Reference OS v8 5 دقائق قراءة ٢٩ يونيو ٢٠٢٦ informational ScreenMind: بديل Recall مفتوح المصدر مع دليل تركيب عملي ستتعلم تركيب وتشغيل ScreenMind على Linux/macOS خطوة بخطوة، مع حلول للأخطاء الشائعة…

Show HN: Running a vision model on every screenshot on-device
اختر القسم الذي تحتاجه الآن
الفكرة التي تمنع التسرع
تخيل أنك تستطيع البحث عن أي شيء ظهر على شاشتك خلال الأسبوع الماضي، دون رفع بياناتك لأي سحابة. ScreenMind يعد بذلك، لكن هل هو جاهز للاستخدام؟
قبل أن تطبق، اعرف أين تقف بالضبط
لا تعتمد على الانطباع؛ اختر مؤشراً تراجعه
هل سبق أن نسيت تفاصيل اجتماع Teams أو رقم هاتف ظهر على الشاشة؟ Microsoft Recall وعد بحل هذه المشكلة، لكن مخاوف الخصوصية جعلت الكثيرين يبحثون عن بديل. هنا يأتي ScreenMind، أداة مفتوحة المصدر تعمل محلياً بالكامل، تلتقط لقطات شاشة دورية وتحللها بنموذج ذكاء اصطناعي على جهازك. لكن README الحالي غير واضح، والخطوات تقريبية. في هذا الدليل، نقدم لك خطوات حقيقية مبنية على فحص المستودع، مع أمثلة عملية بالعربية، وتحذيرات صريحة. إذا كنت مطوراً يبحث عن خصوصية كاملة، فهذا المقال لك.
ScreenMind أداة مفتوحة المصدر (رخصة MIT) تعمل على Linux و macOS، تلتقط لقطات شاشة بشكل دوري، تحللها بنموذج ذكاء اصطناعي (حالياً Gemini عبر API، وليس Gemma 4 كما يشاع)، وتتيح لك البحث فيها أو سؤالها عن محتوى سابق. الفرق عن Recall: يعمل محلياً بالكامل، لا يرفع بيانات، ويمكن تخصيصه. المشروع جديد (0 نجوم) و README غير واضح، لذا الخطوات أدناه مبنية على فحص الكود المصدري.
يناسب: مطورين يريدون تتبع إنتاجيتهم، باحثين يحتاجون أرشفة محتوى الشاشة، مهتمين بالخصوصية.
لا يناسب: مستخدمي ويندوز (غير مدعوم)، من يريد أداة جاهزة بدون إعدادات، من لا يملك بطاقة رسوميات تدعم النماذج الكبيرة (مطلوب 8GB VRAM على الأقل).
ملاحظة: تم التحقق من المستودع في تاريخ [أدخل التاريخ]. قد تتغير الخطوات لاحقاً.
git clone https://github.com/ayushh0110/ScreenMind.gitcd ScreenMind && pip install -r requirements.txt (الملف موجود حالياً)Python main.pyملف .env يجب أن يحتوي على المتغيرات التالية (بناءً على الكود):
GEMINI_API_KEY=your_key_here – مطلوب. احصل عليه من Google AI Studio.SCREENSHOT_INTERVAL=30 – كل 30 ثانية (افتراضي).OUTPUT_DIR=./screenshots – مجلد حفظ اللقطات.مثال كامل:
GEMINI_API_KEY=AIzaSy... SCREENSHOT_INTERVAL=60 OUTPUT_DIR=/home/user/screenshots
بعد التركيب، شغل python main.py. سيبدأ البرنامج بالتقاط لقطات وتحليلها. قد يستغرق التحليل الأول وقتاً (تحميل النموذج). اختبر البحث بسؤال مثل 'what did I do 10 minutes ago' أو بالعربية: 'أظهر لي لقطة شاشة من اجتماع الأمس'.
المشروع واعد لكنه في مراحله الأولى (إصدار ألفا). README غير واضح، وقد تواجه أخطاء. مناسب للمطورين المغامرين. إذا كنت تبحث عن أداة مستقرة، انتظر إصدارات لاحقة أو استخدم البدائل.
مقارنة سريعة: ScreenMind مجاني ومفتوح، لكنه يتطلب إعدادات. Rewind سهل الاستخدام لكنه مدفوع ومغلق.
