Session Recall 是一个专为 OpenClaw 会话系统设计的命令行工具，用于快速搜索和恢复过往的对话记录。它通过分析存储在 JSONL 格式文件中的历史会话数据，帮助用户找回丢失的上下文信息，从而避免重复询问或中断流畅的对话体验。该工具不依赖复杂的自然语言处理模型，而是采用高效的文本匹配机制，确保检索速度快且完全免费。当用户在新会话中提及之前讨论过的人物、事件、决策或主题时，这个技能就能派上用场——尤其是当你明显感觉到‘我知道你说的是什么’却无法立即回忆起具体内容的时候。 使用 Session Recall 的关键在于识别‘缺失上下文信号’：当前会话是新建立的，或者消息数量很少，但用户的提问却指向一些你记忆中存在的先前话题。此时，与其让用户重新描述一遍，不如先停下来调用这个工具进行回溯查找。此外，如果用户明确说出类似‘继续我们上次聊的内容’、‘还记得我们谈过的那个方案吗’这类表达，也是触发该功能的典型场景。总之，在你准备回复‘抱歉，我不记得了’之前，请务必先用 Session Recall 做一次自我检查，这往往能节省大量沟通成本并提升响应质量。
核心功能特点
- 支持按关键词精准搜索历史会话内容
- 可列出指定时间段内的所有会话及其基本信息
- 提供分页浏览功能以处理大量结果
- 返回具体文件路径与行号便于直接查阅原文
- 无需 LLM 参与，纯文本检索速度快成本低
适用场景
在日常开发协作中，工程师常常需要跨多个会话追踪某个技术问题的演进过程。例如，某次代码评审后遗留了一个性能优化建议，但在后续的新会话中再次遇到同类问题时，可能已经记不清之前的分析细节。这时就可以用 Session Recall 搜索相关关键词如‘性能瓶颈’、‘数据库查询’等，迅速定位到原始讨论所在的会话文件及具体段落，直接引用当时的结论继续推进工作。 另一个典型应用场景是在客户支持流程中。客服代表在处理复杂投诉时，可能会分几次与同一客户沟通不同环节的问题。若第二次来电时客户提到‘上次你们说可以退款但我没收到’，而当前会话是新开启的，则应立即启动 Session Recall 查找前一次会话记录，确认是否真的承诺过退款以及后续进展如何，从而给出准确回应而非猜测。 此外，对于频繁参与项目复盘或知识沉淀的团队来说，定期利用此工具整理高频议题的历史讨论脉络也非常有价值。比如每月总结会上回顾上月关于架构升级的所有相关对话，不仅有助于新成员快速了解背景，也能帮助资深成员验证自己的记忆是否完整无误。这种基于真实文本记录的追溯方式，远比口头复述更可靠高效。