「不是查数据。是 AI 把你忘掉的那些时刻还给你。」
微信读书高阶顾问 · 在官方 weread skill 之上加一层「读书顾问的工作流」
微信读书前几天上了一个官方 AI skill（weread.qq.com/r/weread-skills），把书架、笔记、阅读统计、推荐 6 件事开放给 AI。能力很强，但它只是「自然语言包装的搜索接口」——你让它推荐书，它不会去看你已经读过什么，常把你笔记 68 条的书又当新书推回来给你。
本 skill 在官方 8 个 API 之上，加一层「读书顾问的工作流」。核心方法是「书架 + 笔记交叉分析」——书架揭示你「主动归类的兴趣」，笔记揭示你「真读过的书」。只看书架会漏信号，只看笔记会错过兴趣方向。
npx skills add alchaincyf/huashu-weread
跨 agent 通用——Claude Code、Cursor、Codex、OpenClaw、Hermes 都能装。
看效果对比 · 装上就能用 · 4 个 workflow · 核心方法
同样一个问题：「推荐下产品经理方向的书」。
裸 weread skill 答：14 本通识书单
按入门到进阶分了 6 个梯队，推《俞军产品方法论》《幕后产品》《硅谷增长黑客实战笔记》……都是好书，但：
- 《俞军产品方法论》我做了 68 条笔记
- 《幕后产品》在我书架上躺着两年
- 《硅谷增长黑客》我做了 34 条笔记
它根本没看我的笔记和书架，只是一个用自然语言包装的搜索接口。把读过的书又当新书推回来。
huashu-weread 答：5 本针对你的拼图建议
| 推荐 | 理由（基于你的实际阅读数据） |
|---|---|
| 《转型启示录》Marty Cagan | 你读了俞军、苏杰这一脉中国 PM 经典，但完全没碰 Cagan |
| 《设计心理学》诺曼 | 你方法论书一堆但 UX 根基缺 |
| 《AI Product Manager's Handbook》 | 你在做 AI 产品但 AI PM 书架空白 |
| 《重来》Jason Fried | 你是独立开发者但读的 PM 书大多是大公司视角 |
| 《重来 3》 | 你之前加了《小而美》没读完，这本是同一谱系更系统 |
最后还给「如果只读一本：X」和「如果想真正再上一个台阶：Y+Z」两个明确建议。
差距：裸 weread 给的是「合格的通识书单」，huashu-weread 给的是「针对你这个人的拼图建议」。
前置依赖：必须先装官方 weread skill（weread.qq.com/r/weread-skills），按页面指引走两步配置（复制安装指令 + 登录拿 API Key），全程不超过 1 分钟。
装完官方后，再装本 skill：
npx skills add alchaincyf/huashu-weread跑起来：
"推荐下一本读啥" → 自动走 advisor
"想系统搞懂行为经济学" → 自动走 path
"整理下我在《掌控习惯》里的笔记" → 自动走 alchemy
"写一篇我今年的读书复盘" → 自动走 review
"我现在在读哪本" → 轻量直答，一句话给进度
模糊的需求也认：「不知道读啥」「有相关的书吗」「这本书我记住了啥」「我今年读了什么」都能正确路由。
| Workflow | 干什么 | 触发话术 |
|---|---|---|
| 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 | 「推荐书」「下一本读啥」「不知道读啥」 |
| path | 想搞懂一个领域。先判断你段位，再给入门→进阶→前沿的阶梯书单 | 「想搞懂 X」「从零入门 X」「系统学习 X」 |
| 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 | 「整理我的笔记」「这本书我记住了啥」 |
| review | 写读书复盘。给一段时间，输出能发朋友圈/公众号/小红书的复盘文章 | 「我今年读了什么」「年度盘点」 |
每个 workflow 都有独立的方法论文档，详见 workflows/：
workflows/advisor.md— 读书顾问标准流程workflows/path.md— 入门到前沿的阶梯规划workflows/alchemy.md— 笔记提炼标准流程workflows/review.md— 读书复盘文章生成