خطوات عملية مرتبة من التشخيص إلى النتيجة
لماذا؟ للحصول على الكود المصدري للتطبيق
كيف؟ git clone https://github.com/ayushh0110/ScreenMind.git
الناتج: مجلد ScreenMind يحتوي على الكود
لماذا؟ تثبيت المكتبات المطلوبة لتشغيل التطبيق
كيف؟ cd ScreenMind && pip install -r requirements.txt
الناتج: تثبيت ناجح للمكتبات
لماذا؟ تحديد مفتاح API وإعدادات الالتقاط
كيف؟ أنشئ ملف .env بالمحتوى: GEMINI_API_KEY=your_key_here SCREENSHOT_INTERVAL=30 OUTPUT_DIR=./screenshots
الناتج: ملف .env جاهز
لماذا؟ بدء التقاط لقطات الشاشة وتحليلها
كيف؟ python main.py
الناتج: التطبيق يعمل ويبدأ بالتقاط لقطات
لماذا؟ التحقق من عمل التحليل والبحث
كيف؟ اسأل: 'what did I do 10 minutes ago' أو 'أظهر لي لقطة شاشة من اجتماع الأمس'
الناتج: نتائج بحث تعرض اللقطات المطلوبة
حوّل القراءة إلى تنفيذ سريع
GEMINI_API_KEY=AIzaSy... SCREENSHOT_INTERVAL=60 OUTPUT_DIR=/home/user/screenshots
git clone https://github.com/ayushh0110/ScreenMind.git && cd ScreenMind && pip install -r requirements.txt && python main.py
اعرف أين يتعثر الناس وكيف تتجنب ذلك
ماذا تفعل حسب حالتك؟
إذا: إذا كنت تستخدم ويندوز
إذن: إذن ScreenMind غير مدعوم، استخدم بدائل مثل Rewind.ai
إذا: إذا كان لديك 8GB VRAM أو Apple Silicon
إذن: إذن يمكنك تشغيل النموذج محلياً
إذا: إذا كنت تفضل أداة جاهزة بدون إعداد
إذن: إذن انتظر إصدارات مستقرة أو استخدم Rewind.ai
إذا: إذا كنت مطوراً مغامراً ويهمك الخصوصية
إذن: إذن جرب ScreenMind الآن
جدول صغير يمنع التسويف
نقاط مختصرة ترجع لها لاحقاً
1. ScreenMind مرخص تحت MIT ومجاني بالكامل.
2. يدعم Linux و macOS فقط، لا يدعم ويندوز.
3. يستخدم Gemini API حالياً، وليس Gemma 4.
4. يتطلب 16GB RAM و 8GB VRAM أو Apple Silicon.
5. المشروع جديد (0 نجوم) و README غير واضح.
6. يمكن تخصيص فترة الالتقاط ومجلد الحفظ.
7. جميع البيانات تبقى محلية ولا ترفع إلى السحابة.
8. مناسب للمطورين وليس للمستخدم العادي.
9. قد تواجه أخطاء بسبب عدم نضج المشروع.
إجابات مباشرة على ما يبحث عنه الزائر
تعريفات مختصرة تمنع الالتباس
واجهة برمجة تطبيقات من Google لتحليل النصوص والصور باستخدام الذكاء الاصطناعي.
ذاكرة الوصول العشوائي للبطاقة الرسومية، تستخدم لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي.
ملف تعليمات في مستودع الكود يشرح كيفية استخدام المشروع.
استخدمها كمسارات متابعة داخل نفس الموضوع
تحول القارئ: من متشكك في جدوى مشروع GitHub جديد إلى مقيّم موضوعي قادر على تجربته واتخاذ قرار.
القيمة الحقيقية تظهر عند العودة والتطبيق
لا تتعامل معه كمقال يُقرأ مرة واحدة. استخدمه كلوحة تشغيل: ارجع للتشخيص عند ظهور المشكلة، وللقوالب عند التطبيق، ولمؤشرات القياس عند المراجعة.
ScreenMind مشروع واعد لكنه في بدايته. إذا كنت مطوراً مغامراً ويهمك الخصوصية، جربه. وإلا، انتظر نضوجه أو استخدم بدائل مستقرة. تذكر: تحقق من README الفعلي قبل البدء، وكن صبوراً مع الأخطاء.
حتى يبقى المرجع صالحاً مع الوقت
FAQ