CC 会话桥
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请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @user_15292d5a/yjkj-cc-session-bridge 到你的 AI 助手。
技能介绍
解决了什么问题
CC(Claude Code)的调用会话默认只落在本地终端里,AIMA 平台拿不到结构化的会话记录,也就没法在任务维度上回看 Agent 到底做了什么、为什么这么做。cc-session-bridge 做的事很直接:在 CC 与 AIMA 之间加一层转换,把每次 CC 调用转成 OpenClaw 会话格式的 jsonl 文件,让平台侧的采集器能像对待普通 OpenClaw agent 一样把它们读走。
核心能力与工作流程
核心能力:
- 流式写入:会话内容边生成边落盘,不等到 CC 跑完才一次性写
- 自动绑定:通过
--task-id把生成的会话直接挂到对应 AIMA 任务上 - 追加模式:同一个 task-id 第二次调用时自动追加到已有会话,不需要手动合并
关键步骤:
- 在
~/.openclaw/scripts/cc-bridge-config.yaml里配置 agent 目录名、chat_id、sender 等默认值 - 每次调用时传入必填参数
--agent-name、--task-id、--query,可选参数按需覆盖 - 桥接脚本调用 CC 执行请求,同时把会话按 OpenClaw 格式写入
~/.openclaw/agents/<agent>/sessions/ - 写入的每条
custom_message都携带钉钉元数据(chatid、senderid、sender),AIMA 采集器轮询时按这些字段归类展示
参数优先级: 命令行参数 > 配置文件默认值。--cwd 决定 CC 的工作目录,也就决定了它能读到哪些项目文件;--model 默认 sonnet,需要更强能力时可切到 opus。
适用边界与注意点
- 会话格式遵循 OpenClaw 约定,不是 CC 原生输出的直接转储,依赖方要能接受这个格式差异
- AIMA 的采集是定时轮询,不是实时推送,写入 jsonl 后需要等几分钟才会出现在任务详情里
- 迁移到新机器时只需要拷贝桥接脚本和配置文件,但目标机器必须先装好
claudeCLI 和aimaCLI - 脚本零 Python 依赖,内置了一个极简的 YAML 解析器,不需要
pyyaml,但这也意味着配置文件不支持复杂 YAML 语法 - 如果 CC 调用失败,先确认
claude命令在 PATH 里;如果绑定失败,可以用aima workspace task bind-session手动补救
使用场景
- 需要把 CC 执行任务的记录同步到 AIMA 平台展示
- 要把本地 Claude Code 的会话按 OpenClaw 格式写入 jsonl 供采集
- 需要在 AIMA 里按任务维度回溯 CC 每次调用做了什么
- 同一任务多次调用 CC 需要把会话自动追加到一起
适合人员
- 在做 AIMA 平台集成的开发者,需要把 CC 会话接入采集链路
- 运维 AIMA 和 Claude Code 环境的工程师,希望任务可追溯
- 需要为 CC 会话落盘并归类到具体任务的自动化脚本维护者