Social Draft：端侧AI社交回复助手，让每次回复都恰到好处

Social Draft是一款iOS端侧优先的社交回复辅助应用，核心解决用户收到消息不知如何回复的尴尬焦虑。它定位为“回复参谋”而非聊天机器人，最终回复权始终在用户手中。通过本地大模型推理、蒸馏SFT训练和用户可控的LoRA个性化，提供自然体贴的回复建议，同时以端侧优先设计保障隐私，本地模式下数据不离开设备。

产品针对真实对话中的常见尴尬场景：疲惫时拒绝邀请、委婉拒绝不想参加的活动、情绪化对话的得体回复、职场/学校的简洁专业回复、表达困难等。区别于市面上“替用户说话”的AI产品，Social Draft选择“帮用户说话”，确保用户掌握最终回复决定权。

采用三层后端架构：Mock（默认安全模式，无需模型/API）、Cloud（调用OpenAI/Anthropic/Gemini等API）、Local（端侧GGUF模型，隐私优先）。Local模式为核心，无需网络，数据本地运行。支持用户本地训练LoRA适配器，实现风格个性化、隐私保护、轻量适配。当前支持Llama-3.2-1B/3B-Instruct-Q4_K_M及reply_sft_lora_v1适配器。

提供多种风格的智能建议卡片（自然、直接、友好、深思熟虑、决策导向）；Ghost Text内联补全功能（本地运行，加速回复）；上下文感知（读取最近对话理解语气话题）；回复目标选择（针对具体消息生成建议）。

包含两阶段Claude蒸馏流程生成合成社交回复数据集；提供完整LoRA/SFT训练笔记本，支持用户用自有对话数据训练个性化模型；Experiments_Benchmarks目录工具可对比本地与云端模型回复质量。

应用用SwiftUI构建分层架构（AppRootView、Features/Chat/Settings等）；本地推理通过llama.xcframework实现（加载GGUF模型、挂载LoRA、采样链优化）；云端支持OpenAI/Anthropic/Groq等；Supabase集成用于演示聊天服务的数据持久化（线程管理、实时事件等）。

核心功能本地运行；用户控制回复权；透明区分三种模式；云端仅发送必要上下文。避免AI代替社交的伦理风险，定位为辅助工具帮助用户更好表达自己。

Social Draft展示了大模型技术转化为解决用户痛点的产品，端侧优先、LoRA个性化、隐私重视是其优势。对用户缓解社交焦虑，对开发者是值得研究的端侧AI项目，包含完整应用实现与研究流程。