O que é o AI File Sorter?
O AI File Sorter é um aplicativo de desktop que sugere categorias, subpastas e nomes mais claros para os arquivos de uma pasta que você seleciona, e os move ou renomeia depois da sua confirmação. O README o descreve como uma ferramenta multiplataforma para organizar e renomear arquivos com base no conteúdo; o código-fonte é aberto sob a licença AGPL-3.0.
Em vez de depender apenas de regras fixas, segundo o README ele combina as sugestões do modelo com listas de permissão opcionais, resultados semelhantes recentes e as suas decisões de revisão aprovadas. O rodapé do site indica a HF Studio como publicadora.
Onde obter
O AI File Sorter é instalado como qualquer programa de desktop: instalador ou versão portátil para Windows, imagens de disco para macOS e pacotes para Linux, todos na página oficial de download.
Windows
- Onde obter:
- Instalador ou versão portátil para Windows 10 ou superior na página de download
Windows (Store)
- Onde obter:
- Microsoft Store; segundo a página de download, sem suporte a CUDA, a aceleração com Vulkan funciona
macOS
- Onde obter:
- Imagens de disco para Apple Silicon (M2 a M5, e M1) e Intel na página de download; não são assinadas com um certificado da Apple, então aprove uma vez
Linux
- Onde obter:
- Pacotes para Debian, Ubuntu, Fedora, Rocky e Arch na página de download
Site
- Onde obter:
- filesorter.app
Política de privacidade
- Onde obter:
- Não há página no site; uma declaração de uma frase está vinculada na página da Microsoft Store
Código-fonte
- Onde obter:
- github.com/hyperfield/ai-file-sorter
Versão analisada: v1.9.2, publicada em 14 de agosto de 2026 segundo a versão do GitHub; a página da Microsoft Store mostra a mesma data de atualização. A versão do GitHub não lista arquivos para baixar, então os instaladores vêm do site, da Store e do SourceForge. Não é preciso terminal; compilar a partir do código-fonte exige uma cadeia de ferramentas C++ e o Qt 6.
Requisitos
O README, as perguntas frequentes e o site não documentam um mínimo de RAM nem de VRAM para os modelos locais; os valores que existem descrevem o aplicativo e o uso opcional da GPU.
Sistema operacional
- O que dizem as fontes:
- Windows 10 versão 1809 ou superior segundo a página da Microsoft Store; versões para macOS e Linux na página de download. O README diz que as compilações do macOS a partir do código-fonte miram o Apple Silicon com macOS 15 ou superior, enquanto a página de download também oferece imagens de disco para M1 e Intel
Memória
- O que dizem as fontes:
- A página da Store informa 750 MB como mínimo e 1 GB recomendado para o próprio aplicativo; nenhum valor é dado para rodar os modelos de linguagem
GPU
- O que dizem as fontes:
- Opcional. CUDA 12.x para NVIDIA ou Vulkan 1.2 ou superior, mais Metal em hardware Apple; o aplicativo recorre à CPU. Segundo o README, 8 GB ou mais de VRAM dão uma experiência mais fluida, enquanto 4 GB costumam significar descarregamento parcial ou retorno à CPU
Análise de imagens
- O que dizem as fontes:
- Segundo as perguntas frequentes, uma GPU dedicada com cerca de 6 GB ou mais de memória de vídeo acelera bastante a leitura de imagens, e na CPU pode ser muito mais lento
Modelos
- O que dizem as fontes:
- Baixados na caixa de diálogo «Select LLM» para uma pasta de armazenamento que você pode mudar; os tamanhos dos downloads não aparecem nas páginas lidas
Teste de hardware
- O que dizem as fontes:
- Um «System compatibility check» integrado mede uma carga pequena e sugere um modelo local para o seu computador
Esses valores vêm do projeto e da página da Store; a PromptQuorum não mediu o uso de memória nem a velocidade em nenhum hardware.
Como começar
Estes passos seguem a dica «Safe First Run» do README; a PromptQuorum não os executou.
- 1Instale o aplicativo
Why it matters: Baixe a versão para o seu sistema na página de download; no macOS, aprove uma vez o aplicativo sem assinatura em «Privacidade e Segurança». - 2Escolha um modelo
Why it matters: Abra Settings e depois «Select LLM» e baixe um modelo local, ou informe no lugar disso a sua própria chave da OpenAI ou do Gemini, ou um endpoint personalizado. - 3Teste primeiro com uma cópia pequena
Why it matters: Copie de 20 a 50 arquivos para uma pasta temporária, selecione-a, marque as opções desejadas e clique em Analyze. - 4Revise e depois aplique
Why it matters: Confira as categorias e os nomes sugeridos, execute a simulação se quiser, clique em Confirm & Sort e use Edit e depois «Undo last run» se mudar de ideia.
