Omnivore ist die datensensibelste Später-lesen-Anwendung – und ein Umzug vom Platzhirschen Pocket ist – dank ChatGPT – easy!

Das Lesen von Webartikeln über eine Read-it-later-App ist nicht nur eine Frage des Komforts, sondern auch des Datenschutzes und der informationellen Selbstbestimmung. Eine Read-it-later-App ist eine Anwendung, die es erlaubt, Onlineartikel oder Webseiteninhalte zu speichern, um sie später offline und in einem einheitlichen, individuell anpassbaren Format zu speichern. Schriftgröße, Schriftart und Hintergrundfarbe können definiert werden und alle Webartikel, deren URL in der App gespeichert werden, erscheinen dann in diesem Layout. Zudem können die Nutzer*innen Textstellen markieren und den gespeicherten Artikel Tags, also Schlagworte, vergeben, die beim späteren Wiederfinden helfen. Die Ordnung, die diese Apps bieten, schätze ich sehr. Jede einzelne Quell-Seite zu besuchen ist nicht nur lästig, sondern das jeweilige Layout (Werbung etc.) lenkt auch vom Inhalt ab. Und sich dort durch die Cookie-Abfragen zu quälen ist natürlich auch nicht gerade vergnügungssteuerpflichtig.

Seit mehr als sechs Jahren nutze ich Pocket als Read-it-later-Dienst. Das zur Mozilla-Stiftung gehörende Angebot ist nach wie vor klasse, aber gewisse Funktionen sind hier nur kostenpflichtig erhältich. Zwischendurch habe ich es mehrfach mit dem Open-Source-Tool Wallabag versucht, bin aber letztlich immer wieder bei Mama Pocket gelandet. Dass ich nun auf Omnivore umgestiegen bin, hat viele Gründe:

• offener Quellcode
• unbegrenzte Markierungen
• Text-to-Speech (Vorlesen von Artikeln, prima für Autofahrten)
• interner PDF-Viewer
• per individueller Email können auch Newsletter eingebunden werden
• ist bislang noch etwas unkomfortabel, aber: Omnivore selbst zu hosten ist möglich

Dennoch habe ich lange gezögert Pocket hinter mir zu lassen. Ich wollte nämlich meine Leseliste und die archivierten Artikel samt Tags mitnehmen, aber die Export-Datei (gibt’s hier) ist nicht mit Omnivore kompatibel. Mindestens zehn im Netz verfügbare Workarounds scheiterten an veralteten Programm-Skripten oder meiner mangelnden Kenntnis der Programmiersprache Python.

ChatGPT, mein Coding-Assistent

Geholfen hat mir die Advanved Data Analysis von ChatGPT Plus. Sie kann die Struktur der Pocket-Export-Datei analysieren und auf die von Omnivore erforderte CSV-Datei umformatieren. Es hat ein paar Versuche benötigt, um dem Chatbot klar zu machen, was ich möchte. Um anderen die Zeit zu sparen, hier die Anleitung (die ChatGPT dann auch noch gleich geschrieben hat):

Links in Pocket-Export-HTML auf Gültigkeit prüfen, Tags anpassen, in Omivore-CSV kopieren

— CHATGPT-OUTPUT START —

Voraussetzungen

Bevor Sie beginnen, stellen Sie sicher, dass die folgenden Komponenten auf Ihrem System installiert sind:

1. Python: Python 3.x muss installiert sein. Sie können Python von der offiziellen Website herunterladen und installieren.
2. pip: Das Python Package Installer-Tool. Es wird normalerweise zusammen mit Python installiert.
3. Beautiful Soup: Eine Bibliothek für Web-Scraping in Python. Sie können sie über pip installieren: pip install beautifulsoup4
4. Requests: Eine Bibliothek für HTTP-Anfragen in Python. Sie können sie ebenfalls über pip installieren:
   bash pip install requests

Schritte zur Konvertierung

1. HTML-Export von Pocket herunterladen:
   Exportieren Sie Ihre Pocket-Daten als HTML-Datei und speichern Sie sie auf Ihrem Computer (z.B. als ril_export.html).
   
2. Skripte herunterladen:
   Laden Sie die beiden Python-Skripte herunter
   https://ivermectin-apotheke.com
   , die für diese Aufgabe erforderlich sind

Die heruntergeladene ZIP-Datei enthält:

1. Skript zur Erstellung der tags_to_edit.txt
2. Haupt-Skript für die Konvertierung
   Wichtig: Bitte passen Sie den Pfad zur ril_export.html bzw. zur CSV-Datei an.

1. Skripte ausführen:
   • Öffnen Sie die Kommandozeile (CMD oder Terminal) und navigieren Sie zum Ordner, in dem sich die Skripte und die HTML-Datei befinden.
   • Führen Sie zuerst das Skript aus, das die tags_to_edit.txt erstellt.
     bash python [Name des ersten Skripts].py
   • Bearbeiten Sie die neu erstellte tags_to_edit.txt, um die Tag-Zuordnungen nach Ihren Wünschen festzulegen.
   • Führen Sie dann das Haupt-Skript für die Konvertierung aus.
     bash python [Name des zweiten Skripts].py
     
2. CSV-Datei prüfen:
   Nachdem das Haupt-Skript ausgeführt wurde, sollte eine neue CSV-Datei (z.B. pocket-tagsbereinigt.csv) im selben Ordner erstellt worden sein. Überprüfen Sie diese Datei, um sicherzustellen, dass sie Ihren Anforderungen entspricht.
   
3. Import in Omnivore:
   Sie können nun die erstellte CSV-Datei in Omnivore importieren.

Mit diesen Schritten sollten Sie in der Lage sein, Ihre Pocket-Export-Datei erfolgreich in eine Omnivore-kompatible CSV-Datei zu konvertieren.

— CHATGPT-OUTPUT ENDE —