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session-recovery会话恢复系统

AI会话管理与优化系统。解决会话上下文限制问题,通过三级文档系统、自动化脚本和上下文压缩实现快速恢复。包含:STATUS.md快速索引、memory详细记录、自动更新脚本、上下文压缩策略、信息识别机制。适用于长期AI项目、多任务并行、需要高效会话恢复的场景。触发词:会话恢复、session recovery、上下文压缩、快速恢复、会话管理。

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.0.0
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概述
安装方式
版本历史

session-recovery

会话恢复 - AI会话管理与优化系统

版本: 1.0
适用场景: 长期AI项目、多任务并行、需要高效会话恢复



🎯 核心问题与解决方案

问题

  1. 1. 会话恢复慢 - 每次需要10-30分钟恢复上下文
  2. 上下文太长 - AI处理变慢,成本增加
  3. 信息丢失 - 关键决策和状态容易遗忘
  4. 维护成本高 - 手动更新文档繁琐

解决方案

  1. 1. 三级文档系统 - 快速恢复(30秒-1.5分钟)
  2. 上下文压缩 - 减少70-90%上下文
  3. 自动化脚本 - 减少维护成本60%
  4. 智能识别 - 保留重要信息,丢弃冗余

📂 三级文档系统

第1级:STATUS.md(状态看板)⚡

恢复时间: 30秒 用途: 日常快速恢复

内容:
markdown

📊 状态看板

最后更新: YYYY-MM-DD HH:MM
状态: 活跃

🎯 当前任务(最多5个)
任务状态进度下一步截止
任务1100%完成-
任务2
🔄 | 80% | 测试 | - |

📋 待办事项

🔥 高优先级

  • - [ ] 待办1
  • [ ] 待办2

📂 快速访问文件

  • - 文件1
  • 文件2

⚠️ 阻塞问题

(当前阻塞)

🔑 必须记住的约束
约束要求状态
约束1要求1


第2级:QUICK_RECOVERY.md(快速索引)

恢复时间: 1分钟 用途: 完整上下文恢复

内容:
markdown

⚡ 快速恢复索引

更新: YYYY-MM-DD HH:MM

🎯 项目概览

任务1

  • - 状态:✅ 完成
  • 关键信息:...
  • 下一步:...

任务2

  • - 状态:🔄 进行中
  • 关键信息:...
  • 下一步:...

📂 关键目录

(目录结构)

🔑 关键决策
决策选择理由
决策1选择1理由1

⚠️ 重要约束

(约束列表)

📋 待办事项

(待办清单)

🔗 关键链接

(服务器信息、工具路径等)

第3级:memory/YYYY-MM-DD.md(详细记录)

恢复时间: 深度查询 用途: 完整工作记录

内容:
markdown

YYYY-MM-DD 工作记录

会话时间: YYYY-MM-DD HH:MM - HH:MM
主要任务: (一句话描述)

📋 完成的任务

任务名称

详情: ... 产出: ...

🎯 关键决策

决策1

背景: ... 选择: ... 理由: ...

📚 学到的经验

经验1

问题: ... 解决: ... 教训: ...

📂 文件操作记录

创建的文件

  • - 文件名 - 说明

🎯 下次会话重点

高优先级

  • - [ ] 待办1

🤖 自动化脚本系统

1. quick_recovery.sh(快速恢复)⚡

用途: 一键恢复会话上下文

功能:

  • - 显示 STATUS.md(当前状态)
  • 显示待办事项
  • 显示今日工作记录

使用:
bash
./scripts/quick_recovery.sh

效果: 30秒看到所有状态



2. update_status.sh(自动更新状态)🔄


用途: 从今日记录提取信息,更新 STATUS.md

功能:

  • - 读取 memory/YYYY-MM-DD.md
  • 统计完成任务数
  • 更新 STATUS.md 时间戳

使用:
bash

会话结束时


./scripts/update_status.sh

效果: 2分钟完成状态更新



3. newdailylog.sh(创建每日记录)📝


用途: 快速创建标准化的每日记录模板

功能:

