简介

​ScreenPipe​ 是一个革命性的开源AI应用平台，通过持续记录和分析用户桌面活动，为开发者提供丰富的上下文信息来构建智能应用程序。它完全在本地运行，保护用户隐私，同时为AI应用提供了前所未有的桌面环境感知能力。

🔗 ​GitHub地址​：

https://github.com/mediar-ai/screenpipe

🚀 ​核心价值​：

桌面上下文 · 完全本地 · 开发者友好 · 24/7记录

​项目背景​：

  • ​上下文需求​：解决AI应用缺乏实时桌面上下文的问题

  • ​隐私保护​：在本地处理敏感数据，避免云端隐私风险

  • ​开发效率​：为开发者提供丰富的桌面环境API

  • ​开源生态​：构建开放的桌面AI应用生态系统

​技术特色​：

  • 🖥️ ​全天候记录​：持续记录屏幕、音频和用户活动

  • 🔒 ​完全本地​：所有数据处理在用户设备上进行

  • 🛠️ ​开发友好​：简洁的API和丰富的开发工具

  • 🌐 ​跨平台​：支持Windows、macOS和Linux

  • ⚡ ​高性能​：优化的资源使用和高效的记录机制

​设计理念​：

  • ​用户主权​：用户完全控制自己的数据和隐私

  • ​开发自由​：为开发者提供强大的桌面上下文能力

  • ​开放标准​：基于开源和开放标准构建

  • ​实用主义​：注重实际应用价值和用户体验

  • ​生态建设​：构建繁荣的桌面AI应用生态系统

主要功能

1. ​核心架构体系​

2. ​功能详情​

​记录能力​：

  • ​屏幕录制​：持续记录屏幕内容和变化

  • ​音频捕获​：麦克风和系统音频录制

  • ​活动跟踪​：用户操作和应用程序活动记录

  • ​OCR提取​：实时文字识别和提取

  • ​元数据记录​：丰富的上下文元数据收集

​处理功能​：

  • ​实时分析​：实时处理和分析记录数据

  • ​历史索引​：建立可搜索的历史数据索引

  • ​语义理解​：理解屏幕内容的语义信息

  • ​模式识别​：识别用户行为和模式

  • ​事件检测​：检测重要事件和变化

​开发支持​：

  • ​丰富API​：提供全面的开发者API接口

  • ​开发工具​：命令行工具和开发套件

  • ​应用沙盒​：安全的应用程序运行环境

  • ​调试支持​：完整的调试和测试工具

  • ​文档示例​：详细的文档和示例代码

​存储管理​：

  • ​高效存储​：优化的数据存储和压缩

  • ​隐私保护​：本地存储，不上传数据

  • ​数据管理​：灵活的数据保留策略

  • ​快速检索​：高效的数据查询和检索

  • ​导出功能​：数据导出和备份能力

​性能特性​：

  • ​资源优化​：低CPU和内存占用（10% CPU，4GB RAM）

  • ​存储效率​：高效的存储使用（15GB/月）

  • ​实时性能​：低延迟实时处理能力

  • ​扩展性强​：支持各种硬件配置

  • ​稳定可靠​：长时间稳定运行

3. ​技术规格​

​系统要求​：

# 最低要求
操作系统: Windows 10+, macOS 10.15+, Linux Ubuntu 18.04+
CPU: 现代多核处理器
内存: 8GB RAM (推荐16GB+)
存储: 50GB+ 可用空间
显卡: 支持现代图形API

