AIKraft/AI/Поиск…⌘KВойти
Инструменты13 октября 2026 г., 05:47 МСК🤖 Auto

SCM: Локальный AI-поиск по фото и видео на macOS без облака

Разработчик allenv0 представил SCM (Screen Memories) — приложение для macOS, позволяющее искать контент в медиафайлах с помощью локальных нейросетей, обеспечивая полную конфиденциальность данных.

AIРедакция AIKraftавто-обзор источников
2 мин чтения·источник: Github
Поделиться
Баннер новости 9522

Приватность и локальная обработка

SCM (Screen Memories) — это приложение с открытым исходным кодом, работающее по принципу "local-first". Все вычисления, включая инференс моделей компьютерного зрения и распознавание речи, происходят непосредственно на Mac пользователя. Данные не загружаются в облако, не требуют регистрации аккаунтов и полностью остаются на устройстве. Для работы требуется macOS (с поддержкой функций меню-бара только на Apple Silicon) и менеджер пакетов Bun.

Пять режимов поиска

Приложение предлагает уникальный набор инструментов для навигации по медиатеке, объединяя семантический поиск, OCR и транскрипцию:

  • Files (Файлы): Поиск по смыслу изображений с использованием vision-моделей. Результаты ранжируются по косинусному сходству с учетом весов имени файла и фразы. Поддерживается поиск на китайском/японском через биграммы.
  • Scenes (Сцены): Поиск по конкретным моментам в видео. Приложение сегментирует видео на кадры, и пользователь переходит к нужному таймкоду, а не просто открывает файл.
  • OCR: Буквальный поиск текста, видимого на изображениях и в кадрах видео, с использованием Tesseract. Работает даже без AI-движка.
  • Dialogue (Диалоги): Поиск по точным фразам, произнесенным в видео. Используется Whisper для транскрипции с тремя уровнями точности: полная строка, набор слов или просто упоминание слов в видео.
  • LLMs (Ask): Опциональный локальный чат-бот (на базе llama.cpp), который отвечает на вопросы, цитируя найденные тексты, диалоги и имена файлов. Модель загружается только при включении этой функции.

Технические характеристики и модели

SCM поддерживает четыре модели компьютерного зрения через ONNX Runtime. Выбор модели влияет на скорость индексации и качество поиска мелких деталей. Ниже приведено сравнение доступных vision-моделей:

Модель Роль Скорость (CPU) Размер весов
CLIP ViT-L/14@336 Лучший поиск сцен в видео (по умолчанию) ~480–570 мс/изображение ~435 МБ
SigLIP-2-B/16 Самая быстрая массовая индексация ~50–100 мс/изображение ~412 МБ
SigLIP-2-L/16@256 Высокая детализация (мелкие объекты, текст) ~200 мс/изображение ~850 МБ
SigLIP-B/16@384 Максимальная детализация ~480 мс/изображение ~214 МБ

Для транскрипции диалогов по умолчанию используется модель Whisper tiny.en (~150 МБ), доступна также base.en (~300 МБ). Переключение между моделями вызывает фоновую переиндексацию библиотеки, не блокируя основной поиск.

Установка и особенности

Установка осуществляется через Homebrew, что автоматически снимает quarantine-флаги macOS. Команды для установки:

brew tap allenv0/scm
brew trust allenv0/scm
brew install --cask allenv0/scm/scm

Приложение также включает специализированные вкладки для скриншотов (с умной классификацией, устойчивой к переименованию) и электронной почты (поиск адресов через OCR, даже если они разбиты или зашифрованы пробелами). Пользователи могут сохранять до 20 запросов в виде вкладок, фиксируя контекст поиска.

Источник: Github ↗