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ws1336/ScreenLogger

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ScreenLogger

Repo GPLv3 Platform GitHub release

智能屏幕记录与活动分析工具 — 自动截屏 + AI 分析，让你的时间可视化。

简介

ScreenLogger 是一款纯本地运行的桌面效率追踪工具。它通过定时截屏记录你的工作状态，结合 AI 多模态大模型自动识别活动类型，生成时间线和每日总结，帮助你了解时间都花在了哪里。

隐私优先：所有数据存储在本地，不联网上传任何截图或记录(使用本地Ollama模型情况下)。

截图预览

功能 截图预览
录制与回放 录制与回放
时间线与总结 时间线与总结
无声闹钟 无声闹钟
设置页 设置页

功能特性

屏幕录制

支持定时截屏记录屏幕活动，保护隐私。

  • 可配置截图间隔（默认 1 秒），JPG 高质量存储
  • 支持暂停/恢复录制，保护敏感信息
  • 自动记录当前活动窗口标题（Windows）

图片回放

支持按时间顺序播放截图，固定 1 帧/秒播放。

  • 按时间顺序加载截图，固定 1 帧/秒播放
  • 支持跳帧播放（1/2/5/10/30/60/300 张）
  • 时间轴滑块显示截图分布密度，支持点击跳转和拖拽定位

活动时间线

提供列表图和甘特图，方便查看和分析活动时间。

  • 双视图切换：列表图 + 甘特图
  • 甘特图支持 Ctrl+滚轮缩放、Shift+滚轮水平滚动、拖拽平移
  • 点击活动块查看/编辑活动详情（类型、描述）
  • 支持合并连续相同类型的活动

AI 智能分析

支持 OpenAI Chat Completions 格式、Anthropic Messages 格式、本地 Ollama 模型。 注意：使用第三方联网API服务时，数据会上传到服务提供商服务器，本工具不能保证数据隐私安全。注重隐私保护请使用本地Ollama模型。

  • 三种 AI 模型接口格式：
    • OpenAI Chat Completions 格式
    • Anthropic Messages 格式
    • 本地 Ollama 模型
  • 录制过程中自动按采样间隔触发后台分析
  • AI 识别活动类型并自动创建时间记录

分类标签管理

提供预设活动标签，支持自定义标签。

  • 9 种预设活动标签（编程开发、文档写作、网页浏览等）
  • 支持自定义标签，可配置颜色和匹配模式

数据管理

注重隐私数据存储在本地。

  • 自动清理过期数据（默认保留 7 天）
  • 支持截图文件 + 数据库整体迁移
  • SQLite 本地存储

无声闹钟

合理规划工作与休息时间，提升工作效率。

  • 三种定时模式：单次倒计时 / 每日定时 / 循环定时
  • 到期后屏幕四周边框红色脉冲闪烁 + 中央大字提醒
  • 全屏透明覆盖层，鼠标事件穿透

内置日志查看器

提供实时日志查看功能，方便调试和监控应用运行状态。

  • 实时显示应用日志，支持按级别和时间范围筛选

架构概览

graph TB
    subgraph MainWindow["主窗口 MainWindow（FluentWindow）"]
        RP["录制控制"] --> IP["图片回放"]
        IP --> TLP["时间线"]
        TLP --> CLP["分类标签"]
        CLP --> SEP["设置"]
        SEP --> LVP["日志查看器"]
        LVP --> ALP["无声闹钟"]
    end

    subgraph Core["核心服务层"]
        SC["ScreenCapture（定时截图）"] --- AI["AIAnalyzer（多提供商 AI）"]
        AI --- STM["StorageManager（清理与迁移）"]
        STM --- LM["LogManager（日志系统）"]
        LM --- CFG["Settings（配置管理）"]
        CFG --- DBM["DatabaseManager（SQLAlchemy）"]
    end

    subgraph Storage["数据存储"]
        SQL[("SQLite 数据库")]
    end

    MainWindow --> Core
    Core --> Storage
Loading

数据流

flowchart LR
    START["定时截图"] --> GRAB["PIL ImageGrab"]
    GRAB --> JPG["保存 JPG 文件"]
    JPG --> WRITE["写入截图记录（SQLite）"]
    GRAB -. "AI 采样触发" .-> ANALYZE["AI 分析图片"]
    ANALYZE --> ACTIVITY["创建活动记录（SQLite）"]
    ACTIVITY --> SUMMARY["生成 DailySummary"]
Loading

