weread-wise · 目标驱动的智能阅读助手

weread-wise 是一个我计划搭建的智能阅读助手：把「读什么书」和「读完之后留下了什么」这两件事，串成一条完整的工作流。

想解决的问题

我有一个反复出现的痛点：书读了一本又一本，过两周就忘了讲了啥。微信读书里的划线和评论是金矿，但分散在一本一本孤立的书里，缺乏横向链接和长期沉淀。

计划做成的两件事

一、目标驱动的书单推荐

不是「豆瓣 Top 250」那种通用榜单，而是：你说「我下半年想系统补一下系统思考」——它会从我的本地书库 + 公开权威书单里，挑出 5–10 本路径最短的书，并解释每本在路径里扮演什么角色。

二、阅读笔记的统一沉淀

通过微信读书 skill 拉取我所有的划线、想法、评论，按主题/概念自动归类，生成「我的知识图谱」。一本书读完后，能立刻看到它和我过去读过的哪些书在哪几个概念上交叉。

技术思路

• 推荐层：用 LLM 把「目标」拆解成能力图谱 → 用嵌入检索 + 主题建模做候选召回 → 用 ReAct Agent 解释推荐理由
• 沉淀层：通过微信读书 skill 拉取笔记 → 用 LLM 做主题聚类 + 概念抽取 → 存到本地知识库
• 前端：先做 CLI / Web 两个入口，移动端待定

进度

仓库刚开。计划先把「微信读书 skill 接入 + 笔记拉取 + 主题聚类」这条最小链路打通，再叠加推荐层。