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screenpipe Agent工作流
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AI工具

screenpipe Agent工作流

基于 Rust · 开源 AI 工具,GitHub 社区精选
英文名:screenpipe
⭐ 18.7k Stars 🍴 1.7k Forks 💻 Rust 📄 NOASSERTION 🏷 AI 8.2分
8.2AI 综合评分
AI代理工作流自动化屏幕录制计算机视觉音频处理
✦ AI Skill Hub 推荐

screenpipe Agent工作流 是 AI Skill Hub 本期精选AI工具之一。在 GitHub 上收获超过 18.7k 颗 Star,综合评分 8.2 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

screenpipe Agent工作流 是一款基于 Rust 的开源工具,在 GitHub 上收获 19k+ Star,是AI代理、工作流自动化、屏幕录制、计算机视觉领域中的优质开源项目。开源工具的最大优势在于代码完全透明,你可以审计每一行代码的安全性,也可以根据自身需求进行二次开发和定制。

**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**
screenpipe Agent工作流 依赖 Rust 运行环境。建议通过 pyenv(Python)或 nvm(Node.js)管理 Rust 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 screenpipe Agent工作流 的版本更新,及时通知重要功能变化。

📋 工具概览

screenpipe Agent工作流 是一款基于 Rust 开发的开源工具,专注于 AI代理、工作流自动化、屏幕录制 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。

GitHub Stars
⭐ 18.7k
开发语言
Rust
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
活跃维护,更新频繁
开源协议
NOASSERTION
AI 综合评分
8.2 分
工具类型
AI工具
Forks
1.7k

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

screenpipe Agent工作流 是一款基于 Rust 开发的开源工具,专注于 AI代理、工作流自动化、屏幕录制 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。

📌 核心特色
  • 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
🎯 主要使用场景
  • 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
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:cargo install(推荐)
cargo install screenpipe

# 方式二:从源码编译
git clone https://github.com/screenpipe/screenpipe
cd screenpipe
cargo build --release
# 二进制在 ./target/release/screenpipe
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库页面
  2. 按照 README 文档完成依赖安装
  3. 根据系统环境完成初始化配置
  4. 参考官方示例或文档开始使用
  5. 遇到问题可在 GitHub Issues 中查找解答
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 查看帮助
screenpipe --help

# 基本运行
screenpipe [options] <input>

# 详细使用说明请查阅文档
# https://github.com/screenpipe/screenpipe
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
# screenpipe 配置说明
# 查看配置选项
screenpipe --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 SCREENPIPE_CONFIG="/path/to/config.yml"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 77/100 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

简介

<img width="1500" height="500" alt="image" src="https://github.com/user-attachments/assets/058a44b8-fcad-4a37-92d8-830167dbd400" />

<p align="center"> <a href ="https://screenpi.pe"> <img src="https://github.com/user-attachments/assets/d3b1de26-c3c0-4c84-b9c4-b03213b97a30" alt="logo" width="200"> </a> </p>

[ screenpipe | YC S26 ]

<p align="center">AI that knows what you've seen, said, or heard.</p> <p align="center">Records everything you do, say, hear 24/7, local, private, secure</p>

<p align="center"> <a align="center" href="https://trendshift.io/repositories/20386" target="_blank"><img align="center" src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/20386" alt="screenpipe%2Fscreenpipe | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a> </p>

<p align="center"> <a href="https://screenpi.pe/onboarding" target="_blank"> <img src="https://img.shields.io/badge/download-desktop%20app-black?style=for-the-badge" alt="download"> </a> </p>

