会话历史分析入口。回忆、挖掘、提炼、管理、分析、规则化、多源导入。 支持 Claude Code、Grok Build、Kimi Code、Codex、ZCode、WorkBuddy、Trae CN、 DIM、Reasonix 等多环境 + 通用对话导入。 触发：session-digger、回忆一下、查下历史、之前怎么做的、上次讨论过什么、 分析会话、挖掘 git 历史、管理记忆、之前那个、之前说的、上次那个、 之前讨论的、之前的版本、之前的方式、上次提到的、之前不是、 技能使用分析、技能洞察、哪些技能没用过、技能差距、优化 skill、 记不记得、之前看过、上次读的、之前写的、之前做的、导入对话、微信导入、 使用回顾、reflect、usage recap、用了多久、AI 使用习惯、使用报告、 token 用量、花了多少钱、模型消耗、缓存命中率
Scanned 9/19/2026
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Skills Directorynpx -y skills add taxueseek/session-digger --agent claude-codeInstalls into .claude/skills of the current project.
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name: session-digger
description: |
会话历史分析入口。回忆、挖掘、提炼、管理、分析、规则化、多源导入。
支持 Claude Code、Grok Build、Kimi Code、Codex、ZCode、WorkBuddy、Trae CN、
DIM、Reasonix 等多环境 + 通用对话导入。
触发：session-digger、回忆一下、查下历史、之前怎么做的、上次讨论过什么、
分析会话、挖掘 git 历史、管理记忆、之前那个、之前说的、上次那个、
之前讨论的、之前的版本、之前的方式、上次提到的、之前不是、
技能使用分析、技能洞察、哪些技能没用过、技能差距、优化 skill、
记不记得、之前看过、上次读的、之前写的、之前做的、导入对话、微信导入、
使用回顾、reflect、usage recap、用了多久、AI 使用习惯、使用报告、
token 用量、花了多少钱、模型消耗、缓存命中率
version: 0.9.23.5
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# session-digger
> 你说了什么、做了什么、学到了什么——全在这。只做路由，不做分析。
支持环境：Claude Code、Grok Build、Kimi Code、Kimix CLI、Codex、Cursor、ZCode、WorkBuddy、Trae CN、DIM、Reasonix + 通用对话导入（`/import`）。路径与数据根均通过环境探测，不绑定本机固定目录。
## 子技能调度协议（0.9.18）
在 **保持四层架构与主命令精炼** 的前提下，子技能是专精增益层，不是第二套内核。
1. **专精优先**：用户意图与某子技能 `description` 高度匹配时，**先加载该子技能**，不要只用泛化主命令空转。
例：「错误根因 / 意图分类」→ `deep-analysis`；「环境坏了」→ `env-doctor` / `native-diag`。
2. **索引先行**：分析类子技能前确认索引可用（`/index` 或 `index-builder.py build`）；定位会话走 `index.db`（见 `skills/common_paths.py`）。
3. **combo 收尾**：主命令或子技能完成后读 `combo_map.json` 对应 next，**只提示 1–2 个下一步**，不输出整张路由表。
4. **不塌层**：子技能不私自入库、不替代 echolib；L3 提案（optimize / apply）必须人审。
5. **目标**：新主路由 + 调优子技能 **优于** 新主路由 + 未挂载的老子技能（路径对齐 + combo 可达 + 专精优先）。
## Path resolution
所有命令/脚本使用同一套根目录探测（**禁止**写入个人仓库路径）：
```bash
SD_ROOT="${SESSION_DIGGER_ROOT:-${CLAUDE_PLUGIN_ROOT:-${HERDR_PLUGIN_ROOT:-}}}"
[[ -z "$SD_ROOT" ]] && SD_ROOT="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]:-$0}")/../.." 2>/dev/null && pwd)"
if [[ -z "$SD_ROOT" || ! -f "$SD_ROOT/scripts/sd-recall.py" ]]; then
for _c in \
"$HOME/.agents/skills/session-digger" \
"$HOME/.claude/plugins/session-digger" \
"$HOME/.claude/skills/session-digger" \
"$HOME/.grok/skills/session-digger"
do
[[ -f "$_c/scripts/sd-recall.py" ]] && SD_ROOT="$_c" && break
done
fi
```
优先：`SESSION_DIGGER_ROOT` → 宿主插件根 → 相对本文件 → 常见 skill 安装位。多副本并存时务必 export `SESSION_DIGGER_ROOT`。
