huashu-weread — скилл
Книжный советник для агента поверх скилла WeRead: рекомендации по полке и заметкам, учебные маршруты, конспекты и итоги года.
- 160 ★ репозитория
- Последний коммит
- MIT
Расширенный доступ
Почему такой уровень
- Скилл читает полку, заметки и статистику вашего аккаунта WeRead через ключ API и обращается к серверам Tencent.
Установка
- Работает в
В терминале, через SkillFoxx CLI
npx skillfoxx add skills/huashu-wereadОпределит агенты на машине, покажет уровень доступа и зафиксирует версию.
Другие способы установки
Доступ и проверки
Как мы проверяемРасширенный доступИнструмент запускает код или ходит в сеть, а внешние данные только читает.
- Скилл читает полку, заметки и статистику вашего аккаунта WeRead через ключ API и обращается к серверам Tencent.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
huashu-weread добавляет к официальному скиллу WeRead (Tencent) слой рабочих сценариев. Скилл сопоставляет полку и заметки читателя: полка показывает интересы, которые он сам отметил, а заметки — какие книги он прочитал на самом деле. Так агент перестает советовать то, что у вас уже конспектировано. Сценариев четыре. `advisor` подбирает следующую книгу и ищет пробелы, `path` строит лестницу от вводных книг до свежих, `alchemy` собирает разрозненные подчеркивания в структурированный конспект, `review` пишет итоги периода для соцсетей и блога. Короткий вопрос вроде «что я читаю сейчас» агент закрывает одной строкой с прогрессом.
Для кого. Читателям WeRead, которые хотят, чтобы агент учитывал их полку и заметки, а не выдавал общий список книг.
Подходит, если
- Не ясно, что читать дальше: агент сверяет полку с заметками и называет пять книг под ваши пробелы.
- Изучаете новую область и ждете маршрут от вводных книг до свежих.
- Подчеркивания по одной книге разрознены, и их нужно собрать в конспект.
- К концу года нужен обзор прочитанного для соцсетей или блога.
Не подходит, если
- Аккаунта WeRead нет: без ключа `WEREAD_API_KEY` данные не получить.
- Нужны только поиск книги и список полки, а советник лишний: хватит самого скилла WeRead.
- Хотите читать на русском или в другом сервисе: скилл работает только с данными WeRead.
Пример запроса к агенту
Посоветуй следующую книгу по продуктовому менеджменту, сверив мою полку с заметками, и проверь, что она есть в WeRead.Ограничения
Сначала ставится официальный скилл WeRead и в оболочке задается `WEREAD_API_KEY`: все запросы идут на шлюз `https://i.weread.qq.com/api/agent/gateway`, то есть данные читаются из вашего аккаунта у Tencent. Версию API скилл берет из `SKILL.md` официального скилла, и при смене версии запросы могут перестать проходить. Тексты, рекомендации и интерфейс WeRead китайские, русского режима нет. Правила стиля в `SKILL.md` ссылаются на файл `SHARED-RULES.md`, которого в репозитории нет. Лицензия MIT.
Как отключить. Удалите каталог `huashu-weread-advisor` из папки скиллов агента. Официальный скилл WeRead и переменная `WEREAD_API_KEY` останутся, их удаляют отдельно.
Частые вопросы
Как установить huashu-weread?
Сначала поставьте официальный скилл WeRead со страницы weread.qq.com/r/weread-skills и получите ключ. Затем выполните `npx skills add alchaincyf/huashu-weread`.
Чем скилл отличается от официального скилла WeRead?
Официальный скилл дает 8 методов API: поиск, полка, заметки, отзывы, статистика. Этот добавляет сценарии поверх них. Например, перед советом он смотрит, какие книги вы уже конспектировали.
Какие сценарии есть?
Четыре: `advisor` для выбора следующей книги, `path` для учебного маршрута, `alchemy` для конспекта подчеркиваний и `review` для итогов периода. Короткие вопросы о текущей книге тоже понимаются.
Как скилл выбирает сценарий?
По формулировке запроса. Запрос «что читать дальше» запускает `advisor`; «хочу разобраться в теме» запускает `path`; «собери мои заметки» запускает `alchemy`; «итоги года» запускает `review`.
Советует ли скилл книги, которых нет в WeRead?
Перед советом скилл ищет книгу в магазине WeRead. Если ее нет, он говорит об этом и называет легальные пути: бумажную или английскую версию, курс автора, библиотеку.
Обсуждение
Вопросов и отзывов пока нет.
