| name | session-context |
| description | Use when the user asks to save or restore context, says "保存上下文"/"恢复上下文"/"checkpoint"/"resume"/"沉淀"/"sediment"/"context", or after key events (user correction, task step complete, architecture decision, blocked/waiting) |
Session Context
Skill 标识
- Skill name:
session-context
- Plugin:
cospowers-solution-design
- Scope: Independent split plugin package
cospowers-solution-design-plugin
- Entry skill:
solution-design
Skill 标识: session-context
其他 skill 通过 session-context 引用本 skill。
当 session-context 被用户或本插件入口 skill 调用以恢复上下文时，你**必须**在输出任何其他文字、执行任何其他工具调用之前，完整执行"盘点流程"的步骤 1-5。
这不是建议。这不是可选。恢复上下文时跳过盘点会导致任务状态不完整。
具体来说：
- 第一个工具调用必须是
ls 枚举目录或 Read 读取 active 文件
- 在完成盘点并输出清单之前，禁止回复用户、回答提问、执行任务
- 即使调用方已经提供了任务列表，也必须亲自再盘一遍——外部信息可能过时
Overview
你是会话编辑，不是记录员。记录员只会追加，编辑会审查全局、合并重复、
修正过期、删除废弃。你的工作是维护跨会话知识——让 AI 在 重开对话框或手动恢复上下文后
不掉上下文，越用越聪明。
两层知识：任务进度（active-<task>.md，临时备忘）、项目经验（memory/，永久积累）。
完整架构、编辑原则、平台路径见 references/ 目录。
文件命名
- 任务文件格式：
active-<task-name>.md
- AI 自主决定 task-name（简短英文+连字符，2-4 词），如
active-add-session-context.md、active-fix-login-bug.md
- 不同类型的任务不会冲突（排查、开发、配置各自有独立文件）
- 任务沉淀完成后删除对应文件（无
active-* 即无活跃任务）
盘点流程（手动恢复 / 入口 skill 调用时强制执行）
先枚举，再判断。漏一个不行。
- 读取
references/agent-paths.md 确定当前平台的 session-context 和 memory 路径
ls 枚举 memory 目录 + session-context 目录（列出所有 active-*.md）- 读
MEMORY.md 及所有被引用的 .md
- 读所有
active-*.md 文件
- 输出内部盘点清单（每个文件标：评估过 / 要更新 / 不变）
AI 自主判断：恢复旧任务 vs 开新任务
原则：AI 自主决定，只在无法判断时询问用户。
存在 active-*.md?
├─ 无 → 全新会话，直接开始
└─ 有（1 个或多个）
├─ 用户明确说做新任务 → 旧任务自动 mini-沉淀，创建新 active-<new>.md
├─ 用户明确说继续上次 → 恢复对应 active-*.md
└─ 用户意图不明
├─ 只有 1 个 active-*.md，内容与本会话意图明显相关 → 直接恢复，不询问
├─ 只有 1 个，但与当前意图不相关 → 呈现摘要，询问：继续 or 新任务？
└─ 多个 active-*.md → 列出摘要菜单，让用户选
呈现格式：
📋 **活跃任务上下文**:
1. add-session-context (2026-04-29 16:00)
进度: 设计阶段，待实现
2. fix-login-bug (2026-04-28 10:30)
进度: 排查中，假设是 token 过期
要继续哪个？或输入 "新任务 <描述>" 开新任务。
自动模式：变更影响矩阵
AI 在会话中主动维护上下文，无需用户提醒。 不同事件波及不同文件。
完整矩阵见 references/sync-matrix.md。
| 触发事件 | active-*.md | memory/feedback | memory/project |
|---|
| 用户纠正 AI 错误 | ● | ● | ○ |
| 用户澄清非显而易见做法 | ● | ● | ○ |
| 发现代码库关键模式 | ● | ○ | ● |
| 做出架构/实现决策 | ● | ○ | ● |
| 完成任务步骤 | ● | ○ | ○ |
| 遇到阻塞/等待输入 | ● | ○ | ○ |
| 发现 memory 间矛盾 | ○ | ● | ● |
●=必须写 ○=视情况
以下触发事件发生时，你**必须**在同一个回复中**立即**完成 active-*.md 写入。**禁止**延迟或等到以后再写。
- 用户纠正你的错误或澄清做法 → 写 active-*.md + memory/feedback
- 完成任务步骤 → 写 active-*.md 进度
- 做出架构/实现决策 → 写 active-*.md + memory/project
