把9个月AI会话日志挖成工作流插件
BiosRios · reddit · 2026-07-11
作者把自己 **9 个月、1,656 个会话、约 300 万 tokens** 的本地 AI 会话日志挖出来，做成一个插件，用来让 agent 更懂自己的工作方式。 ### 他的做法 - 过滤掉 95% 的噪声，只保留自己真正输入的内容 - 去重，并保留跨多个会话重复出现的模式 - 从不同工具的历史里抽取出“判断标准”，而不是单纯总结代码内容 ### 挖出来的不是代码，而是工作习惯 例如： - 一眼排斥通用 UI，偏好高对比、紧凑布局 - 参考优先，常常是“先抄一个喜欢的东西”而不是口头描述 - 不喜欢被给 5 个选项，希望直接给一个答案 - 交流风格短、直接，不要铺垫 ### 作者的目标 让 agent 读取这些偏好后，少做泛化默认值，更多按照他的判断来工作，从而减少反复解释。 ### 重要补充 - 他强调这不是让模型直接“总结 9 个月日志”，而是通过跨会话的重复证据来提炼特征 - 也承认当前版本一开始会消耗不少 token，后续会做成更省 token 的增量/缓存方案 最后他给出了项目链接，希望大家试用并反馈。