alllog

name	alllog
description	全量挖掘 CC+Codex+ZCode 历史会话攒简历素材（随手记录+主动梳理双模式，挑选确认后落盘，按项目汇总成素材库），为简历优化做准备。仅用户手动 /alllog 触发，禁止从对话关键词自动触发。数据存 $ALLLOG_DATA_ROOT（默认 ~/alllog）。

alllog 简历素材·全量记录

仅手动触发：用户显式输入 /alllog（或点名 alllog）才运行，对话中出现"素材库""记简历"等词不得自动调用本 skill。

闸口铁律（最高优先级，覆盖一切执行惯性）

以下闸口必须停轮等待：展示选项/候选后立即结束本轮回复，用户未回复前禁止任何扫描、深读、落盘：

闸口	时机
① 模式选择	裸调用 /alllog 且用户没说要做哪个
② 日期范围	模式 A 第 1 步
③ 项目挑选	模式 A 第 3 步（会话 > 50 或选"全部"时）
④ 条目确认	模式 A 第 5 步

• 禁止自问自答：同一回合内提出问题又自行回答并继续执行 = 违规（实测 Claude 会"选最近 30 天""四个项目全选"这样替用户做决定一路跑完）。
• 回答含糊（"都行""好""随便"）≠ 明确选择，必须再问；无确认 = 0 条写入，绝不默认全选。

裸调用 /alllog（无参数、未指向任何模式）→ 先闸口①问："记一条 / 挖素材 / 出素材库？"。用户话里已明确指向时直接进入："全量记一下：…"→模式 B；"全量梳理/挖简历素材"→模式 A；"素材库/汇总简历素材"→汇总。

把三个 CLI 的历史会话挖成简历素材（项目经历/技术亮点/量化成果），用户挑选后落盘，按项目汇总成简历素材库，为简历优化做准备。纯原生工具，无脚本依赖。与 worklog（周报·需求叙事）互补：worklog 记"本周做了啥给老板看"，alllog 记"值得写进简历的项目素材"，两者存储互不干扰。

存储布局

数据根目录由用户配置，任意 CWD 调用都落同一处：

1. 若环境变量 ALLLOG_DATA_ROOT 已设置，用该绝对路径。
2. 否则默认 ~/alllog（$HOME/alllog，Windows 为 %USERPROFILE%\alllog）。

不要把作者本机路径写死进 skill。首次使用前可自行指定，例如：

export ALLLOG_DATA_ROOT="$HOME/Documents/resume-materials"
python scripts/paths.py          # prints the resolved root

scripts/paths.py is the same resolver the tests drive: env var first, else ~/alllog.

$ALLLOG_DATA_ROOT/            # 默认 ~/alllog
├── 素材/<YYYY-MM-DD>.md     # 挑选落盘的简历素材，按记录日命名，只追加从不覆盖
└── 简历素材库.md            # 按项目归组的汇总视图，可重复生成，绝不改动 素材/

• <YYYY-MM-DD> = 记录当天（date +%F），不按周锚定（全量积累，区别于 worklog 的周一锚定）。
• 条目格式，单行，## MM-DD 分节：

## 08-16
- [项目名] 做了什么 + 用了什么技术 + 结果/量化（缺失记"待补充"，禁止编造）

数据源

源	路径	时间基准
CC	~/.claude/projects/**/*.jsonl	JSONL 内 "timestamp"（UTC）
Codex	~/.codex/sessions/YYYY/MM/DD/*.jsonl + archived_sessions/ 兜底	目录/文件名（本地时间）
ZCode	~/.zcode/cli/db/db.sqlite（SQLite：session/message/part 三表）	session.time_updated（epoch 毫秒，绝对时间）

时区归一（重要，防边界日漏记录）

• CC timestamp 是 UTC（如 2026-08-12T02:00:00.000Z，本地 UTC+8 → 08-12 10:00）。
• 按日期过滤"起点之后"前，统一把 CC timestamp 转本地再比较（date -d "<TS>" +%F）。
• 否则起点日 00:00–07:59 落地的 UTC 记录（仍是前一日日期）会被漏掉。
• Codex 目录/文件名已是本地时间，直接比较。
• ZCode 时间戳是 epoch 毫秒（绝对时间），无时区换算问题：起点转毫秒 $START_MS=$(( $(date -d "$START 00:00:00" +%s) * 1000 )) 后直接比较；挖全部时 $START_MS=0。

ZCode 会话查询（SQLite）

ZCode 会话存在 SQLite 库里，必须只读打开（ZCode 运行时正占用该库，mode=ro 与 WAL 并发安全，已实测）。仓库里 scripts/zcode_sessions.py 是同一条查询的可执行副本（python scripts/zcode_sessions.py <START_MS> [db]）：

