ScreenPipe 完整上手本地屏幕记忆喂给 AI怎么装、目录怎么读【免费下载链接】screenpipeYC (S26) | Open Computer History | Record your screen continuously locally and provide context to your agents (Claude, Codex, Openclaw, Hermes, Runner...)项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sc/screenpipeScreenPipe 在本地持续记录你的屏幕和音频把它们变成能用自然语言搜索的电脑记忆再作为上下文喂给 Claude、Codex 等 AI agent。数据默认全部留在本机不上传。想给 AI 助手装上工作记忆的开发者以及经常找不着上周那个链接在哪的知识工作者都该看看它。仓库目录速览按主题分组不迷路这个仓库比一个 Rust 项目大得多按职责切成四大块路径一句话职责何时需要关注crates/Rust workspace录屏、转写、存储、AI 调度的全部核心逻辑想弄清数据流、改采集或存储逻辑时apps/screenpipe-app-tauri/Tauri 桌面客户端Rust 后端 TS/React 前端开发界面、加新功能时packages/screenpipe-mcp/MCP 服务让 Claude/Cursor 直接查询你的屏幕历史把 ScreenPipe 接进 AI 助手时packages/sdk/JS、Swift、Tauri 桥接的跨语言 SDK想在自己应用里读 ScreenPipe 数据时packages/ai-gateway/云端 AI 网关Cloudflare Workers Postgres关心云端模型路由时docs/设计规格与截图读设计文档、写文档时infra/、scripts/三平台发布 runner 与开发脚本出发布产物时ScreenPipe 怎么装最短上手路径不想看代码的话官网直接下载 dmgmacOS或 exeWindows带自动更新Linux 目前需要自己从源码构建。想跑源码或只用 CLI最短路径就三步git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/sc/screenpipe npx screenpipe record npx screenpipe setup第一条把仓库拉下来record在后台启动本地采集setup会探测机器上已有的编码 agent把 MCP 配置和技能文件写进去。也可以只接单个客户端claude mcp add screenpipe -- npx -y screenpipe-mcplatest。装好后直接问 AI过去 5 分钟我看到了什么就能验证整条链路。核心模块各管什么数据从截屏到自动化的旅程整条管道可以压缩成一句屏幕 音频 → 本地存储 → AI。crates/screenpipe-screen/入口。它不每秒录屏而是事件驱动——切应用、点击、打字停顿、滚动时才抓一帧同时抓系统的 accessibility tree按钮、标签、输入框这类结构化文本远程桌面等拿不到时退回 OCR。所以一个月只占约 20GBCPU 常年在 5–10%。crates/screenpipe-audio/系统声音和麦克风两路音频本地 WhisperLarge-V3-Turbo转写带说话人区分。crates/screenpipe-db/SQLite FTS5 全文索引搜索上周那张图最终落到这里。crates/screenpipe-engine/Pipes 系统——把定时 AI agent 写成 markdown 文件。一个pipe.md加一段 prompt 和调度表达式执行时驱动 AI 编码 agent 查询屏幕数据、调 API、写文件比如每天自动出一份 standup。配置改了会出什么问题三个文件要当心rust-toolchain.toml钉死 Rust 1.94.0 和四个目标平台。main 分支迭代极快用别的版本编译失败第一反应应该是回到这个版本而不是自己调参数。Cargo.tomlworkspace 成员是crates/*依赖版本集中在workspace.dependencies统一锁。新 crate 不加进 members根目录cargo build根本看不见它单独给某个依赖钉旧版本会引发整个 workspace 的依赖冲突。LICENSE.md最容易改错的其实是它。源码可审计、个人非商用免费商用要授权——做产品集成前先读它比读任何配置文件都重要。适合谁用、谁先别装收尾前的取舍适合给编码 agent 提供上下文、自动会议纪要、按自然语言翻找历史操作。不适合8GB 以下内存的旧机器、商用产品需授权、以及期待 OSI 意义上完全开源的许可场景——它是 source-available。延伸阅读CONTRIBUTING.md、VISION.md、TESTING.md、中文 README docs/translations/README-zh_CN.md。【免费下载链接】screenpipeYC (S26) | Open Computer History | Record your screen continuously locally and provide context to your agents (Claude, Codex, Openclaw, Hermes, Runner...)项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sc/screenpipe创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
