Pensieve 快速上手指南：4 条命令搭好本地屏幕记忆，找回你两周前看过的每一屏

Pensieve 快速上手指南：4 条命令搭好本地屏幕记忆，找回你两周前看过的每一屏

【免费下载链接】pensieveA passive recording project allows you to have complete control over your data. Automatically take screenshots of all your screens, index them, and save them locally.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pen/pensieve

你一定有过这种时刻：明明上周看过一篇很解决问题的网页，现在却怎么都搜不回那个链接；昨天在终端里敲过的某段代码，今天想复用时只记得个大概。Pensieve 就是为这个场景准备的：它是一个隐私优先的本地屏幕记录工具，自动截图、提取文字并建索引，之后你在浏览器里输入关键词，就能搜回过去任意一天的屏幕画面——所有数据都留在你自己的电脑上。

🔍 它是怎么运作的：从屏幕到可搜索

把 Pensieve 想象成"摄像头 + 搜索引擎"的组合。后台其实同时跑着三个进程：memos record负责每隔几秒截一帧（默认 4 秒，record_interval可调），memos watch盯着新产生的截图文件，memos serve提供搜索用的 Web 服务。

截下来的图不是原样堆着就完事。每帧会先被 OCR 插件读出画面里的文字，再由 embedding 模型算出一个语义向量，两者连同时间戳、应用名、网页 URL 等元数据一起写进本地 SQLite 数据库。所以检索时你有两条路：关键词走全文索引，找"画面里出现过这几个字"；自然语言问句走向量索引，找"画面在讲这件事"。

连续几帧内容几乎没变时只会保留一帧，这是它控制磁盘占用的第一道闸门。整条链路的源码都在 memos/ 目录下，插件机制在 memos/plugins/，想改任何一环都可以直接读代码。

🚀 从零到第一次用起来：4 条命令跑通

前置条件：Mac 或 Windows，装好 Python（README 建议用 conda，因为依赖的 SQLite 扩展在部分系统 Python 里不可用）。

第一步，安装。PyPI 上的包名仍是memos（项目原名，后来改叫 Pensieve），命令叫memos：

pip install memos

Windows 上建议改用uv tool install memos或pipx install memos，避免装进全局 site-packages 造成解释器路径漂移。

第二步，初始化，生成配置和数据库，数据目录落在~/.memos：

memos init

第三步，启动并设为开机自启：

memos enable memos start

这一步会同时开始截屏、启动 Web 服务、注册开机启动。macOS 第一次会弹录屏授权，点允许即可；之后不确定授权是否还在，跑memos doctor会告诉你该去"系统设置 → 隐私与安全性 → 屏幕与系统音频录制"里找哪一条。

第四步，打开浏览器访问http://localhost:8839。服务默认只监听 127.0.0.1，局域网里别的设备访问不到。

打开页面后输入关键词就能搜，直接按 Enter 则浏览最新记录。所有设置也可以在http://localhost:8839/config的网页配置面板里改，不用手编 YAML。

🎯 用它来干什么：三个典型场景

找回几周前看过的那个页面

这是最核心的用法。在搜索框输入当时页面上的任何片段——一个报错信息、一个函数名、一段标题——全文索引会在你所有已建索引的截图里匹配。找不到的时候换个说法再试：向量检索走的是语义，"帮我查一下那个关于并发限制的文档"这种问句也能召回相关画面。

还原"那天我到底在干什么"

点进任意一条搜索结果，会打开实体详情页：底部有一条按时间排序的上下文栏，可以逐帧翻看那一屏的前后画面，旁边列出浏览器 URL、应用名、时间戳和提取出的文本。配合它记录时捕获的元数据，把某个时间点前后的工作过程串起来，比翻聊天记录快得多。

让 AI 助手替你搜屏幕记忆

从 v0.33.0 起，仓库自带一份 Agent Skill（skills/pensieve-search/SKILL.md）。把它交给 Claude Code、Codex 这类支持 Skill 的 AI 工具，你就能用"找一下上周那个 Mastra 集成的截图"这种自然语言提问，助手会翻译成对本地/api/search接口的调用，并把每条命中直接链接到/entities/<id>详情页，方便点开核对原图。

