MH session-logs

📜 历史会话智能检索与审计工具

利用 jq 和 ripgrep 检索、分析历史会话日志,支持跨会话搜索、成本统计与消息溯源,适合需要审计对话或恢复上下文的场景。

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使用说明

核心用法

session-logs 提供了一套基于 JSONL 格式的命令行工具链,用于对本地存储的会话历史进行结构化查询与分析。核心依赖 jq(JSON 处理器)和 rg(ripgrep,高性能文本搜索)。用户可通过路径 ~/.openclaw/agents/<agentId>/sessions/ 定位会话文件,其中 sessions.json 为索引,<session-id>.jsonl 为完整对话记录。

显著优点

1. 结构化查询能力:利用 jq 的筛选语法,可按角色(user/assistant/toolResult)、消息类型(text/thinking/toolCall)、时间戳、成本等维度精确提取信息。
2. 跨会话全文检索:结合 rg 实现关键词在全部历史会话中的快速定位,解决"之前提过什么"的记忆断层问题。

3. 成本与用量审计:内置成本累加、消息计数、Token 统计等聚合查询,便于用量监控与预算管理。

4. 轻量无依赖:仅依赖两个常见命令行工具,无需数据库或复杂运行时。

潜在局限

  • 本地文件限制:仅作用于已持久化到本地的 JSONL 文件,若会话未保存或已被清理则无法恢复。
  • 技术门槛:需熟悉 jq 语法和 shell 脚本,非技术用户上手成本较高。
  • 性能瓶颈:超大会话(数 MB)或高频查询时,反复解析 JSONL 可能带来 I/O 开销,建议结合 head/tail 采样。
  • 隐私风险:历史日志可能含敏感信息,跨会话搜索时需注意结果脱敏。

适合人群

  • 需要追溯多轮对话上下文的高级用户
  • 对 API 调用成本敏感、需定期审计的技术团队
  • 开发调试 Agent 行为、分析工具调用模式的开发者

常规风险

  • 数据泄露:日志文件以明文存储,共享环境需确保目录权限隔离。
  • 误操作覆盖:虽为 append-only,但错误的 jq 输出重定向可能意外截断文件。
  • 结果误读:jq 查询语法错误可能导致漏报或误报,关键决策应人工复核。

MH session-logs 内容

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