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微信读书伴侣

微信读书伴侣

知识管理 更新于 2026.08.30

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中：

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @user_15d05850/weread-plus。

技能介绍

解决的问题

微信读书数据分散在书单、笔记、评论、阅读统计等接口里，工程师常要手写分页、解析 JSON、比较版本和脱敏，容易把私人笔记误当指令或泄露密钥。本技能把官方 weread-skills 作为 API 权威，只在其上增加工作流与脚本，避免重复维护底层接口。

如何工作

  • 选书推荐：调用 weread_recommend.py 获取候选，并按 safe、expand、challenge 模式解释为何适合、为何不适合。
  • 读前分析：组合书籍信息、公开评论、热门划线和相似书，判断是否值得读。
  • 笔记与评论：用 weread_notes_export.py 导出 Markdown/JSON，用 weread_reviews.py 拉取公开评论与想法，只展示 API 返回的作者字段。
  • 阅读报告：用 weread_report.py 生成周、月、年度和书架计划报告。

适用边界

该技能依赖官方 weread-skills 与 WEREAD_API_KEY，不用于绕过微信读书接口或识别个人身份；私人笔记和公开评论只作为用户生成内容处理，摘要优先，避免编造客观分数。

使用场景

  • 准备开始一本陌生书时，汇总书籍信息、公开评论、热门划线和相似书，判断是否值得读。
  • 每周整理微信读书数据时，生成周、月或年度阅读报告，并规划接下来该读哪几本。
  • 做读书笔记归档时，把高亮和想法导出为 Markdown 或 JSON，便于后续检索和复盘。
  • 维护推荐话术时，用 safe、expand、challenge 模式解释某本书为何适合或不适合。

适合人员

  • 维护微信读书工作流的工程师：希望把官方接口包成稳定脚本和决策流程。
  • 个人知识管理用户：想把高亮、评论和阅读统计导出成可检索笔记。
  • 读书博主或内容创作者：需要公开评论、热门划线和相似书作为选题依据。
  • AI 应用开发者：希望让 Agent 按隐私规则处理 WeRead 用户生成内容。