快速入门 • 为什么选择 Dayflow • 用户如何从中获益 • 功能特性 • 工作原理 • 安装指南 • 数据与隐私 • 自动化功能 • 调试与开发者工具 • 贡献代码

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Dayflow 是什么？

Dayflow 是一款基于 SwiftUI 的原生 macOS 应用程序，能够实时监控你的屏幕，通过 AI 分析并生成包含摘要的 活动时间线。它体积小巧（应用大小仅 25MB），内存占用约 100MB，CPU 使用率低于 1%。

设计之初即注重隐私：你可以自由选择 AI 提供商。支持使用 Gemini（需自行提供 API 密钥）、本地模型（如 Ollama 或 LM Studio），或 ChatGPT/Claude（需订阅付费服务）。详情请参阅 数据与隐私 部分。

为什么选择 Dayflow

大多数时间追踪工具仅记录应用的使用情况。而 Dayflow 能够理解上下文——例如，“在 YouTube 上做研究”和“观看猫咪视频”的区别——因此你的时间线能真实反映实际工作内容，而不仅仅是哪个窗口处于打开状态。

此外，Dayflow 完全开源且高度可扩展：你可以检查源代码、审计数据处理方式，甚至自行编译构建，以实现最高级别的安全性。

用户如何从中获益

• 创始人：了解时间都花在哪里，平衡执行者与管理者的工时，并发现潜在的频繁切换任务问题。
• 工程师：确认真正完成的工作内容，几分钟内生成站会总结报告，减少中断带来的效率损失。
• 学生：让学习过程可视化，减少分心，逐步养成更高效的学习习惯。
• AI 研究人员：清晰地看到实验、阅读和编码之间的时间分配，优化研究流程。
• 市场营销人员：按营销活动或渠道跟踪时间，保护创意专注时段，降低隐性运营成本。
• 销售人员：将通话、跟进及 CRM 相关时间透明化，快速准备销售管道回顾报告。
• 自由职业者：生成面向客户的详细总结，展示工作成果，并及早发现范围蔓延问题。

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功能特性

• 自动创建包含简洁摘要的 每日时间线。
• 上下文感知追踪——不仅记录应用使用情况，还能理解你当时的具体操作。
• 超低功耗设计——不会干扰你的日常使用。
• 支持查看每日活动的 时间流逝快照。
• 分心事件高亮——帮助你识别哪些事情让你偏离了当前任务。
• 时间线导出——可将任意日期范围内的活动以 Markdown 格式导出。
• 本地优先的隐私保护——所有数据均保存在你的 Mac 上，AI 服务也可由你自主选择。
• 开源且可扩展——允许你审查源代码或自行构建。
• 基于 SwiftUI 构建的 原生用户体验。
• 具备可配置存储上限的 自动清理功能。

每日日记 BETA

设定目标、回顾一天的工作，并获取由 AI 生成的活动摘要。

• 早晨目标——规划当天要完成的任务。
• 晚间反思——回顾一天的实际进展。
• AI 摘要——根据时间线自动生成洞察。
• 定时提醒——可为目标和反思设置通知。
• 周视图——帮助你发现一周内的模式和趋势。

注意：日记功能目前处于测试阶段，访问权限有限。请在应用中输入访问码以解锁。

即将推出的功能

• 仪表盘（测试版，仅限 ChatGPT/Claude）——你可以就工作日的相关问题提问，系统会将答案整理成卡片形式，供你自由布局，并长期跟踪各项指标的变化。

  

工作原理

1. 捕捉——以轻量级方式持续监控屏幕。
2. 分析——定期将最近的活动发送至你选择的 AI 服务提供商。
3. 生成——AI 根据活动内容生成带有摘要的时间线卡片。
4. 展示——以可视化的时间线形式呈现你的全天活动。
5. 清理——根据你设定的存储限制（1GB–20GB 或无限制）自动管理存储空间。

AI 处理流程

时间线生成的效率取决于您选择的 AI 提供商：

flowchart LR
    subgraph Gemini["Gemini 流程：2 次 LLM 调用"]
        direction LR
        GV[视频] --> GU[上传 + 转录<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 条描述<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

    subgraph ChatCLI["ChatGPT/Claude 流程：4-6 次 LLM 调用"]
        direction LR
        CV[视频] --> CE[提取帧<br/>每 60 秒] --> CB[批量描述<br/>10 帧/次调用] --> CM[合并片段<br/>1 次调用] --> CC[生成卡片<br/>1 次调用] --> CD[完成]
    end

