工具刚开源不久，狂揽 7200 + GtiHub Star！

各位好啊，我是开源君！

查资料、写文档、改代码、回消息，窗口切来切去，一天很快就过去了。到了写日报的时候，反而想不起上午到底处理了哪几个问题。

今天分享的 Dayflow ，就是一个面向 Mac 的自动工作日志工具。截至整理时，它在 GitHub 已有约 7200 个 Star 。

项目简介：让屏幕活动变成时间线

Dayflow 在后台按间隔捕捉屏幕画面，交给所选 AI 分析，再整理成带时间、标题、分类和摘要的活动卡片。

它会尝试理解屏幕上的工作内容。比如同样开着浏览器，可能是在查技术文档，也可能是在看娱乐视频；活动摘要可以为这段时间补充具体背景。

当前源码中的默认截图间隔是 10 秒，也提供其他间隔选项。屏幕采样和模型分析都可能遗漏细节，适合用来辅助回忆和复盘。

一天的小结，先有一份可修改的底稿

Daily Standup 页面把昨日进展、今日任务和阻塞问题放在一起，上方还有类似 GitHub 贡献图的活动网格，帮助查看一天中不同工作的分布。

准备晨会或日报时，可以先沿着时间线找回工作内容，再补充真正完成的结果、下一步安排和需要协助的事情。

比如“排查登录异常”和“已经修复并上线”表达的进展不同。自动摘要能提供线索，是否解决问题、最终交付了什么，还需要自己确认。

一周回顾，看看时间都流向哪里

周回顾将多天的活动放到一起，展示专注与分心热图、时间分类、常用应用以及应用之间的切换关系。

一段完整的时间用来写方案，和写几分钟就切去聊天，回头看时会呈现不同的分布。观察这些模式，可以帮助调整下一周的工作安排。

例如发现查资料占用了很多时间，可以再回看当时的活动，判断是在深入了解问题，还是不断跳转却没有形成结论。

专注和分心的分类需要结合自己的目标检查。浏览视频可能是研究素材，聊天也可能是在推进项目，时间图表需要放回具体任务里理解。

忘了某件事，可以直接问工作日志

Dayflow 还提供聊天入口，可以围绕已有时间线提问：“这周主要在做什么？”“和上周相比，工作重心有什么变化？”

这样可以按问题找记录，减少逐天翻卡片的操作。回答依赖已经捕捉和分析的内容；离开电脑、暂停记录的时段，需要另外补充。

需要写周报或保留日志时，可以从设置中选择日期范围，导出 Markdown，再复制到自己的笔记或文档中整理。

分享前检查项目名称、私人消息和客户信息，也确认摘要有没有把尝试过的操作写成已经完成的成果。

记录存在哪里，分析又在哪里进行？

Dayflow 采用本地优先的设计，屏幕记录、时间线和数据库默认保存在 Mac 上。模型分析的位置，则取决于你选择的服务：

分析方式

数据与费用

Ollama / LM Studio 本地模型

截图分析留在本机，需要自己的硬件资源

自带云端模型服务

所需截图发送给对应服务，费用按服务与账户计

Dayflow Pro 托管分析

由云端处理；整理时月付价格为 20 美元

通过 Codex CLI 或 Claude Code 接入时，也需要按对应模型服务的数据处理方式理解。CLI 在本机运行，使用的模型仍可能位于云端。

Pro 的隐私政策说明，截图在处理后删除，活动摘要可能为同步保留。接入外部助手或把导出的日志放进云端聊天，也会把相关内容交给该服务。

可以从菜单栏暂停记录，调整存储上限并清理旧记录；匿名使用统计也可以在设置中关闭。先了解自己的记录范围和模型配置，再决定长期使用方式。

怎么上手？Mac 安装后先试一小段

当前正式桌面版面向 macOS 14 及以上 。Windows 版仍处于等待名单阶段，暂时不能按 Mac 版本的步骤安装。

可以下载 Releases 中的 Dayflow.dmg ，打开后将应用拖入 Applications。使用 Homebrew 的朋友，也可以执行：

brew install --cask dayflow

启动后，按系统提示授予屏幕录制权限，再配置本地或云端 AI 服务。首次使用，建议选一个熟悉的任务，记录一小段时间，等分析完成后核对活动标题和摘要。

本地分析的速度、内存和电量消耗取决于模型与硬件。云端分析需要对应服务和网络，免费应用本身也不包含所有第三方模型的调用费用。

开源君想说

Dayflow 比较吸引我的，是让那些容易忘记的工作片段，有了一条方便回看的线索。开发者、自由职业者和经常整理资料的人，都可以用它尝试减少“凭记忆写小结”的负担。

项目采用 MIT 许可。 先记录，再核对，再总结。 用它找回工作过程，然后补上屏幕之外的沟通、思考和真实成果，复盘会更完整。