微信读书阅读统计

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微信读书阅读统计阅读数据

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我这个月读了多久？

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统计中...

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你本月阅读约45小时，平均每天1.5小时，阅读天数18天

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Commands

Command	Description	Required Args
本周阅读统计	查看本周阅读数据	None
本月阅读统计	查看本月阅读数据	None
年度阅读统计	查看年度阅读数据	None

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Overview

readdata — 阅读统计

查看个人阅读数据统计，包含阅读时长、天数、读书排行、偏好分析等。

⚠️ 使用前必须阅读本文件字段说明。 阅读统计字段容易因字段名产生误判，尤其是所有阅读时长字段的单位。调用 /readdata/detail 前必须先确认本文件中的参数、字段单位和统计口径；禁止凭字段名或数值大小推断单位。

接口

`/readdata/detail` — 阅读统计详情

请求参数：

参数	类型	必填	说明
`mode`	string	否	统计维度：`weekly`=本周, `monthly`=本月, `annually`=本年, `overall`=总计。默认 `monthly`。
`baseTime`	int	否	基准时间戳（0=当前周期），此时服务端会归一化到周期起点：周一、月初、年初；`overall` 固定为 0。传历史时间戳可查看该时间戳所在周期的数据；`annually` 只返回 `baseTime` 所在自然年的数据，不会自动包含后续年份

回包字段说明（字段按 mode 和数据条件可选返回）：

字段	说明
`baseTime`	统计周期的基准时间戳：`weekly` 为周一 00:00，`monthly` 为月初 00:00，`annually` 为年初 00:00，`overall` 为 0
`readTimes`	分桶阅读/收听总时长（对象，key 为分桶起始时间戳，value 为秒数）。`weekly`/`monthly` 通常按天分桶，`annually` 按月分桶，`overall` 按年分桶
`dailyReadTimes`	年度模式可能返回的每日阅读时长明细（对象，key 为日期时间戳，value 为秒数）；用于日历明细展示，不应替代 `totalReadTime` 作为总量口径
`readDays`	有效阅读天数。服务端按有效阅读规则计算，当前规则为单日阅读满 1 分钟
`totalReadTime`	当前请求周期的总阅读/收听时长（秒）。统计总时长时优先使用该字段，`readTimes` 仅用于明细展示或交叉校验；禁止误当成分钟或小时
`dayAverageReadTime`	日均阅读/收听时长（秒），分母是当前周期已过去的自然日数或历史完整周期自然日数，不是 `readDays`
`compare`	与上一周期的日均时长对比比例；正数表示增长，负数表示下降。该字段只在当前周期且上一周期数据足够时返回，`0.2` 表示约增长 20%
`readLongest`	读得最多的书/有声内容排行数组，最多 10 条，按 `readTime` 降序；低于 5 分钟的条目会被过滤
`readLongest[].book`	书籍信息对象（电子书/出版书），包含 `bookId`、`title`、`author`、`cover` 等
`readLongest[].albumInfo`	有声内容信息对象；当排行条目是有声书/专辑时返回
`readLongest[].readTime`	该书或有声内容在当前统计范围内的阅读/收听时长（秒）
`readLongest[].recordReadingTime`	该书的朗读/记录类阅读时长（秒），存在时才返回
`readLongest[].tags`	标签数组，目前常见值包括 `笔记最多`、`单日阅读最久`
`readStat`	阅读统计摘要数组
`readStat[].stat`	统计项名称，常见为 `读过`、`读完`、`阅读`、`笔记`
`readStat[].counts`	统计值文案，如 `12本`、`45天`、`120条`
`readStat[].scheme`	对应统计项的 App 跳转链接，可能为空
`preferCategory`	偏好阅读分类数组，最多 8 个；不足时可能补充默认分类占位
`preferCategory[].categoryId`	分类 ID
`preferCategory[].categoryTitle`	分类名称
`preferCategory[].parentCategoryId`	父分类 ID
`preferCategory[].parentCategoryTitle`	父分类名称
`preferCategory[].val`	分类偏好权重，按最高分类阅读时长归一化后的相对值，用于图表展示
`preferCategory[].readingTime`	该分类阅读时长（秒）
`preferCategory[].readingCount`	该分类阅读本数
`preferCategory[].categoryType`	分类类型标记，普通分类为 0，部分特殊分类会返回 1 或 2
`preferCategoryWord`	偏好分类文案，如 `偏好阅读文学`；年度报告场景可能改为固定文案 `偏好阅读`
`preferTime`	24 小时阅读时段分布数组，值为秒数。注意输出顺序从 6 点开始，依次到次日 5 点，不是从 0 点开始
`preferTimeWord`	偏好时段文案。总偏好时段数据不足 10 小时时可能不返回；常见文案如 `偏好上午阅读`、`偏好白天阅读`、`偏好夜间阅读`、`汲取新知，昼夜不倦`
`preferAuthor`	偏好作者数组。只有作者数据达到展示阈值时返回
`preferAuthor[].authorId`	作者 ID
`preferAuthor[].name`	作者名
`preferAuthor[].count`	阅读该作者的书本数
`preferAuthor[].readTime`	阅读该作者作品的时长，格式化字符串，如 `5小时30分钟`，不是秒数
`preferAuthor[].user`	作者关联用户信息，存在时返回
`authorCount`	符合统计条件的作者总数，不一定等于 `preferAuthor` 返回条数
`preferPublisher`	偏好出版社数组。至少 3 个出版社且最高出版社阅读本数达到阈值时返回
`preferPublisher[].name`	出版社名
`preferPublisher[].count`	阅读该出版社书籍的本数
`preferCp`	偏好版权方数组。满足展示阈值时返回
`preferCp[].count`	阅读该版权方书籍的本数
`preferCp[].copyrightInfo`	版权方信息，包括名称、用户 VID、头像、角色等
`readRate`	文字阅读占比百分比，计算口径约为 `wrReadTime / (wrReadTime + wrListenTime) * 100`。当总时长不足 1 小时或文字阅读占比过高时不返回
`wrReadTime`	文字阅读时长（秒），通常为 `totalReadTime - wrListenTime`；仅在 `readRate` 可展示时返回
`wrListenTime`	听书/TTS/有声内容时长（秒）；仅在 `readRate` 可展示时返回
`rank`	本周好友阅读排行信息；仅当前周且未隐藏排行时返回
`rank.text`	排行文案，如 `朋友中排第3名`
`rank.scheme`	排行跳转链接
`registTime`	用户注册时间戳
`medals`	勋章数组；可展示勋章不少于 3 个时返回
`preferBooks`	偏好阅读书籍卡片数组，包含书籍、推荐理由和偏好类型等信息
`yearReport`	年度报告入口数组。`overall` 可能返回多年的入口，`annually` 可能返回当前年份入口；`times` 为该年 12 个月阅读/收听时长数组
`recordReadingTime`	总朗读/记录类阅读时长（秒），目前主要在 `overall` 模式下汇总返回
`readRecordsWord`	书籍分布模块标题文案，当前固定为 `书籍分布`
`readDistributionWord`	点评分布模块标题文案，当前固定为 `点评分布`
`readTimeGears`	阅读时长档位数组，当前为 `[60, 1800, 3600, 10800, 18000]`，用于前端展示分段
`styleType`	样式类型，常见为 `normal`；年度报告场景可能返回特殊样式

