chat-archiver

用途

chat-archiver 是一个对话入库器技能，用于把与 AI 的对话中产生的有价值内容沉淀到用户的知识库中。当用户说“入库”“归档对话”“把这次对话存下来”或输入“/chat-archiver”时触发。

该技能由 43 COLLEGE 凯寓（KAIYU）出品，版本 v1.0。

回顾当前对话，提取有价值的内容，包括知识认知、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、已被推翻的结论以及 skill 修改过程本身。
对提取内容进行分类后存入知识库。
支持两种模式：模式 A 为 config 映射模式（依据 config.json 中的 categories 分类）；模式 B 为自动发现模式（依据知识库目录结构和索引描述判断分类）。
支持去重：主题与已有文件重叠时追加而非新建。
支持更新索引文件。

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

执行步骤：

加载配置：读取 ${CLAUDE_SKILL_DIR}/config.json；找不到则读 SETUP.md 引导初始化。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（有则模式 A，无则模式 B）。告知用户将归档到哪个 knowledge_base 路径。
扫描已有文件：模式 A 用 Glob 扫描 categories 各目录下 {file_prefix}.md；模式 B 用 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。
回顾对话，提取有价值的内容。
分类：模式 A 从 categories 选最匹配的，不匹配任何分类则用 default_category 或问用户；模式 B 根据目录结构和索引描述判断，不确定则列候选让用户选。去重时主题与已有文件重叠则追加而非新建。
向用户确认：列出本次提取的 N 条内容、新建或追加、目标目录和摘要，等待确认，不自动写入。
写入：新建用 Write 创建；追加用 Read 后 Edit 在末尾追加（--- 分隔）并更新日期；目录不存在用 mkdir -p 创建。
更新索引文件：有索引文件则追加条目 - [文件名] - 一句话描述 (YYYY-MM-DD)；无索引文件则跳过，不自动创建。
报告：简要列出创建或修改了哪些文件及路径。

文件命名规则：{file_prefix}[主题关键词]-[YYYY-MM-DD].md，主题关键词为英文小写、连字符分隔、2-4 个词。

文件模板：

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]

[1-2 句]

[按逻辑组织]

适用于需要把与 AI 对话中产生的知识、结论、方法、方案和洞察沉淀到个人或团队知识库的场景。适合希望按主题归档、避免重复记录、并保持知识库结构清晰的用户。