Principais recursos
Cada item abaixo vem do README, das perguntas frequentes ou do site; a PromptQuorum não testou nenhum deles.
- Categorização. Uma categoria e, opcionalmente, uma subcategoria por arquivo, no modo «More refined» ou «More consistent», com listas de permissão nomeadas em que cada categoria principal pode ter suas próprias subcategorias permitidas.
- Renomeação. Nomes sugeridos para imagens e documentos, e nomes montados a partir de tags incorporadas para áudio e vídeo, como year_artist_album_title.mp3; um modo só de renomear deixa os arquivos onde estão.
- Segurança. Uma tabela de revisão com pré-visualização dos arquivos, uma simulação que mostra os caminhos de origem e destino, um plano de desfazer salvo e uma proteção de pastas de projeto que ignora projetos Unity, Unreal, Godot, Blender, Git e de código-fonte comuns.
- Memória. Um cache SQLite local e um armazenamento separado das suas decisões aprovadas, ambos com ferramentas de limpeza e redefinição em Settings.
- Pastas. Pastas locais, pastas de nuvem sincronizadas, unidades externas e compartilhamentos de rede montados; com um NAS, você primeiro atribui uma letra de unidade no Windows ou monta o compartilhamento no Linux e no macOS.
- Idiomas. Os idiomas da interface incluem alemão, francês, espanhol, coreano e chinês simplificado; o idioma das categorias e dos nomes depende do modelo, e o Gemma 1.1 7B só entende inglês.
- Extensão do Windows. Um complemento opcional e pago do menu de contexto na Microsoft Store inicia limpezas a partir do Explorador de Arquivos.
Recursos de IA e onde eles rodam
Um modelo de linguagem lê os nomes dos arquivos, o contexto das pastas e, onde há suporte, o conteúdo dos arquivos, e propõe a categoria e o novo nome; o modelo pode ser local ou remoto.
- Modelos de texto locais. Gemma 3 4B IT, Gemma 1.1 7B e Mistral 7B são opções integradas, e você pode registrar o seu próprio arquivo GGUF; eles rodam em um runtime llama.cpp incorporado.
- Documentos. Os formatos PDF, Word, Excel, PowerPoint, OpenDocument e texto simples são lidos e repassados ao modelo selecionado; os arquivos antigos .doc, .xls e .ppt não têm suporte.
- Imagens. Dois backends visuais integrados, Gemma 3 4B IT como padrão e LLaVA 1.6 Mistral 7B, cada um exigindo um arquivo de modelo e um arquivo mmproj correspondente; modelos visuais personalizados funcionam da mesma forma.
- Áudio e vídeo. Só os metadados incorporados são usados; as perguntas frequentes dizem que vídeos inteiros não são enviados a um modelo de visão.
- Opções remotas. ChatGPT com a sua própria chave da OpenAI, Gemini com a sua própria chave, ou um endpoint personalizado compatível com a OpenAI, como LM Studio, Ollama ou um gateway; segundo o README, as chaves ficam no config.ini local do aplicativo.
- Aprendizado. As decisões aprovadas são reaproveitadas como dicas em execuções futuras; segundo o README, isso não treina nem altera o modelo.
Fluxo de dados e privacidade
O README diz que, com um modelo local, seus arquivos, nomes de arquivo, imagens e metadados ficam no seu computador, nenhuma telemetria é enviada e uma conexão com a internet só é necessária para um modelo remoto. O cache de categorização é um banco SQLite local ao lado do config.ini, que guarda caminhos de pastas, nomes de arquivo, categorias e nomes sugeridos.
Se você escolher a OpenAI, o Gemini ou um endpoint personalizado, os dados vão para esse serviço sob a sua própria conta, e a política dele se aplica. O único texto de privacidade encontrado para o próprio aplicativo é uma declaração de uma frase vinculada na página da Microsoft Store: ela diz que nenhum dado pessoal é coletado, armazenado ou transmitido e que todo o processamento fica no dispositivo.
📌Nota: Estas são declarações do projeto, não resultados de auditoria. O site não tem página de privacidade, e a declaração de uma frase não menciona a opção de modelo remoto, as notificações de atualização nem os downloads de modelos. O README diz que um cache guarda nomes de lugares obtidos a partir dos dados de GPS das fotos, mas não qual serviço faz essa consulta. A PromptQuorum não inspecionou o tráfego de rede.
