AC session-recovery
Восстанавливайте потерянный контент сеанса агента и изменения файлов из журналов разговоров на диске. Потоковая передача и безопасность OOM на JSONL объемом более 700 МБ в день. Две команды: search.py для поиска по ключевым словам в недавних сеансах (с фрагментами совпадений, списком файловых операций, JSON для потребления агентом); extract.py для извлечения полного контента записи/редактирования из одного сеанса по префиксу ID, с опциональным воспроизведением-восстановлением для чистых последовательностей редактирования и безопасным восстановлением на диск (отказывается от бесшумного перезаписывания без --yes). Поддержка нескольких агентов через --agent main|all|a,b. Настраиваемый корневой каталог данных через флаг --root или переменную среды SESSION_RECOVERY_ROOT (по умолчанию ~/.openclaw/agents/). Активируется, когда пользователь хочет найти потерянный контент сеанса, восстановить файлы, записанные агентом, определить, какой сеанс изменил файл, выполнить поиск по истории сеансов по ключевому слову или восстановить файл из воспроизведения редактирования. Также активируется при поиске сеанса, перезаписи сеанса, поиске по истории сеансов, удалении файла, потере сеанса, поиске файла, воспроизведении редактирования.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Recover lost agent session content and file changes from on-disk conve…»
Recover lost agent session content and file changes from on-disk conversation logs. Streaming and OOM-safe on 700MB+ daily JSONL. Two commands: search.py for keyword search across recent sessions (with hit snippets, file-op listing, JSON for agent consumption); extract.py for pulling full write/edit content from a single session by ID prefix, with optional replay-rebuild for pure-edit sequences and safe restore-to-disk (refuses silent overwrites without --yes). Multi-agent aware via --agent main|all|a,b. Configurable data root via --root flag or SESSION_RECOVERY_ROOT env var (default ~/.openclaw/agents/). Trigger when user wants to find lost session content, recover files written by an agent, locate which session modified a file, search session history by keyword, or rebuild a file from an edit replay. Also triggers on 找回会话, 会话被覆盖, 历史会话搜索, 文件被删了, session 丢了, 找回某个文件, 重放编辑.
Восстанавливайте потерянный контент сеанса агента и изменения файлов из журналов разговоров на диске.
Как процесс C 55/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 55/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 12
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 988 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Длина description 884: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -31 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 78.