# 推荐配置
操作系统: 最新稳定版本
CPU: 8核+ 现代处理器
内存: 16GB+ RAM
存储: 100GB+ SSD存储
网络: 互联网连接（可选）

# 高性能配置
CPU: 12核+ 高性能处理器
内存: 32GB+ RAM
存储: 500GB+ NVMe SSD
显卡: 独立显卡（可选加速）

​资源使用​：

# 典型资源消耗
CPU使用: 5-15% (取决于活动强度)
内存占用: 2-6GB (动态调整)
存储占用: 10-20GB/月 (可配置)
网络使用: 极少 (除非使用云功能)
GPU使用: 可选加速 (OCR和处理)

# 性能指标
记录延迟: <100ms (实时处理)
检索速度: 毫秒级查询响应
处理吞吐量: 高吞吐量数据处理
存储效率: 高效压缩算法

​支持格式​：

# 输入支持
视频格式: 多种屏幕编码格式
音频格式: PCM, MP3, Opus等
文本编码: 多语言OCR支持
元数据: 结构化JSON格式
事件数据: 自定义事件格式

# 输出格式
API响应: JSON, Protobuf等
数据导出: JSON, CSV, 二进制格式
实时流: WebSocket, HTTP流
存储格式: 优化二进制格式

​兼容性​：

# 平台支持
Windows: 10, 11 全版本支持
macOS: 10.15+ (Catalina及以后)
Linux: Ubuntu, Debian, Fedora等主流发行版

# 开发兼容
语言支持: JavaScript/TypeScript, Rust, Python等
框架支持: Next.js, Tauri, Electron等
工具集成: 主流开发工具和IDE
标准协议: HTTP, WebSocket, gRPC等

安装与配置

1. ​环境准备​

​系统要求​：

# 基础软件
Node.js: 18.x+ (JavaScript开发)
Rust: 1.65+ (本地组件开发)
Python: 3.8+ (可选，高级功能)
Bun: 1.0+ (推荐JavaScript运行时)

# 系统权限
屏幕录制权限: 必需（macOS/Windows）
麦克风权限: 可选（如需音频记录）
辅助功能: 可选（增强访问能力）
文件访问: 必需（数据存储）

​账户准备​：

# 可选服务
GitHub账户: 代码管理和贡献
Stripe账户: 应用商店 monetization（可选）
云服务账户: 可选云备份（如需要）
开发者账户: 应用发布和管理

2. ​安装步骤​

​一键安装（推荐）​​：

# macOS 和 Linux
curl -fsSL get.screenpi.pe/cli | sh

# Windows
irm get.screenpi.pe/cli.ps1 | iex

# 验证安装
screenpipe --version

​手动安装​：

# 从源码构建
git clone https://github.com/mediar-ai/screenpipe.git
cd screenpipe

# 安装依赖和构建
cargo build --release

# 或使用包管理器
# 通过crate.io安装（如可用）
cargo install screenpipe

# 运行应用
screenpipe start

​开发环境安装​：

# 安装开发工具
npm install -g @screenpipe/dev

# 或使用Bun
bun install -g @screenpipe/dev

# 验证开发环境
screenpipe-dev --version

​Docker安装​：

# 使用Docker部署
docker pull mediar/screenpipe:latest

# 运行容器
docker run -it --device /dev/dri:/dev/dri -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix -e DISPLAY=unix$DISPLAY mediar/screenpipe

# 或使用Docker Compose
docker-compose up -d

​权限配置​：

# macOS权限配置
1. 系统设置 → 安全性与隐私 → 隐私
2. 启用屏幕录制权限
3. 启用麦克风权限（可选）
4. 启用辅助功能权限（可选）

# Windows权限配置
1. 设置 → 隐私 → 应用权限
2. 启用屏幕录制权限
3. 启用麦克风权限（可选）

# Linux权限配置
根据发行版配置X11或Wayland权限
配置音频设备权限

3. ​配置说明​

​基本配置​：

# 配置文件位置
# ~/.screenpipe/config.toml

[core]
data_dir = "~/.screenpipe/data"
cache_size = "10GB"
retention_period = "30days"

[recording]
screen_enabled = true
audio_enabled = false
ocr_enabled = true
quality = "medium"

[privacy]
encryption_enabled = true
cloud_sync = false
data_sharing = false

​性能配置​：

# 性能优化配置
[performance]
max_cpu_usage = 15
max_memory_mb = 4096
thread_count = 4
gpu_acceleration = true

[storage]
compression_level = 6
index_interval = "5min"
cleanup_schedule = "daily"

