Distill Sessions 是一个面向 AI 编程会话的复盘与改进提案技能。它读取本地会话日志，做只读分析——从不修改日志文件——输出一份带编号的具体改进提案列表，每条发现附一行经过脱敏的原文证据，最后由用户挑选要应用哪些。
日志位置
Claude Code：~/.claude/projects/<slug>/.jsonl（顶层会话）。单个会话的 subagent 记录位于 <uuid>/subagents/agent-.jsonl，统计“会话数”时应跳过，因为它们属于父会话。
Codex：~/.codex/sessions/<year>/<month>/<day>/rollout-*.jsonl。
两者都是 JSONL 格式，每行一个事件。
使用方式
1. 选取最近的 N 个会话
默认 N = 50，用户可指定数量。shell 中可能缺少 date/strftime，用 perl 处理时间戳。示例命令会按修改时间倒序列出最近 50 个会话文件，并排除 subagents 目录。
2. 提取信号（用 jq，不要整文件 cat）
文件很大且充斥工具输出噪声，应使用 jq 按两种 schema 提取：
Claude Code：提取人类输入消息（字符串形式与数组形式）、助手执行的 Bash 命令、工具错误。数组形式需跳过 <command-name>/system-reminder 噪声。
Codex：提取人类消息（第一条是 AGENTS.md 前言，应忽略）、shell 命令、命令输出（grep 错误关键字）。
快速发现纠正类反馈，可对提取出的人类消息做关键词 grep（如 no, actually, that's wrong, don't, stop, instead, revert 等）。
3. 分批并行处理
50 个会话放不进单个上下文。将文件列表按轮询方式拆成约 7 批（让大文件分散），每批派一个子代理并行处理；在允许选择模型的环境下使用更便宜的模型（此步是提取而非判断），每个子代理使用相同的 jq 速查表和任务说明。在安装了本插件的 Claude Code 中，子代理类型为 leek-skills:session-miner：日志只读、跳过项目 CLAUDE.md，并记住此前蒸馏中出现的模式以便标记“重复出现”；其他环境使用现有 harness 提供的任意子代理。每个子代理返回结构化发现列表，编排者跨批次去重并综合。
4. 找什么
目标是改进智能体环境，让未来的运行更顺利。证据视角关注会话中实际发生了什么：
- 纠正：用户反驳（"no"、"actually"、"that's wrong"、"don't do that"、回退/重做）。价值最高，应全部记录。
- 重复/报错命令：某命令或工具报错，或重试多次才成功，记录最终修复方式。
- 重复安装配置：同一套安装/配置/环境变量/登录/构建/清缓存步骤在多个会话中被反复发现。
- 内容素材：值得写成文章、推文、教程、图示、提示词、产品想法或示例的东西。
环境视角关注应改变什么以避免再次发生：
- 导航：智能体找对文件的难易程度，文件间是否有隐藏依赖，上下文指针是否有帮助。适用于会话花很长时间寻找某条信息时。
- 自动化检查：linter、类型检查、测试或文件系统检查能否发现该问题。适用于智能体犯了机器可捕获的错误时。
- 编码规范：评审者是否需要新规则，或现有规则需澄清/删除。适用于评审未能发现错误时。
- 引导文件：CLAUDE.md / AGENTS.md（仓库或全局）中是否有指令更适合放进编码规范或自动化检查。适用于引导文件庞大难管时。
- 工具经济性：昂贵或冗长的工具调用能否精简；自定义 CLI 或 MCP 服务器是否 token 效率低。适用于某次调用占用了明显比例的上下文时。
- 无效指令：引导文件中不改变智能体相对默认行为的指令。适用于引导文件不断膨胀却未精简时。
- 信息获取：智能体本可拿到缺失的事实吗？开发服务器日志接入、第三方服务只读访问、状态端点等。适用于关键信息完全无法触达时。
5. 脱敏（强制）
每条引用的证据行中，邮箱、API key、token、secret、密码、bearer 字符串一律替换为 [REDACTED]，引用保持简短。
6. 输出：带编号的提案列表
每条发现给出：提案、对应的一行原文（脱敏）证据（附会话文件名）、落点、一句话理由。落点可以是：要起草/加入想法库的内容创意；要加入 CLAUDE.md / AGENTS.md 的一行（注明文件）；要新增或更新的斜杠命令或技能（注明名称）；应自动运行的 hook；应修复的工具或 CLI；配置或设置变更；或 nothing（如果确实是一次性的）。
不改变任何东西，呈现列表让用户选择要应用哪些。先给出跨领域主题（在 3 个以上会话中重复出现的模式价值最高）。
修复应该放在哪里
所有工作经过两个阶段，上下文压力差异很大。实现智能体承担最多：探索、写代码、调试失败。评审者承担最少：它收到一个 diff，无需探索，通常也不写代码。
因此规范属于评审者，而非实现者。像“告诉智能体写代码时总是做 X”这样的提案，几乎总是更适合作为评审规则，因为直到有 diff 可检查时才产生成本。
按成本排序的落点：
- CLAUDE.md / AGENTS.md 位于仓库中每个智能体的上下文里，极为节省地使用这些行，主要用于指向其他文件的上下文指针。
- 编码规范文档在评审时而非实现时读取，成本低，是大多数规则的合适归宿。
- 参考文档在有指针指向之前是免费的。写新文档前先找现有文档。
- 技能：若由模型调用，成本为其描述在上下文中的占用；若由用户调用，成本为零。遵循 writing-for-agents。
限制
该技能只做只读分析，不修改日志，也不自动应用改进；所有变更由用户选择。它依赖本地存在 Claude Code 或 Codex 的会话日志，并使用 jq、perl、grep、awk、find 等命令行工具。并行分批与更便宜模型的选择取决于所使用的 harness 是否支持。