cursor-session-review

name	cursor-session-review
description	Query what Cursor AI did in recent work sessions. Use when the user asks "Cursor 今天做了什么", "看看 Cursor 的工作 session", "查询 Cursor 工作记录" or similar.

Cursor Session Review

查询 Cursor AI Composer 在指定工作区今天或最近的工作内容，从本地 SQLite 跟踪数据库中提取。

数据源

Cursor 将 AI 编辑记录写入：

~/.cursor/ai-tracking/ai-code-tracking.db

关键表：

• ai_code_hashes — 每次 AI 生成的代码块，含 fileName / conversationId / model / createdAt
• conversation_summaries — 会话摘要（若有）
• scored_commits — commit 级别 AI 占比评分

执行步骤

1. 确认目标工作区路径

默认查当前项目：/Users/yang.zhou/workspace/open-vera 用户若指定其他项目，替换路径过滤条件。

2. 查询今天的 session 列表

sqlite3 ~/.cursor/ai-tracking/ai-code-tracking.db \
  "SELECT conversationId,
          count(DISTINCT fileName) as files,
          datetime(min(createdAt)/1000,'unixepoch','localtime') as start,
          datetime(max(createdAt)/1000,'unixepoch','localtime') as end
   FROM ai_code_hashes
   WHERE fileName LIKE '%open-vera%'
   AND createdAt > (strftime('%s','$(date +%Y-%m-%d)') * 1000)
   GROUP BY conversationId
   ORDER BY min(createdAt) ASC;"

3. 查询每个 session 改动的文件

CID="<conversationId>"
sqlite3 ~/.cursor/ai-tracking/ai-code-tracking.db \
  "SELECT DISTINCT fileName FROM ai_code_hashes
   WHERE conversationId = '$CID' AND fileName LIKE '%open-vera%'
   ORDER BY fileName;" \
  | sed 's|.*/open-vera/||'

4. 查询使用的模型

sqlite3 ~/.cursor/ai-tracking/ai-code-tracking.db \
  "SELECT DISTINCT model FROM ai_code_hashes
   WHERE fileName LIKE '%open-vera%'
   AND createdAt > (strftime('%s','$(date +%Y-%m-%d)') * 1000);"

5. （可选）查询所有工作区今天的活动

去掉 fileName LIKE '%open-vera%' 过滤，改为 group by workspace 前缀。

输出格式

按 session 分组，每个 session 输出：

• 时间段（start → end）
• 使用模型
• 改动文件列表（按功能区域归类：src / tests / docs）
• 一句话概括该 session 做了什么

注意事项

• createdAt 是毫秒时间戳，换算时需 /1000
• conversation_summaries 表通常为空（Cursor 不一定写入）
• scored_commits 的 commitDate 是 git author date 字符串，不适合用 >= 过滤今天
• .vera/settings.json 若出现在文件列表中，说明 AI 动过本地密钥文件，需警惕