微信读书阅读助手

要解决的具体问题

微信读书中的划线与想法散落在书籍各处，手动整理耗时且难复用；读完的书缺乏进度追踪，笔记无法沉淀为可检索的知识体系，导致「读过就忘」和「知行脱节」。

核心能力与工作流

基础能力

• 书架管理：通过 /shelf/sync 接口同步书架列表，含已读完状态与最近阅读时间，可跑 scripts/refresh_bookshelf.py 生成实时缓存。
• 划线同步：调用 /book/bookmarklist 和 /review/list/mine 接口，按章节分组展示划线与想法，关联对应章节内容，统计笔记总数（划线+想法+书签）。
• 知识卡片整理：将划线与想法自动分类为「实践案例」（含具体步骤、话术模板）和「通用知识」（底层原理、思维模型），按模板生成卡片写入 Obsidian，支持 [[双向链接]] 和 frontmatter 元数据，回写 03_索引MOC/读书索引.md。
• 阅读统计：通过 /readdata/detail 查看周/月/年阅读时长、有效天数、偏好分类/时段/作者，数据直接来自微信读书真实接口。
• 书籍搜索与推荐：/store/search 支持按关键词搜索（可筛选电子书/听书/网文），/book/recommend 和 /book/similar 提供个性化推荐与相似书。

进阶功能

• 催读复习：$FEAT resume 合并书架未读完状态与笔记本进度，生成按最近阅读时间排序的催读卡片，提炼前三章精髓，仅提醒不强制。
• 一键思维导图：$FEAT mindmap 聚合章节结构与热门划线 Top20，生成 Mermaid 脑图，中心为书名，一级为章节，二级为子标题/核心观点。
• 书评/朋友圈文案：基于用户真实划线与想法，生成 500 字书评（含一句话定位、核心观点、划线印证）或 ≤3 行朋友圈文案，不编造阅读体验。
• 跨书关键词：$FEAT allnotes 聚合所有有笔记书籍的划线与想法，AI 词频聚类提取高频关键词，生成「阅读主题画像」卡片，样本少时如实说明精度。
• 主题交叉对比：$FEAT compare 对多本书的热门划线与个人划线横向对比，输出相同点、不同视角、适用场景及互补关系。

结构化陪练

调用书籍思维模型（如《非暴力沟通》《认知觉醒》），通过五步引导：真问题挖掘→结构化流程约束→关键杠杆识别→生成行动方案→复盘迭代，将书中方法转化为具体行动。

适用边界与注意点

• 前置依赖：需配置 WEREAD_API_KEY（可复用「微信读书」技能授权）和 Obsidian 仓库路径，首次使用需指定路径以创建知识库目录结构。
• 密钥安全：Key 仅从环境变量或同目录 .env 读取，脚本自动鉴权，回复/日志中绝不打印。
• 数据真实性：所有展示基于接口真实返回，失败时提示「书架信息暂时没拉到，请稍后再试~」，不编造书籍内容或阅读数据。
• 功能限制：催读仅提醒未读完书籍，按最近阅读时间判断优先级；思维导图默认展开前 2 级章节；跨书关键词精度依赖划线量，样本少时需说明「样本还少」。