[network]
api_port = 8080
websocket_port = 8081
cors_origins = ["http://localhost:3000"]

​开发配置​：

# 开发者配置
[development]
sandbox_mode = true
hot_reload = true
debug_logging = false
api_rate_limit = 1000

[plugins]
auto_update = true
verification_required = true
max_plugin_memory = "512MB"

[monetization]
stripe_enabled = false
default_price = "5.00"
currency = "USD"

​隐私配置​：

# 隐私和安全配置
[security]
encryption_key = "auto_generated"
auto_lock_timeout = "5min"
password_protected = false

[privacy]
record_keystrokes = false
record_passwords = false
blur_sensitive_data = true
exclude_apps = ["password_manager", "banking_app"]

[compliance]
gdpr_compliant = true
data_minimization = true
right_to_be_forgotten = true

使用指南

1. ​基本工作流​

使用ScreenPipe的基本流程包括：安装启动 → 权限配置 → 开始记录 → 开发应用 → 部署发布。整个过程设计为开发者友好，注重用户体验。

2. ​基本使用​

​启动和运行​：

# 启动ScreenPipe服务
screenpipe start

# 或作为后台服务
screenpipe service start

# 检查运行状态
screenpipe status

# 查看日志
screenpipe logs

# 停止服务
screenpipe stop

​权限管理​：

# 权限检查
screenpipe permissions check

# 修复权限
screenpipe permissions repair

# 列出所需权限
screenpipe permissions list

# 测试权限
screenpipe permissions test

​数据管理​：

# 查看数据使用
screenpipe data usage

# 清理旧数据
screenpipe data cleanup

# 导出数据
screenpipe data export --format json --output ./export

# 导入数据
screenpipe data import --input ./export

# 备份数据
screenpipe data backup --output ./backup

​监控和诊断​：

# 监控性能
screenpipe monitor

# 诊断问题
screenpipe diagnose

# 生成报告
screenpipe report generate

# 检查更新
screenpipe update check

# 更新应用
screenpipe update apply

3. ​开发使用​

​创建第一个应用​：

# 创建新插件应用
bunx --bun @screenpipe/dev@latest pipe create my-first-app

# 进入项目目录
cd my-first-app

# 安装依赖
bun install

# 开发模式运行
bun run dev

# 构建生产版本
bun run build

​应用注册和发布​：

# 注册应用到商店
bunx --bun @screenpipe/dev@latest pipe register --name my-first-app

# 设置付费选项（可选）
bunx --bun @screenpipe/dev@latest pipe register --name my-first-app --paid --price 5

# 发布应用
bunx --bun @screenpipe/dev@latest pipe publish --name my-first-app

# 更新应用
bun run build
bunx --bun @screenpipe/dev@latest pipe publish --name my-first-app

​API使用示例​：

// 基本API使用
import { screenpipe } from '@screenpipe/sdk';

// 初始化客户端
const client = await screenpipe.connect();

// 获取屏幕历史
const history = await client.screen.getHistory({
  from: Date.now() - 3600000, // 过去1小时
  to: Date.now(),
  limit: 100
});

// 实时订阅事件
const unsubscribe = client.events.subscribe('screen_change', (event) => {
  console.log('屏幕变化:', event);
});

// 执行OCR识别
const text = await client.ocr.extractText({
  region: { x: 100, y: 100, width: 200, height: 100 }
});

// 搜索历史数据
const results = await client.search.query({
  query: '会议记录',
  type: 'text',
  timeRange: 'last_week'
});

​高级开发功能​：

// 自定义事件处理
client.events.on('application_opened', async (event) => {
  if (event.appName === 'Slack') {
    // Slack应用打开时的处理
    const messages = await client.extractContent({
      type: 'messages',
      app: 'Slack'
    });
    console.log('新消息:', messages);
  }
});