🔒 你的数据去了哪里

所有数据都在本地~/.memos一个目录里：原始截图按天存在~/.memos/screenshots/YYYYMMDD/，数据库是database.db，运行日志在~/.memos/logs/memos.log。没有任何数据离开你的机器，OCR 和 embedding 默认都跑在本地，机器学习模型由你自己选。

macOS 用户需要授予屏幕录制权限，下面是系统设置里对应的位置：

要彻底退出也很干脆：memos stop && memos disable停掉服务，pip uninstall memos卸载程序，删掉~/.memos目录，全部数据清零。

有一点必须如实说：它录的是你屏幕上的所有东西，银行页面、密码管理器、聊天窗口都包含在内。如果担心个别应用被录进去，用配置里的app_blacklist把应用名加进黑名单即可（v0.30.0 起支持，录屏和文件监听两个环节都会检查）。

⚡ 进阶玩法：三个真正管用的可选配置

数据量大了之后：换 PostgreSQL

默认 SQLite 够用，但截图累积到十万张级别（参考值：10 万张索引约占 2.2GB 数据库）后，官方推荐换 PostgreSQL。先装pip install memos[postgresql]，用官方 pgvector 镜像起一个带向量扩展的库，然后把~/.memos/config.yaml里的连接串改掉：

database_path: postgresql://postgres:mysecretpassword@localhost:5432/postgres

已有 SQLite 数据的，用memos migrate --sqlite-url ... --pg-url ...一键迁移，原数据库不会被改动。仓库里连启动 Postgres 的命令都替你想好了，见 run_pg.sh。

按你的主要语言选 embedding 模型

向量检索准不准，一半取决于模型语言是否匹配。以中文为主就换 zh 模型，改~/.memos/config.yaml的 embedding 段：

embedding: use_local: true model: jinaai/jina-embeddings-v2-base-zh num_dim: 768

改完memos stop && memos start，再跑一次memos reindex --force重建索引（旧向量与新模型不兼容，必须重建）。

控制处理频率，旧截图也能补上索引

Pensieve 是算力密集型应用，默认采样策略偏保守：它盯着"处理一张要多久"和"截图来得多快"，算不过来就跳过部分帧，等系统空闲（5 分钟无新截图、插着电源、落在默认 00:00–07:00 的处理窗口内）再补。想全量重建索引，随时跑memos scan，该命令是幂等的，重复执行不会重复索引。硬件富余的话（N 卡 8GB 显存或 Apple Silicon），还可以接 Ollama 跑minicpm-v视觉模型（约 5.5GB）开启builtin_vlm插件，让无文字的画面也能被语义检索——注意纯 CPU 跑不推荐，会明显卡。

⚖️ 边界与取舍：谁不适合用

先把账算清楚：

• 平台：正式支持 Mac 和 Windows，Linux 仍在开发中。
• 磁盘：按每天使用 10 小时、2560x1440 单屏估算，截图约 400MB/天，20 个工作日约 8GB/月；多屏会成倍增加，内容变化少的场景（阅读、改文档）因去重会明显更低。
• 算力：OCR 跑在 CPU 上，embedding 会优先用 N 卡或 Mac 的 Metal；电池供电时自动降频，意味着移动办公时索引会滞后，靠空闲补录或memos scan追平。
• 已知坑：部分 Python 环境的 sqlite3 不支持加载扩展，遇到报错换 conda 环境最省事；Windows 上别用 WSL 跑（截不到宿主机画面）、别用 Microsoft Store 版 Python、也别让%USERPROFILE%被 OneDrive 同步（否则每天 400MB 截图会被传上云，把base_dir改到本地路径即可）。
• 心理层面：它确实 7x24 在录你的屏。数据虽在本地，但"有个东西一直在看我的屏幕"这件事本身就能劝退一部分人；公司配发的、和别人共用的机器，别装。

🚦 下一步

现在就pip install memos，10 分钟后你会有一个能搜的屏幕记忆。想继续深入：中文文档看 README_ZH.md，设计思路与设计文档在 docs/，Web 前端源码在 web/src/。也可以把仓库克隆到本地，照着 memos/ 里的三个入口命令memos serve、memos record、memos watch前台跑起来，逐段读日志，比任何文档都直观。

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/pen/pensieve

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