JerryZLiu /
Dayflow
Автоматический журнал работы. Приватно превращает ваш экран в таймлайн достижений. Open-source и local-first решение.
Форки
329
Звёзды
6.1k
Issues
0
Dayflow — это локальный трекер активности для macOS, который превращает историю действий на экране в структурированный рабочий журнал.
Что делает
Dayflow автоматически фиксирует, чем вы занимались в течение дня. Он работает в фоне, делает снимки экрана и анализирует их, чтобы составить таймлайн выполненных задач. Приложение не отправляет данные в облако, сохраняя всё на вашем устройстве.
Это решение для тех, кто хочет видеть реальную картину своего рабочего дня без ручного заполнения тайм-трекеров. Оно превращает визуальную историю в текстовый отчет, который удобно использовать для планирования или отчетности перед заказчиком.
Как работает
Программа периодически делает скриншоты вашего рабочего стола. Затем встроенные локальные модели или API (через Ollama, LM Studio или прямые запросы к GPT/Claude/Gemini) анализируют изображения, извлекая из них контекст работы. Вся информация хранится локально в базе данных на macOS.
Кому подходит
Фрилансерам, которым нужно подтверждать объем выполненной работы перед клиентом.
Вайб-кодерам, которые хотят автоматизировать создание отчетов для своих SaaS-проектов.
Тем, кто ценит приватность и не хочет передавать историю своей активности сторонним сервисам.
Продуктовым дизайнерам, собирающим статистику по времени, затраченному на разные этапы разработки.
Основные возможности
Автоматическая фиксация активности без участия пользователя.
Локальное хранение всех данных — приватность на первом месте.
Поддержка интеграции с популярными LLM (ChatGPT, Claude, Gemini).
Работа с локальными моделями через Ollama и LM Studio для полной автономности.
Визуальный таймлайн достижений с возможностью просмотра истории.
Open-source код — можно доработать под свои нужды или проверить безопасность.
Как установить
Приложение предназначено для macOS. Скачайте актуальный релиз с GitHub или соберите проект из исходного кода через Xcode.
git clone https://github.com/JerryZLiu/Dayflow.git
cd Dayflow
open Dayflow.xcodeprojПосле открытия проекта в Xcode выберите целевую схему и нажмите Run. Убедитесь, что выдали приложению права на запись экрана в настройках macOS.
Как применить в своём продукте
Вы можете использовать Dayflow как базу для создания автоматизированных систем отчетности. Если вы строите SaaS для управления задачами, можно интегрировать Dayflow через API, чтобы автоматически подтягивать выполненные задачи из таймлайна пользователя прямо в ваш сервис.
Создать плагин для автоматического заполнения Jira или Trello на основе данных Dayflow.
Использовать его как инструмент аналитики для оценки продуктивности команды в закрытых контурах.
Обернуть данные из локальной базы в собственный дашборд для визуализации прогресса проекта.
Подводные камни
Главный риск — конфиденциальность данных на скриншотах. Если в кадр попадут пароли или личные переписки, LLM может их обработать. Также учтите, что постоянный анализ изображений через LLM может быстро израсходовать лимиты API или нагрузить процессор, если не использовать локальные модели типа Ollama.
Частые вопросы
Мои скриншоты отправляются в облако?
Нет, если вы используете локальные модели через Ollama или LM Studio. При выборе облачных LLM (GPT-4, Claude) данные будут отправляться только в том объеме, который необходим для анализа текущего снимка экрана.
Как сильно это нагружает систему?
Зависит от частоты снимков и выбранной модели. Локальные модели требуют ресурсов GPU/CPU. Рекомендуем настроить интервалы захвата в настройках, чтобы сбалансировать точность и потребление энергии.
Можно ли использовать Dayflow для трекинга команды?
Программа создана для личного использования (local-first). Для командного трекинга вам придется дорабатывать систему передачи данных в единое облачное хранилище, что противоречит основной идее приватности этого проекта.
Топики
Похожие репозитории
HermesPetHermesPet — десктопный AI-ассистент для macOS, который живет в «челке» (Dynamic Island) и поддерживает работу с разными LLM.
AgentНативное macOS-приложение для управления системой через любой AI. Подключает 17 LLM-провайдеров к Accessibility, Xcode и Safari. Ноль подписок.
lobehubLobeChat — это open-source платформа для сборки и управления командами AI-агентов. Позволяет объединять LLM (GPT, Claude, DeepSeek) в единый рабочий хаб.
PromaProma — это open source фреймворк для создания проактивных AI-агентов. Он интегрирует LLM в рабочие чаты и ускоряет автоматизацию рутины в 100 раз.
Данные обновлены: 3 июня 2026 г.