你有沒有這種經驗？看到好文章就習慣性地往 Instapaper 丟，心裡想著「晚點再讀」。結果幾個月過去了，你的收藏資料夾堆積了幾百篇甚至上千篇文章，裡面混雜著職涯發展、理財心得、技術教學，還有隨手存下的新聞。
對於長期使用 Instapaper 等「稍後閱讀」工具的使用者來說，書籤堆積是一個常見的現象。當想要深入研究特定主題時，必須在大量無關連結中翻找。然而，預先手動標記或分類這些內容往往效率低下，極其耗時。
（圖片來源：作者／部分由 AI 技術生成）
本文將介紹如何利用開源工具 Carrot2，將您的 Instapaper 導出資料自動分組成主題類別。
什麼是 Carrot2？
Carrot2 是一個專門為文件聚類（Document Clustering）設計的開源工具。聽起來很學術，但簡單來說：
你把一堆亂七八糟的文章資料（如 Instapaper 的文章標題與摘要）交給它，Carrot2 會識別其中的相似性，找出其中的共通點，然後把性質接近的文章湊成一堆，並為這些組別生成簡潔的標題。
它的運作邏輯與傳統的資料夾分類不同，Carrot2 是透過演算法「發現」數據中的模式，這對於釐清龐雜閱讀清單中的主題分佈非常有幫助。最棒的是：這是一個無需程式背景（No-code）的解決方案，也不需要懂什麼複雜的機器學習。 只要上傳檔案，按個鈕，它就能協助您快速釐清數位閱讀清單的結構，並畫出一張精美的視覺化地圖。
並且，它具備以下特點：
- 完全免費且開源。
- 基於瀏覽器運作：無需複雜的指令行操作。
- 專業設計：由專門研究文件組織的學者開發。
- 支援本地執行：確保資料隱私不外洩。
為什麼這將革新你的閱讀習慣？
透過 Carrot2 分析你的 Instapaper 閱讀清單，可以帶來以下優勢：
- 快速概覽：一目了然哪些主題佔據了您的閱讀習慣。
- 高效瀏覽：想鑽研某個主題？無需滾動查找，直接點擊分類，直接定位相關連結。
- 發現隱藏模式：演算法可能會幫你找出連你自己都沒發現的興趣關聯。
- 節省時間：由演算法代勞，把原本需要耗費數小時的手動分類，縮短到只要 5 分鐘。
實作流程
1. 準備你的書籤資料
首先，需要將 Instapaper 中的書籤導出為結構化格式（CSV 或 JSON）。建議使用 Instapaper Scraper 工具。
