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让 AI 理解、
记住并调用视频。

通过一个 API 理解视频、保留上下文,并随时调用准确片段。

他们这样问

他们什么时候聊到 scaling laws?12:48
财报电话会里哪句提到 guidance 下调?23:57
她坐在长椅上说了什么?07:15
Alt + Space他们什么时候聊到 scaling laws?
12:48Scaling laws 为什么仍然重要Dwarkesh Podcast · Dario Amodei语音
31:05算力、数据与苦涩的教训Stanford CS25 · 客座讲座画面文字
08:22Loss 曲线,不是感觉Latent Space · Swyx 对谈 Nathan Lambert语音
↵ 跳到那一刻在这台 Mac 上完成搜索
12:48

「如果看 loss 而不是 benchmark,scaling laws 依然成立。」Dwarkesh Podcast · Dario Amodei · 语音

示例内容,不是真实请求 · ±1s 时间码定位精度 · 82ms 检索 p50 延迟 · 0 自动上传;仅在明确允许云端执行后传输字节

两个产品,同一份记忆。

Cloud API

通过一个 API 理解视频、保留上下文,并随时调用准确片段。每个工作区含 500 credits。

获取 API Key

Cerul Desktop

按下 ⌥ Space,用大白话问

下载 Mac 版

让 Cerul Desktop 指向你自己的文件夹、频道和播客。按下 Alt + Space,用大白话提问,直接跳到那一刻。

命令面板

按下 Alt + Space,用大白话提问,回车跳到那一刻。

在这台 Mac 上完成搜索

媒体、转写和搜索数据都保留在本机;只有你明确允许云端执行时,数据才会离开设备。

  • macOS · Apple silicon
  • 无需账号
  • 0 上传,就在你自己的电脑上
查看隐私政策

默认留在本机

媒体、转写和搜索数据都保留在本机;只有你明确允许云端执行时,数据才会离开设备。

一个快捷键直达

随时打开全局搜索,并回到原始内容的准确时间点。

无需账号也能用

本地能力不依赖 Cerul Account。登录只增加云端与协作权益,不会自动上传。

免费,签名 macOS 安装包 · 目前支持 Apple 芯片 Mac;Windows 与 Linux 在路线图中。 · 下载中心 · 更新历史 (当前版本 v0.0.107)

Cloud API

一次 POST,一份证据

获取 API Key

只需一次 POST /search。每个命中都带着 agent 可以核验和引用的证据:找到了什么、来自哪里、发生在第几秒。

{
  "request_id": "req_01k2cerul7c41ad",
  "execution": { "location": "cloud", "capability_id": "search" },
  "usage": { "billable": true, "quantity": 1, "unit": "request" },
  "warnings": [],
  "data": [
    {
      "score": 0.93,
      "evidence": {
        "id": "ev_7c41ad",
        "asset_id": "asset_2a91fc",
        "kind": "transcript",
POST /search · 200 · 82ms

每个命中都带着可以核验和引用的证据:找到了什么、来自哪里、发生在第几秒。

四个端点
POST/videos上传视频文件
GET/videos/{video_id}查询是否已可搜索
POST/search按语义检索,返回带时间码的 evidence
POST/clips从命中片段导出剪辑
kindstart_secondsend_secondsquotelocators

上传你的素材

直传文件,跟踪任务和各类内容的处理状态。

找回准确片段

描述问题,返回带时间范围和来源的检索结果。

带回你的产品

用 API 调用证据,按需生成剪辑与结构化产物。

$0.01 每次搜索 · 500 credits · 一次性额度,不按月重置。 阅读文档 · 安全说明

一条主线,三步走

Search & Cite 今天就能用;画面级记忆与具身视角在路线图上,按同一份证据结构交付。

01现已可用

Search & Cite

用大白话提问,直接得到发生的那一刻:引文、来源和时间码,你和你的 agent 都能核验。

02路线图中

Scene Understanding

画面级记忆读取画面里的场所、物体和动作,即使没人说出那个词,查询也能落在正确的场景上。

03路线图中

Ego & Embodied

头戴与机器人视角的录像冗长、重复、几乎没有标注。Cerul 的目标是锁定手、工具或任务真正发生变化的那一刻。

让 AI 理解、记住并调用视频。