微信読書（WeRead）は数日前、公式 AI skill をひっそりとローンチし、あなたの本棚、メモ、読書統計などのデータを AI に開放しました。これは中国の電子書籍市場では先進的な動きです -- アカウントデータを AI に本当に開放している国内プラットフォームはほぼ存在しません。同時に、ある開発者がオープンソースの拡張版 huashu-weread を作り、公式機能の上にインテリジェントなワークフローを追加しました。これであなたの読書データは冷たい数字ではなく、対話できる生きた読者プロファイルになります。

公式 skill：6項目のデータ照会機能

微信読書公式 skill は以下の6つの機能を開放しています：

1. 本棚の確認：読んでいる本、読みたい本、読み終えた本を確認
2. 書籍検索：微信読書の書籍ストア内で検索
3. 読書統計：累計読書時間、日数、冊数
4. 書籍詳細：ある本の進捗や章の情報
5. メモとハイライト：本の中のすべてのハイライトと感想
6. 良書の推薦：書籍ストアのデータに基づく推薦

インストール方法（2ステップ、1分で完了）

1. https://weread.qq.com/r/weread-skills を開く
2. トップページの「クイック設定」ボタンをクリックし、左側の指示をコピーして AI アシスタント（Claude Code または互換クライアント）に送り、右側の「微信読書にログイン」で API Key を取得して環境変数に設定します

インストールが済めば、日常の言葉でどんな質問もできます：

• 「今年どれだけ読んだ？」
• 「『三体』は何章まで読んだ？」
• 「『サピエンス全史』でみんなが一番ハイライトしたのはどの一文？」

公式 skill の限界

公式 skill が提供するのは「機能のリスト」ですが、機能同士の間に「知能」が欠けています。たとえばプロダクトマネージャー向けの本を推薦してもらうと、検索インターフェースで一般教養的な書籍リストを返してきますが、あなたの本棚に何があるか、メモの中のどの本を読み終えたかは確認しません。それは自然言語で包んだだけの検索インターフェースにすぎません。

拡張版 huashu-weread：インテリジェントなワークフローを追加

huashu-weread はオープンソースの拡張版 skill で、公式機能の上に「読書アドバイザーのワークフロー」という層を重ねています。核心の方法論はこうです：本棚とメモは2つのデータソースであり、必ずクロス分析すること。

本棚はあなたが「自分で分類した興味」を示し、メモはあなたが「実際に読んだ本」を示します。本棚に置かれたまま動いていない本は多く、本棚になかったのに深く読んだ本も多くあります。本棚だけを見ればシグナルを漏らし、メモだけを見れば興味の方向性を見逃します。

4つのワークフロー

推薦効果の比較

同じ質問「プロダクトマネージャー向けの本を推薦して」：

素の weread（公式 skill） は14冊を推薦し、うち3冊はユーザーがすでに読み終えた本でした（兪軍のプロダクト方法論には68件のメモ、『幕后产品』は本棚に、シリコンバレー・グロースハッカーには34件のメモ）。本質的には汎用的な PM 書籍リストです。

huashu-weread は5冊を推薦し、それぞれなぜこの本を選んだのかが示されています：

• 『Transformed（転型啓示録）』Marty Cagan：兪軍、蘇傑という流れの中国PM古典は読んでいるが、Cagan にはまったく触れていない
• 『デザインの心理学』ノーマン：方法論の本は山ほどあるが、UX の基礎が抜けている
• 『AI Product Manager's Handbook』：AI 製品を手がけているのに AI PM の本棚が空っぽ
• 『リワーク』Jason Fried：インディー開発者なのに、読んでいる PM 本の多くは大企業視点
• 『リワーク 3』：前に『小而美』を追加したのに読み終えていない、同じ系統でより体系的な選択

読書テーマの変化分析

alchemy ワークフローには、もうひとつ印象的な機能があります。あなたのすべてのハイライトを取り出して分かち書きし、TF-IDF でテーマにクラスタリングし、年ごとに占有率の変化を描きます。

たとえば微信読書歴10年のユーザーの分析結果では、ビジネス/顧客/小売系テーマの占有率は2020年の15.9%から2023年には1.2%まで下がり、進化/生命形式系テーマは3.9%から26%へ上昇していました。これは「読む本が変わった」だけでなく、「問いかけた問いが変わった」ことです。

インストール方法

方法1：Claude Code

ステップ1、公式 weread skill をインストール：

https://weread.qq.com/r/weread-skills にアクセスし、案内に従って設定を完了します

ステップ2、拡張版 huashu-weread をインストール：

https://github.com/alchaincyf/huashu-weread にアクセスし、説明に従ってインストールします。インストール後も元の weread skill は下層で動き続け、huashu-weread が上層でワークフローを編成します。両者は衝突しません。

ステップ3、日常語でそのまま話しかける：

• 「次の1冊、何を読む？」 -- 自動で advisor が走る
• 「神経科学を理解したい」 -- 自動で path が走る
• 「『原子の習慣』のメモを整理して」 -- 自動で alchemy が走る
• 「今年の読書ふりかえりを書いて」 -- 自動で review が走る

方法2：CLI コマンドライン

微信読書は公式 CLI ツールも提供しています：

# 安装 CLI
npm install -g weread-agent-cli

# 配置 API Key
weread config set-key "wrk-..."

Skill をインストールすると、Agent は呼び出し方を知っているので、「最近どんな本を読んだ？」とそのまま尋ねられます。

向いている人

• 微信読書を長く使っているヘビーリーダーで、AI に読書履歴のふりかえりと整理を任せたい人
• 画一的なベストセラーリストではなく、パーソナライズされた書籍推薦が欲しい人
• 自分の読書興味の変化や知識構造の進化を追跡したい人
• Claude Code などの AI Agent ツールを使っているユーザー