


Cara membuat ejen AI yang dikuasakan oleh skrin & mikrofon anda
Paip Skrin: CLI/Apl untuk Rakaman Skrin dan Mikrofon 24/7, OCR, Transkripsi dan Integrasi AI
Screenpipe ialah aplikasi antara muka baris arahan (CLI) yang merekodkan skrin dan aktiviti mikrofon anda secara berterusan, mengekstrak data Pengecaman Aksara Optik (OCR), menjana transkripsi dan memudahkan proses menyuap data ini ke dalam model AI. Sistem paip fleksibelnya membolehkan anda mencipta pemalam berkuasa yang berinteraksi dengan skrin yang ditangkap dan maklumat audio. Contoh ini menunjukkan membina paip ringkas yang memanfaatkan Ollama untuk menganalisis aktiviti skrin.
Prasyarat:
- Screenpipe dipasang dan berjalan.
- Bun dipasang (
npm install -g bun
). - Ollama dipasang dengan model (DeepSeek-r1:1.5b digunakan dalam contoh ini).
1. Penciptaan Paip:
Buat paip Screenpipe baharu menggunakan CLI:
bunx @screenpipe/create-pipe@latest
Ikuti gesaan untuk menamakan paip anda (cth., "penganalisis-aktiviti saya") dan pilih direktori.
2. Persediaan Projek:
Buka projek dalam editor pilihan anda (cth., Kursor, Kod VS):
cursor my-activity-analyzer
Struktur projek awal akan merangkumi beberapa fail. Untuk contoh ini, alih keluar fail yang tidak diperlukan:
rm -rf src/app/api/intelligence src/components/obsidian-settings.tsx src/components/file-suggest-textarea.tsx
3. Melaksanakan Tugasan Cron Analisis:
Buat src/app/api/analyze/route.ts
dengan kod berikut:
import { NextResponse } from "next/server"; import { pipe } from "@screenpipe/js"; import { streamText } from "ai"; import { ollama } from "ollama-ai-provider"; export async function POST(request: Request) { try { const { messages, model } = await request.json(); console.log("model:", model); const fiveMinutesAgo = new Date(Date.now() - 5 * 60 * 1000).toISOString(); const results = await pipe.queryScreenpipe({ startTime: fiveMinutesAgo, limit: 10, contentType: "all", }); const provider = ollama(model); const result = streamText({ model: provider, messages: [ ...messages, { role: "user", content: `Analyze this activity data and summarize what I've been doing: ${JSON.stringify(results)}`, }, ], }); return result.toDataStreamResponse(); } catch (error) { console.error("error:", error); return NextResponse.json({ error: "Failed to analyze activity" }, { status: 500 }); } }
4. pipe.json
Konfigurasi untuk Penjadualan:
Buat atau ubah suai pipe.json
untuk memasukkan tugas cron:
{ "crons": [ { "path": "/api/analyze", "schedule": "*/5 * * * *" // Runs every 5 minutes } ] }
5. Mengemas kini Halaman Utama (src/app/page.tsx
):
"use client"; import { useState } from "react"; import { Button } from "@/components/ui/button"; import { OllamaModelsList } from "@/components/ollama-models-list"; import { Label } from "@/components/ui/label"; import { useChat } from "ai/react"; export default function Home() { const [selectedModel, setSelectedModel] = useState("deepseek-r1:1.5b"); const { messages, input, handleInputChange, handleSubmit } = useChat({ body: { model: selectedModel }, api: "/api/analyze", }); return ( <main className="p-4 max-w-2xl mx-auto space-y-4"> <div className="space-y-2"> <label htmlFor="model">Ollama Model</label> <OllamaModelsList defaultValue={selectedModel} onChange={setSelectedModel} /> </div> <div> {messages.map((message) => ( <div key={message.id}> <div>{message.role === "user" ? "User: " : "AI: "}</div> <div>{message.content}</div> </div> ))} </div> </main> ); }
6. Ujian Tempatan:
Jalankan paip secara setempat:
bun i // or npm install bun dev
Akses aplikasi di http://localhost:3000
.
7. Pemasangan Screenpipe:
Pasang paip ke dalam Screenpipe:
- UI: Buka apl Screenpipe, navigasi ke bahagian Pipes, klik " ", dan berikan laluan setempat ke paip anda.
- CLI:
screenpipe install /path/to/my-activity-analyzer screenpipe enable my-activity-analyzer
Salin selepas log masukCara ia Berfungsi:
-
Pertanyaan Data:
pipe.queryScreenpipe()
mendapatkan semula data skrin dan audio terkini. - Pemprosesan AI: Ollama menganalisis data menggunakan gesaan.
- UI: Antara muka yang ringkas memaparkan hasil analisis.
- Penjadualan: Tugas cron Screenpipe melaksanakan analisis setiap 5 minit.
Langkah Seterusnya:
- Tambah pilihan konfigurasi.
- Bersepadu dengan perkhidmatan luaran.
- Laksanakan komponen UI yang lebih canggih.
Rujukan:
- Dokumentasi paip skrin.
- Contoh paip Screenpipe.
- Rujukan SDK Skrin.
Atas ialah kandungan terperinci Cara membuat ejen AI yang dikuasakan oleh skrin & mikrofon anda. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
-
Pertanyaan Data:

