Sebuah aplikasi macOS baru bernama Dayflow telah muncul sebagai alternatif open-source untuk fitur kontroversial Recall milik Microsoft, yang secara otomatis membuat timeline aktivitas harian pengguna melalui analisis layar bertenaga AI. Aplikasi ini merekam layar dengan kecepatan 1 frame per detik dan menggunakan kecerdasan buatan untuk menghasilkan ringkasan setiap 15 menit, memberikan wawasan kepada pengguna tentang bagaimana mereka sebenarnya menghabiskan waktu.
Berbeda dengan alat pelacakan waktu tradisional yang memerlukan input manual, Dayflow beroperasi secara diam-diam di latar belakang, menangkap aktivitas layar dan memprosesnya melalui layanan AI berbasis cloud seperti Gemini milik Google atau model lokal yang berjalan di mesin pengguna. Developer menekankan desain yang mengutamakan privasi, memungkinkan pengguna memilih penyedia AI mereka dan menjaga semua pemrosesan data tetap lokal jika diinginkan.
Spesifikasi Teknis
- Platform: hanya macOS 13.0+
- Perekaman: tangkapan layar 1 FPS dalam potongan 15 detik
- Interval Analisis: Setiap 15 menit
- Penyimpanan: Pembersihan otomatis setelah 3 hari
- Penggunaan Sumber Daya: ukuran aplikasi ~125MB, RAM ~100MB, CPU <1%
- Opsi AI: Google Gemini (cloud) atau model lokal ( Ollama / LM Studio )
- Lisensi: MIT (sumber terbuka)
 |
|---|
| Logo Dayflow melambangkan pendekatan segar terhadap pelacakan waktu dan teknologi yang berfokus pada privasi |
Aplikasi Pelacakan Waktu Profesional
Komunitas telah mengidentifikasi potensi signifikan Dayflow dalam skenario penagihan profesional, khususnya untuk pengacara dan konsultan yang mengenakan tarif per jam. Profesional hukum sering menagih dalam kelipatan 6 menit, membuat pelacakan waktu yang akurat menjadi krusial untuk pemulihan pendapatan. Sifat otomatis Dayflow dapat membantu menangkap pekerjaan yang dapat ditagih yang terlupakan yang mungkin tidak tercatat, mengatasi tantangan umum dalam layanan profesional.
Namun, beberapa pengguna menyatakan kekhawatiran tentang potensi penyalahgunaan oleh pemberi kerja. Teknologi ini dapat dengan mudah digunakan kembali untuk pemantauan karyawan, menciptakan apa yang digambarkan beberapa orang sebagai alat pengawasan tempat kerja yang distopia. Sifat dual-use ini menyoroti ketegangan yang sedang berlangsung antara peningkatan produktivitas dan perlindungan privasi dalam teknologi tempat kerja.
Pertimbangan Privasi dan Keamanan
Implikasi privasi dari perangkat lunak perekam layar telah menghasilkan diskusi substansial. Meskipun Dayflow menawarkan opsi pemrosesan lokal, pengguna tetap berhati-hati tentang mengirim informasi sensitif seperti detail perbankan dan kata sandi ke layanan AI berbasis cloud. Sifat open-source aplikasi ini memberikan transparansi, tetapi beberapa anggota komunitas mempertanyakan implikasi keamanan dari teknologi perekam layar apa pun.
Saya tidak akan merasa nyaman mengirim info bank saya, kata sandi, dan segala macam data sensitif lainnya yang saya input dan lihat di layar saya ke Gemini.
Developer mengakui kekhawatiran ini dengan menyediakan berbagai opsi pemrosesan, termasuk operasi sepenuhnya offline menggunakan model AI lokal. Namun, pemrosesan lokal hadir dengan trade-off dalam hal daya tahan baterai dan kualitas pemrosesan dibandingkan dengan solusi berbasis cloud.
Privasi dan Penanganan Data
Lokasi Penyimpanan Lokal:
- Dukungan aplikasi:
~/Library/Application Support/Dayflow - Rekaman:
~/Library/Application Support/Dayflow/recordings - Database:
~/Library/Application Support/Dayflow/dayflow.sqlite
Opsi Pemrosesan:
- Cloud ( Gemini ): Data dikirim ke Google untuk analisis
- Lokal ( Ollama / LM Studio ): Pemrosesan offline sepenuhnya
- Retensi Data: Pembersihan otomatis rekaman selama 3 hari
Kinerja Teknis dan Keterbatasan
Pengguna awal melaporkan pengalaman yang beragam dengan kinerja aplikasi di berbagai setup. Konfigurasi multi-monitor menghadirkan tantangan khusus, dengan aplikasi saat ini berfokus pada display aktif daripada menangkap semua layar secara bersamaan. Keterbatasan ini mempengaruhi pengguna yang multitasking di beberapa monitor, berpotensi melewatkan konteks penting dari display sekunder.
Opsi pemrosesan AI lokal, meskipun ramah privasi, memerlukan sumber daya komputasi yang signifikan dan dapat mempengaruhi daya tahan baterai pada laptop. Pengguna dengan Mac Apple Silicon melaporkan bahwa pemrosesan lokal bekerja cukup baik tetapi merekomendasikan untuk tetap terhubung ke listrik selama sesi penggunaan yang diperpanjang.
Analisis Biaya ( Gemini Processing )
- Model yang Digunakan: Gemini 2.5 Pro
- Konsumsi Token: ~1 juta token input per jam
- Struktur Biaya: Mahal karena penggunaan token video
- Tier Gratis: Tersedia dan cukup untuk penggunaan harian
- Opsi Privasi: Pengaturan proyek berbayar mencegah pelatihan pada data pengguna
Konteks Pasar dan Kompetisi
Dayflow memasuki bidang yang ramai dengan aplikasi produktivitas dan pelacakan waktu, bersaing dengan alat yang sudah mapan seperti ActivityWatch di Linux dan berbagai solusi komersial. Keunggulan unik aplikasi ini terletak pada pendekatan otomatisnya yang dikombinasikan dengan pilihan desain yang sadar privasi, mengatasi celah yang ditinggalkan oleh alat pelacakan manual dan alternatif yang mengkhawatirkan privasi seperti Microsoft Recall.
Aplikasi ini mewakili tren yang berkembang menuju alat produktivitas bertenaga AI yang beroperasi secara lokal, mencerminkan permintaan pengguna untuk fitur cerdas tanpa mengorbankan privasi data. Seiring remote work terus berkembang, alat seperti ini mungkin menjadi semakin penting untuk produktivitas individu dan akuntabilitas profesional.
Roadmap pengembangan yang sedang berlangsung mencakup fitur seperti dashboard yang dapat disesuaikan dan kemampuan journaling harian, menunjukkan komitmen developer untuk berkembang melampaui pelacakan waktu dasar menjadi analisis produktivitas yang komprehensif.
Referensi: Dayflow
 |
|---|
| Repositori GitHub Dayflow menampilkan pengembangan proyek dan posisi kompetitifnya di pasar pelacakan waktu |