下载目录里常见“最终版”“新建文档”“截图加一串数字”这样的文件名。直接让 AI 批量改名很危险：它可能猜错内容、覆盖同名文件，或者给出不适合 Windows 的名称。一个更稳妥的起点，是让本地模型只提出命名建议，再由程序和人工分别检查。

本文使用 Ollama 与官方模型库中的 qwen3:0.6b 标签，在 Windows 上搭建本地调用流程。任务只处理三条虚构文件名，不扫描磁盘、不读取正文、不执行重命名。成果是一份编号对应的建议清单，以及能拒绝非法名称的检查脚本。

本文核对了官方安装、模型与接口资料，但没有在本次制作中下载模型或运行推理。文中模型回答属于预期结构，不能当作实际输出或速度测试；后面的名称校验可以独立离线验证。

一、先确认本地运行是否适合你

Ollama 用于管理和运行模型，千问模型负责根据输入生成建议，两者不是同一款软件。这里采用本地模型标签和本机 API，不使用云模型标签，也不把云服务功能默认套用到本地环境。

官方 Windows 文档当前要求 Windows 10 22H2 或更新版本，并列出不同显卡的驱动与加速条件。安装程序本身至少需要四 GB 可用空间，模型还要另占磁盘空间。模型下载体积不等于运行内存需求，实际加载和响应速度要在自己的硬件上确认。

本例选小型标签是为了控制练习规模，不代表它能准确理解所有中文缩写。遇到“方案终版二”这样的名称，模型并不知道文件内容，更不能替你判断哪个版本应该保留。需要理解正文时，应另设有明确授权的读取与核验流程。

第一次安装和下载需要网络。若希望之后离线使用，应先确认模型已经完整下载，并在断网环境下自行测试本地调用；不要仅凭界面上写着本地，就宣布所有连接、更新或其他功能都不会联网。

二、安装 Ollama 并检查服务

从 Ollama 官方 Windows 页面进入下载，按官方安装程序完成安装。安装后打开新的 PowerShell 窗口，检查命令是否可用：

ollama --version
ollama list

前者显示客户端版本，后者列出本地模型。如果提示找不到命令，先关闭旧终端再重新打开，并确认安装是否完成，不要立即从不明网站下载同名程序。

Windows 应用运行时，官方文档说明本地 API 位于 localhost 的一一四三四端口。可以查看本机模型列表接口：

Invoke-RestMethod -Uri http://localhost:11434/api/tags

能收到模型列表说明接口可以连接，不代表指定模型已经存在或能够成功生成。连接失败时检查托盘应用是否运行；如果应用已启动，不要再重复启动多个服务，避免端口冲突。本文不要求修改监听地址，也不把接口开放到公网。

三、先安排模型存储位置

如果系统盘空间有限，先阅读官方文档的模型位置说明。Windows 版可以在当前用户环境变量中设置 OLLAMA_MODELS，指向准备好的模型存储目录；修改后需要完全退出托盘应用，再从开始菜单重新启动，让新设置生效。只关闭聊天窗口不一定等于退出后台应用。

更改之前记录原有位置和模型列表，确认目标盘可访问、空间充足，再按官方步骤操作。完成后重新运行列表检查与一次小请求；不要把环境变量已经写入，误认为旧文件已迁移或所有模型都能加载。首次练习也可以先保留默认位置，避免同时排查安装、存储和模型三个问题。

四、下载指定标签，不盲目换大模型

在终端执行官方模型标签对应的下载命令：

ollama pull qwen3:0.6b
ollama list

下载结束后，核对列表中确实出现 qwen3:0.6b，并记录实际显示的模型标识和大小。标签可能随维护发生变化，复现任务时应保留自己的运行记录，不把本文的标签当作永久不变的二进制版本。

官方标签页列出了相应模型文件与许可信息。若后续分发模型或用于商业项目，应阅读模型与运行工具各自的许可，不把“能下载”理解为任何用途都没有约束。本文不重新打包或提供模型网盘文件。

加载失败先检查可用内存、磁盘和官方硬件要求。较小标签仍可能因为环境不兼容而失败，也可能在某些电脑上响应较慢；不要为赶进度不断拉取更大的版本，导致磁盘和内存压力继续增加。

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五、把任务限制成建议清单

准备三条虚构数据，分别为 F1 对应“读书会资料最终.pdf”，F2 对应“花园观察截图.png”，F3 对应“摄影练习说明新建.docx”。编号只是稳定索引，文件本身并不存在，脚本不会打开这些文件。

要求模型保留扩展名，只整理已经出现在原名里的信息，不添加日期、姓名、版本优先级和文档内容。遇到无法判断的地方，应在理由中说明不确定，不能编造一个看起来更专业的名称。

先有编号映射，再考虑名称建议。 如果只返回三个新名字而没有编号，人很容易把建议套到错误文件。即使后续做真实整理，也应先生成可审核清单，并保留原始名称，不能根据模型数组顺序直接执行文件操作。

