiriyor. Gizliliğine önem veren kullanıcılar için bu bir seçenek değil.

Çözüm

My 6~7 Brain; tüm düşüncelerinizi, notlarınızı ve anılarınızı yakalayan ve akıllıca aranabilir hale getiren gizlilik öncelikli bir iOS uygulamasıdır — tamamen cihaz üzerinde, harici sunuculara tek bir byte bile gitmeden.

• Birden fazla yakalama yöntemi: yazın, ses transkripsiyonuyla konuşun veya e-postanızı ve takviminizi bağlayın — her şey tek bir yerde bir araya gelir.
• Cihaz üzerinde AI: semantik arama ve AI sohbeti, Core ML ve MLX Swift (Phi-4-mini / Llama 3.2) aracılığıyla iPhone'unuzda yerel olarak çalışır. Verileriniz cihazınızdan asla ayrılmaz.
• Bilgi grafiği: uygulama, fikirleriniz arasındaki bağlantıları otomatik olarak keşfeder ve görsel olarak gösterir; böylece aksi takdirde kaçıracağınız desenleri görürsünüz.
• Haftalık içgörüler: ruh halleriniz, üretkenliğiniz ve tekrarlayan temalarınız hakkında AI tarafından oluşturulan özetler — hiç çaba harcamanıza gerek kalmadan.
• Apple ekosistemi: hızlı yakalama için Apple Watch uygulaması, Home & Lock Screen widget'ları, iCloud senkronizasyonu ve Face ID / Touch ID güvenliği.

Sonuçlar

Bu projeyi özel kılan şey

• Tasarım gereği gizlilik: taviz yok — tüm AI modelleri Apple'ın Core ML çerçevesi aracılığıyla cihaz üzerinde yerel olarak çalışır.
• Eksiksiz uygulama geliştirme: konsept ve UX tasarımından Swift 6 / SwiftUI uygulamasına kadar, Apple Watch uygulaması ve widget'lar dahil.
• Karmaşık entegrasyonlar: Gmail, Outlook, EventKit ve iCloud/CloudKit — hepsi kusursuz bir deneyimde bir araya getirildi.
• Ölçeklenebilir AI modeli: sistem, kullanıcının tercihine bağlı olarak hem cihaz üzerinde (gizlilik modu) hem de API aracılığıyla (bulut modu) çalışabilir.

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.