teng-lin/weread-omni

해결하는 문제

weread-omni는 공식 에이전트 기능보다 WeChat Reading(微信读书)과 상호작용할 수 있는 확장된 기능을 제공합니다. 공식 기능은 6개의 읽기 전용 작업에 국한되지만, 이 프로젝트는 40개 이상의 읽기/쓰기 작업을 가능하게 하여 사용자가 도서관을 관리하고, 노트를 편집하며, 개인 도서를 가져오고, 플랫폼의 AI 기능과 프로그래밍 방식으로 상호작용할 수 있도록 합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 비공식 SDK 및 CLI 도구로 작동합니다. 사용자를 인증하기 위해 QR 코드 기반 로그인 시스템을 사용합니다. 인증 후 다음과 같은 세 가지 주요 인터페이스를 제공합니다:

• 명령줄 인터페이스(CLI): 특정 독서 및 쓰기 작업을 실행할 수 있는 도구로, 결과를 JSON 형식으로 출력할 수 있습니다.
• TypeScript SDK: 다른 애플리케이션에 WeChat Reading 기능을 통합하기 위한 완전히 타입 지정된 라이브러리입니다.
• 에이전트 기능: AI 에이전트(Codex 또는 Claude Code 등)가 로그인 상태를 확인하고 CLI를 호출하며, 쓰기 작업의 페이징 및 확인을 처리할 수 있도록 하는 사전 정의된 기능 세트입니다.

또한 SQLite WAL 기반의 로컬 콘텐츠 라이브러리를 포함하여 책 정보, 챕터, 공식 계정 기사 등을 캐시하여 중복된 네트워크 요청을 줄입니다.

대상 사용자

• WeChat Reading 데이터 위에 애플리케이션을 개발하고자 하는 개발자.
• 독서 습관을 자동화하거나, 공식 계정 피드를 내보내거나, 명령줄을 통해 라이브러리를 관리하고자 하는 고급 사용자.
• AI 어시스턴트가 자신의 WeChat Reading 계정을 읽고 관리할 수 있도록 하고자 하는 AI 에이전트 사용자.

주요 특징

• 광범위한 기능: 공식 기능에 없는 북마크 및 리뷰의 추가/편집/삭제를 포함해 40개 이상의 작업을 지원합니다.
• 콘텐츠 가져오기: EPUB, PDF, MOBI, TXT, AZW3 형식의 개인 도서를 가져올 수 있습니다.
• 공식 계정 통합: WeChat 공식 계정의 콘텐츠를 읽고, 구독하며, 피드를 내보낼 수 있습니다.
• AI 통합: WeChat Reading AI의 "책에 질문하기" 및 추천 기능에 직접 접근할 수 있습니다.
• 로컬 캐싱: API 호출을 줄이기 위해 내장된 로컬 라이브러리가 있습니다.