Tracefinity 通过从照片中提取工具轮廓，创建定制的 Gridfinity 盒子和布局。用户将工具放在纸上并拍照；系统会追踪这些轮廓，将其保存到专属库中，之后还可以按项目制作布局。
系统提供设计设置以及可选的磁铁孔等功能。Tracefinity 利用机器学习，默认使用本地且对 CPU 友好的模型运行；也可以完全托管在用户自己的服务器上。对于更复杂的形状或质量较低的照片，还可以选择使用 Google Gemini API 密钥。
为何重要
对于希望整理工具的用户来说，Tracefinity 提供了一种根据个人设备定制盒子设计的方法，而不是将其局限于现成选项。基于照片的流程使用户能够为不同的工具套装制作单独的布局，并将其保存在库中，以便之后再次使用。系统可以在本地运行，也可以托管在用户自己的服务器上，因此提供了一种减少使用过程中对外部服务依赖的选择；不过，这一选择会如何影响复杂形状或低质量照片的处理结果，仍有待观察。可选的 Gemini 为这些情况提供了替代方案，但用户可能需要在准确性与本地运行偏好之间作出选择。