rem(Remember Everything) - Apple Silicon'da her şeyi kaydetmenizi ve aramanızı sağlayan açık kaynak

• Bilgisayar ekranında gerçekleşen tüm işlemleri kaydeder (her 2 saniyede bir ekran görüntüsü alır)
• Zaman çizelgesi görünümünde sola/sağa kaydırarak zamanda gezinebilirsiniz
  • Live Text metni tanırsa metin seçilebilir
• Belirli bir kelimeyi arayarak ekranı bulabilir, ekrandaki OCR ile çıkarılmış tam içeriği görebilir veya bu metni ChatGPT gibi araçlara göndererek ek işlemler yapabilirsiniz
• Yalnızca Apple Silicon üzerinde test edildi ve sürüm de Apple Silicon'a özeldir
• Çok erken bir sürüm: tatil döneminde birkaç gün içinde yazıldı, Swift'te yeniyim

Başlarken

• Kendiniz derleyin veya sürümü indirdikten sonra macOS'un uygulamayı onaylaması için xattr -c rem.app komutunu çalıştırın
• Uygulamayı çalıştırdıktan sonra "Start Remembering"e tıklayıp "Screen Recording" erişim izni verin
• "Open timeline" veya "Cmd + Scroll Up" ile zaman çizelgesi görünümünü açın
• Zaman çizelgesinde sola veya sağa kaydırarak zamanda hareket edin
• "Search"e tıklayarak arama görünümünü açın ve zaman çizelgesindeki küçük görsele tıklayarak o ana gidin
• Zaman çizelgesinde Live Text'i etkinleştirdikten sonra metin seçebilirsiniz
• "Copy Recent Context"e tıklayarak son görüntülenen içeriği LLM ile etkileşim kurmak için bir prompt olarak kopyalayın
• "Purge All Data"ya tıklayarak tüm verileri silebilirsiniz

Şu anda desteklenen özellikler:

• Geçmişe dönme (gördüğünüz her şey için tam ekran scrubber)
• Geçmişteki metni kopyalama
• Gördüğünüz her şeyi arama
• LLM ile etkileşim için son bağlamı kolayca elde etme

Eklemek istediğim özellikler:

• Yerel vektör embedding güncellemeleriyle doğal dil araması/ajan etkileşimi
• Vektör veritabanlarına yönelik yeni yaklaşımları keşfetme
• Çoklu monitör desteği

[GN⁺]

Hacker News görüşleri

• Birinci yorum özeti:

  • Bu araç harika görünüyor. Kısa süre önce disk alanı açmaya çalışırken neredeyse 1 yıl öncesine ait 9 saatlik bir ekran kaydı dosyası bulduğumu hatırlattı. Muhtemelen yanlışlıkla kaydı açık bırakmışım. Hızlıca ileri geri sararak tamamını birkaç dakikada izlemek, o zamanki düşünce sürecime göz atmak açısından büyüleyici bir deneyimdi. İnternette bir şeyi araştırma sürecimi görebildim; bu, bir spor karşılaşmasını tekrar izlemek gibi eğitici ve faydalıydı. Ayrıca o dönemin ayrıntılarını yeniden görmek fark yarattı. Ben de ziyaret ettiğiniz tüm sayfaları çevrimdışı saklayıp tamamen indeksleyen DownloadNet adında bir araç geliştirdim. İsterseniz yalnızca yer imlerine eklenen sayfaları saklayacak şekilde ayarlamak da mümkün. Bu araç açık kaynak, göz atmanızı isterim: DownloadNet GitHub bağlantısı
  • Kaydedilmiş videolardan metin kopyalayabilmek etkileyici.

• İkinci yorum özeti:

  • Geçmişte belirli aralıklarla ekran görüntüsü alan TimeSnapper Classic adlı bir yardımcı program kullanıyordum. Ancak ekran görüntüleri diski doldurmaya başladı ve çoğu neredeyse aynı görünüyordu. Görüntü dizilerine optimize edilmiş bir codec yazmam gerektiğini düşündüm; sonra aslında GIF/video codec’ini yeniden icat ettiğimi fark ettim. Bunun üzerine ImageMagick ile görsellere zaman damgası ekleyip ffmpeg ile videoya dönüştüren bir betik yazdım. Bu sayede dosya boyutu %99,9 azaldı.

• Üçüncü yorum özeti:

  • Uzun zaman önce birkaç saniyede bir ekran görüntüsü alıp otomatik olarak bilgi çıkaran bir proje üzerinde çalıştım. PNG görüntülerini birden fazla bloğa ayırıp her bloğu veritabanında saklayan bir PNG DB oluşturdum. Aynı bloklar yalnızca bir kez kaydediliyor ve hash tablosu sayesinde hızlı arama yapılabiliyordu. Bu PNG DB ile yaklaşık %400-500 sıkıştırma oranına ulaştım. PNG DB GitHub bağlantısı Ancak ekran görüntülerini analiz eden betikler sonunda çok başarılı olmadı. screenshooting GitHub bağlantısı Bu deneyim başka projelere yol açtı; oralarda kullanılan uygulama veya açık dosya bilgilerini daha doğrudan sakladım. timecapture GitHub bağlantısı

• Dördüncü yorum özeti:

  • Gizlilik ve güvenliğe önem veren biri gibi görünmesine rağmen kapalı kaynak bir web tarayıcısı (Arc Browser) kullanması ilginç.

