会话记忆归档

技能简介

该技能在Token预算周期之间保持对话连续性，通过在压缩前自动归档会话历史，并在新会话开始时恢复上下文。

业务背景

解决长周期对话中Token预算耗尽导致的上下文丢失问题。当对话接近限额时自动保存完整历史，新会话启动时智能恢复，确保业务讨论、项目跟进等连续性工作不因技术限制而中断，提升知识工作的连贯效率。

落地案例：某产品经理与AI连续三天迭代产品方案，首日讨论需求框架后Token用尽，系统自动归档对话；次日开启新会话时，AI立即读取昨日归档，无需重复背景说明即继续优化PRD细节。团队也可手动导出关键决策会话，形成可追溯的知识资产。

能做什么

• 在Token使用达到95%时自动提取并归档当前会话历史
• 在新会话启动（1% Token使用）时自动读取最近归档内容并恢复上下文
• 按日期组织归档文件，支持多会话记录
• 提供手动导出和导入脚本，随时控制会话存档

使用说明

安装步骤：

1. 将技能文件放置于 skills/remember-all-prompts-daily/ 目录
2. 确保存在 memory/ 目录用于存储归档文件
3. 安装依赖：Python 3.x 环境（无需额外包）

自动触发配置：

1. 在 HEARTBEAT.md 中添加检查项：Check token usage - if >95%, export session history
2. 可选：添加定时任务 clawdbot cron add --text "Check token usage and export if needed" --schedule "*/15 * * * *"

手动使用：

• 立即导出：python skills/remember-all-prompts-daily/scripts/export_prompts.py
• 查看今日归档：cat memory/remember-all-prompts-daily.md | tail -100
• 导入上一会话：python skills/remember-all-prompts-daily/scripts/ingest_prompts.py

输入与输出

见下方输入与输出表格。

风险提示

• 仅适用于主会话（与Ateeb的直接对话），不支持子会话
• 归档文件包含完整对话内容，需注意隐私保护
• 每日文件在午夜自动轮换，单日期条目可能被覆盖
• Token监控依赖 session_status 命令，需确保环境支持

来源信息

原始链接：https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/syedateebulislam/remember-all-prompts-daily/SKILL.md
来源类型：GitHub仓库