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Agent Skill · 研究检索

chat-history-analyzer(聊天记录分析器)

chat-history-analyzer 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 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。

chat-history-analyzer 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为执行命令;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 9,005。

总安装 15,132周安装 650GitHub Stars 1下载 5,304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-0
版本
1.0.5

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:chat-history-analyzer(聊天记录分析器)
来源仓库:https://github.com/austindixson/chat-history-analyzer
安装命令:
openclaw skills install chat-history-analyzer
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。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install chat-history-analyzer

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。

提取并分析 Cursor IDE 聊天历史记录,以识别关键发现、障碍和解决方案,并将发现结果保存到日志中。

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 OpenClaw;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 openclaw skills install chat-history-analyzer;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

chat-history-analyzer 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install chat-history-analyzer。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

chat-history-analyzer 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。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。

chat-history-analyzer 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 openclaw skills install chat-history-analyzer 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。

chat-history-analyzer 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。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。

chat-history-analyzer 用的人多吗?

公开数据是累计安装 15,132 次,近一周安装 650 次,下载 5,304 次,GitHub 1 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。

chat-history-analyzer 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

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 OpenClaw,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。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

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
chat-history-analyzer

聊天记录分析器 · 本页

15,1321执行命令MIT-0通过

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

name
chat-history-analyzer
displayName
Chat History Analyzer | OpenClaw Skill
description
Extracts and analyzes Cursor IDE chat history to identify key discoveries, obstacles, and solutions, saving findings to the journal.
version
1.0.0

Chat History Analyzer | OpenClaw Skill

Description

Extracts and analyzes Cursor IDE chat history to identify key discoveries, obstacles, and solutions, saving findings to the journal.

Chat History Analyzer | OpenClaw Skill

Extracts chat history from Cursor IDE's local SQLite databases, analyzes the last hour of conversations for key discoveries, obstacles, and solutions, and saves structured findings to the OpenClaw journal directory.

Usage

  • As a scheduled cron job to continuously track insights from chat history
  • Manually to analyze recent chat activity
  • To identify recurring patterns, problems, or solutions in your workflow
# Combined log and chat history analysis (for cron jobs)
python3 /Users/ghost/.openclaw/workspace/skills/chat-history-analyzer/scripts/analyze_logs.py

# Analyze last hour of chat history only
python3 /Users/ghost/.openclaw/workspace/skills/chat-history-analyzer/scripts/chat_history_analyzer.py

# Analyze last 2 hours
python3 /Users/ghost/.openclaw/workspace/skills/chat-history-analyzer/scripts/chat_history_analyzer.py --hours 2

# Output JSON format
python3 /Users/ghost/.openclaw/workspace/skills/chat-history-analyzer/scripts/analyze_logs.py --json

What this skill does

  • Extracts chat history from Cursor's SQLite databases (global and workspace-specific)
  • Analyzes the last hour of messages for patterns indicating discoveries, obstacles, and solutions
  • Saves structured findings to /Users/ghost/.openclaw/journal/ as markdown files
  • Runs automatically via cron job every hour

Integration as a Cron Job

This skill is designed to run hourly via OpenClaw cron. The analyze_logs.py script combines both log analysis and chat history analysis.

Example Cron Job Configuration:

{
  "payload": {
    "kind": "agentTurn",
    "message": "Run analyze_logs.py script to analyze the last hour of logs and Cursor chat history, saving findings to journal.",
    "model": "openrouter/google/gemini-2.5-flash",
    "thinking": "low",
    "timeoutSeconds": 180
  },
  "schedule": {
    "kind": "cron",
    "cron": "0 * * * *"
  },
  "delivery": {
    "mode": "announce"
  },
  "sessionTarget": "isolated",
  "name": "Chat History & Log Analysis"
}

Or run directly via shell script:

# Add to crontab (crontab -e)
# Run every hour at minute 0
0 * * * * /Users/ghost/.openclaw/workspace/skills/chat-history-analyzer/scripts/analyze_logs.py --json >> /Users/ghost/.openclaw/logs/analyze_logs.log 2>&1

Output Format

Findings are saved to /Users/ghost/.openclaw/journal/chat_analysis_YYYY-MM-DD_HHMMSS.md with sections for:

  • Key Discoveries: Successful findings, realizations, and implementations
  • Obstacles Encountered: Errors, failures, and blockers
  • Solutions Found: Fixes, workarounds, and resolutions

Requirements

  • Cursor IDE installed with chat history stored locally
  • SQLite3 available (usually pre-installed on macOS)
  • OpenClaw journal directory writable

How it works

  1. Connects to Cursor's SQLite databases at ~/Library/Application Support/Cursor/User/globalStorage/state.vscdb and workspace-specific databases
  2. Extracts messages from the last N hours (default: 1 hour)
  3. Analyzes message content using pattern matching for discoveries, obstacles, and solutions
  4. Saves structured markdown report to the journal directory

适合场景

01

调用多模型

02

代码和文本生成

03

Agent 推理流程

04

OpenRouter 模型接入

能力概览

能力 1

统一调用多种 LLM

能力 2

支持 Claude、Gemini、Kimi 等模型

能力 3

适合聊天、代码和推理任务

能力 4

可作为 Agent 模型调用入口

平台分布

OpenClaw

88.67%
按下载量换算4,703

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 openclaw skills install chat-history-analyzer 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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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