[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-JerryZLiu--Dayflow":3,"tool-JerryZLiu--Dayflow":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",149489,2,"2026-04-10T11:32:46",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",108322,"2026-04-10T11:39:34",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[52,13,15,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":32,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":66,"readme_en":67,"readme_zh":68,"quickstart_zh":69,"use_case_zh":70,"hero_image_url":71,"owner_login":72,"owner_name":73,"owner_avatar_url":74,"owner_bio":75,"owner_company":76,"owner_location":76,"owner_email":77,"owner_twitter":76,"owner_website":76,"owner_url":78,"languages":79,"stars":88,"forks":89,"last_commit_at":90,"license":91,"difficulty_score":32,"env_os":92,"env_gpu":93,"env_ram":94,"env_deps":95,"category_tags":105,"github_topics":106,"view_count":32,"oss_zip_url":76,"oss_zip_packed_at":76,"status":17,"created_at":119,"updated_at":120,"faqs":121,"releases":157},6351,"JerryZLiu\u002FDayflow","Dayflow","The automatic work journal. Privately turns your screen into a timeline of what you actually accomplished. Open-source and local-first.","Dayflow 是一款专为 macOS 设计的开源自动工作日志工具，它能私密地将你的屏幕活动转化为清晰的时间轴记录。不同于传统仅统计软件使用时长的追踪器，Dayflow 利用 AI 技术分析屏幕内容，智能区分“查阅资料”与“娱乐浏览”等具体行为，从而生成带有上下文总结的真实工作流水账，帮助用户精准掌握时间去向。\n\n这款工具特别适合需要深度复盘的创业者、工程师、研究人员及自由职业者。无论是验证开发产出、快速生成立会汇报，还是分析实验与编码的时间分配，Dayflow 都能提供直观的数据支持，有效减少上下文切换带来的损耗。\n\n其核心技术亮点在于“本地优先”的隐私架构与极致的性能优化。所有数据均保留在用户本地，绝不外传；用户可自由选择接入 Gemini、ChatGPT\u002FClaude 或使用 Ollama 等本地大模型进行分析。此外，Dayflow 基于 SwiftUI 原生开发，体积极小（约 25MB），运行时内存占用低且几乎不消耗 CPU，在提供强大洞察力的同时，确保持续运行也不会影响电池续航或干扰正常工作流。","\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FJerryZLiu_Dayflow_readme_536db755569e.png\" alt=\"Dayflow\" width=\"400\">\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Cem>Dayflow is a private, automatic timeline of your day.\u003C\u002Fem>\u003Cbr>\n  Stop guessing where your time went. Dayflow watches your screen and builds a detailed timeline of your day. Private and open‑source. Nothing leaves your Mac.\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003C!-- Badges -->\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FmacOS-13%2B-000?logo=apple\" alt=\"Platform: macOS 13+\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FSwiftUI-✓-orange\" alt=\"SwiftUI\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FAI-Gemini%20%7C%20Local%20%7C%20ChatGPT%2FClaude-blue\" alt=\"AI: Gemini | Local | ChatGPT\u002FClaude\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-MIT-green\" alt=\"License: MIT\">\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FJerryZLiu_Dayflow_readme_132eba227b03.gif\" alt=\"Dayflow Hero Animation\" width=\"800\">\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJerryZLiu\u002FDayflow\u002Freleases\u002Flatest\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDownload%20for%20Mac-⬇%20%20Dayflow.dmg-blue?style=for-the-badge&logo=apple\" alt=\"Download for Mac\">\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"#quickstart\">Quickstart\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"#why-dayflow\">Why Dayflow\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"#how-people-get-value\">How people get value\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"#features\">Features\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"#how-it-works\">How it works\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"#installation\">Installation\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"#data--privacy\">Data & Privacy\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"#automation\">Automation\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"#debug--developer-tools\">Debug & Developer Tools\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"#contributing\">Contributing\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n---\n\n## What is Dayflow?\n\nDayflow is a **native macOS app** (SwiftUI) that watches your screen, analyzes it with AI, and generates a **timeline** of your activities with summaries.\nIt's lightweight (25MB app size) and uses ~100MB of RAM and \u003C1% cpu. \n\n> _Privacy‑minded by design_: You choose your AI provider. Use **Gemini** (bring your own API key), **local models** (Ollama \u002F LM Studio), or **ChatGPT\u002FClaude** (requires paid subscription). See **Data & Privacy** for details.\n\n\n## Why Dayflow\n\nMost time trackers only log app usage. Dayflow understands context - the difference between \"researching on YouTube\" and \"watching cat videos\" - so your timeline reflects real work, not just which window was open.\n\nIt's fully open‑source and extensible: inspect the codebase, audit how data is handled, and build it yourself for maximum security.\n\n## How people get value\n\n- **Founders:** See where days disappear, balance maker vs. manager time, and spot hidden context switching.\n- **Engineers:** Verify what really shipped, generate a standup recap in minutes, and reduce interruption drag.\n- **Students:** Make study sessions visible, reduce distraction drift, and build better routines.\n- **AI researchers:** See where time actually went across experiments vs. reading vs. coding, and tighten your research loop.\n- **Marketing:** Track time by campaign\u002Fchannel, protect creative blocks, and cut hidden ops overhead.