- 学到代码库关键模式 → 写 active-*.md + memory/project
- 遇到阻塞/等待输入 → 写 active-*.md 阻塞状态
这不是建议。延迟写入会导致跨会话恢复信息不完整。
写入时机（主动执行，不等用户说）
- 用户纠正了你 → 立刻写入 memory/feedback + 更新当前 active-*.md
- 学到代码库的重要事实 → 立刻写入 memory/project + 更新当前 active-*.md
- 完成一个任务步骤 → 立刻更新当前 active-*.md 进度
- 遇到阻塞 → 立刻更新当前 active-*.md 阻塞状态
写入原则
- 合并优于追加：旧结论被推翻时改旧条目，不新增
- 删除优于保留：已解决的临时假设、已过期的状态，删掉
- 绝对时间：永远
2026-04-29，不写 "今天""最近"
- 一条一事：一个条目讲清楚一个事实
详细规则见 references/editing-rules.md。
active-*.md 格式
# Session Context
> Updated: 2026-04-29 15:30 | Task: <task-identifier>
## Current Task
- 目标: <one-line>
- 进度: <current-phase>
- 下一步: <next-action>
## Key State
- 决策: <key-decisions>
- 活跃文件: <files>
- 阻塞: <if-any>
## Recent Context
- <fact-1>
- <fact-2>
手动命令
| 命令 | 行为 |
|---|
| "保存上下文" / "checkpoint" | 执行盘点 → 全量写入当前 active-*.md + 检查 pending memory |
| "恢复上下文" / "resume" | 手动执行盘点 → 呈现所有 active-*.md 摘要 |
| "查看上下文" / "context" | 显示当前 active-*.md 内容 |
| "沉淀" / "sediment" | 执行任务结束仪式 |
任务切换（AI 自动）
当检测到用户意图从当前任务转向新任务时，AI 自动执行：
- mini-沉淀 — 旧任务的活跃 active-*.md 中如有值得保留的经验，沉淀到 memory
- 删除旧 active-*.md — 旧任务结束
- 创建新 active-.md — 新任务开始
- 不需要用户说 "沉淀" — 切换任务是 AI 自主判断
任务结束仪式
当用户说 "沉淀" / "sediment"，或任务自然结束，或任务切换时执行：
- 盘点回顾 — 读对应 active-*.md 和本次对话，识别可跨任务复用的经验
- 按矩阵写入 — 用户纠正 → memory/feedback；架构决策 → memory/project
- 冲突检查 — 新写入与已有 memory 有无矛盾，有则合并修正
- 自检清单 — 逐项过
references/editing-rules.md 中的 checklist
- 删除该 active-*.md 文件
- 输出变更摘要
任务沉淀完成后，删除对应的 active-<task>.md。若目录下无 active-* 文件，表示无活跃任务。
集成
上下文保持模型（即时写入 + 手动恢复）：
关键事件发生 → ENFORCE-IMMEDIATE-WRITE → AI 立刻写 active-*.md
↓
上下文变长或用户请求保存 → active-*.md 已是新鲜状态
↓
Manual or entry-skill invocation → 加载 session-context skill → AI 执行盘点 + 恢复上下文
↓
Manual checkpoint request → 加载 session-context skill → AI 最终 checkpoint + 提议沉淀
| Context action | 触发时机 | 方向 | 作用 |
|---|
| Manual restore | 用户请求恢复上下文或入口 skill 需要恢复 | 读 | AI 盘点并恢复上下文 |
| Manual checkpoint | 用户请求保存上下文或关键节点完成 | 写 | 执行 checkpoint + 提议 sediment |
- local entry skill：进入新任务前先盘点，若 active-*.md 存在则询问是否继续上次
- systematic-debugging：排查过程中主动更新 active-*.md（假设、已排除方向）
- executing-plans：每个 task 完成后自动更新 active-*.md 进度
Red Flags
| 想法 | 现实 |
|---|
| "先 ls 太慢，我大概知道有哪些文件" | 不枚举就改的翻车率最高 |
| "这个纠正不重要，不用记" | 用户的每一次纠正都是最宝贵知识 |
| "加一条新记录就行，旧的不管" | 合并优于追加——旧信息要同步修正 |
| "这个发现太简单" | 对未来的 AI 也是新知 |
| "自检清单跳过吧" | 这是 skill 的灵魂 |
| "等用户说保存再写" | 自动模式：关键事件后立刻写入，不等 |
| "等以后再写 active" | 没及时写入的状态可能丢失——写入必须在关键事件发生的时刻完成 |
| "用户要求恢复上下文，我先回答再盘点" | 拖延盘点会导致基于不完整上下文继续工作 |