ScreenPipe 完整上手本地屏幕记忆喂给 AI怎么装、目录怎么读【免费下载链接】screenpipeYC (S26) | Open Computer History | Record your screen continuously locally and provide context to your agents (Claude, Codex, Openclaw, Hermes, Runner...)项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sc/screenpipeScreenPipe 在本地持续记录你的屏幕和音频把它们变成能用自然语言搜索的电脑记忆再作为上下文喂给 Claude、Codex 等 AI agent。数据默认全部留在本机不上传。想给 AI 助手装上工作记忆的开发者以及经常找不着上周那个链接在哪的知识工作者都该看看它。仓库目录速览按主题分组不迷路这个仓库比一个 Rust 项目大得多按职责切成四大块路径一句话职责何时需要关注crates/Rust workspace录屏、转写、存储、AI 调度的全部核心逻辑想弄清数据流、改采集或存储逻辑时apps/screenpipe-app-tauri/Tauri 桌面客户端Rust 后端 TS/React 前端开发界面、加新功能时packages/screenpipe-mcp/MCP 服务让 Claude/Cursor 直接查询你的屏幕历史把 ScreenPipe 接进 AI 助手时packages/sdk/JS、Swift、Tauri 桥接的跨语言 SDK想在自己应用里读 ScreenPipe 数据时packages/ai-gateway/云端 AI 网关Cloudflare Workers Postgres关心云端模型路由时docs/设计规格与截图读设计文档、写文档时infra/、scripts/三平台发布 runner 与开发脚本出发布产物时ScreenPipe 怎么装最短上手路径不想看代码的话官网直接下载 dmgmacOS或 exeWindows带自动更新Linux 目前需要自己从源码构建。想跑源码或只用 CLI最短路径就三步git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/sc/screenpipe npx screenpipe record npx screenpipe setup第一条把仓库拉下来record在后台启动本地采集setup会探测机器上已有的编码 agent把 MCP 配置和技能文件写进去。也可以只接单个客户端claude mcp add screenpipe -- npx -y screenpipe-mcplatest。装好后直接问 AI过去 5 分钟我看到了什么就能验证整条链路。核心模块各管什么数据从截屏到自动化的旅程整条管道可以压缩成一句屏幕 音频 → 本地存储 → AI。crates/screenpipe-screen/入口。它不每秒录屏而是事件驱动——切应用、点击、打字停顿、滚动时才抓一帧同时抓系统的 accessibility tree按钮、标签、输入框这类结构化文本远程桌面等拿不到时退回 OCR。所以一个月只占约 20GBCPU 常年在 5–10%。crates/screenpipe-audio/系统声音和麦克风两路音频本地 WhisperLarge-V3-Turbo转写带说话人区分。crates/screenpipe-db/SQLite FTS5 全文索引搜索上周那张图最终落到这里。crates/screenpipe-engine/Pipes 系统——把定时 AI agent 写成 markdown 文件。一个pipe.md加一段 prompt 和调度表达式执行时驱动 AI 编码 agent 查询屏幕数据、调 API、写文件比如每天自动出一份 standup。配置改了会出什么问题三个文件要当心rust-toolchain.toml钉死 Rust 1.94.0 和四个目标平台。main 分支迭代极快用别的版本编译失败第一反应应该是回到这个版本而不是自己调参数。Cargo.tomlworkspace 成员是crates/*依赖版本集中在workspace.dependencies统一锁。新 crate 不加进 members根目录cargo build根本看不见它单独给某个依赖钉旧版本会引发整个 workspace 的依赖冲突。LICENSE.md最容易改错的其实是它。源码可审计、个人非商用免费商用要授权——做产品集成前先读它比读任何配置文件都重要。适合谁用、谁先别装收尾前的取舍适合给编码 agent 提供上下文、自动会议纪要、按自然语言翻找历史操作。不适合8GB 以下内存的旧机器、商用产品需授权、以及期待 OSI 意义上完全开源的许可场景——它是 source-available。延伸阅读CONTRIBUTING.md、VISION.md、TESTING.md、中文 README docs/translations/README-zh_CN.md。【免费下载链接】screenpipeYC (S26) | Open Computer History | Record your screen continuously locally and provide context to your agents (Claude, Codex, Openclaw, Hermes, Runner...)项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/sc/screenpipe创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
