昨晚我在AI进阶课上讲桌面 Agent 和个人进化知识库，演示了一个微信读书 Skill 的用法。
没想到，颇受学员喜欢，那就来详细分享一下这个过程吧。
如果你没用微信读书阅读，平时 用得到电子书，也是一样的逻辑，关键让AI 去获取你的读书“痕迹”。重点是文章中的提示词，你可以参考使用。
这里也不一定要用codex，你用workbuddy，claude，扣子3.0，甚至豆包办公版...都是可以的。
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让 AI 从阅读记录里看见你真正关心的问题
我给 AI 的任务是这样的：
你去微信读书获取我最近读书的情况，然后结合我的个人进化知识库，分析我当前到底对什么感兴趣、这些兴趣服务于什么目标、我的盲区是什么。最后，结合这个盲区，给我推荐一本书，并且选择一个具体章节直接发给我。
它先调用微信读书 Skill，拿到了我最近的阅读数据。（最近忙着写书稿，确实阅读时间少了，哈哈哈）
AI说，我最近读得比较多的书里，有《信息简史》《逆势者：彼得·蒂尔传》《发展的自我》《我们如何思维》等。
我觉得真正有用是，AI 提炼出几条兴趣线：AI 与信息底层、个人成长系统、教育对话、写作表达。
这比阅读统计有用。因为它不是简单告诉我“你最近喜欢读什么类型的书”，而是在帮我看见：我最近的输入，其实都围绕着一个问题。
在 AI 时代，一个人如何把输入、经验和问题，变成自己的判断、行动和影响力。
这个判断对我来说是准的。
很多时候，我们以为自己知道自己在关心什么，其实未必。你可能只是觉得自己随便读了几本书，划了一些线，做了一点笔记。但当 AI 把这些记录连起来看，它可能会帮你看见那条更深的线。
所以，第一个用法不是让 AI 统计你读了多少书，而是让它帮你反推：你最近到底被什么问题推动。
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接入个人进化知识库，找到下一步该补什么
第二个用法，是把微信读书接入个人进化知识库。
这里说的个人进化知识库，不是一个单纯存资料的文件夹，而是我自己的目标、长期关注的问题、读书笔记、写作线索和行动记录。它里面不只是“我读过什么”，还包括我最近在研究什么、想解决什么、正在搭建什么系统。
当微信读书的数据接到个人进化知识库里，AI 就不再只是根据阅读偏好推荐书。它可以进一步判断：你现在的输入，和你的目标之间，还缺哪一块。
这一次，它给我的判断是：我当前不是缺输入，而是缺一个稳定的“判断生成机制”。
这个判断不是凭空来的。它看到了我最近读了很多和 AI、信息、个人成长、教育、表达有关的书，也看到了我的个人进化知识库里的文章、课程、书稿等。但这些材料如果只是堆在一起，并不会自动变成判断。
我很认同它给我的这个提醒：
工具里的数据，不会自动变成成长。数据被读取、连接、解释、判断、写回，才会变成成长系统。
所以它没有继续给我推荐一堆新书，而是从我已经在读的书里，推荐了《我们如何思维》第八章：《判断：对事实的解释》。
它给出的理由也很清楚：这一章讲的是一个人如何从材料走向判断，正好补我个人进化知识库里最容易空掉的一环。
这件事对我有价值的地方在于，它没有制造新的待办，而是从我已经开始的阅读里，帮我找到当前最值得继续读的一章。
而且，codex直接带打开了微信读书的章节，让你立马就阅读完毕。
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AI 还给了我三个阅读问题
它推荐《我们如何思维》第八章以后，还给了我三个阅读问题。
第一个问题：杜威说的“判断”，和我个人进化知识库里空着的“我的当前判断”，是不是同一件事？
第二个问题：一个事实要经过什么过程，才会变成我自己的判断？
第三个问题：如果把这一章变成知识库规则，我每周复盘时应该增加哪一个问题？
