把資訊、工具與對話放在一起。
在共同工作空間裡整理資料、接入功能，讓 AI 透過已授權的工具協助工作，也讓團隊看得見操作脈絡。
- 共同入口整合登入、工作空間、對話與模型供應者設定。
- 按需擴充透過自訂 Plugin 接入介面、資料與服務能力。
- 有依據地協作結合知識檢索、工具紀錄與權限設定，支援問答與任務處理。
03 / AI COMPUTE
想得到，
也能向前一步。
讓工作有入口，
讓任務有人接手，
讓模型有合適的運算空間。
01 / THREE DISTINCT ROLES
各有所長，
一起擴展工作的可能。
把想完成的事交代清楚，
讓下一步開始發生。
從對話開始，接著實際動手。
桌面 AI 助手依工作空間、專案與對話組織任務。簡單工作直接處理，較長的任務則透過計畫、步驟與驗證持續推進。
- 處理實際工作使用檔案、文件、Shell、SSH 與 MCP 工具，在執行審查範圍內操作。
- 保留任務脈絡保存工作狀態與執行結果，支援任務暫停、繼續與取消。
- 配合工作節奏透過排程啟動任務，並為不同對話選擇合適的模型。
為模型找到合適的空間，
也為工作準備好算力。
從選擇模型，到管理運行。
透過管理介面下載與選擇模型、保存啟動配置、啟停模型服務，並查看資源與測試結果。為使用 AI 的工具準備本地運算入口。
- 選擇模型與引擎管理 GGUF 模型；Apple Silicon 另支援原生 MLX 執行引擎與模型。
- 觀察實際運行查看服務狀態、資源使用與生成測試，依硬體與模型調整配置。
- 提供服務入口提供 OpenAI 相容模型 API，可設定存取金鑰與 IP 白名單。
02 / CONNECT WITH PURPOSE
工具接得上，
能力才用得起來。
工作平台、任務助手與模型服務各自承擔不同責任。先從需要的能力開始，再設定彼此能使用的介面。
把工具帶進任務。Agentic Service 提供工作空間、Plugin 與知識；NR-Intern 可透過 MCP 工具協定使用授權能力，推進目標、計畫與操作。
讓模型承接運算。LlamaLoader / Tanpopo 負責本地模型載入、執行配置與資源觀察，透過相容的模型 API，為工作工具提供運算服務。
依使用的客戶端設定模型、端點與金鑰；協作需確認 API、工具呼叫與模型能力相容，並完成連線與授權設定。03 / START FROM YOUR WORK
先讓一件事，
有更好的做法。
讓共同知識更好用。
將專案資料與常用工具整理到工作空間，讓成員透過問答查找資訊，接著使用對應功能。
從 Agentic Service 開始讓重複工作有人接手。
請助手整理文件、比較資料或執行例行檢查；保留計畫與結果，方便確認進度和接續工作。
從 NR-Intern 開始為需求挑一個模型。
在自己的設備上載入模型，測試回應與資源使用，再提供給相容的工作工具使用。
從 LlamaLoader / Tanpopo 開始一定要同時使用三個產品嗎？
不需要。可以單獨建立工作空間、使用桌面助手，或管理本地模型服務。需要協作時，再依各產品支援的介面進行配置。
選擇本地模型後，所有工作都在本地嗎？
本地模型服務負責在所部署的設備執行推論。完整工作是否涉及外部服務，仍取決於選用的模型供應者、工具、資料來源與連線設定。
任何模型都能執行所有任務嗎？
模型的工具呼叫、多模態與上下文能力各有不同，也受硬體與執行引擎影響。應使用實際任務驗證相容性、輸出品質與資源需求。
04 / OPEN KNOWLEDGE, SHARED PROGRESS
支持開源，
讓好方法持續生長。
從公開專案與文件開始，理解工具如何運作。把自己的需求帶進實作，也把使用經驗帶回社群，讓 AI 的應用方式持續累積。
工作空間與工具平台Agentic Service ↗
閱讀架構文件、取得發布版本，了解如何擴充自己的功能。
桌面任務助手NR-Intern ↗探索公開程式碼與使用文件，交流任務執行與工具連接的做法。
本地模型管理LlamaLoader / Tanpopo ↗了解模型管理與執行引擎，參考相容性報告與部署方式。
閱讀與學習 → 實作與驗證 → 回饋與分享
各專案的公開範圍、修改、散布與商用條件，依其授權及發布內容為準。MAKE THE NEXT STEP POSSIBLE
下一件想完成的事，
可以從這裡開始。
從工作需求出發，找到合適的工具、模型與部署方式。