开源 Mac 应用 DigUp 走红：用一句话在本地搜出视频里的某个画面、播客里的某一分钟
独立开发者 Abdur Rahim 推出的免费开源 macOS 应用 DigUp，在本地运行 Google DeepMind 本月发布的多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2，可以用自然语言跨图片、PDF、录音和视频搜索文件内容，并直接跳到对应页面或时间点；全程离线，不上传文件，近两天讨论热度持续上升。
DigUp 是独立开发者 Abdur Rahim 于 10 月 10 日（北京时间）公开的一款免费、开源（MIT 协议）的 macOS 应用，近两天讨论热度持续走高。它的思路很简单：不靠文件名找文件，而是描述文件里有什么。
DigUp 底层用的是 Google DeepMind 本月发布的多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2（约 7.4 亿参数，Apache 2.0 开源，支持 100 多种语言）。这个模型把文字、图片、音频和视频放进同一个向量空间，因此一句话就能同时和视频帧、PDF 页面、录音片段做匹配。
按项目说明，它目前能做到：
- 视频定位到画面：搜「视频里出现斑马的地方」，会直接打开视频并跳到那一刻；视频按「每隔几秒一帧、每个镜头一帧」取画面，再加上音轨来建索引；
- 音频定位到分钟：录音、播客按 30 秒重叠窗口建索引，搜「讲睡眠的那段」可跳到对应时间点；
- 图片与截图：按画面内容搜照片，截图里的文字也能搜；支持 HEIC、JPEG、PNG、RAW、WebP 等格式；
- 文档与 PDF：逐页建索引，扫描件也可以，单个文件最多 5000 页；
- 精确词也算：发票号、错误码、人名等按原文匹配，和语义检索结果一起排序；
- 代码搜索：默认关闭，开启后可用自然语言找函数。
使用上，按 ⇧⌘Space 在任意应用里呼出搜索框；首次运行需下载约 865MB 的模型，首轮建索引从几分钟（几百个文件）到一小时（大文件夹）不等，之后新文件一两秒内即可被搜到。
隐私方面，DigUp 只读取用户选定的文件夹，不修改、移动或上传文件；联网只用于首次下载模型和每天一次的更新检查（可关闭），不需要账号、没有遥测。
限制也要说清楚：目前只支持 Apple Silicon、macOS 14 及以上，Windows 和 Linux 版本「在路上」；中文这类不用空格分词的语言，精确词匹配部分不会按词切分，但语义搜索不受影响；截图里的文字识别依赖系统 OCR，只覆盖约 25 种语言。
对创作者意味着什么： 做视频、播客的人，硬盘里最难找的往往不是文件，而是「某条素材里的某个镜头」「某期录音里聊到某话题的那一分钟」。DigUp 这类本地语义检索工具，相当于给素材库加了一层「按内容找」的能力，而且素材不出本机，适合有版权或保密要求的项目。建议先拿一个中等大小的素材文件夹试跑，看看中文描述的命中率和建索引耗时，再决定是否纳入日常剪辑流程；Windows 用户可以先关注后续版本。
信息来源：DigUp（GitHub 项目主页）（本文为编辑整理改写）
