screenpipe：YC S26 孵化的「全天候屏幕记忆」，让 AI 编程助手真正知道你刚才在做什么

screenpipe：YC S26 孵化的「全天候屏幕记忆」，让 AI 编程助手真正知道你刚才在做什么

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做 AI 编程助手集成有一段时间了，发现一个很实在的问题：Claude Code、Cursor 这些工具，每次新会话都是从零开始。它们不认识你，不记得你昨天在哪一行卡住，不知道你上周处理过什么类似的报错。

context7 解决了代码片段的问题。但你实际工作的上下文——浏览器里查了什么、终端跑了什么、某个弹窗的报错信息——这些东西，代码索引覆盖不到。

screenpipe 试图解决的就是这一层：它 24 小时不间断录制你的屏幕和音频，本地存储，然后让你的 AI 工具可以随时查询。

20.8k GitHub Star，YC S26 孵化，Rust 实现，支持 OpenClaw 和主流 AI 编程工具——这个组合值得认真看一下。

它实际上在做什么

一句话：把你的屏幕和音频变成一个可搜索的本地记忆库，AI Agent 随时可以读。

技术路径是这样的：

屏幕 + 音频 → 本地存储 → AI 理解 → 可查询记忆

录制内容不只是原始视频流。screenpipe 会提取：

• 完整可访问性树（Accessibility Tree），macOS/Windows 原生支持
• OCR 降级识别，跨平台通用
• 音频转录 + 说话人分离
• 键盘输入记录
• App 切换事件

这些全部存在本地，不上云，数据归属用户自己。

资源消耗：真的能 24 小时跑吗

官方标称：

• CPU：5–10%
• 内存：0.5–3 GB
• 存储：约 20 GB/月

实际体验中，20 GB/月的存储主要取决于录制画质和音频量级。这个数字对于现代设备来说不算离谱，但需要配一块容量合理的 SSD。

一个值得注意的细节：screenpipe 近期（2026 年 5 月）发布了自己的 PII 检测模型，在录制数据上的准确率超过了 Google、Microsoft 和 OpenAI 的通用模型，且在消费级设备上延迟仅 9ms。这意味着隐私过滤不是靠调用外部 API，而是本地实时完成。

真正有意思的部分：Pipe 机制

screenpipe 的核心抽象是 Pipe——可以理解为”基于屏幕/音频事件的自动化工作流”。

官方给出的一个具体例子：

当会议结束时，自动生成摘要 + 行动项，写入 ~/notes/{日期}_{应用}.md

这个流程跑在本地，不依赖任何云端服务。触发条件是系统事件（meeting_ended），执行动作是本地 AI 模型（支持 Ollama）。

这和传统的”屏幕录制”工具已经不在一个赛道了。它更像是一个事件驱动的个人 AI 数据层。

和 AI 编程工具的集成

screenpipe 提供了 MCP Server，可以直接接入 Cursor、Claude Code、Cline、Continue 等主流 AI 编程工具。

接入方式极简：

npx screenpipe setup
# 或
claude mcp add screenpipe -- npx -y screenpipe-mcp@latest

然后你就可以直接问：

“我刚才 5 分钟前看到的那个报错是什么？”
“今天我和 AI 的对话里提到了哪些 API？”

对于 Cursor 和 Copilot，screenpipe 还提供了 HTTP-only 的 Agent 读取工具，让这些没有原生 MCP 支持的工具也能访问屏幕记忆。

OpenClaw 直接在官方支持的集成列表里（topics 包含 openclaw），如果你在用 OpenClaw 的 Agent，screenpipe 是一个可选项。

谁适合用

适合：

• 长时间和 AI 编程助手协作的开发者，希望每次对话都有上下文积累
• 需要频繁回顾自己工作轨迹的人（比如做代码审查、回顾会议纪要）
• 对数据隐私有强要求，不想让录制数据经过第三方云服务
• 研究人员，需要对屏幕活动进行大规模检索和分析

不适合：

• 屏幕内容涉及高度机密信息（即使本地存储，管理员权限依然可以访问 DB）
• 磁盘空间紧张（20 GB/月的存储不是小数目）
• 追求完全开源（screenpipe 是 source-available，不是 GPL 那种完全开源，商用需要许可证）

最近更新（2026 年中）

当前版本 app-v2.6.6（2026 年 8 月初），最近的几个改动：

• 修复了 macOS 上 CaptureKit 的预览轮询导致的性能问题
• Pipe 机制支持更长会议（600s timeout）仍然能生成摘要
• 为 Cursor 和 Copilot 提供了 HTTP-only 的 screenpipe 读取工具
• 企业部署管理后台（screenpi.pe/team）

2026 年 5 月获得 YC S26 录取，6 月更新了许可证结构以保障可持续开发。

怎么跑起来

桌面应用（最简单）：

下载链接：https://screenpipe.com/how-to-install?download=1，全功能，自动更新。

CLI 尝鲜：

npx screenpipe record

之后：

npx screenpipe setup

然后直接问自然语言：what did i see in the last 5 mins?

如果你用 OpenClaw：

screenpipe 已在官方 topics 里列出，是目前少数明确标注了 OpenClaw 兼容性的屏幕/记忆工具。如果你在跑多 Agent 工作流，它是一个值得测试的数据源选项。

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链接汇总：

• GitHub：https://github.com/screenpipe/screenpipe（20.8k ⭐）
• 官网：https://screenpi.pe
• 文档：https://docs.screenpi.pe
• Discord：https://discord.gg/screenpipe
• 最新 Release：https://github.com/screenpipe/screenpipe/releases