Remember All Prompts Daily

核心用法

remember-all-prompts-daily 是一个会话连续性管理技能，通过自动监控token使用量（95%触发归档、1%新会话触发恢复）来保存完整的对话历史。它运行两个核心脚本：export_prompts.py 在会话结束前提取所有prompt/response并带时间戳归档；ingest_prompts.py 在新会话启动时读取最近条目并注入为上下文摘要。

显著优点

• 零感知恢复：用户无需手动复制粘贴历史，系统自动完成"昨天我们讨论了..."的衔接
• 完整性保障：归档包含全部prompt和response，而非AI生成的摘要，信息保真度高
• 日期结构化：按天组织多会话条目，支持回溯特定时间段
• 隐私尊重：仅存储用户实际对话内容，不引入外部数据

潜在缺点与局限

• 存储膨胀风险：完整保存所有对话会导致memory/文件快速增长，长期运行可能面临存储配额问题
• 恢复效率瓶颈：超长历史（数万token）的读取和注入本身消耗token，可能挤占新会话可用预算
• 缺乏智能摘要：纯机械归档，未对历史进行主题聚类或优先级排序，关键信息淹没风险
• 单点故障：依赖memory/remember-all-prompts-daily.md单一文件，损坏即丢失全部历史
• 跨设备限制：文件存储在本地skill目录，多设备场景下无法同步

适合人群

• 进行长周期复杂项目（如多周代码重构、持续写作）需要严格上下文保留的用户
• 对AI生成摘要不信任、坚持人工核查原始对话的研究者
• 单设备长期使用、会话频率高且token消耗快的重度用户

常规风险

• 隐私泄露：历史文件以明文存储于本地，共享设备或备份同步时需注意访问控制
• 过度依赖：长期归档可能导致用户忽视关键信息的外部化（如真正的文档/代码提交）
• token预算误判：恢复注入的历史可能意外耗尽新会话token，导致实际可用量低于预期

核心用法

Remember All Prompts Daily 是一套自动化会话记忆管理方案，专为解决大语言模型因token预算限制导致的对话中断问题设计。其核心机制围绕两个触发点运作：

1. 95% Token阈值触发：当会话token使用接近上限时，自动执行export_prompts.py脚本，提取当前会话全部历史（含时间戳、消息ID），追加写入~/.clawd/memory/remember-all-prompts-daily.md的当日条目下，为后续的token压缩做准备。

2. 1%新会话触发：当开启全新会话（token重置）时，自动运行ingest_prompts.py读取最近一次归档，将历史摘要注入新上下文，实现"无缝续聊"。

显著优点

• 零配置自动化：通过Heartbeat检查或可选Cron任务实现无人值守，用户无需手动干预
• 纯本地处理：无外部网络请求，所有数据存储在用户本地目录，隐私风险可控
• 标准库实现：零第三方依赖，无供应链攻击面
• 时间结构化：按日期分段存储，支持多会话追踪（如"Session 1 09:00-09:47"）

潜在缺点与局限性

• T3来源可信度：个人开发者作品，无组织背书，需用户自行代码审计
• 数据无限累积：历史文件无自动清理机制，长期运行可能导致存储膨胀
• 路径硬编码：固定使用.clawd目录，若用户自定义配置路径则兼容性受损
• Clawdbot API依赖：部分功能依赖特定版本的clawdbot CLI，API变更可能导致降级行为

适合人群

• 需要维持数小时乃至数天长程对话的深度研究用户
• 处理复杂多步骤任务（代码开发、论文写作）的项目型用户
• 对会话连续性敏感且信任本地存储方案的隐私优先用户

常规风险

• 中等：Agent上下文访问：虽经恶意行为分析确认为功能必需，但仍具备读取/写入用户目录权限
• 低：Subprocess调用：本地CLI调用安全可控，但建议未来迁移至原生Python API
• 中：数据保留策略缺失：需用户手动监控remember-all-prompts-daily.md文件大小

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安全认证等级：A（85分） — 标准安全级别，功能与声明一致，适合注重会话连续性的本地使用场景。