    %% 样式
    classDef geminiFlow fill:#e8f5e8,stroke:#4caf50,stroke-width:2px
    classDef localFlow fill:#fff8e1,stroke:#ff9800,stroke-width:2px
    classDef chatcliFlow fill:#e3f2fd,stroke:#1976d2,stroke-width:2px
    classDef geminiStep fill:#4caf50,color:#fff
    classDef localStep fill:#ff9800,color:#fff
    classDef chatcliStep fill:#1976d2,color:#fff
    classDef processing fill:#f5f5f5,stroke:#666
    classDef result fill:#e3f2fd,stroke:#1976d2

    class Gemini geminiFlow
    class Local localFlow
    class ChatCLI chatcliFlow
    class GU,GC geminiStep
    class LD,LM,LT,LC,LMC localStep
    class CB,CM,CC chatcliStep
    class GV,LV,LE,CV,CE processing
    class GD,LD2,CD result

Gemini 利用原生视频理解能力直接进行分析。本地模型则通过单独的帧描述来重建理解。ChatGPT/Claude 使用 CLI 工具对提取的帧进行批量处理，结合前沿推理模型，在质量和效率之间取得平衡。

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快速入门

下载（终端用户）

1. 从 GitHub Releases 获取最新的 Dayflow.dmg。
2. 打开应用；在提示时授予 屏幕与系统音频录制 权限：
   macOS → 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）

1. 安装 Xcode 15+ 并打开 Dayflow.xcodeproj。
2. 在 macOS 13+ 上运行 Dayflow 方案。
3. 在您的运行方案中，于 参数 > 环境变量 下添加您的 GEMINI_API_KEY（如果使用 Gemini）。

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安装

需求

• macOS 13.0+
• Xcode 15+
• Gemini API 密钥（若使用 Gemini）：https://ai.google.dev/gemini-api/docs/api-key

从发布版本安装

1. 下载 Dayflow.dmg，并将 Dayflow 拖入 Applications 文件夹。
2. 启动应用，并授予 屏幕与系统音频录制 权限。

从源码安装

git clone https://github.com/JerryZLiu/Dayflow.git
cd Dayflow
open Dayflow.xcodeproj
# 在 Xcode 中：选择 Dayflow 目标，必要时配置签名，然后运行。

Homebrew

如果您使用 Homebrew，可以通过以下命令安装 Dayflow：

$ brew install --cask dayflow

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数据与隐私

本节将说明 Dayflow 在本地存储的内容、哪些数据会离开您的设备，以及 不同提供商的选择如何影响隐私。

数据存储位置（在您的 Mac 上）

所有 Dayflow 数据均存储于： ~/Library/Application Support/Dayflow/

• 录制内容（视频片段）： Dayflow/recordings/（或从 Dayflow 任务栏图标菜单中选择“打开录制”）
• 本地数据库： Dayflow/chunks.sqlite
• 录制详情： 轻量级屏幕捕获，定期分析，可配置存储限制
• 清理/重置提示： 退出 Dayflow。然后删除整个 Dayflow/ 文件夹以移除录制内容和分析结果。重新启动即可从头开始。

处理模式与提供商

• Gemini（云端，自备密钥） - Dayflow 将批处理数据发送至 Google 的 Gemini API 进行分析。
• 本地模型（Ollama / LM Studio） - 处理完全 在设备上进行；Dayflow 与您运行的 本地服务器 通信。
• ChatGPT / Claude（基于 CLI，需付费订阅） - Dayflow 直接在您的 Mac 上驱动 Codex CLI（ChatGPT）或 Claude Code CLI。需要有效的 ChatGPT Plus/Pro 或 Claude Pro 订阅。 使用前沿推理模型以获得一流的叙事质量。

简而言之：Gemini 的数据处理方式（我对 Google 使用条款的理解）

• 简短回答：有一种方法可以防止 Google 对您的数据进行训练。 如果您在 至少一个 Gemini API 项目上 启用 Cloud Billing，Google 会将 您所有的 Gemini API 和 Google AI Studio 使用 视为 “付费服务” 的数据使用规则——即使您正在使用免费配额。在付费服务模式下，Google 不会利用您的提示/响应来改进 Google 产品/模型。
  • 条款：“当您激活 Cloud Billing 账户时，所有对 Gemini API 和 Google AI Studio 的使用都将被视为‘付费服务’，无论是否免费提供。”（Gemini API 附加条款)
  • 滥用监控：即便在付费服务模式下，Google 仍会 在有限时间内记录提示/响应，用于 政策执行和法律合规。（同上）
  • 欧盟/英国/瑞士： 付费模式的数据处理默认适用于所有服务（包括 AI Studio 和免费配额），即使未启用计费功能。（同上）