整套 skill 的方法论建立在三个数据源 × 三种交叉信号上。
| 源 | 接口 | 揭示什么 |
|---|---|---|
| 书架分类 | /shelf/sync 的 archive[] |
用户主动给书归类的兴趣方向 |
| 书架书目 | /shelf/sync 的 books[] |
加入书架的所有书 + 每本最近翻页时间 |
| 笔记列表 | /user/notebooks |
真做了笔记的书 + 每本笔记条数 |
信号 1：真读 vs 放着
| 状态 | 判定条件 | 含义 |
|---|---|---|
| 真读了 | 书架有 + notebooks 有 + 笔记 ≥ 5 | 吃进去了的书 |
| 放着没动 | 书架有 + notebooks 无 | 收藏癖，不是真兴趣 |
| 隐藏深读 | 书架无 + notebooks 有 + 笔记 ≥ 10 | 借/试读但真读了，常被推荐忽略 |
| 浅尝即止 | 书架有 + notebooks 笔记 1-3 条 | 翻了几页就放下 |
信号 2：深度 vs 广度——按笔记条数分层（≥20 重度，10-20 中度，3-10 轻度，1-3 翻过）
信号 3：最近 vs 历史——用 readUpdateTime 看最近 30 天活跃书目（用户当前兴趣常和书架分类不一致）
完整方法论见 shared/knowledge-map.md。
| 维度 | 官方 weread | huashu-weread |
|---|---|---|
| 定位 | 能力提供者（8 个 API） | 读书顾问（4 个 workflow） |
| 推荐书 | 调 /store/search，返回通识书单 |
先扒书架+笔记，再找拼图缺口 |
| 整理笔记 | 调 /book/bookmarklist，给原始数据 |
按主题聚类，提炼结构化笔记 |
| 阅读复盘 | 调 /readdata/detail，给统计数据 |
按平台（朋友圈/公众号/小红书）生成文章 |
| 是否会去看用户已读什么 | 否 | 是（书架+笔记交叉） |
不是替代关系——huashu-weread 在官方 8 个 API 之上加了一层 prompt 工程层。装上后官方 skill 还在底层跑，两个不冲突。
实操中常遇到的问题，全部有 fallback，绝不静默失败。详见
SKILL.md的「异常与边界条件」段。
WEREAD_API_KEY未设置 → 报错并告知怎么获取- API 返回
errcode != 0→ 重试 1 次，仍失败告知用户 - 出现
upgrade_info→ 暂停操作，按指引升级版本 - notebooks 完全空（新用户）→ 退化到仅用书架推断，但明确告知准度会差
- 书架完全空 → 不走 advisor，建议先读几本或切 path workflow
- 用户主题模糊（如「想读点 AI 相关」）→ 在检查点先确认细分方向
所有数据展示遵守强制规范：Unix 时间戳转 YYYY-MM-DD，阅读时长秒转「X 小时 Y 分钟」，bookId 永远附 weread:// 深度链接，绝不裸数字。
如果你想做类似的「在原子 API 之上加一层工作流」的 skill，可以参考几个点：
- 检查点设计：在「分叉影响输出本质」的地方插入用户确认 gate，但日常小决策 AI 自己定，不打扰用户
- 方法论先行：所有 workflow 共享同一套核心方法论（书架+笔记交叉），workflow 只是不同场景的应用
- 数据展示规范强制化：时间戳、单位、深度链接的展示规则写进 SKILL.md 强制约束
- 异常的 fallback 全部明示：每种异常都有处理动作，不留「静默失败」的空间
MIT — 个人 + 商业用途均可，无需授权。
- 微信读书官方 skill 把最难的事做完了（把账号数据通过 API 暴露给 AI）：weread.qq.com/r/weread-skills
- 灵感来源：花叔的 女娲 .skill（把人物方法论蒸馏成 skill）。这次只是把蒸馏对象从「人」换成了「我自己的微信读书账号」。
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