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会话中断自动恢复守护 专为Agent多步任务设计的崩溃恢复系统,通过最小化数据持久化实现会话中断后的完整状态重建,零网络零代码执行保障安全。 使用说明 核心用法 session-tracker 是一个面向 Agent 多步任务的崩溃恢复基础设施。其使用遵循严格的强制顺序:任何追踪任务开始前必须先执行 crash-detect 检测遗留会话,随后用 init 建立任务骨架,通过 step --start/--done 和 file --working/--done 记录执行进度,最终 done 标记完成。v2.3 版本默认采用最小化数据收集模式:仅记录任务名称、步骤描述、Agent声明的文件路径及时间戳,不进行任何文件系统扫描或元数据采集。 对于需要增强监控的场景,可通过 --fs-scan 启用文件系统扫描(记录文件大小/mtime/atime),或使用 monitor --start 启动后台守护进程进行停滞检测。sync 命令支持从 stdin 解析 TodoWrite 格式 JSON 实现待办事项同步。cleanup 和 prune 命令分别用于手动清理会话数据和自动删除超过7天的旧会话。 显著优点 1. 真正的崩溃免疫架构 — 基于磁盘持久化的状态记录,能够在上下文溢出、超时、断连等"元崩溃"场景下完整恢复任务进度,避免工作丢失。 2. 隐私优先的数据最小化 — v2.3 将默认行为从"全量文件系统扫描"改为"仅记录路径声明",隐私成本趋近于零,使强制调用策略具备合理性。 3. 零依赖安全设计 — 纯 Python 标准库实现,无 socket/http/urllib 网络模块,无 eval/exec/os.system 代码执行,无 ctypes/pickle.loads 反序列化风险。 4. 审计驱动的持续加固 — 针对 ClawHub v2.2 审计的8项发现逐项修复:权限声明显式化、敏感行为前置披露、monitor 真正可选、cleanup 不可逆警告、数据自动清理机制等。 5. 灵活的部署模式 — 支持纯本地文件操作(默认)、可选的后台监控(--foreground 可避免子进程)、自动清理(--auto-cleanup 成功后零残留)等多种配置。 潜在缺点与局限性 1. 侵入式工作流程 — 必须在任务开始前调用 init,每个步骤边界需显式标记,对开发者的纪律性要求较高。若 Agent 跳过初始化,崩溃后将无法恢复。 2. 文件系统范围受限 — 仅监控预定义目录(download/upload/.session/skills),超出此范围的文件变更不会被记录,可能导致外部依赖变更的遗漏。 3. Monitor 的资源开销 — 后台监控虽为可选,但启动后需持续扫描文件系统,对长任务可能产生非 negligible 的 I/O 开销。 4. 跨会话身份识别 — 恢复机制依赖文件路径匹配,若 Agent 在不同会话中处理同名但不同内容的文件,可能产生状态混淆。 5. Python 运行时依赖 — 虽然仅用标准库,但仍需目标环境具备 Python 3,对极端精简容器可能构成约束。 适合的目标群体 长时间运行的 Agent 工作流 — 文档处理、代码生成、数据分析等多步骤任务,单步执行时间可能超过上下文窗口限制。 可靠性敏感的生产环境 — 金融、医疗、法律等领域,任务中断后必须可审计、可恢复,不可接受工作丢失。 多 Agent 协作系统 — 需要在前序 Agent 崩溃后,由新 Agent 实例无缝接管的编排场景。 合规要求严格的组织 — 需要完整操作日志(worklog.jsonl)进行事后审查的企业环境。 使用风险 1. 数据残留风险 — 未启用 --auto-cleanup 时,.session/ 目录将持续累积历史会话数据,需配合 prune 定期清理。 2. Monitor 子进程管理 — 后台监控若未正确停止(如 Agent 异常退出),可能产生孤儿进程,需通过 pgrep 手动清理。 3. Cleanup 不可逆操作 — cleanup --force 立即删除全部状态且无回收机制,执行前必须通过 crash-detect 确认无待恢复会话。 4. 存储配额占用 — 启用 --fs-scan 后,频繁的文件系统快照可能产生较大的 JSON 文件,在存储受限环境中需监控 .session/ 大小。 5. 并发访问冲突 — 多个 Agent 实例同时操作同一会话目录可能导致状态文件损坏,设计上假设单实例顺序执行。 原始说明 Crash-resilient task tracker. MUST run `init` before any 2+ step task — without it, a session drop loses mid-task state unrecoverably. Checkpointing, filesystem detection, stuck alerts, meta-crash recovery. Ships as SKILL.md + scripts/session_tracker.py.
