用了一周 MineContext 做上下文管理我再没为周报发过愁【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周五下午五点领导催你交周报你却想不起这周干了什么。忙是真的忙回忆却一片空白——这种做了很多却说不出口的憋屈几乎每个上班族都懂。为了不再失忆我开始用开源项目 MineContext 做上下文管理一个主动式 AI 伙伴它看你的屏幕、理解你的工作然后自动产出日报、待办和洞察。一句话说清它是啥它就像一个住在你电脑里的 AI 秘书一边看你干活一边帮你写总结。类比一下它像是 ChatGPT Pulse 的开源替代版但更彻底——不局限于某段对话而是捕捉你的整个数字工作现场然后主动把碎片整理成有价值的产出。上面这个动图就是 MineContext 的完整工作流捕捉屏幕 → 理解内容 → 生成洞察 → 推送到主页。整个过程全自动你几乎不需要操作它。接下来我把这一周的真实体验讲给你听。第一次体验5 分钟让它看见你MineContext 有桌面应用也支持纯命令行启动。想最快看到效果推荐先跑后端git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MineContext cd MineContext uv sync uv run opencontext start --port 1733前提是先装好 uv 这个 Python 包管理器。启动后浏览器打开 http://localhost:1733 就能看到后台。首次使用在 config/config.yaml 里填入模型 API Key支持豆包、OpenAI以及任何兼容 OpenAI 接口的本地模型再把截图捕捉打开capture: screenshot: enabled: true capture_interval: 5 # 每5秒截一张屏之后你正常干活就行。15 分钟后它生成第一条活动记录用上几小时日报、待办、提示会陆续出现。这是运行一天后的后台监控左侧能看到 24 小时内的 Token 消耗、活动记录条数、Tip 数量右侧是不同类型上下文的分布。它的价值在于——一切有据可查你随时能确认AI 到底记住了什么。它最打动我的三个功能1. 无负担收集让记录这件事直接消失多数效率工具都要你主动记录打开笔记、写下待办、更新日历。可人在忙碌时最缺的恰恰是主动。MineContext 反着来。它通过屏幕截图加多模态模型理解你的工作内容——你正在改代码、查资料、看设计稿它都能看懂。这样做的好处是零心智负担你不需要养成任何记录习惯它自己会默默长大。而且所有数据默认存在本地敏感内容不出电脑这也是我敢放心用的原因。2. 主动推送日报、周报、待办它替你写这是它最像秘书的地方。系统会从上下文里提炼你一天的活动自动生成每日总结、每周总结、待办事项甚至能识别截止时间和优先级以及贴合你目标的灵感提示。在后台你可以调整每种任务的生成节奏活动记录每 15 分钟一次、待办每 30 分钟一次、日报每天 08:00 定时生成。默认节奏不合适随时改改完即生效。3. 基于上下文提问AI 终于懂你在干什么普通 AI 对话没有记忆每次都要从零讲起。而 MineContext 的Chat with AI能检索你积累的全部上下文——你问我上周处理过哪些支付相关的问题它能从向量数据库里翻出相关片段回答还附上出处。创作时你甚至可以把历史上下文当素材直接在应用里写文章、列方案。更狠的是每条推送背后的提示词都能改。上图就是 Prompt 编辑器你可以把 Tips、日报、待办的生成逻辑调成自己的风格让 AI 更贴合你的工作语境——这就是它上下文工程理念的体现。一个迷你实验从装好到拿到第一份日报我实际完整跑了一遍流程是这样装好依赖填入豆包视觉模型和向量模型的 API Key由 opencontext/llm/ 模块负责对接开启截图捕捉正常工作了约 6 小时期间开了文档、查了资料、改了代码第二天早上 8 点主页上躺着一份当天日报把昨天的时间线串成了清晰叙事还标出我在哪些任务上花了最多时间我随口问了一句昨天那个 bug 的根因分析在哪它准确翻出了对应记录并带上下文出处。全程我没点几次鼠标。那种被看见的感觉比任何打卡软件都踏实。你可能想问我的隐私安全吗数据默认存在本地~/Library/Application Support/MineContext/Data还能使用全本地模型做到数据完全不出设备。必须用豆包模型吗不是。它兼容 OpenAI API 协议本地模型比如通过 LMStudio 部署也能用。选豆包只是因为中文效果好、API 便宜。要花多少钱项目本身开源免费你只承担自己调用的模型 API 费用。目前支持哪些上下文来源屏幕截图和笔记编辑已上线文件、链接、会议记录等正在规划中完整路线图在 README_zh.md 里写得很清楚。它和普通的屏幕记录软件有什么区别记录只是第一步MineContext 的重点是理解和消费——把截图变成可检索、可提问、可再创作的智能上下文而不是一堆躺在硬盘里的废图。进阶玩法速览嫌截图太频繁费 Token调 config/config.yaml 里的capture_interval和batch_size想要更强的语义检索把向量库从 ChromaDB 换成 Qdrant想研究它怎么给待办去重看 examples/example_todo_deduplication.py想监控模型消耗后台自带 Token 统计和错误日志面板。现在就去试试忙碌本身不是问题问题是忙完之后留不下沉淀。MineContext 想解决的正是让每一次工作都被记住、被利用。它是开源的社区还在快速迭代你现在就可以git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MineContext cd MineContext uv sync uv run opencontext start装好、录上然后忘掉它。几天后打开主页你会惊讶地发现——原来自己每天做了这么多事而周报真的可以不再是周五下午的噩梦。【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
