本地记录你屏幕的 Mac 工具，让 AI 自己去翻你的档案
Breadcrumb 这个项目是作者 Justin 在 HN 上用 Show HN 发出来的。它干的事听起来有点吓人也有点爽：把你在 Mac 上做的一切都录下来——屏幕、会议、AI 的 transcripts、你和你的 AI 最后定了什么——然后变成你的 AI 能搜索的记忆。本地运行，加密存储。就这个东西。
先把话说清楚，这不是又一个「录屏 + 自动整理笔记」的工具。它的关键不在记录，而在把记录当上下文喂给 AI。作者把它封装成 30 多个 MCP 工具，接给你现在手头的 Claude Code、Codex、Cursor、opencode，于是你的 AI 不再只活在自己那十几万 token 的窗口里，而是能真的去搜「你最近三天都干了些啥」。它还有一层：你可以用说话的方式教它规则，它负责在需要的上下文里把对的规则调出来。
真正让我有体感的是他举的那个例子。开了个 Zoom 会，他让 AI「把刚才会议里讨论的 bug 都找出来，建 JIRA ticket 带上截图」。结果 AI 读了 transcripts，把每个提到的 bug 都拎出来，从屏幕 timeline 里抽截图，拉起本地 server，逐个诊断、翻代码，最后建了 14 个 JIRA ticket，附了 12 张截图当证据，还写好一条 Slack 消息准备发给同事。关键是他从头到尾没搭过任何 workflow——Claude 拿着会议记录、Breadcrumb 的工具，加上他平时攒下来的 rules，自己把这一步一步串起来就干完了。
作者说自己最爱的点是「对自己 AI 开发工作的可观测性」。一个 bug 能一路追回去，查到最开始是哪句话（或 AI 干的哪件事）引起的，然后加一条 rule，让下次别再犯。他现在的整套生产力环境就是「Claude Desktop + Breadcrumb + Markdown」，别的不需要。这项目他 6 月开工，就是为了搞清楚自己的 AI 开发到底发生了什么，然后越做越大，一天 10 小时连干了 3 个月。
讲到这里，我更关心代价。Breadcrumb 本身是本地软件，转录和说话人分离都走本地模型，数据用 SQLCipher 加口令加密，可以排除任何 app、网站、词和短语。它自己只在每天做更新检查时发一次网络请求。作者给的资源数字很实在：平均大概占一个核的 12%（M 系列是 8+ 核）；只存 OCR 文本大约 12MB/天，开会要截屏的话大约 120MB/小时（每 2 秒一张），重度全量截屏大约 160MB/天；用 ollama 跑 Gemma 3 4B（2.5GB）做本地分类命名。机器要求 16GB+ 的 M 系列 Mac。
有取舍。本地模型意味着隐私可控，但能力上限和硬件门槛也摆在那；全量记录意味着追溯很爽，但存储和整理的账单得自己扛。作者也大方承认，AI 实际用它时是本地还是走云，取决于你给 AI 接的是哪家的。
目前它完全免费，没有账号，下载完就能跑。作者说之后打算靠 E2EE 云端同步和团队同步来变现，现在是 open beta，单枪匹马一个开发者在写。我对这种「一个人一天 10 小时连干 3 个月」做出来的工具会多看两眼——它通常是为了解决一个天天在疼的真实问题，而不是先凑个产品概念再找需求。至于你愿不愿意让自己的 AI 每天翻你的屏幕记录，那是另一个问题，但至少这个方向，是把「AI 帮你干活」往「AI 记得你干过什么」又推了一步。