路由前扫一眼：只有「帮我看看」「查一下」没具体内容的 → 问一句「查什么——会话？时间线？经验？」。有「之前」「上次」但没时间/关键词的 → 问一句「大概什么时间？记得什么关键词？」
## 主命令
| 用户说的 | 去 |
|---------|-----|
| 回忆/搜索特定主题、之前怎么做的、最近会话、话题浏览 | `/recall`（吸收 `/recap`、`/topics`、`/topic-scan`） |
| token 用量 / 花了多少钱 / 模型消耗 | `/usage` |
| 使用回顾 / 时段热力 / 多环境习惯报告 | `/reflect`（吸收 `/trend`、`/optimize`） |
| 找错误模式、重试循环、用户修正、经验教训 | `/analyze`（吸收 `/lessons`） |
| 全局概览、记忆状态 | `/dashboard` |
做完后读 `combo_map.json` 提示下一步。不输出路由过程。
### `/usage` — 跨环境 token 可观测
跨环境汇总各模型账单级 token 与缓存命中率（**非**产品侧 quota 面板）。
1. 探测 `SD_ROOT`（见 Path resolution），将 `scripts/` 加入 `sys.path`
2. 拉取用量（family 模式，主/子不双计）：
- ZCode：`echolib.zcode_aggregate_model_usage(mode="family")`
- Grok：`echolib.grok_aggregate_model_usage()`（默认 `mode="family"`）
3. 展示按环境 × 模型的摘要表：input / output / cache_read / total / model_calls / sessions / **cache_hit_rate**
4. 缓存命中率口径见下文「Cache hit rate reporting」；无数据的环境标明「无数据」而非 0
```python
import echolib
zcode = echolib.zcode_aggregate_model_usage(mode="family")
grok = echolib.grok_aggregate_model_usage() # mode="family"
# 每项: {model_id: {input_tokens, output_tokens, cache_read_tokens,
# total_tokens, model_calls, sessions, cache_hit_rate}}
```
### `/recall` 常用变体
- 最近一次会话摘要 → `/recap` 或 `/recall --recap`
- 话题切分 / 主题总览 → `/topics`、`/topic-scan`
- 跨环境搜索 → `/recall --agent cross`
- 压缩后恢复决策点 → `/recall --decisions`
### `/reflect` 常用变体
- 周/月环比、工具回归 → `/trend`
- 跨会话技能差距、SKILL.md 提案 → `/optimize`
- HTML 使用报告 → `scripts/reflect-report.py`
### `/analyze` 常用变体
- 经验教训 / 踩坑回顾 → `/lessons`
## 子命令
以下命令仍可用，经标志、子命令文件或专项 skill 进入（不必从主表记忆）：
| 用户说的 | 去 |
|---------|-----|
| 模糊浏览会话（fzf） | `/recall-fuzzy` |
| 时间线、项目进展 | `/timeline` |
| **错误根因 / 意图分类 / 这次为啥失败** | **`deep-analysis`**（先于泛化 `/analyze`） |
| 提炼经验、找重复模式 | `experience-synthesis`（错误多时可先 deep-analysis） |
| 管理记忆文件、审计/清理 | `memory-management` 或 `/audit` |
| 解析会话数据 | `jsonl-core`（底层仍是 echolib） |
| 挖掘 git 历史 | `git-mining` |
| 保存分析结果供复用 | `/save-summary` |
| 找错误模式、重试循环、用户修正 | `/analyze` |
| 数据包 → 模型自发分析 → 结论回存（一站式深析） | `/deep-analyze` |
| 趋势分析、周/月环比、工具回归检测 | `/trend` |
| 跨会话技能差距分析、SKILL.md 提案 | `/optimize` |
| 技能资产自检（路由覆盖/硬编码/安装漂移） | `skill-insight`（`scripts/skill-health.py`） |
| 检测未知 agent 格式 | `format-detector.py` |
| 分析后采纳规则写入 CLAUDE.md | `/apply` |
| 建立搜索索引、加速查询 | `/index` |
| 导入外部对话（微信/JSON/CSV/文本） | `/import` |
| 选主题后提取上下文包路由到 taxue-* 技能 | `/topic-scan --topic <编号>` |
| 从会话中提炼持久知识 | `/extract` |
| 交互式清理过期记忆 | `/prune` |
| 群聊参与者画像提取 | `/profiles` |
| 全链路回溯：主题扫描 + 经验提炼 | `/digest` |
| 修复/恢复会话 | `jsonl-core` + `/recall` |
| 技能使用洞察、哪些技能闲置 | `skill-insight` |
| 环境自检、配置检查、跨环境冲突、环境健康诊断 | `env-doctor`（读 capabilities.json 调度原生命令 + 脚本） |
