夜雨聆风平时我们用电脑干活，经常会忘记看过的网页内容，或者开完 Zoom、Teams 会议想不起具体细节。
如果有个系统在后台持续记录你的屏幕画面和音频，并通过 AI 技术将这些行为转化为可搜索、可分析的“个人记忆库”，你觉得怎么样？
GitHub 上有个拥有约 1.74 万颗星和 1.5k Fork 的开源项目叫 Screenpipe。一个基于 MIT 协议的系统级个人 AI 记忆助手，通过在本地持续记录你的屏幕活动和麦克风/系统音频，为你创建一个可通过 AI 搜索的完全私有化“全天候数字记忆库”。
简单说就是，它能够对你的电脑进行 24 小时监控，通过屏幕录制、OCR、音频输入和转录收集信息，并保存到本地数据库。最后，利用 LLMs 直接对话、总结、回顾，你所在电脑上做过的事情。
核心功能
屏幕捕捉：与持续录屏不同，它只在发生有意义的操作系统事件（如切换应用、点击、滚动、打字停顿等）时才进行截图。优先抓取操作系统的辅助功能树（如按钮、标签文本），仅在无辅助数据（如远程桌面或游戏）时才回退到 OCR（光学字符识别）。数据提取更快、更准，且极大地降低了系统资源占用。 实时音频转录：在本地运行 OpenAI Whisper 模型，实时将麦克风语音和系统音频（如 Zoom、Teams、Google Meet 的会议声音）转化为文本，支持说话人识别和分离。 AI 智能搜索与时间轴：可使用自然语言对所有截取的文本和语音进行语义搜索，支持通过应用名称、窗口标题、URL 或日期进行过滤。提供可视化的时间轴，允许像看录像带一样回看屏幕历史或播放对应的音频片段。 MCP 服务：作为一个本地 MCP 服务器运行，能够无缝集成到 Claude Desktop、Cursor、VS Code (Cline, Continue) 等主流 AI 编程和对话助手中，让AI直接读取你的屏幕历史作为上下文提示。 插件代理系统：使用 Markdown 文件编写定时 AI 代理任务 (Pipes)。AI 代理可以调用数据自动执行任务，例如将屏幕活动日志同步到 Obsidian、从浏览记录中挖掘创业灵感、或自动创建苹果待办事项 (Reminders)。 开发者 API：提供运行在本地的 REST API、原生 SQLite 数据库的 SQL 访问权限以及 JavaScript/TypeScript SDK。
隐私、安全与性能
100% 本地化处理：截屏、语音和 OCR 数据默认均存储在本地的 SQLite 数据库中，不需要联网，也不强制要求注册账号，用户可随时导出或删除数据。 完全兼容本地大模型：除云端 API 外，可直接连接 Ollama 等本地 AI 模型，实现数据的物理隔离，真正做到“零云端依赖”。 数据权限管理：针对 AI 插件 (Pipes) 提供系统级的 YAML 权限控制（非提示词级别）。管理员可以精准限制某个 AI 代理只能访问特定的应用、时间段或数据类型，并有三层拦截机制保证 AI 无法越权访问隐私。 性能消耗：得益于事件驱动设计，在现代硬件上 CPU 占用率通常只有 5-10%，推荐内存为 8GB。由于不录制连续视频，每月产生的数据量仅约为 5-20GB。
平台兼容与技术架构
平台兼容：原生支持 macOS（包含 Intel 和 Apple Silicon 芯片）和 Windows 10/11 平台（提供安装包），Linux 系统支持通过源码编译运行。支持多显示器同步记录。对于受支持的 Mac，集成了 Apple Intelligence 来进行设备端的 AI 总结。 技术架构：桌面客户端主要采用 Tauri（基于 Rust 和 TypeScript）构建，核心处理引擎由 Rust 编写（占比约 59.6%）。
定价模式
核心开源：底层引擎完全免费并基于 MIT 协议开源。 桌面应用程序买断制：官方提供的一体化桌面端 App 定价为 400 美元终身买断（包含所有功能及未来更新）。此外有 600 美元的“终身+1年Pro”版本，以及 39 美元/月的 Pro 订阅服务（提供跨设备端到端加密云同步和 Pro 级 AI 模型等）。团队版提供集中化配置、MDM 部署等企业级定制服务。
系统与商业限制
硬件要求：系统运行的推荐内存至少为 8GB。 Linux 安装：目前官方没有为 Linux 提供直接开箱即用的安装包，用户必须自行拉取源码编译运行。 应用收费：虽然底层引擎完全开源，但如果你想要使用官方打包好的一体化桌面 GUI 程序，是需要付费买断或订阅的。
对比优势：Screenpipe是诸如 Rewind.ai (Limitless)、Microsoft Recall、Granola 和 Otter.ai 的最受欢迎的开源替代品。相较于竞品，Screenpipe 最大的优势在于开源、支持多平台全本地化、跨多显示器、提供开发者API以及拥有高度可控的权限系统。
项目地址：
https://github.com/screenpipe/screenpipe