\n- **Sales:** Make calls, follow‑ups, and CRM time visible; prep pipeline recaps fast.\n- **Freelancers:** Generate client‑ready summaries, show proof of work, and catch scope creep early.\n\n\n---\n\n## Features\n\n- **Automatic timeline** of your day with concise summaries.\n- **Context‑aware tracking** - more than app usage; understands what you were doing.\n- **Extraordinarily battery‑efficient** by design - stays out of your way.\n- **Watch timelapses of your day**.\n- **Distraction highlights** to see what pulled you off‑task.\n- **Timeline export** - export your timeline as Markdown for any date range.\n- **Local‑first privacy** - data stays on your Mac; choose your AI provider.\n- **Open‑source & extensible** - inspect the codebase or build it yourself.\n- **Native UX** built with **SwiftUI**.\n- **Automatic storage cleanup** with configurable limits.\n\n### Daily Journal `BETA`\n\nSet intentions, reflect on your day, and get AI-generated summaries of your activity.\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FJerryZLiu_Dayflow_readme_f84b6d886114.png\" alt=\"Dayflow journal preview\" width=\"800\">\n\u003C\u002Fdiv>\n\n- **Morning intentions** - plan what you want to accomplish.\n- **Evening reflections** - review how your day actually went.\n- **AI summaries** - get auto-generated insights from your timeline.\n- **Scheduled reminders** - configurable notifications for intentions and reflections.\n- **Weekly view** - see patterns across your week.\n\n> **Note:** Journal is currently in beta with limited access. Enter your access code in the app to unlock it.\n\n### Coming soon\n\n- **Dashboard (beta - ChatGPT\u002FClaude only)** - ask any question about your workday, pipe the answers into tiles you arrange yourself, and track trends over time.\n\n  \u003Cdiv align=\"center\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FJerryZLiu_Dayflow_readme_2ee90fb8e4b4.png\" alt=\"Dayflow dashboard preview\" width=\"800\">\n  \u003C\u002Fdiv>\n\n## How it works\n\n1) **Capture** - Watches your screen in lightweight chunks.\n2) **Analyze** - Periodically sends recent activity to your chosen AI provider.\n3) **Generate** - AI creates timeline cards with activity summaries.\n4) **Display** - Shows your day as a visual timeline.\n5) **Cleanup** - Auto-manages storage based on your configured limits (1GB–20GB or unlimited).\n\n### AI Processing Pipeline\n\nThe efficiency of your timeline generation depends on your chosen AI provider:\n\n```mermaid\nflowchart LR\n    subgraph Gemini[\"Gemini Flow: 2 LLM Calls\"]\n        direction LR\n        GV[Video] --> GU[Upload + Transcribe\u003Cbr\u002F>1 LLM call] --> GC[Generate Cards\u003Cbr\u002F>1 LLM call] --> GD[Done]\n    end\n\n    subgraph Local[\"Local Flow: 33+ LLM Calls\"]\n        direction LR\n        LV[Video] --> LE[Extract 30 frames] --> LD[30 descriptions\u003Cbr\u002F>30 LLM calls] --> LM[Merge\u003Cbr\u002F>1 call] --> LT[Title\u003Cbr\u002F>1 call] --> LC[Merge Check\u003Cbr\u002F>1 call] --> LMC[Merge Cards\u003Cbr\u002F>1 call] --> LD2[Done]\n    end\n\n    subgraph ChatCLI[\"ChatGPT\u002FClaude Flow: 4-6 LLM Calls\"]\n        direction LR\n        CV[Video] --> CE[Extract frames\u003Cbr\u002F>every 60s] --> CB[Batch describe\u003Cbr\u002F>10 frames\u002Fcall] --> CM[Merge segments\u003Cbr\u002F>1 call] --> CC[Generate Cards\u003Cbr\u002F>1 call] --> CD[Done]\n    end\n\n    %% Styling\n    classDef geminiFlow fill:#e8f5e8,stroke:#4caf50,stroke-width:2px\n    classDef localFlow fill:#fff8e1,stroke:#ff9800,stroke-width:2px\n    classDef chatcliFlow fill:#e3f2fd,stroke:#1976d2,stroke-width:2px\n    classDef geminiStep fill:#4caf50,color:#fff\n    classDef localStep fill:#ff9800,color:#fff\n    classDef chatcliStep fill:#1976d2,color:#fff\n    classDef processing fill:#f5f5f5,stroke:#666\n    classDef result fill:#e3f2fd,stroke:#1976d2\n\n    class Gemini geminiFlow\n    class Local localFlow\n    class ChatCLI chatcliFlow\n    class GU,GC geminiStep\n    class LD,LM,LT,LC,LMC localStep\n    class CB,CM,CC chatcliStep\n    class GV,LV,LE,CV,CE processing\n    class GD,LD2,CD result\n```\n\n**Gemini** leverages native video understanding for direct analysis. **Local models** reconstruct understanding from individual frame descriptions. **ChatGPT\u002FClaude** uses CLI tools to batch-process extracted frames with frontier reasoning models - balancing quality and efficiency.\n\n\n---\n\n## Quickstart\n\n**Download (end users)**\n1. Grab the latest `Dayflow.dmg` from **GitHub Releases**.\n2. Open the app; grant **Screen & System Audio Recording** when prompted:  \n   macOS → **System Settings** → **Privacy & Security** → **Screen & System Audio Recording** → enable **Dayflow**.\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJerryZLiu\u002FDayflow\u002Freleases\u002Flatest\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDownload%20for%20Mac-⬇%20%20Dayflow.dmg-blue?style=for-the-badge&logo=apple\" alt=\"Download the latest Dayflow.dmg\">\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n**Build from source (developers)**\n1. Install **Xcode 15+** and open `Dayflow.xcodeproj`.\n2. Run the `Dayflow` scheme on macOS 13+.\n3. In your Run **scheme**, add your `GEMINI_API_KEY` under _Arguments > Environment Variables_ (if using Gemini).