会话中断自动恢复守护
专为Agent多步任务设计的崩溃恢复系统,通过最小化数据持久化实现会话中断后的完整状态重建,零网络零代码执行保障安全。
session-tracker 是一个面向 Agent 多步任务的崩溃恢复基础设施。其使用遵循严格的强制顺序:任何追踪任务开始前必须先执行 crash-detect 检测遗留会话,随后用 init 建立任务骨架,通过 step --start/--done 和 file --working/--done 记录执行进度,最终 done 标记完成。v2.3 版本默认采用最小化数据收集模式:仅记录任务名称、步骤描述、Agent声明的文件路径及时间戳,不进行任何文件系统扫描或元数据采集。
对于需要增强监控的场景,可通过 --fs-scan 启用文件系统扫描(记录文件大小/mtime/atime),或使用 monitor --start 启动后台守护进程进行停滞检测。sync 命令支持从 stdin 解析 TodoWrite 格式 JSON 实现待办事项同步。cleanup 和 prune 命令分别用于手动清理会话数据和自动删除超过7天的旧会话。
1. 真正的崩溃免疫架构 — 基于磁盘持久化的状态记录,能够在上下文溢出、超时、断连等"元崩溃"场景下完整恢复任务进度,避免工作丢失。
2. 隐私优先的数据最小化 — v2.3 将默认行为从"全量文件系统扫描"改为"仅记录路径声明",隐私成本趋近于零,使强制调用策略具备合理性。
3. 零依赖安全设计 — 纯 Python 标准库实现,无 socket/http/urllib 网络模块,无 eval/exec/os.system 代码执行,无 ctypes/pickle.loads 反序列化风险。
4. 审计驱动的持续加固 — 针对 ClawHub v2.2 审计的8项发现逐项修复:权限声明显式化、敏感行为前置披露、monitor 真正可选、cleanup 不可逆警告、数据自动清理机制等。
5. 灵活的部署模式 — 支持纯本地文件操作(默认)、可选的后台监控(--foreground 可避免子进程)、自动清理(--auto-cleanup 成功后零残留)等多种配置。
1. 侵入式工作流程 — 必须在任务开始前调用 init,每个步骤边界需显式标记,对开发者的纪律性要求较高。若 Agent 跳过初始化,崩溃后将无法恢复。
2. 文件系统范围受限 — 仅监控预定义目录(download/upload/.session/skills),超出此范围的文件变更不会被记录,可能导致外部依赖变更的遗漏。
3. Monitor 的资源开销 — 后台监控虽为可选,但启动后需持续扫描文件系统,对长任务可能产生非 negligible 的 I/O 开销。
4. 跨会话身份识别 — 恢复机制依赖文件路径匹配,若 Agent 在不同会话中处理同名但不同内容的文件,可能产生状态混淆。
5. Python 运行时依赖 — 虽然仅用标准库,但仍需目标环境具备 Python 3,对极端精简容器可能构成约束。
1. 数据残留风险 — 未启用 --auto-cleanup 时,.session/ 目录将持续累积历史会话数据,需配合 prune 定期清理。
2. Monitor 子进程管理 — 后台监控若未正确停止(如 Agent 异常退出),可能产生孤儿进程,需通过 pgrep 手动清理。
3. Cleanup 不可逆操作 — cleanup --force 立即删除全部状态且无回收机制,执行前必须通过 crash-detect 确认无待恢复会话。
4. 存储配额占用 — 启用 --fs-scan 后,频繁的文件系统快照可能产生较大的 JSON 文件,在存储受限环境中需监控 .session/ 大小。
5. 并发访问冲突 — 多个 Agent 实例同时操作同一会话目录可能导致状态文件损坏,设计上假设单实例顺序执行。
Crash-resilient task tracker. MUST run `init` before any 2+ step task — without it, a session drop loses mid-task state unrecoverably. Checkpointing, filesystem detection, stuck alerts, meta-crash recovery. Ships as SKILL.md + scripts/session_tracker.py.
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