당신의 하루를 위한 git log – Dayflow

(github.com/JerryZLiu)

Dayflow는 Mac에서 하루의 활동 기록과 요약 타임라인을 자동으로 생성해주는 오픈소스 앱임
1초에 1프레임씩 스크린을 녹화하고, 15분마다 AI로 분석하여 요약 카드와 집중 방해 요소를 시각화함
사용자는 Gemini(클라우드) 또는 Ollama/LM Studio(로컬) 모델을 선택할 수 있고, 개인정보 보호와 데이터 소유권을 직접 관리하는 것이 강점임
타임라인 생성을 위한 AI 프로세스가 클라우드와 로컬 모드에서 처리 구조가 다르고, 각각 장단점이 존재함
MIT 라이선스의 완전한 오픈소스로, 투명성과 신뢰성, 확장 가능성을 확보함

Dayflow 개요 및 의의

Dayflow는 macOS 환경에서 사용자의 스크린 활동을 분 단위로 자동 요약하여, 마치 git log처럼 명확한 활동 이력 타임라인을 생성함
직관적 사용성과 고도화된 개인정보 보호 설정이 가능한 것이 주요 차별점임

앱 용량 25MB, 메모리 사용량 100MB 미만, CPU 점유율 1% 미만으로 매우 가벼운 동작을 구현함
모든 데이터와 분석 과정의 소유권과 관리 권한을 사용자에게 위임함
Gemini API(클라우드) 또는 Ollama/LM Studio(로컬) 중에서 AI 프로바이더를 직접 선택할 수 있음

주요 기능

자동 활동 타임라인: 하루 동안의 화면 활동을 요약 카드로 자동 기록
1 FPS 녹화: 초당 1 프레임 녹화로 자원 소모 최소화
15분 간격 분석: 15분마다 최신 녹화본을 AI로 분석하고 결과를 즉시 반영
집중 방해 요소 하이라이트: 집중을 방해한 시점 및 상황을 추적 가능
타임랩스 및 자동 정리: 타임랩스 시청, 3일 이후 녹화본 자동 삭제
SwiftUI 기반 네이티브 UX: 맥OS 생태계에 최적화된 UI/UX 제공
Sparkle 기반 자동 업데이트
(예정) 대시보드 커스터마이즈, 일일 저널 등 추가 기능 예고

동작 원리

캡처: 1FPS로 15초 단위 비디오 청크 기록, 3일 간 저장
분석: 15분마다, 최근 녹화분을 AI에 입력
생성: AI가 활동 요약 및 카드 생성
디스플레이: 시각적 타임라인 형태로 출력
정리: 3일 이상 경과 데이터 자동 삭제

AI 처리 파이프라인

Gemini(클라우드) : 동영상 → 업로드·트랜스크립션(1회 LLM 호출) → 카드 생성(1회 LLM 호출) → 완료
- 장점: 복잡한 순차 처리가 필요 없는 간결한 파이프라인
- 효율성 높음, 네이티브 비디오 인식 활용
Local 모델(Ollama/LM Studio) : 동영상 → 프레임 30장 추출 → 설명 생성(30회 LLM 호출) → 병합 및 카드 생성(여러 차례 LLM 호출)
- 장점: 개인정보 완전 로컬 유지
- 처리 복잡성 높고, 분석 속도 더딤

설치 및 사용 조건

요구사항

macOS 13.0 이상
Xcode 15+ (개발 및 소스 빌드 시)
Gemini API 키(필요 시, 클라우드 분석용)
화면 및 시스템 오디오 녹음 권한 필요

실행 방법

GitHub Release에서 Dayflow.dmg 다운로드 후, 응용 프로그램 폴더에 설치 및 권한 부여
소스 빌드: 저장소 클론 후 Xcode에서 실행, Gemini 사용 시 환경 변수 Key 입력 필요

데이터 & 개인정보 보호

녹화 데이터:
- 저장 경로: ~/Library/Application Support/Dayflow/recordings/
- SQLite DB: ~/Library/Application Support/Dayflow/chunks.sqlite
- 1FPS 캡처, 15분당 분석, 3일간 보관
전체 초기화: Dayflow 종료 후 위 폴더 전체 삭제, 재실행 시 초기화 가능

