athena-checkpoint

name	athena-checkpoint
description	会话记忆固化 skill (v9.8.0 新, Codex). 会话结束/中途, 主 thread 自己总结本会话增量写进 .ai_state (_index.md 当前状态 + sprints/{slug}/session-log.md), 免去用户每次手动描述一堆让它存. 手动 /checkpoint 触发. 与 compact-snapshot.py hook (0.129+) 互补.

/athena-checkpoint — 会话记忆固化 (v9.9.3, Codex)

Memory contract: Tier1 working memory only supplies the current-turn delta; Tier2 persistent memory receives authoritative state; _index.md retrieval router keeps stage/next_action/current sprint, authoritative pointers, route_history≤10 and current-state log≤10. Detailed history belongs in session-log.md; hooks are fallback only.

痛点 (你的反馈)

每次会话要结束, 你都得手动描述 "现在做到哪、下次接着干啥" 让 Athena 存进 .ai_state. 本 skill 做成一键: 主 thread 自己回顾本会话、提炼增量、落进工程, 你只需确认.

触发

• 手动: /athena-checkpoint / "存一下进展" / "记录到 ai_state" / "收尾"
• 建议时机 (主 thread 可提醒, 不自动): 会话结束前 · 长任务阶段切换 · 重要决策后 · context 快满

工作流

Step 1 · 写前快照 (防覆盖)

ts=$(date +%Y-%m-%d-%H%M%S)
cp .ai_state/_index.md ".ai_state/.snapshots/pre-checkpoint-${ts}.md"

与 compact-snapshot.py hook 同机制的手动版.

Step 2 · 主 thread 总结本会话增量

回顾本会话 (非整个项目史), 提炼三块:

1. 做了什么: stage 推进 / 改了哪些文件 / 拍了哪些决策 / 跑了哪些验证
2. 当前状态: stage / path / next_action / current_sprint_slug / 卡在哪
3. 下次接续点: 下次从哪继续 (具体到动作)

Step 3 · 写入两处 (apply_patch)

1. _index.md frontmatter: 校正 stage/path/next_action/current_sprint_slug、；route_history/current-state 各最多 10 条