开源、可定制的网页批注工具——Hypothesis

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引言

俗话说「不动笔墨不读书」，但在网络阅读的场景下，给「笔墨」找到合适的电子替代物并不容易。尽管市面上存在不少批注网页文章的解决方案，但仔细想来，似乎很少有哪个工具能较好地同时满足以下几个要求：

• 跨平台：电子阅读的场景非常宽泛，理想的工具应当在各个平台上都能使用。
• 可溯源：批注内容往往需要和原始上下文结合才便于理解。因此，理想的工具不仅应该记录批注的内容，还应该能追溯到批注在原始文本中的位置。
• 可迁移：批注的主要意义在于事后参考引用。为此，理想的工具应当允许将数据以通用格式导出，最好还能提供 API 以便对接其他工具和实现自动化。

究其原因，上述目标在网页环境下中并不容易达成，甚至是相互矛盾的：不同平台的功能和交互逻辑各异，很难开发出通用的解决方案；网页文本很不稳定，其内容和格式经常随着编辑、改版而变化。因此，为实现跨平台和可溯源，大多数产品都选择了牺牲可迁移性，以私有格式存储批注数据，并且批注的对象往往并非原始网页，而是其经过优化和重排版后的「替身」。

不过，今年早些时候，我偶然发现了一个名为 Hypothesis 的工具。这是一个开源项目，注册和使用完全免费，收入主要通过为教育行业定制 LMS（学习管理系统）支撑。

与 Pocket、Instapaper 等知名服务相比，Hypothesis 给我的最初印象是其貌不扬、界面简陋，且上手门槛较高。但在熟悉操作后，我发现它正是一个能较好兼顾上述三个理想特性的工具。

概括而言，Hypothesis 实现这些特性的方式是：

• 跨平台：Hypothesis 没有客户端，其功能主要通过小书签（bookmarklet）访问。打开任何网页后点击该书签，就可以加载 Hypothesis 的代码、启用批注，回避了针对各个平台安装专用客户端的麻烦。此外，它还提供了一个代理入口 https://via.hypothes.is/，通过该入口访问网页后可以直接开始批注。
• 可溯源：Hypothesis 在批注时不仅会记录批注内容，而且会通过多种方式记录批注在原文中的位置（下文将会详细解释），这使得即便网页内容发生较大变化，它仍然能准确定位。
• 可迁移：Hypothesis 提供了完善的 API，可以结构化地导出所有批注数据。此外，Hypothesis API 还有一个半官方的网页前端 Facet，可以搜索满足特定条件的批注，并导出为 HTML、CSV 等格式。

下文将首先演示 Hypothsis 的基础操作，然后在实验基础上解释该服务实现原理中的独特之处，最后介绍基于 Hypothsis API 的一些进阶用法。

一、简易上手

我们以批注随机挑选的一个网页为例（好吧，并没有随机，是我写的文章，原谅这点私心），演示 Hypothesis 的基本用法。

（一）注册和配置

首先，前往 Hypothesis 官网，注册一个账号。

完成注册并登录后，点击页面右上角的齿轮图标，选择「Developer」，生成自己账号对应的 API token，留存备用。

然后，到指引页面找到「Hypothesis Bookmarklet」小书签按钮，将其拖拽到浏览器的书签栏，或者点击右键添加到书签。Chrome 用户也可以选择安装插件，但其功能与小书签并无差异，没有太大必要。

（二）批注

打开要批注的网页，点击上面步骤添加的小书签。稍等片刻，Hypothesis 的工具条就会出现在页面右侧。点击其顶部的箭头按钮将面板展开，然后点击「Log in」登录自己的账号。

注意到面板顶部的「Public」字样，这代表批注内容将被存放在一个公开的分组（group）中，其他 Hypothesis 用户在批注相同网页时将可以看到你的用户名和批注。如果对此介意，可以点击并切换到「Private」分组。你也可以根据自己的整理需要，创建任意名称的分组。

这时，选中网页上任意文本，页面就会弹出一个工具列，允许你选择将这段文本高亮（highlight）或添加批注（annotate）；批注功能支持 Markdown 语法、LaTeX 公式和添加标签（tag）。

批注过程中，Hypothesis 工具条会以数字标签的形式实时展示已有批注的数量和位置，点击即可快速定位和编辑。你也可以点击工具条上的眼形按钮隐藏高亮，或者点击便签按钮添加针对整个页面的批注。

（三）回顾、审阅和导出

Hypothesis 主界面会显示近期批注过的网页；点击标题将其展开，即可看到各条批注，并进行跳转到原文、编辑、链接分享等操作。你也可以通过页面顶部的搜索框根据内容、分组、URL、标签等条件搜索批注。

可惜的是，Hypothesis 官网的检索功能比较简陋，也没有提供批量导出功能。对此，最简单的解决方案是使用前面提到的 Facet 工具。

访问该工具页面后，在左上角的「User」框中填入自己的 Hypothesis 用户名，并在左下角的「Hypothesis API token」框中填入之前生成的 API token，然后根据需要填写其他检索条件（留空则默认显示近期批注页面），就可以在页面右侧看到实时更新的检索结果。如果需要批量导出，可以点击「CSV」或「JSON」按钮获得相应格式的数据，然后用 Excel 等工具进一步处理即可。

