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session-relay会话中继

Automatic session continuity and task handoff across context window boundaries. Use when: (1) context token usage exceeds 70% of the model's context window, (2) user starts a new session after a long conversation, (3) agent needs to preserve ongoing task state before compaction or session reset, (4) user says 'continue from last session' or 'what were we working on'. Monitors context usage, auto-saves rich task snapshots, pulls recent session history, and ensures seamless task inheritance when a

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.2.0
安全检测
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概述
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版本历史

session-relay

Session Relay 🏃‍♂️

无缝的会话连续性——从你离开的地方精确接续。

核心原则

用户绝不应在会话结束时感到进度丢失。 每次新会话都应像小憩后醒来,而非失忆。



阶段 0:会话历史继承(启动时优先处理)

每次新会话启动时,在执行其他操作前,先拉取近期会话上下文,避免盲目开始。

步骤 1:获取近期会话

sessions_list(kinds: [main], limit: 5, messageLimit: 3)

步骤 2:拉取最近 3 个会话的对话尾部

对最近 3 个会话(排除当前会话),获取最后几轮对话:

sessions_history(sessionKey: , limit: 15, includeTools: false)

聚焦每个会话的最后约 10 轮用户/助手交流。 跳过工具调用——你需要的是实际对话流程。

步骤 3:将原始对话尾部保存至快照

将每个会话的最后 3 轮逐字记录(用户消息 + 助手回复 = 1 轮)写入快照文件。这是与 v1.1 的关键区别——不是摘要,而是实际对话文本,让你精确了解对话内容:

markdown

Session Relay — 对话上下文


生成时间:{timestamp}

来源:最近 3 个会话

📎 上一会话对话尾部 ({session_key}, {date})

[用户] 能不能做到把最近的三段会话内容直接继承过来
[助手] 好想法,利用 sessionslist + sessionshistory 直接拉...
[用户] 我说的是上一次会话中的几轮对话接续
[助手] 啊明白了,你说的不是拉历史做摘要,而是把上个session最后几轮实际对话...

📎 会话 -2 对话尾部 ({session_key}, {date})

{相同格式,最后 3 轮}

📎 会话 -3 对话尾部 ({session_key}, {date})

{相同格式,最后 3 轮}

📋 延续状态

{从对话上下文 + 现有快照合并}
  • - 进行中的工作:...
  • 关键决策:...
  • 待办事项:...

步骤 4:自然运用对话上下文

现在你已亲眼看到讨论内容。当用户与你交流时:

  • - 引用实际对话:上次你说希望把对话接续过来,我更新了 session-relay 的方案
  • 不重新解释已决定事项:如果上次会话已讨论并解决某事,不要重新开启
  • 适当时继续未完成的思路:如果最后一条消息是关于任务 X,你可以主动接续任务 X

规则:

  • - 存储逐字对话文本,而非摘要——摘要会丢失感觉
  • 每个会话最多 3 轮(6 条消息)——足以提供上下文,又不会超出 token 预算
  • 如果会话较旧(> 24 小时),仍存储但注明时间间隔
  • 如果用户首条消息已说明需求,自然融入上下文
  • 绝不阻塞用户——如果 sessionslist/sessionshistory 失败,正常继续
  • 安全性:保存前去除对话中出现的任何 API 密钥/令牌



阶段 1:上下文监控

完成重要工作(文件编辑、多步骤任务、关键决策)后,通过 session_status 检查上下文使用情况。

使用率操作
< 60%无操作
60-75%
🟡 预热:开始增量快照——将新进度追加到 memory/relay-snapshot.md |
| 75-85% | 🟠 高温:完整快照刷新——用当前完整状态重写快照 |
| > 85% | 🔴 临界:强制保存 + 警告用户 + 同步到每日日志 |

在 60% 时开始增量保存,确保快照在整个会话期间保持最新。



阶段 2:丰富快照

快照文件:{workspace}/memory/relay-snapshot.md

好快照与坏快照的区别

❌ 糟糕——过于抽象:

  • - [x] NuwaAI 演示 — Codex 生成了 index.html

✅ 优秀——可操作细节:

  • - [x] NuwaAI 演示 — nuwa-demo/index.html 由 Codex 生成
- 通过 python3 -m http.server 8082 提供服务 - 使用 NuwaAI WebSocket API,页面中需要 API 密钥 - 尚未测试 — 下一步是打开浏览器验证连接