• Beşinci yorum özeti:

  • Gerçekten çok platformlu ve yerelde çalışan böyle bir araç istiyorum. Linux ve Windows şart; ayrıca internet olmadan da çalışabilen %100 çevrimdışı olmalı. Büyük sürüm başına yıllık 60 dolar ödemeye razıyım. Buna izin verici bir açık kaynak lisansı da eklenirse ömür boyu müşteri olurum. Başkalarının da ilgisi varsa belki bunu kendim yapmam gerekecek.

• Altıncı yorum özeti:

  • Remember Everything hakkında: Chrome ve FireFox’ta gördüğüm tüm web sayfalarının kopyalarını kaydeden singleFile tarayıcı eklentisini kullanıyorum. Ayrıca tarayıcı dışındaki ekran etkinliklerini kaydetmek için AutomaticScreenshotter programını kullanıyorum. Bu sayede geçmişte herhangi bir tarihte bilgisayarda ne yaptığımı görebiliyorum. Tüm dosyalar yıl/ay/gün dizin yapısında saklanıyor. Şu anda dosyaları bulmak için Windows aramasını kullanıyorum. Tüm kopyalama ve yapıştırmaları mysqldb içine kaydetmek için ditto kullanıyorum. Bu dizin yapısını 2010’dan önceden beri kullanıyorum; eklenti ve ekran görüntülerine ise yaklaşık 3-4 yıl önce başladım. Adli bilişim amaçlı bilgisayar inceleme araçlarını kullanarak veya uyarlayarak bilgisayar etkinliklerinin bir zaman çizelgesini oluşturmaya yardımcı olup olmayacağını merak ediyorum.

• Yedinci yorum özeti:

  • Bu teknolojilerin 5 ya da 10 yıl sonra nasıl kullanılacağını görmek ilginç olacak. Şu ana kadar sahip olduğumuz en güçlü hafıza aygıtlarına sahibiz ama bunları kullanmamak için sürekli çabalıyor olmamız da düşündürücü. Daha ciddi tarafta ise bu araçların yaratıcılığı engelleyebileceğini düşünüyorum. Çünkü kişi kendi hatırlamak yerine bu araçlara bağımlı hale gelebilir; oysa yaratıcılık, geçmişteki anıları gelecektekilerle yeniden birleştirme becerisidir.

• Sekizinci yorum özeti:

  • OP’nin demosu çok etkileyici. Bunun neden yalnızca Apple Silicon’a özel olduğunu merak ediyorum. Windows’tan daha iyi ML desteği olduğu için mi? Olama’nın Windows’ta kullanılamaması üzücü. Bende Apple Silicon dizüstü yok; yalnızca Apple Intel ve güçlü bir Windows makinem var, bu yüzden bunu test edemiyorum. Temel düzeyde bir programcı olarak, Swift programlama dili bilmeden böyle bir şeyi sıfırdan nasıl yapacağım konusunda pek fikrim yok. OP’nin yerinde olsam bol bol Swift eğitimiyle başlardım. Bunun Linux veya Windows’ta çalışan bir klonunu Java ya da C# ile yapmak şimdilik bir temenniden ibaret; çünkü ML, DirectX API veya Linux masaüstü API’leri konusunda hiç deneyimim yok. Projeye başlamadan önce aşina olunması gereken çok sayıda API ve araç var. OP’nin Swift deneyimi olmadan bunu nasıl yaptığını, yoksa Apple Silicon’da proje geliştirmenin daha mı kolay olduğunu merak ediyorum. Benim 4 yıllık deneyimim var ve Java ile C# kullanarak web API ile WinForm/DevExpress işleri yaptım.

• Dokuzuncu yorum özeti:

  • Bunun kişinin kendini daha hesap verebilir şekilde yönetmesi için de kullanılabileceğini düşünüyorum. Ekran görüntülerini "zaman kaybı" ve "üretken" etkinlikler olarak kolayca sınıflandırmanın mümkün olup olmadığını merak ediyorum (muhtemelen bir ML modeliyle mümkündür). İstatistikleri oyunlaştırmak da bir seçenek olabilir. Örneğin son bir saatin %78’inin üretken, %12’sinin Hacker News, %10’unun ise hareketsiz geçtiğini görebilirsiniz. Kendi en iyi skorunuzu kırmaya da çalışabilirsiniz (örneğin bir günde 3 kez %100 üretken saat geçirmek muhtemelen harika bir gün olurdu!). Video demosunu beğendim. 30 saniyeden kısa sürede bu aracın ne yaptığını anlayabildim. Teşekkürler! PPS: (Oldukça önemsiz bir not) videodaki hız denetleyicisi (tarayıcı eklentisi) artık loom videolarıyla çalışıyor — birkaç ay önce çalışmıyordu.

• Onuncu yorum özeti:

  • Bu tür teknolojiler için potansiyel bir kâbus senaryosu var. İşverenler çalışanları tamamen gözetlemek için bu tür araçları kullanmayı çok isteyecektir. Yapay zekâya bağlandığında herkesin yaptığı her şey gerçek zamanlı izlenebilir ve uyarılar üretilebilir.