二、Hypothesis 的杀手锏——「模糊锚定」

如果只看上面的操作步骤和界面，你也许会和我最开始一样，觉得 Hypothesis 只是一个比较简陋的批注工具。但 Hypothesis 的真正实力在于底层——即使网页被编辑得「面目全非」，它仍然可以准确定位到原始的批注位置。

我们可以通过一个实验来演示 Hypothesis 对于页面变动情况的适应能力。

下图中的页面是我用 Notion 创建的。Notion 的页面由可以随意移动和变换的块（block）组成，可以很方便地模拟网页文本内容和结构的变动。这个最初版本的页面包含一个可折叠列表，其中有三个子列表项。我用 Hypothsis 高亮了其中的第一项。

现在，交换其中第一项和第二项的顺序，刷新页面后重新打开 Hypothesis。可以看到，它正确地识别出了列表项位置的变化，维持了原来的第一项（现在的第二项）的高亮。

接着，尝试更大幅度地改变页面布局，例如 (a) 将原有的高亮项移到可折叠列表之外（相当于改变了元素的层级），或者 (b) 删除原有高亮项、并另起一行填入相同的文本（相当于删除原有元素、然后创建一个类似的新元素）。可以看到，Hypothesis 仍然找出了最接近的元素，并将其关联到既有的标注上。

事实上，即使将原来被高亮的第一项完全删除，并打乱列表的顺序，Hypothesis 仍然会尽力寻找最接近的高亮项。根据下图，它的匹配结果是原来的第三项，因为它在层级、位置等方面最接近于被删除的第一项。

而当将整个列表完全删除时，Hypothesis 也就选择了适可而止，不再尝试高亮页面元素，而是将丢失关联的高亮项显示在「orphaned」分类下，让用户仍然可以看到之前摘录的内容。

那么，Hypothesis 的这种溯源能力是如何实现的呢？为此，首先要理解通过程序定位网页文本难在何处。

人脑和电脑对网页文本的认识是不一样的。在我们眼中，网页上的文本就是由一个个字码成的，是一个扁平的、串状的结构。而在电脑看来，网页是一棵由不同层级的元素组成的「树」（DOM 模型），而网页上的文本就是这棵树上的枝节。

假如网站发生改版，但既有的文章内容不变，那么在用户眼中，文章还是原来的文章，扫视一下就能找到原来某个句子的新位置。即使少量修订了正文内容，凭借文义、上下文等信息来重新定位也不是难事。

但对于电脑来说，即使版式、内容只发生轻微的变动，代表着先前版本的那棵「树」就已经面目全非了——枝节的数量、层级和排列方式都发生了改变。因此，很难只靠元素路径、文本内容等单一维度的信息找回原有文本的新位置。

Hypothesis 是通过一套称为「模糊锚定」（Fuzzy Anchoring）的方法来解决这个问题的。

这种方案有点像综合了人脑和电脑的认知方式，既将标注文本看作 DOM 树状结构上的元素，记录其层级路径；又将其看作连贯文本中的一段，记录其所在位置和上下文。在重新加载页面时，也结合使用这些记录信息，通过精度要求逐渐降低的多次尝试，定位到原始的标注文本。

具体而言，在存储标注文本在页面上的位置时，Hypothesis 会同时使用三种不同方法：

1. 用「范围选择器」（RangeSelector）记录标注文本在网页树状结构中的位置，即文本开始和结尾对应的 XPath 路径及偏移量。用通俗的话说，类似于「高亮部分开始于第一根大树枝上的第二根小树枝左起 3 厘米处，结束于第二根大树枝上的第三根小树枝左起 2 厘米处」。
2. 将网页上的元素逐个转换为文本（技术上是通过 DOM Selection API 中的 .toString 方法）并串联起来，然后通过「文本位置选择器」（TextPositionSelector）记录标注文本的开头和结尾在这一整段文本中的位置。这类似于用户对网页文本的线性理解方式：「高亮部分从第 7610 个字开始，到第 8124 个字为止」。
3. 通过「文本引用选择器」（TextQuoteSelector）记录标注文本的原始内容以及其前后各 32 个字符的上下文——类似于「高亮的这句话是『我在百货公司当售货员』，它的上一句是『张华考上了北京大学』，下一句是『我们都有光明的前途』」。