  • - 检查今日记录是否存在
  • 创建标准模板
  • 提供编辑指南

使用:
bash

每天开始时


./scripts/newdailylog.sh


python3 scripts/template_generator.py

效果: 10秒创建标准模板



4. weekly_archive.sh(每周归档)📦


用途: 归档旧的每日记录,生成每周摘要

功能:

  • - 归档本周的 .md 文件
  • 生成 WEEKLY_SUMMARY.md
  • 清理 memory/ 目录

使用:
bash

每周日


./scripts/weekly_archive.sh

效果: 5分钟完成周归档



5. template_generator.py(智能模板生成)🧠


用途: 根据项目状态,智能生成每日记录模板

功能:

  • - 生成标准化模板
  • 包含完整结构
  • 支持 Markdown 格式

使用:
bash
python3 scripts/template_generator.py

效果: 1分钟生成标准模板



🗜️ 上下文压缩策略

什么是上下文压缩?

上下文压缩 = 用AI总结历史对话,用摘要替换原文

类比:

  • - 📚 重读整本书(250页) → 看读书笔记(5页)
  • 🎬 重看电影(2小时) → 看影评摘要(2分钟)
  • 📝 重读对话历史(15000 tokens) → 读摘要(1500 tokens)



压缩效果


指标不压缩压缩后提升
上下文15000 tokens1500 tokens10倍
AI速度
10秒 | 1秒 | 10倍 |
| 成本 | $0.30/次 | $0.03/次 | 90%节省 |


压缩时机

触发条件:

  • - ✅ 上下文超过15000 tokens
  • ✅ AI响应时间超过10秒
  • ✅ 完成一个大任务

推荐策略:

完成任务 → 开启新会话 → 从 STATUS.md 恢复



三种压缩方法

方法1:手动压缩(推荐)✅

操作:
  1. 1. 完成一个大任务(如除冰机方案)
  2. 我总结关键信息
  3. 写入 memory/YYYY-MM-DD.md
  4. 你开启新会话
  5. 我从 STATUS.md 恢复

效果: 50-70%压缩



方法2:半自动压缩⭐⭐


操作:
bash

会话结束时


./scripts/compress_context.sh

脚本功能:

  1. 1. 总结本次会话
  2. 更新 STATUS.md
  3. 归档到 memory/
  4. 提示开启新会话

效果: 70-80%压缩



方法3:全自动压缩(高级)⭐⭐⭐


操作: AI自动监控和压缩

触发条件:

  • - 上下文 > 15000 tokens
  • AI响应 > 10秒
  • 完成一个任务

效果: 80-90%压缩



🔍 信息识别机制

会丢失的信息(不重要)✅

信息类型会丢失原因
闲聊内容你好、哈哈等
重复信息
✅ | 同样的内容说多次 | | 临时想法 | ✅ | 最终未采用的方案 | | 详细步骤 | ✅ | 只保留结果 | | 错误尝试 | ✅ | 只保留正确方案 |

不会丢失的信息(重要)❌

信息类型不会丢失原因
任务目标核心信息
关键决策
❌ | 影响后续工作 | | 文件路径 | ❌ | 查找文件必需 | | 当前状态 | ❌ | 恢复上下文必需 | | 重要约束 | ❌ | 避免违反规则 | | 学到的经验

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 session-recovery-1776108039 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 session-recovery-1776108039 技能

通过命令行安装

skillhub install session-recovery-1776108039

下载

⬇ 下载 session-recovery v1.0.0(免费)

文件大小: 28.12 KB | 发布时间: 2026-4-14 09:44

v1.0.0 最新 2026-4-14 09:44
Initial release of session-recovery, an AI会话管理与优化系统 (AI session management and optimization system):

- Implements a three-level documentation system (STATUS.md, QUICK_RECOVERY.md, memory logs) for fast, structured session context recovery.
- Provides automated scripts for quick recovery, status update, daily logs, weekly archiving, and context compression.
- Introduces context compression strategies to reduce session length by up to 90%, accelerating AI response and lowering API costs.
- Integrates intelligent information recognition to preserve key decisions, constraints, and tasks, while removing redundant or non-essential data.
- Designed for long-term AI projects, parallel multi-tasking, and scenarios requiring efficient session restoration.

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