// 实时屏幕分析
const analyzer = await client.createAnalyzer({
  type: 'real_time',
  features: ['text_detection', 'face_detection', 'object_detection']
});

analyzer.on('analysis', (result) => {
  console.log('实时分析结果:', result);
});

// 批量数据处理
const processor = await client.createBatchProcessor({
  input: 'last_24_hours',
  operations: [
    'extract_text',
    'summarize_content',
    'generate_insights'
  ]
});

const results = await processor.process();

应用场景实例

案例1：智能会议助手

​场景​：远程工作者需要智能会议记录和总结

​解决方案​：使用ScreenPipe构建智能会议助手应用。

​应用功能​：

// 会议助手核心功能
class MeetingAssistant {
  constructor() {
    this.screenpipe = await screenpipe.connect();
    this.meetingData = [];
  }
  
  async startMonitoring() {
    // 检测会议应用启动
    this.screenpipe.events.on('app_opened', (event) => {
      if (this.isMeetingApp(event.appName)) {
        this.startMeetingSession(event);
      }
    });
    
    // 检测会议结束
    this.screenpipe.events.on('app_closed', (event) => {
      if (this.isMeetingApp(event.appName)) {
        this.endMeetingSession(event);
      }
    });
  }
  
  async startMeetingSession(event) {
    const session = {
      startTime: new Date(),
      app: event.appName,
      participants: [],
      topics: [],
      actions: []
    };
    
    // 实时记录会议内容
    this.recorder = this.screenpipe.record.session({
      types: ['screen', 'audio', 'ocr'],
      onData: (data) => this.processMeetingData(data)
    });
    
    this.currentSession = session;
  }
  
  async processMeetingData(data) {
    if (data.type === 'ocr') {
      // 提取会议讨论内容
      const topics = this.extractTopics(data.text);
      const actions = this.extractActionItems(data.text);
      
      this.currentSession.topics.push(...topics);
      this.currentSession.actions.push(...actions);
    }
    
    if (data.type === 'audio') {
      // 语音转录和分析
      const transcription = await this.transcribeAudio(data.audio);
      const sentiment = this.analyzeSentiment(transcription);
      
      this.currentSession.transcription = transcription;
      this.currentSession.sentiment = sentiment;
    }
  }
  
  async endMeetingSession(event) {
    this.recorder.stop();
    
    // 生成会议总结
    const summary = await this.generateSummary(this.currentSession);
    
    // 保存会议记录
    this.meetingData.push({
      ...this.currentSession,
      endTime: new Date(),
      summary: summary
    });
    
    // 发送会议摘要邮件
    await this.sendSummaryEmail(summary);
  }
}

​核心特性​：

  • ​自动检测​：自动识别会议应用和会议开始

  • ​多模态记录​：同时记录屏幕、音频和文字内容

  • ​实时分析​：实时提取讨论主题和行动项

  • ​智能总结​：自动生成会议摘要和要点

  • ​情感分析​：分析会议氛围和参与者情绪

​实施效果​：

  • ​效率提升​：自动完成会议记录和总结工作

  • ​信息完整​：完整记录会议所有相关内容

  • ​智能洞察​：提供深入的会议分析和洞察

  • ​时间节省​：大幅减少会后整理工作时间

  • ​质量一致​：确保所有会议记录的质量一致性

案例2：编程生产力助手

​场景​：开发者需要智能编程辅助和生产力分析

​解决方案​：使用ScreenPipe构建编程生产力助手。

​开发助手功能​：

// 编程生产力助手
class CodingProductivityAssistant {
  constructor() {
    this.screenpipe = await screenpipe.connect();
    this.productivityData = {};
    this.setupEventHandlers();
  }
  
  setupEventHandlers() {
    // 跟踪IDE活动
    this.screenpipe.events.on('app_focused', (event) => {
      if (this.isIDE(event.appName)) {
        this.startCodingSession(event);
      }
    });
    