而当用户重新打开一个之前标注过的网页时，Hypothesis 便会依次利用上面记录的几种信息，试图定位标注文本：

1. 尝试用 RangeSelector 记录的路径和偏移量，在 DOM 中直接定位文本，然后将定位结果和文本引用选择器中记录的文本内容比对，如一致，则认为匹配成功。显然，如果网页的内容和结构都没有发生变化，这将是最快捷准确的方式。
2. 如果前一种方法未成功，说明网页的结构可能已经发生变化。这时，Hypothesis 会重新将网页转换为文本，然后根据 TextPositionSelector 记录的范围进行定位，并将结果和之前记录的内容比对，如一致，则认为匹配成功。
3. 如果仍然未能准确定位，说明网页的结构和内容都发生了变化。这时，Hypothesis 会选择放弃准确定位，以 TextQuoteSelector 中记录的上下文为关键词作全文模糊搜索；如果能找到类似的上下文，并且其中「夹」着的内容和之前记录的标注内容大致相同，就认为这是原来的标注文本。
4. 如果这种「前后夹击」还是查无结果，Hypothesis 会进行最后一次尝试，直接用 TextQuoteSelector 记录的原始标注内容在网页全文中作模糊搜索，并将大致相同的搜索结果看成是原来的标注文本。
5. 如果上述努力全部归于失败，Hypothesis 就会将这段「无家可归」的标注显示在侧边栏的「孤本」（orphaned）分类下，以供用户参考。

在这样一套缜密机制的支撑下，Hypothesis 较强的定位回溯能力也就不难理解了。

三、API 的进阶使用——以将最近批注导出为 Markdown 为例

尽管 Hypothesis 网站和 Facet 已经能实现多数常用功能，但还是不足以满足更个性化的需求。我自己的习惯就是标注完一个网页后以 Markdown 格式导出，其内容包括带链接的标题和列表形式的摘录内容：

### [标题](http://examples.com)

- 第一条高亮内容
- 第二条高亮内容
…

为此，我制作了一个相应的 Alfred 动作：

（注：导入时，需要填写自己的用户名和 API token。该动作基于 Python 3，并且依赖 requests 和 pyperclip 用于发送请求和写入系统剪贴板：python3 -m pip install requests pyperclip。）

对于 iOS 上的使用场景，我也制作了一个捷径动作实现类似效果：

（注：限于捷径 app 的功能，该动作无法像 Alfred 版本那样实现按批注在原文中的位置排列的功能，而只能根据创建批注的顺序排列。）

上面的效果都是通过调用 Hypothesis API 实现的。

Hypothesis API 的功能非常完善，覆盖了批注从添加、搜索到编辑的整个周期，具体可以查阅 API 文档来了解。其中，与获取和导出批注内容最相关的是搜索 API，使用要点是：

• 地址：https://api.hypothes.is/api/search
• 方法：GET
• 鉴权：Bearer 方式，即应在请求 header 中加入 Authorization: Bearer <API token>
• 参数：用户名（user）、网址（uri）、结果条数（limit，上限为 200）等

搜索 API 的响应为 JSON 格式，其中：

• rows 数组中的每个对象对应一条批注记录，默认按照更新时间倒序排列（可以通过 sort 参数改为创建时间或网址排列等）。
• 每个批注对象中的 target 数组都包含 3 个对象，依次对应上文介绍过的「范围选择器」（RangeSelector）、「文本位置选择器」（TextPositionSelector）和「文本引用选择器」（TextQuoteSelector）。

因此，就获取高亮文本内容而言，应当获取文本引用选择器对象下的 exact（原文）键值。换言之，对于序号为 n（从 0 起算）的批注，其原文内容在输出中的位置（JSONPath）是：

$['rows'][n]['target'][0]['selector'][2]['exact']

在此基础上，我们就可以通过程序方式获取符合指定条件的批注文本，并整理为任意所需的格式。

总结与建议

除了上面提到的功能特性，Hypothesis 还有不少隐藏用法。例如，除了标注网页，Hypothesis 还可以用来批注 PDF 文档，无论 PDF 是存在线上还是本地。另外，通过 Hypothesis 创建的公开批注可以通过 RSS 地址 https://hypothes.is/stream.rss?user=<username> 订阅，从而实现与 IFTTT 等自动化工具的整合等。

当然，Hypothesis 仍然有很多不足。例如，Hypothesis 通过 JavaScript 书签启用批注的方式，虽然具有较好的跨平台能力，但有时会影响页面的布局，或和网页原有的交互功能冲突。在 Safari 这类隐私管理较为严格的浏览器上，其 Cookies 信息会时常被清除，导致需要频繁重新登录，显得比较麻烦。

又如，Hypothesis 并不像很多其他服务那样提供网页备份功能，从而将其拿手的「模糊锚定」功能置于一种尴尬境地：如果连网页本身都被删除，再强的批注定位能力也无用武之处。因此，对于具有较高保存价值的网页，先用 Wayback Machine 等工具创建快照副本，再用 Hypothesis 对副本做批注，会是更稳妥的做法。

更重要的是，Hypothesis 归根结底是一个面向教育和学术应用场景开发的项目，网页版服务只是将相关技术简单包装后提供给公众的公益「副业」。外观简陋、上手门槛较高等特点不仅是情理之中，而且在今后很可能也会一直如此，不太可能像某些资金充裕的明星服务那样快速迭代、花样频出。

因此，如果你在找的是一个美观方便、上手即用的阅读、批注工具，Hypothesis 可能并不适合你，付费购买 Pocket、Instapaper 等商业化服务的会籍是省心的选择。但如果你对于批注工具的可定制性有较高的要求，或者准备将网页批注整合进自己的知识管理流程，并且不排斥通过一定的 DIY 实现想要的效果，Hypothesis 肯定是一个值得尝试的选择。

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