Screenpipe：24小时不间断记录你的屏幕和音频数据帮你自动干活

Screenpipe 是一个可以读取你屏幕和麦克风的AI工具，它会持续24小时记录你的屏幕和音频数据，并将这些数据与AI结合，为你提供自动化、智能化的解决方案。 Screenpipe 能够全天候运行，持续捕获屏幕和音频数据，并在后台不间断地处理这些信息。为构建上下文感知的AI应用程序提供完整的数据流。 它是Rewind.ai的开源替代方案，确保用户完全拥有自己的数据。该项目使用Rust构建，提供多种安装方式，包括桌面应用程序和Rust库，功能丰富，支持插件、视频嵌入和语音识别等。 Screenpipe 是一个100%开源的工具，用户可以根据自己的需要定制和使用。所有数据都存储在本地，确保用户对数据的完全控制，提升了安全性和隐私保护。 核心功能介绍： 全上下文AI支持 ： Screenpipe 旨在为AI提供最完整的数据上下文，可以不间断地记录你电脑上的屏幕和麦克风活动。比如你开会时，它可以捕捉所有对话、屏幕内容，无需担心错过任何细节。涵盖视频会议、聊天应用等所有活动场景。 与WhatsApp、Zoom、Google Meet等流行应用兼容，无需上传数据到云端，保证隐私安全。 提升生产力 ： 它不仅是个录音录屏工具，还可以帮助你自动化很多工作。比如，你可以让它自动更新Notion笔记、生成Slack工作报告，或者自动填充客户关系管理（CRM）系统的数据，让你从繁琐的任务中解放出来。 数据实时更新：通过捕获的屏幕活动，系统能够自动提取信息，并实时生成对应的内容更新，帮助用户节省时间和精力。 快速知识提取 ： 即时的内容概览：有时候，打开一堆邮件、文档或者聊天记录太费时间。通过Screenpipe，你可以快速提取这些内容的要点，几秒内获得关键信息，不用逐字阅读。 高效信息处理：通过与本地运行的AI集成，Screenpipe能够快速对数据进行处理和分析，用户只需简单询问即可获得关键内容的摘要。 数据隐私保护 ： 所有的数据都保存在你自己的电脑上，不会上传到云端。这意味着你不用担心隐私泄露，所有数据完全由你掌控。同时，敏感信息在网络层面上已经被去除。 PII（个人身份信息）在网络层被剥离，确保敏感信息不会外泄，用户可以安心使用Screenpipe进行日常记录。 支持本地大型语言模型（LLM）的集成，完全在用户本地系统内运行AI，进一步提升数据安全性。 Pipes 插件系统 ： Screenpipe 拥有一个强大的插件系统，称为“Pipes”，允许开发人员使用JavaScript编写插件，扩展录屏和音频捕获功能。 用户可以在界面中创建、共享、安装插件，甚至不需要编程技能，就能在30秒内快速安装插件。 你可以通过插件扩展Screenpipe的功能，也可以通过下载插件来增强工具的能力，比如自动生成会议摘要或其他功能。开发人员还可以编写自己的插件，让Screenpipe变得更强大。 插件在隔离的沙箱环境中运行，确保数据安全的同时，让用户可以灵活定制AI与录制数据的交互方式。 Screenpipe的插件市场中提供多种插件，帮助用户进一步发掘24/7录制数据的潜力。 跨平台支持 ： 支持多平台 ：Windows、Linux 和 macOS（低于 15.0 版本）均可使用 Screenpipe 进行多屏幕录制。 该项目已推出桌面应用版本，用户可以通过 CLI（命令行界面）安装或使用付费桌面应用。 实际应用场景： 自动生成CRM数据 ： Screenpipe 可自动捕获销售团队的屏幕和音频活动，并将其整理成CRM系统条目，大幅提升工作效率。已有客户的收入提升了20%。 自动化文档生成 ： 开发团队使用Screenpipe基于工程师的屏幕活动自动生成文档，从而节省了大量时间，提升了团队的生产力。 会议自动总结 ： 对于频繁参与会议的用户，Screenpipe 能够自动生成会议摘要，提供完整的会议记录和要点整理，确保重要信息不会被遗漏，用户还可以完全掌控自己的数据。 社交媒体内容自动生成 ： 内容创作者使用Screenpipe自动捕获屏幕活动，并基于此创建AI生成的社交媒体内容，如TikTok视频等，显著提升了内容的用户参与度。 活动追踪与盈利提升 ： 通过追踪屏幕和音频活动，生产力黑客类用户能够详细监控自己的一天活动，利用这些数据优化工作流程，某些用户甚至因此提升了30%的收入。 数据隐私与安全保障： 所有数据均在本地进行处理，保证用户对数据的完全掌控权，绝不上传至云端。 通过在网络层级剥离个人身份信息（PII），进一步确保用户隐私。 用户可以选择集成本地的大型语言模型，所有AI处理过程完全在本地环境中运行，确保安全性。 技术细节 OCR（光学字符识别）技术 跨平台 OCR 支持 ：Screenpipe 集成了 原生 OCR ，能够自动从屏幕捕捉的图像中提取文本信息。