大家好，我是阿超！今天要给大家介绍一个特别有意思的AI工具——Dayflow。这个工具可以说是时间管理的”黑科技”，它能自动记录你的屏幕活动，然后用AI智能分析，生成一份清晰的时间线报告。听起来是不是很神奇？让我来详细说说这个工具到底有多厉害！
什么是Dayflow？
简单来说，Dayflow就是一个原生macOS应用，它会以每秒1帧的速度记录你的屏幕活动，然后每15分钟用AI分析一次，自动生成一个带有活动摘要的时间线。
最让人惊喜的是，这个工具非常轻量级——应用大小只有25MB，运行时占用约100MB内存和不到1%的CPU。对于整天开着电脑工作的朋友来说，这几乎不会影响电脑性能。
核心功能亮点
🎯 自动时间线生成
Dayflow最大的特色就是全自动。你不需要手动记录什么时间在做什么，它会在后台默默工作，为你生成详细的时间线。
📹 智能屏幕记录
- 1 FPS录制：每秒只记录1帧，既保证了能捕捉到重要活动，又不会占用太多存储空间
- 15分钟分析间隔：及时更新你的时间线，不会等到一天结束才看到结果
- 自动清理：3天后自动删除旧的录制文件，不用担心存储空间被占满
🎨 直观的视觉体验
- 观看时间流逝：可以回放你一天的工作过程
- 分心高亮：智能识别哪些事情让你分心，帮你提高专注力
- 原生SwiftUI界面：macOS原生的流畅体验
🔒 隐私保护设计
Dayflow最让我欣赏的一点就是它的隐私保护理念。你可以选择：
- Gemini（云端）：使用自己的API密钥
- 本地模型：使用Ollama或LM Studio，所有处理都在本地进行
工作原理揭秘
Dayflow的工作流程其实很巧妙：
- 捕捉：以1 FPS的速度录制屏幕，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
- 生成：AI创建带有活动摘要的时间线卡片
- 显示：以视觉时间线的形式展示你的一天
- 清理：自动删除超过3天的旧录制
AI处理流程对比
根据你选择的AI提供商，处理效率会有很大差异：
- Gemini流程：只需要2次LLM调用，效率很高
- 本地模型流程：需要33+次LLM调用，处理更复杂
适合哪些人群？
💼 知识工作者
如果你整天对着电脑工作，想要了解自己的时间分配情况，Dayflow绝对是你的好帮手。
🎯 效率追求者
想要提高工作效率，了解自己在哪里浪费时间的朋友。
🔒 隐私敏感用户
特别在意数据隐私，希望所有处理都在本地进行的用户。
🛠️ 开发者
开源项目，MIT许可证，开发者可以自由修改和定制。
安装和使用
快速开始
- 从GitHub Releases下载最新的
Dayflow.dmg - 打开应用，授予屏幕和系统音频录制权限
- 在系统设置中启用Dayflow的录制权限
配置选项
- AI提供商：选择Gemini或本地模型
- 捕获设置：从主界面开始/停止捕获
- 数据位置：所有数据都存储在本地
数据与隐私
Dayflow在隐私保护方面做得相当到位：
本地数据存储
隐私选项
- Gemini模式：可以配置付费服务来防止Google使用你的数据进行训练
- 本地模式：完全离线处理，数据不出设备
未来展望
Dayflow的开发团队还有更多令人期待的功能在路上：
- 可定制仪表板：可以问任何关于你工作日的问题，跟踪趋势
- 每日日志：回顾Dayflow捕捉的亮点，添加反思和笔记
- 小型VLM微调：优化本地模型的性能
总结
作为一个长期关注效率工具的用户，阿超觉得Dayflow确实是一个很有想法的产品。它巧妙地将屏幕录制和AI分析结合起来，解决了传统时间跟踪工具需要手动记录的痛点。
优点总结：
- 完全自动化，无需手动记录
- 隐私保护设计，数据可控
- 轻量级，不影响系统性能
- 开源透明，MIT许可证
需要注意的地方：
- 目前仅支持macOS 13+
- 需要授予屏幕录制权限
- 本地模型处理速度较慢
如果你是一个macOS用户，想要更好地了解自己的时间使用情况，Dayflow绝对值得一试。它就像是一个安静的助手，在你工作的同时默默记录，帮你发现时间管理的盲点。