<p align="center"> <a href="https://discord.gg/screenpipe"> <img src="https://img.shields.io/discord/823813159592001537?style=for-the-badge&logo=discord&logoColor=white" alt="discord"> </a> <a href="https://twitter.com/screenpipe"> <img src="https://img.shields.io/twitter/follow/screenpipe?style=for-the-badge&logo=x&logoColor=white&label=follow" alt="twitter"> </a> <a href="https://www.youtube.com/@screen_pipe"> <img src="https://img.shields.io/youtube/channel/subscribers/UCwjkpAsb70_mENKvy7hT5bw?style=for-the-badge&logo=youtube&logoColor=white&label=subscribers" alt="youtube"> </a> </p>

image image

---

About screenpipe

screenpipe is a source-available application that continuously captures your screen and audio, creating a searchable, AI-powered memory of everything you do on your computer. All data is stored locally on your device. It is the leading source-available alternative to Rewind.ai (now Limitless), Microsoft Recall, Granola, and Otter.ai. If you're looking for a rewind alternative, recall alternative, or a private local screen recorder with AI, screenpipe is the most popular option you can fully audit.

  • Website: https://screenpi.pe
  • Documentation: https://docs.screenpi.pe
  • Discord: https://discord.gg/screenpipe
  • License: Screenpipe Commercial License (source-available; personal, non-commercial use permitted, commercial use requires a license, see LICENSE.md)

Core features

install

download the desktop app — all features, auto-updates

or run the CLI:

npx screenpipe record

then

claude mcp add screenpipe -- npx -y screenpipe-mcp@latest

then ask claude what did i see in the last 5 mins? or summarize today conversations or create a pipe that updates linear every time i work on task X

Building from source

Check CONTRIBUTING.

Make sure to understand the main branch is moving fast and breaking things, if you're looking for a stable version check app releases https://github.com/screenpipe/screenpipe/releases and use the git commit accordingly (production app is behind paywall).

API examples

Search screen content:

GET http://localhost:3030/search?q=meeting+notes&content_type=all&limit=10

Search audio transcriptions:

GET http://localhost:3030/search?q=budget+discussion&content_type=audio&limit=10

JavaScript SDK:

import { pipe } from "@screenpipe/js";

const results = await pipe.queryScreenpipe({
  q: "project deadline",
  contentType: "all",
  limit: 20,
  startTime: new Date(Date.now() - 24 * 60 * 60 * 1000).toISOString(),
});

sdk

tauri, electron, swift sdk available today

<img width="1536" height="1024" alt="image" src="https://github.com/user-attachments/assets/a5b49966-b607-47cb-b0fa-e5f9aec14351" />

---

<p align="center"> <a href="https://docs.screenpi.pe">docs</a> · <a href="https://screenpi.pe/sdk">sdk</a> · <a href="https://screenpi.pe/team">team</a> · <a href="https://discord.gg/screenpipe">discord</a> · <a href="https://twitter.com/screenpipe">x</a> · <a href="https://www.youtube.com/@screen_pipe">youtube</a> · <a href="https://www.reddit.com/r/screen_pipe">reddit</a> </p>

Developer API

Full REST API running on localhost (default port 3030). Endpoints for searching screen content, audio, frames. Raw SQL access to the underlying SQLite database. JavaScript/TypeScript SDK available.

Plugin system (Pipes)

Pipes are scheduled AI agents defined as markdown files. Each pipe is a pipe.md with a prompt and schedule — screenpipe runs an AI coding agent (like pi or claude-code) that queries your screen data, calls APIs, writes files, and takes actions. Built-in pipes include: - meeting-summary: Summarizes the meeting that just ended and patches the note back onto the meeting record - day-recap: Today's accomplishments, key moments, and unfinished work - standup-update: What you did, what's next, and any blockers - time-breakdown: Where your time went, by app, project, and category - ai-prompt-journal: Captures every prompt you send to AI tools, saved to Obsidian or local markdown - video-export: Create a video of your recent screen activity

Developers can create pipes by writing a markdown file in ~/.screenpipe/pipes/.

