▲РЕПО НЕТ В ОКНЕ 180D. ПОКАЗАН FINDING ИЗ ОКНА 1D (1 day) — РАНГ #3.
FINDING #03 · UNIT ID 1289566856
nossa-y/activity-frames
Episodic memory for AI agents. Records your screen locally, compiles it into structured activity frames, serves them over MCP. No cloud, no LLM in the loop.
Деньги в теме есть: time tracking, AI productivity tools и AI agents имеют крупные прогнозные рынки и уже платящих покупателей в productivity/workforce/agent-memory продуктах.
ЗАХВАТ36
Удержать ценность сложно: capture layer занят screenpipe/OpenRecall, time tracking — Hubstaff/ActivTrak/Time Doctor/Rize/Timely, agent-memory — mem0/Letta/Zep. Ров пока в spec, MCP packaging и privacy framing.
ДОСТУП82
MIT разрешает коммерческое использование. Python package без зависимостей, PyPI install и MCP integration снижают барьер. Риски — молодой solo-ish проект, маленькая maintainer base и privacy/security surface.
«Потенциал топит слабая defensibility: библиотеку легко повторить, а продукт требует recorder, UI, compliance и distribution.»
Рыночный анализ · Обзор
activity-frames — локальная Python-библиотека, которая превращает экранную активность пользователя в структурированную память для AI agents.
Библиотека записывает активность на компьютере и группирует сырые снимки экрана, окна, URL и события ввода в короткие эпизоды: приложение, сайт, длительность, страницы, ввод, пропуски, паттерны и коммуникации. Эти эпизоды отдаются агентам через MCP или как компактный контекстный блок. Обработка локальная, без облака и без LLM в compile path.
Какую боль решает
AI agent видит файлы, чат и API, но не знает, что пользователь реально делал последние часы; activity-frames даёт фактический рабочий контекст без облачной передачи и без недетерминированной интерпретации.
Сценарии использования
+Личный AI assistant получает контекст последних 2–8 часов работы.
+Agent составляет daily или weekly summary по фактическим действиям.
+Поиск повторяющихся ручных workflow для автоматизации.
+MCP-интеграция с Claude Code, Cursor и локальными агентами.
+Локальный audit trail: где пользователь потерял время и чем занимался.
Целевой пользователь
Разработчики AI agents, power users, AI consultants и makers локальных productivity tools.
Память между ChatGPT, Claude, Perplexity и Grok; browser-focused, archived.
Позиционирование
activity-frames не лидер по OSS-популярности. Это нишевый ранний слой с сильной идеей deterministic episodic frames + MCP, но capture/search/full app рынок уже занят screenpipe/OpenRecall, а agent-memory рынок — mem0/Letta.
Да, косвенно уже есть. README ведёт на Nocta: desktop app, который uses activity-frames, watch how you work, daily briefs, 100% local. Сайт Nocta позиционирует продукт для businesses и AI consultants, предлагает early access / Calendly, но публичной цены нет.
Коммерческий потенциал
ПОТЕНЦИАЛ · СРЕДНИЙ
Заработать можно, но не на библиотеке как library. Деньги в продукте поверх неё: локальный desktop app для AI opportunity discovery, workflow mining и agent context.
Спрос и рынок
Спрос подтверждён соседними рынками и ценами аналогов: time tracking $6–17B range до 2033, AI productivity tools $11–36B до 2033, AI agents $8.8–33.9B до 2032. Платёжеспособность видна по ActivTrak/Hubstaff/Time Doctor $5–20/user/mo, Rize $13–50/mo и Zep $100+/mo для agent memory infra.
Ров / защищённость
Текущий ров слабый: MIT + deterministic compiler легко форкнуть. Потенциальный ров — dataset локальных workflow patterns, site parsers, high-quality activity frame spec, trust/privacy UX, consultant distribution и MCP integrations. Главная защита — distribution + trust + workflows library, не алгоритм.
Модели монетизации
+Nocta-style SaaS/desktop subscription для AI consultants и SMB: поставил на неделю и получил карту автоматизаций и ROI.