| 环境基础设施巡检、网络连通性、skill 漂移检测 | `env-doctor` |
| 调用各环境原生诊断命令、结构化输出到索引 | `native-diag`（`scripts/native-diag.py --env <claude|codex|grok|kimi|mimo|all>`） |
| 微信聊天记录识别分析（已解密库全史检索/群画像/商机跟进/噪音群治理/成文/语音导出/图片还原） | `wechat-digger` 子技能（`skills/wechat-digger`，用户自备已解密库） |
### 子技能一览（`skills/`）
| 子技能 | 层 | 何时用 |
|--------|----|--------|
| `jsonl-core` | L0–L1 | 解析/恢复/格式 |
| `deep-analysis` | L2 | 单会话错误根因 + 意图 |
| `experience-synthesis` | L3 | 跨会话教训提炼 |
| `git-mining` | 旁路 | 会话 ↔ git |
| `memory-management` | L3 | 记忆生命周期 |
| `skill-insight` | L3 | 技能用量 + 资产自检 |
| `env-doctor` | 运维 | 跨环境综合诊断 |
| `native-diag` | 运维 | 原生命令采集（供 env-doctor） |
共享路径：`skills/common_paths.py`（`SESSION_DIGGER_DATA_DIR` / index.db）。
## Architecture (four-layer model)
| Layer | Script / skill | What it does | Trust level |
|-------|----------------|-------------|-------------|
| 0 PARSE | `echolib/` + `jsonl-core` | Raw transcript → stats (ground truth) | Exact |
| 1 INDEX | `index-builder.py` | Stats → SQLite（`jsonl_path` 供子技能定位） | Rebuildable |
| 2 TREND | `trend-engine` + **`deep-analysis`** | 聚合 + 单会话深挖 | Pure / extractive |
| 3 DECISION | skill-gap + skill-health + **experience-synthesis** | 提案须人审 | Judgment call |
Never collapse layers: each has a different cost and a different trust level.
## Speed tier
1. **`/index` 先建索引** → 后续所有搜索走 SQLite FTS5，<50ms
2. **`sd-recall.py`** → 统一 Python 进程，替代 bash 子进程链，5-10x 提速
3. **增量缓存** → 未变化的 session 不再解析（mtime 判断）
4. **`--decisions` 标记** → 只提取决策点，减少 token 消耗 60-80%
## DO NOT
- 从零创建新 skill → `skill-search`（全生命周期主干：创建/审计/优化/发布）
- 实时监控会话 → Claude Code 原生能力
- 修改/编辑会话 JSONL 文件 → 只读分析，不写原始数据
- 替代 git log → `git-mining` 是补充视角，不是替代
- `/apply` 写规则前未经用户审批 → 必须 y/n/e/a/q 逐条确认
- `/import` 不做微信解密 → 微信数据识别分析走 `wechat-digger` 子技能（自带只读查询；密钥提取与解密实现不分发，需用户自备已解密库）
- `/optimize` 自动编辑 SKILL.md → 只草拟提案，必须用户确认后手动应用
- 趋势分析替代单会话分析 → 趋势看方向，单会话看细节，两者互补
- 在命令/文档中硬编码个人机器路径（如某用户家目录下的私有仓库）→ 只用 Path resolution
- `/optimize` 输出默认不应含绝对路径或用户名 → `skill-gap-finder` 已脱敏；需要路径时显式 `--include-paths`
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## Cache hit rate reporting（强制口径）
面向用户的缓存表 / 环境对比，**只报会话均命中率**（`rate > 0` 的会话算术平均）。
- **不要**默认输出 Token 加权命中率（除非用户明确要求「按 token 加权」）
- **零缓存 / 无字段 / 未标注模型 / 有效会话 < 3** → 进排除清单，不进主表
- API：`echolib.build_cache_hit_tables` / `mean_cache_hit_rate` / `cache_rate_eligible`
- 全文：`references/cache-report-rules.md`
## Changelog
版本历史（v0.3 → 当前，含旁线条目）在 `CHANGELOG.md`。此处不再内联：它占 79% 的篇幅，
而本文件每次激活都会整体进上下文。要查「改了什么、为什么改」读那里。
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