六、通过本机 API 请求 JSON

准备官方 Python 三环境。下方代码仅使用标准库，保存为 filename_proposals.py。Ollama 服务与指定模型准备好后，运行 python filename_proposals.py。

import json
import urllib.request
from pathlib import PureWindowsPath

FILES = {'F1': '读书会资料最终.pdf', 'F2': '花园观察截图.png',
         'F3': '摄影练习说明新建.docx'}
RESERVED = {'CON', 'PRN', 'AUX', 'NUL'} | {
    f'{prefix}{i}' for prefix in ('COM', 'LPT') for i in range(1, 10)
}

def validate(data):
    if not isinstance(data, dict) or set(data) != {'items'}:
        raise ValueError('expected items object')
    rows = data['items']
    if not isinstance(rows, list) or len(rows) != len(FILES):
        raise ValueError('wrong number of rows')
    ids, names = set(), set()
    for row in rows:
        if not isinstance(row, dict) or set(row) != {'id', 'name', 'reason'}:
            raise ValueError('wrong fields')
        ident, name, reason = row['id'], row['name'], row['reason']
        if not isinstance(ident, str) or ident not in FILES or ident in ids:
            raise ValueError('unknown or repeated ID')
        if not isinstance(name, str) or not 1 <= len(name) <= 100:
            raise ValueError('invalid name length')
        if name != name.strip() or name.endswith('.'):
            raise ValueError('edge spaces or dots')
        if any(c in '<>:"/\\|?*' or ord(c) < 32 for c in name):
            raise ValueError('invalid Windows filename character')
        if name.split('.')[0].upper() in RESERVED:
            raise ValueError('reserved device name')
        if PureWindowsPath(name).suffix.lower() != PureWindowsPath(FILES[ident]).suffix.lower():
            raise ValueError('extension changed')
        if name.casefold() in names:
            raise ValueError('duplicate proposed name')
        if not isinstance(reason, str) or not reason.strip() or len(reason) > 100:
            raise ValueError('invalid reason')
        ids.add(ident); names.add(name.casefold())
    return rows

def request_proposals():
    prompt = ('只根据原名整理文件名，不添加未知信息，保持扩展名。'
              '保留每个编号，遇到不确定情况在reason说明。'
              '输出JSON对象items，每项仅含id、name、reason。'
              '不要执行任何文件操作。输入：' + json.dumps(FILES, ensure_ascii=False))
    payload = {'model': 'qwen3:0.6b', 'stream': False, 'format': 'json',
               'messages': [{'role': 'user', 'content': prompt}]}
    req = urllib.request.Request('http://localhost:11434/api/chat',
        data=json.dumps(payload).encode('utf-8'),
        headers={'Content-Type': 'application/json'})
    with urllib.request.urlopen(req, timeout=180) as response:
        outer = json.load(response)
    if not outer.get('done') or outer.get('done_reason') == 'length':
        raise ValueError('generation incomplete')
    rows = validate(json.loads(outer['message']['content']))
    for row in rows:
        print(row['id'], FILES[row['id']], '=>', row['name'], row['reason'])

if __name__ == '__main__':
    request_proposals()

这里把 stream 设为 false，便于一次读取完整响应；format 设为 json，用来请求 JSON 格式。它不保证字段正确、文件名有效或事实可靠，所以仍然需要检查外层完成状态、解析内容并运行校验。

这个脚本没有重命名调用，也没有读取目录的逻辑。请求仅包含示例字典；不要自行替换成遍历整盘后自动执行模型建议的程序。本地处理同样需要范围控制，特别是涉及真实客户资料和多人共享目录时。

七、校验通过以后还要看什么

程序检查编号数量、未知编号、重复编号、名称长度、非法字符、保留设备名、扩展名变化和重名建议。例如 CON.pdf 会被拒绝，包含路径分隔符的名称也不会通过。

这些规则只覆盖本例中的常见问题，不是完整 Windows 文件系统命名验证器，更不证明某个名字适合真实目标目录。真实目录还可能已有同名文件、路径过长、权限受限或其他软件依赖原名。静态名称检查通过，不等于可以执行改名。

人工要核对三个问题：建议是否仍只表达原名已有信息，编号是否对应正确对象，以及“最终”“新建”这样的词删去后会不会丢掉有用线索。没有打开并核实正文之前，不要让模型决定哪个文件是正式版本。

预期输出应包含三个编号、三个保留扩展名的名称以及各自理由。具体命名不只有一个正确答案；如果模型把“截图”改成“检测报告”，即使通过格式校验，也应判为事实越界并退回修改。

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八、常见故障与下一步

提示模型不存在，先用 ollama list 核对完整标签，再检查下载是否结束。接口连接被拒绝，先确认本机服务与端口，不要通过开放防火墙公网入口来解决本地连接问题。加载内存不足时，先关闭其他高占用程序并查看官方兼容说明。

响应很慢，先用一条简单输入检查能否完成，再增加到三条；第一轮可能包含模型加载开销，不能直接把这次耗时当作稳定推理速度。连接超时不代表改名已经执行，本例根本没有改名能力，也不应通过无止境重试掩盖问题。

JSON 无法解析或字段校验失败，保留报错与非敏感输入，重新明确只返回约定字段；不要删除校验让脚本继续。空白名称、未知日期和重复编号都是需要处理的失败，不是为了自动化可以忽略的小问题。

完成练习后，保存模型标签与实际标识、Ollama 版本、提示词、建议和审核理由。先把小任务做成可解释、可恢复的流程，再考虑真实文件的备份、冲突检测与人工确认界面。模型适合辅助整理，文件操作的责任和授权仍应由人明确控制。

官方参考资料

• Ollama：Windows 安装、系统要求与本机 API
• Ollama 官方模型库：qwen3:0.6b
• Ollama：Chat API 参数与响应
• Ollama：结构化输出说明