想像你成日喺電腦前切換多個應用程式、開會討論專案、瀏覽研究資料，但事後總要花時間重溫記錄，先至搵到關鍵片段。Screenpipe 就針對呢個痛點，提供全天候本地畫面同麥克風錄製工具，讓 AI 代理根據你實際操作自動運作。呢個開源項目特別適合開發者、研究員同需要長時間追蹤工作流程嘅專業人士，幫你將日常活動轉化成可搜尋、可分析嘅數據庫，迎接超智能時代嘅需求。
事件驅動畫面捕捉，實時記錄電腦操作
Screenpipe 嘅事件驅動畫面捕捉功能，唔似傳統錄屏工具定時截圖，而係根據用戶實際互動觸發記錄。例如你打開瀏覽器切換分頁、編輯文件或運行程式，系統就會智能捕捉相關畫面，避免無謂嘅空白錄製。呢種設計大大減低儲存空間需求，同時保留最有用嘅視覺脈絡。打開應用後，它會喺背景靜默運行，捕捉你電腦上嘅每一個動作，讓後續 AI 分析有足夠嘅視覺輸入。
音頻轉錄配時序檢視，快速重溫工作脈絡
除了畫面，Screenpipe 同時錄製麥克風音頻，並即時轉錄成文字。呢個音頻轉錄功能支援連續監聽，讓你之後可以文字搜尋特定對話或指令。結合時序檢視，用戶能以時間線形式瀏覽整日活動，例如滑動至上午 10 點，就見到當時畫面、轉錄文字同相關事件一目了然。呢種整合方式特別實用喺長會議或多任務日程，幫你跳過無聊片段，直達重點。
時序檢視嘅設計靈感來自視頻編輯軟件，但更輕量本地化。你可以 zoom in/out 特定時段，檢查代理是否正確捕捉咗你嘅意圖，確保數據準確性。
AI 驅動搜尋加插件系統，擴展代理自動化
Screenpipe 最強大嘅地方係 AI 驅動搜尋，用戶輸入關鍵字如「昨天討論嘅 API 整合」，系統就會從錄製數據中提取相關畫面、音頻同轉錄，速度快過手動翻查。呢個搜尋唔單止文字匹配，仲會理解上下文，例如辨識你講過嘅專有名詞或畫面中嘅程式碼片段。
插件系統（Pipes）進一步擴展可能性，用戶可以自訂 pipe 連接不同 AI 模型或工具。例如將錄製數據 pipe 到本地 LLM，自動生成會議摘要或代碼建議。呢個模組化設計讓 Screenpipe 變成代理工作台，代理能基於你真實操作學習同回應，而非靜態提示。
MCP 伺服器支援模型上下文協議，提升智能互動
項目仲內建 MCP 伺服器（Model Context Protocol），專為超智能時代設計，讓 AI 模型透過標準協議存取你嘅錄製數據。呢個功能意味住代理可以 24/7 監察你嘅畫面同聲音，自動觸發任務如「偵測到新 email 就總結內容」或「見到特定錯誤訊息就建議修復」。本地運行確保私隱，所有數據留喺你機器上，唔需上傳雲端。
總括嚟講，Screenpipe 將你日常電腦使用轉化成 AI 可操作嘅知識庫，適合追求生產力極致嘅用家。透過事件觸發同插件擴展，它唔單止記錄過去，更驅動未來自動化。
產品名稱：Screenpipe
官方網站：https://github.com/mediar-ai/screenpipe
