这周，微信读书 Skill 词条登上热搜。
用户连接微信读书账号后，AI 可以调用个人阅读数据，完成查书、看书架、统计阅读习惯、整理笔记和推荐书籍等任务。
从功能上看，微信读书 Skill 主要分为六类。
查阅书架：浏览个人书架，快速了解藏书全貌。
书籍搜索：在书城搜索书籍，获取书名、作者、评分等关键信息。
阅读统计：分析阅读时长、阅读天数、偏好深度，量化阅读习惯。
书籍详情：查看书籍详情、章节目录和阅读进度。
笔记和划线：查看划线与想法，导出笔记，回顾阅读思考。
推荐好书：根据阅读偏好做个性化推荐，或推荐相似书籍。
安装过程可以分成两个关键步骤：把 Skill 部署到 AI 助手里，再用 API Key 绑定自己的微信读书账号。
第一步，打开微信读书 Skill 页面：
🔗 https://weread.qq.com/r/weread-skills
进入页面后，可以看到微信读书 Skill 的相关说明和安装文件。接下来打开 Codex、Claude Code、WorkBuddy 等工具，考虑到适用于国内用户的网络环境，这里我们选择腾讯 AI 助手 WorkBuddy。
第二步，在 WorkBuddy 里新建一个对话，把下面这行指令完整发送给它：
下载 https://cdn.weread.qq.com/skills/weread-skills.zip 安装 skill
这条指令的作用，是让 WorkBuddy 从微信读书提供的地址下载 Skill 压缩包，并完成安装。发送之后，等待 WorkBuddy 执行。一般几分钟后，它会提示部署完成。
不过，部署完成还不能直接使用。因为 AI 要访问的是用户个人账号里的书架、阅读进度和笔记，所以还需要用 API Key 完成授权。
API Key 需要通过扫码登录微信读书获取。用户按照页面完成扫码登录后，系统会生成一串 API Key。它相当于连接微信读书账号的授权凭证，建议不要公开发布，也不要发到不可信的地方。
拿到 API Key 后，可以直接把它发送给 WorkBuddy，让它完成配置，也可以用环境变量的方式配置：
export WEREAD_API_KEY=复制你得到的 API Key
这里要把「复制你得到的 API Key」替换成扫码登录后生成的真实 API Key。配置完成后，WorkBuddy 会识别授权信息，并连接用户的微信读书账号。
安装和授权都完成后，可以用一个简单问题测试是否可用。
比如查看我的微信读书书架，或者我今年在微信读书读了哪些书？如果 WorkBuddy 能返回书架、阅读记录或相关统计，就说明微信读书 Skill 已经可以正常使用。
完成安装和授权后，我们也帮你整理了一些关于微信读书 Skill 的创意玩法。
第一类是量化阅读习惯。
过去，用户想知道自己一年读了什么、读书时间集中在哪些时段，往往要翻阅读记录或者自己做整理。接入 Skill 后，这些问题可以直接交给 AI，让它帮助你更直观地理解自己的阅读状态。
可以试试这些提示词：
我今年读了哪些书？请按月份、书籍类型和阅读进度整理成表格
量化我的微信读书习惯，包括阅读时长、阅读天数、常读类型和阅读连续性
我的阅读时间主要集中在一天中的哪个时段？请按早晨、上午、下午、晚上和深夜分类
我连续读书最长的一段时间是哪本书？请告诉我对应时间、阅读天数和阅读进度
根据我的阅读记录，分析我最近三个月和今年整体阅读习惯有什么变化
第二类是个性化推荐。
微信读书本来应该有推荐系统，但 Skill 的不同之处在于，它可以围绕用户自己的书架和阅读历史生成更具体的建议。它不是只推荐热门书，而是可以进一步看你读过什么、偏好什么、最近关注什么，再给出更贴近个人背景的书单。
可以这样问：
基于我的阅读偏好，推荐 10 本我可能感兴趣的散文作品，并说明推荐理由
我想读《人间滋味》，帮我查作者、评分、分类、出版社、出版时间和 ISBN
我最近对 AI 话题很感兴趣，看看我的书架里有哪些书可以帮我快速建立背景知识
根据我的阅读记录，推荐 5 本和我最近读过的书相似的作品
第三类是整理笔记与发现认知盲区。
对于长期在微信读书里划线、写想法的人来说，真正麻烦的不是没有笔记，而是笔记分散在不同书里，很少被系统整理。Skill 的价值之一，就是把这些阅读痕迹重新组织起来。
可以试试这些提示词：
导出我最近读完的三本书的划线笔记，并按书名整理
把《某本书》的全部划线导出，按主题归类，并提炼 10 条核心观点
分析我读书时更喜欢划事实、观点、故事、方法论，还是情绪表达
根据我的划线内容，判断我更关注问题分析、经验总结、人物叙事，还是价值判断
把《某本书》的划线全部导出，然后根据这些内容出 5 道题考我，看看我到底读懂了多少
最后还有一类更进阶的场景，是发现认知盲区。
长期读同样的内容，难免陷入信息茧房，因此不要让 AI 继续推荐你原本熟悉的内容，而是基于阅读记录找出较少接触的领域，再推荐可能补足知识结构的书。
比如长期看商业书的人，可能缺少历史视角；长期看技术书的人，可能缺少社会学和伦理讨论；长期看文学的人，也可能缺少经济、科技和组织管理相关的知识。不只是让它告诉你读过什么，还可以反过来分析你没有读什么。
可以这样问：
根据我的阅读历史，判断我在哪些知识领域有明显空白
基于我的阅读记录，推荐我需要补充哪些书，帮助我提高认知，避免知识结构过窄
分析我的书架，告诉我哪些领域读得比较多，哪些领域几乎没有覆盖
基于我的阅读历史，给我一份认知补全书单，按文学、历史、科技、商业、社会学、哲学分类
结合我近期的对话记录，找出我最需要改进的地方，再从我的微信读书书架里定位到具体书籍和具体章节
上述最后一个提示词，更接近定向检索多玩法。比起泛泛推荐一本书，不如把你当下的问题、已有书架和具体章节连接起来。
简言之，微信读书 Skill 最值得关注的，不在于帮你查了几本书或导出了几条笔记，而是它把用户多年积累的阅读痕迹，转化成了 AI 可读取的知识索引。
书架、进度、划线、想法……这些过去沉睡在 App 里的行为数据，现在都被激活了。与其说用户在使用一个阅读 App，不如说是在喂养一个不断理解自己的个人知识库 Agent。
过去的阅读产品解决的是「在哪里读」，推荐系统解决的是「下一本读什么」。而在大模型的加持下，Skill 开始触碰第三个更深层的问题：读过的东西，如何重新参与我们当下的思考、写作与决策？
尤其是，几千年来，阅读都是一个人的单向过程。我们一头扎进书海，能记住多少、用上多少，全凭记忆力和悟性。而 AI 的介入，让阅读变成了一场真正的双向奔赴。
何其妙哉。
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