用旧手机跑本地模型，盯住洗衣机、鸟巢和你的车

Reddit 的 r/LocalLLaMA 上，Roy3838 发了一个叫 Observer 的开源项目。它用手机摄像头和本地模型监控画面，条件满足后发通知。作者列了几个自己试过的场景：有人靠近车时发照片；鸟落到鸟巢时，用 Telegram 发图；洗衣机进入漂洗时打电话；狗吃完食物时提醒；健身房某台器械空出来时打电话。

项目默认用 OneJev-0.8b 做决策模型，用 qwen-0.8b 做 LLM watcher。作者说这些模型在旧手机上也能跑。家里抽屉里躺着不用的手机，拿来盯点东西，比吃灰好。

作者在帖子里说，这个项目已经做了一年。有人回帖说这是他在 LocalLLaMA 见过最酷的展示之一。也有人在评论里开玩笑，问有没有监控 Qwen 4 发布的版本。作者接了这个梗，说收到通知就立刻加进 Observer。

demo 里有一段坐椅子的检测，讨论比演示本身更有意思。有网友 littlejerry99 注意到，作者站在椅子前时，系统还没完全触发；到 58 秒坐下，才提示会发 WhatsApp 通知。作者解释了阈值：画面没人时模型给 0.014，他站在椅子前时给 0.064，仍然没到触发线；坐下后模型给 0.990，通知才发出。中间还有一轮模型没跑完，界面进入 Still Thinking，抽帧跳过。

这段细节把本地小模型监控的真实工作方式露出来了。它按轮抽帧、打分、判断，再触发动作。模型响应需要时间，阈值要调，误报和漏报都会出现。0.064 和 0.990 的差距，比 demo 里的通知更值得看。

还有人问能不能同时监控多路画面，比如家里的 CCTV 网格，给每个房间和院子设条件。作者回复说可以分享整个屏幕，让 Observer agent 裁出每个视频流，按他的说法应该能一次搞定。这条更像作者对 agent 能力的判断，多路场景的稳定性还得实际试。

Observer 免费开源。GitHub 仓库在 Roy3838/Observer，iOS 版在 App Store，Android 版在 Google Play。作者也承认 demo 摄像头画质一般，他想尽快发出来给大家看。这个坦白比很多产品页舒服。

想试的人可以先拿旧手机对着一个固定场景，设一个简单条件，观察它多久触发、误报多少。Observer 解决的是把本地模型变成手机上的常开触发器，价值在具体场景里，不在模型排行榜上。