Dayflow: ein automatisches Arbeitsjournal für macOS, das den Bildschirm auswertet

Welche Lücke ein zeitbasierter Tracker offen lässt

Klassische Zeittracker beantworten die Frage, welches Fenster im Vordergrund war. Genau diese Antwort ist im Rückblick meist wertlos. Zwei Stunden in Cursor können Feature-Arbeit, Debugging an der Authentifizierung, ein Code-Review oder eine festgefahrene Einrichtung sein. Der Fenstertitel unterscheidet das nicht. Dayflow setzt an dieser Stelle an: Das Projekt beschreibt sich selbst als privates, automatisches Arbeitsjournal für den Mac, das aus Bildschirmaktivität eine Zeitleiste des Tages erzeugt. Die Zielgruppe sind Menschen, die ihre Arbeitszeit ohnehin am Rechner verbringen und keinen zusätzlichen Erfassungsaufwand betreiben wollen. Der dokumentierte Anspruch lautet, dass man den Tag rekonstruieren kann, ohne Timer zu starten oder Notizen zu machen. Das ist eine andere Aufgabe als Zeiterfassung für die Abrechnung. Es geht um Rekonstruktion, nicht um Buchführung.

Bildschirmabschnitte, Modellanalyse, Aktivitätskarten

Der Mechanismus, wie ihn das README beschreibt, ist eine dreistufige Kette. Zuerst nimmt Dayflow in kurzen Abständen leichte Bildschirmausschnitte auf. Diese Ausschnitte gehen an einen Analysedienst, den der Nutzer selbst auswählt. Das Modell erzeugt daraus Aktivitätskarten, die zu einer chronologischen Zeitleiste zusammengesetzt werden. Der wichtige Punkt liegt im zweiten Schritt: Analysiert wird der Bildschirminhalt, nicht der Name der aktiven Anwendung. Deshalb kann das System zwischen den oben genannten Cursor-Szenarien unterscheiden, jedenfalls nach der Darstellung im README. Auf der Zeitleiste bauen die weiteren Ansichten auf. Die Tagesansicht zeigt ein Aktivitätsraster im GitHub-Stil sowie gestrige Höhepunkte, heutige Prioritäten und Blocker. Die Wochenansicht aggregiert Fokusphasen, Kategorien, App-Nutzung und Interaktionsgraphen. Ein Chat beantwortet Fragen zu Tag, Woche oder Jahr auf Basis der Zeitleiste. Ablenkungsphasen werden erkannt und neben fokussierter Arbeit dargestellt. Das ist eine Schichtung: Rohaufnahme, Analyse, Auswertung. Fällt die mittlere Schicht aus oder liefert ein Modell schlechte Karten, ist die gesamte Auswertung darunter betroffen.

Installation, Berechtigungen und die vier Analysewege

Die Installation erfolgt entweder über das DMG aus den GitHub-Releases oder per Homebrew mit brew install --cask dayflow. Nach dem Start verlangt macOS die Berechtigung Screen & System Audio Recording. Ohne sie gibt es keine Aufnahme und damit kein Journal. Voraussetzung ist macOS 14 oder neuer. Für die Analyse stehen laut README vier Wege zur Verfügung: lokale Modelle über Ollama oder LM Studio, Gemini mit einem eigenen API-Schlüssel, sowie ChatGPT oder Claude über deren lokale CLI-Werkzeuge. Die Auswahl ist keine Nebensache, sondern die zentrale Konfigurationsentscheidung. Bei einem Cloud-Anbieter werden die für die Analyse nötigen Aktivitätsdaten an diesen Anbieter gesendet. Bei lokalen Modellen bleibt die Analyse auf dem Rechner. Der Speicherort ist dokumentiert: ~/Library/Application Support/Dayflow/ enthält Aufnahmen, Zeitleiste und Datenbank. Wer das Projekt aus dem Quellcode bauen will, klont das Repository, wechselt in das Verzeichnis und öffnet Dayflow/Dayflow.xcodeproj in Xcode, wo das Schema Dayflow ausgewählt und gestartet wird. Die Lizenz ist MIT.

Der Datenschutz ist eine Einstellung, keine Eigenschaft

Lokal-first ist bei Dayflow kein Automatismus, sondern das Ergebnis einer Wahl. Die Aufnahmen und die Datenbank liegen standardmäßig auf dem Mac, das stimmt. Die Analyse liegt dort nur, wenn man Ollama oder LM Studio konfiguriert. Wählt man Gemini, ChatGPT oder Claude, verlässt der Bildschirminhalt den Rechner. Das README formuliert das offen, statt es zu verschweigen, und das ist anzuerkennen. Es bedeutet aber auch, dass die Datenschutzfrage nicht mit der Installation beantwortet ist. Sie wird bei der Einrichtung entschieden, und sie kann sich später ändern, wenn jemand wegen besserer Zusammenfassungsqualität auf ein Cloud-Modell wechselt. Wer Bildschirminhalte als sensibel einstuft, muss diese Entscheidung bewusst treffen und nicht als Standardeinstellung durchlaufen lassen. Der Dateipfad ~/Library/Application Support/Dayflow/ ist in diesem Zusammenhang der Ort, an dem sich die Konsequenz der Entscheidung materialisiert.

