2025 年 11 月 30 日，《The Vergecast》播客推出系列节目首集，聚焦开发者如何将 AI 整合到产品中，其中 Raycast 联合创始人兼 CEO 托马斯・保罗・曼（Thomas Paul Mann）详细阐述了 Raycast 在 AI 应用上的愿景与实践。当前，与 ChatGPT 等大型语言模型（LLMs）交互的方式已极为丰富，但曼认为，这并非人机与 AI 交互的全部形态，Raycast 正致力于探索更深度、更广泛的 AI 应用场景 —— 凭借对用户设备数据和系统的全面访问权限，Raycast 能让 AI 模型真正 “替用户做事”，推动智能体 AI（Agentic AI）在本地设备上的落地，这种模式既蕴藏巨大潜力，也伴随相应风险。
从功能定位来看，Raycast 早已超越传统应用启动器的范畴，成为集多重工具于一体的生产力中枢。它不仅能快速启动应用、搜索并交互电脑文件、记录笔记，还支持调用 ChatGPT 等 LLM 进行对话。而其核心竞争力在于对系统的深度渗透：正如众多企业希望将 AI 机器人与浏览器整合以获取用户历史数据、偏好及浏览器使用习惯，Raycast 旨在替代 Mac 的 Spotlight 和 Windows 的开始菜单，成为用户与系统交互的核心入口。在此基础上，它能协助用户创建、管理和整理文件，还可在任意已安装的应用内运行操作，理论上甚至能打开终端执行复杂命令（尽管在多数情况下这种操作并不推荐，存在安全风险）。例如，用户可通过 Raycast 直接在设计软件中调用 AI 生成素材，或在文档工具里让 AI 自动整理内容结构，无需频繁切换窗口，大幅减少操作流程。
Raycast 在 AI 应用上的一大亮点，是其推出的 “AI 智能重命名图片” 扩展功能。该扩展依托谷歌 Gemini 的视觉识别能力，能根据图片内容生成描述性强、表意清晰的文件名，彻底改变传统以时间戳命名图片（如 “screenshot 2023-11-15 at 10.32.45.png”）导致的搜索困难问题。例如，包含图表的截图会被命名为 “sales_dashboard_chart.png”，登录页面截图则变为 “login_page_ui.png”，极大提升后续文件检索效率。功能上，它支持批量处理（一次性选中多张截图统一重命名）、Finder 集成（直接对 Finder 中选中的文件操作），还配备友好的用户界面，实时反馈重命名进度，用户可根据需求调整同时处理的文件数量。安装使用也较为便捷，只需确保 Raycast 版本在 1.50.0 以上、Node.js 版本不低于 16，获取谷歌 Gemini API 密钥（新账号通常有免费额度）并在扩展设置中配置，即可通过两种方式操作：一是在 Raycast 中搜索 “rename screenshots”，选择文件后启动重命名；二是在 Finder 中选中文件，通过 Raycast 搜索 “rename” 并回车，实现 “一键即时重命名”，操作完成后会有弹窗通知确认。
除图片重命名外，Raycast 的 AI 能力还渗透到多个生产力场景。作为一款跨平台（支持 macOS 和 Windows，2025 年 11 月 20 日已进入 Windows 版公开测试阶段）工具，它通过 “AI 原生” 设计，将 AI 融入系统交互的各个环节。例如，用户可借助 “Quick AI” 功能，随时随地调用 AI 结合网络信息解答问题；在编程遇到阻碍或需要撰写邮件时，“Always on ChatGPT”（付费功能）能充当虚拟助手提供实时支持；更灵活的是 “AI Commands” 功能，用户可自定义 AI 命令自动化重复任务，如创建 “生成小红书文案” 的预设指令，输入产品特点后，AI 会自动生成符合语气要求、包含热门标签的推广内容，并自动复制到剪贴板。在多模型适配方面，Raycast 支持根据任务类型切换 AI 模型，处理复杂逻辑推理用 GPT-4o，超长文档分析用 Claude 3.5 Sonnet，创意写作则选用 Gemini 2.5 Flash，且会清晰标注各模型的响应速度与优势领域，帮助用户高效选择。
然而，这种深度整合与高权限访问也引发了一系列关键问题。首当其冲的是安全性与可靠性风险：聊天机器人在文本对话中出错影响有限，但让存在 “幻觉”、不够完善的 AI 工具自由操作本地文件，可能导致文件误删、内容篡改等严重后果。目前 AI 智能体的技术尚未成熟，在处理本地文件时，其可靠性未必高于处理互联网信息，甚至可能因对本地系统环境不熟悉而产生更多问题。其次是用户使用门槛与认知适配问题：即便 AI 功能最终能稳定运行，用户如何安全、高效地使用仍是挑战 —— 例如，如何界定 AI 的操作边界，避免其越权执行危险命令；如何让用户理解 AI 的决策逻辑，以便在出现问题时及时干预。曼在播客中也承认这些疑问，并表示 Raycast 正通过完善权限管控、优化用户引导来应对，例如在执行高风险操作前增加确认步骤，提供操作日志供用户追溯。
从生态扩展来看，Raycast 的优势还在于其开放的扩展商店与自定义能力。尽管软件本身为闭源，但内置的扩展商店提供大量开源扩展，开发者无需深厚编程知识即可通过 API 编写简单脚本扩展功能。除 AI 相关扩展外，商店中还有诸多提升生产力的工具，如管理 GitHub 仓库、控制 Spotify 播放、通过谷歌翻译进行多语言转换、访问浏览器书签、连接 Jira 管理项目等。用户还可创建自定义脚本实现个性化需求，例如开发 “日报生成器” 脚本，自动从任务管理工具和日历中提取信息生成日报模板；编写 “批量文件处理” 脚本，指定路径和命名规则后一键完成文件重命名；甚至集成 API 实现 “一键部署测试环境”，自动运行测试、提交代码、触发 CI/CD 流程并发送通知，将多步骤操作简化为单一命令。
总体而言，Raycast 通过将 AI 与系统工具的深度融合，正在重新定义用户与电脑的交互方式 —— 它不再是简单的 “工具集合”，而是朝着 “AI 原生操作系统入口” 的方向发展，帮助用户减少上下文切换、自动化重复工作，让每一次操作更高效。但与此同时，如何平衡 “功能强大” 与 “安全可靠”，如何降低用户使用门槛、建立对 AI 操作的信任，仍是其未来发展需攻克的核心课题。对于追求高效生产力的用户（尤其是开发者、内容创作者、团队协作人员），Raycast 展现出的潜力值得期待，而其在 AI 整合上的探索，也为行业提供了 “本地设备 AI 应用” 的重要参考范式。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/raycast-yu-ai-mo-xing-de-shen-du-rong-he-chong-su-dian-nao
