技能介绍

问题：Trace 很长，记忆很短

编码代理每次运行都会产生大量 trace 数据。这些记录通常冗长、嘈杂，并且带有强烈的平台特定色彩——Claude Code 的 trace 在结构上与 Codex CLI 完全不同，而 Cursor 的中间产物又是另一套格式。当新的 agent 会话开始时，直接重放这些原始 trace 既不切实际，也难以提取出真正对后续工作有价值的信息。结果是：每次会话积累的经验，很难被下一次会话有效利用。

工作原理：从原始 Trace 到可复用记忆

这个技能的工作方式可以分为三个关键步骤：

监听多平台会话：支持 Claude Code、Codex CLI、Cursor 和 OpenCode 四种编码代理，捕获其运行时产生的原始 trace。
提取持久化记忆：并非保存全部原始数据，而是从中筛选出具有长期价值的项目知识——例如项目结构约定、重复出现的构建错误、已确定的依赖选型等。
输出为本地 Markdown：将提取出的记忆转换为结构化的 Markdown 文档，保存在本地。这种格式对任何编码代理都易于读取和理解，使其在下次会话启动时能直接加载相关上下文。

适用边界与注意点

使用前需注意以下几点：

运行环境需要 Python 3.10+，官方推荐使用 Docker 进行隔离部署。
原始 trace 需要经过 clean_to_lerim_jsonl.py 预处理脚本清洗，才能转换为 Lerim 可解析的 JSONL 格式。这意味着 trace 不会自动进入记忆库，必须经过一步显式的转换操作。
该技能提取的是项目层面的持久记忆，而非逐条对话的完整回放。如果你需要的是会话级别的完整审计日志，这个工具并不适用。