La mayoría de los rastreadores de tiempo responden a una pregunta que nadie hizo: qué aplicación estaba abierta. Dos horas en Cursor pueden significar publicar una funcionalidad, depurar la autenticación, revisar un PR o perderse en la configuración, y un diario basado en títulos de ventanas no puede distinguir esos casos. La versión honesta del mismo registro, escrita a mano o iniciada con temporizadores, fracasa porque depende de la memoria y la disciplina.
Dayflow, lanzado como proyecto de Show HN con el lema «un registro git de tu día», elimina al humano del paso de grabación. Observa la pantalla en fragmentos ligeros, los envía a la IA elegida por el usuario y reconstruye el día como tarjetas de actividad ordenadas en una línea de tiempo, con resúmenes contextuales de lo que realmente se hizo. A partir de esa línea de tiempo redacta actualizaciones para el standup con una cuadrícula de actividad al estilo de GitHub, los aspectos destacados de ayer, las prioridades y los bloqueos de hoy, y añade una revisión semanal, seguimiento de distracciones, una interfaz de chat sobre el diario y exportación a Markdown.
El diseño de privacidad es lo que hace tolerable un grabador de pantalla. Las grabaciones, la línea de tiempo y la base de datos permanecen en el Mac de forma predeterminada; el usuario decide si el análisis se ejecuta en modelos locales mediante Ollama o LM Studio o se envía a un proveedor en la nube a través de su propia clave o CLI, y los límites de almacenamiento purgan automáticamente las grabaciones antiguas. La app es de código abierto bajo MIT y se instala con brew install --cask dayflow.
El Show HN de septiembre de 2025 obtuvo 480 puntos y 130 comentarios en Hacker News. Cuando este lote catalogó el proyecto, el repositorio mostraba 7.000 estrellas, 424 forks y 1.667 commits, con versiones para macOS 14 y posteriores.
Convertir el diario en un subproducto de la observación y dejar que la IA nombre las actividades
El contenido de la pantalla es la verdad de referencia del trabajo, mientras que los nombres de las apps no lo son: los píxeles muestran si una sesión de Cursor publicó una funcionalidad o depuró la autenticación, así que la IA lee el contexto, no los títulos de las ventanas.
La captura es automática, así que el diario queda completo sin disciplina; nadie tiene que iniciar un temporizador, cambiar de tarea ni escribir nada.
El almacenamiento local-first con una canalización opcional de modelos locales responde a la objeción de privacidad que normalmente mata los productos de grabación de pantalla.
La capa de resumen llega al usuario donde ya está: un borrador de standup, una revisión semanal y un chat consultable reemplazan el trabajo de memoria sin añadir nuevos hábitos.
Elegir el proveedor de IA convierte privacidad, coste y calidad en un único control en manos del usuario en lugar de un bloqueo del proveedor.
Para el comportamiento que necesita un registro continuo y honesto, deja de pedirle al usuario que lo anote: captura la evidencia de forma pasiva, resúmela con IA y haz que la privacidad sea la opción predeterminada.
El hilo de lanzamiento de septiembre de 2025 en Hacker News obtuvo 480 puntos y 130 comentarios, y para el catálogo de septiembre de 2026 el repositorio de Dayflow había crecido hasta 7.000 estrellas, 424 forks y 1.667 commits. El proyecto se distribuye como app para macOS con una cask de Homebrew y sigue bajo licencia MIT y local-first, con el flujo de trabajo declarado de capturar fragmentos de pantalla, analizarlos con un proveedor de IA elegido y exportar la línea de tiempo resultante como Markdown para actualizaciones de estado, notas para clientes y revisiones personales.
CONSULTA LAS PRUEBAS
Las fuentes
- Show HN: Dayflow – A git log for your day Hacker News · news.ycombinator.com ·
- JerryZLiu/Dayflow – The automatic work journal/time tracker GitHub · github.com