# Introduction（引言）

長期使用 Claude Code 之後，個人會累積大量會話檔案：每段對話都可能包含對特定問題的思考過程、可重用的 prompt 模式與最終解法。然而 Claude Code 預設的 session 儲存以時間為主軸，難以從主題或專案視角檢索。當使用者想找回「上次處理 NGS 報告時用過的提示詞」或「某段 R 程式碼的演進過程」時，往往需要逐一翻閱資料夾。本專案旨在建立一個個人化的會話倉庫，將散落於不同機器的紀錄集中後，提供更高層次的檢索與利用。

# Methods（方法）

倉庫以 Python 為主要語言，搭配版本控制將會話檔案結構化保存。透過約定的命名規則（日期、專案、議題標籤）與 metadata 標頭，使每筆會話皆具備可被 grep、可被索引的關鍵字。後續以 Python 腳本進行統計與摘要，例如統計常用 prompt 結構、抽取共通設計模式，或產生可重用的 prompt 模板庫。

設計刻意保持輕量：不引入向量資料庫等複雜架構，先以純文字加 SQLite 形式累積，待資料量超過閾值再考慮升級。此一決策呼應「先讓資料穩定，再選工具」的原則，避免過度工程化。

# Results（結果）

目前倉庫已能集中管理跨機器的會話紀錄，並支援按專案或議題快速回顧。對於從事多專案、需要在不同 LLM 工作流間切換的使用者，本系統提供了個人化「外部記憶」，補足模型本身上下文有限的缺陷。倉庫亦可作為實證資料，分析使用者自身的提示工程演化軌跡。

# Discussion（討論）

本專案的價值在於把「會話」視為長期可分析的資料而非一次性消耗品。限制方面，會話內容可能含敏感資訊，需嚴格控管權限；不同 Claude Code 版本的紀錄格式變動亦需要維護兼容層。未來可考慮加入語意搜尋、跨會話的代理人記憶整合，並將高品質模式自動回灌為 Skill。

# 連結

• GitHub：htlin222/session-collection
• 主要語言：Python
• 最後更新：2026-05-05