teng-lin/weread-omni

何を解決するか

weread-omni は公式のエージェントスキルよりも広範な機能を WeChat Reading（微信读书）と対話するため提供します。公式スキルは6つの読み取り専用操作に限定されていますが、このプロジェクトでは40以上の読み書き操作を可能にし、ユーザーが本棚の管理、ノートの編集、個人の本のインポート、およびプラットフォームのAI機能とのプログラムによる対話が行えます。

動作方法

このプロジェクトは非公式のSDKおよびCLIツールとして機能します。QRコードベースのログインシステムを使用してユーザーを認証します。認証後、以下の3つの主要インターフェースを提供します：

• コマンドラインインターフェース（CLI）：特定の読書および書き込みタスクを実行できるツールで、結果をJSON形式で出力できます。
• TypeScript SDK：他のアプリケーションに WeChat Reading 機能を統合するための完全に型指定されたライブラリ。
• エージェントスキル：AIエージェント（Codex や Claude Code など）がログイン状態を確認し、CLI を呼び出し、書き込み操作のページネーションと確認処理を処理できるようにする事前定義されたスキルセット。

また、SQLite WAL を使用したローカルコンテンツライブラリを備えており、本の情報、章、および公開アカウントの記事をキャッシュすることで、重複するネットワークリクエストを削減します。

対象ユーザー

• WeChat Reading のデータ上にアプリケーションを開発したい 開発者。
• 読書習慣を自動化したい、公開アカウントのフィードをエクスポートしたい、またはコマンドラインでライブラリを管理したい パワーユーザー。
• AIアシスタントに WeChat Reading アカウントの読書および管理機能を持たせたい AIエージェントユーザー。

特徴

• 広範な機能：公式スキルにはない、ブックマークやレビューの追加・編集・削除を含む40以上の操作をサポート。
• コンテンツインポート：EPUB、PDF、MOBI、TXT、AZW3 形式の個人書籍をインポート可能。
• 公開アカウント統合：WeChat 公開アカウントの記事を読む、購読する、フィードをエクスポートする機能。
• AI統合：WeChat Reading AI の「本に質問する」機能およびおすすめ機能に直接アクセス可能。
• ローカルキャッシュ：API呼び出しを減らすための組み込みローカルライブラリ。