Obsidian setzt 5.000 $ Bounty für Notion-API-Importer und Databases-to-Bases-Konverter aus
(github.com/obsidianmd)- Der Obsidian Importer wandelt derzeit HTML aus Notion in Markdown um, kann Databases jedoch nicht wiederherstellen
- Der neue Importer soll mithilfe der Notion API Datenbanken in
.base-Dateien im YAML-Format umwandeln - Die Konvertierung soll Obsidian-Markdown, Tabellen, Checklisten und Bildanhänge unterstützen
- Für das Projekt gibt es eine Prämie von 5.000 $ bei einer Entwicklungsfrist von 30 Tagen
- Erforderlich sind Analyse und Umsetzung einer teilweisen Unterstützung und der Einschränkungen von Datenbankansichten und -eigenschaften
- Vorschlag für eine Bounty zur Entwicklung eines Notion-API-Importers, der Daten aus Notion-Databases im Obsidian-Importer-Plugin in Obsidian-Bases (
.base-Dateien im YAML-Format) umwandelt - Das bestehende Importer-Plugin unterstützt nur den HTML-Export aus Notion und kann Datenbankinformationen nicht wiederherstellen
- Mit einem neuen Importer soll diese Grenze durch direkte Nutzung der Notion API überwunden werden
Wichtige Inhalte und Anforderungen
- Bounty: Die Prämie für die Umsetzung dieser Funktion beträgt 5.000 $, die Entwicklungsfrist liegt bei 30 Tagen
- Umfang:
- Nutzung der Notion API (Integration Token) und Berücksichtigung des neuen
data source objectvom 2025-09 - Unterstützung der Konvertierung verschiedener Notion-Strukturen wie Datenbanken, Tabellen und Checklisten in das Obsidian-Markdown-Format
- Automatisches Einbetten von Bildern oder Anhängen sowie Unterstützung zum Speichern von Anhängen an einem vom Nutzer angegebenen Ort
- Links in Markdown und Pfade zu Anhängen müssen entsprechend den Obsidian-Einstellungen verarbeitet werden
- Nutzung der Notion API (Integration Token) und Berücksichtigung des neuen
- Testfälle: Für eine verlässliche Validierung müssen reproduzierbare Notion-Testdaten oder ein Testkonto bereitgestellt werden
Strategie zur Umwandlung von Databases in Bases
- Da sich die Struktur von Notion-Databases und Obsidian-Bases unterscheidet, sind vorherige Strukturanalyse und Strategieplanung erforderlich
- Notion-Database: anfangs leer, während eine Obsidian-Base zunächst alle Dateien einschließt und dann per Filter eingegrenzt wird
- Analysepunkte:
- Importierbare Database-Funktionen: Ansichten, Spalten, Gruppen, Zusammenfassungen, Formeln usw.
- Nicht importierbare Elemente und geeignete Fallback-Methoden: zum Beispiel Kalenderansicht oder Kanban
- Die konkrete Importmethode und funktionale Einschränkungen müssen klar definiert werden
Richtlinien für Beiträge und Teilnahme
- Eine vorherige Untersuchung des Importer-Codes und der Struktur der Notion API ist wichtig
- Der Vorschlag muss detaillierte Implementierungsmethoden und Einschränkungen enthalten, die innerhalb des Umfangs des Obsidian-Plugins liegen
- Weitere Details zur Mitwirkung finden sich in den Contribution Guidelines
Sonstige Metainformationen und Aktivitätsprotokoll
- Dieses Issue ist mit den Labels "bounty" und "notion" versehen
- Die ursprünglich ausgesetzte Prämie wurde erhöht (2.000 $ → 5.000 $)
4 Kommentare
Ob das ein Bounty oder ein Outsourcing-Auftrag ist … Beim Titel musste ich wirklich zweimal hinschauen.