OCR 在文本识别和信息提取任务中尤为重要，尤其是在跨平台支持中（Windows 和 macOS 系统）。 与计算机视觉的结合 ：结合多模态视觉处理，OCR 技术可以自动识别屏幕内容中的关键信息，从而为用户提供额外的智能服务（如自动文本分析、报告生成等）。 Whisper 模型用于语音转文本 (STT) 语音转文本（STT） ：Screenpipe 利用 Whisper 模型 实现了高效的 STT 功能。Whisper 是 OpenAI 发布的强大多语言 STT 模型，支持实时语音转换，并能够处理复杂的音频输入。 分布式系统优化 ：Screenpipe 在本地运行 Whisper 进行语音处理，而非将数据发送到云端，确保数据的隐私安全。该功能允许开发者基于用户的音频输入实时生成文本，从而大幅提升用户体验。 多平台支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台支持 ：Screenpipe 采用跨平台架构，适用于多个操作系统，且在这些系统上具备一致的功能体验。通过使用 Rust 编写底层逻辑，再加上 TypeScript 和其他前端技术，Screenpipe 在所有平台上都具备极高的性能和稳定性。 多显示器捕捉 ：该项目支持多显示器设置下的屏幕录制，尤其适用于需要监控多个屏幕或视图的场景。这种多屏支持对于生产力工具和监控类应用非常重要。 视频嵌入与集成 视频嵌入 ：Screenpipe 支持在 AI 对话中嵌入视频链接。通过视频嵌入，AI 可以轻松引用录制的视频片段，这为会议回放、视频分析等场景提供了非常便利的功能。 与 AI 模型集成 ：Screenpipe 设计为一个开放平台，能够与现有的 AI 模型（如 Ollama）无缝集成。开发者可以基于 Screenpipe 提供的上下文数据（音频、视频、OCR 结果等）开发新的智能应用。 实时流数据管理与处理 流式处理架构 ：为了支持 24/7 持续录制和数据捕捉，Screenpipe 构建了一个高效的流式处理架构，能够实时处理来自屏幕和音频的数据。开发者可以基于这一流数据流构建各种 AI 驱动的功能，如实时语音分析、画面识别等。 集成 WebSocket 与 WebAssembly (WASM) ：Screenpipe 支持使用 WebSocket 将帧数据流和 OCR 结果流式传输到应用程序中，方便开发者进行实时分析和操作。这一集成方式大幅提升了应用的灵活性和适应性。 GitHub： https://github.com/mediar-ai/screenpipe 下载： https://screenpi.pe/ [video width="1280" height="720" mp4="https://img.xiaohu.ai/2024/09/twittervid.com_imxiaohu_b09c40.mp4"][/video] Screenpipe 项目的使用案 AI驱动的CRM数据增强 : 场景 ：通过屏幕交互自动向CRM系统（如Salesforce、Notion）添加数据。 工作流 ：屏幕捕获 -> AI实时分析 -> 自动添加数据到CRM -> 数据分类与组织。 AI生成每日总结 : 场景 ：自动生成每天工作活动的总结。 工作流 ：屏幕监控 -> AI分析 -> 生成总结 -> 通过电子邮件发送总结。 私人会议转录和摘要 : 场景 ：本地转录和总结会议内容，确保数据隐私。 工作流 ：会议捕获 -> 本地转录 -> 生成会议摘要 -> 安全存储。 会议转录与摘要 : 场景 ：自动转录虚拟会议并生成摘要。 工作流 ：屏幕和音频捕获 -> 自动转录 -> AI生成会议要点摘要 -> 输出到笔记应用。 生产力追踪 : 场景 ：分析在不同任务或应用上的时间分配，提升效率。 工作流 ：屏幕活动捕获 -> 自定义标签任务 -> 生成报告 -> 数据可视化分析。 自动文档生成 : 场景 ：记录软件开发过程中的关键活动并生成文档。 工作流 ：捕获编码会话 -> 标记关键时刻 -> 生成开发日志 -> 自动输出到文档平台。 合规与安全监控 : 场景 ：确保员工遵守合规规定并监控潜在安全风险。 工作流 ：屏幕活动捕获 -> 自动扫描安全风险 -> 生成警报与合规报告。 教育材料组织 : 场景 ：组织和管理视频讲座或网络研讨会的内容，便于搜索与复习。 工作流 ：屏幕与音频捕获 -> 音频转录与标记 -> 生成讲座摘要 -> 搜索与存档。 实时协作与注释 : 场景 ：远程团队合作，实时共享屏幕捕获并添加注释。 工作流 ：屏幕捕获与共享 -> 注释与协作 -> 跟踪更改。 用例示例： https://docs.screenpi.pe/docs/examples

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