session-recall

name	session-recall
description	全范围召回 - 从 Project CLAUDE.md、User CLAUDE.md 和 Memory MCP 查询历史知识

会话召回技能

从三层数据源查询历史知识并注入当前会话上下文。

触发场景

场景 1: 用户感到沮丧

用户可能感到烦躁，因为：

• 你似乎忘记了之前学过的东西
• 你在重复之前被纠正过的错误
• 你在走之前已证明行不通的方向
• 你在忽略用户已表达过的偏好

处理方式: 先主动道歉，再展示召回结果。

场景 2: 常规查询

用户只是想查询历史记录：

• "有没有关于 X 的记录？"
• "之前怎么处理的？"
• "我的偏好是什么？"

处理方式: 直接展示召回结果，不假设用户沮丧。

场景 3: 主动刷新

用户调用 /recall 无参数：

• 对话已持续较长时间
• 想刷新上下文中的知识

处理方式: 展示所有三层的简洁摘要。

三层数据源

按优先级顺序查询（越具体越优先）：

Layer 1: Project CLAUDE.md（项目规则）

位置: {repo}/CLAUDE.md 或 {repo}/.claude/CLAUDE.md

内容类型:

• 项目特定规则和约定
• 工具链配置
• 代码风格要求

查询方式: 读取文件，按 section 标题匹配关键词

Layer 2: User CLAUDE.md（用户偏好）

位置: ~/.claude/CLAUDE.md

内容类型:

• 跨项目的用户偏好
• 沟通风格
• 工具偏好

查询方式: 读取文件，按 section 标题匹配关键词

Layer 3: Memory MCP（历史经验）

内容类型:

• 交互模式 (interaction_pattern)
• 问题解决方法 (problem_solving)
• 专业领域 (expertise_area)
• 学习历史 (learning_history)

查询方式: 使用 mcp__memory__search_nodes

执行步骤

第一步：理解上下文

分析用户为什么调用 /recall：

1. 判断触发场景（沮丧/常规/刷新）
2. 提取关键词（用户参数 > 对话上下文）
3. 确定查询范围

如果用户提供了参数（如 /recall 代码风格），用它们作为主要关键词。

第二步：查询 Project CLAUDE.md

1. 读取 {repo}/CLAUDE.md 或 {repo}/.claude/CLAUDE.md
2. 按 section 标题匹配关键词
3. 提取相关段落

第三步：查询 User CLAUDE.md

1. 读取 ~/.claude/CLAUDE.md
2. 按 section 标题匹配关键词
3. 提取相关段落

第四步：查询 Memory MCP

mcp__memory__search_nodes
- query: [提取的关键词]

搜索策略：

• 中英文都试试
• 先宽泛搜索，结果太多再缩小范围

第五步：格式化并展示

按层级分组展示结果：

## 召回结果

### 📁 项目规则 (CLAUDE.md)
找到 X 条相关规则：
- **[Section 标题]**: [相关内容摘要]

### 👤 用户偏好 (~/.claude/CLAUDE.md)
找到 X 条相关偏好：
- **[Section 标题]**: [相关内容摘要]

### 🧠 历史经验 (Memory MCP)
找到 X 条相关记录：
- **[实体类型]**: [观察内容]

---

**应用到当前情况**: 基于这些召回，我会...

第六步：确认并调整

根据触发场景调整响应：

场景	响应开头
沮丧	"抱歉让你重复了。我回顾了之前的记录..."
常规	"我查询了历史记录，找到以下相关内容..."
刷新	"以下是当前相关的知识摘要..."

查询策略

按主题查询

如果用户提供了主题：/recall 代码风格

• Project: 搜索 "Code Style"、"代码风格" 相关 section
• User: 搜索 "编码风格"、"Coding" 相关 section
• Memory: 搜索 "code style"、"代码风格"

无参数查询

如果没有提供主题：

• 从最近的对话中提取关键词
• 每层展示最相关的 2-3 条

按层级优先

如果某层已有足够相关内容：

• 可以跳过后续层级
• 或仅展示后续层级的摘要

边界情况

没有找到结果

我查询了三层数据源，但没有找到与 "[主题]" 相关的记录。

已搜索：
- 📁 Project CLAUDE.md - 无匹配
- 👤 User CLAUDE.md - 无匹配
- 🧠 Memory MCP - 无匹配

可能原因：
- 这个话题还没有被学习过
- 尝试使用不同的关键词

你能告诉我具体是什么情况吗？

文件不存在

如果 CLAUDE.md 文件不存在，跳过该层并继续查询下一层。

Memory MCP 不可用

Memory MCP 当前不可用，仅查询了 CLAUDE.md 文件。

### 📁 项目规则 (CLAUDE.md)
...

### 👤 用户偏好 (~/.claude/CLAUDE.md)
...

工具参考

# Layer 1 & 2: 读取 CLAUDE.md
Read 工具
- file_path: {repo}/CLAUDE.md 或 ~/.claude/CLAUDE.md

# Layer 3: Memory MCP
mcp__memory__search_nodes
- query: string（搜索词）

mcp__memory__open_nodes
- names: string[]（要检索的实体名称）

mcp__memory__read_graph
- 读取整个图谱（用于整理）

Memory MCP 整理（MANDATORY）

⚠️ CRITICAL: 每次使用 Memory MCP 后必须执行此 checklist。跳过此步骤是不完整的执行。

## Memory MCP Cleanup Checklist

1. [ ] **READ**: 调用 `mcp__memory__read_graph` 查看当前图谱
2. [ ] **ANALYZE**: 识别以下问题：
   - 重复/相似实体（可合并）
   - 不一致的命名（如同一用户有多个实体名）
   - 孤立关系（指向不存在的实体）
   - 过时/临时实体（不再相关）
3. [ ] **CLEANUP**: 执行必要的整理操作：
   - `mcp__memory__add_observations` - 合并内容到现有实体
   - `mcp__memory__delete_entities` - 删除重复/过时实体
   - `mcp__memory__delete_relations` - 删除孤立关系
   - `mcp__memory__create_relations` - 修复不一致的关系
4. [ ] **REPORT**: 向用户报告整理了什么

如果图谱已经干净：明确说明"已检查图谱，无需整理"。

与 session-learn 的一致性

session-learn 分类	session-recall 查询
Project CLAUDE.md	Layer 1
User CLAUDE.md	Layer 2
Memory MCP	Layer 3

确保双向一致：学习时分类到哪层，召回时就从哪层查询。