Maintainer of this skill?
Automated security scan — not a certification.
A local-first AI desktop planning assistant that turns goals into executable time.
# Add to your Claude Code skills
git clone https://github.com/PaulineWang183/daytraceLast scanned: 9/7/2026
{
"issues": [],
"status": "PASSED",
"scannedAt": "2026-09-07T08:57:44.085Z",
"npmAuditRan": true,
"pipAuditRan": false,
"promptInjectionRan": true
}See how daytrace compares with popular alternatives.
daytrace is an open-source ai agents skill for AI coding assistants such as Claude Code, Codex CLI, and ChatGPT, built by PaulineWang183. A local-first AI desktop planning assistant that turns goals into executable time. It has 107 GitHub stars.
Yes. daytrace passed SkillsLLM's automated security scan — a dependency vulnerability audit plus prompt-injection heuristics — with no high-severity issues. You can read the full report in the Security Report section on this page.
Clone the repository with "git clone https://github.com/PaulineWang183/daytrace" and add it to your Claude Code skills directory (see the Installation section above).
daytrace is primarily written in Python. It is open-source under PaulineWang183 on GitHub, so you can review or fork the full source.
Yes. SkillsLLM lists many other AI Agents skills you can browse and compare side by side. Open the AI Agents category from the badge at the top of this page, or use the Related Skills and comparison links further down to weigh daytrace against similar tools.
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⚠️ Third-Party Software Notice
This skill is third-party open-source software developed and hosted independently on GitHub. SkillsLLM is an informational directory and does not control or maintain the underlying repository.
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Automated security scan — not a certification.
不只是记录日程，而是理解你的目标、安排你的时间，并在计划变化后陪你继续走下去。
Daytrace 是一款面向学生与知识工作者的本地优先 AI 桌面时间规划助手。
当用户说“我三天后有产品面试”“12 月底要考研”“今晚想跑步”，Daytrace 不会只创建一个日历事件。它会结合已有日程、长期目标、个人节奏与执行反馈，给出真正可执行的安排；对于涉及取舍的复杂规划，会先生成方案并在写入前进行冲突校验。
当前为 macOS（Apple Silicon）版。AI 功能使用用户自行配置的 OpenAI 兼容模型服务，日程与个人数据保存在本机。
在同一个桌面看板中查看周历、今日安排、长期计划进度与 AI 对话。
许多日程 App 依赖用户手动填写：任务是什么、几点开始、持续多久、是否提醒，都需要自己决定。更难的是，计划往往会被临时会议、拖延或任务延期打断，传统日历只能记录变化，无法帮助用户重新安排，使用户在计划被打乱时无力完成。
Daytrace 想解决的不是“如何记下一件事”，而是：
用户无需填写复杂表单，可以直接表达：
“今天下午三点有面试，提前半小时提醒我。”
Daytrace 会识别日程、时间和提醒要求，并记录到日历中。若用户只说“今晚想跑步”，系统会先读取当天空闲时间，生成合适的安排建议，而不是随意占用时间。
用户只需表达目标，小精灵会结合已有日程给出当天的安排。
对于考研、求职、面试准备和项目截止这类任务，Daytrace 会先进行必要摸底：截止时间、当前进度、可投入时间、主要难点与已有安排。
随后，它会先给出阶段路线，再逐步拆分为当前阶段任务、近期专注块和日历安排。例如，考研不会被一次排满数月日历，而是先确认基础、强化、真题与冲刺的阶段目标，再按真实执行情况推进，打造成能够陪伴用户前进的助理。
Daytrace 不把计划当作一次性输出：
目标与日程输入
↓
AI 理解任务、读取空闲时间与个人节奏
↓
生成近期可执行安排
↓
提醒执行、每日复盘与进度更新
↓
发现冲突、延期或截止风险后动态调整
用户可以通过“已完成、完成一部分、今天没做”等反馈告诉系统实际进度，系统据此更新长期计划并提示截止风险。
复盘只聚焦专注块与关联目标，让真实执行情况重新进入规划。
| 普通日历 / Todo 工具 | Daytrace |
|---|---|
| 用户自己拆任务、找时间、排优先级 | AI 结合目标、日程与偏好生成安排 |
| 日程是孤立记录 | 专注块关联长期目标、阶段与子任务 |
| 临时变化后需要手动调整 | 根据冲突、进度和截止风险动态规划 |
| 计划写入后少有后续跟进 | 通过提醒与复盘持续维护执行节奏 |
| 无法记录用户偏好 | 从使用与反馈中逐步理解用户，并允许控制偏好 |
Electron 桌面端
├─ 主看板 · 悬浮小精灵 · 快速对话
▼
本机 Flask 服务
├─ Function Calling Agent Loop
├─ 日程 / 长期计划 / 复盘 / 记忆领域服务
└─ 随机本地端口与访问令牌
├───────────────────────┬───────────────────────┐
▼ ▼ ▼
SQLite macOS 钥匙串 OpenAI 兼容模型 API
本地用户数据 加密保存 API Key 用户自行配置
技术栈：Electron、Flask、SQLite、PyInstaller、OpenAI-compatible Function Calling。
项目围绕日常记录、提醒、冲突处理、长期目标拆解、复盘重排和用户确认建立了黄金案例与自动化测试，验证 Agent 是否走对工具和数据链路，而不只检查回复文案是否“看起来合理”。
环境：macOS、Python 3.10+、Node.js 18+。
git clone https://github.com/wl18705440898-cyber/daytrace.git
cd daytrace
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
cd electron
npm ci
npm start
Electron 会自动启动本机 Flask 服务，正常使用时不需要手动运行 server.py。首次启动后，在右上角 ⚙ 填写模型配置；在 ◉ 我的节奏 中设置可安排时段、默认提醒和每日复盘时间。
PYTHONPYCACHEPREFIX=/private/tmp/daytrace-pycache \
./venv/bin/python -m unittest discover -s tests -v
测试使用临时 SQLite 与模拟模型调用，不读取个人日程，也不消耗 API 额度。
cd electron
npm run dist
产物位于 electron/dist/。构建不会包含 API Key 或本地数据库。当前未签名 DMG 仅用于内测；面向普通用户公开分发前，需要完成 Apple Developer 签名与公证。