Похожие
СкиллыПолка, подчеркивания и статистика чтения из WeChat Reading в разговоре с агентом: официальный скилл Tencent
Скиллы Readwise помогают агенту разбирать очередь чтения, обсуждать книги и связывать выделенные фрагменты
MCP-сервер для WeChat Reading: ИИ-агент получает вашу книжную полку, заметки, подчеркивания и популярные отзывы
Набор скиллов для заметок и планов на китайском: карточки iMandalArt, адреса знаний BIRD, ключевые слова и брошюра A4 на 8 страниц
Qiushi Skill
求是 Skill
Набор скиллов с методологией работы: сначала разобраться в фактах, выделить главное противоречие, проверять на практике и доводить дело до конца
Двадцать семь скиллов на китайском для разработки, мышления, обучения, письма, иллюстраций, брендинга и работы с агентами
Сравнение с похожими
Карточки с тем же главным запросом: чем они отличаются.
| Инструмент | Официальный | Авторизация | Звезды репозитория | Главное отличие |
|---|---|---|---|---|
| huashu-weread (эта карточка) | нет | 160 | ||
| WeChatReading | да | 282 | официальный скилл Tencent с методами API; huashu-weread добавляет сценарии подбора, маршрутов и конспектов | |
| mcp-server-weread | нет | ключ необязателен | 584 | MCP-сервер, который отдает полку и заметки; huashu-weread — скилл со сценариями поверх этих данных |
Коротко о README
Метод держится на трех сигналах: прочитано или лежит без движения, глубина по числу заметок, свежесть по времени последнего открытия. Перед выбором числа книг и тона итогов скилл задает уточняющие вопросы, а при ошибках API повторяет запрос один раз.
Бейдж для README
Исходный SKILL.md
---
name: huashu-weread-advisor
description: 微信读书高阶顾问。在底层 weread skill 的原子 API 之上，提供四类工作流：基于已读做个性化进阶推荐（advisor）、给方向规划入门到前沿的阶梯书单（path）、把零散划线想法提炼成读书笔记总结（alchemy）、做季度/年度阅读复盘并生成可发朋友圈/公众号的文章（review）。核心方法是「书架 + 笔记交叉分析」——书架揭示用户主动分类的兴趣，笔记数据揭示「真读过的」vs「只放着的」。当用户说「推荐书」「下一本读啥」「该读什么」「想搞懂 X 这个领域」「整理我的笔记」「这本书我记住了啥」「我今年读了什么」「读书复盘」「年度盘点」时触发。即使用户只是说「不知道读啥」「有没有相关的书」「帮我看看这本读完了吗」「这个领域我入门了吗」也应触发。
---
# huashu-weread-advisor
把原子的微信读书 API 变成一个真正读懂你的读书顾问。
## 定位
底层 weread skill 提供原子接口（搜索、书架、笔记、点评、推荐、阅读统计），本 skill 在其之上做**工作流编排**，把原始数据转成对用户有消费价值的产出。
## 前置依赖
- 必须先有 `WEREAD_API_KEY` 环境变量（在用户 shell 中 export）
- 所有 API 调用走 `POST https://i.weread.qq.com/api/agent/gateway`
- 请求 body 必须带 `skill_version` 字段——**值的权威来源**：`~/.claude/skills/weread/SKILL.md` 顶部 frontmatter 的 `version` 字段（当前 `1.0.3`，会变；别从 prompt 或老模板里抄）
- 接口文档和参数详情见底层 weread skill：`~/.claude/skills/weread/SKILL.md`
## 核心方法论（所有 workflow 共享）
### 1. 书架和笔记是两个数据源，必须交叉
| 数据源 | 接口 | 揭示什么 |
|--------|------|---------|
| 书架 | `/shelf/sync` | 用户**主动分类**的兴趣方向 + 加入了什么 |
| 笔记 | `/user/notebooks` | 用户**真读过**的书 + 读得多深（笔记条数） |
| 进度 | `/book/getprogress` | 某本书读到哪、累计读了多久 |
| 统计 | `/readdata/detail` | 周/月/年阅读时长、天数、主题偏好 |
**关键洞察**：很多书在书架但没动，很多书没在书架（借/试读）但深读了。只看书架会漏掉重要信号。
**实战例子**：花叔的 Kandel《追寻记忆的痕迹》27 条笔记，书架的「心理学」分类里根本没列，但其实是他在神经科学领域读得最深的一本。如果只看书架做推荐，会误判他的真实知识地图。
### 2. 「最近读什么」≠「书架主题」
用户的当前兴趣可能和书架分类完全不一致。永远用 `readUpdateTime` 倒序看最近 30 天在动什么书，再做推荐。
### 3. 推荐必附 weread:// 深度链接
`weread://reading?bId={bookId}` 让用户一键打开。链接格式详见底层 weread skill 的「深度链接（URL Schema）」章节。
### 4. 推荐前必须验证微信读书是否上架