\n\n---\n\n## Installation\n\n### Requirements\n- macOS **13.0+**\n- Xcode **15+**\n- A **Gemini API key** (if using Gemini): https:\u002F\u002Fai.google.dev\u002Fgemini-api\u002Fdocs\u002Fapi-key\n\n### From Releases\n1. Download `Dayflow.dmg` and drag **Dayflow** into **Applications**.\n2. Launch and grant the **Screen & System Audio Recording** permission.\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJerryZLiu\u002FDayflow\u002Freleases\u002Flatest\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDownload%20for%20Mac-⬇%20%20Dayflow.dmg-blue?style=for-the-badge&logo=apple\" alt=\"Download the latest Dayflow.dmg\">\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n### From source\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJerryZLiu\u002FDayflow.git\ncd Dayflow\nopen Dayflow.xcodeproj\n# In Xcode: select the Dayflow target, configure signing if needed, then Run.\n```\n\n### Homebrew\n\nIf you are using [Homebrew](https:\u002F\u002Fbrew.sh\u002F), you can install [Dayflow](https:\u002F\u002Fformulae.brew.sh\u002Fcask\u002Fdayflow) with:\n\n```bash\n$ brew install --cask dayflow\n```\n\n---\n\n## Data & Privacy\n\nThis section explains **what Dayflow stores locally**, **what leaves your machine**, and **how provider choices affect privacy**.\n\n### Data locations (on your Mac)\n\nAll Dayflow data is stored in:\n`~\u002FLibrary\u002FApplication Support\u002FDayflow\u002F`\n\n- **Recordings (video chunks):** `Dayflow\u002Frecordings\u002F` (or choose \"Open Recordings...\" from the Dayflow Taskbar Icon Menu)\n- **Local database:** `Dayflow\u002Fchunks.sqlite`\n- **Recording details:** Lightweight screen capture, analyzed periodically, configurable storage limits\n- **Purge \u002F reset tip:** Quit Dayflow. Then delete the entire `Dayflow\u002F` folder to remove recordings and analysis artifacts. Relaunch to start fresh.\n\n### Processing modes & providers\n- **Gemini (cloud, BYO key)** - Dayflow sends batch payloads to **Google's Gemini API** for analysis.\n- **Local models (Ollama \u002F LM Studio)** - Processing stays **on‑device**; Dayflow talks to a **local server** you run.\n- **ChatGPT \u002F Claude (CLI-based, paid plan required)** - Dayflow drives the **Codex CLI** (ChatGPT) or **Claude Code CLI** directly on your Mac. **Requires an active ChatGPT Plus\u002FPro or Claude Pro subscription.** Uses frontier reasoning models for best-in-class narrative quality.\n\n### TL;DR: Gemini data handling (my reading of Google’s ToS)\n- **Short answer: There is a way to prevent Google from training on your data.** If you **enable Cloud Billing** on **at least one** Gemini API project, Google treats **all of your Gemini API and Google AI Studio usage** under the **“Paid Services”** data‑use rules - **even when you’re using unpaid\u002Ffree quota**. Under Paid Services, **Google does not use your prompts\u002Fresponses to improve Google products\u002Fmodels**.  \n  - Terms: “When you activate a Cloud Billing account, all use of Gemini API and Google AI Studio is a ‘Paid Service’ with respect to how Google Uses Your Data, even when using Services that are offered free of charge.” ([Gemini API Additional Terms](https:\u002F\u002Fai.google.dev\u002Fgemini-api\u002Fterms#paid-services-how-google-uses-your-data))  \n  - Abuse monitoring: even under Paid Services, Google **logs prompts\u002Fresponses for a limited period** for **policy enforcement and legal compliance**. ([Same Terms](https:\u002F\u002Fai.google.dev\u002Fgemini-api\u002Fterms#paid-services-how-google-uses-your-data))  \n  - **EEA\u002FUK\u002FSwitzerland:** the **Paid‑style data handling applies by default** to **all Services** (including AI Studio and unpaid quota) **even without billing**. ([Same Terms](https:\u002F\u002Fai.google.dev\u002Fgemini-api\u002Fterms#unpaid-services-how-google-uses-your-data))\n\n**A couple useful nuances** (from docs + forum clarifications):\n- **AI Studio is still free** to use; enabling billing changes **data handling**, not whether Studio charges you. ([Pricing page](https:\u002F\u002Fai.google.dev\u002Fgemini-api\u002Fdocs\u002Fpricing))  \n- **UI “Plan: Paid” check:** In **AI Studio → API keys**, you’ll typically see “Plan: Paid” once billing is enabled on any linked project (UI may evolve).  \n- **Free workaround:** _“Make one project paid, keep using a free key elsewhere to get the best of both worlds.”_ The **Terms** imply **account‑level** coverage once any billing account is activated, but the **Apps** nuance above may limit this in specific UI contexts. **Treat this as an interpretation, not legal advice.**\n\n### Local mode: privacy & trade‑offs\n- **Privacy:** With **Ollama\u002FLM Studio**, prompts and model inference run on your machine. LM Studio documents full **offline** operation once models are downloaded.\n- **Quality\u002Flatency:** Local open models are improving but **can underperform** cloud models on complex summarization.\n- **Power\u002Fbattery:** Local inference is **GPU‑heavy** on Apple Silicon and will drain battery faster; prefer **plugged‑in** sessions for long captures.\n- **Future:** We may explore **fine‑tuning** or distilling a local model for better timeline summaries.