Para quem serve
- Pessoas com uma pasta de downloads, digitalizações ou capturas de tela transbordando que querem aprovar linha a linha as pastas e os nomes sugeridos.
- Usuários preocupados com privacidade que preferem um modelo local e podem reservar espaço em disco para os arquivos de modelos.
- Donos de unidades externas ou de arquivos em NAS que os montam primeiro e organizam em lotes pequenos.
O que não conseguimos verificar
- Qualidade e velocidade. A precisão das sugestões, o tempo de execução e o efeito de hardwares diferentes não foram testados.
- Necessidades de hardware. As páginas lidas não trazem um mínimo de RAM para os modelos locais nem os tamanhos de download dos modelos.
- Desfazer. O README descreve «Undo last run» como um esforço razoável que ignora conflitos e arquivos alterados; não foi testado.
- Privacidade. Existe apenas uma declaração de uma frase; veja Fluxo de dados e privacidade.
- macOS. As compilações não são assinadas pela Apple, e as versões do macOS compatíveis diferem entre o README e a página de download.
- Licenças dos modelos. As licenças dos modelos disponíveis para download não foram analisadas.
Concorrentes e alternativas
O diretório tem outras duas ferramentas locais de arquivos e imagens com análise, e nenhuma delas renomeia e move arquivos do mesmo jeito.
Hyperlink (Nexa AI)
- Plataformas:
- Windows, macOS
- Preço / licença:
- Grátis / Proprietária
- Diferença principal:
- Pesquisa os seus arquivos locais e responde a perguntas sobre eles, em vez de renomeá-los ou movê-los
Artigos sobre Hyperlink (Nexa AI) (1)
- Hyperlink (Nexa AI) Review: On-Device File SearchAtualizado 12 de setembro de 2026
PixlStash
- Plataformas:
- Windows, macOS, Linux
- Preço / licença:
- Grátis / GPL-3.0
- Diferença principal:
- Gerenciador de biblioteca de imagens com marcação e busca por IA local; cobre apenas imagens
Artigos sobre PixlStash (1)
- PixlStash Review: Self-Hosted Image Library Manager with Local AI TaggingAtualizado 17 de outubro de 2026
Confirme o preço, a licença e as plataformas atuais de cada app na própria página dele.
Perguntas frequentes
O que acontece se eu fechar o AI File Sorter antes de confirmar?
Nenhum arquivo muda, porque a análise apenas prepara sugestões. Segundo as perguntas frequentes, os resultados salvos podem ser reaproveitados quando você analisa a mesma pasta de novo.
Posso usá-lo com Ollama ou LM Studio?
Sim, pela opção de endpoint personalizado compatível com a OpenAI; segundo as perguntas frequentes, o Ollama é acessado pelo seu servidor local, geralmente em localhost:11434, e o LM Studio precisa de um modelo com visão para imagens.
Ele consegue ler PDFs digitalizados?
Ainda não. Segundo as perguntas frequentes, PDFs digitalizados, formados só por imagens, precisam antes de OCR com outra ferramenta; o suporte a OCR está planejado.
Onde ficam as configurações e os modelos?
As configurações ficam em %APPDATA%\AIFileSorter no Windows, em ~/Library/Application Support/AIFileSorter no macOS e em ~/.config/AIFileSorter no Linux; os modelos baixados ficam em uma pasta llms separada, que pode ser movida.
Ele fica rodando em segundo plano?
Não. As perguntas frequentes o descrevem como uma ferramenta em lote que você abre, executa, revisa e fecha, e dizem que não há modo de baixo consumo nem limitação em segundo plano.
Veredicto
O AI File Sorter é um jeito gratuito e com atualizações ativas de obter sugestões revisáveis de pastas e nomes para arquivos bagunçados, com um modelo local como padrão e uma função de desfazer documentada. Em contrapartida, as fontes não dão nenhum valor de RAM para os modelos locais, PDFs digitalizados e detecção de duplicatas não têm suporte, as compilações do macOS não são assinadas, a única declaração de privacidade tem uma frase e nenhuma das afirmações de qualidade pôde ser verificada aqui. Ele serve para quem quer organizar uma pasta em lotes pequenos e revisados; quem precisa de funcionamento offline garantido deve confirmá-lo com o próprio monitoramento de rede.
Fontes
- Site do AI File Sorter — páginas de recursos, download, preços, perguntas frequentes e registro de alterações, verificadas em 28 de outubro de 2026.
- AI File Sorter no GitHub — README, notas de versão e atividade de commits, verificados em 28 de outubro de 2026.
- AI File Sorter na Microsoft Store — requisitos do sistema, data de atualização e declaração de privacidade, verificados em 28 de outubro de 2026.