把一个AI专家团队装进我的旧笔记本里不要钱还超好用

今天给大家介绍一个很牛的 AI 产品，竟然可以在自己本地 Mac 电脑上直接部署，完全实现了断网运行，叫做 Libra。现在很多大厂的产品也都会设计本地模式，但实测一下就知道目前纯 local 场景下能做到 Libra 这样的专业级体验的基本没有。

它专注于专业文档处理，支持从逻辑结构、内容撰写到排版美化的全流程优化，输出质量媲美人工专家。

我这里总结了它的三大特色：

专业级文档生成，各种专业文档都能轻松驾驭

支持断网运行，方便又安全，而且无限免费使用

本地部署方法，日常 Mac 电脑就能运行

Libra 有两种运行模式，混合模式与本地模式

混合模式需要联网，会消耗账号的 Token，与其他在线的 AI 大模型区别不大。而本地模式就厉害了，在断网的情况下，依然可以正常使用，既方便又不要钱，还解决了数据安全和隐私问题。

Libra 这波操作简直是神到离谱。就连互联网大 V 池建强老师也发文推荐了，这个口碑没得说呀～

软件下载也方便，直接访问这个地址就行，https://www.greenbit.ai

目前只支持 Mac 电脑哦

下面来跟着萝卜哥一起看看实战案例。

基础模式

对于一些简单场景，我们可以直接使用基础模式，生成的文档，又快又好。

技术专业文档

现在的 AI 发展这么快，其实底层就是几大模型框架支撑着，比如 Transformer 就是非常流行的一个架构。

我们来快速写一篇关于 Transformer  论述的文档。我正在撰写一篇关于‘基于Transformer架构的自然语言处理模型在情感分析任务中的应用’的文献综述。请帮我生成这篇综述的初稿框架，需要包含：1. 引言（研究背景和意义）；2. Transformer模型核心原理简介（自注意力机制）；3. 经典模型回顾（如BERT, GPT系列）；4. 近三年该领域的主要研究进展和不同方法的对比；5. 当前研究存在的挑战和未来可能的研究方向。要求逻辑层次分明，引用格式请使用APA 7th。

这个需求需要非常专业的专项技能才能完成，如果是一个不熟悉该领域的人，估计光是查资料都要几天的时间。

我们来看看 Libra 直接生成的文档情况

生成的完整文档如下

可以看到整篇文章并不长，属于一篇非常典型的入门科普型文章。

而且文章整体的行文节奏，也很好的遵循了提示词要求的，它按照 为什么重要（引言） -> 核心技术是啥（自注意力） -> 经典模型有哪些（BERT/GPT） -> 最近大家在干嘛（近三年进展） -> 还有啥没解决（挑战与未来） 的顺序写，逻辑线特别清楚，读起来很顺畅。

文章开头的引言和结尾的未来挑战都加了引用式的短句，让文章显得很完整，而不只是干巴巴的技术堆砌。

总的来说，这篇文章作为文献综述初稿框架，还是非常合格的。

职业发展文档

再来看一个个人职业规划的文档，毕竟现在 35 岁甚至 30 岁危机太多了，怎么规划自己的职业生涯，也是越来越重要了。

比如现在有如下一位 35 岁的主任医师简历，根据该简历，让 Libra 来帮忙撰写一份职业发展规划。

请为一名35岁、就职于一线城市三甲医院、刚晋升为主治医师的临床外科医生，撰写一份未来五年的《个人职业发展与能力提升规划书》。规划书需具备专业性和前瞻性：现状分析（SWOT）： 分析该医生在临床技能（优势）、科研能力（弱势）、医院平台资源（机会）和行业内卷（挑战）等方面的现状。发展目标（SMART原则）：临床方向： 明确主攻的亚专业领域（如微创机器人手术），并设定未来五年内独立完成高难度手术的数量目标。科研方向： 计划以第一作者身份发表SCI论文2篇，并成功申请一项省级或国家级自然科学基金。影响力建设： 争取在国内专业学术会议上进行口头报告1-2次。行动计划： 为实现上述目标，制定详细的时间表，包括参加国内外学术会议、报名参加高级手术技能培训班、与基础研究团队建立合作等具体步骤。资源需求： 列出需要医院或科室支持的资源，如研究经费、设备使用权限等。整篇文章需要参考桌面文件夹“简历”当中的文档进行规划

我这里直接把文档作为参考资料投喂给 Libra

生成的完整文章如下

这篇职业规划文档，精准抓住了当事人的晋升短板，临床和中文论文很强，但是没有 SCI 论文，没有国家/省级基金。

根据这项短板，精准规划了技术路径，从腹腔镜到机器人。

而且这个技术路径是根据当事人的技术专长来制定的， 可以说这条路径就是当今医生晋升的黄金路径，规划得非常正确。

通过上面的两个本地案例可以看出，即使是在基础模式、完全断网的模式下，其生成的文档质量还是非常高的，可以与很多在线大模型相媲美，这个真的太强了，萝卜哥从来没有想过，有一天竟然可以在自己的笔记本上用上这么强悍的大模型。