Neulich habe ich gesehen, dass es bei civit.ai eine Bounty-Funktion gibt, und dachte zuerst, es handle sich um ein Bug-Bounty-Programm. Aber dort werden Funktionen tatsächlich öffentlich ausgeschrieben, zusammen mit einer Belohnung für die Umsetzung. Ein etwas ungewöhnliches Konzept, fand ich. Wenn man Geld hat, aber intern nicht die nötigen Fähigkeiten, könnte das gar nicht schlecht sein.
Wegen des Betrags?
Hacker-News-Kommentare
Ich habe recht gute Erfahrungen damit gemacht, ein Bounty für mein Projekt auszusetzen.
Wenn man sich diesen Thread ansieht, habe ich insgesamt etwa 50.000 bis 60.000 Dollar an Bounties ausgezahlt (nicht exakt; manches habe ich selbst gelöst und daher nicht ausgezahlt, und bei Aufgaben, die größer wurden als erwartet, habe ich teils zusätzlich gezahlt).
Entsprechend wurde auch eine Menge Arbeit für dieses Geld erledigt.
Natürlich gab es auch Ergebnisse mit schwächerer Qualität, Reviews haben einiges an Zeit gekostet, und nicht jede Aufgabe eignet sich für ein Bounty.
Aber wenn es bereits interessierte Nutzer und Mitwirkende gibt, reichen 500 bis 1000 Dollar in bar oft völlig aus, um aus bloßer Neugier tatsächliches Handeln zu machen.
Wenn ich mit 500 bis 1000 Dollar eine Woche meiner Zeit sparen kann (inklusive Kontextwechsel), halte ich das für gut investiertes Geld.
Ein Bounty bestreitet natürlich nicht den Lebensunterhalt und ist auch kein Vergleich zu Kollegen bei FAANG und ähnlichen Firmen, die im Jahr eine Million Dollar verdienen.
Es ist eher ein Zeichen der Wertschätzung und fühlt sich qualitativ anders an als Geld, das einfach mit dem Gehalt hereinkommt.
Ich frage mich, ob diese Art, Bounties zu organisieren, üblich ist.
Also ob man Bewerbungen annimmt, dann eine Person auswählt und sie die Aufgabe ausführen lässt, oder ob man normalerweise einfach Anforderungen und Bounty klar definiert und dann unter den eingereichten Arbeiten einen Gewinner auswählt.
Letzteres fühlt sich weniger danach an, Spekulationsarbeit (spec work) zu verlangen, deshalb könnte ich mich eher für diese Methode entscheiden.
Als ich mir das Projekt kurz angesehen habe, wirkte es nicht kommerziell oder als Teil eines kommerziellen Vorhabens.
Deshalb würde mich die Motivation interessieren, warum man für so etwas Geld ausgibt und ein Bounty aussetzt.
Soweit ich weiß, werden solche Bounties meist von Unternehmen eingesetzt, die Open-Source-Features für Interoperabilität oder Integrationen brauchen.
Ich habe vor ein paar Jahren einmal ein Skript geschrieben, um von Notion nach Obsidian zu konvertieren.
Damals gab es Bases noch nicht, daher habe ich Datenbanken einfach in CSV umgewandelt.
Es war ein Python-Skript ohne Abhängigkeiten; man exportierte die Notion-Notizen als Markdown-ZIP und musste dann alle Links und ungewöhnlichen Namen nachbearbeiten (wobei ärgerlich war, dass Notion nicht alle Links als Markdown-Links exportiert hat).
Heute habe ich gesehen, dass Obsidian inzwischen eine API hat.
Trotzdem denke ich, dass es noch immer einfacher wäre, die Funktion „Seite als Markdown herunterladen“ von Notion zu verwenden.
Notion dürfte eine API, mit der Nutzer die Plattform verlassen können, nicht besonders mögen und sie im Zweifel eher behindern.
Aber „Notizen als Markdown herunterladen“ ist eine Nutzerfunktion, die sie wohl nicht so leicht abschaffen werden (man denke auch daran, wie spät erst der Offline-Modus kam).
