แอปพลิเคชัน macOS ใหม่ที่ชื่อ Dayflow ได้เกิดขึ้นเป็นทางเลือกโอเพนซอร์สแทนฟีเจอร์ Recall ที่เป็นที่ถกเถียงของ Microsoft โดยสร้างไทม์ไลน์กิจกรรมประจำวันของผู้ใช้โดยอัตโนมัติผ่านการวิเคราะห์หน้าจอด้วย AI แอปนี้บันทึกหน้าจอด้วยอัตรา 1 เฟรมต่อวินาทีและใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการสร้างสรุปทุก 15 นาที เพื่อให้ผู้ใช้เข้าใจว่าพวกเขาใช้เวลาไปกับอะไรจริงๆ
ต่างจากเครื่องมือติดตามเวลาแบบดั้งเดิมที่ต้องการการป้อนข้อมูลด้วยตนเอง Dayflow ทำงานอย่างเงียบๆ ในพื้นหลัง โดยจับภาพกิจกรรมหน้าจอและประมวลผลผ่านบริการ AI บนคลาวด์เช่น Gemini ของ Google หรือโมเดลท้องถิ่นที่ทำงานบนเครื่องของผู้ใช้ นักพัฒนาเน้นการออกแบบที่ให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัวเป็นอันดับแรก โดยให้ผู้ใช้เลือกผู้ให้บริการ AI ได้และสามารถเก็บการประมวลผลข้อมูลทั้งหมดไว้ในเครื่องหากต้องการ
ข้อมูลจำเพาะทางเทคนิค
- แพลตฟอร์ม: macOS 13.0+ เท่านั้น
- การบันทึก: จับภาพหน้าจอที่ 1 FPS เป็นช่วงๆ ละ 15 วินาที
- ช่วงเวลาการวิเคราะห์: ทุกๆ 15 นาที
- การจัดเก็บ: ลบข้อมูลอัตโนมัติหลังจาก 3 วัน
- การใช้ทรัพยากร: ขนาดแอปประมาณ 125MB, RAM ประมาณ 100MB, CPU น้อยกว่า 1%
- ตัวเลือก AI: Google Gemini (คลาวด์) หรือโมเดลในเครื่อง ( Ollama / LM Studio )
- ลิขสิทธิ์: MIT (โอเพนซอร์ส)
 |
|---|
| โลโก้ Dayflow เป็นสัญลักษณ์ของแนวทางใหม่ในการติดตามเวลาและเทคโนโลยีที่เน้นความเป็นส่วนตัว |
แอปพลิเคชันติดตามเวลาทำงานแบบมืออาชีพ
ชุมชนได้ระบุศักยภาพที่สำคัญของ Dayflow ในสถานการณ์การเรียกเก็บเงินแบบมืออาชีพ โดยเฉพาะสำหรับทนายความและที่ปรึกษาที่คิดค่าบริการตามชั่วโมง ผู้เชี่ยวชาญด้านกฎหมายมักจะเรียกเก็บเงินในช่วงเวลา 6 นาที ทำให้การติดตามเวลาที่แม่นยำมีความสำคัญต่อการเรียกคืนรายได้ ลักษณะอัตโนมัติของ Dayflow อาจช่วยจับภาพงานที่เรียกเก็บเงินได้ที่ถูกลืมไปซึ่งอาจไม่ได้รับการบันทึกไว้ เพื่อแก้ไขความท้าทายทั่วไปในบริการวิชาชีพ
อย่างไรก็ตาม ผู้ใช้บางคนแสดงความกังวลเกี่ยวกับศักยภาพในการใช้ในทางที่ผิดโดยนายจ้าง เทคโนโลยีนี้สามารถนำไปใช้เพื่อการตรวจสอบพนักงานได้อย่างง่ายดาย ซึ่งสร้างสิ่งที่บางคนอธิบายว่าเป็นเครื่องมือเฝ้าระวังในสworkplace แบบดิสโทเปีย ลักษณะการใช้งานสองแบบนี้เน้นย้ำถึงความตึงเครียดที่ยังคงมีอยู่ระหว่างการเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและการปกป้องความเป็นส่วนตัวในเทคโนโลยีที่ทำงาน
ข้อพิจารณาด้านความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัย
ผลกระทบต่อความเป็นส่วนตัวของซอฟต์แวร์บันทึกหน้าจอได้สร้างการอภิปรายอย่างมาก แม้ว่า Dayflow จะเสนอตัวเลือกการประมวลผลในเครื่อง แต่ผู้ใช้ยังคงระมัดระวังเกี่ยวกับการส่งข้อมูลที่ละเอียดอ่อนเช่นรายละเอียดธนาคารและรหัสผ่านไปยังบริการ AI บนคลาวด์ ลักษณะโอเพนซอร์สของแอปให้ความโปร่งใส แต่สมาชิกชุมชนบางคนตั้งคำถามเกี่ยวกับผลกระทบด้านความปลอดภัยของเทคโนโลยีบันทึกหน้าจอใดๆ
ผมจะไม่สบายใจที่จะส่งข้อมูลธนาคาร รหัสผ่าน และข้อมูลที่ละเอียดอ่อนอื่นๆ ที่ผมป้อนและเห็นบนหน้าจอไปยัง Gemini
