用途：从历史 AI 编程会话中检索并回忆某个项目或主题上做过的工作。
主要能力：可按问题类型选择最省成本的路径——Needle（“关于 X 我们决定了什么”）先搜索再只读匹配到的对话；Arc（“X 上我们停在哪里”）消化相关会话；Artifact（“这个文件怎么了”）用文件过滤器搜索。
使用方式：调用 search_sessions 找候选会话，Needle/Arc 用主题关键词并可选加 project、limit: 10，Artifact 用 files: [路径或后缀] 且不带 query，结果按最新优先。结果中的 messageHits 常能直接回答 Needle 问题。随后对最佳 1 至 3 个候选调用 get_session_digest（带 filePath），返回约 2k token 的会话线索，含真实用户轮次与其最终助手回复及消息索引；判断“停在哪里”时，最新会话 digest 的最后一轮通常即答案。只在需要时用 get_session_messages，offset 取 messageHits[].index 或 exchanges[].index，limit 用 5-10；有命中或 digest 索引时不要从 offset 0 翻页。最后按时间顺序写摘要：列出相关会话的日期、工具、所做工作、关键决策与结果，并总结整体演进。
适用场景：回忆项目进展、决策、文件变更历史，或模糊时间范围（如“上周我在做什么”，改用 get_activity_digest 加日期范围）。
限制：digest 有界、transcript 无界，应优先用一个 digest 而非翻五页消息；digest 返回空 exchanges 时回退到 get_session_messages；有多个会话时按阶段或里程碑分组而非逐一罗列；聚焦决策与结果而非实现细节。