- फ़ोटो, वीडियो, संदेश, लोकेशन हिस्ट्री, सोशल मीडिया कंटेंट, कॉन्टैक्ट्स आदि सभी व्यक्तिगत डेटा को एक जगह इकट्ठा कर समयानुक्रम में व्यवस्थित करने वाला लोकल टाइमलाइन आर्काइव टूल
- Google Takeout, iCloud, Facebook, Twitter/X, Strava, Instagram जैसी विभिन्न सेवाओं से डेटा इम्पोर्ट कर SQLite आधारित डेटाबेस में अपने-आप व्यवस्थित करता है
- मैप·3D व्यू·कन्वर्सेशन इंटीग्रेटेड व्यू·एंटिटी रिकग्निशन जैसी विज़ुअल एक्सप्लोरेशन सुविधाएँ देता है और संदेश·फ़ोटो·लोकेशन जैसे अलग-अलग डेटा के बीच संबंधों को जोड़कर दिखाता है
- सारा डेटा क्लाउड के बजाय व्यक्तिगत PC में स्टोर होता है, इसलिए बाहरी लीक का जोखिम नहीं रहता और मूल फ़ाइलों को सीधे एक्सप्लोर किया जा सकता है
- यह व्यक्ति के जीवन को दृश्य रूप में फिर से रचने और परिवार के बीच डेटा साझा करने या डिजिटल विरासत संरक्षित करने तक फैल सकने वाला डिजिटल आत्म-इतिहास प्रोजेक्ट है
अवलोकन
- Timelinize विभिन्न व्यक्तिगत डिजिटल निशानों को एक एकीकृत टाइमलाइन में बदलने वाला लोकल डेटा इंटीग्रेशन टूल है
- यह फ़ोटो, वीडियो, बातचीत, सोशल मीडिया, लोकेशन हिस्ट्री और कॉन्टैक्ट्स को इकट्ठा कर समय, स्थान और लोगों के आधार पर फिर से व्यवस्थित करता है
- यह आप और आपके परिवार के रोज़मर्रा के जीवन का बारीक रिकॉर्ड रख सकता है, और पारंपरिक फ़ोटो लाइब्रेरी या डायरी ऐप्स की तुलना में अधिक संपूर्ण और गहरी स्टोरी एक्सप्लोरेशन संभव बनाता है
- यह ब्राउज़र में चलता है और ऑफ़लाइन भी एक्सेस किया जा सकता है
- यह पहले से इस्तेमाल हो रहे अलग-अलग ऐप्स और सेवाओं को बदले बिना, उपयोगकर्ता के काम से जुड़े सभी डेटा की स्थायी और निजी बैकअप कॉपी तैयार करता है
- Timelinize मौजूदा उपयोग वातावरण के पीछे काम करता है और उपयोगकर्ता के जीवन में बाधा डाले बिना बैकग्राउंड आर्काइव की भूमिका निभाता है
प्रमुख सुविधाएँ
- विभिन्न डेटा स्रोतों का समर्थन
- Google Takeout, Apple iCloud, Facebook, Instagram, Twitter/X, Strava आदि के GDPR डेटा export फ़ॉर्मैट को सीधे इम्पोर्ट करता है
- .zip या .tar आर्काइव को अनज़िप किए बिना भी अपने-आप पहचानकर व्यवस्थित कर देता है
- विज़ुअल एक्सप्लोरेशन इंटरफ़ेस
- टाइमलाइन व्यू: तारीख़ के अनुसार सभी डेटा आइटम एक साथ दिखाता है
- 3D मैप व्यू: लोकेशन डेटा के आधार पर समय के प्रवाह के साथ यात्रा-पथ को विज़ुअलाइज़ करता है
- बबल चार्ट: दिन के अलग-अलग समय पर सबसे अधिक छोड़े गए डेटा प्रकारों का विश्लेषण
- एंटिटी-आधारित डेटा संरचना
- व्यक्ति·पशु·संस्था जैसी इकाइयों के आधार पर डेटा संबंधों को व्यवस्थित करता है
- एक ही व्यक्ति या संगठन को अपने-आप पहचानता है और ज़रूरत पड़ने पर मैनुअल मर्ज भी किया जा सकता है
- कन्वर्सेशन इंटीग्रेशन
- अलग-अलग प्लेटफ़ॉर्म के संदेशों को एक ही Conversations व्यू में जोड़ता है
- Facebook Messenger और SMS संदेशों को एक साथ बाँधकर बातचीत का संदर्भ फिर से बनाता है
- गैलरी इंटीग्रेशन
- फ़ोटो लाइब्रेरी के अलावा संदेशों या SNS पर अपलोड की गई इमेज, memes आदि को भी साथ दिखाता है
- अलग-अलग फ़िल्टर के ज़रिए मीडिया और विषय के अनुसार एक्सप्लोर करने की सुविधा
संरचना और काम करने का तरीका
- डेटा लोकल डिस्क पर तारीख़-आधारित फ़ोल्डर संरचना में व्यवस्थित किया जाता है, जबकि metadata SQLite DB में स्टोर होता है
- HTTP API और CLI को सममित रूप से उपलब्ध कराता है, इसलिए वही कमांड वेब और कमांड लाइन दोनों पर चलाई जा सकती है
- JSON आधारित schema के ज़रिए command arguments और HTTP form fields का अपने-आप रूपांतरण होता है
- Dev Container environment उपलब्ध है, इसलिए Docker आधारित development environment सेटअप किया जा सकता है
प्रोजेक्ट दर्शन और विज़न
- प्रोजेक्ट का मुख्य लक्ष्य व्यक्तिगत डेटा का स्वायत्त संरक्षण और मुक्ति है
- केंद्रीकृत क्लाउड सेवाओं के गायब हो जाने के जोखिम को देखते हुए, इसे इस तरह डिज़ाइन किया गया है कि डेटा का प्रबंधन व्यक्ति स्वयं करे