+B2B paid support / private builds для regulated teams: локальное хранение, allow/deny rules, audit export.
+Open-core desktop app: библиотека MIT, платные UI, signed installers, team dashboard, policy controls.
+Consultant toolkit license: white-label отчёты, per-client workspace, export в PDF/Notion/CRM.
+Agent-context API for local tools: paid connectors к Claude Code, Cursor, Linear, Slack, GitHub.
Что нужно, чтобы сделать продукт
+Signed desktop installer, auto-update и permissions onboarding.
+UI для просмотра и удаления captured data.
+Explicit app/window/URL denylist до записи, не только на output.
+Multi-user/team admin, consent flow и retention policies.
+Security review: local DB encryption, secrets redaction и PII controls.
+Stable schema/spec docs и compatibility tests для capture DB.
MIT — коммерческое использование activity-frames свободно. Можно использовать, модифицировать и продавать закрытый продукт при сохранении copyright/license notice. GPL/AGPL-ограничений у самой библиотеки нет. Риск только в стороннем capture engine и в правах на captured data, не в лицензии activity-frames.
Риски и подводные камни
ВЫСОКИЙЮР. СЕРАЯ ЗОНА
Screen/activity capture затрагивает personal data, third-party content, employee consent и workplace surveillance laws. Нужны consent UX, denylist, retention и encryption.
ВЫСОКИЙКОНКУРЕНЦИЯ
screenpipe уже 20.3k stars и $25/mo app; OpenRecall закрывает recall; Hubstaff/ActivTrak/Time Doctor закрывают workforce analytics; mem0/Letta/Zep закрывают agent memory.
ВЫСОКИЙПРОЧЕЕ
Библиотека без UI и compliance мало продаётся напрямую; полноценный продукт требует recorder, installer, policy controls, security review и distribution.
СРЕДНИЙЗАВИСИМОСТЬ ОТ АВТОРА
Владелец — user с 8 followers, репозиторию около 16 дней, contributors около 5; bus factor пока высокий.
СРЕДНИЙПРОЧЕЕ
macOS permissions, Linux/Windows capture reliability и browser/window title limitations могут ломать качество capture и coverage.
СРЕДНИЙПРОЧЕЕ
Фраза records your screen создаёт высокий порог доверия и требует сильного security posture и прозрачности.
СРЕДНИЙЛИЦЕНЗИЯ
activity-frames MIT; README говорит о pinned MIT screenpipe build. Но текущий screenpipe repo FAQ указывает personal non-commercial source terms и commercial source license requirement. Нельзя слепо обновлять или встраивать актуальный screenpipe без проверки лицензии.
+Коммерческие цены и масштабы в основном взяты из одного указанного источника на продукт; требование ≥2 источников для каждой цифры не выполнено.
+Масштаб Rize, Plaud AI, Granola, Timely, RescueTime и Mem численно не подтверждён независимыми источниками в собранном разборе.
+Рыночные размеры time tracking, AI productivity tools и AI agents взяты из отдельных market research страниц/search results и не подтверждены вторым независимым источником каждый.
+Оценки stars OSS-аналогов взяты из собранного разбора и могут быстро устаревать.
+Выводы про moat, defensibility, product gaps, legal/privacy risks и distribution являются аналитической оценкой на основе общих знаний, а не проверенными фактами.
+Статус монетизации Nocta подтверждён позиционированием и ссылкой из README, но публичная цена и выручка не найдены.
+Лицензионный риск screenpipe сформулирован по README activity-frames и FAQ текущего screenpipe repo; конкретная лицензия pinned build v0.3.324 не перепроверялась отдельно.
+Техническая зрелость Linux/Windows builds и parser coverage взяты из README и не валидировались тестами.
nossa-y/activity-frames собрал 38 звёзд за окно, тогда как у автора всего 8 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 25. Это даёт surprise-индекс 0.58 (звёзды относительно охвата автора, а не в абсолюте). Удержание форков 0.0% и 0 внешних контрибьюторов отделяют реальный инструмент от разовой вспышки. Акселерация положительная — рост ещё не выдохся.