\n\nReferences:\n- LM Studio offline: https:\u002F\u002Flmstudio.ai\u002Fdocs\u002Fapp\u002Foffline\n- Ollama GPU acceleration (Metal on Apple): https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Follama\u002Follama\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002Fgpu.md\n\n### ChatGPT\u002FClaude mode: privacy & trade‑offs\n- **Privacy:** Your screen data is processed by OpenAI (ChatGPT) or Anthropic (Claude) depending on which CLI you configure. Review their respective privacy policies.\n- **Quality:** Frontier reasoning models provide the highest quality narratives and summaries.\n- **Subscription required:** You **must have an active paid subscription** (ChatGPT Plus\u002FPro at $20+\u002Fmonth, or Claude Pro at $20\u002Fmonth). The CLI tools authenticate through your existing subscription.\n- **Setup:** Requires installing the [Codex CLI](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopenai\u002Fcodex) or [Claude Code](https:\u002F\u002Fdocs.anthropic.com\u002Fen\u002Fdocs\u002Fclaude-code) and staying signed in.\n- **Internet:** Requires an active internet connection (no offline mode).\n\n### Permissions (macOS)\nTo record your screen, Dayflow requires the **Screen & System Audio Recording** permission. Review or change later at:  \n**System Settings → Privacy & Security → Screen & System Audio Recording**.  \nApple’s docs: https:\u002F\u002Fsupport.apple.com\u002Fguide\u002Fmac-help\u002Fcontrol-access-screen-system-audio-recording-mchld6aa7d23\u002Fmac\n\n---\n\n## Configuration\n\n- **AI Provider**\n  - Choose **Gemini** (set API key), **Local** (Ollama\u002FLM Studio), or **ChatGPT\u002FClaude** (install CLI + paid subscription).\n  - For Gemini keys: https:\u002F\u002Fai.google.dev\u002Fgemini-api\u002Fdocs\u002Fapi-key\n  - For ChatGPT: Install [Codex CLI](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopenai\u002Fcodex), sign in with your **ChatGPT Plus\u002FPro** account\n  - For Claude: Install [Claude Code](https:\u002F\u002Fdocs.anthropic.com\u002Fen\u002Fdocs\u002Fclaude-code), sign in with your **Claude Pro** account\n- **Capture settings**\n  - Start\u002Fstop capture from the main UI. Use **Debug** to verify batch contents.\n- **Data locations**\n  - See **Data & Privacy** for exact paths and a purge tip.\n\n---\n\n## Automation\n\nDayflow registers a `dayflow:\u002F\u002F` URL scheme so you can trigger common actions from Shortcuts, hotkey launchers, or scripts.\n\n**Supported URLs**\n- `dayflow:\u002F\u002Fstart-recording` - enable capture (no-op if already recording)\n- `dayflow:\u002F\u002Fstop-recording` - pause capture (no-op if already paused)\n\n**Quick checks**\n- From Terminal: `open dayflow:\u002F\u002Fstart-recording` or `open dayflow:\u002F\u002Fstop-recording`\n- In Shortcuts: add an **Open URLs** action with either link above\n\nDeeplink-triggered state changes are logged as `reason: \"deeplink\"` in analytics so you can distinguish automations from manual toggles.\n\n---\n\n## Debug & Developer Tools\n\nYou can click the Dayflow icon in the menu bar and view the saved recordings\n\n## Project structure\n\n```\nDayflow\u002F\n├─ Dayflow\u002F                 # SwiftUI app sources (timeline UI, debug UI, capture & analysis pipeline)\n├─ docs\u002F                    # Appcast and documentation assets (screenshots, videos)\n├─ scripts\u002F                 # Release automation (DMG, notarization, appcast, Sparkle signing, one-button release)\n```\n\n---\n\n## Troubleshooting\n\n- **Screen capture is blank or fails**  \n  Check System Settings → Privacy & Security → **Screen & System Audio Recording** and ensure **Dayflow** is enabled.\n- **API errors**  \n  Go into settings and verify your `GEMINI_API_KEY` and network connectivity.\n\n---\n\n## Roadmap\n\n- [ ] V1 of the Dashboard (track answers to custom questions)\n- [x] V1 of the daily journal - _now in beta!_\n- [ ] Fine-tuning a small VLM for improved local model quality \n\n---\n\n## Contributing\n\nPRs welcome! If you plan a larger change, please open an issue first to discuss scope and approach.  \n\n---\n\n## License\n\nLicensed under the MIT License. See LICENSE for the full text.\nSoftware is provided “AS IS”, without warranty of any kind.\n\n---\n\n## Acknowledgements\n\n- [Sparkle](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsparkle-project\u002FSparkle) for battle‑tested macOS updates.\n- [Google AI Gemini API](https:\u002F\u002Fai.google.dev\u002Fgemini-api\u002Fdocs) for analysis.\n- [Ollama](https:\u002F\u002Follama.com\u002F) and [LM Studio](https:\u002F\u002Flmstudio.ai\u002F) for local model support.\n- [OpenAI Codex CLI](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopenai\u002Fcodex) and [Claude Code](https:\u002F\u002Fdocs.anthropic.com\u002Fen\u002Fdocs\u002Fclaude-code) for CLI-based inference.\n","\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FJerryZLiu_Dayflow_readme_536db755569e.png\" alt=\"Dayflow\" width=\"400\">\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Cem>Dayflow 是一款私密、自动化的每日时间线工具。\u003C\u002Fem>\u003Cbr>\n  停止猜测时间都去哪儿了。Dayflow 会监控你的屏幕，为你构建详细的每日时间线。完全私密且开源，所有数据均保留在你的 Mac 上。\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003C!