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Enjin JavaScript yang berbeza mempunyai kesan yang berbeza apabila menguraikan dan melaksanakan kod JavaScript, kerana prinsip pelaksanaan dan strategi pengoptimuman setiap enjin berbeza. 1. Analisis leksikal: Menukar kod sumber ke dalam unit leksikal. 2. Analisis Tatabahasa: Menjana pokok sintaks abstrak. 3. Pengoptimuman dan Penyusunan: Menjana kod mesin melalui pengkompil JIT. 4. Jalankan: Jalankan kod mesin. Enjin V8 mengoptimumkan melalui kompilasi segera dan kelas tersembunyi, Spidermonkey menggunakan sistem kesimpulan jenis, menghasilkan prestasi prestasi yang berbeza pada kod yang sama.

Python lebih sesuai untuk pemula, dengan lengkung pembelajaran yang lancar dan sintaks ringkas; JavaScript sesuai untuk pembangunan front-end, dengan lengkung pembelajaran yang curam dan sintaks yang fleksibel. 1. Sintaks Python adalah intuitif dan sesuai untuk sains data dan pembangunan back-end. 2. JavaScript adalah fleksibel dan digunakan secara meluas dalam pengaturcaraan depan dan pelayan.

Peralihan dari C/C ke JavaScript memerlukan menyesuaikan diri dengan menaip dinamik, pengumpulan sampah dan pengaturcaraan asynchronous. 1) C/C adalah bahasa yang ditaip secara statik yang memerlukan pengurusan memori manual, manakala JavaScript ditaip secara dinamik dan pengumpulan sampah diproses secara automatik. 2) C/C perlu dikumpulkan ke dalam kod mesin, manakala JavaScript adalah bahasa yang ditafsirkan. 3) JavaScript memperkenalkan konsep seperti penutupan, rantaian prototaip dan janji, yang meningkatkan keupayaan pengaturcaraan fleksibiliti dan asynchronous.

Penggunaan utama JavaScript dalam pembangunan web termasuk interaksi klien, pengesahan bentuk dan komunikasi tak segerak. 1) kemas kini kandungan dinamik dan interaksi pengguna melalui operasi DOM; 2) pengesahan pelanggan dijalankan sebelum pengguna mengemukakan data untuk meningkatkan pengalaman pengguna; 3) Komunikasi yang tidak bersesuaian dengan pelayan dicapai melalui teknologi Ajax.

Aplikasi JavaScript di dunia nyata termasuk pembangunan depan dan back-end. 1) Memaparkan aplikasi front-end dengan membina aplikasi senarai TODO, yang melibatkan operasi DOM dan pemprosesan acara. 2) Membina Restfulapi melalui Node.js dan menyatakan untuk menunjukkan aplikasi back-end.

Memahami bagaimana enjin JavaScript berfungsi secara dalaman adalah penting kepada pemaju kerana ia membantu menulis kod yang lebih cekap dan memahami kesesakan prestasi dan strategi pengoptimuman. 1) aliran kerja enjin termasuk tiga peringkat: parsing, penyusun dan pelaksanaan; 2) Semasa proses pelaksanaan, enjin akan melakukan pengoptimuman dinamik, seperti cache dalam talian dan kelas tersembunyi; 3) Amalan terbaik termasuk mengelakkan pembolehubah global, mengoptimumkan gelung, menggunakan const dan membiarkan, dan mengelakkan penggunaan penutupan yang berlebihan.

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Kedua -dua pilihan Python dan JavaScript dalam persekitaran pembangunan adalah penting. 1) Persekitaran pembangunan Python termasuk Pycharm, Jupyternotebook dan Anaconda, yang sesuai untuk sains data dan prototaip cepat. 2) Persekitaran pembangunan JavaScript termasuk node.js, vscode dan webpack, yang sesuai untuk pembangunan front-end dan back-end. Memilih alat yang betul mengikut keperluan projek dapat meningkatkan kecekapan pembangunan dan kadar kejayaan projek.
