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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。
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt，粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里，让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
基于 SOC 职业分类
Must use first when skill capabilities may help complete a task.
Creates, converts, or modifies Swarm Skills — the multi-role (多角色团队) extension of the Skills standard, optionally with an executable SwarmFlow orchestration script. Use when building or refactoring a multi-agent team, generating workflow (工作流/编排) orchestration code, or upgrading a single-agent skill into a collaborating team. Do NOT use for ordinary single-agent skills — use create-skill instead.
Use when initializing or updating structured in-repository project-maintenance docs; exploring existing code; analyzing a full project or repository; documenting complete source symbol coverage, coverage maps, symbol audit maps, or health for every top-level class, top-level function, and class method; summarizing git history; using project-maintainer as maintenance-aware context during a bug fix, feature change, or refactor; or syncing docs after verified code changes.
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
当用户说「从这个链接/URL生成skill」「把这个网页/教程做成skill」「从这个视频提取步骤」时触发。先用 read_file 读取此 SKILL.md，再按步骤用 bash 调用 scripts/ 下的 Python 脚本完成：爬取网页或下载视频 → 下载图片/抽帧 → 生成标准 Skill Markdown 文件。
使用 gitcode-api 命令行工具访问 GitCode REST API。适用于需要查询仓库、Issue、Pull Request、文件内容、用户、组织、搜索结果，或需要获取 Issue 与 Pull Request 模版的场景。还可用于总结仓库最近 commit / PR / issue、责任人、模块、风险或对外接口影响。
| 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。