browser-history

ブラウザー履歴の検索

ユーザーのブラウザー履歴を検索し、閲覧したページを見つけたり、閲覧パターンを分析したり、忘れてしまった情報を取得したりします。

使用するタイミング

• ユーザーが閲覧したページについて尋ねた場合（「先週、どの GitHub リポジトリを見た？」など）
• 忘れてしまったページを探したい場合（「読んだ LLM に関する記事を探して」など）
• 閲覧習慣について尋ねた場合（「Twitter にどれくらい時間を費やした？」など）
• 閲覧統計を確認したい場合（「最もよく訪問したサイトを表示して」など）

要件

• sqlite3 CLI

セットアップ

まず、次を実行して利用可能なブラウザーを検出します。

./find-browser.sh

• 出力：PATH,TYPE,BROWSER,LAST_MODIFIED
• TYPE：firefox または chromium（SQL 構文を決定します）
• デフォルトでは最初の結果（最後に使用したブラウザー）を使用します
• 複数のブラウザーが最近（過去 24 時間以内に）使用されている場合は、どのブラウザーを検索するかユーザーに尋ねます

データベースのクエリ

ブラウザーが開いている場合でもデータベースを読み取れるよう、SQLite URI で ?immutable=1 を使用します。

sqlite3 "file:///path/to/history.db?immutable=1" "SELECT ..."

Firefox データベース（places.sqlite）

キーワードで検索：

SELECT
    title,
    url,
    datetime(last_visit_date/1000000, 'unixepoch', 'localtime') as visit_date
FROM moz_places
WHERE url LIKE '%keyword%' OR title LIKE '%keyword%'
ORDER BY last_visit_date DESC
LIMIT 50;

日付範囲で検索：

SELECT url, title, datetime(last_visit_date/1000000, 'unixepoch', 'localtime') as visit_date
FROM moz_places
WHERE last_visit_date > strftime('%s', '2025-01-01') * 1000000
  AND last_visit_date < strftime('%s', '2025-01-31') * 1000000
ORDER BY last_visit_date DESC;

滞在時間の分析（moz_places_metadata を使用）：

SELECT
    SUM(m.total_view_time) / 1000 / 60 as minutes,
    COUNT(*) as sessions
FROM moz_places_metadata m
JOIN moz_places p ON m.place_id = p.id
WHERE p.url LIKE '%example.com%'
  AND m.created_at > strftime('%s', '2025-01-01') * 1000;

注：created_at はミリ秒単位、last_visit_date はマイクロ秒単位です。

最もよく訪問したサイト：

SELECT
    SUBSTR(url, INSTR(url, '://') + 3,
           INSTR(SUBSTR(url, INSTR(url, '://') + 3), '/') - 1) as domain,
    SUM(visit_count) as visits
FROM moz_places
WHERE url LIKE 'http%'
GROUP BY domain
ORDER BY visits DESC
LIMIT 20;

Chromium データベース（History）

重要： Chromium のタイムスタンプは、1601 年 1 月 1 日（Windows エポック）からのマイクロ秒単位です。

変換式：(timestamp/1000000) - 11644473600 で Unix エポックになります。

キーワードで検索：

SELECT
    title,
    url,
    datetime((last_visit_time/1000000)-11644473600, 'unixepoch', 'localtime') as visit_date
FROM urls
WHERE url LIKE '%keyword%' OR title LIKE '%keyword%'
ORDER BY last_visit_time DESC
LIMIT 50;

日付範囲で検索：

SELECT url, title, datetime((last_visit_time/1000000)-11644473600, 'unixepoch', 'localtime') as visit_date
FROM urls
WHERE last_visit_time > (strftime('%s', '2025-01-01') + 11644473600) * 1000000
  AND last_visit_time < (strftime('%s', '2025-01-31') + 11644473600) * 1000000
ORDER BY last_visit_time DESC;

データベーススキーマ

Firefox（moz_places）

列	説明
url	完全な URL
title	ページタイトル
last_visit_date	Unix エポックからのマイクロ秒
visit_count	訪問回数
frecency	頻度と新しさのスコア

Firefox（moz_places_metadata）

列	説明
place_id	moz_places への外部キー
total_view_time	ページに費やした時間（ミリ秒）
created_at	Unix エポックからのミリ秒
scrolling_time	スクロールに費やした時間
key_presses	キーを押した回数

Chromium（urls）

列	説明
url	完全な URL
title	ページタイトル
last_visit_time	1601-01-01 からのマイクロ秒
visit_count	訪問回数

出力ガイドライン

• 関連する場合はドメインごとにまとめ、読みやすい形式で結果を提示します
• 時間の分析では、生のミリ秒値ではなく時間・分で表示します
• 履歴を表示する際は、日付とクリック可能なリンクを含めます
• 結果が多い場合は、ドメインまたは期間ごとに要約します
• 関連する場合は、小さな ASCII／Unicode チャート（日ごとの内訳、ヒストグラム）を含めてもかまいません

出力例については @README.md を参照してください。