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Category: Data & AnalyticsAPI key required

微信读书阅读人格分析

通过微信读书Skill,获取阅读数据,结合阅读人格分析框架,产出微信读书阅读人格分析报告HTML

personAuthor: user_2d8804afhubcommunity

微信读书阅读人格分析

基于微信读书数据,生成专业的阅读人格分析报告


简介

本 Skill 提供完整的微信读书阅读人格分析能力,包括:

  • 📊 数据获取:自动获取微信读书书架、笔记、阅读统计
  • 🧠 人格判定:基于六维模型的专业人格分析
  • 📄 报告生成:生成精美的 HTML 可视化报告
  • 📚 框架文档:完整的分析方法论文档

六种阅读人格类型

| 类型 | 英文名 | 核心驱动力 | |------|--------|-----------| | 🧠 思辨成长型 | Cognitive Grower | 认知升级、思维突破 | | 💚 情绪治愈型 | Emotional Healer | 情绪调节、心理疗愈 | | 🎯 务实功利型 | Pragmatic Achiever | 解决具体问题、提升效率 | | 🌸 文艺理想型 | Aesthetic Idealist | 追求美、意义、精神升华 | | 🔍 猎奇娱乐型 | Curious Explorer | 满足好奇心、探索未知 | | 🧭 理性建构型 | Rational Architect | 构建系统认知框架 |


使用方法

1. 配置 API Key

访问 微信读书 Skill 页面 获取 API Key。

export WEREAD_API_KEY=wrk-your-api-key

2. 获取数据

使用微信读书 Skill 获取数据:

# 获取已读完的书籍列表
lark-cli +weread-skills shelf --finished

# 获取笔记数据
lark-cli +weread-skills notes --export

3. 生成分析报告

⚠️ 重要提示:必须使用你自己的微信读书数据!

本 Skill 需要读取你的个人微信读书数据(已读完的书籍列表和笔记数据)来生成个性化报告。请确保:

  1. 已通过上述步骤获取了你自己的数据
  2. 数据文件路径正确指向你的个人数据
  3. 不要与他人共享你的数据文件

将数据文件(JSON 格式)放入工作目录,然后运行分析:

# 生成阅读人格分析报告
node scripts/generate-report.js --shelf data/shelf.json --notes data/notes.json

或使用简化命令:

# 直接传入微信读书 Skill 获取的数据
lark-cli +weread-persona analyze

分析维度

六维判定模型

| 维度 | 说明 | 测量指标 | |------|------|---------| | D1 认知深度 | 从"知道"到"理解"的程度 | 笔记密度(条/本) | | D2 情感卷入 | 阅读时的情感投入程度 | 文学类占比 | | D3 实用导向 | 追求"有用"的程度 | 工具书占比 | | D4 系统跨度 | 跨领域阅读的广度 | 领域数量 | | D5 完成强度 | 对一本书的投入程度 | 完成率、重读率 | | D6 探索倾向 | 追求新知的欲望 | 新书占比 |

数据指标阈值

| 指标 | 低 | 中 | 高 | |------|-----|-----|-----| | 笔记密度 | <5条/本 | 5-15条/本 | >15条/本 | | 完成率 | <40% | 40-70% | >70% | | 领域跨度 | 1-2个 | 3-4个 | >4个 |


报告结构

生成的 HTML 报告包含以下板块:

  1. 封面 - 标题、数据统计
  2. 人格类型 - 类型名称、特征标签、描述
  3. 阅读数据 - 已读完、笔记数、笔记密度
  4. 阅读分布 - 各领域占比可视化
  5. 人格定位 - 四象限定位图
  6. 核心洞察 - 4-6 条深度分析
  7. 精神坐标 - 代表性书单
  8. 阅读宣言 - 人格金句
  9. 最终结论 - 综合总结

文件结构

weread-persona/
├── SKILL.md                    # 本文件(包含完整框架说明)
├── templates/
│   └── report-template.html    # HTML 报告模板
└── scripts/
    └── generate-report.js      # 报告生成脚本

附录:分析框架详解

六种人格类型详解

1. 思辨成长型(The Cognitive Grower)

  • 核心驱动力:追求认知升级、思维突破
  • 数据特征:笔记密度>15条/本,完成率50-70%,领域跨度大
  • 典型书单:《思考,快与慢》《认知觉醒》《穷查理宝典》
  • 金句:"不是为了知道更多,而是为了理解更深。"

2. 情绪治愈型(The Emotional Healer)

  • 核心驱动力:情绪调节、心理疗愈
  • 数据特征:笔记密度低-中等,重读率高,领域集中
  • 典型书单:《被讨厌的勇气》《蛤蟆先生去看心理医生》《山茶文具店》
  • 金句:"不是为了解决问题,而是为了被理解。"

