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Agent Skill · 研究检索

cc-history(抄送历史记录)

cc-history 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

cc-history 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为执行命令;许可证为 MIT,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 64,379。

总安装 303周安装 13GitHub Stars 815下载 106核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:cc-history(抄送历史记录)
来源仓库:https://github.com/solatis/claude-config
仓库路径:skills/cc-history
安装命令:
npx skills add https://github.com/solatis/claude-config --skill cc-history
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/solatis/claude-config --skill cc-history

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

cc-history 用于查找、检索和筛选相关信息。适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果。提供 Claude Code 对话历史的 JSONL 文件查询和分析参考文档。安装前建议确认权限范围和维护状态,避免触发未授权的联网或文件操作。

cc-history 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/cc-history

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/solatis/claude-config --skill cc-history;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要执行命令,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

cc-history 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/solatis/claude-config --skill cc-history。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

cc-history 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

cc-history 需要什么权限?

权限级别是执行命令。安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/solatis/claude-config --skill cc-history;npx skills add solatis/claude-config --skill "cc-history" 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

cc-history 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

cc-history 用的人多吗?

公开数据是累计安装 303 次,近一周安装 13 次,下载 106 次,GitHub 815 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

cc-history 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 3 个目录同时收录,说明这个 Skill 流传比较广。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 需要执行命令,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
cc-history

抄送历史记录 · 本页

303815执行命令MIT有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Claude Code History Analysis

Reference documentation for querying and analyzing Claude Code's conversation history. Use shell commands and jq to extract information from JSONL conversation files.

Directory Structure

~/.claude/projects/{encoded-path}/
  |-- {session-uuid}.jsonl          # Main conversation
  |-- {session-uuid}/
      |-- subagents/
      |   |-- agent-{hash}.jsonl    # Subagent conversations
      |-- tool-results/             # Large tool outputs

Project Path Resolution

Convert working directory to project directory:

PROJECT_DIR="~/.claude/projects/$(echo "$PWD" | sed 's|^/|-|; s|/\.|--|g; s|/|-|g')"

Encoding rules:

  • Leading / becomes -
  • Regular / becomes -
  • /. (hidden directory) becomes --

Examples:

  • /Users/bill/.claude -> -Users-bill--claude
  • /Users/bill/git/myproject -> -Users-bill-git-myproject

Message Types

TypeDescription
userUser input messages
assistantModel responses (thinking, tool_use, text)
systemSystem messages
queue-operationBackground task notifications (subagent done)

Message Structure

Each line in a JSONL file is a message object:

{
  "type": "assistant",
  "uuid": "abc123",
  "parentUuid": "xyz789",
  "timestamp": "2025-01-15T19:39:16.000Z",
  "sessionId": "session-uuid",
  "message": {
    "role": "assistant",
    "content": [...],
    "usage": {
      "input_tokens": 20000,
      "output_tokens": 500,
      "cache_read_input_tokens": 15000,
      "cache_creation_input_tokens": 5000
    }
  }
}

Assistant message content blocks:

  • type: "thinking" - Model thinking (has thinking field)
  • type: "tool_use" - Tool invocation (has name, input fields)
  • type: "text" - Text response (has text field)

Common Queries

Find Conversations

# List by modification time (most recent first)
ls -lt "$PROJECT_DIR"/*.jsonl

# Find by date
ls -la "$PROJECT_DIR"/*.jsonl | grep "Jan 15"

# Find by content
grep -l "search term" "$PROJECT_DIR"/*.jsonl

Extract Messages

# Get message by line number (1-indexed)
sed -n '42p' file.jsonl | jq .

# Get message by uuid
jq -c 'select(.uuid=="abc123")' file.jsonl

# All user messages
jq -c 'select(.type=="user")' file.jsonl

# All assistant messages
jq -c 'select(.type=="assistant")' file.jsonl

Tool Call Analysis

# List all tool calls
jq -c 'select(.type=="assistant") | .message.content[]? | select(.type=="tool_use") | {name, input}' file.jsonl

# Count tool calls by name
jq -c 'select(.type=="assistant") | .message.content[]? | select(.type=="tool_use") | .name' file.jsonl | sort | uniq -c | sort -rn

# Find specific tool calls
jq -c 'select(.type=="assistant") | .message.content[]? | select(.type=="tool_use" and .name=="Bash")' file.jsonl

Skill Invocation Detection

Pattern: python3 -m skills\.([a-z_]+)\.