- व्यक्ति के जीवन को मात्रात्मक रूप में विज़ुअलाइज़ कर इसे डिजिटल आत्मकथा और पारिवारिक इतिहास के रिकॉर्ड में बदला जा सकता है
- दीर्घकाल में यह अलग-अलग व्यक्तियों की टाइमलाइन को मिलाकर ‘पूरी मानवता की टाइमलाइन’ बनाने का आदर्श भी प्रस्तुत करता है
विकास और इंस्टॉलेशन
- Linux/macOS/Windows के लिए नवीनतम रिलीज़ डाउनलोड की जा सकती है
- VSCode + Docker environment में Dev Container के साथ development किया जा सकता है
- प्रोजेक्ट AGPL लाइसेंस के तहत वितरित किया जाता है, जो व्यावसायिक पुनर्पैकेजिंग को सीमित करता है
प्रोजेक्ट का इतिहास
- 2013 में व्यक्तिगत प्रोजेक्ट ‘Photobak’ के रूप में शुरू होकर यह Google Photos, Facebook और Twitter बैकअप टूल तक विस्तारित हुआ
- बाद में multi-user support, लोकेशन डेटा इंटीग्रेशन आदि के साथ विकसित होकर आज के Timelinize रूप तक पहुँचा
- इसके निर्माता Caddy server के डेवलपर भी हैं, और यह प्रोजेक्ट व्यक्तिगत डेटा संप्रभुता के लिए एक दीर्घकालिक प्रयोग के रूप में जारी है
1 टिप्पणियां
Hacker News राय
मुझे लगता है यह एक बेहतरीन सेवा है, लेकिन मैं चाहता हूँ कि यह और ज़्यादा विस्तृत होकर Nextcloud और Zotero तक को replace कर सके, ताकि मैं जो भी documents और books जोड़ूँ, खोलूँ या modify करूँ, जो भी notes लिखूँ, और जो browser tabs खोलूँ, copy/paste करूँ, यहाँ तक कि key presses भी record हों, और "दो हफ्ते पहले आज के दिन मैंने क्या किया था?" जैसे सवालों का तुरंत जवाब मिल सके। यह सब searchable होना चाहिए और ज़रूर self-hosted भी होना चाहिए। मेरा मतलब इसे surveillance software बनाना नहीं है। Obsidian में manual link system इस्तेमाल करने वाले लोगों को देखकर लगता है कि समय का perspective ज़्यादा महत्वपूर्ण है। अगर मैं आज Wikipedia पर कुछ खोजता हूँ, तो बहुत संभावना है कि इसी समय मैं मिलती-जुलती जानकारी भी ढूँढ रहा हूँ या उससे जुड़ा काम कर रहा हूँ, और यही बात इसे काफ़ी meaningful बनाती है
मुझे याद है Microsoft के पास पहले ऐसा कोई product था जो यह recall करने में मदद करता था कि मैं किस काम में लगा हुआ था
मैं ठीक-ठीक URL नहीं ढूँढ पा रहा, लेकिन याद आ रहा है कि किसी ने ऐसा computing system idea दिया था जिसमें सारे objects सिर्फ़ समय-आधारित रूप में मौजूद होते हैं, और बाकी सब सिर्फ़ filters के ज़रिए access होता है। इसे फिर से ढूँढना चाहूँगा
Nextcloud, Zotero replacement, सभी notes store करना, browser tabs, clipboard, यहाँ तक कि key input तक record करना — यह सब long term में वाकई उपयोगी लग सकता है। लेकिन browser tabs, key input वगैरह तक जाना मुझे कुछ ज़्यादा ही detailed लगता है। मुझे उस स्तर तक ज़रूरत नहीं लगती, लेकिन data के ज़रिए अपनी ज़िंदगी को record और समझने की कोशिश ज़रूरी है, और यह app भी ऐसी ही समस्या-चेतना से शुरू हुआ है
mholt web server Caddy बनाने के लिए जाने जाते हैं, इसलिए Timelinize में मेरी दिलचस्पी और बढ़ गई
पिछले 10 सालों से मुझे ठीक ऐसा ही product चाहिए था, इसलिए मैं हर 2~3 मिनट में GPS data record करता आया हूँ। यह काफ़ी दिलचस्प लग रहा है
Timelinize एक entity-aware system है, इसलिए coordinate data न होने पर भी यह entity के हिसाब से समय में पास-पास की जानकारी map पर दिखा सकता है। इससे एहसास होता है कि Google Android/Chrome/Gmail/Maps/Timeline के आधार पर मेरे कितने data points जोड़ सकता है। मैं जानना चाहता हूँ कि weather data का वास्तव में कैसे उपयोग करने वाले हैं, जैसे क्या location वाले entities को historical weather data से जोड़ने का विचार है
मुझे यह idea सच में बहुत पसंद है, लेकिन अगर हर बार data जोड़ने के लिए Google Takeout चलाना पड़े तो यह बहुत झंझट वाला है। अगर real-time updates हों तो यह सचमुच killer app बन सकता है, यही अफ़सोस है