增强模式

下面来看几个较为复杂的场景，我们选择使用增强模式来进行处理

比如我们本地有一些保密级别很高的文件，这个时间就可以利用 Libra 的断网离线运行模式以及增强模式，进行更复杂的本地内置工具链调用进行数据处理。

既保证了信息数据的安全，又能够极大程度的完成我们所需的复杂任务。

医疗科研

在医疗领域，很多文档都是高度保密的，如果我们使用在线大模型，私密性是没有办法保证的，这个时候离线大模型产品就是最佳选择。

我本地桌面这里有四个文档如下，让 Libra 来直接读取，并帮我生成完整的实验报告。

我正在撰写一篇科研论文的‘引言’和‘讨论’部分。请读取我本地桌面上‘课题组’文件夹中的这4个文件。任务：撰写文献综述： 帮我生成一段引言（Introduction）。要求：综述文献1和文献2中关于‘靶点A’的已知功能，并指出文献3中‘药物B’的现有研究局限性。整合我的发现： 帮我起草**讨论（Discussion）**部分的初稿。要求：把我我的实验笔记.docx中的核心猜想（即药物B可能通过一个新路径影响靶点A）作为本研究的重大发现进行阐述，并与三篇文献的结论进行对比。高度隐私： 我的实验笔记是未发表的（Unpublished Data），是课题组的生命线，其隐私安全高于一切。必须确保100%在本地电脑上完成这项工作。

因为我们这里使用的文档是比较隐私的，所以为了保证文档内容的安全性，我们选择本地模式，并且切断了网络，以此来确保所有的数据都存留在本地。

增强模式下，Libra 会先生成一个智能体提示词，在征求我们的意见之后，就会按照智能体的结构进行文档输出了。

完整文档如下

这篇报告的核心价值不是文献综述，而是 文献批判 。它完美地执行了一个科研的黄金流程： 总结已知，戳破错误，提出新解 。

其最核心在于那个 重大发现 ：药物 B 可能不是直接靶向的，而是通过一个 环境驱动型 的新路径（即调节细胞内的氧化还原状态），来 间接 影响靶点 A。

整体来说，这是一份极为出色的科研分析报告。它完美的展示了如何从看似矛盾的文献和原始的实验数据中，通过严谨的逻辑推理和批判性思维，提炼出一个具有高度价值的、可被验证的科学假说。

最最重要的是，Libra 生成的文档不仅专业性强大，数据还完全遵循了我本地的文件内容

比如在实验笔记文档中提到的两点线索，都在 Libra 生成的文档中有所体现，并且成为后续研究的关键论据。

企业管理

对于企业内部的一些材料，也是需要隐私保护的，我们也使用增强模式来试试

这次我在本地桌面的文件夹当中放了三篇绝密的 pdf 文件，现在让 Libra 来基于这些文件直接给老板写一份演讲稿。

我需要为即将到来的行业峰会准备一份CEO的演讲稿。请读取我本地桌面‘CEO办公室’文件夹中的三个内部文件。要求：核心思想： 演讲稿的主题是‘AI时代的行业变革’。必须确保核心论点与公司2026-2028三年战略规划-绝密.pdf中定义的‘AI赋能实体’和‘数据资产化’两大战略方向完全一致。语言风格： 演讲稿的口吻和用词，需要贴合CEO近期内部讲话稿.docx中的那种充满信心和前瞻性的风格。合规审查： 确保文稿中规避了公关部-敏感词列表.txt中提到的所有词汇。绝对安全： 公司的战略规划是最高机密，在任何情况下都不能离开我的电脑。请在离线模式下帮我生成这份演讲稿。

完整文档

这篇文档最大的优点是，它虽然谈的是“AI、数据”这种宏大叙事，但 通篇都在用具体的数字（KPIs）来支撑 ，并不是空谈。最后还用了两个附录（KPI 指标表、智能工厂试点报告）来把最核心的数据拍在桌上，这让整个宏大的变革显得非常扎实、可信，而不是空喊口号。

这篇文档同样很好的遵循了本地文档资料的内容，没有出现任何不必要的幻觉，这才是我们最需要达到的效果。

在已有本地资料的情况下，在严格遵循资料的前提下，最大限度的发挥 AI 大模型的组织整理能力，以此来弥补个人在语言组织和文档编写方面的不足，这就是 Libra 带给我们的惊喜！

混合模式

前面两组案例都是本地断网模式下的运行结果，下面我们来看看混合模式、联网情况下的生成效果。

比如有一名中学老师想要制作一个教学文案，那么就完全可以使用混合模式来进行，使用在线的大模型，同时还能联网搜索相关资料，弥补自己本地资料不足的缺点。

在智能体执行的过程中我们观察日志，可以看到 Libra 会自行联网搜索相关资料

虽然我们的需求描比较简单的，但是 Libra 可以完全理解，并且自行到网络上检索相关资料，整理到自己的文档当中，这份文档真的很全面。

最开头就是中华历史的发展时间轴，从远古时期到明清，按照不同阶段来表示。

然后还展示了中华远古的神话故事，盘古开天辟地、三皇五帝的传说等等

最惊喜的就是还真的有各种图表，一篇文档在图表的加持下，就会显得丰富和专业很多。

写在最后

在以前萝卜哥也经常用 AI 大模型来帮忙润色文章，甚至直接写文档，但是很多时候，大模型产出的文章还是不够专业，对于很多专业性强的领域文档，根本无能为力。