    // 代码变更检测
    this.screenpipe.ocr.onTextChange((changes) => {
      if (this.isCodeChange(changes)) {
        this.recordCodeChange(changes);
      }
    });
    
    // 错误检测
    this.screenpipe.events.on('text_detected', (event) => {
      if (this.isErrorOutput(event.text)) {
        this.handleErrorDetection(event);
      }
    });
  }
  
  async startCodingSession(event) {
    this.currentSession = {
      startTime: new Date(),
      ide: event.appName,
      filesOpened: [],
      codeChanges: [],
      errorsDetected: [],
      focusTime: 0
    };
    
    // 开始生产力跟踪
    this.productivityTimer = setInterval(() => {
      this.currentSession.focusTime++;
    }, 1000);
  }
  
  async recordCodeChange(changes) {
    const changeAnalysis = {
      timestamp: new Date(),
      file: this.getCurrentFile(),
      changes: changes,
      complexity: this.calculateComplexity(changes),
      impact: this.estimateImpact(changes)
    };
    
    this.currentSession.codeChanges.push(changeAnalysis);
    
    // 实时代码建议
    const suggestions = await this.generateSuggestions(changes);
    if (suggestions.length > 0) {
      this.showSuggestions(suggestions);
    }
  }
  
  async handleErrorDetection(event) {
    const errorAnalysis = {
      timestamp: new Date(),
      error: event.text,
      context: this.getCurrentContext(),
      solution: await this.findSolution(event.text)
    };
    
    this.currentSession.errorsDetected.push(errorAnalysis);
    
    // 自动错误解决建议
    this.showErrorSolution(errorAnalysis);
  }
  
  async endCodingSession() {
    clearInterval(this.productivityTimer);
    
    // 生成生产力报告
    const report = this.generateProductivityReport(this.currentSession);
    
    // 保存会话数据
    this.saveSessionData(this.currentSession);
    
    // 提供改进建议
    const improvements = this.getImprovementSuggestions(report);
    this.showImprovementSuggestions(improvements);
  }
}

​生产力特性​：

  • ​深度跟踪​：全面跟踪编程活动和行为模式

  • ​代码分析​：分析代码变更复杂度和影响

  • ​错误诊断​：自动检测和诊断编程错误

  • ​智能建议​：提供实时代码改进建议

  • ​生产力报告​：生成详细的生产力分析报告

​开发价值​：

  • ​效率提升​：识别和消除生产力瓶颈

  • ​质量改进​：提高代码质量和减少错误

  • ​习惯培养​：培养更好的编程习惯和实践

  • ​技能发展​：提供个性化的技能发展建议

  • ​时间管理​：优化时间分配和任务优先级

案例3：内容创作和研究助手

​场景​：研究人员和内容创作者需要智能信息收集和组织

​解决方案​：使用ScreenPipe构建内容创作和研究助手。

​研究助手实现​：

// 内容创作和研究助手
class ResearchAssistant {
  constructor() {
    this.screenpipe = await screenpipe.connect();
    this.researchTopics = new Map();
    this.setupResearchTools();
  }
  
  setupResearchTools() {
    // 文献检测和提取
    this.screenpipe.ocr.onTextDetection((text) => {
      if (this.isAcademicContent(text)) {
        this.extractResearchContent(text);
      }
    });
    
    // 网页内容分析
    this.screenpipe.events.on('browser_navigation', (event) => {
      if (this.isResearchRelated(event.url)) {
        this.analyzeWebContent(event.url);
      }
    });
    
    // 笔记自动整理
    this.screenpipe.events.on('text_input', (event) => {
      if (this.isNoteTakingApp(event.appName)) {
        this.processNotes(event.text);
      }
    });
  }
  
  async extractResearchContent(text) {
    const researchData = {
      source: this.getCurrentSource(),
      content: text,
      extractedAt: new Date(),
      keywords: this.extractKeywords(text),
      concepts: this.extractConcepts(text),
      citations: this.extractCitations(text)
    };
    
