alldayrec
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- License — License: MIT
- Description — Repository has a description
- Active repo — Last push 0 days ago
- Low visibility — Only 5 GitHub stars
Code Fail
- rm -rf — Recursive force deletion command in .github/scripts/apk-toolchain.sh
- rm -rf — Recursive force deletion command in .github/scripts/firmware-build.sh
- rm -rf — Recursive force deletion command in .github/workflows/apk-build.yml
Permissions Pass
- Permissions — No dangerous permissions requested
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AllDayRec(全天录)|开源心力球,让 Agent 更懂你:用你已有的设备全天录音(可穿戴设备、手机或导入录音),保留原音,说话人识别、摘要待办、MCP。Self-hosted all-day recorder, an open-source alternative to Plaud / Limitless / Bee / Omi.
AllDayRec(全天录)
读作 all day rec。
开源心力球,让 Agent 更懂你。
用你已有的设备记录每一天:戴着录、用手机录,或导入其他设备的录音,都整理成你自己服务器上、Agent 能查询的个人记忆。
中文 | English

实时字幕 · 时间线 · 一段对话
全天录是跑在你自己服务器上的全天录音和记忆服务。用手机、开源录音设备或飞书录音豆从早录到晚,服务器在一分钟内把音频变成带说话人的转写,再整理成一天的时间线:对话摘要、认出的人、待办和每日回顾。原始录音一直留着,每句话都能点开听原声。你的 Agent 可以通过 MCP 查你的每一天。
能做什么
- 用你已有的设备:飞书录音豆(仅安卓)和开源录音设备直接连 App 实时同步;其他设备的录音文件可以导入;没有设备,安卓、iPhone App 和浏览器都能直接录。
- 两层转写:定稿交给云端语音识别(默认阿里云百炼千问,约 ¥0.05/小时音频),页面开着时几秒内出初稿;也可以
ENGINE=local在本机转写。 - 认人:认得出你自己,记得你给别人起的名字。
- 记忆:对话摘要、待办和截止日期、每日回顾、全文搜索。
- 开放:网页、远程 MCP 端点(Claude Code、Codex、Cursor)、命令行。
- 导入已有录音:在网页上选录音文件导入。
架构
每个部分做什么、数据怎么流,见架构与数据流。
快速开始
需要一把阿里云百炼(DashScope)北京区的 API key,语音识别和大模型可以共用这一把;用别的引擎见如何更换语音识别引擎。三种跑法任选一种。
用 uvx(最省事)
需要 uv(Python 3.11–3.14,没有的话 uv 自己下载)和 ffmpeg。在一个空目录里建 .env:
DASHSCOPE_API_KEY=<你的百炼 key>
LLM_API_KEY=<同一把百炼 key>
LLM_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
LLM_MODEL=qwen-plus
运行 uvx --env-file .env alldayrec,在这台电脑上打开日志里 first start: ... 那一行的链接。pip 安装、数据目录和让手机连上:如何用 uvx 或 pip 运行。
用 Docker
git clone https://github.com/suyiiyii/alldayrec && cd alldayrec
cp .env.example .env # 填 DASHSCOPE_API_KEY 和 LLM_API_KEY
mkdir -p data && echo '[{"id": "main", "token": "'$(openssl rand -hex 16)'", "data": "/data/main", "recordings": "/data/main/recordings"}]' > data/tenants.json && chmod 600 data/tenants.json
docker compose up -d && docker compose logs -f
打开 http://<服务器 IP>:8770/?token=<你的 token>(token 在 data/tenants.json 里)。端口、时区、镜像版本和公网访问:如何用 Docker 部署。
从源码运行
需要 uv、ffmpeg、Node 22 和 pnpm。
git clone https://github.com/suyiiyii/alldayrec && cd alldayrec && cp .env.example .env # 填 key
(cd web && pnpm install && pnpm build)
cd server && uv sync && set -a && . ../.env && set +a && uv run alldayrec
详见如何从源码运行。
开始录音
- 安卓:在 Releases 下载最新的
apk-v*APK。 - iPhone:用 Xcode 从源码构建安装。
- 浏览器:打开网页的
/record页。
App 的安装和连接见安装并连接手机 App,从别的设备访问服务器见让手机连上服务器。
硬件
想全天佩戴,可以接这两种录音设备:
- 开源录音设备:自己做的
LR-X1(Seeed XIAO nRF52840 Sense)或LR-P3(ProMicro nRF52840,装在 3D 打印外壳里),一直往 SD 卡里录,连上手机就同步。零件、接线和固件:录音设备硬件、hardware/lr-p3/、firmware/devkit/。 - 飞书录音豆:安卓 App 在「添加录音设备」里直接连接。
文档
suyiiyii.github.io/alldayrec,中英文:
- 教程:第一次跑起来,看到第一句转写。
- 操作指南:部署、让手机连上、绑定录音设备、导入录音、接入 MCP、多人使用、升级和备份。
- 参考:配置项、HTTP API、MCP 工具、命令行、数据目录、模型文件、硬件。
- 说明:简介与定位、架构与数据流、隐私、语音识别评测。
- 局限与路线图。
参与贡献
欢迎提 issue 和 PR。本地检查和提交说明见如何参与开发,代码边界、CI 和发布构建见 CONTRIBUTING.md(英文)。
隐私与法律
录音会录到别人。请告知对方,需要时取得同意,遵守当地法律;有些地方要求所有参与方都同意。数据在你自己的服务器上,音频和文字会发给你选的语音识别服务和大模型,见隐私与数据去向。
飞书、心力球等名称归各自所有者,本项目与它们没有关联。
许可
MIT,见 LICENSE。打包进来的第三方代码(Omi devkit、Opus、FireRedVAD 的后处理等)保留各自的许可:THIRD_PARTY_NOTICES.md。
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