// 跨会话检索聊天原文（记忆不足时再用）。在回答任何关于历史事件、日期、人物、过去对话的问题时，如果记忆中没有相关信息或不足以回答，则需要使用跨会话检索聊天原文。用 mcp_exec_command 执行 scripts/search_history.py，读 ~/.jiuwenswarm/agent/sessions/*/history.json。支持 channel、session_id、关键词、时间窗。如果搜索结果不足，尝试用不同的关键词再次搜索。
Build and maintain a persistent knowledge base (LLM Wiki) using native backend tools. Supports ingesting PDFs, Markdown, and TXT files, and querying or linting the data. Use this whenever the user wants to add, retrieve, or manage their own local knowledge base and documents.
进阶版日报生成器，支持多数据源采集、工作分析、趋势对比、周报月报聚合
代理执行 AKG 算子任务。先检查固定仓库与分支；若 `~/.akg/check_env.md` 不存在则强制 `FULL_SETUP=true`；忽略所有 `akg_cli` 检查和使用；后端代码生成直接执行 `run_workflow.py --workflow kernelgen`。
为昇腾算子在源码中接入 TRACE_POINT 与 MoeTracing，串通 trace_preprocessor、profiling tensor、point_map.json、 save_profiling_data 与 trace_collector 生成 Chrome trace。强调门禁 G1–G5：全链路预处理与 OPP、profiling 为数据输出最后一位、 整条编译与示例脚本联调、落盘路径在 spawn 前 resolve。遵循函数级粒度与就地扩展，禁止另注册 xxx_profiling 类第二入口， 保持原 Op 与 torch.ops 名称及签名不变。在用户提到算子打点、Profiling、Chrome trace、MoeTracing，或将结论写入本 skill 时读取。
在用户提供 Chrome/Perfetto trace.json、或排查 Ascend 上 MoE/FusedDeepMoe 等算子性能时使用。按 phase、category、core group、tid 统计耗时、overlap、bubble，输出 CSV、Markdown 报告与确定性诊断；可选外部 LLM 扩写分析。默认 phase 映射面向 UMDK FusedDeepMoe，其它 trace 需替换或扩展 config/phase_map.yaml。
安排延迟重启本 Agent 所在的服务（JiuwenSwarm app）。执行后当前 Agent 进程会被终止并重新启动，当前会话会断开。用于用户要求重启、配置更新需生效、或服务异常需重载时。使用 bash 调用脚本。
| name | cross-channel-history-retrieval |
| description | 跨会话检索聊天原文（记忆不足时再用）。在回答任何关于历史事件、日期、人物、过去对话的问题时，如果记忆中没有相关信息或不足以回答，则需要使用跨会话检索聊天原文。用 mcp_exec_command 执行 scripts/search_history.py，读 ~/.jiuwenswarm/agent/sessions/*/history.json。支持 channel、session_id、关键词、时间窗。如果搜索结果不足，尝试用不同的关键词再次搜索。 |
| allowed_tools | ["mcp_exec_command"] |
用于从 ~/.jiuwenswarm/agent/sessions/<session_id>/history.json 中检索历史消息，并把命中结果整理为可直接粘贴进当前上下文的文本块。
必须使用 mcp_exec_command 执行脚本，不要只口头总结。
python ~/.jiuwenswarm/agent/workspace/skills/cross-channel-history-retrieval/scripts/search_history.py --channel feishu --query "报销 审批" --start "2026-03-26 09:00" --end "2026-03-26 18:00" --limit 30
（Windows：--channel / --query / 时间参数等与 Unix 相同；默认 mcp_exec_command 走 cmd，cmd 不会展开 ~，不要用 ~/.jiuwenswarm，应写 python %USERPROFILE%\.jiuwenswarm\agent\skills\cross-channel-history-retrieval\scripts\search_history.py 再接同样参数。若整条命令在 PowerShell 里执行，~ 一般会展开，也可用 $env:USERPROFILE\...。）
--channel：按频道过滤（如 feishu / dingtalk / web）。如果用户在语言里没有指明 channel，则不要传 --channel，脚本会扫描所有会话。--session-id：只检索指定会话（优先级高于 --channel）--query：空格分词关键词（例如 "合同 审批"）--keyword：可重复传入多个精确关键词--start、--end：显式时间范围，格式支持
YYYY-MM-DDYYYY-MM-DD HH:MMYYYY-MM-DD HH:MM:SS2026-03-26T10:30:00+08:00）--at：某个时间点，配合 --window-minutes 形成检索窗--window-minutes：窗口大小（默认 120 分钟）--timezone：默认 Asia/Shanghai--limit：返回命中上限（默认 20）--max-sessions：最多扫描会话数量（默认 200）--auto-expand：无命中时自动扩大时间窗重试（默认开启）--at + --window-minutes。--auto-expand 开启，自动扩展为最近 72 小时再试一次。脚本第一行固定输出 SKILL=cross-channel-history-retrieval，便于在 mcp_exec_command 回显或日志里 grep 确认本 skill 的脚本已执行。
脚本会输出两个区块：
HISTORY_SEARCH_SUMMARY：统计信息与最终时间窗HISTORY_CONTEXT_BLOCK：可直接放入当前对话上下文的命中消息片段拿到脚本输出后，你应当：
HISTORY_CONTEXT_BLOCK 中的内容原样（或轻度裁剪）贴到当前回复里，作为上下文依据。