3. 务实功利型(The Pragmatic Achiever)

  • 核心驱动力:解决具体问题、提升效率
  • 数据特征:笔记密度5-10条/本,完成率80%+,应用率高
  • 典型书单:《高效能人士的七个习惯》《金字塔原理》《深度工作》
  • 金句:"不是为了懂,而是为了用。"

4. 文艺理想型(The Aesthetic Idealist)

  • 核心驱动力:追求美、意义、精神升华
  • 数据特征:笔记密度低但精选,阅读速度慢,领域极度集中
  • 典型书单:《百年孤独》《红楼梦》《瓦尔登湖》
  • 金句:"不是为了有用,而是为了美。"

5. 猎奇娱乐型(The Curious Explorer)

  • 核心驱动力:满足好奇心、探索未知
  • 数据特征:笔记密度极低,阅读速度极快,完成率30-50%
  • 典型书单:《人类简史》《怪诞行为学》《三体》
  • 金句:"不是为了深,而是为了广。"

6. 理性建构型(The Rational Architect)

  • 核心驱动力:构建系统认知框架
  • 数据特征:笔记密度>20条/本,领域跨度大但有关联,完成率60-70%
  • 典型书单:《置身事内》《原则》《曾国藩传》
  • 金句:"不是为了抵达终点,而是为了在不确定的世界里拥有确定的底气。"

判定矩阵

                    高情感卷入
                       ↑
    文艺理想型      情绪治愈型
    (高情感+低实用) (高情感+中实用)
    
    ←——————————┼——————————→
   低实用导向   │      高实用导向
               │
    猎奇娱乐型      务实功利型
    (低情感+低实用) (低情感+高实用)
                       ↓
                    低情感卷入
    
    【跨维度】
    思辨成长型 = 高认知深度 + 中情感 + 低实用
    理性建构型 = 高认知深度 + 高系统跨度 + 中实用 + 中情感

快速判定问题(5问法)

  1. "你最近一次因为一本书感到兴奋是什么时候?"

    • 因为学到新东西 → 思辨型/建构型
    • 因为被故事打动 → 治愈型/文艺型
    • 因为找到解决方法 → 务实型
    • 因为发现有趣知识 → 猎奇型
  2. "你读完一本书通常会做什么?"

    • 写读书笔记、画思维导图 → 思辨型/建构型
    • 分享给朋友讨论 → 治愈型/文艺型
    • 立即应用实践 → 务实型
    • 快速找下一本 → 猎奇型
  3. "什么情况下你会放弃一本书?"

    • 太简单、没挑战性 → 思辨型
    • 无法共情、没感觉 → 治愈型
    • 不实用、没干货 → 务实型
    • 不好看、没意思 → 猎奇型/文艺型
  4. "你更喜欢新出版的还是经典著作?"

    • 经典著作 → 文艺型/思辨型
    • 新书畅销书 → 猎奇型/务实型
    • 两者都有 → 建构型
  5. "你会重读一本书吗?"

    • 经常重读 → 文艺型/思辨型/建构型
    • 几乎不重读 → 猎奇型/务实型
    • 情绪低落时重读 → 治愈型

命令参考

主命令

+weread-persona analyze [options]

参数

| 参数 | 说明 | 必需 | |------|------|------| | --shelf <file> | 书架数据 JSON 文件 | 是 | | --notes <file> | 笔记数据 JSON 文件 | 否 | | --output <path> | 输出文件路径 | 否,默认桌面 | | --style <name> | 报告风格 | 否,默认 minimal |

示例

# 基础分析
lark-cli +weread-persona analyze --shelf shelf.json

# 完整分析(含笔记数据)
lark-cli +weread-persona analyze --shelf shelf.json --notes notes.json --output ./report.html

自定义配置

修改报告模板

编辑 templates/report-template.html 可自定义报告样式:

  • 配色方案(CSS 变量)
  • 字体设置
  • 布局结构
  • 区块内容

添加新的人格类型

编辑本文件的"附录:分析框架详解"部分,添加新的人格定义:

  1. 添加人格描述
  2. 定义判定规则
  3. 添加金句模板

技术说明

数据来源

  • 微信读书 Skillweread-skills
  • API 端点https://i.weread.qq.com/api/agent/gateway
  • 认证方式:Bearer Token

依赖

  • Node.js >= 16
  • 微信读书 Skill 已安装并配置 API Key

更新日志

  • v1.0.0 (2026-05-18): 初始版本,包含六维人格模型和 HTML 报告生成

许可

MIT License - 可自由使用和修改