reader3
reader3 是一款轻量级、可本地部署的 EPUB 电子书阅读器，旨在让用户能便捷地与大语言模型（LLM）协同阅读。它解决了传统阅读方式中难以将书籍内容高效投喂给 AI 进行辅助理解的痛点。通过支持按章节浏览，用户可以轻松复制单章文本至任意大模型，实现“人机共读”的深度交互体验，特别适合希望利用 AI 辅助研读公版书（如古腾堡计划资源）的开发者、研究人员及技术爱好者。
该项目的独特之处在于其极简的设计理念与"vibe coding"的开发背景，作者明确表示不再提供后续维护，鼓励用户根据自身需求直接让 LLM 修改代码，体现了“代码即时效”的前沿开发哲学。技术上，reader3 基于 Python 构建，依赖 uv 工具链管理环境，操作十分简便：只需导入 EPUB 文件即可生成本地书库，并启动本地服务器在浏览器中访问。它不追求复杂功能，而是专注于提供一个灵活、透明的基础框架，让用户能自由定制属于自己的 AI 阅读工作流。
使用场景
一位文学研究者正试图利用大语言模型深入分析《德古拉》原著，以挖掘维多利亚时代的隐喻细节。
没有 reader3 时
- 格式转换繁琐：需要先使用 Calibre 等重型软件将 EPUB 转换为 TXT 或 PDF，过程耗时且容易丢失原始章节结构。
- 上下文割裂：手动复制粘贴全文极易超出模型上下文窗口，导致分析中断，不得不反复切割文本，破坏阅读连贯性。
- 交互体验差：在编辑器、浏览器和聊天窗口间频繁切换，难以实现“边读边问”的流畅节奏，思路常被技术操作打断。
- 本地部署困难：缺乏轻量级方案，若想保护隐私不上传云端，自行搭建本地阅读环境的技术门槛过高。
使用 reader3 后
- 即开即用：直接通过命令行加载 EPUB 文件，自动按章节拆解内容，无需任何预处理的格式转换步骤。
- 按需投喂：一键复制当前章节文本至大模型，完美匹配模型的上下文限制，确保每一章都能获得深度且完整的解读。
- 沉浸式共读：本地服务器提供简洁的网页界面，研究者可在阅读原文的同时，实时向模型提问并记录洞察，保持心流状态。
- 极简自托管：基于 uv 运行，零配置即可在本地构建私有书库，既保障了数据隐私，又保留了随时修改代码的灵活性。
reader3 的核心价值在于它将复杂的电子书处理流程简化为“打开即读”，让人类读者与大模型之间的协作变得像翻阅纸质书一样自然流畅。
运行环境要求
- 未说明
无需求
未说明
快速开始
阅读器 3
一款轻量级、可自托管的 EPUB 阅读器，允许你逐章阅读 EPUB 书籍。这样非常方便将某一章节的内容复制粘贴到大语言模型中，实现同步阅读。简单来说——获取 EPUB 书籍（例如 古腾堡计划 拥有大量资源），在本阅读器中打开，将文本复制粘贴到你喜欢的大语言模型，然后一起阅读。
这个项目几乎完全是凭感觉写出来的，目的只是为了展示如何轻松地与大语言模型“共读”书籍（参见 karpathy 的推文）。我不会对该项目提供任何支持，它仅以原样形式提供，供他人参考和启发，我也无意对其进行改进。代码本身是短暂的，库的时代已经过去，你可以让大语言模型按照你的想法随意修改它。
使用方法
该项目使用 uv 工具。例如，将 《德古拉》EPUB3 版 下载到当前目录并命名为 dracula.epub，然后执行以下命令：
uv run reader3.py dracula.epub
这会创建一个名为 dracula_data 的目录，并将该书注册到你的本地书库中。接着可以启动服务器：
uv run server.py
然后访问 localhost:8123 即可查看你的当前书库。你可以轻松添加更多书籍，或者通过删除相应文件夹来从书库中移除书籍。整个流程并不复杂。
许可证
MIT
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