硅谷监控
硅谷监控 是 AI Skill Hub 本期精选AI工具之一。综合评分 8.0 分，整体质量较高。我们强烈推荐将其纳入你的 AI 工具库，帮助提升工作效率。
📚 深度解析
**为什么要使用开源工具而非商业 SaaS？**
对于个人开发者和有隐私需求的用户，本地部署的开源工具意味着数据不离本机，不受第三方服务商的数据政策约束。同时，开源工具通常没有使用次数限制和月度费用，一次安装即可长期使用，对于高频使用场景的总拥有成本（TCO）远低于订阅制商业工具。
**安装与环境准备**
硅谷监控 依赖 Swift 运行环境。建议通过 pyenv（Python）或 nvm（Node.js）管理 Swift 版本，避免全局环境污染。对于新手用户，推荐先创建虚拟环境（python -m venv venv && source venv/bin/activate），再安装依赖，这样即使出现问题也可以随时删除虚拟环境重新开始，不影响系统稳定性。
**社区与维护**
GitHub Issue 和 Discussion 是获取帮助的最快渠道。在提问前建议先检查 Closed Issues（已关闭的问题），大多数常见问题都已有解答。遇到 Bug 时，提供 pip list 的输出、完整错误堆栈和最小可复现示例，能显著提高开发者响应速度。AI Skill Hub 将持续追踪 硅谷监控 的版本更新，及时通知重要功能变化。
📋 工具概览
原生SwiftUI GUI的Apple Silicon系统监控
硅谷监控 是一款基于 Swift 开发的开源工具，专注于 Apple Silicon、Swift、GPU 等核心功能。作为 GitHub 开源项目，它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代，代码完全透明可审计，支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流，都能提供稳定可靠的解决方案。
📖 中文文档
原生SwiftUI GUI的Apple Silicon系统监控
硅谷监控 是一款基于 Swift 开发的开源工具，专注于 Apple Silicon、Swift、GPU 等核心功能。作为 GitHub 开源项目，它拥有活跃的社区支持和持续的版本迭代，代码完全透明可审计，支持本地部署以保护数据隐私。无论是个人使用还是集成到企业工作流，都能提供稳定可靠的解决方案。
- 开源免费，支持本地部署，数据完全自主可控
- 活跃的 GitHub 开源社区，持续迭代更新
- 提供详细文档和使用示例，新手友好
- 支持自定义配置，灵活适配不同使用环境
- 可作为基础组件集成进现有技术栈或进行二次开发
- 本地部署运行，保护数据隐私，满足合规要求
- 自定义集成到现有系统，扩展技术栈能力
- 作为开源基础组件进行商业化二次开发
# 克隆仓库 git clone https://github.com/kennss/SiliconScope cd SiliconScope # 查看安装说明 cat README.md # 按 README 完成环境依赖安装后即可使用
- 访问 GitHub 仓库页面
- 按照 README 文档完成依赖安装
- 根据系统环境完成初始化配置
- 参考官方示例或文档开始使用
- 遇到问题可在 GitHub Issues 中查找解答
# 查看帮助 siliconscope --help # 基本运行 siliconscope [options] <input> # 详细使用说明请查阅文档 # https://github.com/kennss/SiliconScope
# siliconscope 配置说明 # 查看配置选项 siliconscope --config-example > config.yml # 常见配置项 # output_dir: ./output # log_level: info # workers: 4 # 环境变量（覆盖配置文件） export SILICONSCOPE_CONFIG="/path/to/config.yml"
SiliconScope
English · 简体中文 · 繁體中文 · 日本語 · 한국어
A sudoless Apple Silicon system monitor — a native SwiftUI dashboard and a full menu-bar suite — with first-class ANE (Neural Engine), Media Engine, and memory-bandwidth tracking that Activity Monitor and terminal monitors don't surface.
Born from wanting to see how on-device AI and media workloads drive the Apple Silicon accelerators — and grown into a daily-driver monitor that can stand in for iStat Menus.
Under a local LLM (LM Studio · Llama-3.1-8B, 100% GPU): SiliconScope flags thermal throttling (GPU clock held −20% vs peak), measures the workload against the M1 Max's 400 GB/s ceiling, detects the runtime + model, and shows every engine live — GPU / GPU-memory / ANE / Media and E/P-core overlaid trends, per-core temperatures, power, and bandwidth.
