【亲测免费】 推荐:ScreenStream - 随心所欲的屏幕分享利器
2026-01-15 17:24:28作者:农烁颖Land
项目简介

ScreenStream 是一款安卓应用,让分享手机屏幕变得轻而易举,只需在浏览器中即可实时观看。无需安装额外软件,只需要 ScreenStream,一个网页浏览器和互联网连接(全球模式下)。该应用可在 Google Play 商店获取,并有 F-Droid 和 AAPKS 提供的广告免费版,仅支持本地模式。
技术剖析
ScreenStream 提供两种工作模式:全局模式(基于 WebRTC)和 本地模式(基于 MJPEG)。两种模式独立运作,各有特色。无论是用于远程协作,还是个人演示,都能满足需求。
应用利用了 Android 的 MediaProjection 功能,适用于 Android 6.0 或更高版本的设备。
应用场景
- 远程技术支持:技术人员可以通过浏览器实时查看用户的手机屏幕,协助解决问题。
- 在线教育:教师可以将手机屏幕投影到学生浏览器上,进行直观的教学演示。
- 游戏直播:玩家可以即时分享游戏画面给观众,无需复杂配置。
- 团队协作:团队成员共享屏幕,提高沟通效率。
项目特点
- 全局模式 (WebRTC):仅限 Google Play 版本,采用端到端加密的 WebRTC 技术,安全可靠;支持视频与音频同步传输;通过唯一 ID 和密码保护流媒体,且适用于任何支持 WebRTC 的现代浏览器。
- 本地模式 (MJPEG):内置 HTTP 服务器,无需互联网,仅限局域网内使用;提供 PIN 保护;适用于快速稳定的网络环境;支持多种图像处理操作,如裁剪、旋转等。
不论是远程协作,还是局域网内的演示,ScreenStream 能够以简单的方式实现流畅的屏幕共享体验。

参与贡献
开发者鼓励社区参与翻译,更新应用程序的字符串文件。如果你有兴趣,可以通过邮件或创建 Pull Request 来贡献你的力量。
对于开发者 Dmytro Kryvoruchko 来说,每个反馈和建议都至关重要,他期待与您一同改进 ScreenStream。
屏幕共享从此变得简单快捷,试试 ScreenStream,开启全新的分享体验吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
HY-Embodied-0.5这是一套专为现实世界具身智能打造的基础模型。该系列模型采用创新的混合Transformer(Mixture-of-Transformers, MoT) 架构,通过潜在令牌实现模态特异性计算,显著提升了细粒度感知能力。Jinja00
LongCat-AudioDiT-1BLongCat-AudioDiT 是一款基于扩散模型的文本转语音(TTS)模型,代表了当前该领域的最高水平(SOTA),它直接在波形潜空间中进行操作。00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
663
4.27 K
deepin linux kernel
C
28
15
Ascend Extension for PyTorch
Python
506
612
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
941
868
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
394
292
暂无简介
Dart
911
219
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.54 K
894
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
124
198
昇腾LLM分布式训练框架
Python
142
168
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.07 K
557