Eine bidirektionale Synchronisierung zwischen Notion und Obsidian wäre wirklich großartig.
Notion ist stark bei Online-Zusammenarbeit, Obsidian bei dateibasierter Personalisierung und Software-Anpassung für Einzelne – beides sind Werkzeuge mit eigenen Stärken.
Sie müssen nicht perfekt integriert sein, aber zusammen könnten sie sich ohne große Schwächen sehr gut ergänzen.
Mein Wunsch wäre eine YAML-Frontmatter-Option beim Markdown-Export von Notion.
Wenn ich etwas Zeit finde, will ich mich heute vielleicht einmal daran versuchen.
Eine wirklich vollständige bidirektionale Synchronisierung würde allerdings komplexe Strukturen wie Change-Tracking und Merging erfordern und ist für ein Wochenendprojekt wohl zu viel.
Viele stehen LLM-gestützter Entwicklung negativ gegenüber, aber ich halte das hier für einen ziemlich passenden Anwendungsfall.
Die Unterschiede zwischen der Notion API und Obsidian sind so groß, dass sich das kaum in einem Zug fertigstellen lässt.
Aber LLMs können verschiedene Edge Cases auflisten, und mit Tools wie Codex oder Claude Code haben sie Fähigkeiten, die gut zu solchen Aufgaben passen.
Ich würde dem Obsidian-Team oder den Maintainers ausdrücklich empfehlen, eine Implementierung mit LLM auszuprobieren.
Meiner Erfahrung nach liegen die Kosten nur bei 100 bis 1000 Dollar, und zusätzlicher Kontext wie Tests oder Dokumentation hilft später enorm, wenn sich die API ändert.
Aus eigener Erfahrung: Ich habe vor ein paar Monaten selbst ein Synchronisierungsskript für Obsidian- und Notion-Datenbanken geschrieben.
Anfangs habe ich mich von AI unterstützen lassen, aber schnell gemerkt, wie chaotisch die Notion API ist und wie leicht LLMs bei der Behandlung von Edge Cases an ihre Grenzen stoßen.
Um die erste Hürde einer API zu nehmen, ist AI gut, aber am Ende muss ein Mensch direkt Hand anlegen, wenn das Ergebnis wirklich zufriedenstellend sein soll.
LLMs sind hervorragend für Datenmigrationen und auch gut, um sich durch verschiedene APIs zu arbeiten.
Vor einem Monat habe ich die Firmenwebsite und den Blog mit Hilfe von LLMs von Framer nach Astro migriert.
An einem Wochenende kürzlich habe ich mit LLMs auch die Zusammenfassung von Grafana-Dashboard-Daten umgesetzt.
LLMs sind endlos produktiv bei Hypothesentests, wiederholtem Ausführen von Code und dem Prüfen von Ergebnissen.
Schwierig bleibt aber immer zu kontrollieren, ob das Ergebnis vollständig ist und keine erfundenen oder per Default eingesetzte Teile enthält, sowie die Codequalität hochzuhalten.
Wenn ich Claude Code nutze, verbringe ich einen großen Teil der Zeit mit Refactoring.
Meiner Meinung nach braucht man dafür konkretes Tooling-Wissen und ein gutes Verständnis von Abstraktionen.
Jemand versucht es tatsächlich bereits:
https://github.com/obsidianmd/obsidian-importer/pull/424
Ich verstehe die Werbelogik rund um LLMs nicht ganz.
Wenn jemand glaubt, man könne allein mit Prompts 50.000 Dollar verdienen, würde ich sagen: Dann mach es doch selbst und zeig es.
Das unterscheidet sich kaum von Aktienhändlern, die Kurse verkaufen und behaupten, man könne das auch schaffen.
Alle nutzen LLMs bis zu einem gewissen Grad, aber Hacker News scheint voller hoffnungsvoller Prompt Engineers zu sein.
Ich würde lieber Ergebnisse im Wettbewerb sehen und echte Produkte statt immer neuer PoCs.
