月度阅读时长
按自然月汇总，边界月份使用日级 readTimes 过滤。
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微信读书个人可视化报告
把你近两年的阅读时间、书架资产、内容偏好和笔记语义放在同一张纸面上：先看节律，再看兴趣，最后看你留下来的句子。
你的阅读画像
你把书架当作一间有灯的工作室：在 275 个阅读日里，时间流向「文学」和《霍乱时期的爱情》，又在 895 条笔记里沉淀为公司、市场、学习、马斯克。你划下的句子不是碎片，而是路标；它们把你的兴趣、判断和行动慢慢连成一张个人地图。
马斯克在盖茨到访的几天后问我：“一个人怎么能一边说他非常关心应对气候变化的问题，一边针对其中贡献最多的公司去削减他们的整体投资呢？
总览
这里的数字来自你的微信读书账户数据。阅读时长按秒计算后转成人类可读格式，书架总数包含电子书、有声/专辑和文章收藏入口。
223小时25分钟阅读时长
275有效阅读日
61书架条目
895笔记总量
32有笔记书籍
869语义文本
- 近两年累计阅读 223小时25分钟，有效阅读 275 天。
- 书架共有 61 个条目，其中电子书 59 本、有声/专辑 1 个、文章收藏入口 1 个。
- 有笔记的书 32 本，笔记总量 895 条；本次抓取到近两年划线 658 条、想法/点评 211 条用于语义分析。
- 月度记录中读得最久的是《霍乱时期的爱情》，累计约 24.83 小时。
- 年度偏好聚合中，最高分类是「文学」，约 71.77 小时。
时间节律
月、日、星期三个尺度一起看，能区分持续阅读、阶段性冲刺和短期空窗。
月度阅读天数
单日阅读满 1 分钟计为有效阅读日。
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阅读日时长分布
只统计有阅读记录的日期，按单日分钟数分桶。
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月内星期节律
观察哪些月份的哪些星期更容易读书。
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累计阅读小时
近 24 个月阅读时间的累积曲线。
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月度读过/读完/笔记
来自月度 readStat 文案解析，用于趋势观察。
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触达自然年对比
年度接口按自然年返回；默认报告范围跨到的年份都会展示。
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阅读偏好
这部分使用月度读得最久的书和年度偏好字段。年度字段按触达自然年聚合，因此更适合看长期兴趣结构，而不是精确滚动区间。
读得最久的书
按月度 readLongest 聚合，避免直接用书架推断时长。
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阅读分类雷达
按年度偏好分类 readingTime 聚合。
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分类阅读时长
分类按阅读小时降序。
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分类阅读地图
面积代表分类阅读时长。
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偏好作者
作者偏好来自年度接口，时长字段按中文时长解析。
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偏好出版社
按年度接口返回的出版社阅读本数聚合。
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文字阅读与听书
接口仅在满足展示阈值时返回，按触达自然年聚合。
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书架资产
你的书架是阅读资产的全量视角：未读、已读、有声、私密、书单和最近活动都在这里。
书架构成
书架总数包含电子书、专辑/有声书和文章收藏入口。
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书架分类资产
按书架条目 category 分布；有声和文章收藏单独归类。
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书架读完状态
电子书用 finishReading，专辑用完结状态。
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公开/私密阅读
文章收藏入口固定计入私密阅读。
当前接口没有返回足够数据，已保留模块位置。
书单规模
archive[].bookIds 的数量。
当前接口没有返回足够数据，已保留模块位置。
近两年书架活动
按最近阅读或更新时间聚合的书架活动条目数。
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笔记与语义
划线和想法是你阅读后真正留下来的东西。词云是高频短语抽取，不等于严格自然语言分词。
笔记最多的书
总笔记数 = 划线 + 想法/点评 + 书签。
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笔记类型构成
书签只展示数量，当前接口不能导出书签内容。
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阅读进度与笔记量
每个点是一本文档；横轴阅读进度，纵轴笔记总数。
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划线与想法词云
由近两年划线和想法文本抽取高频短语。
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笔记时间线
按划线和想法创建时间聚合。
