按事实回答，不藏限制

Sift 是一款面向剪辑师的 macOS 本地 AI 素材检索工具，用中文描述搜索电脑里的图片，也能搜索 PDF 正文并定位页码，结果可直接拖进剪映。素材与索引全部留在本机，不上传云端，采用买断制。

它面向的是素材量大、文件名混乱、又不愿把原片传到云端的剪辑师与内容创作者。

导入素材文件夹建立索引后，在搜索框输入中文描述即可，例如「浅蓝衬衫的男生」「停车场里的车」。

原理是 Chinese CLIP 把图片和查询分别编码成向量再比较相似度，同时保留文件名与路径的字面检索作为优先通道，所以文件名是 IMG_5912.JPG 这类乱码也能找到。整个过程在本机完成。

如果你用 Apple Silicon Mac、素材散在多个文件夹、在意原片隐私、希望一次买断，就适合。如果你用 Windows / Intel Mac、需要检索视频音频、需要云端多人同步或 AI 自动生成图片描述，当前版本不适合。

查看四种方案的完整对比 →

不需要。成品 .app 自带 ONNX Runtime 推理运行时，无需安装 Python、Xcode、Homebrew 或任何第三方依赖，也不需要账号。

中文语义模型可选，未导入时自动降级为文件名与 PDF 正文的字面检索，工具不报错。只有从源码自己编译才需要 Xcode / Command Line Tools。

目前不支持。要求 Apple Silicon（M1 及以上）与 macOS 14 Sonoma 或更新，不通过 Rosetta 运行。Windows、Linux 与 Intel Mac 用户请勿购买。

模型约 720 MB（chinese_clip_image.onnx、chinese_clip_text.onnx、vocab.txt），首次使用向导可在 App 内导入，不随安装包分发。

不装也能用：自动降级为字面检索，只是无法按画面描述搜图。若你先以字面模式建过索引、之后才导入模型，程序会自动为旧图片补算向量，不用手动重建。

不用。打开 App 时会自动加载模型会话并常驻，同时对已记住的文件夹静默做一次增量索引。

每张图的 512 维向量在索引时就算好存进本地数据库；搜索时只编码你输入的那句话，所以查询是毫秒级的。

当前版本是 ad-hoc 签名、尚未公证。首次打开请右键点击 App →「打开」→「仍要打开」，或在「系统设置 → 隐私与安全性」放行一次即可。Developer ID 签名与公证属于后续分发计划，交付邮件会附图文步骤。

不会。它使用 Chinese CLIP 双塔向量做图文相似度匹配，不产出可读的图片描述，也不自动打标签。

它能做到「用描述把相关照片找出来」，做不到「自动写出照片里有什么」。真正的 VLM 自动打标需要另接生成式模型，体积与速度代价都大得多，第一版没做。

含可提取文本层的 PDF 可以全文检索并定位到页码，右侧支持连续滚动预览。

纯图片型扫描 PDF 若没有文本层，当前版本不做 OCR，因此搜不到其中文字；但页面仍会生成缩略图，可整页浏览。

不支持。第一版只处理图片与 PDF，不做视频、音频、字幕检索，也没有云端多人实时同步与账号体系。

在结果网格里直接把缩略图拖到剪映时间线即可，拖拽提供的是本地原文件 URL，也可拖到 Final Cut 或访达；或右键「复制文件」后在目标位置 ⌘V 粘贴。

那是旧版本的行为，已修复。现在清空搜索框会列出素材库全部内容，标题显示「全部素材 · N 项」；点击侧边栏文件夹还能只看该文件夹（含子目录），再点一次或点「全部」返回。

不会。索引库、512 维语义向量与缩略图全部保存在本机 本机应用数据目录，程序没有账号系统，也没有云端同步功能。

本站同样不使用第三方统计脚本、不写 Cookie；购买流程中的订单号与邮箱只保存在你自己的浏览器本地，用于核对，不会自动上传。

重新导入原来的素材文件夹即可重建索引，原文件本身不受影响。当前版本没有云端备份或自动迁移功能，索引与缩略图需要重新生成。

买断制：个人版 ¥199、专业版 ¥499、团队版 ¥1299，首发早鸟价 ¥149 / ¥399 / ¥999。不强制订阅、不联网验证、到期不变砖，提供 14 天全功能免费试用。

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下单后保留订单号，添加微信 shuimo5918 或发邮件核销，12 小时内发送安装包、模型导入指导与激活说明。7 天内未交付可全额退款。

当前为人工发码、信任制授权，暂无 App 内强制许可校验；起步阶段暂不提供增值税发票，可提供收款收据。

因为尚未完成 Apple Developer ID 签名与公证。这是当前最影响体验的一处限制，我们选择如实写明而不是含糊带过。放行一次之后，日常使用与常规 App 无异。