Язык / Language: Русский · English

Screen Recorder Pro

Screen Recorder Pro — продвинутая программа для записи экрана и создания скриншотов в Windows. Проект написан на Python и использует FFmpeg, Desktop Duplication, NVENC, захват системного звука, глобальные горячие клавиши и отдельную диагностическую систему.

Приложение рассчитано на стабильную длительную запись: умеет контролировать дочерние процессы FFmpeg, восстанавливаться после части ошибок, работать с несколькими источниками аудио и сохранять полезную диагностику, если что-то пошло не так.

Что демонстрирует проект

• построение Windows screen-capture pipeline поверх FFmpeg и Desktop Duplication (ddagrab);
• работу с GPU-кодированием NVIDIA NVENC и CPU fallback;
• захват и синхронизацию нескольких источников аудио;
• WinAPI-интеграцию: глобальные hotkeys, Print Screen, tray и автозапуск;
• управление жизненным циклом FFmpeg и дочерних процессов при длительной записи;
• модульную архитектуру крупного Tkinter-приложения через специализированные mixin-модули;
• отдельную диагностику таймингов, плавности, аудиоустройств, команд FFmpeg и завершения процессов;
• автоматические структурные и регрессионные проверки через отдельные verify_*.py.

Основные возможности

• запись экрана через FFmpeg Desktop Duplication (ddagrab) с резервным переходом на GDI;
• аппаратное кодирование NVIDIA NVENC и программное CPU-кодирование;
• захват микрофона и системного звука Windows;
• резервный CoreAudio loopback для системного звука;
• глобальные горячие клавиши и нативная обработка Print Screen;
• скриншот выделенной области по замороженному изображению рабочего стола;
• инструменты рисования и стрелок поверх скриншота;
• пауза и продолжение записи с последующей сборкой сегментов;
• предпросмотр веб-камеры;
• слой аннотаций;
• системный трей и автозапуск Windows;
• безопасное управление FFmpeg и очистка временных процессов;
• структурированные диагностические логи.

Готовая Windows-сборка

Для обычного использования не нужно отдельно устанавливать Python, FFmpeg или Python-зависимости.

1. Откройте GitHub Releases.
2. Скачайте Screen-Recorder-Pro.exe из последней Windows-сборки.
3. Запустите EXE.

GitHub Actions собирает один Screen-Recorder-Pro.exe через PyInstaller. Внутрь сборки включены ffmpeg.exe и ffprobe.exe, а перед публикацией CI запускает регрессионные проверки и headless smoke-test именно собранного EXE. Рядом с бинарником публикуется Screen-Recorder-Pro.sha256.txt для проверки целостности.

Пока EXE не подписан коммерческим code-signing сертификатом, Windows SmartScreen может показать предупреждение для нового/редко скачиваемого файла. Это отдельно от автоматической проверки сборки в CI.

Установка из исходников

1. Установите Python

Используйте актуальную x64-версию Python для Windows.

2. Установите FFmpeg

ffmpeg.exe и ffprobe.exe должны быть доступны через PATH.

3. Скачайте проект

git clone https://github.com/zeter1/Screen-Recorder-Pro.git
cd Screen-Recorder-Pro

4. Установите зависимости

python -m pip install -r requirements.txt

Запуск из исходников

python "Screen Recorder Pro.py"

или:

python main.py

Как пользоваться

1. Запустите программу.
2. Выберите монитор или область, FPS, формат, кодирование и папку сохранения.
3. Настройте микрофон и системный звук.
4. При наличии NVIDIA GPU можно выбрать NVENC.
5. Начните запись кнопкой или глобальной горячей клавишей.
6. Во время записи используйте паузу, аннотации и другие инструменты.
7. Остановите запись — программа завершит FFmpeg, обработает сегменты и опубликует итоговый файл.
8. Для скриншота используйте Print Screen или назначенную горячую клавишу, затем выберите область и при необходимости добавьте рисунок или стрелку.

Конвейер записи

Desktop Duplication / ddagrab
→ кадры D3D11 в памяти GPU
→ временные метки по реальному времени
→ нормализация CFR
→ NVIDIA NVENC / CPU fallback
→ MP4 / MKV / AVI / MOV

Архитектура

main.py
Screen Recorder Pro.py
verify_project.py
verify_capture_recovery.py
verify_save_safety.py
verify_recording_publication.py
Docs/
screen_recorder/
├── app.py
├── shared.py
├── components/
│   ├── annotation_overlay.py
│   ├── audio_loopback.py
│   └── webcam_preview.py
└── mixins/
    ├── audio_devices.py
    ├── capture_commands.py
    ├── finalize.py
    ├── instant_buffer.py
    ├── problem_logs.py
    ├── processes.py
    ├── recording_control.py
    ├── recording_session.py
    ├── screenshots_hotkeys.py
    ├── segment_audio.py
    ├── settings.py
    ├── smoothness_diagnostics.py
    ├── timing.py
    ├── tray_startup.py
    └── ui.py

Класс приложения собирается из mixin-модулей, которые разделяют интерфейс, запись, аудио, FFmpeg-команды, скриншоты, диагностику и финализацию.

Проверка проекта

python -m compileall -q .
python verify_project.py
python verify_capture_recovery.py
python verify_save_safety.py
python verify_recording_publication.py

GitHub Actions выполняет эти проверки на Windows runner и проверяет наличие FFmpeg/FFprobe.

Надёжность и диагностика

• контролируемое завершение дочерних процессов;
• тайм-ауты и проверка return code;
• recovery для части прерванных capture/finalization сценариев;
• защита уже созданного результата от небезопасной перезаписи;
• ограничение размера логов;
• очистка временных файлов;
• отдельная диагностика таймингов, плавности и аудиоустройств.

Ограничения и уровень проверки

• проект предназначен для Windows;
• Desktop Duplication, NVENC, реальные мониторы, аудиоустройства, hotkeys и webcam требуют runtime-проверки на реальном Windows-компьютере;
• CI проверяет кодовые инварианты и FFmpeg-интеграцию, но не может полностью эмулировать конкретное оборудование пользователя;
• доступность ddagrab/NVENC зависит от FFmpeg, GPU и драйвера.

Разработка с помощью ИИ

AGENTS.md и папка Docs/ содержат архитектурные правила и процедуры проверки для ChatGPT/Codex. AI-generated изменения рассматриваются как предложения и проходят те же проверки, что и обычные изменения кода.

Поддержка

• Поддержка и диагностические данные
• Security / privacy
• Bug Report: .github/ISSUE_TEMPLATE/bug_report.yml

Лицензия

Открытая лицензия в настоящий момент не предоставлена. Репозиторий опубликован для портфолио и ознакомления с исходным кодом.