| name | session-memory |
| description | 会话记忆(记忆型 skill)。长对话/超长任务超出上下文时,结构化压缩历史,保留用户纠正与关键决策。触发:对话太长要续接/上下文要清/跨会话记关键。 |
| license | MIT |
| metadata | {"author":"Johnson","version":"1.0"} |
会话记忆技能(记忆型 skill · 跨会话/超长对话)
把长对话结构化压缩成 SESSION_MEMORY,保留关键信息,供续接新会话。
这是「记忆型 skill」的范例——解决长任务/跨会话的上下文丢失问题。核心是结构化压缩 + 优先级:不是无差别摘要,而是按"用户意图 > 用户纠正 > 错误与修正 > 活跃工作 > 已完成 > 待办 > 关键引用"的优先级(顺序即优先级),确保关键信息不丢。
何时触发
- 对话接近上下文上限,需要压缩后继续
- 跨会话续接任务(把上次的关键带过来)
- 用户说"压缩一下""总结会话""清上下文但要记关键"
工作流
无 API key:生成压缩 prompt
python3 ~/.claude/skills/session-memory/scripts/compress.py <对话文件>
输出结构化压缩 prompt,交给当前 AI 或新会话执行。
有 API key:真调 LLM 压缩
ANTHROPIC_API_KEY=... python3 ~/.claude/skills/session-memory/scripts/compress.py <对话文件> --compress
结构(优先级从高到低)
- 用户意图:用户想达成什么
- 用户纠正:用户修改/否决过的(权重最高,保留原话,防回退)
- 错误与修正:踩过的坑、已修正的错误
- 活跃工作:当前正在做的
- 已完成:可最简
- 待办:还没做的
- 关键引用:重要文件/链接/数据
设计要点
- 优先级即设计:用户纠正放最前——模型最易"回退到旧行为",保留原话是防回退的关键(源自 cookbooks session_memory_compaction 实测)。
- prompt 即产物:无 key 时也能用(输出 prompt),降低门槛;有 key 时一键真压缩。
- 范式可迁移:把"会话"换成"项目交接/工单流转",同一压缩模式复用。