快照模板

markdown

Session Relay 快照


由 session-relay 自动保存 | {ISO-8601 时间戳}

模型:{model} | 上下文:{已用}/{最大} ({百分比}%)

会话时长:约 {分钟} 分钟 | 压缩次数:{次数}

🔥 进行中(正在积极处理的内容)

{拍摄快照时正在执行的具体操作。 需具体说明:文件路径、运行的命令、错误状态、下一步立即操作。}

✅ 本会话已完成

  • - {任务}:{结果 + 关键文件路径}

📋 待办 / 下一步(按优先级排序)

  1. 1. {具体操作} — {原因,任何阻碍因素}
  2. ...

🧠 关键决策与上下文

  • - {决策}:{理由,避免下一会话重新争论}

🗂️ 工作文件

{本会话创建/修改的文件,附简要用途}
  • - path/to/file — {文件用途}

💬 发现的用户偏好

{了解到的用户工作习惯}

⚠️ 陷阱与警告

{曾导致问题的事项,帮助下一会话避免}

快照规则

  1. 1. 具体化:路径、命令、URL、错误消息——而非摘要的摘要
  2. 优先进行中:最有价值的部分。代理当时在做什么?
  3. 不含机密:绝不存储 API 密钥、令牌或密码
  4. 大小目标:500-2000 字。若超出,优先从已完成部分删减(反正每日日志中已有记录)
  5. 覆盖而非追加:仅最新快照有效。但关键项目也同步到每日日志
  6. 包含复现命令:如果任务涉及运行某程序,包含精确命令

阶段 3:会话恢复(增强版)

新会话启动时:

  1. 1. 先执行阶段 0——从近期会话拉取对话尾部
  2. 然后读取现有 memory/relay-snapshot.md——将阶段 0 的对话尾部与任何已保存的快照数据合并
  3. 现在你拥有两层信息
- 对话尾部 = 实际说过的话(感觉和流程) - 快照数据 = 结构化状态(任务、文件、决策)
  1. 4. 像记得一样回应——不要声明我已恢复上下文。自然接续即可。
  2. 如果用户说重新开始,静默归档快照

归档

当快照被使用或用户重新开始时:
bash

scripts/archive-snapshot.sh 处理此操作


mkdir -p memory/relay-archive
mv memory/relay-snapshot.md memory/relay-archive/YYYY-MM-DD-HHMMSS.md


阶段 4:HEARTBEAT 集成

如果工作区使用 HEARTBEAT.md 进行定期检查:

  • - 当上下文处于 🟠 高温区(75-85%)时,在 HEARTBEAT.md 中添加一行

# [自动] 会话中继:上下文较高,快照已保存。查看后请删除此行。

  • - 这确保即使会话意外终止,下次心跳检查也会注意到

在下一会话成功恢复后删除 HEARTBEAT 行。



阶段 5:每日日志同步

每次保存快照时,同时将摘要追加到 memory/YYYY-MM-DD.md:

markdown

Session Relay 自动保存 ({HH:MM})


  • - 上下文 {百分比}%
  • 进行中:{进行中工作的一行摘要}
  • 已完成:{已完成项目的列表}

这确保即使快照后续被覆盖,每日日志也能记录进度。



临界警报(> 85%)

当上下文超过 85% 时,在每条回复后追加:



⚠️ 上下文 {百分比}%,建议 /compact 或 /new 开启新会话。当前进度已自动保存。


边界情况

  • - sessionslist/sessionshistory 不可用 → 跳过阶段 0,仅依赖快照文件
  • session_status 不可用 → 跳过监控,不阻塞用户
  • 快照损坏/为空 → 视为无快照,依赖

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 session-relay-1776112217 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 session-relay-1776112217 技能

通过命令行安装

skillhub install session-relay-1776112217

下载

⬇ 下载 session-relay v1.2.0(免费)

文件大小: 6.51 KB | 发布时间: 2026-4-14 13:24

v1.2.0 最新 2026-4-14 13:24
v1.2: Conversation tail inheritance — stores verbatim last 3 rounds from each of the 3 most recent sessions, not just summaries. New session can see exactly what was said, not a lossy digest.

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