Vermutlich hat schon jemand einen Agenten gebaut, der GitHub-Bounties automatisch durchsucht und automatisiert Lösungen pusht.
Ich habe etwas Sorge, dass das für Leute, die solche Bounties in guter Absicht aussetzen, zu einer riesigen Spam-Quelle werden könnte.
Die PR-Beschreibung war sehr ausführlich und gut strukturiert, daher war ich anfangs optimistisch, aber die eigentlichen Änderungen waren überall verstreut.
Wenn jemand mit Erfahrung so eine Beschreibung schreibt, würde diese Person den PR normalerweise in kleinere Teile aufteilen – hier war das nicht der Fall.
Der Code sah zunächst ordentlich aus, aber dann stellte sich heraus, dass der Erzeugungscode für eine UI-Komponente einfach auskommentiert worden war und nur noch „jetzt wird X benötigt“ dastand, was mich enttäuscht hat.
Diese Komponente umschloss die globale Konfiguration der gesamten App, wurde aber einfach auskommentiert und die Funktionalität fehlte dann komplett.
Dennoch waren Teile des PR durchaus brauchbar, sodass ein Entwickler danach manuell weiterarbeiten und nachbessern musste.
Vor allem würde ich mir wünschen, dass es zur Normalität wird, offen zu sagen: „Der Großteil dieses Codes wurde von AI erstellt.“
Ich habe nichts gegen solche Tools, aber die Herangehensweise an den Code ist dann eindeutig eine andere.
Dinge, die für Menschen leicht sind, sind für AI schwer – und umgekehrt genauso.
Ich habe früher einmal mit der Notion API einen OpenAPI-Dokumentationsgenerator gebaut.
Aufgrund dieser Erfahrung habe ich Mitleid mit jedem, der sich an dieses Bounty wagen will.
Die Notion API ist schwer zu integrieren und stark eingeschränkt, und die Lücke zur tatsächlichen Notion-Oberfläche und ihren Funktionen ist groß.
Ich habe ebenfalls viel Code mit der Notion API geschrieben, und ein Bounty von 5.000 Dollar reicht dafür nicht aus (zur Hälfte ein Scherz).
Trotzdem fände ich es gut, wenn es mehr Open-Source-Bounties gäbe.
Obsidian ist zwar nicht Open Source, aber die Community wirkt stark anti-großkonzernmäßig.
Und trotzdem habe ich das Gefühl, dass diese Art, die Nutzerbasis auszunutzen, immer häufiger wird.
Vielleicht verstehe ich die Bounty-Welt einfach nicht gut genug und missverstehe es, aber es fühlt sich fremd an.
comma.ai betreibt ebenfalls offene Bounties, und diese Vorgehensweise scheint immer verbreiteter zu werden.
https://github.com/orgs/commaai/projects/26/views/1
https://tinygrad.org/#worktiny
Ich frage mich, was der einfachste Weg ist, alle Dataviews in einem bestehenden Obsidian-Vault in Bases umzuwandeln.
Da DataView funktional viel mächtiger ist als Bases, halte ich eine „Umwandlung aller Dataviews“ praktisch für unmöglich.
Es gibt ein von der Community erstelltes Dataview-to-Bases-Skript.
https://github.com/Quorafind/Bases-Toolbox
„Bitte bewerben Sie sich nur, wenn Sie den Importer-Codebestand und die Notion API bereits im Voraus untersucht haben.“
Mit dieser Bedingung klingen 5.000 Dollar nicht besonders attraktiv.
Wenn man bereits Projekterfahrung mit beidem hat, könnte es umgekehrt gar nicht so aufwendig sein.
Wenn jemand einfach die Zeit dafür hat, wäre das vielleicht genau die richtige Person.
Mich würde interessieren, warum du das so empfindest.
Das wirkt für mich nicht wie die Forderung nach sehr umfangreicher Erfahrung, sondern eher wie der Versuch, Bewerber herauszufiltern, die die zu erwartenden Schwierigkeiten nicht kennen.