微信读书 Skill 之于微信读书，就像 HealthKit 之于 Apple 的健康生态。
HealthKit 把 Apple Watch 等设备记录的步数、心率、睡眠等数据交给获得授权的 App 使用。微信读书 Skill 则把书架、阅读时长、划线和想法交给 Agent 或其他产品使用。
微信读书上线 Skill 后，我先后用它做了 Booko Board、Booko 和 MeDay，也把它接入 Claude 和 Codex，读取、整理和分析自己的阅读记录。
这篇文章分享微信读书 Skill 的 4 个用法。
1、做个阅读 Dashboard
微信读书 Skill 内测后，我最先用它做了 Booko Board，一个私人阅读看板。
输入微信读书密钥后，Booko Board 会连接个人书架、阅读统计、划线和想法。页面包含仪表盘、封面墙和笔记墙，可以看整体阅读数据，也可以直接浏览读过的书和以前留下的笔记。密钥只保存在当前会话中，关闭页面后会清除。
以前，这些数据只能在微信读书的不同页面里查看。接入 Skill 后， 可以把它们重新组织成自己想要的样子。
对开发者来说，读取并呈现数据是第一步，后面还可以继续做成一个独立产品。
2、用 Booko 和 MeDay 回顾笔记
Booko 在 5 月初上线，做的事情很简单：把散落在不同阅读平台里的划线集中起来，方便平时回顾。
5 月中旬，微信读书 Skill 上线。Booko 本来就是用来集中和回顾阅读笔记的，而我的大部分阅读又在微信读书完成。此前，要把划线存入 Booko，需要先在微信读书里手动复制，再回到 App 里粘贴。
Skill 提供了直接拉取的数据接口，非常自然地，我就就把它接进了 Booko。接入后，用户只要在 App 里输入微信读书 API Key，就能批量获取书籍、划线和想法。这些划线和想法会变成一张张卡片，可以随机翻看，也能跳回微信读书里的具体位置。
到了 9 月，我开始做 MeDay。它来自电影《完美的日子》给我的感受：一天由许多普通平凡的小事组成，阅读是其中重要的一部分。
在 MeDay 里，微信读书 Skill 用来记录划线和想法发生的时间。它会把每天读过的书和阅读时间放进当天的时间线和日历，和照片、日记、音乐、运动、睡眠出现在一起。未来再打开某一天，可以看到那天去了哪里、写了什么、有什么心情和身体状态，也能看到当时正在读哪本书。
Booko 留下的是读过的句子，MeDay 留下的是阅读发生在哪一天。它们使用同一份微信读书数据，记录两件不同的事。
3、从划线里寻找主题
再往前一步，我会让 Agent 从划线里找出自己反复关注的主题。
比如 8 月 11 日，我读完《月亮和六便士》，当天开始读《人生的枷锁》。前一本留下 20 条划线和 2 条想法，后一本留下 95 条划线和 6 条想法。
《人生的枷锁》读完后，我先让 Claude 按主题整理划线，分成「人生的意义」「金钱与贫穷」等 10 类。每条保留划线原文和章节位置，最后存成一份 Markdown 笔记。
接着，我让它对照两本书。我发现自己在两本书里关注的内容，刚好落在理想和现实的两端。
在我看来，《月亮和六便士》更接近浪漫主义。斯特里克兰为了创作，抛下家庭，也不再顾及道德和别人的看法。《人生的枷锁》更现实。菲利普卸下信仰、情欲，以及「人生必须有意义」等一副副枷锁后，放弃远行，决定结婚，准备接手一间乡下诊所，过一种井然有序的普通生活。
我的划线刚好能印证这种差别。《月亮和六便士》的 20 条划线几乎都在创作、美和自由上，没有一条关于钱。到了《人生的枷锁》，金钱却成了很重要的一类。
从这些记录看，我会被斯特里克兰的自由吸引，实际选择却更接近菲利普的现实主义。做产品时，我要保留审美和自由，却无法忽略收入，这是更务实的选择。
如果你也想试试这个用法，可以把书名替换掉，直接使用下面两段提示词。
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整理单本书
读取我在《书名》里的全部划线和想法，按主题分类，每条保留划线原文和所在章节。想法放在对应的划线下面。
可以的话，指出其中互相冲突的地方，并说清冲突在哪。
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对照两本书
对照我在《书名 A》和《书名 B》里的划线，找出反复出现的主题、互相矛盾的观点，以及我关注重点的变化。每个判断都附上对应划线。
4、为手头的项目，推荐书籍
Claude 和 Codex 能读取我本地的项目文件夹，知道我正在开发哪些功能，也能看到相关的产品文档和增长材料。这些内容说明了我最近在解决什么问题。
接上微信读书 Skill 后，AI 能看到我读过哪些书、在哪里划过线。项目文件夹提供当前的上下文，阅读记录则反映我已经接触过哪些知识。把这两个放在一起，AI 就能帮我找出我目前在实践中的有待补充的理论知识。
上个月，在研究产品的定价问题。AI 看过项目资料和阅读记录后，推荐了《定价制胜》，理由是我读过一些产品和增长的书，却没有一本正面讨论定价。我从 8 月 11 日读到 23 日，留下 61 条划线。
书里有几句话对我很有启发：一是在不确定该定多少时，宁可在合理区间里选高一点的价格；二是定价过低本身会被当成质量信号，客户可能会怀疑产品不好。最后是，能通过降价来解决的问题，都不是大问题。所以很自然地，比较果决地为产品调了一次价。
推荐书籍时，我会要求 AI 说明每本书补充哪个知识缺口，以及读完能帮助我做什么判断。我书架上有五百多本没读完的书，再增加一个「以后该读」的书名，帮助不大。
它也可能推荐我已经读过的书。微信读书的「未读完」标记并不可靠，一本读到 88% 的书，仍然会显示没读完。因此，我会要求 AI 先检查实际阅读进度，再判断哪些内容需要补。
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推荐下一本书
先读我本地的 xxx 项目文件夹，了解目前的产品、代码和增长工作，判断我当前最需要解决的问题。再查我的微信读书记录，区分已经读过的书和只放在书架上的书。请检查实际阅读进度，读到 80% 以上可以视为读过。
分析我针对当前问题还缺少哪些知识。推荐 1 本现在适合读的书和 2 本备选，说明每本书补充什么，以及读完能帮助我做什么判断。书架上已有的书优先。
最后
微信读书开放 Skill，是我完全没想到的。开发者有了构建阅读产品的数据入口，读者也能让 Agent 读取并使用自己的书架、划线和想法。
在国内产品里，愿意把数据开放到这个程度，很少见。谢谢微信读书。
后面两种用法，我也会继续思考怎么放进 Booko。Booko 现在能随机回顾一组旧划线，以后或许也可以整理不同划线和书籍之间的线索，或者结合用户正在关心的问题推荐下一本书。
现在，Booko 已经更新到 2.0.2，支持随机回顾、每日消息推送，也能在 Mac、iPad 和 iPhone 上使用。如果你积累了很多阅读笔记，却很少回看，可以试试 在 App Store 下载。
