MineContext常见问题解答:解决使用中的疑惑
MineContext作为一款上下文感知AI伙伴,在使用过程中可能会遇到各种疑问。本文将针对安装配置、功能使用、API密钥等常见问题提供详细解答,帮助您顺利使用这款强大的工具。
安装与配置问题
如何正确安装MineContext应用?
首先需要从官方渠道下载最新版本的应用程序。访问项目仓库后,找到最新的发布版本,下载对应操作系统的安装包。对于Mac用户,可以直接下载dmg格式的安装文件。下载完成后,按照常规应用安装步骤将MineContext拖入应用程序文件夹。
安装完成后,首次运行前需要在终端中执行命令以禁用隔离属性:
sudo xattr -d com.apple.quarantine "/Applications/MineContext.app"
应用启动后无响应怎么办?
如果应用启动后没有响应,可能是由于以下原因:
- 系统权限不足:请检查是否已授予应用所需的所有系统权限,特别是屏幕录制和文件访问权限。
- 后端环境未正确安装:初次运行时,应用需要安装一些后端依赖,这可能需要几分钟时间,请耐心等待。
- 端口冲突:如果后台服务无法启动,可能是端口被占用,可以尝试修改配置文件中的端口号。
配置文件路径:config/config.yaml
API密钥与模型配置
如何获取和配置豆包API密钥?
要使用豆包模型,需要先在火山引擎控制台获取API密钥。访问API管理界面生成API密钥后,还需要在模型开通管理界面启用两个必要模型:
可以使用哪些AI模型?
目前MineContext支持豆包和OpenAI的模型。推荐使用豆包模型,因为它在成本和性能方面有较好的平衡。未来还将支持更多平台和本地Ollama模型,具体可关注项目更新日志。
配置文件中可以设置模型提供商和具体模型:
embedding_model:
provider: doubao # 选项: openai, doubao
api_key: your-api-key
model: doubao-embedding-large-text-240915
vlm_model:
provider: doubao # 选项: openai, doubao
api_key: your-api-key
model: doubao-seed-1-6-flash-250828
功能使用问题
如何启用屏幕录制功能?
要启用屏幕录制功能,需要完成以下步骤:
- 进入【Screen Monitor】设置界面
- 启用屏幕分享的系统权限
- 在【Settings】中设置屏幕共享区域
- 点击【Start Recording】开始截图
设置完成后需要重启应用才能使更改生效。您可以在配置文件中调整截图间隔时间:
capture:
enabled: true
screenshot:
enabled: true # 开启截图捕获
capture_interval: 5 # 截图间隔(秒)
MineContext能捕获哪些类型的上下文?
MineContext目前支持多种上下文来源,优先级从高到低如下:
| 上下文捕获能力 | 上下文来源 | 优先级 | 完成状态 |
|---|---|---|---|
| 屏幕截图 | 用户PC信息 | P0 | ✅ |
| 笔记编辑 | 应用内创作信息 | P0 | ✅ |
| 链接上传 | 互联网信息 | P0 | |
| 文件上传 | 结构化文档 | P1 | |
| 文件上传 | 非结构化文档 | P1 | |
| 文件上传 | 图像 | P1 |
随着版本更新,未来将支持更多上下文来源,包括文档、代码、聊天记录等。
如何查看生成的总结和待办事项?
MineContext会主动在主页推送生成的内容,包括每日/每周总结、待办事项和提示信息。您可以在应用的Home页面查看这些内容。系统默认在每天晚上8点生成日总结,每周日晚上8点生成周总结。
技术问题
如何手动运行后端服务?
如果需要手动运行后端服务,可以按照以下步骤操作:
- 克隆仓库:
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/mi/MineContext
cd MineContext
- 安装依赖:
# 安装 uv(如果尚未安装)
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# 同步依赖(自动创建虚拟环境)
uv sync
- 运行服务器:
# 使用默认配置启动
uv run opencontext start
# 使用自定义端口启动
uv run opencontext start --port 8000
数据存储在哪里?安全吗?
MineContext采用"隐私优先"的设计理念,所有数据都存储在本地设备上,不会上传到云端。存储层支持多种后端(SQLite、ChromaDB),确保数据安全和高效访问。相关实现可以查看存储模块源码:opencontext/storage/
应用支持哪些操作系统?
目前MineContext主要支持Mac操作系统,提供dmg格式的安装包。未来计划扩展到Windows和Linux平台,具体支持情况请关注项目发布页面。
高级使用问题
如何自定义提示模板?
MineContext允许用户自定义提示模板,以适应不同的使用场景。提示模板文件位于:
- config/prompts_en.yaml:英文提示模板
- config/prompts_zh.yaml:中文提示模板
您可以根据需要修改这些文件中的提示内容,以调整AI生成内容的风格和格式。
如何贡献代码或报告问题?
如果您想为MineContext项目贡献代码或报告问题,可以通过以下方式:
- 提交Issue:使用项目的Issue跟踪系统报告bug或提出功能建议
- 提交PR: fork项目仓库,进行修改后提交Pull Request
- 加入社区:通过微信群或Discord参与讨论,分享使用经验和建议
详细贡献指南请参考:CONTRIBUTING.md
通过以上解答,相信您已经对MineContext的使用有了更清晰的认识。如果遇到其他问题,欢迎查阅官方文档或加入社区寻求帮助。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00






