Session Recover — 短期记忆恢复

何时使用

• - 想知道这次 session 聊了什么
• session 被意外重置，想恢复丢失的上下文
• 想把当前 session 的要点整理成摘要
• 任何人想知道任意一个 session 的完整对话记录

核心思想

通过 sessions_list + JSONL 文件解析，还原 session 的完整对话内容。无需任何 hook 或预置机制。

触发指令

发送 /recover

执行步骤

Step 1：确定目标 session

场景 A — 恢复当前 session（从文件恢复）

当前 session 的历史不完整，但 JSONL 存档文件通常还在：

bash

找到当前 session 对应的存档文件

AGENT_DIR=$HOME/.openclaw/agents/{当前agent名}/sessions
ls -lt $AGENTDIR | grep $(sessionstatus | grep sessionId | awk {print $2})

场景 B — 恢复被重置的上一个 session

上一个 session 被重置后会变成 .reset.* 存档文件：

bash

列出最近的 reset 存档

ls -lt $HOME/.openclaw/agents/main/sessions/.reset. | head -5

场景 C — 查找特定 channel 的 session

javascript
sessions_list({
kinds: [group], // group | main | private
limit: 10,
messageLimit: 0 // 不需要摘要，只要 session key
})

从返回找到目标 channel 的 session key 和 sessionId。

Step 2：解析 JSONL 文件

bash

解析最近 N 条消息

python3 skills/session-recover/references/parse_session.py \
/path/to/session.jsonl \
--tail 20

关键词搜索（用于找特定内容）

python3 skills/session-recover/references/parse_session.py \ /path/to/session.jsonl \ --keyword 待完成 \ --context 3

JSONL 文件结构（跳过头部 metadata 行，只处理 type=message 的行）：

• - 消息内容在 message.content[].text
• thinking 内容在 message.content[].thinking
• 每条消息有 timestamp

Step 3：综合摘要

从解析结果中提取：

1. 1. 摘要 — 本次 session 的主题（一句话）
2. 要点 — 关键结论、决策、技术细节
3. 未完成 — 任何未解决的事项或后续步骤
4. 下一步 — 最近一条 user message 或明确的 next step

输出格式

markdown

Session 回忆报告

来源：{session key 或文件路径}
时间：YYYY-MM-DD HH:mm

一句话摘要

[本次 session 核心主题]

对话要点

• - [要点1]
• [要点2]
• [要点3]

未完成事项

• - [ ] [事项1]
• [ ] [事项2]

关键上下文

[技术细节、配置值、代码片段等]

---

原始素材：{文件路径或 session key}

常用命令速查

需求	命令
最近 10 条	parsesession.py {file} --tail 10
搜关键词+3行上下文

parsesession.py {file} --keyword 关键词 --context 3 | | 找所有 reset 存档 | ls -lt agents/main/sessions/.reset. \| head -10 |

参考文件

• - references/parse_session.py — JSONL 解析器，支持 --tail N、--keyword、--context