smaugでTwitter/Xブックマークを自動アーカイブする：Markdownで永続保存するセルフホストツール導入ガイド

2026年1月5日

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お疲れ様です！IT業界で働くアライグマです！

「Twitterでブックマークした技術記事、後で読もうと思っていたのにAPIの仕様変更で消えてしまった」「気になる投稿を保存していたのに、アカウント凍結で全部見れなくなった」――こんな経験はありませんか？

プラットフォーム依存のブックマーク管理は、データの永続性という観点で大きなリスクを抱えています。smaugは、ドラゴンが宝を集めるように、あなたがブックマークした価値ある情報をMarkdown形式で自動アーカイブし、ローカルに永続保存するセルフホストツールです。

本記事では、smaugの導入から自動アーカイブの設定まで、実践的な手順を解説します。

smaugの概要とブックマーク管理の課題

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smaugは、Twitter/Xのブックマークを自動的にMarkdown形式でアーカイブするオープンソースツールです。GitHub リポジトリで公開されており、JavaScriptで実装されています。

なぜブックマーク管理が重要なのか

技術者にとって、SNSで見つけた技術記事やノウハウは貴重な情報源です。しかし、以下のリスクにさらされています。

プラットフォームの仕様変更：API制限やUI変更でアクセスできなくなる
アカウントリスク：投稿者のアカウント削除・凍結で投稿が消失
サービス終了リスク：プラットフォーム自体のサービス終了可能性

「技術ブログ運営でエンジニアの市場価値を高める戦略」でも触れていますが、情報のインプットとアウトプットを効率化することは、エンジニアの成長に直結します。

smaugが解決する課題

smaugは以下の特徴を持っています。

自動アーカイブ：ブックマークした投稿を自動でMarkdownに変換・保存
ローカル保存：プラットフォームに依存しない永続的なデータ保持
検索可能：Markdownファイルなので、お気に入りのエディタで全文検索可能
Git管理：変更履歴をGitで追跡し、バックアップと復元が容易

IT女子アラ美

Twitter/Xの公式ブックマーク機能じゃダメなんですか？

ITアライグマ

公式機能は便利ですが、投稿者が削除したりアカウントが停止されると見られなくなります。自分でアーカイブしておくと安心ですよ。

前提条件と環境構築

smaugを導入するにあたって、以下の環境が必要です。

必要な環境

Node.js：v18以上推奨
npmまたはpnpm：パッケージ管理用
Twitter/X アカウント：ブックマーク機能を利用しているアカウント
Git（任意）：アーカイブの変更履歴管理用

smaugはTwitter APIではなく、ブラウザのCookieを利用してブックマークを取得します。この方式は「claude-code-safety-netで安全なAIコーディング」で触れているような自動化ツールと同様に、ローカル環境で完結する設計になっています。

リポジトリのクローンと依存関係のインストール


# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/alexknowshtml/smaug.git
cd smaug

# 依存関係をインストール
npm install

IT女子アラ美

Twitter APIのキーを取得する必要はないんですか？

ITアライグマ

smaugはブラウザのCookieを利用する方式なので、APIキーは不要です。認証はブラウザ経由で行います。

smaugのセットアップと初期設定

ここでは、smaugの初期設定から最初のアーカイブ実行までを解説します。

認証設定

smaugはTwitter/Xへのログイン状態を維持するため、ブラウザのCookieを利用します。初回実行時に認証プロセスが走り、ブラウザが起動してログインを求められます。


# 初回セットアップ（ブラウザが起動しログインを要求）
npm run setup

設定ファイルの編集

config.jsonファイルで、アーカイブの出力先や形式を設定できます。


{
  "outputDir": "./archive",
  "format": "markdown",
  "includeMedia": true,
  "autoSync": true,
  "syncInterval": 3600
}

outputDir：Markdownファイルの出力先ディレクトリ
format：出力形式（markdown推奨）
includeMedia：画像・動画のダウンロード有無
autoSync：自動同期の有効化
syncInterval：同期間隔（秒）

上のグラフは、ブックマーク管理方法別のデータ消失リスクを示しています。プラットフォーム依存の場合は最もリスクが高く、smaugのようなセルフホストアーカイブ方式では消失リスクを大幅に軽減できます。