# Find all skill invocations
grep -oE "python3 -m skills\.[a-z_]+" file.jsonl | sort -u

# Find conversations using a specific skill
grep -l "python3 -m skills\.planner\." "$PROJECT_DIR"/*.jsonl

Token Usage

# Total tokens in conversation
jq -s '[.[].message.usage? | select(.) | .input_tokens + .output_tokens] | add' file.jsonl

# Token breakdown
jq -s '[.[].message.usage? | select(.)] | {
  input: (map(.input_tokens) | add),
  output: (map(.output_tokens) | add),
  cached: (map(.cache_read_input_tokens // 0) | add)
}' file.jsonl

# Token progression over time
jq -c 'select(.type=="assistant") | {ts: .timestamp[11:19], inp: .message.usage.input_tokens, out: .message.usage.output_tokens}' file.jsonl

Taxonomy Aggregation

# Count messages by type
jq -s 'group_by(.type) | map({type: .[0].type, count: length})' file.jsonl

# Character count in user messages
jq -s '[.[] | select(.type=="user") | .message.content | length] | add' file.jsonl

# Thinking block character count
jq -s '[.[] | select(.type=="assistant") | .message.content[]? | select(.type=="thinking") | .thinking | length] | add' file.jsonl

Subagent Analysis

# List subagents for a session
ls "${SESSION_DIR}/subagents/"

# Get subagent task description (first user message)
jq -c 'select(.type=="user") | .message.content' agent-*.jsonl | head -1

# Find Task tool calls in parent (these spawn subagents)
jq -c 'select(.type=="assistant") | .message.content[]? | select(.type=="tool_use" and .name=="Task") | .input' file.jsonl

Conversation Branching

Each .jsonl file contains the entire conversation tree (all branches), not separate files per branch. Branching is tracked via parentUuid:

  • When user goes back in history and issues a new command, the new message gets the same parentUuid as where they branched from
  • Multiple messages sharing the same parentUuid = sibling branches (fork point)

Detecting Branch Points

# Find all fork points (messages with multiple children)
jq -s 'group_by(.parentUuid) | map(select(length > 1)) | .[] | {
  parentUuid: .[0].parentUuid,
  branches: length,
  timestamps: [.[].timestamp]
}' file.jsonl

# Show siblings at a known fork point
FORK_POINT="parent-uuid-here"
jq -c --arg fp "$FORK_POINT" 'select(.parentUuid==$fp) | {uuid, ts: .timestamp, preview: (.message.content | tostring)[:100]}' file.jsonl

Extracting a Single Branch

To filter for exactly one branch, find a unique identifier in that branch, then walk the ancestor chain back to root.

Step 1: Find target message uuid

# By unique content
TARGET=$(jq -r 'select(.message.content | tostring | contains("unique-identifier")) | .uuid' file.jsonl | tail -1)

# By timestamp prefix
TARGET=$(jq -r 'select(.timestamp | startswith("2026-01-28T11:23")) | .uuid' file.jsonl | head -1)

Step 2: Extract branch as JSONL stream

# Outputs one message per line (JSONL), oldest first
extract_branch() {
  jq -c -s --arg target "$1" '
    (map({(.uuid): .}) | add) as $lookup |
    {chain: [], current: $target} |
    until(.current == null or ($lookup[.current] | not);
      ($lookup[.current]) as $msg |
      .chain += [$msg] |
      .current = $msg.parentUuid
    ) |
    .chain | reverse | .[]
  ' "$2"
}

# Usage: extract_branch <target-uuid> <file>
extract_branch "$TARGET" file.jsonl | jq -s 'length'
extract_branch "$TARGET" file.jsonl | jq 'select(.type=="user")'

Step 3: Common branch queries

# Message count
extract_branch "$TARGET" file.jsonl | jq -s 'length'

# User messages only
extract_branch "$TARGET" file.jsonl | jq 'select(.type=="user")'

# Tool calls
extract_branch "$TARGET" file.jsonl | jq 'select(.type=="assistant") | .message.content[]? | select(.type=="tool_use") | {name}'

# First and last messages (verify correct branch)
extract_branch "$TARGET" file.jsonl | jq -s '[.[0], .[-1]] | .[] | {type, ts: .timestamp}'

Workflow: Pinpoint and Explore

# 1. Find conversation file
FILE=$(grep -l "unique-identifier" "$PROJECT_DIR"/*.jsonl)

# 2. Find matching messages (may show multiple branches)
jq -c 'select(.message.content | tostring | contains("unique-identifier")) | {uuid, ts: .timestamp, parentUuid}' "$FILE"

# 3. Pick target uuid from desired branch, then query
TARGET="uuid-from-step-2"
extract_branch "$TARGET" "$FILE" | jq 'select(.type=="user") | .message.content'

Correlation

Subagent files (agent-{hash}.jsonl) don't link directly to parent Task calls. To correlate:

  1. List all subagent files under {session}/subagents/
  2. Read first user message of each for task description
  3. Match description to Task tool_use blocks in parent conversation

平台分布

Claude Code

28.94%
按下载量换算31

OpenCode

23.47%
按下载量换算25

Codex

16.13%
按下载量换算17

Gemini CLI

10.69%
按下载量换算11

windsurf

8.06%
按下载量换算9

Cursor

3.19%
按下载量换算3

安全审计

Gen Agent Trust Hub

可疑

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/solatis/claude-config --skill cc-history;npx skills add solatis/claude-config --skill "cc-history" 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。

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