LifeTrace 更像个人工作轨迹 + 可检索上下文的底座，比如把你电脑上的活动（窗口、应用、操作痕迹等）落地成结构化记录，并配合向量检索，让你之后能搜得到、对得上、可以随时复盘。再往上就是接任务面板（FreeTodo）以及智能体，这些就可以把你正在做什么、刚做过什么全部自动喂给你的专属助手，而不是每次都需要手动复制背景。
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常见的用法：
- LifeLog / 工作回溯：你可以按时间、应用、关键词去找，比如当时在干嘛，那段资料从哪来的，我为什么做了这个决定。
- 上下文自动化（给 AI 喂背景）：让助手基于你的轨迹来理解当前任务，少问废话，不会总是让你补充背景。很多AI 助理不好用其实就是上下文断裂造成的，LifeTrace 特点就是可以把上下文补齐。
- 任务管理联动（比如 FreeTodo）：前端是任务/事项 UI，后端提供 API，本地库+向量库支撑检索与智能能力，你可以把它理解成ui负责管理，LifeTrace负责记住以及查询。
注：（隐私提示）：这类工具本质就是在采集活动信息，自然也会碰到密码、聊天或者工作机密，如果真的要投入正式环境使用，推荐优先选择本地部署，数据目录、保留周期以及过滤规则都必须先定好，再开启记录功能。
怎么部署（本地自托管：后端 + 前端）
项目是典型的前后端分离架构：
后端：Python / FastAPI（lifetrace/） 前端：Next.js（free-todo-frontend/） 数据：SQLite + ChromaDB（向量检索）
首先打开终端
如果是纯净环境则打开雨云-我的云服务器-（选择你的云服务器）- Xtermjs 模式链接 
如果安装了宝塔面板，则以宝塔面板为主 
1）环境准备
Python 3.12 执行以下指令后验证：python3.12 –version 
sudo apt update
sudo apt install -y software-properties-common
sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa -y
sudo apt update
sudo apt install -y python3.12 python3.12-venv python3.12-dev
Node.js 20+ 执行以下指令后验证： node -v npm -v 
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_20.x | sudo -E bash –
sudo apt install -y nodejs
pnpm 执行以下命令后验证：pnpm -v 
corepack enable
corepack prepare pnpm@latest –activate
推荐用 uv 管 Python 依赖（项目的 quick start 就按这个来的） 执行以下命令后验证：source ~/.bashrc 
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
2）克隆项目
git clone https://github.com/FreeU-group/LifeTrace.git
cd LifeTrace
粘贴指令后回车，等待跑完即可。
跑完后回到命令行：
3）安装 uv + 安装后端依赖
macOS/Linux（我们执行这一条，大概几秒钟就好）： 
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
Windows（PowerShell）：
irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex
接下来在项目根目录装依赖并进虚拟环境：
# 对应示例第一步
uv sync
# 对应示例第二部：macOS/Linux
source .venv/bin/activate
# Windows
# .venv\\Scripts\\activate
示例第一步，等待 172 项跑完即可（无需分布执行，这里只是为了方便大家了解每个步骤的详细过程）： 
跑完后是这样： 
示例第二步，把当前 Shell 切换到项目专用的 Python 虚拟环境里。 
最后在虚拟环境执行python -m pip install rapidocr-onnxruntime安装 RapidOCR。
注：如果该条命令报ERROR，就开始执行修复：
在宿主机装 libGL.so.1 所在包即可：
> sudo apt update
> sudo apt install -y libgl1
>
为了避免后面又缺别的 OpenCV 依赖（常见还会缺 libglib2.0-0），我建议一次装齐：
>
sudo apt update
sudo apt install -y libgl1 libglib2.0-0
>
装完后，先验证 import：
>
source /root/LifeTrace/.venv/bin/activate
python -c "import cv2; print('cv2 OK', cv2.__version__)"
>
python -c "import rapidocr_onnxruntime; print('rapidocr_onnxruntime OK')"
4）启动后端（lifetrace 服务）
python -m lifetrace.server
最后，你需要知道的只有这三点：
- 首次运行会生成配置：如果没有 lifetrace/config/config.yaml，会从 default_config.yaml 复制出一份。你真正要改的基本都在这个 config.yaml 里（模型、存储路径、采集策略、过滤规则等）。
- 端口不是死的：默认从 8001 起找可用端口，占用就自动往上跳，一般不需要你手动配置，控制台也会打印最终端口，通常就是：
- API：http://localhost:8001
- 文档：http://localhost:8001/docs（以日志为准）
- 先把后端跑稳后，后面前端会探测它，就会省很多事情。
5）启动前端（Web UI）
cd free-todo-frontend
pnpm install
pnpm dev
说明：
- dev 端口通常从 3001 起跳（同样会自动找可用端口）
- 前端会用 /health 去探测后端端口并做代理，所以后端先开更顺。
浏览器打开控制台给你的地址（一般为 http://localhost:3001）。