    // 关联到研究主题
    const topic = this.classifyToTopic(researchData);
    if (!this.researchTopics.has(topic)) {
      this.researchTopics.set(topic, []);
    }
    this.researchTopics.get(topic).push(researchData);
    
    // 实时摘要生成
    const summary = await this.generateSummary(researchData);
    this.updateTopicSummary(topic, summary);
  }
  
  async analyzeWebContent(url) {
    const pageContent = await this.screenpipe.browser.capturePage(url);
    
    const analysis = {
      url: url,
      title: pageContent.title,
      content: pageContent.text,
      images: pageContent.images,
      links: pageContent.links,
      accessedAt: new Date()
    };
    
    // 内容质量和相关性评估
    analysis.qualityScore = this.assessQuality(analysis);
    analysis.relevanceScore = this.assessRelevance(analysis);
    
    // 保存到知识库
    await this.saveToKnowledgeBase(analysis);
  }
  
  async processNotes(notes) {
    const processedNotes = {
      original: notes,
      structured: this.structureNotes(notes),
      links: this.extractLinks(notes),
      actions: this.extractActions(notes),
      references: this.extractReferences(notes),
      createdAt: new Date()
    };
    
    // 智能笔记增强
    const enhancedNotes = await this.enhanceNotes(processedNotes);
    
    // 整合到研究框架
    this.integrateIntoResearch(enhancedNotes);
  }
  
  async generateResearchReport(topic) {
    const topicData = this.researchTopics.get(topic);
    if (!topicData) return null;
    
    const report = {
      topic: topic,
      overview: await this.generateTopicOverview(topicData),
      keyFindings: this.extractKeyFindings(topicData),
      references: this.collectReferences(topicData),
      recommendations: await this.generateRecommendations(topicData),
      generatedAt: new Date()
    };
    
    // 多种格式导出
    await this.exportReport(report, ['pdf', 'docx', 'markdown']);
    
    return report;
  }
}

​研究功能​：

  • ​智能提取​：自动识别和提取研究相关内容

  • ​内容分析​：深度分析内容质量和相关性

  • ​知识组织​：智能组织和关联研究材料

  • ​自动摘要​：生成研究内容摘要和要点

  • ​报告生成​：自动生成研究报告和文档

​创作支持​：

  • ​素材收集​：高效收集创作素材和参考资料

  • ​内容增强​：智能增强和改进创作内容

  • ​结构优化​：优化内容结构和组织方式

  • ​质量评估​：评估和改进内容质量

  • ​多格式输出​：支持多种输出格式和发布渠道

​实施价值​：

  • ​研究效率​：大幅提高研究效率和效果

  • ​内容质量​：提升创作内容质量和价值

  • ​知识管理​：更好的知识组织和管理能力

  • ​时间节省​：减少信息收集和整理时间

  • ​洞察深度​：获得更深入的研究洞察和理解

生态系统与社区

1. ​社区资源​

​获取帮助​：

  • 📚 ​官方文档​：GitHub README和详细文档

  • 💬 ​社区讨论​：GitHub Discussions和问题区

  • 🐛 ​问题报告​：通过GitHub Issues报告问题

  • 💡 ​功能建议​：提交新功能请求和改进建议

​支持渠道​：

  • ​GitHub Issues​：主要的问题跟踪和功能请求

  • ​Discord社区​：实时讨论和开发者交流

  • ​开发者文档​：详细的API文档和开发指南

  • ​示例项目​：社区贡献的示例代码和模板

​贡献指南​：

  1. Fork项目仓库

  2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)

  3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')

  4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)