Google Photos data source docs
मुझे इस सेवा में बहुत दिलचस्पी है, (और Caddy के लिए भी धन्यवाद)
मैं जानना चाहता हूँ कि data updates/modifications को कैसे handle किया जाता है। जब semi-structured data import किया जाता है और उदाहरण के लिए "jog" event को "light run" और "intense walk" में subdivide किया जाता है और वह पुराने data पर भी retroactively लागू होता है, तब data को duplicate import करना पड़ता है। FAQ में सिर्फ़ additive import का ज़िक्र है, लेकिन data structure लगातार बदलती रहने वाली स्थिति में मैं SQL updates से जूझना नहीं चाहता, इसलिए अभी plain text और git से version control कर रहा हूँ। इससे व्यक्ति data में होने वाले बदलावों को time-travel की तरह follow कर सकता है, जो अच्छा लगता है
advanced import options में item uniqueness और duplicate detection specify की जा सकती है। duplicate handling का तरीका भी आप खुद चुन सकते हैं। default रूप से duplicates skip होते हैं, लेकिन update भी किया जा सकता है, और किस value को प्राथमिकता देनी है यह भी तय किया जा सकता है। हालाँकि update एक UPDATE query होती है, इसलिए इसे undo नहीं किया जा सकता। हमने purely additive schema भी experiment करके देखा था, लेकिन complexity, error risk और धीमी browsing performance जैसी व्यावहारिक समस्याओं के कारण यह मुश्किल था। फिर भी, timeline को समय के साथ बदलते हुए पीछे जाकर देखने की संभावना पर हम सोच रहे हैं
यह सेवा financial records (जैसे bank data) और local LLM के साथ जुड़ जाए तो परफ़ेक्ट होगी।
इसे ठीक कैसे इस्तेमाल किया जाएगा यह पक्का नहीं, लेकिन message history, location info आदि के आधार पर card transactions का analysis करके उन्हें budget categories में बाँटा जा सकता है और तरह-तरह की statistics दिखाई जा सकती हैं।
अगर Tesla जैसी cloud-connected car हो, तो business/personal mileage, expenses आदि अपने-आप classify होकर tax purposes के लिए भी मददगार हो सकते हैं।
यह अभी तक न किए गए local experience recommendations और time management में भी उपयोगी लग सकता है
ledger.txt(plaintextaccounting.org), g-cal integration, और Home Assistant — ये सब काफ़ी मिलती-जुलती दिशा में इकट्ठे हो रहे हैं
मैं भी ऐसी बातें बहुत अक्सर सुनता हूँ, और financial info तथा LLM integration को लेकर बहुत उत्साहित हूँ। यह वास्तव में दिलचस्प और उपयोगी है, और personal data protection के लिहाज़ से personal assistant की तरह भी काम आ सकता है
project शानदार है। अगर timelinize नाम पसंद न हो तो क्या कभी किसी Latin नाम पर विचार किया गया, जैसे Temperi जैसा कोई candidate?
और अच्छा होगा अगर FindPenguins का support भी हो, क्योंकि उसमें GPS, photos, text जैसी तरह-तरह की data होती है
हाल में location history tools का लगातार ज़्यादा closed होते जाना मुझे निराश कर रहा था, और यह project data पर असली ownership वापस पाने की दिशा में एक महत्वपूर्ण प्रगति लगता है। मैं इसे ज़रूर आज़माऊँगा
यह सच में बहुत शानदार दिखता है और ऐसी सेवा लगती है जिसे मैं अनजाने में हमेशा चाहता था।
कुछ ideas हैं
privacy sensitivity बहुत अधिक है, इसलिए जहाँ तक संभव हो इसे घर पर Wireguard या Tailscale जैसे VPN के पीछे खुद self-host करना चाहिए, और आदर्श रूप से Ente.io जैसी E2E encrypted application होनी चाहिए
index और storage backend को अलग किया जा सके ताकि photos जैसी चीज़ें पहले से मौजूद जगहों (Immich, Ente.io आदि) में रहें और duplicate storage से बचा जा सके। Timelinize हर तरह के data को replace नहीं कर सकता, इसलिए मैं हर data type के लिए best specialized app के साथ इसे parallel में इस्तेमाल करना चाहूँगा
Polarsteps travel history import और Signal backup support भी हो तो बहुत बेहतर होगा
Signal backup tool GitHub