처리 방식 & 프로바이더별 차이

Gemini (클라우드)
- Google에 배치 전송, 분석 진행
- Cloud Billing 활성화 시 데이터가 모델 학습에 사용되지 않음
  - 유럽/영국/스위스는 기본적으로 Paid-Style 데이터 처리 적용
- 여전히 남아있는 정책 준수 모니터링 및 로그 보관 존재
로컬(Ollama / LM Studio)
- 모든 프로세스가 사용자 로컬 머신에서만 이뤄짐, 완전 오프라인 가능
- 요약 품질, 처리 지연 요소 존재
- GPU 분석 시 배터리 소모 높을 수 있음(긴 기록 시 전원 연결 권장)
- 향후 로컬 모델 미세조정 및 최적화 로드맵

macOS 권한 및 관리

화면/시스템 오디오 녹음: 필수 권한, 시스템 설정 > 개인정보 보호에서 관리
설정 변경: 앱 내에서 캡처 시작/정지, 디버그 모드에서 배치 내용 확인 가능

자동 업데이트

Sparkle(오픈소스 Updater) 내장: 매일 자동 체크 및 백그라운드 다운로드 지원
앱 메뉴에서 직접 버전 확인 및 업데이트 체크 가능

프로젝트 구조

Dayflow/ – SwiftUI 소스, UI 및 분석 파이프라인
docs/ – 앱캐스트/문서/스크린샷/영상 등 자료
scripts/ – DMG 패키징, 코드사인, 자동화 스크립트 등 릴리스 관리

문제 해결 & 지원

화면 캡처 오류: 개인정보 설정 내 권한 재확인
API 에러: Gemini API 키 및 네트워크 점검

개발 및 커뮤니티

Pull Request, 이슈 환영 / 커뮤니티 기반 확장 가능
MIT 라이선스 – 투명성 및 신뢰, 리스크 최소화

주요 참고자료

Ollama GPU 가속: Metal 지원 관련 문서
LM Studio 오프라인문서
Gemini API 약관 등 공식 문서 링크

핵심 가치

활동 데이터에 대한 완전한 소유권 및 투명한 개인정보 보호
노이즈 없이 신뢰할 수 있는 업무/활동 이력을 제공하는 조용한 비서 역할
대시보드 커스터마이즈, 일일 요약 등 확장성 확보
GitHub 1.4k star 달성 등 커뮤니티의 높은 관심

라이선스

MIT 라이선스 기반, 무보증 제공, 누구나 검증·참여 가능

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GN⁺ 1일전 [-]