-- 标签 -->\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FmacOS-13%2B-000?logo=apple\" alt=\"平台：macOS 13+\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FSwiftUI-✓-orange\" alt=\"SwiftUI\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FAI-Gemini%20%7C%20Local%20%7C%20ChatGPT%2FClaude-blue\" alt=\"AI：Gemini | 本地模型 | ChatGPT\u002FClaude\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FLicense-MIT-green\" alt=\"许可证：MIT\">\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FJerryZLiu_Dayflow_readme_132eba227b03.gif\" alt=\"Dayflow 主页动画\" width=\"800\">\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJerryZLiu\u002FDayflow\u002Freleases\u002Flatest\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F下载Mac版-⬇%20%20Dayflow.dmg-blue?style=for-the-badge&logo=apple\" alt=\"下载Mac版\">\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"#quickstart\">快速入门\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"#why-dayflow\">为什么选择 Dayflow\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"#how-people-get-value\">用户如何从中获益\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"#features\">功能特性\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"#how-it-works\">工作原理\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"#installation\">安装指南\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"#data--privacy\">数据与隐私\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"#automation\">自动化功能\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"#debug--developer-tools\">调试与开发者工具\u003C\u002Fa> •\n  \u003Ca href=\"#contributing\">贡献代码\u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fp>\n\n---\n\n## Dayflow 是什么？\n\nDayflow 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%。\n\n> _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\u002FClaude**（需订阅付费服务）。详情请参阅 **数据与隐私** 部分。\n\n\n## 为什么选择 Dayflow\n\n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。\n\n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。\n\n## 用户如何从中获益\n\n- **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。\n- **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。\n- **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。\n- **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。\n- **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。\n- **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。\n- **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。\n\n\n---\n\n## 功能特性\n\n- 自动创建包含简洁摘要的 **每日时间线**。\n- **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。\n- **超低功耗设计**——不会干扰你的日常使用。\n- 支持查看每日活动的 **时间流逝快照**。\n- **分心事件高亮**——帮助你识别哪些事情让你偏离了当前任务。\n- **时间线导出**——可将任意日期范围内的活动以 Markdown 格式导出。\n- **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。\n- **开源且可扩展**——允许你审查源代码或自行构建。\n- 基于 **SwiftUI** 构建的 **原生用户体验**。\n- 具备可配置存储上限的 **自动清理功能**。\n\n### 每日日记 `BETA`\n\n设定目标、回顾一天的工作，并获取由 AI 生成的活动摘要。\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FJerryZLiu_Dayflow_readme_f84b6d886114.png\" alt=\"Dayflow 日记预览\" width=\"800\">\n\u003C\u002Fdiv>\n\n- **早晨目标**——规划当天要完成的任务。\n- **晚间反思**——回顾一天的实际进展。\n- **AI 摘要**——根据时间线自动生成洞察。\n- **定时提醒**——可为目标和反思设置通知。\n- **周视图**——帮助你发现一周内的模式和趋势。\n\n> **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。\n\n### 即将推出的功能\n\n- **仪表盘（测试版，仅限 ChatGPT\u002FClaude）**——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。\n\n  \u003Cdiv align=\"center\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FJerryZLiu_Dayflow_readme_2ee90fb8e4b4.png\" alt=\"Dayflow 仪表盘预览\" width=\"800\">\n  \u003C\u002Fdiv>\n\n## 工作原理\n\n1) **捕捉**——以轻量级方式持续监控屏幕。\n2) **分析**——定期将最近的活动发送至你选择的 AI 服务提供商。\n3) **生成**——AI 根据活动内容生成带有摘要的时间线卡片。\n4) **展示**——以可视化的时间线形式呈现你的全天活动。\n5) **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。\n\n### AI 处理流程\n\n时间线生成的效率取决于您选择的 AI 提供商：\n\n```mermaid\nflowchart LR\n    subgraph Gemini[\"Gemini 流程：2 次 LLM 调用\"]\n        direction LR\n        GV[视频] --> GU[上传 + 转录\u003Cbr\u002F>1 次 LLM 调用] --> GC[生成卡片\u003Cbr\u002F>1 次 LLM 调用] --> GD[完成]\n    end\n\n    subgraph Local[\"本地流程：33+ 次 LLM 调用\"]\n        direction LR\n        LV[视频] --> LE[提取 30 帧] --> LD[30 条描述\u003Cbr\u002F>30 次 LLM 调用] --> LM[合并\u003Cbr\u002F>1 次调用] --> LT[标题\u003Cbr\u002F>1 次调用] --> LC[合并检查\u003Cbr\u002F>1 次调用] --> LMC[合并卡片\u003Cbr\u002F>1 次调用] --> LD2[完成]\n    end\n\n    subgraph ChatCLI[\"ChatGPT\u002FClaude 流程：4-6 次 LLM 调用\"]\n        direction LR\n        CV[视频] --> CE[提取帧\u003Cbr\u002F>每 60 秒] --> CB[批量描述\u003Cbr\u002F>10 帧\u002F次调用] --> CM[合并片段\u003Cbr\u002F>1 次调用] --> CC[生成卡片\u003Cbr\u002F>1 次调用] --> CD[完成]\n    end\n\n    %% 样式\n    classDef geminiFlow fill:#e8f5e8,stroke:#4caf50,stroke-width:2px\n    classDef localFlow fill:#fff8e1,stroke:#ff9800,stroke-width:2px\n    classDef chatcliFlow fill:#e3f2fd,stroke:#1976d2,stroke-width:2px\n    classDef geminiStep fill:#4caf50,color:#fff\n    classDef localStep fill:#ff9800,color:#fff\n    classDef chatcliStep fill:#1976d2,color:#fff\n    classDef processing fill:#f5f5f5,stroke:#666\n    classDef result fill:#e3f2fd,stroke:#1976d2\n\n    class Gemini geminiFlow\n    class Local localFlow\n    class ChatCLI chatcliFlow\n    class GU,GC geminiStep\n    class LD,LM,LT,LC,LMC localStep\n    class CB,CM,CC chatcliStep\n    class GV,LV,LE,CV,CE processing\n    class GD,LD2,CD result\n```\n\n**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\u002FClaude** 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。\n\n\n---\n\n## 快速入门\n\n**下载（终端用户）**\n1. 从 **GitHub Releases** 获取最新的 `Dayflow.dmg`。\n2. 打开应用；在提示时授予 **屏幕与系统音频录制** 权限：  \n   macOS → **系统设置** → **隐私与安全性** → **屏幕与系统音频录制** → 启用 **Dayflow**。