Dayflow transforme l’activité à l’écran en un journal git automatique de votre journée, résumé par IA

La plupart des outils de suivi du temps répondent à une question que personne ne pose : quelle application était ouverte. Deux heures dans Cursor peuvent signifier livrer une fonctionnalité, déboguer l’authentification, relire une PR ou se perdre dans la configuration, et un journal fondé sur les titres de fenêtres ne sait pas les distinguer. La version honnête du même relevé, écrite à la main ou lancée avec des minuteurs, échoue parce qu’elle dépend de la mémoire et de la discipline.

Dayflow, lancé comme projet Show HN sous le slogan « un journal git pour votre journée », retire l’humain de l’étape d’enregistrement. Il observe l’écran par courts extraits légers, les envoie à l’IA choisie par l’utilisateur et reconstitue la journée sous forme de fiches d’activité disposées dans une chronologie, avec des résumés contextuels de ce qui a réellement été fait. À partir de cette chronologie, il rédige des mises à jour de standup avec une grille d’activité façon GitHub, les faits marquants de la veille, les priorités et blocages du jour, et il ajoute un bilan hebdomadaire, un suivi des distractions, une interface de discussion sur le journal et une exportation Markdown.

C’est la conception de la confidentialité qui rend un enregistreur d’écran tolérable. Les enregistrements, la chronologie et la base de données restent sur le Mac par défaut ; l’utilisateur décide si l’analyse s’exécute sur des modèles locaux via Ollama ou LM Studio, ou passe par un fournisseur cloud avec sa propre clé ou son propre CLI, et des limites de stockage purgent automatiquement les anciens enregistrements. L’application est open source sous licence MIT et s’installe avec brew install --cask dayflow.

Le Show HN de septembre 2025 a recueilli 480 points et 130 commentaires sur Hacker News. Au moment où ce lot a catalogué le projet, le dépôt affichait 7 000 étoiles, 424 forks et 1 667 commits, avec des versions pour macOS 14 et ultérieur.

Faire du journal un sous-produit de l’observation, puis laisser l’IA nommer les activités

Le contenu de l’écran est la vérité de terrain du travail, contrairement aux noms d’applications : les pixels montrent si une session Cursor a livré une fonctionnalité ou débogué l’authentification, si bien que l’IA lit le contexte, pas les titres de fenêtres.

La capture est automatique, donc le journal est complet sans discipline ; personne n’a à lancer un minuteur, changer de tâche ni rien écrire.

Le stockage local d’abord avec un pipeline de modèles locaux en option répond à l’objection de confidentialité qui tue habituellement les produits d’enregistrement d’écran.

La couche de résumé rejoint les utilisateurs là où ils sont déjà : un brouillon de standup, un bilan hebdomadaire et une discussion consultable remplacent le travail de mémoire sans ajouter de nouvelles habitudes.

Le choix du fournisseur d’IA transforme confidentialité, coût et qualité en un seul réglage contrôlé par l’utilisateur, au lieu d’un verrouillage propriétaire.

Pour un comportement qui exige un enregistrement continu honnête, cessez de demander à l’utilisateur de le consigner : capturez passivement les preuves, résumez-les avec l’IA et faites de la confidentialité le réglage par défaut.

Le fil de lancement de septembre 2025 sur Hacker News a obtenu 480 points et 130 commentaires, et au moment du catalogue de septembre 2026, le dépôt Dayflow avait atteint 7 000 étoiles, 424 forks et 1 667 commits. Le projet est distribué comme application macOS avec un cask Homebrew et reste sous licence MIT et local d’abord, avec le flux de travail annoncé consistant à capturer des extraits d’écran, les analyser avec un fournisseur d’IA choisi et exporter la chronologie obtenue en Markdown pour les mises à jour de statut, les notes clients et les bilans personnels.