「会社に依存しないエンジニアのポータブルスキル設計」で解説したように、情報資産の管理も「依存しない」設計が重要です。

IT女子アラ美

自動同期を有効にすると、バッテリーやリソースを消費しそうですが大丈夫ですか？

ITアライグマ

syncIntervalを長めに設定すれば問題ありません。1時間（3600秒）程度なら負荷は軽微ですよ。

自動アーカイブの実行と運用

smaugの設定が完了したら、実際にブックマークをアーカイブしてみましょう。

手動実行


# ブックマークを取得してアーカイブ
npm run archive

# 差分のみアーカイブ（高速）
npm run archive -- --incremental

cronによる定期実行

サーバーやNASで常時稼働させる場合は、cronで定期実行を設定します。


# crontab編集
crontab -e

# 毎日午前3時にアーカイブを実行
0 3 * * * cd /path/to/smaug && npm run archive -- --incremental

Git連携による変更履歴管理

アーカイブディレクトリをGitリポジトリとして初期化し、変更履歴を追跡することで、いつどのブックマークが追加されたかを確認できます。


cd archive
git init
git add .
git commit -m "Initial archive import"

# 以降は自動コミットスクリプトをcronで実行

「Model Context Protocol（MCP）でAIエージェントを拡張する実践ガイド」で紹介したように、ローカルファイルをAIエージェントの参照ソースにすることも可能です。アーカイブしたMarkdownをRAGのソースにするなど、応用の幅が広がります。

IT女子アラ美

アーカイブしたファイルをどこに保存するのがおすすめですか？

ITアライグマ

NASやクラウドストレージ（Dropbox、Google Drive）との同期がおすすめです。ローカルPCだけだと故障リスクがありますからね。

ケーススタディ：技術情報収集を効率化したAさんの事例

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ここで、実際にsmaugを活用して技術情報収集を効率化した事例を紹介します。

状況（Before）

Aさん（30歳・フルスタックエンジニア）は、日常的にTwitter/Xで技術情報を収集し、興味のある投稿をブックマークしていました。しかし以下の課題を抱えていました。

ブックマーク数：約500件以上が溜まっている
課題：ブックマークしたが後で検索できない（Twitter検索機能が弱い）
問題発生：過去にブックマークした重要な技術投稿が、投稿者のアカウント削除で消失
損失：お気に入りのOSSライブラリの使い方解説がすべて見られなくなった

行動（Action）

Aさんは以下のステップでsmaugを導入しました。

環境構築：自宅NAS（Synology DS220+）にNode.js環境を構築し、smaugをインストール
初期アーカイブ：既存500件以上のブックマークをMarkdownに一括変換（約10分で完了）
自動化設定：cronで毎日深夜3時に差分アーカイブを実行するよう設定
検索環境構築：VS Code + ローカルMarkdownプレビューで全文検索可能な環境を整備
バックアップ：Google Driveと同期し、多重化バックアップを実施

結果（After）

アーカイブ完了：500件以上の投稿がMarkdownファイルとして永続保存
検索時間短縮：ブックマーク検索にかかる時間が平均5分→10秒に短縮
データ消失ゼロ：導入後、投稿削除によるデータ消失がゼロに
知識活用：アーカイブを元に技術ブログを執筆し、アウトプット量が月2→5本に増加

Aさんは「技術投稿の消失を心配しなくてよくなったのが一番大きい。検索も爆速になって、過去に見た情報をすぐに引っ張り出せるようになった」と振り返っています。「月額5ドル以下でRAGシステムを構築する」で紹介した構成と組み合わせれば、アーカイブをAI検索の対象にすることも可能です。

IT女子アラ美

NASがなくてもセットアップできますか？

ITアライグマ

もちろんできます。自分のPCで動かして、Dropbox等と同期すれば十分ですよ。

さらなる活用と発展的な設定

smaugを基本的に運用できるようになったら、さらに便利な活用方法を検討してみましょう。

Obsidianとの連携

アーカイブしたMarkdownファイルをObsidianのVaultに配置することで、他のノートとリンクしたり、グラフビューで関連性を可視化できます。

RAGソースとしての活用

アーカイブをベクトルDBに登録し、AIアシスタントのRAGソースとして活用することも可能です。過去にブックマークした技術情報を自然言語で検索できるようになります。

複数アカウントの管理

複数のTwitter/Xアカウントを運用している場合は、アカウントごとにsmaugインスタンスを分けて管理することで、情報を整理できます。

「tallyでAIエージェントに銀行取引を分類させる」で紹介したような自動分類と組み合わせれば、アーカイブした投稿を自動でカテゴリ分けすることも実現できます。

本記事で解説したようなAI技術を、基礎から体系的に身につけたい方は、以下のスクールも検討してみてください。

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