\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJerryZLiu\u002FDayflow\u002Freleases\u002Flatest\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDownload%20for%20Mac-⬇%20%20Dayflow.dmg-blue?style=for-the-badge&logo=apple\" alt=\"下载最新的 Dayflow.dmg\">\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n**从源码构建（开发者）**\n1. 安装 **Xcode 15+** 并打开 `Dayflow.xcodeproj`。\n2. 在 macOS 13+ 上运行 `Dayflow` 方案。\n3. 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）。\n\n---\n\n## 安装\n\n### 需求\n- macOS **13.0+**\n- Xcode **15+**\n- **Gemini API 密钥**（若使用 Gemini）：https:\u002F\u002Fai.google.dev\u002Fgemini-api\u002Fdocs\u002Fapi-key\n\n### 从发布版本安装\n1. 下载 `Dayflow.dmg`，并将 **Dayflow** 拖入 **Applications** 文件夹。\n2. 启动应用，并授予 **屏幕与系统音频录制** 权限。\n\n\u003Cdiv align=\"center\">\n  \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJerryZLiu\u002FDayflow\u002Freleases\u002Flatest\">\n    \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDownload%20for%20Mac-⬇%20%20Dayflow.dmg-blue?style=for-the-badge&logo=apple\" alt=\"下载最新的 Dayflow.dmg\">\n  \u003C\u002Fa>\n\u003C\u002Fdiv>\n\n### 从源码安装\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJerryZLiu\u002FDayflow.git\ncd Dayflow\nopen Dayflow.xcodeproj\n# 在 Xcode 中：选择 Dayflow 目标，必要时配置签名，然后运行。\n```\n\n### Homebrew\n\n如果您使用 [Homebrew](https:\u002F\u002Fbrew.sh\u002F)，可以通过以下命令安装 [Dayflow](https:\u002F\u002Fformulae.brew.sh\u002Fcask\u002Fdayflow)：\n\n```bash\n$ brew install --cask dayflow\n```\n\n---\n\n## 数据与隐私\n\n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**。\n\n### 数据存储位置（在您的 Mac 上）\n\n所有 Dayflow 数据均存储于：\n`~\u002FLibrary\u002FApplication Support\u002FDayflow\u002F`\n\n- **录制内容（视频片段）：** `Dayflow\u002Frecordings\u002F`（或从 Dayflow 任务栏图标菜单中选择“打开录制”）\n- **本地数据库：** `Dayflow\u002Fchunks.sqlite`\n- **录制详情：** 轻量级屏幕捕获，定期分析，可配置存储限制\n- **清理\u002F重置提示：** 退出 Dayflow。然后删除整个 `Dayflow\u002F` 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。\n\n### 处理模式与提供商\n- **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。\n- **本地模型（Ollama \u002F 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。\n- **ChatGPT \u002F 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\u002FPro 或 Claude Pro 订阅。** 使用前沿推理模型以获得一流的叙事质量。\n\n### 简而言之：Gemini 的数据处理方式（我对 Google 使用条款的理解）\n- **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\u002F响应来改进 Google 产品\u002F模型**。  \n  - 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](https:\u002F\u002Fai.google.dev\u002Fgemini-api\u002Fterms#paid-services-how-google-uses-your-data))  \n  - 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\u002F响应**，用于 **政策执行和法律合规**。（同上）  \n  - **欧盟\u002F英国\u002F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）  \n\n**几点有用的细节**（来自文档和论坛澄清）：\n- **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](https:\u002F\u002Fai.google.dev\u002Fgemini-api\u002Fdocs\u002Fpricing))  \n- **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）。  \n- **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。**\n\n### 本地模式：隐私与权衡\n- **隐私：** 使用 **Ollama\u002FLM 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。\n- **质量\u002F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。\n- **功耗\u002F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**。\n- **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。\n\n参考：\n- LM Studio 离线模式：https:\u002F\u002Flmstudio.ai\u002Fdocs\u002Fapp\u002Foffline\n- Ollama GPU 加速（Apple Metal）：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Follama\u002Follama\u002Fblob\u002Fmain\u002Fdocs\u002Fgpu.md\n\n### ChatGPT\u002FClaude 模式：隐私与权衡\n- **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。\n- **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。\n- **需订阅：** 您 **必须拥有有效的付费订阅**（ChatGPT Plus\u002FPro 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。\n- **设置：** 需要安装 [Codex CLI](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopenai\u002Fcodex) 或 [Claude Code](https:\u002F\u002Fdocs.anthropic.com\u002Fen\u002Fdocs\u002Fclaude-code)，并保持登录状态。\n- **网络：** 需要稳定的互联网连接（无离线模式）。\n\n### 权限（macOS）\n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：  \n**系统设置 → 隐私与安全性 → 屏幕与系统音频录制**。  \nApple 官方文档：https:\u002F\u002Fsupport.apple.com\u002Fguide\u002Fmac-help\u002Fcontrol-access-screen-system-audio-recording-mchld6aa7d23\u002Fmac\n\n---\n\n## 配置\n\n- **AI 提供商**\n  - 选择 **Gemini**（设置 API 密钥）、**本地**（Ollama\u002FLM Studio），或 **ChatGPT\u002FClaude**（安装 CLI + 付费订阅）。\n  - Gemini API 密钥获取地址：https:\u002F\u002Fai.google.dev\u002Fgemini-api\u002Fdocs\u002Fapi-key\n  - ChatGPT：安装 [Codex CLI](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopenai\u002Fcodex)，使用您的 **ChatGPT Plus\u002FPro** 账户登录。\n  - Claude：安装 [Claude Code](https:\u002F\u002Fdocs.anthropic.com\u002Fen\u002Fdocs\u002Fclaude-code)，使用您的 **Claude Pro** 账户登录。\n- **捕获设置**\n  - 从主界面开始或停止捕获。使用 **调试** 功能验证批次内容。\n- **数据存储位置**\n  - 请参阅 **数据与隐私** 部分，了解确切的文件路径及清理提示。\n\n---\n\n## 自动化\n\nDayflow 注册了 `dayflow:\u002F\u002F` 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。\n\n**支持的 URL**\n- `dayflow:\u002F\u002Fstart-recording` - 启动捕获（若已在录制则无操作）\n- `dayflow:\u002F\u002Fstop-recording` - 暂停捕获（若已暂停则无操作）\n\n**快速测试**\n- 在终端中输入：`open dayflow:\u002F\u002Fstart-recording` 或 `open dayflow:\u002F\u002Fstop-recording`\n- 在快捷指令中添加一个 **打开 URL** 操作，并使用上述任一链接。\n\n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。\n\n---\n\n## 调试与开发者工具\n\n您可以点击菜单栏中的 Dayflow 图标，查看已保存的录制内容。