  5. 发起Pull Request

2. ​相关工具集成​

​开发框架集成​：

  • ​Next.js​：React全栈框架集成

  • ​Tauri​：Rust桌面应用框架

  • ​Electron​：跨平台桌面应用框架

  • ​React Native​：移动应用开发框架

  • ​Vue.js​：渐进式JavaScript框架

​AI/ML集成​：

  • ​OpenAI API​：GPT系列模型集成

  • ​Hugging Face​：Transformer模型支持

  • ​TensorFlow.js​：浏览器内机器学习

  • ​PyTorch​：深度学习框架集成

  • ​LangChain​：LLM应用开发框架

​云服务集成​：

  • ​AWS​：Amazon Web Services集成

  • ​Azure​：Microsoft云服务支持

  • ​GCP​：Google云平台集成

  • ​Vercel​：前端部署平台

  • ​Netlify​：Web应用部署平台

​开发工具​：

  • ​VS Code​：主流代码编辑器支持

  • ​WebStorm​：JetBrains开发工具

  • ​Chrome DevTools​：浏览器开发工具

  • ​Postman​：API测试和开发

  • ​Docker​：容器化开发和部署

总结

ScreenPipe作为一款革命性的桌面AI应用平台，通过24/7的屏幕记录和丰富的上下文感知能力，为开发者提供了构建智能桌面应用的强大工具。其完全本地运行的特性和开发者友好的设计，使其成为桌面AI应用开发的理想选择。

​核心优势​：

  • 🚀 ​桌面上下文​：全面的屏幕活动记录和分析

  • 🔒 ​完全本地​：所有数据处理在本地进行，保护隐私

  • 🛠️ ​开发友好​：丰富的API和开发工具支持

  • 🌐 ​跨平台​：支持Windows、macOS、Linux全平台

  • 💰 ​生态激励​：应用商店和 monetization 支持

​适用场景​：

  • 智能会议助手和协作工具

  • 编程生产力分析和优化

  • 内容创作和研究辅助

  • 自动化工作流程和任务

  • 个性化学习和培训工具

​技术特色​：

  • ​24/7记录​：持续不间断的屏幕活动记录

  • ​多模态感知​：屏幕、音频、文本全方位感知

  • ​实时处理​：低延迟的实时数据处理和分析

  • ​智能分析​：深度学习和AI驱动的内容分析

  • ​开放生态​：丰富的插件和应用生态系统

🌟 ​GitHub地址​：

https://github.com/mediar-ai/screenpipe

🚀 ​快速安装​：

curl -fsSL get.screenpi.pe/cli | sh

💬 ​社区支持​：

通过GitHub Issues获取帮助和支持

​立即开始使用ScreenPipe，探索桌面AI应用的无限可能！​​

​最佳实践建议​：

  • 🏁 ​初学者​：从示例应用和模板开始学习

  • 🔧 ​开发者​：深入API文档和开发工具

  • 🎯 ​产品经理​：关注实际应用场景和价值

  • 🏢 ​企业用户​：评估企业级部署和集成

  • 🤝 ​社区贡献者​：参与开源项目和生态建设

​注意事项​：

  • ⚠️ ​隐私考虑​：合理配置隐私设置和数据收集

  • 🔒 ​权限管理​：妥善管理应用权限和访问控制

  • 💾 ​资源管理​：监控系统资源使用情况

  • 📋 ​合规性​：遵守相关法律法规和政策

  • 🔄 ​版本更新​：定期更新到最新版本

ScreenPipe持续演进和发展，欢迎加入社区共同推动桌面AI应用的进步和创新！

​版本信息​：

  • ​当前版本​：主要版本（持续更新）

  • ​开发语言​：Rust, JavaScript, TypeScript

  • ​许可证​：开源许可证（具体见项目）

  • ​活跃度​：高度活跃，定期发布新版本

  • ​社区规模​：快速增长的开源社区

​资源链接​：

  • 📖 ​官方文档​：GitHub Wiki和详细使用指南

  • 🎥 ​视频教程​：社区制作的教程视频

  • 💬 ​讨论论坛​：GitHub Discussions交流

  • 📊 ​示例库​：丰富的使用示例和模板

  • 🤝 ​贡献指南​：CONTRIBUTING.md贡献指南

ScreenPipe作为桌面AI应用的新兴平台，将继续为开发者提供强大的工具和支持，推动智能桌面应用的发展和创新。

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