Speicherwachstum und der Fall, in dem Dayflow das falsche Werkzeug ist

Bildschirmausschnitte über einen Arbeitstag hinweg erzeugen Daten. Das README nennt deshalb eine automatische Bereinigung: Speicherlimits lassen sich konfigurieren, ältere Aufnahmen werden dann entfernt. Das ist eine ehrliche Einschränkung, denn sie bedeutet, dass das Journal kein unbegrenztes Archiv ist, sondern ein Fenster, dessen Länge man selbst festlegt. Wer ein Jahr zurückblicken will, muss das Limit entsprechend setzen und den Platz einplanen. Zwei weitere Grenzen sind deutlicher. Erstens ist Dayflow auf macOS 14 oder neuer beschränkt. Für Windows oder Linux gibt es nach dem vorliegenden Material keinen Pfad. Zweitens ist das Werkzeug für abrechnungspflichtige Zeiterfassung ungeeignet. Es liefert rekonstruierte Aktivitätskarten, keine prüfbaren, auf die Minute genauen Buchungen, und es erfordert eine Modellanalyse, deren Ergebnis von der Qualität des gewählten Backends abhängt. Wer gegenüber einem Kunden oder einer Behörde belastbare Stundennachweise braucht, ist hier falsch. Ebenso falsch ist Dayflow für alle, die Bildschirmaufzeichnung aus Prinzip ablehnen. Die Berechtigung ist nicht optional, sie ist die Funktionsgrundlage.

Rescuetime, Toggl und der Unterschied im Ansatz

Die naheliegende Alternative ist ein Tracker, der Anwendungs- und Fensternamen protokolliert, ohne Bildinhalte zu erfassen. Solche Werkzeuge kommen ohne Bildschirmaufnahmeberechtigung aus und erzeugen deutlich weniger Daten. Der Preis ist genau die Information, die Dayflow gewinnen will. Ein solcher Tracker sieht Cursor, Chrome, YouTube oder Slack, aber nicht, was darin passiert. Er kann nicht sagen, ob die zwei Stunden in Cursor ein Feature oder eine Fehlersuche waren. Dayflow tauscht also Speicherbedarf und eine weitreichende macOS-Berechtigung gegen inhaltliche Aussagekraft. Das ist der eigentliche Unterschied, und er ist nicht kosmetisch. Wer nur wissen will, wie viel Zeit in welcher Anwendung steckt, braucht Dayflow nicht und sollte die einfachere, weniger invasive Variante wählen. Wer die inhaltliche Einordnung braucht, kommt mit der App-Namen-Variante nicht weiter.

Wartung, Updates und was die MIT-Lizenz bedeutet

Die Release-Historie ist dicht: v2.4.2 vom 9. September 2026, v2.4.0 zwei Tage zuvor, v2.2.0 Anfang des Monats. Der letzte Push liegt auf demselben Tag wie das jüngste Release. Das deutet auf aktive Entwicklung hin, sagt aber nichts über die Stabilität der einzelnen Versionen. Wer Dayflow produktiv nutzt, sollte mit häufigen Updates rechnen und vor einem Sprung auf eine neue Hauptversion prüfen, ob sich etwas an der Datenhaltung oder an der Bereinigung geändert hat. Die MIT-Lizenz ist permisiv: Nutzung, Änderung und Weitergabe sind erlaubt, sofern der Urheberrechtshinweis und der Lizenztext erhalten bleiben. Für den privaten Einsatz auf dem eigenen Mac ist das unproblematisch. Wer die App jedoch weiterverbreitet oder in ein eigenes Produkt einbettet, muss den Hinweis mitführen. Das ist eine Zusammenfassung des Lizenztextes, keine Rechtsberatung. Wer Dayflow kommerziell weitergeben will, sollte den vollständigen MIT-Text lesen und gegebenenfalls eigene Prüfung vornehmen.

Redaktionelles Fazit

Dayflow passt zu macOS-Nutzern, die ihren Arbeitstag rekonstruieren wollen, ohne Timer zu starten, und die entweder ein lokales Modell über Ollama oder LM Studio betreiben oder mit dem Datenschutzprofil eines Cloud-Anbieters einverstanden sind. Wer Windows oder Linux nutzt, keinen Zugriff auf einen LLM-Backend hat oder Bildschirminhalte grundsätzlich nicht aufzeichnen will, sollte es nicht installieren. Vor dem Einsatz ist zu prüfen, ob macOS 14 oder neuer vorhanden ist, welche der vier Analysewege tatsächlich zur Verfügung stehen, wie viel Speicherplatz die Aufnahmen belegen und was die Einstellung zur automatischen Bereinigung in ~/Library/Application Support/Dayflow/ tatsächlich löscht. Wer diese vier Punkte nicht beantworten kann, hat das Werkzeug noch nicht verstanden.

Offizielle Quellen

1. JerryZLiu/Dayflow on GitHub
2. License: MIT
3. Project website
4. README
5. Releases