Lorvex

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लोकल डेटा। स्पष्ट AI सीमा। ऑडिट योग्य बदलाव।

यहाँ विश्वास स्पष्ट सीमाओं से आता है, ब्रांड के वादों से नहीं।

Lorvex इसलिए भरोसेमंद लगना चाहिए क्योंकि सिस्टम की सीमा स्पष्ट है, न कि इसलिए कि प्रोडक्ट अस्पष्ट वादे करता है।

लोकल डेटा
स्टोरेज

आपके टास्क, कैलेंडर, आदतें और नोट्स आपके डिवाइस पर SQLite में स्टोर होते हैं। iCloud सिंक वैकल्पिक है और स्पष्ट रूप से चालू की जाती है।

ओपन सोर्स
जाँच

ऐप और उसका MCP सर्वर ओपन सोर्स हैं। हर दावे का ऑडिट योग्य कोड से मिलान होता है।

स्पष्ट AI सीमा
AI

Lorvex में कोई बिल्ट-इन AI मॉडल नहीं। आपका AI असिस्टेंट MCP के ज़रिए जुड़ता है — एक बाहरी, स्पष्ट सीमा जो आपके नियंत्रण में है।

मॉडल

व्यवहार में इसका मतलब

ये दावे जान-बूझकर संकीर्ण हैं। ये उस सीमा का वर्णन करते हैं जिसके इर्द-गिर्द प्रोडक्ट डिज़ाइन किया गया है।

स्टोरेज
प्लानिंग डेटा आपके डिवाइस पर SQLite में स्टोर होता है। किसी क्लाउड अकाउंट की ज़रूरत नहीं।
सीमा
कोई बिल्ट-इन मॉडल रनटाइम नहीं। AI असिस्टेंट बाहरी MCP क्लाइंट से जुड़ते हैं और स्पष्ट टूल्स के ज़रिए काम करते हैं।
ओपन सोर्स
कोर कोड ओपन सोर्स है और GitHub पर ऑडिट योग्य है।
ऑडिट ट्रेल
AI द्वारा शुरू किए गए बदलाव एक गतिविधि लॉग में दर्ज होते हैं जिसे आप ऐप में देख सकते हैं। आप तय करते हैं कि इसे कितने समय तक रखना है, या इसे बंद कर सकते हैं।

FAQ

आम सवाल

क्या Lorvex में अपना AI मॉडल है?

नहीं। AI क्षमताएँ बाहरी असिस्टेंट क्लाइंट (जैसे Claude) से आती हैं जो MCP के ज़रिए जुड़े होते हैं।

क्या Lorvex इस्तेमाल करने के लिए AI ज़रूरी है?

नहीं। Lorvex एक पूरे स्टैंडअलोन टास्क मैनेजर के रूप में काम करता है। AI इंटीग्रेशन वैकल्पिक है।

क्या डेटा डिवाइस से बाहर जा सकता है?

सिर्फ़ उन सुविधाओं के ज़रिए जिन्हें आप स्पष्ट रूप से इस्तेमाल करते हैं: वैकल्पिक iCloud सिंक, मैन्युअल एक्सपोर्ट या MCP से जुड़ा कोई बाहरी AI सहायक।

जाँच

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