你的电脑每天都在＂失忆＂,这个开源工具让AI帮你记住一切

你有没有经历过这种时刻——上周跟同事讨论过的一个技术方案，怎么都想不起来具体细节了。翻微信记录翻到头秃，最后还是没找到。

或者更惨的，你记得"某天在网上看到过一篇很好的文章"，但死活想不起来在哪看的、叫什么标题。

说实话，人的记忆就是个漏斗。越往后漏得越多。但你的电脑不一样——它一直在那儿，屏幕上的每一个画面、每一个操作，理论上都可以被记录下来。问题是，没人去做这件事。

直到我遇到 screenpipe。

什么是 screenpipe？

简单说，screenpipe 是一个开源项目，7×24 小时不间断地记录你电脑的屏幕和音频。不是截几张图那种——是持续地、自动地、把你所有操作都存下来的那种。

听起来有点恐怖对吧？但关键是：所有数据都存在你本地，不传云端。

它的 GitHub 星标已经超过 17K，Rust 写的，支持 Windows、macOS 和 Linux 三大平台。在本地优先（local-first）这个赛道里，算是关注度最高的项目之一了。

它做的事情分两步：

第一步是"记录"。 用 OCR 技术抓取屏幕上的文字内容，用语音转写记录麦克风和系统音频。相当于给你的电脑装了个"黑匣子"。

第二步是"检索"。 记下来的东西不是存着吃灰的。你可以用自然语言去搜索——比如问"上周三跟客户聊了什么"，它能从那天的会议录音转写里帮你找出来。

你可能会想，我不也可以手动截图或者录屏吗？

当然可以，但你真的会坚持这么做吗？我反正不会。screenpipe 的价值在于全自动、零干预。装上之后你就不用管了，它在后台默默跑着，资源占用还很低，CPU 大概 5%-10%。

这东西用 Rust 写的，性能确实可以。跑了一整天，我几乎感觉不到它的存在。不像某些国产软件，后台开着跟开了个游戏似的。

而且它的数据全部存本地，用的是 SQLite 数据库。你担心隐私？源码都是开源的，想看它做了什么随时可以审计。比那些"免费"但偷偷上传你数据的产品靠谱多了。

如果只是记录和检索，screenpipe 充其量是个高级笔记工具。但它真正有意思的地方在于 pipe 插件机制。

pipe 是什么？你可以把它理解成"管道"。数据流进来（你的屏幕和音频），经过各种 pipe 的处理，变成不同的输出。

比如：

• 自动生成日报——你今天开了什么会、看了什么网页、写了什么代码，到下班时间自动生成一份日报。这个功能打工人应该会很喜欢。
• 个人知识库——你浏览过的所有技术文章、教程、文档，全部自动入库，随时可以检索。
• 给 AI 长期上下文——通过 MCP 协议接入 Claude Desktop 或 Cursor，让 AI 了解你最近在做什么。这样你跟 AI 对话的时候，它就不只是个通用助手，而是真正"认识"你的助手。

MCP 协议这个点我觉得特别关键。现在 AI 工具最大的短板就是"没有记忆"——你关掉窗口，下次还得从头解释背景。screenpipe 本质上是在给 AI 装一个"长期记忆层"。

关注这个赛道的人可能还听说过另一个项目叫 Glass。它俩经常被放在一起比较，但定位其实很不一样。

screenpipe 是基础设施，Glass 是应用产品。

打个不太精确的比方：screenpipe 像是水管网络，负责把数据从各处收集起来；Glass 像是水龙头，提供最终的使用体验。

screenpipe 专注在数据层——怎么高效地采集、存储、检索。Glass 专注在体验层——怎么让 AI 助手更好地理解你的上下文。

两者不冲突，甚至可以配合使用。但如果你更在意数据掌控权，我更推荐 screenpipe，毕竟开源、本地优先、可定制性更强。

两种方式：

免费的 CLI 版本——一行命令就能跑：

npx screenpipe@latest record

Node.js 环境装好的话，直接执行就行。适合喜欢折腾的技术用户。

付费桌面版——价格大概 400 美金起。有图形界面，开箱即用，适合不想折腾的用户。

坦白讲，CLI 版本对不太熟悉命令行的朋友确实有点门槛。但考虑到这个项目还在快速发展中，后续肯定会出更友好的安装方式。

我觉得 screenpipe 代表了一个很重要的趋势：AI 时代，个人数据的主权会越来越重要。 与其让大公司的云服务掌握你的所有操作记录，不如把这些数据留在自己手里，然后用开放的标准（比如 MCP）去调用它。

工具会变，但"数据归自己"这个原则不会变。

你怎么看？你愿意让一个工具 7×24 记录你的电脑操作吗？还是觉得这步迈得太大了？评论区聊聊。