Hacker News 의견

이 제품을 변호사나 시간 단위로 비용을 청구하는 전문직에게 판매하면 좋은 반응을 얻을 것 같음, 하루 동안 놓친 업무를 복원해 빌링 누수를 막을 수 있기 때문에 높은 가격을 지불할 가능성 있음
- 한편으론, 이걸 사용하면 변호사들이 실제로 시간 대비 얼마나 적게 일하는지도 드러날 수 있겠다는 생각이 듦
- 나도 소프트웨어 계약자로서 이 기능을 항상 원했음, 지금 리눅스에서 간단히 프로토타입 만들고 있음
- 영국에선 시간 단위도 아니고, 6분 단위로 청구함, 직업 문화를 알 수 있는 대목임
좋은 제품임! 나는 현재 PC에서 작업 추적용으로 ActivityWatch를 사용 중임
내가 이런 소프트웨어에 바라는 점은 다음과 같음
- 산만함의 시작점을 찾아내는 기능: 예를 들어, 특정 이메일 확인하려고 이메일 창을 열면 관련 없는 이메일들까지 보게 되면서 5~15분 정도 딴짓에 빠지게 되는 일이 있음, 이 정보가 있으면 산만함을 줄이기 위한 실행으로 이어짐, 예시로 유튜브 추천영상 숨김 플러그인 설치 후 실제로 산만함이 줄었음, 안 쓰는 창을 다 닫아서 다른 일에 눈길이 안 가도록 함
- 반복되는 업무와 그 주기 파악: 예를 들어, 특정 예외 케이스에 대해 매주 한 번씩 거의 똑같은 방식으로 인보이스를 수작업 작성한다면, 이걸 자동화할 수 있을지 고민할 수 있음
- 작업 전, 중, 후 기분 상태를 기록: 이게 가장 넓고 정의하기 힘든 질문이지만, 미루는 습관 개선과 업무 시작을 용이하게 하는 데 큰 가능성이 있다고 생각함
- 사람마다 산만해지는 패턴을 이해하는 데 도움되는 기능이 있으면 정말 좋겠음, 나도 똑같이 유튜브 확장 프로그램을 쓰고 있음
이런 제품이 ADHD를 가진 사람들에게도 큰 도움이 될 것 같다는 생각이 바로 들었음
무엇이 산만함을 유발하는지, 어떤 반복되는 패턴이 존재하는지 파악 가능함 (예: git commit마다 Hacker News 들어가 15분 허비)
자동으로 캡처해 준 기록을 복기할 수 있는 점이 정말 큼, 예전에 TimeRescue로 고객 시간을 정확하게 측정하는 데 큰 성공을 경험함
그런데 매뉴얼 입력이 필요한 도구는 항상 집중을 방해하거나 깜빡 사용을 잊어서 오래 못 씀
한 단계 더 나아가면, 실시간(처리 지연을 감안해)으로 내가 딴짓을 하고 있음을 알려주는 기능이 있으면 좋겠음, 사용자가 딴짓 여부를 직접 정의하거나, 피드백으로 점점 더 똑똑해지는 방식도 구상해 볼 만함
제품이 매우 매력적이라고 생각하며, Windows Recall 같은 아이디어를 좋아했는데 프라이버시 중심인 이 제품을 보니 좋음
제품 컨셉이 매우 마음에 들지만, 개발자의 GitHub가 거의 비어있던 상태에서 갑자기 쉽게 스파이웨어로도 변할 수 있는 앱을 출시한 점은 걱정됨, 특히 비밀번호 등 보안에 대한 우려가 큼
- 이미 GitHub에 소스가 있다면, 프로필 신경쓰기보단 직접 코드 확인으로 우려를 쉽게 해소할 수 있음
나는 은행 정보, 비밀번호 등 민감한 데이터를 Gemini에 보내는 게 불편함
로컬 모델 사용할 때 퍼포먼스가 얼마나 다를지 궁금함
- 내 경험과 평가를 바탕으로 등급을 매기면, Gemini 2.5 pro는 A-, qwen2.5vl은 B-/C+ 정도임, 결과가 항상 확정적이지 않아서 품질을 보장하기 힘듦
  최신 논문을 보면 distillation 기법으로 로컬 모델도 SOTA 퍼포먼스가 가능하다길래, 그 쪽으로 직접 실험할 예정임
- 엔터프라이즈 버전이 아닌 일반 Gemini를 쓰면, 프롬프트와 답변에 담긴 모든 민감 정보가 100% 구글에 노출됨
- 구글이 내 이메일, 브라우저, 스마트폰 OS, 일부 비밀번호까지 이미 가지고 있으니, 사실상 내 기밀 데이터는 모두 탈취당했다는 가정임
- 원래 비밀번호는 화면에 노출이 안 되고, 패스워드 매니저에서 바로 검열된 입력창으로 가기 때문에 스크린에 드러나지 않아야 함
screenpipe와 유사한 컨셉임, screenpipe는 더 많은 커스터마이징을 제공함
github.com/mediar-ai/screenpipe
- screenpipe 창업자임, 이런 제품이 더 많아지면 반가움, OSS, 로컬, 벤더 락인 없이, API/MCP 친화적이면 이상적임
  아쉬운 점은 현재 macos만 지원하고 있음, 나는 요즘 대부분 windows를 씀
멋진 프로젝트임! Rewind와 비슷한 경험을 했고, 프라이버시 관련된 걱정이 있었음
참고로 Rewind는 OCR을 로컬에서 처리해서 텍스트 데이터만 전송함
macOS에 집중한다면, VNRecognizeTextRequest를 활용해서 복잡한 OCR 과정을 건너뛸 수 있음
특히 클라우드 기반 AI를 쓴다면, BERT 같은 가벼운 모델로 민감 정보를 탐지 및 마스킹할 수 있음
- VNRecognizeTextRequest를 몰랐는데, 정말 신기함, 소개해줘서 고마움
Zoom이나 화상회의 중에 녹화 아닌 캡처를 할 경우, 법적으로 "녹화" 임을 밝혀야 하는지 궁금함
라이브 자막이나 전사 기능이 있어도 법적 요건이 달라지는지 알고 싶음
- 내 주(州)에선 본인이 녹화 중임을 알리지 않고 Zoom 화면을 캡처하는 것이 대체로 불법임, 정확하지는 않지만 핵심은 1fps 동영상 저장 여부이지 AI 요약 여부가 아님
이 제품 정말 좋음, 기존의 타임트래커를 직접 쓰는 것보다 훨씬 머리 부담이 적음
로컬 옵션과 BYO key(키 직접 제공) 옵션으로 프라이버시 선택지도 있어 맘에 듦
이런 형태의 제품이 일찍 나왔어야 할 것 같은데, 이번에 정말 잘 만든 느낌임
나 역시 로컬 모델로만 쓸 의향이 있음, 정말 멋진 제품임
- 내 친구들과 나는 로컬/클라우드 선호가 반반임, 각자 프라이버시 취향에 따라 품질 혹은 프라이버시 어느 쪽을 선택할 수 있다는 게 좋음

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