SlothSync ordnet Aufgaben mit Hilfe von Gemini in kleine Schritte
SlothSync verwandelt unübersichtliche To-do-Listen in wenige kleine nächste Schritte und lagert weniger dringende Aufgaben gesondert aus. Die Open-Source-Anwendung entstand im Rahmen der Hacktoberfest Open-Source AI Challenge und setzt auf Gemini.
Hacktoberfest Open-Source AI Challenge Woche 3: Slow and Steady Einreichung 🦥
Dies ist eine Einreichung für die Hacktoberfest Open-Source AI Challenge Woche 3: Slow and Steady
SlothSync verwandelt eine unübersichtliche Liste von Aufgaben und Verpflichtungen in ein paar kleine nächste Schritte sowie eine Liste mit Aufgaben, die warten können. Die Anwendung richtet sich an alle, deren Kopf voll ist und die Hilfe dabei brauchen könnten, wo sie anfangen sollen.
Repository: https://github.com/rohini-ray/SlothSync.git
SlothSync ist ein kleiner Python-Webserver mit einer Browser-Oberfläche. Das Backend liest den Gemini API key aus.env und sendet die Aufgabenliste zur Erstellung eines strukturierten Plans an Gemini. Der Browser speichert den Entwurf und den letzten Plan im lokalen Speicher.
Die Anwendung und ihr Planning-Prompt sind Open Source, sodass jeder einsehen und verändern kann, wie sich der Planner verhält. Ich habe Gemini für hosted inference gewählt, um die Einrichtung einfach zu halten und kein lokales Model-Runtime zu erfordern.
Es gibt einen Kompromiss: Aufgabenlisten werden an Googles Gemini API gesendet, und die Anwendung benötigt einen API key sowie eine Internetverbindung. Diese Version verwendet kein Open-Weight-Modell und führt keine Inference offline aus, erfüllt also diesen Teil des Challenge-Briefs nicht. Der API key bleibt in der Backend-.env-Datei und wird nicht im Browser offengelegt.
SlothSync wurde entwickelt, um den Aufwand zu reduzieren, eine Aufgabenansammlung zu sortieren und Prioritäten zu setzen. Ich habe die eingesparte Zeit noch nicht gemessen, daher nenne ich keine konkrete Zahl.
Automatisch übersetzt. Das Original auf Englisch ist unten aufklappbar.
Original (Englisch) anzeigen
Hacktoberfest Open-Source AI Challenge Week 3: Slow and Steady Submission 🦥
This is a submission for the Hacktoberfest Open-Source AI Challenge Week 3: Slow and Steady
SlothSync turns a messy list of errands and obligations into a few small next steps, plus a list of tasks that can wait. It’s for anyone who has a full mind and could use help deciding where to start.
Repository: https://github.com/rohini-ray/SlothSync.git
SlothSync is a small Python web server with a browser interface. The backend reads the Gemini API key from.env and sends the task list to Gemini for a structured plan. The browser keeps the draft and latest plan in local storage.
The app and its planning prompt are open source, so people can inspect and change how the planner behaves. I chose Gemini for hosted inference to keep setup simple and avoid requiring a local model runtime.
There’s a tradeoff: task lists are sent to Google’s Gemini API, and the app requires an API key and an internet connection. This version does not use an open-weight model or run inference offline, so it doesn’t meet that part of the challenge brief. The API key stays in the backend.env file rather than being exposed to the browser.
SlothSync is designed to reduce the effort of sorting and prioritizing a task pile. I haven’t measured time saved yet, so I’m not claiming a specific number.