Highlights
- AI Workload view — a bottleneck classifier (bandwidth-bound / compute-bound / thermal-throttled / memory-pressured) with a per-chip "% of ceiling" bandwidth gauge — answers "what's limiting my local LLM right now?" - E-core / P-core split — per-cluster utilization + real DVFS frequency - GPU — utilization, power, frequency - ANE & Media Engine — Neural-Engine power and media-codec bandwidth (the differentiators) - Memory bandwidth — CPU / GPU / Media / total GB/s (the local-LLM bottleneck signal) - Memory — Wired / Active / Compressed / Free stacked bar + macOS memory-pressure alerts - Network ↑/↓ and Disk read/write + free space, with live graphs - Per-unit temperatures — real E-Core / P-Core / GPU / Memory sensors via curated per-generation SMC keys (M1–M5; HID fallback on others), fan RPM, thermal pressure, and GPU throttle detection (clock held below its rolling peak under pressure) - Battery — charge state, health %, cycle count, condition (AppleSmartBattery) - Power — per-domain CPU / GPU / ANE / DRAM / SoC, plus battery - Processes — sort, filter, kill (in-card scroll) - Per-metric menu-bar items — pin CPU / GPU / Memory / Network / SSD / Sensors / Battery each to its own menu-bar glyph + dropdown (plus the combined "SS" cockpit glyph) - Auto-update — built-in Sparkle updater; "Check for Updates…" in the menu - No sudo required.
Install
⬇ Download the latest DMG, then:
- Open the downloaded
SiliconScope-*.dmg - Drag SiliconScope into Applications
- Launch it
Signed with a Developer ID and notarized by Apple — it opens with no Gatekeeper prompt. Requires macOS 14+ on Apple Silicon. It updates itself from here on (Sparkle) — this is the last DMG you download by hand.
Prefer to build it yourself? See Build & run.
Build & run
Requires macOS on Apple Silicon and the Xcode toolchain.
xcrun swift run SiliconScope # SwiftUI GUI (dashboard + menu bar)
xcrun swift run -q sscope-cli # data-layer verification CLI
xcrun swift build # build everything
scripts/build-app.sh # create dist/SiliconScope.app locally
open dist/SiliconScope.app # launch the local app bundleUsexcrun. A non-Xcodeswift(e.g. swiftly) may not match the macOS SDK and will fail withFailed to build module 'Foundation'.
高质量的Apple Silicon系统监控工具
⚡ 核心功能
- 开源免费，支持本地部署，数据完全自主可控
- 活跃的 GitHub 开源社区，持续迭代更新
- 提供详细文档和使用示例，新手友好
- 支持自定义配置，灵活适配不同使用环境
- 可作为基础组件集成进现有技术栈或进行二次开发
👥 适合人群
🎯 使用场景
- 本地部署运行，保护数据隐私，满足合规要求
- 自定义集成到现有系统，扩展技术栈能力
- 作为开源基础组件进行商业化二次开发
⚖️ 优点与不足
- +MIT 协议，可免费商用
- +完全开源免费，无授权费用
- +本地部署，数据完全自主可控
- +开发者社区支持，遇问题可查可问
- −安装和初始配置可能需要一定技术基础
- −功能完整性通常不如成熟商业产品
- −技术支持主要依赖开源社区，响应速度不稳定
AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台，本页面信息基于公开数据整理，不对工具功能和质量作任何法律背书。
建议在沙箱或测试环境中充分验证后，再部署至生产环境，并做好必要的安全评估。
✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一，可自由商用、修改、分发，仅需保留版权声明。
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❓ 常见问题 FAQ
经综合评估，硅谷监控 在AI工具赛道中表现稳健，质量优秀。如果你已有明确的使用需求，可以直接上手体验；如果还在评估阶段，建议对比同类工具后再做决策。
| 原始名称 | SiliconScope |
| 原始描述 | 开源AI工具：Sudoless Apple Silicon system monitor (native SwiftUI GUI) with ANE / Media Engi。⭐505 · Swift |
| Topics | Apple SiliconSwiftGPU系统监控 |
| GitHub | https://github.com/kennss/SiliconScope |
| License | MIT |
| 语言 | Swift |
收录时间：2026-06-24 · 更新时间：2026-06-24 · License：MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。