#### Pipe data permissions Each pipe supports YAML frontmatter fields that give admins deterministic, OS-level control over what data AI agents can access: - App & window filtering: allow-apps, deny-apps, deny-windows (glob patterns) - Content type control: restrict to ocr, audio, input, or accessibility - Time & day restrictions: e.g. time-range: 09:00-18:00, days: Mon,Tue,Wed,Thu,Fri - Endpoint gating: allow-raw-sql: false, allow-frames: false

Enforced at three layers — skill gating (AI never learns denied endpoints), agent interception (blocked before execution), and server middleware (per-pipe cryptographic tokens). Not prompt-based. Deterministic.

Integrations

  • AI coding assistants: Cursor, Claude Code, Cline, Continue, OpenCode, Gemini CLI
  • AI chat assistants: ChatGPT (via MCP), Claude Desktop (via MCP), any MCP-compatible client
  • Note-taking: Obsidian, Notion
  • Local AI: Ollama, any OpenAI-compatible model server
  • Automation: Custom pipes (scheduled AI agents as markdown files)

How screenpipe compares to alternatives

FeaturescreenpipeRewind / LimitlessMicrosoft RecallGranola
Source-available✅ fully auditable
PlatformsmacOS, Windows, LinuxmacOS, WindowsWindows onlymacOS only
Data storage100% localCloud requiredLocal (Windows)Cloud
Multi-monitor✅ All monitors❌ Active window only❌ Meetings only
Audio transcription✅ Local Whisper✅ Cloud
Developer API✅ Full REST API + SDKLimited
Plugin system✅ Pipes (AI agents)
AI model choiceAny (local or cloud)ProprietaryMicrosoft AIProprietary
Team deployment✅ Central config, AI permissions
PricingSource-available · app from $25/moSubscriptionBundled with WindowsSubscription

Frequently asked questions

How much does screenpipe cost? The signed desktop app uses a subscription starting at $25/month; existing lifetime licenses remain valid. The source is available for personal, non-commercial use, so you can build and run it yourself (see LICENSE.md); commercial use of the source requires a license.

Does screenpipe send my data to the cloud? No. All data is stored locally by default. You can use fully local AI models via Ollama for complete privacy.

How much disk space does it use? ~5–10 GB per month. Event-driven capture only stores frames when something changes, dramatically reducing storage compared to continuous recording.

Does it slow down my computer? Typical CPU usage is 5–10% on modern hardware. Event-driven capture only processes frames when something changes, and accessibility tree extraction is much lighter than OCR.

Can I use it with ChatGPT/Claude/Cursor? Yes. screenpipe runs as an MCP server, allowing Claude Desktop, Cursor, and other AI assistants to directly query your screen history.

Can it record multiple monitors? Yes. screenpipe captures all connected monitors simultaneously.

How does text extraction work? screenpipe primarily uses the OS accessibility tree to get structured text (buttons, labels, text fields) — this is faster and more accurate than OCR. When accessibility data isn't available (remote desktops, games, some Linux apps), it falls back to OCR: Apple Vision on macOS, Windows native OCR, or Tesseract on Linux.

Can I deploy screenpipe to my team? Yes. Screenpipe Teams provides central config management, shared AI pipes, and per-pipe data permissions. Admins control what gets captured and what AI can access — employees' actual data never leaves their devices. See screenpi.pe/team.

How do AI data permissions work? Each pipe supports YAML frontmatter fields (allow-apps, deny-apps, deny-windows, allow-content-types, time-range, days, allow-raw-sql, allow-frames) that deterministically control what data the AI agent can access. Enforcement happens at three OS-level layers — not by prompting the AI to behave. Even a compromised agent cannot access denied data.

🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-06-04
英文原文章节由系统翻译为中文摘要,便于快速理解。完整原文见上方 "📑 README 深度解析"。
📌 简介

screenpipe 是一个开源应用程序(MIT 许可证),它持续捕捉您的屏幕和音频,创建一个可搜索的、AI 助力的记忆,记录您在计算机上所做的一切。所有数据都存储在您的设备上。它是 Rewind.ai(现在 Limitless)、Microsoft Recall、Granola 和 Otter.ai 等开源替代品的领导者。

⚡ 功能介绍

screenpipe 的核心功能包括持续捕捉屏幕和音频、创建可搜索的记忆、AI 助力等。

🛠 安装步骤(Docker/pip/源码)

安装 screenpipe 可以通过下载桌面应用程序或运行 CLI 来实现。下载桌面应用程序:https://screenpi.pe/onboarding — 一次性购买,所有功能,自动更新。或者运行 CLI:npx screenpipe record,然后npx -y screenpipe-mcp@latest

🚀 使用教程

使用 screenpipe 可以通过 API 示例来实现。例如,搜索屏幕内容:GET http://localhost:3030/search?q=meeting+notes&content_type=all&limit=10。搜索音频转录:GET http://localhost:3030/search?q=budget+discussion&content_type=audio&limit=10。

🔌 API 说明

screenpipe 提供了一个完整的 REST API,端口默认为 3030。API 支持搜索屏幕内容、音频、帧等。还提供了 JavaScript/TypeScript SDK。

🔄 工作流/模块

screenpipe 的工作流包括插件系统(Pipes)。Pipes 是预定的 AI 代理,定义为 markdown 文件。每个管道都是一个 `pipe.md` 文件,包含提示和调度 — screenpipe 运行一个 AI 编码代理(如 pi 或 claude-code),查询屏幕数据,调用 API,写文件并执行操作。内置管道包括 Obsidian 同步、AI 编码助手等。

❓ FAQ 摘要

screenpipe 的 FAQ 包括关于是否免费、是否将数据发送到云端等问题的答案。

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-05-20

Rust构建、YC投资背书、18.7k星数验证产品价值。AI感知能力创新,工程质量优秀,生态应用空间大,值得关注。

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
  • 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
  • 需要从图片、PDF 提取文字的文档自动化场景
  • 跨境业务、多语言内容运营团队
  • 做语音类 AI 产品的开发者
最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型
部署方案
  • CLI:直接 npm install -g / pip install,命令行调用
  • 本地部署:CPU 8GB 起,GPU 推荐 16GB+ 显存
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 需要让 Claude / Cursor 操作本地工具的 AI 工程师
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
  • 构建企业知识库 / RAG 检索应用的团队
  • 需要从图片、PDF 提取文字的文档自动化场景
⭐ 最佳实践
  • 配置 MCP 服务器时建议使用 stdio 传输 + JSON-RPC,避免暴露公网
  • 本地部署优先选 GGUF 量化模型,节省显存并保持响应速度
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • MCP 配置路径拼错或权限不足,重启 Claude Desktop 才生效
  • 显存不足直接 OOM — 优先降低 context 或换更小的量化模型

👥 适合人群

AI 技术爱好者研究人员和学生开发者和工程师技术创业者

🎯 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

✅ 优点
  • +GitHub 18.7k Star,社区高度认可
  • +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
⚠️ 不足
  • 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
⚠️ 使用须知

该工具使用 NOASSERTION 协议,商用场景请仔细阅读协议条款,必要时咨询法律意见。

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。

📄 License 说明

📄 NOASSERTION — 请查阅原始协议条款了解具体使用限制。

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❓ 常见问题 FAQ

本地处理所有录制数据,支持自定义隐私过滤和加密存储,用户完全掌控数据。
💡 AI Skill Hub 点评

经综合评估,screenpipe Agent工作流 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。

📚 深入学习 screenpipe Agent工作流
查看分步骤安装教程和完整使用指南,快速上手这款工具
🌐 原始信息
原始名称 screenpipe
原始描述 开源AI工作流:YC (S26) | Give AI the ability to live your experience. Records everything you d。⭐18.7k · Rust
Topics AI代理工作流自动化屏幕录制计算机视觉音频处理
GitHub https://github.com/screenpipe/screenpipe
License NOASSERTION
语言 Rust
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/screenpipe/screenpipe 🌐 官方网站  https://screenpi.pe

收录时间:2026-05-18 · 更新时间:2026-05-19 · License:NOASSERTION · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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