几点有用的细节（来自文档和论坛澄清）：

• AI Studio 仍然可以免费使用；启用计费仅改变数据处理方式，而非是否收费。（定价页面)
• UI “计划：付费”检查： 在 AI Studio → API 密钥 中，一旦任何关联项目启用计费，通常会显示“计划：付费”（UI 可能会变化）。
• 免费变通方法： “只需将一个项目设为付费，同时在其他地方继续使用免费密钥，即可兼得两者优势。” 条款表明，一旦激活任何计费账户，覆盖范围将是 账户级别，但上述应用程序中的细微差别可能会在特定 UI 场景中限制这一点。请将其视为一种解读，而非法律建议。

本地模式：隐私与权衡

• 隐私： 使用 Ollama/LM Studio 时，提示和模型推理都在您的设备上运行。LM Studio 文档明确指出，一旦模型下载完毕，即可实现完全的 离线 运行。
• 质量/延迟： 本地开源模型正在不断改进，但在复杂的摘要生成任务上，可能表现不如 云端模型。
• 功耗/电池： 在 Apple Silicon 设备上，本地推理对 GPU 资源需求较高，会更快消耗电池；长时间捕获时建议使用 插电模式。
• 未来： 我们可能会探索对本地模型进行 微调 或蒸馏，以生成更优质的日程摘要。

参考：

• LM Studio 离线模式：https://lmstudio.ai/docs/app/offline
• Ollama GPU 加速（Apple Metal）：https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/gpu.md

ChatGPT/Claude 模式：隐私与权衡

• 隐私： 根据您配置的 CLI 工具，您的屏幕数据将由 OpenAI（ChatGPT）或 Anthropic（Claude）处理。请仔细阅读它们各自的隐私政策。
• 质量： 前沿的推理模型能够提供最高质量的内容叙述和摘要。
• 需订阅： 您 必须拥有有效的付费订阅（ChatGPT Plus/Pro 每月 20 美元起，或 Claude Pro 每月 20 美元）。CLI 工具会通过您现有的订阅进行身份验证。
• 设置： 需要安装 Codex CLI 或 Claude Code，并保持登录状态。
• 网络： 需要稳定的互联网连接（无离线模式）。

权限（macOS）

为录制屏幕，Dayflow 需要 屏幕与系统音频录制 权限。您可以在以下路径查看或更改权限：
系统设置 → 隐私与安全性 → 屏幕与系统音频录制。
Apple 官方文档：https://support.apple.com/guide/mac-help/control-access-screen-system-audio-recording-mchld6aa7d23/mac

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配置

• AI 提供商
  • 选择 Gemini（设置 API 密钥）、本地（Ollama/LM Studio），或 ChatGPT/Claude（安装 CLI + 付费订阅）。
  • Gemini API 密钥获取地址：https://ai.google.dev/gemini-api/docs/api-key
  • ChatGPT：安装 Codex CLI，使用您的 ChatGPT Plus/Pro 账户登录。
  • Claude：安装 Claude Code，使用您的 Claude Pro 账户登录。
• 捕获设置
  • 从主界面开始或停止捕获。使用 调试 功能验证批次内容。
• 数据存储位置
  • 请参阅 数据与隐私 部分，了解确切的文件路径及清理提示。

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自动化

Dayflow 注册了 dayflow:// URL 方案，因此您可以通过快捷指令、热键启动器或脚本触发常见操作。

支持的 URL

• dayflow://start-recording - 启动捕获（若已在录制则无操作）
• dayflow://stop-recording - 暂停捕获（若已暂停则无操作）

快速测试

• 在终端中输入：open dayflow://start-recording 或 open dayflow://stop-recording
• 在快捷指令中添加一个 打开 URL 操作，并使用上述任一链接。

通过深度链接触发的状态变化会在分析日志中记录为 reason: "deeplink"，以便区分自动化操作与手动切换。

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调试与开发者工具

您可以点击菜单栏中的 Dayflow 图标，查看已保存的录制内容。

项目结构

Dayflow/
├─ Dayflow/                 # SwiftUI 应用源码（时间线 UI、调试 UI、捕获与分析流程）
├─ docs/                    # Appcast 和文档资源（截图、视频）
├─ scripts/                 # 发布自动化脚本（DMG 打包、公证、Appcast 更新、Sparkle 签名、一键发布）