\n\n## 项目结构\n\n```\nDayflow\u002F\n├─ Dayflow\u002F                 # SwiftUI 应用源码（时间线 UI、调试 UI、捕获与分析流程）\n├─ docs\u002F                    # Appcast 和文档资源（截图、视频）\n├─ scripts\u002F                 # 发布自动化脚本（DMG 打包、公证、Appcast 更新、Sparkle 签名、一键发布）\n```\n\n---\n\n## 故障排除\n\n- **屏幕捕获空白或失败**  \n  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。\n- **API 错误**  \n  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。\n\n---\n\n## 路线图\n\n- [ ] 仪表盘 V1 版本（跟踪自定义问题的答案）\n- [x] 日记 V1 版本 - _现已进入 Beta 测试！_\n- [ ] 对小型视觉语言模型进行微调，以提升本地模型的质量\n\n---\n\n## 贡献\n\n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。\n\n---\n\n## 许可证\n\n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。\n\n---\n\n## 致谢\n\n- 感谢 [Sparkle](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsparkle-project\u002FSparkle) 提供久经考验的 macOS 更新机制。\n- 感谢 [Google AI Gemini API](https:\u002F\u002Fai.google.dev\u002Fgemini-api\u002Fdocs) 提供的分析能力。\n- 感谢 [Ollama](https:\u002F\u002Follama.com\u002F) 和 [LM Studio](https:\u002F\u002Flmstudio.ai\u002F) 提供的本地模型支持。\n- 感谢 [OpenAI Codex CLI](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopenai\u002Fcodex) 和 [Claude Code](https:\u002F\u002Fdocs.anthropic.com\u002Fen\u002Fdocs\u002Fclaude-code) 提供的基于 CLI 的推理功能。","# Dayflow 快速上手指南\n\nDayflow 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\u002FLM Studio）或 ChatGPT\u002FClaude。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：macOS 13.0 (Ventura) 或更高版本。\n*   **开发工具**：Xcode 15 或更高版本（用于源码编译）。\n*   **AI 服务依赖**（任选其一）：\n    *   **Gemini**：需要 Google AI API Key。\n    *   **本地模型**：需安装并运行 Ollama 或 LM Studio。\n    *   **ChatGPT\u002FClaude**：需订阅 Plus\u002FPro 计划并安装对应的 CLI 工具。\n*   **包管理器（可选）**：Homebrew（推荐用于快速安装）。\n\n## 安装步骤\n\n您可以选择直接下载预编译版本或通过源码构建。\n\n### 方式一：使用 Homebrew 安装（推荐）\n\n如果您已安装 Homebrew，这是最快捷的方式：\n\n```bash\nbrew install --cask dayflow\n```\n\n安装完成后，在“应用程序”中找到 Dayflow 并启动。\n\n### 方式二：下载官方安装包\n\n1.  从 GitHub Releases 页面下载最新的 `Dayflow.dmg` 文件。\n2.  将 **Dayflow** 图标拖拽至 **Applications** 文件夹。\n3.  启动应用。\n\n### 方式三：源码构建（开发者）\n\n适合需要自定义功能或审计代码的开发者：\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJerryZLiu\u002FDayflow.git\ncd Dayflow\nopen Dayflow.xcodeproj\n```\n\n在 Xcode 中：\n1.  选择 `Dayflow` Target。\n2.  配置签名（Signing & Capabilities）。\n3.  若使用 Gemini，需在 Scheme 的 `Arguments` > `Environment Variables` 中添加 `GEMINI_API_KEY`。\n4.  点击运行按钮构建并启动。\n\n## 基本使用\n\n### 1. 授予必要权限\n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：\n*   前往 **系统设置** > **隐私与安全性** > **屏幕与系统音频录制**。\n*   找到 **Dayflow** 并开启开关。\n*   重启 Dayflow 使权限生效。\n\n### 2. 配置 AI 提供商\n进入应用设置，选择您偏好的 AI 处理模式：\n*   **Gemini**：输入您的 API Key。\n    *   *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）。\n*   **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。\n*   **ChatGPT\u002FClaude**：确保终端已登录对应 CLI 工具且订阅有效。\n\n### 3. 查看时间轴\n配置完成后，Dayflow 将在后台静默运行：\n*   **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\"）。\n*   **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。\n*   **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。\n\n### 4. 日常日记 (Beta)\n启用日记功能后，您可以：\n*   **早晨**：设定当日意图（Intentions）。\n*   **晚间**：回顾实际执行情况，获取 AI 生成的每日总结。\n*   **周报**：查看跨天的活动模式趋势。\n\n> **注意**：所有原始视频片段和分析数据均存储在 `~\u002FLibrary\u002FApplication Support\u002FDayflow\u002F` 目录下，完全本地可控。","资深后端工程师李明正面临季度绩效复盘，需要向技术总监详细汇报过去一个月在“微服务重构”项目中的具体产出与时间分配。\n\n### 没有 Dayflow 时\n- **记忆模糊导致汇报失真**：依靠回忆拼凑周报，往往只记得“很忙”，却说不清具体在代码审查、架构设计还是修复紧急 Bug 上花费了多少时间。\n- **上下文切换难以量化**：频繁被即时通讯和临时会议打断，但无法向管理层证明这些“隐形干扰”如何拖慢了核心功能的开发进度。\n- **站会同步效率低下**：每天早晨需花费大量时间翻看 Git 提交记录和聊天日志，才能勉强拼凑出昨天的工作流水，准备站会发言压力巨大。\n- **工作价值难以自证**：当被质疑“为何某功能开发耗时过长”时，缺乏客观的屏幕活动证据链来解释其中的技术调研与试错成本。\n\n### 使用 Dayflow 后\n- **自动生成精准时间轴**：Dayflow 自动将李明的屏幕操作转化为带摘要的时间线，清晰区分了“阅读技术文档”、“编写核心算法”与“处理运维告警”的具体时段。\n- **直观呈现干扰来源**：工具高亮显示了全天累计 90 分钟的碎片化干扰（如社交媒体浏览或非相关会议），用数据佐证了深度工作时间被压缩的事实。\n- **一键生成站会简报**：基于当天的活动记录，Dayflow 瞬间总结出包含已完成任务、遇到阻碍及今日计划的站会发言稿，将准备时间从 15 分钟缩短至 1 分钟。\n- **构建可信的工作证据链**：导出的 Markdown 格式报告详细记录了每个技术难点的攻关过程，让李明在绩效面谈中能从容展示真实的工作密度与复杂度。\n\nDayflow 通过将隐性的屏幕操作转化为显性的结构化成果，帮助开发者从“凭感觉汇报”转向“用数据说话”，真正掌控自己的时间主权。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FJerryZLiu_Dayflow_132eba22.gif","JerryZLiu","Jerry Liu","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FJerryZLiu_ccae8252.jpg","building dayflow",null,"liu.z.jerry@gmail.com","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJerryZLiu",[80,84],{"name":81,"color":82,"percentage":83},"Swift","#F05138",98.8,{"name":85,"color":86,"percentage":87},"Shell","#89e051",1.2,5913,307,"2026-04-10T09:11:03","MIT","macOS","非必需。若使用本地模型（Ollama\u002FLM Studio），需用户自行配置兼容的 GPU 或 CPU 环境；云端模式（Gemini\u002FChatGPT\u002FClaude）无本地 GPU 要求。","应用运行约需 100MB RAM；若运行本地大模型，显存\u002F内存需求取决于所选模型大小（未具体说明）。",{"notes":96,"python":97,"dependencies":98},"1. 仅支持 macOS 13.0 及以上版本。2. 必须授予“屏幕与系统音频录制”权限。3. AI 功能支持三种模式：Google Gemini（需 API Key）、本地模型（需自行搭建 Ollama 或 LM Studio 服务）、ChatGPT\u002FClaude（需付费订阅及对应 CLI 工具）。4. 应用本身轻量（25MB），但本地模型模式的处理效率取决于用户本地硬件配置。","未说明（原生 macOS 应用，基于 SwiftUI\u002FXcode 构建）",[99,100,101,102,103,104],"Xcode 15+","SwiftUI","Ollama (可选，用于本地模型)","LM Studio (可选，用于本地模型)","Codex CLI (可选，用于 ChatGPT)","Claude Code CLI (可选，用于 Claude)",[15,14,35,13],[107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118],"gemini","lmstudio","ollama","productivity","productivity-tools","swift","time","timeline","ai","chatgpt","claude","llm","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-11T03:24:35.314472",[122,127,132,137,142,147,152],{"id":123,"question_zh":124,"answer_zh":125,"source_url":126},28921,"如何触发重新处理（Reprocessing）功能？","重新处理功能现已在设置中可用。