SlothOps
开源的自主认知降噪与杂务蒸馏引擎，后台运行，将混乱文本压缩为可执行决策卡，并对低风险事项自动执行动作
时间轴 (近 90 天)
SlothOps 的定位是「自主认知降噪与杂务蒸馏引擎」，它不主动推送、不做对话，只在后台运行，摄入混乱文本并压缩成一行可执行决策卡，对低风险事项直接执行动作。
SlothOps 使用 Thinking Machines 的 Tinker SDK 对 meta-llama/Llama-3-8B-Instruct 进行 LoRA 微调，rank 为 16，alpha 为 32，作用于 q/v/k/o 四个投影层。
微调产物 sloth-distill-v1 输出严格 JSON，包含动作枚举（AUTO_DECLINE_WITH_SUMMARY、ONE_CLICK_APPROVE、SNOOZE_TO_FRIDAY、AUTO_ARCHIVE_NO_ACTION）、一行摘要和自动草稿。
该基准测试使用的是合成杂务场景，合成数据可能与训练集同源，因此 97.8% 的准确率不宜直接外推到真实日历邀请或 PR 描述；但严格 JSON 输出和动作枚举带来的 token 节省与延迟下降是结构性收益，在真实场景中通常仍会成立。
Render 通过 render.yaml 以基础设施即代码方式部署两个服务：slothops-web（FastAPI 仪表盘和 REST API）和 slothops-worker（独立后台进程，异步轮询杂务队列）。
Backboard.io 为 SlothOps 提供有状态记忆，使用 memory="Readonly" 进行语义召回，使用 memory="Auto" 自动持久化新习惯。
.tech 域名为 SlothOps 提供入口 slothops.shivysidinfo.tech，自动使用 Let's Encrypt TLS，应用内包含 DomainVerifier 实时监控 CNAME 解析和 SSL 传播。
SlothOps 的目标用户是工程师和团队 lead，作者宣称每周能回收 5 到 10 小时的专注时间，但该数字没有独立验证。
SlothOps 在挑战周内处理了 20 多个模拟任务，作者估算省下约 6.5 小时，但样本量很小，属于自述体验，不宜当作产品承诺。
SlothOps 开源在 GitHub 的 satanic47/slothops 仓库，采用 MIT 协议。
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全部知识事实 (13)
SlothOps 的定位是「自主认知降噪与杂务蒸馏引擎」，它不主动推送、不做对话，只在后台运行，摄入混乱文本并压缩成一行可执行决策卡，对低风险事项直接执行动作。
50%待验证SlothOps 使用 Thinking Machines 的 Tinker SDK 对 meta-llama/Llama-3-8B-Instruct 进行 LoRA 微调，rank 为 16，alpha 为 32，作用于 q/v/k/o 四个投影层。
50%待验证微调产物 sloth-distill-v1 输出严格 JSON，包含动作枚举（AUTO_DECLINE_WITH_SUMMARY、ONE_CLICK_APPROVE、SNOOZE_TO_FRIDAY、AUTO_ARCHIVE_NO_ACTION）、一行摘要和自动草稿。
50%待验证该基准测试使用的是合成杂务场景，合成数据可能与训练集同源，因此 97.8% 的准确率不宜直接外推到真实日历邀请或 PR 描述；但严格 JSON 输出和动作枚举带来的 token 节省与延迟下降是结构性收益，在真实场景中通常仍会成立。
50%待验证Render 通过 render.yaml 以基础设施即代码方式部署两个服务：slothops-web（FastAPI 仪表盘和 REST API）和 slothops-worker（独立后台进程，异步轮询杂务队列）。
50%待验证Backboard.io 为 SlothOps 提供有状态记忆，使用 memory="Readonly" 进行语义召回，使用 memory="Auto" 自动持久化新习惯。
50%待验证.tech 域名为 SlothOps 提供入口 slothops.shivysidinfo.tech，自动使用 Let's Encrypt TLS，应用内包含 DomainVerifier 实时监控 CNAME 解析和 SSL 传播。
50%待验证SlothOps 的目标用户是工程师和团队 lead，作者宣称每周能回收 5 到 10 小时的专注时间，但该数字没有独立验证。
50%待验证SlothOps 在挑战周内处理了 20 多个模拟任务，作者估算省下约 6.5 小时，但样本量很小，属于自述体验，不宜当作产品承诺。
50%待验证SlothOps 开源在 GitHub 的 satanic47/slothops 仓库，采用 MIT 协议。
50%待验证SlothOps 的架构脚手架、内存绑定和 Render Blueprint 是作者与 Google Gemini 配对完成的。
50%待验证SlothOps 的代码结构包括 training/train_tinker.py（完整微调管线）、training/evaluate_model.py（基准套件）和 app/core/（模块化服务层）。
50%待验证SlothOps 开源的核心动机之一是数据边界：企业杂务数据（邮件、日历讨论、代码 diff、内部备忘）属于知识产权，使用开源权重模型和 Backboard 记忆层可避免内容被送进闭源模型做训练。
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