teng-lin/weread-omni

解決的問題

weread-omni 提供了比官方 Agent Skill 更廣泛的 WeChat Reading（微信读书）互動能力。官方技能僅限於六項只讀操作，而本專案支援超過 40 項讀寫操作，讓使用者能管理書櫃、編輯筆記、匯入個人書籍，並以程式方式與平台的 AI 功能互動。

工作原理

此專案作為非官方 SDK 與 CLI 工具運作。使用基於 QR 碼的登入系統進行使用者認證。認證後，提供三種主要互動介面：

• 命令列介面（CLI）：用於執行特定閱讀與寫入任務的工具，可將結果以 JSON 格式輸出。
• TypeScript SDK：用於將 WeChat Reading 功能整合至其他應用程式的完全類型化函式庫。
• Agent Skill：預先定義的技能組，允許 AI 代理（如 Codex 或 Claude Code）檢查登入狀態、呼叫 CLI，並處理寫入操作的分頁與確認。

此外，還包含一個基於 SQLite WAL 的本地內容圖書館，用於快取書籍資訊、章節與公眾號文章，以減少重複的網路請求。

適用對象

• 希望基於 WeChat Reading 資料建構應用的 開發者。
• 希望自動化閱讀習慣、匯出公眾號內容或透過命令列管理圖書館的 高階使用者。
• 希望賦予 AI 助手讀取與管理 WeChat Reading 帳戶能力的 AI 代理使用者。

主要亮點

• 功能全面：支援 40 項以上操作，包括新增/編輯/刪除書籤與評論，這些在官方技能中不可用。
• 內容匯入：支援匯入個人書籍，格式包括 EPUB、PDF、MOBI、TXT 與 AZW3。
• 公眾號整合：可閱讀、訂閱並匯出 WeChat 公眾號的資訊流。
• AI 整合：可直接存取 WeChat Reading AI 的「問書」與推薦功能。
• 本地快取：內建本地圖書館，用於儲存內容並減少 API 呼叫。