这三个问题让我觉得，这已经不是普通的读书提醒了。
普通读书是：我打开一本书，读完一章，划几条线，觉得有启发，然后过几天忘了。
接入个人进化知识库之后，读书变成了另一件事：我带着当前问题进入某一章，读完以后，还要把它回填到自己的系统里，成为以后复盘、写作、判断和行动的一部分。
这次 AI 做的事情，就是把微信读书的数据接到我的个人进化知识库里，然后完成了一条链路：
微信读书近期数据 -> 当前兴趣主线 -> 长期目标 -> 当前盲区 -> 应该补的章节 -> 读完后写回个人进化知识库。
这条链路一旦跑通，微信读书就不只是一个阅读 App。它可以变成个人成长系统里的一个输入端。
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微信读书 Skill 使用方法
具体步骤也不复杂，安装入口在这里：https://weread.qq.com/r/weread-skills
第一步，打开上面的链接，复制页面里的 Skill 安装指令：
npx skills add Tencent/WeChatReading -g
第二步，把这条指令发给支持 Skill 的 AI 助手，让它帮你安装。
第三步，在页面里点击“登录微信读书”，登录以后获取 API Key。这个 API Key 用来连接你的微信读书账号，让 AI 能读取你的阅读记录、书架、划线和笔记。（也可以直接在微信读书手机端获取）
装好以后，你就可以直接这样问 AI。
第一个问题：
请根据我最近一个月的微信读书数据，分析我最近真正关心的 3 个问题是什么。
第二个问题：
请结合我的当前目标，判断我最近的阅读里有哪些盲区，并推荐我接下来最该补的一章，而不是一整本书。
我建议这里一定要问“一章”，不要一上来问“一本书”。一整本书很容易变成新的压力，但一章可以马上开始。真正有用的 AI 推荐，应该让你立马打开就阅读。
如果你已经有自己的知识库、Obsidian、飞书文档、Get笔记，或者任何形式的个人进化知识库，就可以再往前走一步。
你可以让 AI 把微信读书数据和你的个人进化知识库对齐，然后问它：我最近读的内容，和我的长期目标之间是什么关系？我重复关注了哪些问题？我有哪些明显缺口？读完这一章以后，我应该把什么规则写回自己的知识库？
如果你看的是纸质书怎么办？
我在社群里分享这个案例以后，有朋友问我：如果平时主要看纸质书怎么办？是不是就没法让 AI 参与进来了？
我的建议很简单：留痕。
不一定非要在微信读书里看，也不一定非要用某一个固定工具。关键是，你要让 AI 知道你最近看过什么、划过什么、想过什么、反复卡在哪些问题上。
比如你看纸质书，可以用得到大脑拍照快速记录。目录、重点页、自己的划线和旁批，都可以拍下来；每读完一章，也可以顺手写几句话：
这一章讲了什么，我被哪句话击中了，我想到自己的哪个问题，接下来想继续追问什么。
这一步的关键是让AI知道你在关注什么。
就像你在网上浏览、搜索、收藏、点赞，平台会因此越来越了解你的偏好一样；你在阅读里留下痕迹，AI 才能逐渐理解你真正关心什么，哪些地方可能是你的盲区。
写在最后
过去我们觉得读书是输入，但我现在觉得读书也在暴露你的问题。你最近读什么，划什么，停在哪本书，反复回到哪个主题，其实都在说明：你正在被什么问题推动，你又在哪些地方还没有想清楚。
过去，这些信号很容易散掉。今天，如果微信读书能接入 AI，接入个人进化知识库，这些信号就可以被重新组织起来。
AI 不只是帮你找书。它可以帮你看见：你现在真正需要补上的，是哪一块判断。
所以我现在越来越觉得，真正重要的不是“我读了多少本书”，而是我能不能把读过的东西，变成自己的判断、行动和影响力。
这大概也是我现在理解的个人进化知识库：不是把所有东西都存起来，而是让每一次输入，都有机会变成下一次更清楚的判断。