如果您使用的是本地 AI（如 LMStudio），当服务中断后恢复时，可能需要手动触发或等待自动重试。目前该功能已修复并上线，如果在设置中找不到选项，请确保您已升级到最新版本。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJerryZLiu\u002FDayflow\u002Fissues\u002F12",{"id":128,"question_zh":129,"answer_zh":130,"source_url":131},28922,"应用显示正在录制但时间线（Timeline）为空，没有任何卡片显示怎么办？","这通常与模型输出格式有关。Google Gemini API 使用结构化输出，而大多数本地模型不支持此功能，可能导致解析失败从而不显示卡片。建议尝试切换到 LMStudio，它在运行效率上通常更高（有时高达 10 倍）。如果问题持续，请确保升级到最新版本（如 1.1.2 及以上），其中已包含相关修复。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJerryZLiu\u002FDayflow\u002Fissues\u002F6",{"id":133,"question_zh":134,"answer_zh":135,"source_url":136},28923,"更新到新版本后 CPU 占用过高且电池消耗过快如何解决？","这是一个已知问题，由无限循环 bug 引起。维护者已在版本 1.8.8 中修复了导致极端 CPU 占用的无限循环问题。如果您遇到此情况，请将 Dayflow 更新至 1.8.8 或更高版本，问题应得到解决。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJerryZLiu\u002FDayflow\u002Fissues\u002F218",{"id":138,"question_zh":139,"answer_zh":140,"source_url":141},28924,"开启屏幕录制后，屏幕顶部出现一块区域无法点击鼠标怎么办？","这是屏幕录制覆盖层导致的鼠标事件拦截问题。该问题已在版本 1.2.0 中得到修复。如果您仍在使用旧版本并遇到此问题，请升级至 1.2.0 或更高版本，升级后鼠标点击功能将恢复正常。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJerryZLiu\u002FDayflow\u002Fissues\u002F146",{"id":143,"question_zh":144,"answer_zh":145,"source_url":146},28925,"设置过程中 Claude CLI 报错但仍能继续，最终却无结果，如何排查？","这通常是因为系统中同时存在旧版（npm\u002FHomebrew 安装）和新版（官方原生二进制）的 Claude CLI，且程序优先检索到了旧版路径。解决方法是移除旧的符号链接，例如运行命令：`rm \u002Fopt\u002Fhomebrew\u002Fbin\u002Fclaude`。移除后，程序将正确调用位于 `~\u002F.local\u002Fbin` 的原生二进制文件。建议官方调整搜索路径优先级，将用户本地安装路径置于 Homebrew 路径之前。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJerryZLiu\u002FDayflow\u002Fissues\u002F165",{"id":148,"question_zh":149,"answer_zh":150,"source_url":151},28926,"处理过程静默失败或停滞，没有错误提示，可能是什么原因？","这通常是因为默认的模型上下文窗口（Context Window，约 4096 tokens）不足以处理捕获的数据量，导致 llama.cpp 无法在 KV 缓存中分配空间而失败。解决方案是手动增加模型的上下文大小（context size）。在新版本中，程序已尝试自动调整此参数，但如果问题依旧，请检查并手动调大上下文窗口设置。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJerryZLiu\u002FDayflow\u002Fissues\u002F202",{"id":153,"question_zh":154,"answer_zh":155,"source_url":156},28927,"使用 Google Gemini API 的成本大概是多少？","根据用户反馈，在一个典型的工作日（早 9 点至晚 5 点）运行 Dayflow，Gemini API 的费用可能高达 10 美元。建议用户在开始使用前务必在 GCP 控制台设置账单警报（Billing Alerts），以便监控支出并及时控制成本，避免产生意外的高额费用。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FJerryZLiu\u002FDayflow\u002Fissues\u002F86",[158,162,166,170,174,178,182,186,190,195,199,203,207,212,217,221,225,229,233,238],{"id":159,"version":160,"summary_zh":76,"released_at":161},197765,"v1.9.1","2026-04-09T13:53:46",{"id":163,"version":164,"summary_zh":76,"released_at":165},197766,"v1.9.0","2026-04-08T14:10:27",{"id":167,"version":168,"summary_zh":76,"released_at":169},197767,"v1.8.10","2026-04-04T16:23:55",{"id":171,"version":172,"summary_zh":76,"released_at":173},197768,"v1.8.9","2026-03-25T16:15:02",{"id":175,"version":176,"summary_zh":76,"released_at":177},197769,"v1.8.8","2026-03-19T07:53:12",{"id":179,"version":180,"summary_zh":76,"released_at":181},197770,"v1.8.7","2026-03-15T14:53:36",{"id":183,"version":184,"summary_zh":76,"released_at":185},197771,"v1.8.6","2026-03-15T06:27:29",{"id":187,"version":188,"summary_zh":76,"released_at":189},197772,"v1.8.5","2026-03-09T08:29:56",{"id":191,"version":192,"summary_zh":193,"released_at":194},197773,"v1.8.4","### 亮点\n- Google 刚刚发布了 Gemini 3.1 Flash-Lite，它现在已成为 Dayflow 中 Gemini 用户的默认模型。\n- 您现在可以直接从时间线卡片的页脚删除时间线卡片。\n- 我们花费了大量时间调查自 1.8.0 版本发布以来能耗升高的问题，并已推出修复补丁，应能解决大多数情况。","2026-03-04T11:17:51",{"id":196,"version":197,"summary_zh":76,"released_at":198},197774,"v1.8.3","2026-03-02T09:35:33",{"id":200,"version":201,"summary_zh":76,"released_at":202},197775,"v1.8.2","2026-02-26T11:48:45",{"id":204,"version":205,"summary_zh":76,"released_at":206},197776,"v1.8.1","2026-02-25T20:03:12",{"id":208,"version":209,"summary_zh":210,"released_at":211},197777,"v1.8.0","## 亮点\n\n- Dayflow 现在不再连续生成延时视频，而是采用按需生成的方式，以提高能源效率。\n- 在实施了新的缓解措施后，Gemini 已恢复为每 15 分钟一个处理窗口。\n- 时间线、聊天、设置和导航界面中新增了许多虽小但实用的 UI 改进。\n\n## 改进\n\n- 修复了一个问题：重启后，Dock 图标偏好设置可能会重置。","2026-02-24T08:24:13",{"id":213,"version":214,"summary_zh":215,"released_at":216},197778,"v1.7.0","### 亮点\n\n- 设置备份提供商：在“设置”→“提供商”中选择备份模型，以提升时间线的可靠性。\n- 本地大模型质量提升：本地时间线卡片的标题生成更优、分组更智能。\n- 新增语言切换功能：在“设置”→“其他”中设置您偏好的大模型输出语言。\n\n### 改进\n\n- 在“提供商设置”中新增主\u002F备提供商路由控制。\n- 当主提供商失败时，Dayflow 现在可以使用您的备份提供商重试时间线处理。\n- 增加了更清晰的时间线失败提示，并提供一键跳转至“提供商设置”的快捷方式。\n- 本地模式现在会为时间线卡片拉取应用或网站图标。\n- 新增隐私控制，可隐藏时间线卡片中的应用或网站图标。\n- 优化了本地模型的提示质量和合并行为，使卡片标题和摘要更加简洁清晰。\n- 更好地处理用于本地处理的大型截图。","2026-02-06T20:34:58",{"id":218,"version":219,"summary_zh":76,"released_at":220},197779,"v1.6.5","2026-02-03T22:50:36",{"id":222,"version":223,"summary_zh":76,"released_at":224},197780,"v1.6.4","2026-01-29T23:13:34",{"id":226,"version":227,"summary_zh":76,"released_at":228},197781,"v1.6.3","2026-01-29T08:31:00",{"id":230,"version":231,"summary_zh":76,"released_at":232},197782,"v1.6.2","2026-01-26T20:16:55",{"id":234,"version":235,"summary_zh":236,"released_at":237},197783,"v1.6.1","Claude 的 --verbose 问题补丁。","2026-01-26T05:12:13",{"id":239,"version":240,"summary_zh":241,"released_at":242},197784,"v1.6.0","## 1.6.0\n\n  - 针对 Gemini、Claude 和 ChatGPT 用户，卡片显示效果得到提升。如有任何反馈，请随时联系我们！\n  - 仪表盘（测试版）：一个全新的区域，可用于就您的 Dayflow 数据提出问题，并生成时间相关的图表——目前仅限 ChatGPT 和 Claude 使用。\n  - Gemini 速率限制：自动启用 Gemma 备用模型，确保您不会被封禁。","2026-01-24T19:26:23"]