یک کاربر با استفاده از یک مدل زبانی محلی (Local LLM) توانست تاریخچه مرورگر خود را به مجموعه‌ای سازمان‌یافته از بوکمارک‌ها تبدیل کند. او دو هفته تاریخچه مرورگر کروم (Chrome) را در اختیار مدل قرار داد و از آن خواست لینک‌های مفید را در قالب یک سیستم بوکمارک دسته‌بندی کند. خروجی این آزمایش ۷۵ بوکمارک بود که در پوشه‌هایی برای ابزارهای روزانه، پروژه‌های نوشتاری، مراجع فنی و موارد دیگر قرار گرفتند.
از تاریخچه مرورگر تا فایل بوکمارک
کروم تاریخچه مرور را در یک پایگاه داده (Database) محلی نگه می‌دارد که شامل عنوان صفحه، نشانی اینترنتی (URL) و سوابق بازدید است. کاربر برای دسترسی به این فایل، ابتدا صفحه chrome://version را باز کرد و مسیر پروفایل (Profile Path) را یافت. سپس کروم را بست و فایل History را در پوشه‌ای جداگانه کپی کرد تا بدون دست‌زدن به فایل اصلی روی آن کار کند.
تحلیل انجام‌شده دو هفته مرور را در بر می‌گرفت: ۴٬۶۱۷ بازدید از ۱٬۴۰۱ نشانی اینترنتی، شامل بازدیدهای تکراری از برخی صفحات. کاربر قصد داشت خروجی به شکل یک فایل HTML قابل واردکردن (Import) در مرورگر باشد و در کنار آن فهرستی توضیح دهد چرا هر لینک انتخاب شده است. این کار به او امکان می‌داد پیش از واردکردن بوکمارک‌ها، انتخاب‌ها و پوشه‌بندی را بررسی کند.
پردازش محلی با LM Studio و Qwen3.5 9B
برای این آزمایش از LM Studio و مدل Qwen3.5 9B استفاده شد. تاریخچه مرورگر شامل لینک‌های کاری، اسناد، جست‌وجوها و بخشی از فعالیت شخصی بود؛ به همین دلیل کاربر ترجیح داد داده‌ها را برای مرتب‌سازی چند پوشه به یک شرکت بزرگ فناوری نسپارد. او مدل را طوری هدایت کرد که صفحات پرتکرار، مستندات و منابع ارزشمند برای نگهداری را شناسایی کند و نتیجه را به صورت فایل HTML قابل واردکردن در کروم ارائه دهد.
خروجی شامل یک فایل CSV نیز بود که دلیل انتخاب هر لینک را توضیح می‌داد. کاربر می‌توانست پیشنهادها را در همان فایل بررسی کند و سپس آن‌ها را به مرورگر منتقل کند. یکی از پوشه‌ها با نام «Daily launchpad» یازده مقصد را گرد هم آورده بود؛ از داشبورد تحلیلی و فهرست وظایف Asana تا کانال‌های Slack و میان‌برهای ساخت مقاله یا Google Doc. این وب‌سایت‌ها متفاوت‌اند، اما همگی بخشی از جریان کاری انتشار محتوا محسوب می‌شوند.
خروجی: ۷۵ بوکمارک در پوشه‌های کاربردی
مدل همچنین پوشه‌ای برای مراجع فنی ساخت که مستندات، راهنماهای نصب، مخازن GitHub و منابع پشتیبان‌گیری NAS را در خود جای داد. به گفته کاربر، مدل به‌درستی تشخیص داده بود که این لینک‌ها باید حتی پس از پایان پژوهش فعلی نیز در دسترس بمانند. در مجموع، خروجی شامل ۷۵ بوکمارک بود و چند تصمیم آن نیاز به تغییر داشت، اما همین مجموعه سازمان‌یافته از آنچه کاربر پیش‌تر برای خود فراهم کرده بود، کامل‌تر بود.
چرا این روش بوکمارک‌های بهتری می‌سازد؟
کاربر خود را کاربر پراستفاده‌ای از بوکمارک نمی‌داند. او هنگام راه‌اندازی مرورگر معمولاً صفحاتی مانند Gmail، Google Docs، مراکز منابع، ابزارهای پیگیری وظایف و صفحه‌گسترده‌ها را اضافه می‌کند، اما با تغییر کار، بوکمارک‌ها به‌روز نمی‌شوند. برای نمونه ممکن است یک سازمان از Asana به Monday یا Trello مهاجرت کند، ولی Asana همچنان در بوکمارک‌ها باقی بماند.
به همین دلیل او بیشتر به نوار نشانی (Address Bar) تکیه می‌کند و تکمیل خودکار کروم را کافی می‌داند. تاریخچه چند هفته‌ای مرور، نقطه شروع بهتری فراهم کرد؛ مدل توانست مقصدهای پرتکرار را شناسایی کند که کاربر به بوکمارک کردنشان فکر نکرده بود. برای مثال او تقریباً هر روز به r/selfhosted و r/opensource سر می‌زند، اما عادت دارد Reddit را باز کند و آن‌ها را جست‌وجو کند. تحلیل، این صفحات را از پربازدیدترین‌ها شناسایی کرد و قرار دادنشان در یک پوشه بوکمارک منطقی‌تر از تکرار همان جست‌وجو بود.
برنامه برای خودکارسازی ماهانه
از آنجا که عادت‌های مرور کاربر مدام تغییر می‌کند، او قصد دارد این آزمایش را به یک روند تکرارشونده تبدیل کند. برنامه او ساخت یک گردش کار (Workflow) با n8n است تا هر ماه تاریخچه مرور را به مدل زبانی محلی بفرستد و مجموعه‌ای به‌روز از بوکمارک‌ها بسازد. این پروژه هنوز در حال تکمیل است و کاربر وعده داده جزئیات بیشتری را به‌زودی منتشر کند.