MineContext 屏幕上下文捕捉4 步跑起来并调优【免费下载链接】MineContextMineContext is your proactive context-aware AI partnerContext-EngineeringChatGPT Pulse项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MineContextMineContext 是一个开源的上下文感知 AI 伙伴核心是屏幕上下文捕捉周期性截图你的屏幕把内容变成可检索的上下文再主动推送每日总结、待办和提示。它适合希望 AI 自动知道自己在干什么、不想手动记录工作的知识工作者。 跑起来最小启动路径克隆仓库到本地git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MineContext安装后端依赖uv sync会自动创建虚拟环境没有 uv 的话先按 README 安装cd MineContext uv sync设置模型服务的环境变量config/config.yaml 通过${VAR}引用它们export LLM_API_KEYyour-api-key export LLM_BASE_URL你的模型服务地址 export LLM_MODELdoubao-seed-1-6-flash-250828 export EMBEDDING_API_KEYyour-api-key export EMBEDDING_BASE_URL你的模型服务地址 export EMBEDDING_MODELdoubao-embedding-vision-250615启动 FastAPI 后端默认监听 1733 端口uv run opencontext start --port 1733浏览器打开http://127.0.0.1:1733可以看到对话、上下文列表和监控页面。这张 GIF 展示后端运行后的界面主页主动推送每日总结、待办卡片和活动记录你也可以在对话框里直接提问。⚙️ 它是怎么工作的上下文捕捉的四个机制屏幕截图从哪来捕获层定时拍context_capture/ 模块负责持续收集上下文。截图源的核心是一个定时任务每capture_interval秒截一次屏把图片写入本地目录旁边还有文件夹监控和文件监控盯着指定目录里的文档变化。注意默认配置里capture.screenshot.enabled是false改成true截图才会真正开始。截图怎么变成可用上下文处理流水线context_processing/ 接手原始素材。截图处理器先做相似度哈希去重连续几乎一样的画面不会重复处理再交给视觉语言模型VLM描述屏幕内容结构化成一条活动记录。文档处理器把长文档切块并抽取实体merger 再把结果合并、去重归入活动、意图、状态等几类上下文。结果怎么推到你面前生成与消费层context_consumption/ 模块定时触发模型生成内容generation/下有活动记录、提示、待办、日报四类任务各自按独立间隔运行。tools/ 里则是一套检索工具你在对话里提问时agent 先识别意图再调对应工具取回上下文生成回答。 一个完整例子问我下午查了什么你做了什么开着记录下午翻了好几个网页查资料晚上在对话页问我下午查了什么资料系统内部发生了什么查资料时的截图被 VLM 描述成活动记录向量化后存入 ChromaDB同时经 storage/ 写入 SQLite。提问到达后context_agent/ 里的 agent 做意图识别再调用 retrieval_tools/ 下的语义和活动检索工具取回下午相关的记录。你最终得到什么一份你下午查过的资料清单带时间和对应页面。回答的依据是真实捕捉到的上下文不是编出来的记忆。⚡ 关键配置项怎么调捕捉频率与推送节奏下面三个参数对体验影响最大都在 config/config.yaml 里capture: screenshot: enabled: true # 截图捕捉默认关闭必须开启 capture_interval: 15 # 截图间隔秒 processing: screenshot_processor: batch_size: 20 # 每批处理的截图数 content_generation: activity: interval: 900 # 活动生成间隔秒capture_interval调小记录更细但模型调用更多笔记本上 5~15 秒合理。batch_size调大能提高处理吞吐日志里看到队列积压时优先调它。activity.interval最低 600 秒调短推送更及时代价是成本上升。启动后可以在监控页随时查看 Token 用量和各生成任务的状态。 卡住了高频问题速查启动时找不到配置文件现象日志直接报FileNotFoundError提示指定的配置文件不存在。排查方向CLI 相对当前工作目录找config/config.yaml多半是不在仓库根目录执行。解决操作回到仓库根目录重跑或用--config /path/to/config.yaml显式指定路径。模型调用失败现象日志出现 401/404 错误或启动后一直没生成任何上下文。排查方向先看 LLM_/EMBEDDING_六个环境变量是否都已导出再确认模型服务开通了对应的视觉语言模型和向量化模型。解决操作补齐变量后重启用豆包时记得 VLM 和向量化模型要分别开通。截图在拍但主页没有推送现象截图目录里有新图片主页却没有活动和待办出现。排查方向确认content_generation各任务的间隔是否太长以及日志里生成任务是否报错。解决操作这条命令实时看日志定位卡在哪一步tail -f logs/opencontext.log临时把间隔降到 600~900 秒或打开content_generation.debug.enabled把生成过程落盘排查。想继续深入各模块职责从 src/architecture-overview-zh.md 的分层图入手要跑桌面版应用看 README「贡献指南」一节的pnpm dev开发流程。【免费下载链接】MineContextMineContext is your proactive context-aware AI partnerContext-EngineeringChatGPT Pulse项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MineContext创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考