Flesch Reading Ease (FRE)
把「句长 + 音节 / 词」换算成 0–100 的易读分数，越高越易读。
最普及的直观标尺：60–70 是通俗标准，90+ 极简，30 以下偏专业。适合快速把文本分成「易 / 中 / 难」。
单书查询
输入书名 / ISBN，自动抓取并计算
系统调用 Open Library API 获取书籍简介，套用 Flesch / Flesch-Kincaid / Gunning Fog / SMOG 等公式输出数值。
说明：以上"可读性"测试数值为仅供参考，可信度 70–90%；数据源为 Apple 付费电子书畅销榜（Top Paid Books），每类 10 本；可读性基于书籍估算。点击分类标签或等级标签即可筛选，下方分页浏览。
主题书库
按 Apple 分类浏览畅销榜，按等级筛选
数据源为 Apple 付费电子书畅销榜（Top Paid Books），每类 10 本；可读性基于书籍估算。点击分类标签或等级标签即可筛选，下方分页浏览。
说明：以上"可读性"测试数值为仅供参考，可信度 70–90%；数据源为 Apple 付费电子书畅销榜（Top Paid Books），每类 10 本；可读性基于书籍估算。点击分类标签或等级标签即可筛选，下方分页浏览。
公式说明
这些分数分别代表什么？
所有公式都只衡量文本的「表面特征」——平均句长与词 / 音节复杂度，并不直接读取语义难度。下面按「主指标」与「辅指标」分组说明。
Flesch-Kincaid (FKGL)
同样的句长 / 音节输入，输出美国学校年级（如 8.0 = 八年级）。
把难度翻成「读者需要几年级」最直观。本站的等级带（入门 / 进阶 / 高阶 / 研习）即由它映射。
Gunning Fog
句长 + 长词（≥3 音节）比例，输出完全读懂所需受教育年数。
专门抓「长句 + 术语」的臃肿感，最适合审商业 / 科技 / 法律稿是否写得绕。
SMOG
只数多音节词与句数，输出完全理解所需年级。
对健康 / 教育类面向大众的文本尤其常用，对术语密集文偏严。
Coleman-Liau
用字符 / 词而非音节，输出美国年级。
不依赖音节计数，适合机器批量自动跑、跨语言脚本统一处理。
ARI
字符数 / 词 + 句长，输出美国年级。
与 Coleman-Liau 类似，纯字符代理，适合无音节数据的语言或环境。
Dale-Chall
数「不在 3000 常用词表」的词（按出现次数），输出年级。
用「词熟悉度」而非音节，心理真实性最高；但依赖英文词表、专有名词会虚高。