obsidian-clipper

制作経緯

Pocket や Omnivore のような "Read It Later" は便利な一方で、サービス終了やロックインのリスクがつきまといます。保存した記事が手元のナレッジベースから切り離されてしまうのが、ずっと引っかかっていました。

obsidian-clipper は「あとで読む」を自分の Obsidian Vault に閉じた形で実現するための最小レイヤーです。Vault はすでに Remotely Save 経由で Cloudflare R2 に同期している。であれば、そこに 1 タップで本文 + 要約付きの Markdown を流し込む薄い Worker を 1 枚足せば済む、という発想から始めました。インフラは Cloudflare の無料枠に収め、ベンダーロックインも回避しています。

概要

iOS ショートカット / Mac の共有シート / Chrome ブックマークレット / curl のいずれからでも、POST /clip に URL を投げるだけで動きます。Worker は Jina Reader で本文を Markdown 化し、Workers AI または Anthropic Claude で 3〜5 文の日本語要約を付け、created / source_url / tags / summary を含む Dataview フレンドリーな frontmatter 付きノートとして R2 の Inbox/ に保存します。

Obsidian 側は普段どおりの Remotely Save 同期で取り込むだけ。即時反映ではなく「次に Obsidian を開いたら来ている」体験に割り切っているのが特徴です。Worker 本体は src/index.ts のおよそ 400 行のシングルファイルで、読みきれるサイズに収めています。

技術選定

• Cloudflare Workers + Hono — エッジ実行 (V8 isolate) を前提に、bearerAuth / cors ミドルウェアで認証と CORS を最小コードで構成。
• R2 — Remotely Save がすでに使っている Vault バケットに相乗りし、新しいストレージを増やさない。
• 要約は 2 プロバイダ切替 — 既定は Workers AI (Llama 3.1 8B)、品質が要るときは SUMMARY_PROVIDER で Anthropic Claude Haiku 4.5 に切替。Anthropic 経路が失敗したら Workers AI へ 1 回だけ自動フォールバックする。
• 本文抽出は Jina Reader に委譲 — SPA や動的サイトでもそれなりに動く。JINA_API_KEY を入れれば rate limit が緩む。
• Bun + Wrangler 4 + TypeScript strict — 開発・デプロイ・Secrets 管理を Wrangler に一本化。

設計の肝は「失敗してもクリップは成功扱い」という方針です。本文取得や要約が落ちても 200 を返し、最低限 URL とユーザーのメモだけは必ず保存される構造にしています。

学び

• 失敗ポリシーの単純化が効いた。 外部依存 (Jina / LLM) をすべて best-effort 扱いにし、コアの「URL を保存する」だけは絶対に落とさない設計にしたことで、運用中の一時的なエラーがユーザー体験を壊さなくなった。
• サプライチェーン保護を install 段階で。 npm パッケージは公開直後にマルウェアが紛れ込むことがあるため、bunfig.toml / .npmrc で公開 7 日未満のバージョンをブロックする age gate を導入。lockfile コミット + frozen install + Dependabot + gitleaks の多層防御に寄せた。
• 残った制約を正直に TODO 化した。 タイムスタンプの JST ハードコード、paywall / SPA に弱い本文抽出、テスト未導入といった割り切りは、設計指針付きで HANDOFF.md に集約してある。

今後の方向性

ロードマップは HANDOFF.md にまとめています。主な候補は、URL 重複検知 (Inbox/.index/urls.json ベース)、Jina 障害時の Browser Rendering フォールバック、LLM によるタグ自動付与、Slack / Discord への失敗通知 webhook、vitest によるテスト導入、Workers Logpush での観測性向上。機能追加の際は docs/adr/ に ADR を書いてから着手する方針です。

本サイト側では、実運用での要約品質比較 (Workers AI と Claude Haiku の使い分け) を別途記事として深掘りしたいと考えています。