微信读书官方 AI skill 开放 6 项数据查询能力，开源增强版 huashu-weread 通过书架与笔记交叉分析提供个性化推荐和阅读主题演化追踪。
微信读书官方 AI skill 开放 6 项数据查询能力，开源增强版 huashu-weread 通过书架与笔记交叉分析提供个性化推荐和阅读主题演化追踪。
微信读书前几天悄悄上线了官方 AI skill，把你的书架、笔记、阅读统计等数据开放给 AI 使用。这在国内电子书赛道里是领先动作 -- 把账号数据真正开放给 AI 的国内平台几乎没有。同时，有开发者做了一个开源增强版 huashu-weread，在官方能力之上加了智能工作流，让你的阅读数据不再是冷冰冰的数字，而是一份可对话的、活的读者画像。
微信读书官方 skill 开放了以下 6 项能力：
安装完成后，你可以用大白话问任何问题：
官方 skill 提供的是「能力清单」，但能力之间缺少「智能」。比如你让它推荐产品经理方向的书，它会用搜索接口给你一份通识书单，但不会检查你书架上已经有哪些、笔记里有哪些书你已经读完了。它只是一个用自然语言包装的搜索接口。
huashu-weread 是一个开源的增强版 skill，在官方能力之上加了一层「读书顾问的工作流」。核心方法论是：书架和笔记是两个数据源，必须交叉分析。
书架揭示你「主动归类的兴趣」，笔记揭示你「真读过的书」。很多书在书架躺着没动，很多书没在书架但你读得很深。只看书架会漏信号，只看笔记会错过兴趣方向。
| 名称 | 功能 |
|---|---|
| advisor | 推荐下一本读什么：扒书架 + 笔记交叉，找拼图缺口，验证微信读书是否上架 |
| path | 想搞懂一个领域：先判断你段位，再给入门到前沿的阶梯书单 |
| alchemy | 整理你的笔记：把零散划线想法提炼成有结构的读书笔记 |
| review | 写读书复盘：输出能发朋友圈、公众号、小红书的复盘文章 |
同一个问题「推荐产品经理方向的书」：
裸 weread（官方 skill） 推了 14 本，其中有 3 本用户已经读完（俞军的产品方法论做了 68 条笔记、幕后产品在书架上、硅谷增长黑客做了 34 条笔记），本质上是一份通用的 PM 书单。
huashu-weread 推了 5 本，每一本都指出了为什么选这本：
alchemy 工作流还有一个令人印象深刻的功能。它把你所有的划线拿出来分词、TF-IDF、聚成主题，再按年份画出占比变化。
比如一位 10 年微信读书用户的分析结果显示：商业/客户/零售类主题从 2020 年占比 15.9% 一路掉到 2023 年的 1.2%，而演化/生命形式类主题从 3.9% 升到 26%。这不仅是「读的书变了」，而是「问的问题变了」。
第一步，装官方 weread skill：
访问 https://weread.qq.com/r/weread-skills 按指引完成配置
第二步，装 huashu-weread 增强版：
访问 https://github.com/alchaincyf/huashu-weread 按说明安装。装上后原来的 weread skill 还在底层跑，huashu-weread 在上层做工作流编排，两个不冲突。
第三步，直接说大白话：
微信读书还提供了官方 CLI 工具：
# 安装 CLI
npm install -g weread-agent-cli
# 配置 API Key
weread config set-key "wrk-..."安装 Skill 后，Agent 就知道该怎么调用，你可以直接问"我最近看了哪些书"。
Seko 搭载 Seedance 2.0 全能模式，通过 Agent 工作流自动生成剧情、角色和分镜，720P 成本直降 50%，10 分钟出片。
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OpenAI Codex 新增 OSS 模式，支持通过 model_providers 配置接入 Ollama、LM Studio 等本地模型服务，可切换模型降低成本。