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chat-archiver

chat-archiver

github.com/43college生产力2843 次安装7 周前更新
代码仓库

关于 chat-archiver

chat-archiver 是一项将对话中的知识和洞察整理后归档到文件式知识库的技能,适用于希望沉淀对话内容的人。它会检查现有文件以避免重复,并在写入前要求确认。

主要功能

  1. 01提取知识、决策与方法
  2. 02按配置或目录分类
  3. 03检查重叠并追加内容
  4. 04确认后写入 Markdown 文件
  5. 05更新已有索引文件

适用场景

  1. 01保存对话中的关键结论
  2. 02将多个主题拆分归档
  3. 03把新内容补充到相关旧文件

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/43college/43-agent-skills --skill chat-archiver

安装后在 Claude Code 中输入/chat-archiver确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。

.gitignore
.gitkeep
config.json.template
README.md
SETUP.md

详细介绍

来自项目 README

chat-archiver — 对话入库器

43 COLLEGE 凯寓 (KAIYU) 出品 | v1.0

回顾本次对话,提取有价值的洞察和知识,分类后存入知识库。

首次使用或无 config.json 时,读 SETUP.md 完成初始化。 以下流程假设配置已就绪。

执行步骤

第 1 步:加载配置
1. 读取 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/config.json
   → 找不到?读 SETUP.md 引导用户完成初始化,然后回到这里
2. 确定参数:
   - knowledge_base(默认当前工作目录)
   - index_file(默认 _INDEX.md)
   - file_prefix(默认 chat-)
   - categories(有 → 模式 A 映射;无 → 模式 B 自动发现)
3. 告知用户:「将归档到 [knowledge_base 路径]」
第 2 步:扫描已有文件

模式 A:Glob 扫描 categories 各目录下 {file_prefix}*.md。

模式 B:ls 一级子目录 → 读各目录索引文件(如有) → Glob 扫描 **/{file_prefix}*.md。

记录已有文件列表,用于去重。

第 3 步:回顾对话,提取有价值的内容

提取:知识认知、决策结论、模式方法、技术方案、个人洞察。

过滤:纯操作性内容、中间试错、已被推翻的结论、skill 修改过程本身。

第 4 步:分类

模式 A:从 categories 选最匹配的。不匹配任何分类 → 用 default_category,或问用户。

模式 B:根据目录结构和索引描述判断。不确定 → 列候选让用户选。

去重:主题与已有文件重叠 → 追加而非新建。

第 5 步:向用户确认
本次对话提取了 N 条内容:

1. [新建] {file_prefix}xxx-YYYY-MM-DD.md → 目标目录/
   摘要:一句话描述

确认写入?可调整分类、删除条目或补充遗漏。

不要自动写入,等待确认。

第 6 步:写入
  • 新建:Write 创建
  • 追加:Read → Edit 在末尾追加(--- 分隔),更新日期
  • 目录不存在:mkdir -p 创建
第 7 步:更新索引文件

有索引文件 → 追加条目:- [文件名] - 一句话描述 (YYYY-MM-DD)

无索引文件 → 跳过,不自动创建。

第 8 步:报告

简要列出创建/修改了哪些文件及路径。

文件命名

{file_prefix}[主题关键词]-[YYYY-MM-DD].md
主题关键词:英文小写,连字符分隔,2-4 个词

文件模板

# [中文标题]

*来源:与 AI 的对话沉淀*
*日期:[YYYY-MM-DD]*
*对话主题:[本次对话的主要话题]*

## 背景

[1-2 句]

## 关键结论

- [结论 1]
- [结论 2]

## 详细内容

[按逻辑组织]

## 行动项

- [ ] [待办]
(没有则省略此节)

特殊情况

  • 无值得入库的内容 → 直接说"没有需要入库的内容"
  • 主题重叠 → 追加到已有文件末尾
  • 多个主题 → 拆分为多个文件

写作原则

提炼结论,不存原始对话。中文撰写,不用 emoji。简洁直接,每个文件聚焦一个主题。

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支持 Markdown