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把 Proma 会话 JSONL 清洗为干净可读的 Markdown 对话，并支持对超长会话的渐进式读取（概览 / 大纲 / 搜索 / 按 turn 区间导出），避免一次性全量读撑爆上下文。当用户提到"清洗会话""解析对话文件""提取对话上下文""过滤流式冗余""导出会话 Markdown""把会话转成对话""整理 agent-sessions""看某个会话讲了什么"时使用此技能。
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
| name | session-cleaner |
| description | 把 Proma 会话 JSONL 清洗为干净可读的 Markdown 对话，并支持对超长会话的渐进式读取（概览 / 大纲 / 搜索 / 按 turn 区间导出），避免一次性全量读撑爆上下文。当用户提到"清洗会话""解析对话文件""提取对话上下文""过滤流式冗余""导出会话 Markdown""把会话转成对话""整理 agent-sessions""看某个会话讲了什么"时使用此技能。 |
| version | 2.0.0 |
| license | AGPL-3.0-only |
把 ~/.proma/agent-sessions/<id>.jsonl 里被流式快照污染过的会话，清洗为干净 Markdown 对话。
本技能是 proma CLI 的薄封装：所有解析 / 快照去重 / 渲染逻辑都在 @proma/session-core（仓库内唯一真源），由 proma session 命令暴露。技能本身不解析 JSONL，只负责教你按正确的顺序调用 CLI。
历史：v1 曾自带一份 Python parser（独立重抄会话格式，会随内部格式漂移）。v2 起改为调用仓库内的
promaCLI，格式知识只存一处。
会话 JSONL 可能非常大（实测单个会话原始文件可达 50MB）。直接全量清洗再读进上下文会瞬间撑爆 token。正确做法是先看结构、再定位、最后只取需要的片段：
proma session info <id> —— 看体量：turn 数、估算 tokens、字节数。先判断"能不能整篇读"。proma session outline <id> —— 看地图：每个 turn 一行（角色 + 预览 + 工具概览 + tokens）。定位感兴趣的 turn 下标。proma session search <关键词> <id> —— 找内容：返回命中的 turn 下标 + 片段。proma session export <id> --turns A-B —— 只导出需要的 turn 区间到上下文。只有在 info 显示体量很小（比如估算 tokens < 几千）时，才直接 export <id> 全量读。 CLI 内置护栏：未指定 turn 区间且输出超过 50KB 时会拒绝直接输出，改为落盘并提示你用 --turns。
# 列出会话（按更新时间降序）
proma session list [--limit N] [--workspace W]
# 体量/结构概览——决定怎么读之前先跑这个
proma session info <id|path>
# turn 级地图：每 turn 一行
proma session outline <id|path> [--offset K] [--limit N]
# 会话内搜索关键词，返回命中 turn 下标 + 片段
proma session search <关键词> <id|path> [--context N] [--limit N] [--case-sensitive]
# 导出干净 Markdown（窗口化）
proma session export <id|path> --turns 5-12 # 只导出第 5~12 个 turn
proma session export <id|path> --head 4 # 前 4 个 turn
proma session export <id|path> --tail 4 # 后 4 个 turn
proma session export <id|path> --out cleaned/x.md # 落盘存档（不受护栏限制）
proma session export <id|path> --stdout # 强制全量输出（绕过护栏，谨慎）
# 所有命令都支持 --json 输出机器可读结果
proma session info <id> --json
场景：用户问"上一个会话我们讨论了什么 X"
# 1. 找到会话
proma session list --limit 5
# 2. 看体量（假设很大）
proma session info <id>
# 3. 搜关键词定位
proma session search "X" <id>
# → 命中 #7 #12
# 4. 只导出命中邻域
proma session export <id> --turns 6-13
场景：用户要把某个小会话整篇转成 Markdown 存档
proma session info <id> # 确认体量不大
proma session export <id> --out cleaned/<id>.clean.md
清洗后的 Markdown 按角色分段（## 用户 / ## 助手），工具调用压缩为单行 > [工具: name args]（连续相同调用折叠为 ×N），thinking 与原始 tool_result 全部丢弃：
## 用户
帮我配置机器人图标...
## 助手
我来先探索代码库。
> [工具: Read file_path=/a/b.ts]
> [工具: Bash command=ls assets ×3]
proma 二进制随桌面 App 分发，应在 PATH 上或由运行时注入（见 PR4）。优先直接 proma session ...。proma 不在 PATH，用 bun <repo>/apps/cli/src/index.ts session ... 直接跑源码。~/.proma；开发模式数据在 ~/.proma-dev，加 --dev 或设 PROMA_DEV=1。@proma/session-core，CLI 只是命令路由。修 bug 或改格式去改 core，不要在本技能里加解析逻辑。references/cli-usage.md 与 core 包源码。Proma 协作子 Agent Skill。用户任务复杂、可并行、长耗时、需要多个独立方向同时推进、需要真实可见进展、需要保留完整子任务记录，或用户明确说“开几个 Agent/多会话/一起协作/并行处理/spawn 子 Agent”时触发。用于判断是否调用 Proma 内置 collaboration 工具创建真实子会话。简单搜索、短调研、单文件修改、一次性代码审查优先使用 SDK 内置 SubAgent，不要创建真实 Proma 子会话。
Proma 内嵌自动任务与定时任务 Skill，属于 Proma 自带能力而不是用户临时安装的外部 Skill。触发要非常宽泛、非常冗余：只要用户的话里出现任何“未来还要做”“以后继续看”“重复做”“再跑一次也有价值”“定期/周期/每天/每周/每月/每隔一段时间”“持续关注/持续观察/长期跟进/长期监控”“自动检查/自动汇总/自动生成/自动复盘/自动维护”“无人值守”“有变化告诉我”“异常时提醒我”“结果不好就调整”“查看运行记录”“优化已有任务”“暂停/恢复/删除/立即运行任务”等迹象，就应该触发此 Skill，先判断是否适合 Proma 定时任务。也要覆盖一次性与有限次的延时执行信号：“X 小时/天后跑一次”“过一会儿/晚点/稍后自动做”“到某个具体时间点执行一次”“跑几次/连续观察 N 次就停”——这类未来无人值守的延时任务现在同样适合 Proma 定时任务（用 once 或 maxRuns），不要再一概当成不支持。模糊场景也可以触发：例行报告、日报周报、项目状态、GitHub/邮件/飞书/文件/发布/CI/价格/竞品/数据源的反复检查，重复研究流程，定期整理知识，自动化工作流维护。高频触发不代表必须创建任务；纯提醒/闹钟/倒计时、需要用户实时参与判断、或结果没有任何留存价值的事，要明确说明不推荐创建 Proma 定时任务，并给出替代做法。
You MUST use this before any creative work - creating features, building components, adding functionality, or modifying behavior. Explores user intent, requirements and design before implementation.
Use when you have a written implementation plan to execute in a separate session with review checkpoints
Helps users discover and install agent skills when they ask questions like "how do I do X", "find a skill for X", "is there a skill that can...", or express interest in extending capabilities. This skill should be used when the user is looking for functionality that might exist as an installable skill.
交互式创建和管理 Chat 模式的自定义 HTTP 工具。当用户想要创建新的 API 工具、配置 Chat 工具、添加自定义工具、管理自定义工具、或说"帮我创建一个 XX 工具"时使用此 Skill。也适用于调试、修复或删除已有的自定义工具。