Sourcerer
开源离线AI淘货助手，通过本地多模态模型识别物品、纯函数计算最高出价，无需联网或API密钥
时间轴 (近 90 天)
Sourcerer 是一个开源项目，采用离线优先设计，无需联网、无需 API 密钥、按次扫描零成本。
Sourcerer 使用本地运行的 Gemma 3 4B 模型进行物品识别，使用纯 TypeScript 函数进行定价计算。
Sourcerer 的顾问代理运行在 llama3.2:3b 上，该模型具备 tool calling 能力，同一金额问题约 2 秒回答。
Sourcerer 的金额结论由 feeMath 使用与扫描界面相同的 decideVerdict() 纯函数组装，同一问题问五遍答案逐字符一致。
Sourcerer 将要价数据乘以公开命名的系数 ASKING_TO_SOLD_FACTOR = 0.86 来估算成交价。
Sourcerer 的批量重新定价任务跑在 Temporal 上，每个物品两个活动：刷新可比数据、应用新价格。
用 SIGKILL 在扫描中途杀掉工作进程的耐久性测试中，12 件物品第一个 worker 刷了 3 件，重启后第二个 worker 刷了 9 件，重复刷新 0 件，活动执行 24 次（期望值 24）。
Sourcerer 从照片识别需要 30–40 秒，从输入文字识别 8.3–8.8 秒，重启后第一次扫描要多等约 75 秒加载权重，本地 1B 模型生成列表草稿约 2 秒。
全部知识事实 (8)
Sourcerer 是一个开源项目，采用离线优先设计，无需联网、无需 API 密钥、按次扫描零成本。
50%待验证Sourcerer 使用本地运行的 Gemma 3 4B 模型进行物品识别，使用纯 TypeScript 函数进行定价计算。
50%待验证Sourcerer 的顾问代理运行在 llama3.2:3b 上，该模型具备 tool calling 能力，同一金额问题约 2 秒回答。
50%待验证Sourcerer 的金额结论由 feeMath 使用与扫描界面相同的 decideVerdict() 纯函数组装，同一问题问五遍答案逐字符一致。
50%待验证Sourcerer 将要价数据乘以公开命名的系数 ASKING_TO_SOLD_FACTOR = 0.86 来估算成交价。
50%待验证Sourcerer 的批量重新定价任务跑在 Temporal 上，每个物品两个活动：刷新可比数据、应用新价格。
50%待验证用 SIGKILL 在扫描中途杀掉工作进程的耐久性测试中，12 件物品第一个 worker 刷了 3 件，重启后第二个 worker 刷了 9 件，重复刷新 0 件，活动执行 24 次（期望值 24）。
50%待验证Sourcerer 从照片识别需要 30–40 秒，从输入文字识别 8.3–8.8 秒，重启后第一次扫描要多等约 75 秒加载权重，本地 1B 模型生成列表草稿约 2 秒。
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