screenpipe (YC S26)는 사용자가 보고, 듣고, 하는 모든 것을 기록합니다: 화면 콘텐츠, 앱 텍스트, 브라우저 컨텍스트, 오디오 등. 모든 데이터는 SQLite에 로컬로 저장됩니다. 클라우드는 없습니다. 장치를 벗어나는 데이터도 없습니다. 이 결과물은 검색 가능한 메모리입니다.

하지만 흥미로운 부분은 그 위에 구축되는 '파이프(Pipes)'입니다. 각 파이프는 프롬프트와 스케줄을 가진 마크다운 파일입니다. screenpipe는 AI 코딩 에이전트를 실행하여 로컬 화면 데이터를 쿼리하고, 외부 API를 호출하며, 파일을 작성하고, 행동을 취합니다. 예약되고, 로컬이며, 사용자의 것입니다.

20,000개 이상의 GitHub 스타. 1,900개 이상의 포크. 130개 이상의 기여자. 이 프로젝트는 2024년부터 성장해 왔습니다. YC S26에 선정된 것은 시장이 심각하게 주목하고 있다는 신호입니다.

카테고리 패턴: 모든 엔터프라이즈 워크플로우 도구는 결국 AI 레이어를 추가하지만, 그 AI 레이어는 거의 항상 사용자의 활동에 대한 클라우드 데이터베이스에 의존합니다. screenpipe는 이를 역전시킵니다. 메모리는 장치에 있습니다. 에이전트는 로컬 컨텍스트를 기반으로 실행됩니다.

이 분야의 경쟁 접근 방식: Rewind AI (폐쇄 및 피벗), Microsoft Recall (클라우드 지원, 논란), 그리고 화면 캡처 파이프라인을 구축하는 여러 조용한 자금 지원 YC 스타트업들이 있습니다. screenpipe는 이 카테고리의 오픈 소스 핵심입니다.

제 분석: 사용자가 무엇을 했는지 아는 개인 AI라는 카테고리는 현실이며, 프라이버시 제약 조건이야말로 로컬 우선(local-first) 아키텍처를 단순한 장난이 아닌 의미 있는 것으로 만드는 요소입니다. screenpipe가 올바른 기본 원리(primitives)를 구축하고 있습니다.