Epicenter：开源、本地优先的个人智能工作空间最新版

Epicenter 是一个正在演进的开源应用生态系统，致力于构建一个完全由用户掌控的本地智能工作环境。它的核心理念是：

你的数据，属于你；你的模型，由你选择；你的工具，彼此协作。

此前以 Whispering 之名广为人知的转录工具，现已正式升级为 Epicenter Whispering，并成为 Epicenter 生态系统中的首个成员。

为什么需要 Epicenter？

当前的 AI 工具大多各自为政：

• 转录工具保存音频记录，但聊天助手无法访问
• 助手知道你的偏好，但转录器无法利用这些上下文
• 数据分散在云端，格式封闭，难以整合或迁移

Epicenter 旨在打破这一孤岛，通过统一的数据存储结构，让所有工具共享同一份“记忆”。

统一数据模型：一个文件夹，全部掌控

Epicenter 生态中的所有应用（Whispering、Assistant 等）都将数据存储在本地文件夹中，格式为：

• 纯文本文件（Markdown、JSON 等）
• SQLite 数据库（结构化记录）

这意味着：
✅ 可用 grep 全局搜索
✅ 可在 Obsidian、VS Code 等任意工具中打开
✅ 可 Git 版本控制、同步到 NAS 或私有云
✅ 数据永不上传，完全私有

当前工具

Epicenter Whispering（原 Whispering）

• 一键转录：按下快捷键 → 说话 → 获取文字
• 本地优先：所有音频处理在本地，转录结果存入统一数据目录
• 模型自由：支持 OpenAI、Anthropic、Ollama 等任意 LLM/语音模型（需自备 API 密钥或本地服务）
• 跨平台：macOS / Windows / Linux 原生支持

Epicenter Assistant（重建中）

• 正在开发：一个驻留在你数据文件夹中的本地 AI 助手
• 上下文感知：启动后自动读取 Whispering 的转录历史、笔记等，提供个性化回答
• 协作设计：未来可反向为 Whispering 提供语言模型优化建议（如术语纠正、说话人识别）

生态协同：工具之间会“对话”

Epicenter 的真正力量在于工具间的无缝协作：

• 当你首次启动 Epicenter Assistant，它会自动发现你已在 Whispering 中配置的：
  • LLM API 密钥
  • 本地模型路径（如 Ollama）
  • 音频转录设置（语言、格式等）
• 助手可直接引用某次会议转录内容回答问题：
  

  “上周三讨论的项目截止日期是什么时候？”

• 反过来，Whispering 也可利用助手的聊天历史，优化专有名词识别（如项目名、人名）

这种协同在封闭系统中几乎不可能实现。

如何开始使用？

1. 下载安装：
   从 GitHub Releases 获取对应平台安装包：
   • macOS：.dmg（Apple Silicon / Intel）
   • Windows：.msi 或 .exe
   • Linux：.AppImage / .deb / .rpm
2. 配置模型：
   首次运行 Whispering 时，按向导设置语音模型（可选云端或本地）
3. 数据位置：
   所有数据默认保存在：
   • macOS：~/Library/Application Support/epicenter
   • Windows：%APPDATA%\epicenter
   • Linux：~/.config/epicenter