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故障排除

• 屏幕捕获空白或失败
  请检查 系统设置 → 隐私与安全性 → 屏幕与系统音频录制，确保已启用 Dayflow 的权限。
• API 错误
  请进入设置页面，确认您的 GEMINI_API_KEY 是否正确，并检查网络连接是否正常。

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路线图

• 仪表盘 V1 版本（跟踪自定义问题的答案）
• 日记 V1 版本 - 现已进入 Beta 测试！
• 对小型视觉语言模型进行微调，以提升本地模型的质量

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贡献

欢迎提交 PR！如果您计划进行较大改动，请先创建议题讨论范围和方案。

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许可证

本软件采用 MIT 许可证授权。完整许可文本请参阅 LICENSE 文件。本软件按“原样”提供，不提供任何形式的担保。

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致谢

• 感谢 Sparkle 提供久经考验的 macOS 更新机制。
• 感谢 Google AI Gemini API 提供的分析能力。
• 感谢 Ollama 和 LM Studio 提供的本地模型支持。
• 感谢 OpenAI Codex CLI 和 Claude Code 提供的基于 CLI 的推理功能。

Dayflow 快速上手指南

Dayflow 是一款原生 macOS 应用，能够自动监控屏幕活动，利用 AI 分析上下文并生成详细的时间轴总结。它注重隐私，所有数据默认存储在本地，支持接入 Gemini、本地大模型（Ollama/LM Studio）或 ChatGPT/Claude。

环境准备

在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：

• 操作系统：macOS 13.0 (Ventura) 或更高版本。
• 开发工具：Xcode 15 或更高版本（用于源码编译）。
• AI 服务依赖（任选其一）：
  • Gemini：需要 Google AI API Key。
  • 本地模型：需安装并运行 Ollama 或 LM Studio。
  • ChatGPT/Claude：需订阅 Plus/Pro 计划并安装对应的 CLI 工具。
• 包管理器（可选）：Homebrew（推荐用于快速安装）。

安装步骤

您可以选择直接下载预编译版本或通过源码构建。

方式一：使用 Homebrew 安装（推荐）

如果您已安装 Homebrew，这是最快捷的方式：

brew install --cask dayflow

安装完成后，在“应用程序”中找到 Dayflow 并启动。

方式二：下载官方安装包

1. 从 GitHub Releases 页面下载最新的 Dayflow.dmg 文件。
2. 将 Dayflow 图标拖拽至 Applications 文件夹。
3. 启动应用。

方式三：源码构建（开发者）

适合需要自定义功能或审计代码的开发者：

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

在 Xcode 中：

1. 选择 Dayflow Target。
2. 配置签名（Signing & Capabilities）。
3. 若使用 Gemini，需在 Scheme 的 Arguments > Environment Variables 中添加 GEMINI_API_KEY。
4. 点击运行按钮构建并启动。

基本使用

1. 授予必要权限

首次启动时，系统会提示授权。Dayflow 需要读取屏幕内容以进行分析：

• 前往 系统设置 > 隐私与安全性 > 屏幕与系统音频录制。
• 找到 Dayflow 并开启开关。
• 重启 Dayflow 使权限生效。

2. 配置 AI 提供商

进入应用设置，选择您偏好的 AI 处理模式：

• Gemini：输入您的 API Key。
  • 隐私提示：若在 Google Cloud 控制台为任意项目启用计费，Google 将不会使用您的数据训练模型（视为付费服务条款）。
• Local (本地)：确保本地模型服务（如 Ollama）正在运行，并在应用中配置接口地址。
• ChatGPT/Claude：确保终端已登录对应 CLI 工具且订阅有效。

3. 查看时间轴

配置完成后，Dayflow 将在后台静默运行：

• 自动记录：应用会自动截取屏幕片段并分析您当前的活动（如“编写代码”、“阅读文档”而非单纯的"VS Code"）。
• 查看概览：主界面将以时间轴形式展示一天的活动流，包含 AI 生成的简短总结。
• 导出报告：支持将指定日期的时间轴导出为 Markdown 格式，便于复盘或作为工作证明。

4. 日常日记 (Beta)

启用日记功能后，您可以：

• 早晨：设定当日意图（Intentions）。
• 晚间：回顾实际执行情况，获取 AI 生成的每日总结。
• 周报：查看跨天的活动模式趋势。

注意：所有原始视频片段和分析数据均存储在 ~/Library/Application Support/Dayflow/ 目录下，完全本地可控。