快速开始

环境要求

  • Python 3.8+
  • Windows（推荐，活动窗口标题获取依赖 pywin32）

安装与运行

# 克隆仓库
git clone https://github.com/ws1336/ScreenLogger.git
cd ScreenLogger

# 创建虚拟环境（推荐）
python -m venv venv
.\venv\Scripts\activate

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 运行应用
python main.py

打包为可执行文件

python build.py

输出目录：dist\ScreenLogger\，可直接分发运行。

初次使用

  1. 启动应用，进入「录制控制」页面，点击「开始录制」
  2. 录制过程中自动截取屏幕，数据保存在 ~/.cache/ScreenLogger/
  3. 在「设置」页面配置 AI 提供商（可选），开启智能分析
  4. 在「活动时间线」页面查看 AI 识别结果

项目结构

ScreenLogger/
├── main.py                  # 应用入口
├── build.py                 # PyInstaller 打包脚本
├── requirements.txt         # Python 依赖清单
│
├── config/                  # 配置管理
│   └── config_manager.py    # 单例配置管理器
├── conf/                    # 配置文件目录
│   ├── settings.ini         # 用户配置（运行中生成）
│   └── settings_default.ini # 默认配置模板
│
├── capture/                 # 屏幕捕获
│   └── screen_capture.py    # 定时截图（QTimer + PIL）
├── database/                # 数据库
│   ├── db_manager.py        # SQLAlchemy CRUD 封装
│   └── models.py            # ORM 模型（5 张表）
├── ai/                      # AI 智能分析
│   └── ai.py                # 多提供商 AI 引擎
├── storage/                 # 存储管理
│   └── storage_manager.py   # 数据清理与迁移
├── logger/                  # 日志系统
│   └── log_manager.py       # 文件日志 + UI 信号
│
├── ui/                      # 用户界面
│   ├── main_window.py       # 主窗口
│   ├── recording_page.py    # 录制控制
│   ├── image_player.py      # 图片播放器
│   ├── timeline_page.py     # 活动时间线
│   ├── gantt_view.py        # 甘特图组件
│   ├── classifier_page.py   # 分类标签管理
│   ├── settings_page.py     # 设置
│   ├── log_viewer_page.py   # 日志查看器
│   ├── alarm_page.py        # 无声闹钟
│   └── silent_alarm.py      # 闹钟覆盖层
│
├── docs/                    # 文档
│   ├── .assets/             # 演示截图
│   ├── CODE_WIKI.md         # 详细技术文档
│   └── alarm_feature_requirements.md
├── assets/                  # 资源文件
│   ├── icon.png
│   └── team_icon.png
├── CONTRIBUTING.md          # 贡献指南
└── LICENSE                  # LGPLv3 开源协议

技术栈

模块 技术选型
GUI 框架 PySide6 + PySide6-Fluent-Widgets
屏幕截图 Pillow (ImageGrab)
数据库 SQLite + SQLAlchemy 2.0
AI 集成 openai / anthropic SDK / Ollama
配置管理 QSettings (INI)
窗口管理 pywin32（活动窗口标题）
打包工具 PyInstaller

AI 提供商配置

ScreenLogger 支持三种 AI 分析模式：

提供商 配置方式 特点
OpenAI 兼容 API Key + Base URL 兼容通义千问 VL、DeepSeek 等
Anthropic API Key Claude 系列模型
Ollama (本地) 模型名称 + Base URL 完全离线，零成本

在「设置 → AI 设置」中配置并测试连接。

配置说明

配置文件位于 conf/settings_default.ini（默认模板），运行后生成 conf/settings.ini。

配置键 默认值 说明
screenshot_interval 1 截图间隔（秒）
screenshot_quality 95 JPG 压缩质量
image_play_interval 30 图片播放跳帧数
ai_analysis_interval 60 AI 分析采样间隔（截图张数）
cleanup_days 7 数据保留天数
ai_provider local AI 提供商
ai_rate_limit_per_hour 200 API 频率限制
ai_analysis_max_image_size 1024 分析图像最大尺寸

开发计划

已实现

  • 基础截图录制与回放
  • 活动时间线（列表 + 甘特图）
  • AI 智能分析（OpenAI / Anthropic / Ollama）
  • 分类标签管理（预设 + 自定义）
  • 数据清理与迁移
  • 内置日志查看器
  • 无声闹钟（三种模式）

规划中

  • 多显示器支持
  • 实时分类分析
  • 数据加密保护
  • 国际化支持
  • macOS / Linux 适配

贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！详见 CONTRIBUTING.md。

许可证

本项目采用 GNU General Public License v3.0 开源许可证。

致谢

打赏

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屏幕录制与AI分析工具

Topics

python screenshot screen-recorder time-tracking work-trace screenpipe activity-analysis dayflow screen-analyzer work-review

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GPL-3.0 license

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