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Agent Skill · 效率

session-context(会话上下文)

session-context 用于辅助前端页面、组件、样式和交互逻辑开发,适合在 OpenClaw 中需要维护前端项目、生成组件或检查界面实现时使用。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。

session-context 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 10,182。

总安装 5,381周安装 222GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,758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
0.2.0

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:session-context(会话上下文)
来源仓库:https://github.com/thomasmarcel/session-context
安装命令:
openclaw skills install session-context
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 session-context

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

会话上下文用于加载最近对话摘要到新会话中保持连续性。适合在重置后恢复工作状态,尤其在压缩期间生成 AI 摘要。可预填充项目背景信息,提升后续任务启动效率。安装时请确认目标目录可写,避免因权限问题无法写入内存文件。session-context 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

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 session-context;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

    它需要需要联网,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

session-context 怎么安装?

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

session-context 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。

session-context 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

session-context 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。

session-context 用的人多吗?

公开数据是累计安装 5,381 次,近一周安装 222 次,下载 1,758 次。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。

session-context 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

  • 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。
  • 需要处理效率类任务、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

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
session-context

会话上下文 · 本页

5,381—需要联网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
Session Memory & Summarization
slug
session-context
description
Automatically loads recent conversation memory into new sessions and generates AI summaries during compaction to maintain continuity across conversations. Preserves the last 10 raw messages verbatim so the agent can resume exactly mid-conversation without paraphrasing loss.
author
AniBot (Thomas)
version
0.2.0
license
MIT
tags
hooks
repository
https://github.com/animo66/openclaw-skills
homepage
https://clawhub.ai/skills/session-context
minOpenClawVersion
0.29.0

Session Memory & Summarization Skill

Provides automatic conversation continuity across sessions by loading recent memory at session start and generating AI summaries during compaction.

What It Does

  • Memory Loading: Injects the latest AI summary AND the last 10 raw message turns verbatim so you resume exactly where you left off
  • AI Summarization: Generates concise summaries when approaching token limits, written to daily memory files
  • Raw Continuity: Stores the last N exact interactions alongside the summary so nothing is lost in translation
  • Seamless Experience: No manual intervention required — just natural conversation flow

Hooks

session:start

Runs when a new session begins. Loads the most recent daily memory file and injects two context blocks:

  1. AI summary block — distilled summaries from today + yesterday (up to 6000 chars)
  2. Recent messages block — last 10 raw user/assistant turns, verbatim, so the AI can resume mid-conversation with exact phrasing and decisions intact

session:compact:before

Runs before automatic compaction (20+ messages OR 60% of token limit). Does two things:

  1. Generates an AI summary via agent.generateSummary() and prepends it to today's memory file
  2. Captures the last 10 user/assistant turns as a JSON block at the end of the file (under <!-- recent_messages_block -->) — this is what session:start reads back next session

Installation

clawhub install session-context

Or manually:

cd ~/.openclaw/workspace/skills
git clone https://github.com/thomasmarcel/openclaw-skill-session-context.git session-context
openclaw skills enable session-context

Requirements

  • OpenClaw ≥ 0.29.0
  • Workspace with memory/ directory (created automatically)
  • Access to agent's LLM for summarization

Configuration

Customize thresholds in hooks/session/compact:before/handler.js:

return (
  msgCount >= 20 ||           // minimum messages before summarizing
  tokenCount > maxTokens * 0.6 // trigger at 60% of token limit
);

Adjust how many raw messages to preserve:

// In both handler files:
const MAX_RECENT_MESSAGES = 10;  // last N user/assistant turns to preserve verbatim

Adjust summary context size:

// In hooks/session/start/handler.js:
const MAX_SUMMARY_CHARS = 6000;  // cap on AI summary injected at session start

Memory Structure

memory/
  2026-04-03.md  # daily files — summaries at top, recent_messages block at bottom
  2026-04-04.md

Each file has this structure:

## HH:MM:SS
<AI summary of the session>

---

## Earlier timestamp
<earlier summary>

<!-- recent_messages_block -->
[{"role":"user","content":"..."},
 {"role":"assistant","content":"..."},
 ...]

The <!-- recent_messages_block --> section is always at the end and replaced each compaction with the latest N turns.

How It Works

  1. During a conversation: As token usage grows, OpenClaw monitors session size.
  2. Before compaction: The session:compact:before hook checks thresholds. If met:

- Generates an AI summary and prepends it to memory/YYYY-MM-DD.md - Captures the last 10 raw message turns as a JSON block at the end of the file

  1. Compaction proceeds: Older messages are pruned.
  2. Next session: The session:start hook loads the file and injects both:

- The AI summary (for high-level context) - The raw recent messages (to resume exactly where you left off)

License

MIT

平台分布

OpenClaw

89.06%
按下载量换算1,566

安全审计

VirusTotal

未展示

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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