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CC 会话桥

CC 会话桥

AI Agent 更新于 2026.08.29

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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:

  1. 在 ~/.openclaw/scripts/cc-bridge-config.yaml 里配置 agent 目录名、chat_id、sender 等默认值
  2. 每次调用时传入必填参数 --agent-name、--task-id、--query,可选参数按需覆盖
  3. 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/
  4. 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 claude CLI 和 aima CLI
  • 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