核心用法
Context Recovery 是一项专为长会话场景设计的自动化技能，用于解决LLM上下文窗口压缩后导致的记忆断层问题。当检测到<summary>标签或用户发出"continue"、"where were we?"等延续性指令时，该技能自动执行七步恢复协议：
1. 渠道检测：识别当前通信平台（Discord/Slack/Telegram/Signal等）及会话ID
2. 历史获取：自适应获取最近消息，初始50条，智能扩展至100条或2小时时间跨度
3. 会话日志检索：扫描最近3个会话文件提取用户请求与助手操作
4. 共享内存查询：通过关键词匹配查找持久化存储的上下文片段
5. 上下文合成：生成结构化摘要，包含活跃项目、时间线、待办事项、关键引用及置信度评估
6. 缓存持久化：将恢复结果写入每日记忆文件，防止未来再次丢失
7. 智能响应：向用户呈现恢复结果并询问下一步操作
显著优点
- 零用户干预：自动检测压缩标志，无需用户手动触发
- 多平台兼容：统一接口适配主流即时通讯平台
- 自适应深度：基于时间跨度动态调整获取范围，平衡完整性与token消耗
- 线程感知：正确处理Slack/Discord的线程化对话结构
- 失败透明：恢复失败时明确报告尝试过程与缺失数据源
潜在局限
- 消息上限约束：硬编码100条上限可能无法覆盖跨度极长的中断会话
- 平台权限依赖：Slack等工作空间需完整权限才能获取历史
- 无语义理解：依赖关键词匹配而非深层语义关联，可能遗漏隐性上下文
- 存储路径硬编码：
~/.clawdbot-*路径模式可能与实际部署环境不匹配 - 无冲突解决：若多渠道历史存在矛盾，未定义优先级策略
适合人群
- 使用Claude/ClawDBot进行长周期项目开发的工程师
- 在Discord/Slack等频道中进行协作式AI辅助工作的团队
- 频繁遇到"Summary unavailable"导致工作中断的高频用户
常规风险
- 隐私暴露：自动获取历史可能包含敏感对话，需确保渠道隐私设置合规
- 错误延续：恢复的上下文若存在误解，可能导致错误决策的级联传播
- 存储膨胀：每日追加模式长期运行可能导致记忆文件体积失控
- 平台速率限制：频繁的大批量消息读取可能触发Discord/Slack API限制