屏幕不会说谎，而Dayflow让它开口说话。

你是否曾经在一天结束时，看着日历上整齐的会议安排，却完全想不起来自己实际的时间都花在了哪里？我就是在这种困惑中构建了Dayflow——一个能够自动记录并分析你屏幕活动，生成清晰时间线的macOS应用。

Dayflow

为什么我需要一个“屏幕见证人”

传统的日历和待办事项应用记录的是我们的计划，而非实际执行情况。我的屏幕才是真实工作流的忠实见证者。但手动记录每个活动既不现实，又会成为新的负担。

Dayflow的诞生源于一个简单而强大的理念：如果屏幕知道我们做了什么，为什么不让它自动告诉我们？

更重要的是，任何全天候监控屏幕的应用都必须以隐私和透明为核心。Dayflow是开源的（MIT许可证），让你完全掌控自己的数据——选择使用云端AI（Gemini）或完全本地的处理方式。

Dayflow如何工作：轻量而智能的流水线

Dayflow的设计哲学是“安静而高效”。它不会拖慢你的系统，也不会频繁打扰你：

  • 录制：以1FPS的极低帧率记录屏幕，每15秒保存一个片段
  • 分析：每15分钟将最近的录制内容发送给AI处理
  • 生成：AI创建带有活动摘要的时间线卡片
  • 展示：以视觉化时间线形式呈现你的一天
  • 清理：自动删除3天前的旧录制内容

两种AI处理模式：云端与本地

Dayflow支持两种分析模式，适应不同的隐私和性能需求：

flowchart LR
    subgraph Gemini["Gemini云端流程：2次LLM调用"]
        direction LR
        GV[视频] --> GU[上传+分析<br/>1次LLM调用] --> GC[生成卡片<br/>1次LLM调用] --> GD[完成]
    end

    subgraph Local["本地流程：33+次LLM调用"]
        direction LR
        LV[视频] --> LE[提取30帧] --> LD[30帧描述<br/>30次LLM调用] --> LM[合并<br/>1次调用] --> LT[标题<br/>1次调用] --> LC[合并检查<br/>1次调用] --> LMC[合并卡片<br/>1次调用] --> LD2[完成]
    end

Gemini模式利用谷歌的原生视频理解能力，直接分析视频内容，效率极高。而本地模式通过分析单帧图像描述来重构理解，处理复杂度显著更高，但所有数据都留在你的设备上。

快速开始：几分钟内搭建你的时间线

下载安装（普通用户）

  1. 从GitHub Releases下载最新的Dayflow.dmg
  2. 将Dayflow拖拽到“应用程序”文件夹
  3. 启动应用，当提示权限时，前往：
    系统设置 → 隐私与安全性 → 屏幕与系统音频录制，启用Dayflow

从源码构建（开发者）

git clone https://github.com/JerryZLiu/Dayflow.git
cd Dayflow
open Dayflow.xcodeproj

在Xcode中运行Dayflow scheme（需要Xcode 15+和macOS 13+）。如果使用Gemini模式，记得在运行方案的“Arguments > Environment Variables”中添加你的GEMINI_API_KEY。

深度解析：隐私与数据处理的平衡艺术

数据存储在哪里？

Dayflow的所有数据都存储在本地特定位置：

  • 应用支持文件夹：~/Library/Application Support/Dayflow/
  • 录制片段：~/Library/Application Support/Dayflow/recordings/
  • 本地数据库：~/Library/Application Support/Dayflow/chunks.sqlite

完全重置提示：退出Dayflow后，删除整个~/Library/Application Support/Dayflow/文件夹即可清除所有录制数据和分析结果。

Gemini模式的数据隐私细节

这是最值得深入探讨的部分。根据谷歌的条款，有一种方法可以防止谷歌使用你的数据训练模型：

如果你在至少一个Gemini API项目中启用了云计费，谷歌会将所有Gemini API和Google AI Studio的使用视为“付费服务”——即使你使用的是免费额度。在付费服务条款下，谷歌不会使用你的提示和响应来改进其产品或模型。

关键细节：

  • 条款依据：Gemini API附加条款明确说明了这一点
  • 例外情况：即使如此，谷歌仍会短期记录数据用于滥用监控和法律合规
  • 欧洲经济区等地区：默认就适用付费服务式的数据处理，无需启用计费

实用建议：启用一个项目的计费（可能产生极小费用），然后可以安心使用其他免费API密钥，同时享受付费服务的数据保护待遇。

本地模式的权衡

使用Ollama或LM Studio时，所有处理都在你的设备上进行：

  • 隐私优势：数据完全不出设备
  • 性能考量：本地推理对GPU要求高，可能影响电池续航
  • 质量差异：当前本地模型在复杂摘要任务上可能不如云端模型

实际体验：超越时间线的新功能

但Dayflow的野心不止于简单的时间线记录。即将推出的功能将重新定义我们与工作日记的互动方式：

可定制仪表板（预览）

Dayflow仪表板预览

想象一下，可以询问Dayflow任何关于工作模式的问题：“我今天在代码审查上花了多少时间？”、“最长的连续专注时段是多久？”，并将答案可视化为自定义的仪表板组件。

每日日志（预览）

Dayflow日志预览

不仅仅是被动记录，Dayflow将帮助你有意识地回顾一天的工作亮点，结合引导性反思提示，让你在屏幕截图和笔记旁边记录洞察。

技术架构亮点

Dayflow采用现代macOS开发的最佳实践：

  • SwiftUI构建的原生用户体验
  • Sparkle实现无缝自动更新（每日检查+后台下载）
  • 极低的资源占用：约100MB内存，<1%CPU使用率
  • 25MB的轻量应用体积

项目结构清晰，便于理解和贡献：

Dayflow/
├─ Dayflow/                 # SwiftUI应用源码
├─ docs/                    # 文档资源
├─ scripts/                 # 发布自动化脚本

常见问题解答

Q：Dayflow会影响我的电脑性能吗？
A：经过优化，Dayflow在后台运行时仅占用约100MB内存和不到1%的CPU资源，绝大多数用户不会感知到性能影响。

Q：如果我不想使用AI分析，可以只用录制功能吗？
A：当前版本的分析是核心功能的一部分，但你可以选择本地模式确保数据不出设备。

Q：如何确保我的隐私得到保护？
A：Dayflow是开源项目，代码完全透明。你可以审查所有数据处理逻辑，并选择最适合你隐私需求的运行模式。

Q：支持多个显示器吗？
A：是的，Dayflow可以录制并分析多个显示器的内容。

未来路线图

Dayflow的进化才刚刚开始：

  • [ ] 自定义仪表板V1版本
  • [ ] 每日日志功能
  • [ ] 为时间线摘要微调小型视觉语言模型

结语：重新发现你的工作模式

Dayflow不仅仅是一个工具，它是一种新的工作意识方式。通过让AI默默观察和学习我们的数字习惯，我们获得了前所未有的自我洞察能力——不是通过手动记录，而是通过智能观察。

在注意力成为最宝贵资源的时代，理解我们如何实际分配时间，比以往任何时候都更加重要。Dayflow站在隐私、透明和实用的交叉点上，为我们提供了一面不会说谎的数字镜子。

你的屏幕见证了你的工作，现在它终于可以开口讲述了。

Dayflow是开源项目，欢迎在GitHub仓库贡献代码或提出建议。本文基于项目README和实际测试，技术细节请以官方文档为准。