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划线长度分布
按划线原文字数分桶。
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你的画像划线清单
从你近两年划线中挑出最能说明阅读画像的句子。顶部金句来自这组清单的第一条。
马斯克在盖茨到访的几天后问我：“一个人怎么能一边说他非常关心应对气候变化的问题，一边针对其中贡献最多的公司去削减他们的整体投资呢？
我很快便了解到，斯托克林老师所描述的是一种被称为分时系统的方法，即将一台计算机同时分配给多个用户使用。
因为在大学里，理科学生瞧不起文科学生，外国语文系学生瞧不起中国文学系学生，中国文学系学生瞧不起哲学系学生，哲学系学生瞧不起社会学系学生，社会学系学生瞧不起教育系学生，教育系学生没有谁可以给他们瞧不起了，只能瞧不起本系的先生
段鹏飞是自动驾驶团队中年轻的机器学习专家，在他的家乡武汉学的是光信息科学与工程专业，随后在俄亥俄大学获得博士学位。
生理上的免疫系统会帮助你的身体在受到外界侵害时及时恢复，同样，你的大脑也会帮助你从心理打击中恢复过来。
只有训练数据里包含足够多的相关特征以及较少的无关特征，系统才能够完成学习
他们聘请了许多人，比较默克制药公司和辉瑞制药公司到底哪个价值高，分析标准普尔500指数的每只成分股，以为他们能够打败市场。
投资者会“根据公认的价值标准”来判断“股票的市场价格”，而投机者则是“根据市场价格来确定价值标准
总体上讲，投资者较好的办法是，只要有钱投资于股票，就不要推迟购买——除非整体市场水平太高，而不符合长期以来所使用的价值标准。
优质长期债券本金价值的下跌是货币市场的变化所致，这是一个相当深奥的问题，与个人投资者的投资策略没有太大的关系。
我一向反对这类流行观点：公司由市场竞争驱动，面临困难时应首先解雇最差、最年轻和资历最浅的员工。
大程度上让我自己都感到意外，积累的每一点知识都逐步增强了我的某种力量感，我感觉通过运用自己的大脑，我可以解决世界上最复杂的谜题。
马斯克说：“真正愿意担任特斯拉首席执行官的人只有一种，就是天不怕、地不怕的人，因为特斯拉创业过程中让人心生畏惧的困难太多了。
小孩子总是习惯性地以为有一种神圣的力量最终会将自己从世间可能发生的几乎所有种类的灾难中解救出来，至少我在儿童时代是如此。
如果你不想学习这些技能，那么我建议你最好做第一类投资者。
她封闭在自我的世界里，闭着眼在身体内部的绝对黑暗中探寻，一会儿往这边进，一会儿往那边退，不断纠正那看不见的方向，尝试开辟一条更为强烈的途径，寻找另一种方式，以免迷失在腹内流出的黏稠泥沼之中。
梅斯特里蒂老师抨击了那种将科学视为一堆已经验证的事实、只需死记硬背即可的观点，他认为科学是一种审视世界的方式，它是一个永不间断的故事，一直在挑战那些积年累月、深植人心的事实与理论。
就短线投资而言，市场是一台投票机器。
为了说明与感知机模型的相似性，假设  是一个很大的正数，那么  而 ，即当  很大且为正时，sigmoid 神经元的输出近似为 1，如同感知机。
古典学者看她说笑时露出的好牙齿，会诧异为什么古今中外诗人，都甘心变成女人头插的钗，腰束的带，身体睡的席，甚至脚下践踏的鞋袜，可是从没想到化作她的牙刷
重点列表
用于复核图表背后的具体书名。
笔记最多的书
| # | 书名 | 作者 | 总笔记 | 划线 | 想法/点评 | 书签 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 也许你该找个人聊聊 | 洛莉·戈特利布 | 117 | 96 | 21 | 0 |
| 2 | 霍乱时期的爱情 | [哥]加西亚•马尔克斯 | 106 | 75 | 30 | 1 |
| 3 | 源代码 | [美]比尔·盖茨 | 67 | 45 | 21 | 1 |
| 4 | 生死疲劳【中国诺奖得主代表作】 | 莫言 | 64 | 55 | 8 | 1 |
| 5 | 聪明的投资者（第4版，注疏点评版） | [美]本杰明·格雷厄姆 [美]贾森·兹威格 著 | 54 | 37 | 16 | 1 |
| 6 | 埃隆·马斯克传 | 沃尔特·艾萨克森 | 52 | 37 | 15 | 0 |
| 7 | 疯狂动物城 zootopia（迪士尼大电影双语阅读） | 美国迪士尼公司 | 51 | 12 | 39 | 0 |
| 8 | 围城 | 钱钟书 | 50 | 43 | 7 | 0 |
| 9 | 太白金星有点烦 | 马伯庸 | 45 | 37 | 8 | 0 |
| 10 | 世界尽头与冷酷仙境（2023修订版） | [日]村上春树 | 41 | 35 | 6 | 0 |
读得最久的书
| # | 书名 | 作者 | 小时 |
|---|---|---|---|
| 1 | 霍乱时期的爱情 | [哥]加西亚•马尔克斯 | 24.83 |
| 2 | 生死疲劳【中国诺奖得主代表作】 | 莫言 | 24.62 |
| 3 | 埃隆·马斯克传 | 沃尔特·艾萨克森 | 19.52 |
| 4 | 源代码 | [美]比尔·盖茨 | 16.98 |
| 5 | 围城 | 钱钟书 | 15.61 |
| 6 | 世界尽头与冷酷仙境（2023修订版） | [日]村上春树 | 14.58 |
| 7 | 也许你该找个人聊聊 | 洛莉·戈特利布 | 14.01 |
| 8 | 聪明的投资者（第4版，注疏点评版） | [美]本杰明·格雷厄姆 [美]贾森·兹威格 著 | 10.65 |
| 9 | 疯狂动物城 zootopia（迪士尼大电影双语阅读） | 美国迪士尼公司 | 9.32 |
| 10 | 太白金星有点烦 | 马伯庸 | 6.84 |
附录
数据覆盖、边界和生成口径。
口径说明
月度数据使用 readTimes 做日级过滤；年度偏好模块按触达自然年聚合。
书签内容当前不能通过接口导出，报告只展示书签数量。词云只使用你自己的划线与想法文本，不包含书籍正文。
| 覆盖项 | 数量 |
|---|---|
| monthlyRequests | 25 |
| annualRequests | 3 |
| shelfBooks | 59 |
| shelfAlbums | 1 |
| notebooks | 32 |
| noteDetailBooksFetched | 32 |
| noteFetchErrors | 0 |