年度报告相关字段（如 annualList2023、preferBooks2023、2025 年报模块字段等）会随活动配置变化，不作为通用阅读统计字段依赖。

周期特点与区间组合

/readdata/detail 只支持按固定自然周期查询，不支持直接传任意起止日期。遇到"某天至今"、“某月中旬到现在”、“跨年区间"这类请求时，应通过多个固定周期结果组合计算。

mode	周期粒度	baseTime 行为	适合用途
`weekly`	自然周	归一到该周周一 00:00	本周、某历史周
`monthly`	自然月	归一到该月 1 日 00:00	本月、某历史月、区间边界扣减
`annually`	自然年	归一到该年 1 月 1 日 00:00	某年全年、今年至今、跨年区间拼接
`overall`	全部历史	固定为 0	总计，不适合拆任意日期区间

组合原则：

优先用较大周期减少调用次数：整年用 annually，整月用 monthly。
跨年区间按自然年拆分：历史整年 + 当前年至今。
起点落在年/月中间时，可用"大周期 - 起点之前的完整小周期"近似组合；如果接口返回 dailyReadTimes，可对边界日期做日级精确扣减。
完整周期使用该周期回包的 totalReadTime；不完整边界周期优先使用 dailyReadTimes 精确扣除起点前/终点后的日期。若没有日级明细，只能使用月级/年级近似，并在回答中说明口径。
不要把截断展示的 readTimes 当作主结果；readTimes 仅用于明细展示或交叉校验。