นักพัฒนายอมรับความกังวลเหล่านี้โดยการให้ตัวเลือกการประมวลผลหลายแบบ รวมถึงการทำงานแบบออฟไลน์อย่างสมบูรณ์โดยใช้โมเดล AI ในเครื่อง อย่างไรก็ตาม การประมวลผลในเครื่องมาพร้อมกับการแลกเปลี่ยนในแง่ของอายุแบตเตอรี่และคุณภาพการประมวลผลเมื่อเปรียบเทียบกับโซลูชันบนคลาวด์
ความเป็นส่วนตัวและการจัดการข้อมูล
ตำแหน่งการจัดเก็บข้อมูลในเครื่อง:
- การสนับสนุนแอป:
~/Library/Application Support/Dayflow - การบันทึก:
~/Library/Application Support/Dayflow/recordings - ฐานข้อมูล:
~/Library/Application Support/Dayflow/dayflow.sqlite
ตัวเลือกการประมวลผล:
- คลาวด์ ( Gemini ): ข้อมูลจะถูกส่งไปยัง Google เพื่อวิเคราะห์
- ในเครื่อง ( Ollama/LM Studio ): ประมวลผลแบบออฟไลน์อย่างสมบูรณ์
- การเก็บรักษาข้อมูล: ลบการบันทึกโดยอัตโนมัติหลังจาก 3 วัน
ประสิทธิภาพทางเทคนิคและข้อจำกัด
ผู้ใช้รุ่นแรกรายงานประสบการณ์ที่หลากหลายกับประสิทธิภาพของแอปพลิเคชันในการตั้งค่าที่แตกต่างกัน การกำหนดค่าหลายจอภาพมีความท้าทายเป็นพิเศษ โดยแอปปัจจุบันเน้นที่จอแสดงผลที่ใช้งานอยู่แทนที่จะจับภาพหน้าจอทั้งหมดพร้อมกัน ข้อจำกัดนี้ส่งผลต่อผู้ใช้ที่ทำงานหลายอย่างพร้อมกันบนหลายจอภาพ อาจพลาดบริบทที่สำคัญจากจอแสดงผลรอง
ตัวเลือกการประมวลผล AI ในเครื่อง แม้จะเป็นมิตรกับความเป็นส่วนตัว แต่ต้องการทรัพยากรการคำนวณที่สำคัญและอาจส่งผลต่ออายุแบตเตอรี่ของแล็ปท็อป ผู้ใช้ที่มี Mac ชิป Apple Silicon รายงานว่าการประมวลผลในเครื่องทำงานได้ดีพอสมควร แต่แนะนำให้เสียบปลั๊กไฟระหว่างการใช้งานเป็นเวลานาน
การวิเคราะห์ต้นทุน ( Gemini Processing )
- โมเดลที่ใช้: Gemini 2.5 Pro
- การใช้ Token: ประมาณ 1 ล้าน input tokens ต่อชั่วโมง
- โครงสร้างต้นทุน: แพงเนื่องจากการใช้ video token
- แพ็กเกจฟรี: มีให้บริการและเพียงพอสำหรับการใช้งานรายวัน
- ตัวเลือกความเป็นส่วนตัว: การตั้งค่าโปรเจ็กต์แบบเสียเงินจะป้องกันการนำข้อมูลผู้ใช้ไปฝึกโมเดล
บริบทตลาดและการแข่งขัน
Dayflow เข้าสู่ตลาดที่มีแอปพลิเคชันผลิตภาพและติดตามเวลาหนาแน่น แข่งขันกับเครื่องมือที่มีชื่อเสียงเช่น ActivityWatch บน Linux และโซลูชันเชิงพาณิชย์ต่างๆ จุดขายที่เป็นเอกลักษณ์ของแอปอยู่ที่วิธีการอัตโนมัติรวมกับตัวเลือกการออกแบบที่ใส่ใจความเป็นส่วนตัว เพื่อแก้ไขช่องว่างที่เหลือจากเครื่องมือติดตามแบบแมนนวลและทางเลือกที่น่ากังวลด้านความเป็นส่วนตัวเช่น Microsoft Recall
แอปพลิเคชันนี้แสดงถึงแนวโน้มที่เพิ่มขึ้นต่อเครื่องมือผลิตภาพที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ทำงานในเครื่อง สะท้อนถึงความต้องการของผู้ใช้สำหรับฟีเจอร์อัจฉริยะโดยไม่ต้องประนีประนอมความเป็นส่วนตัวของข้อมูล เมื่อการทำงานระยะไกลยังคงพัฒนาต่อไป เครื่องมือดังกล่าวอาจมีความสำคัญมากขึ้นสำหรับทั้งผลิตภาพส่วนบุคคลและความรับผิดชอบทางวิชาชีพ
แผนงานการพัฒนาที่กำลังดำเนินอยู่รวมถึงฟีเจอร์เช่นแดชบอร์ดที่ปรับแต่งได้และความสามารถในการเขียนบันทึกประจำวัน ซึ่งบ่งบอกถึงความมุ่งมั่นของนักพัฒนาในการขยายเกินกว่าการติดตามเวลาพื้นฐานไปสู่การวิเคราะห์ผลิตภาพแบบครอบคลุม
อ้างอิง: Dayflow
 |
|---|
| GitHub repository ของ Dayflow แสดงให้เห็นการพัฒนาโปรเจกต์และตำแหน่งการแข่งขันในตลาดติดตามเวลา |