FINDING #143 · 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.
SURPRISE SCORE
0.00
Score Breakdown
SCORE = SURPRISE × ENGAGEMENT^0.7 × FRESHNESS × VISIBILITY × CONFIDENCE
SURPRISE = WINDOW STARS / DAYS / (AUDIENCE + FLOOR)
80% OF STARS IN ARCHIVE
Growth Telemetry
VELOCITY /D
4.53
ACCEL
+0.69
RETENTION
57.6%
PEAK 2026-07-18 · FORK-RETENTION 0.0% · 136 STARS / WINDOW
Author Audience
AUDIENCE
25
FOLLOWERS
8
OWNER ★
174
Engagement Signals
FORKS
9
ISSUE AUTH
0
PR AUTH
0
UNIQUE STARGAZERS 136 / 136 (DIVERSITY 1.00)
Потенциал заработка
C51/100
СПРОС78
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.
Agent memory / local-first productivity telemetry / context engineering / MCP.ЗРЕЛОСТЬ · ЭКСПЕРИМЕНТ
ЯЗЫК
Python
ЛИЦЕНЗИЯ
MIT
РЕЕСТР
pypi
РЕЛИЗ
v0.2.0
КОНТРИБЬЮТОРЫ
5
УСТАНОВКА: pip install activity-frames
Что делает
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.
Open-source аналоги
Полный desktop recorder для экрана, audio, search и agents; activity-frames скорее deterministic compiler поверх capture DB.
Open-source Recall/Rewind со screenshots, OCR и semantic search, AGPL-3.0; меньше фокус на MCP и structured activity frames.
Universal memory layer для agents из сообщений и событий, не screen activity; сильный cloud/SDK слой.
Stateful agents с long-term memory; не наблюдает рабочий экран, но решает agent memory платформенно.
Memory-first coding agent, ближе к IDE-agent memory, не к screen capture.
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.
Коммерческие аналоги
Локальная память по экрану/audio плюс agents и SOPs.
YC-backed; GitHub 20.3k stars; сайт заявляет использование инженерами и исследователями Microsoft, Google, NVIDIA и других компаний.
Signed desktop appот $25/month
Source personal non-commercialfree for personal non-commercial
Commercial sourcecommercial license required
Automatic app/website time tracking, AI categorization, productivity insights, MCP server в Business.
Страница заявляет thousands / hundreds of thousands professionals; founders ранее привлекали $3.1M.
Basic$12.99/mo
Pro$28.99/mo
Business$49.99/mo
Annualот $9.99–$29.99/mo
Teams$39.99/seat/mo или $29.99/seat/mo annual
Automatic time tracking через Memory app, projects, budgets и AI categorization.
Численный масштаб не подтверждён в найденном источнике.
Starter$11/user/mo
Premium$20/user/mo
Unlimited$28/user/mo
Personal/team time tracking, focus и timesheets.
Численный масштаб не подтверждён.
Solo annual$7/mo
Solo+ annual$12/mo
Team annual$10/user/mo
Team+ annual$16/user/mo
Workforce analytics, app/site usage, productivity, AI ROI tracking и screen details add-on.
9,500+ organizations.
Free$0 до 3 workers
Work Activity Tracking$10/worker/mo, annual only
Workforce Management$15/worker/mo, annual only
Productivity Optimization$17/worker/mo, annual only
AI Insights add-on+$4/worker/mo
Time tracking, screenshots, app/URL tracking, payroll и workforce analytics.
140k global users.
Starter annual / monthly$4.99/user/mo annual / $7 monthly
Grow annual / monthly$7.50/user/mo annual / $9 monthly
Team annual / monthly$10/user/mo annual / $12 monthly
Enterprise$25/user/mo or custom
Remote workforce monitoring, screenshots, web/app usage и video screen recording add-on.
Benchmarks AI сравнивает данные из 250,000+ users.
Basic annual / monthly$6.67/user/mo annual / $8 monthly
Standard annual / monthly$11.67/user/mo annual / $14 monthly
Premium annual / monthly$16.70/user/mo annual / $20 monthly
Enterprisecustom
Video Screen Recording add-on+$3/user/mo
Wearable/desktop audio capture, transcription, summaries и Plaud MCP Server.
Hardware ecosystem; численный масштаб не подтверждён.
Starterfree 300 min/mo
Pro$17.99/mo or $8.33/mo annual
Unlimited$29.99/mo or $19.99/mo annual
Team launch$28/user/mo monthly or $20/user/mo annual
Note / NotePin hardware$159 one-time
AI meeting notes, chat over meetings, MCP/API on Business.
TIME mention в pricing snippet; численный масштаб не подтверждён.
Basic$0
Business$14/user/mo
Enterprise$35/user/mo
Temporal graph memory infrastructure for agents.
Enterprise agent-memory layer; S&P Global Market Intelligence coverage.
Flex$1,250/year / ~$104–125/mo with 50k credits
Flex Plus$3,750/year / ~$312–375/mo with 200k credits
Overage$25/10k credits or $75/40k credits
Enterprisecustom
Hosted/stateful agents with long-term memory, tool execution и MCP.
OSS Letta 23.9k stars; 100+ contributors заявлены в README.
API Plan$20/month
Active agent$0.10/active agent/mo
Tool execution$0.00015/sec
LLM usagepass-through
Enterprisecustom
AI notes и personal knowledge memory.
Численный масштаб не подтверждён.
Free25 notes/messages/PDF pages
Pro$12/month
Teamscustom
Текущая монетизация проекта
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.
- Benchmarks: точность frame segmentation, parser coverage, false positives.
- Ясная pricing page для Nocta.
⚖ ЛИЦЕНЗИЯ · МОЖНО ЛИ КОММЕРЦИАЛИЗИРОВАТЬ
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.
Достоверность разбора
УВЕРЕННОСТЬ · СРЕДНЯЯgpt-5.5 · 2026-07-20 · ОКНО 1D
Оговорки / что не проверено
- 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.
- Не проводилась независимая security/privacy проверка локальной БД, OCR, redaction и encryption.
ИСТОЧНИКИ (31)
Why This Is A Finding
nossa-y/activity-frames собрал 136 звёзд за окно, тогда как у автора всего 8 подписчиков — эффективная аудитория ≈ 25. Это даёт surprise-индекс 0.0693 (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.
Related Findings
RANKS ABOVE 98% OF 8299 FINDINGS
METRICS IN CONTEXT
MEDIAN ACROSS ALL 8299 FINDINGS · Δ vs MEDIAN · PERCENTILE = SHARE RANKED BELOW
METRICVALUEMEDIANΔ MEDPERCENTILE
SCORE0.070.00+0.07ABOVE 98%
VELOCITY4.533.87+0.67ABOVE 55%
RETENTION57.6%27.3%+30.3 PPABOVE 95%
FORKS9107-98ABOVE 7%
SURPRISE0.070.01+0.06ABOVE 93%