recap
回顾最近 N 天的 Claude Code 使用记录——扫描原始会话数据，按主题分组汇总"我都做了什么"，并从个人操作系统视角输出模式、风险与增删建议。当用户说 /recap、"看看我这几天做了什么"、"回顾一下我最近的会话"、"这两天我用 claude 干了啥"、"活动回顾" 时使用。
npx skills add majiayu000/claude-skill-registry --skill recap --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# Claude Recap — 近期活动回顾与操作系统审计 从原始行为数据（而非用户自述）回答三个问题： 1. 我最近都在做什么？ 2. 里面有什么可复用的模式？ 3. 我的工作系统该加什么、该删什么？ ## 与近亲 skill 的边界（不要重复造） - 深度认知分析（Dreyfus/Bloom 五层画像）→ 转交 `cognitive-portrait` - 组合违规核验（冻结仓库、未推送工作）→ 转交 `better-audit` - Codex 历史自省 → 转交 `codex-retrospective` - 本 skill 只做：**轻量、无依赖、直接读 jsonl 的活动回顾 + 系统级建议** ## Step 1: 提取数据（确定性部分，用脚本） 脚本随本 skill 分发（`scripts/extract_sessions.py`）。Claude 安装位于 `~/.claude/skills/recap`，Codex 安装位于 `~/.agents/skills/recap`，先解析实际位置再运行： ```bash SKILL_DIR=$(ls -d ~/.claude/skills/recap ~/.agents/skills/recap 2>/dev/null | head -1) python3 "$SKILL_DIR/scripts/extract_sessions.py" --days 2 ``` - `--days N` 调整回看窗口（默认 2；周回顾用 7） - `--json` 输出结构化数据供进一步处理 - 输出：每个主会话的项目、窗口内起止时间、用户消息数、工具调用数、子 agent 数、体积、前 3 条用户消息 - 统计只计入窗口内的消息；跨窗口 resume 的老会话会标 `resumed`，其窗口前的历史不会混入本次回顾 如果用户提到 Codex，补充检查 `~/.codex/sessions`（如存在）并说明覆盖范围。 ## Step 2: 主题分组（LLM 分析） 把会话按**意图**而非项目分组。常见类别： - 库审计/改造（"看看这个库有什么问题"类） - 元层面审计（读自己的记录、设计管理系统） - 方向/战略探索（"我该做什么"、影响力） - 内容生产 - 日常运维（诊断、清理） 每组列出：涉及项目、会话数、代表性原话（引用用户消息，不要改写）。 ## Step 3: 操作系统覆盖映射（固定维度，每次必做） 把 Step 2 的分组映射到六大个人操作系统，输出覆盖表。判定只依据本窗口内的会话证据，没有证据就标"未运转"，不推测。 | 操作系统 | 判定信号（会话中出现即计入） | |---|---| | 编码生产 | 库审计、spec/issue 生成、实现 PR、代码 review、构建修复、验证动作
- 与近亲 skill 的边界（不要重复造）
- Step 1: 提取数据（确定性部分，用脚本）
- Step 2: 主题分组（LLM 分析）
- Step 3: 操作系统覆盖映射（固定维度，每次必做）
- Step 4: 模式与风险识别
- Step 5: 输出增删建议
- 规则
python3 "$SKILL_DIR/scripts/extract_sessions.py" --days 2
What does the recap skill do?
回顾最近 N 天的 Claude Code 使用记录——扫描原始会话数据，按主题分组汇总"我都做了什么"，并从个人操作系统视角输出模式、风险与增删建议。当用户说 /recap、"看看我这几天做了什么"、"回顾一下我最近的会话"、"这两天我用 claude 干了啥"、"活动回顾" 时使用。
How do I install it?
Run `npx skills add majiayu000/claude-skill-registry --skill recap --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From majiayu000/claude-skill-registry, a repository with 534 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.