START_MS=$(( $(date -d "$START 00:00:00" +%s) * 1000 ))   # $START=起点日期 YYYY-MM-DD；全部则传 0
python - "$START_MS" <<'EOF'
import sqlite3, json, sys, os, datetime, pathlib
db = os.path.expanduser('~/.zcode/cli/db/db.sqlite')
con = sqlite3.connect(pathlib.Path(db).as_uri() + '?mode=ro', uri=True)
cur = con.cursor()
for sid, title, d, tc in cur.execute(
    "SELECT id, title, directory, time_created FROM session "
    "WHERE time_updated >= ? ORDER BY time_created", (sys.argv[1],)).fetchall():
    print(f"== {datetime.datetime.fromtimestamp(tc/1000):%m-%d %H:%M}  {title or '(无标题)'}  [{d}]")
    for (p,) in cur.execute("""SELECT p.data FROM part p JOIN message m ON p.message_id = m.id
        WHERE p.session_id = ? AND json_extract(m.data,'$.role') = 'user'
          AND json_extract(p.data,'$.type') = 'text'
          AND COALESCE(json_extract(p.data,'$.synthetic'), 0) = 0
        ORDER BY p.time_created""", (sid,)):
        t = json.loads(p).get('text', '').strip()
        if t: print('  U>', t[:120].replace('\n', ' '))
    tools = cur.execute("""SELECT DISTINCT json_extract(data,'$.tool') FROM part
        WHERE session_id = ? AND json_extract(data,'$.type') = 'tool'""", (sid,)).fetchall()
    print('  tools:', ', '.join(sorted(str(t[0]) for t in tools if t[0])))
EOF

• ~/.zcode/cli/db/db.sqlite 不存在 → 跳过该源并提示。
• session.title 由 CLI 维护，质量可靠，可直接作会话主题。synthetic=1 是系统注入，查询已排除。

记录 · 模式 B：随手记录

调用后用户输入形如"全量记一下：..."、"记简历：..." → 走本模式。零摩擦，用户说啥记啥。

1. 取今天 $TODAY=$(date +%F)。
2. 定位 $ALLLOG_DATA_ROOT/素材/$TODAY.md（未设置环境变量时 $ALLLOG_DATA_ROOT = ~/alllog），不存在则创建（含目录）。
3. 以 ## MM-DD 分节，追加 - [项目名] <一句话>。
4. 当天节已存在则在其下追加；只追加，绝不覆盖或改动历史条目。

记录 · 模式 A：主动梳理（挖简历素材）

调用后用户输入形如"全量梳理"、"挖简历素材" → 走本模式；裸调用未带内容时不直接进入，先走闸口①模式选择。

1. 选日期范围（闸口②，硬停轮）：展示下列选项后立即结束本轮回复，用户明确选择后再扫描：
   • A. 全部会话（默认；量大时先聚类，见第 3 步）
   • B. 最近 30 天
   • C. 自定义——向用户要起止日期
2. 扫会话：CC/Codex/ZCode 三源，筛选与查询方式同上（任一源探测不到则跳过并提示）。
3. 量大先聚项目（闸口③，硬停轮）：会话总数 > 50 或选"全部"时，先只列会话头（日期 + 标题 + directory），按 directory 聚类成项目清单（目录名 + 会话数 + 时间跨度），展示后问"挖哪些项目？"并立即结束本轮回复；用户选定后只深读所选项目的会话（避免全量深读拖垮会话），禁止自选"全部项目"。
4. 提炼候选（仅供展示，禁止直接落盘）：轻读所选会话的用户消息/工具调用，产出编号列表 1. 日期 + 项目/主题 + 2-3 要点（技术栈/难点/结果）。简历视角优先：可量化成果 > 技术难点攻克 > 架构决策 > 日常修复。用户消息里可能贴过密钥/token/密码（实测存在），候选与落盘一律脱敏或省略，敏感串不得出现在任何输出中。
5. 用户确认（闸口④，硬停轮，必须精确到条目）：展示编号候选 + "要记哪几条？"（如"记 1、3"）后立即结束本轮回复。用户未明确选择的条目，一律不得写入。 回答含糊（"都行""好"）≠ 选择，必须再次询问，不得默认全选。
6. 落盘（只写用户确认的条目）：逐条按模式 B 格式追加到 素材/$TODAY.md。落盘后回执："已写入 N 条：<条目列表>"；未写入的候选列出提醒（可改天再记）。

去重与防丢失

去重（两种模式落盘前都执行，跨整个 素材/ 目录）

1. 读 素材/ 下所有 .md 的既有条目，提取每条的 [项目名] 与要点。
2. 新条目与既有条目"项目名相同且要点语义相同" → 跳过并提示"该要点已记录，跳过"。
3. 项目名相同但要点不同 → 正常追加（简历素材按项目累积，同项目多条合法，区别于 worklog 的按需去重）。

防丢失

• 素材/ 只追加从不覆盖；汇总只写 简历素材库.md，绝不改动 素材/。
• 梳理时捞会话兜底，与随手记录互为备份。

汇总（调用后用户说"素材库" / "汇总简历素材" / "出简历素材库" → 走本模式）

1. 读 素材/ 全部 .md，按文件名日期升序排列。为空 → 提示先"全量记一下"或"全量梳理"。
2. 主线程直接合成（只读本地文件，无需派 agent）：按 [项目名] 归组，组内按日期排序，写 $ALLLOG_DATA_ROOT/简历素材库.md（覆盖重生成，不动 素材/）。
3. 模板：

# 简历素材库（生成于 <YYYY-MM-DD HH:MM>，共 <项目数> 项目 <素材数> 条）

## 项目：<项目名>
- **背景**：<为什么做，缺失标"待补充">
- **技术栈**：<从条目提炼，去重>
- **亮点/难点**：<攻克了什么>
- **结果/量化**：<数据/效果；缺失标"待补充"，禁止编造>
- **素材记录**：
  - <MM-DD 各条目原文>

4. 生成后回执：项目数、素材条数、文件路径。
5. 提示可衔接 job-tailored-resume skill：用素材库直接定制简历（含 STAR 改写、岗位关键词对齐）。