session-logs

• Пользователь спрашивает «о чём мы говорили на прошлой неделе?» или ссылается на предыдущий разговор, которого нет в текущей памяти.
• Вам нужно рассчитать стоимость сессий, подсчитать сообщения или обобщить использование инструментов в исторических чатах.
• Вы хотите быстро найти определённое ключевое слово или фразу во всех прошлых сессиях.
• Вам нужно идентифицировать сессии по дате, размеру или провайдеру (Discord, WhatsApp и т.д.) с помощью индекса sessions.json.

• Контекст, который вам нужен, уже доступен в текущем окне разговора или файлах памяти — нет необходимости обращаться к файловой системе.
• Вы работаете в среде, где хранилище сессий ~/.openclaw/agents/ не существует или недоступно.

Используйте rg (ripgrep) для поиска фразы или ключевого слова во всех файлах JSONL сессий с помощью одной команды. Быстро определяйте, какие сессии содержат нужный контент, не читая каждый файл вручную.

Извлекайте пользовательские сообщения, ответы ассистента, вызовы инструментов или блоки размышлений независимо друг от друга, используя селекторы jq для полей .message.role и .message.content[].type. Автоматически отфильтровывает шум, например результаты вызовов инструментов.

Агрегируйте message.usage.cost.total по сессии или по всем сессиям за день для получения сводок по затратам. Также поддерживается подсчёт сообщений, вычисление продолжительности сессии и анализ использования инструментов по частоте.

Просматривайте все сессии, отсортированные по дате и размеру файла, находите сессии за конкретный день или обращайтесь к sessions.json для сопоставления провайдеров чатов (Discord, WhatsApp и др.) с идентификаторами сессий.

Сессии представляют собой JSONL-файлы с дозаписью, которые могут достигать нескольких МБ. Шаблоны запросов навыка включают советы по выборке с помощью head/tail и потоковое использование jq, чтобы избежать излишней загрузки файлов целиком в память.

Когда пользователь говорит «помнишь, мы обсуждали X в прошлом месяце?», агент использует этот навык для поиска в файлах сессий по дате или ключевому слову и извлекает соответствующий фрагмент диалога, даже если он больше не находится в активном контекстном окне. Для этого применяется skill session-logs.

Разработчик хочет понять, во сколько обходится каждый разговор. Этот навык агрегирует cost.total по каждой сессии и группирует результаты по дням, формируя читаемую разбивку затрат по всей истории агента.

Оператор хочет знать, какие инструменты агент вызывает наиболее часто. Этот навык извлекает записи toolCall из session-logs, подсчитывает их и ранжирует — что полезно для отладки или оптимизации поведения агента.

Пользователь спрашивает, обсуждалась ли когда-либо определённая тема (например, название проекта или какое-то решение). Агент выполняет поиск с помощью ripgrep по всем JSONL-файлам и возвращает пути к соответствующим сессиям для дальнейшего изучения.