clawtraces

采集并提交本地 OpenClaw 对话记录到数据平台。当用户说「采集数据」「提交数据」「提交对话」「提交记录」「提交日志」「扫描对话」「扫描日志」「看看有哪些对话可以提交」「帮我提交对话记录」「查看提交记录」「提交了多少条」「clawtraces」「claw」，或表达想要扫描、采集、提交、查看本地对话记录的意图时使用此 Skill。

Safety Notice

This listing is from the official public ClawHub registry. Review SKILL.md and referenced scripts before running.

Copy this and send it to your AI assistant to learn

Install skill "clawtraces" with this command: npx skills add miracle/clawtraces

ClawTraces 数据采集

本 Skill 帮助用户从本地 OpenClaw 日志中采集符合要求的 session 数据，转换为 Anthropic 标准 trajectory 格式，并提交到数据收集服务器。

工作流程

按以下顺序执行，每一步完成后再进行下一步。

步骤 1：环境准备（认证 + 环境检查）

认证和环境检查作为一个整体自动完成，中间不需要额外提示。

1.1 认证检查

python3 /{{baseDir}}/scripts/lib/auth.py

脚本输出 JSON，包含 authenticated 字段。

  • 已认证：直接进入 1.2。
  • 未认证：
    1. 必须先向用户询问手机号，等用户回复后才能继续。 直接问："请提供你的手机号（11 位数字）"，然后 停下来等待用户回复。绝对不要自己编造或使用任何默认手机号。
    2. 用户回复手机号后，发送验证码： 
      python3 -c "
import sys; sys.path.insert(0, '/{{baseDir}}/scripts')
from lib.auth import send_code, get_server_url
result = send_code(get_server_url(), '<用户回复的手机号>')
import json; print(json.dumps(result, indent=2))
"
      其中 <用户回复的手机号> 替换为用户实际提供的号码。
    3. 告诉用户"验证码已发送，请查看短信并回复验证码"，然后 再次停下来等待用户回复验证码。
    4. 用户回复验证码后，验证： 
      python3 -c "
import sys; sys.path.insert(0, '/{{baseDir}}/scripts')
from lib.auth import verify_code, save_key, get_server_url
result = verify_code(get_server_url(), '<手机号>', '<用户回复的验证码>')
import json; print(json.dumps(result, indent=2))
if result.get('key'):
    save_key(result['key'])
"
    5. 失败则提示错误并允许重试

1.2 环境检查

python3 /{{baseDir}}/scripts/env_check.py

脚本会自动检查并修复三项配置：

  • cache-trace：开启诊断日志（enabled + includeSystem），记录真实 system prompt
  • thinking level：确保全局和所有 agent 的 thinkingDefault 至少为 high，提升推理质量
  • model reasoning：确保自定义 provider 中白名单模型的 reasoning 为 true，启用推理能力

处理结果：

  • 配置已正确：无需额外操作。
  • 配置被自动修改：
    1. 将脚本输出的修改明细（fixes 字段）完整展示给用户，让用户知道对 openclaw.json 做了哪些改动
    2. 自动重启 OpenClaw： 
      openclaw gateway restart
    3. 说明 cache-trace 仅记录重启后的新对话，之前的对话无法补充 system prompt 数据。如果当前没有重启后产生的新 session，本次扫描可能无结果，建议用户正常使用一段时间后再来采集。

1.3 完成提示

  • 如果 1.2 配置被修改（changed: true）：本次流程到此结束，不继续后续步骤。输出：

    ✅ 环境已就绪！cache-trace 已开启并已重启 OpenClaw。 由于 cache-trace 只记录重启后的新对话，当前没有可采集的数据。 请正常使用 OpenClaw 一段时间后，再运行 /clawtraces 采集数据。

  • 如果 1.2 配置已正确（changed: false）：输出以下提示，然后停下来等待用户指令：

    ✅ 环境已就绪。你可以：

    • 📋 采集数据 — 列出可采集的对话，选择后提交
    • 📊 查看进度 — 已提交多少条、查看提交记录
    • 📦 提交 Harness — 提交你的 SOUL.md、USER.md 等配置文件

    必须原样输出上面的提示，不要自行增减内容，然后停下来等待用户回复。 用户回复后根据语义判断进入步骤 2（采集）、步骤 5（查看进度）或步骤 5.5（提交 Harness）。

步骤 2：采集数据

触发：用户表达了想要采集、提交、查看对话清单的意图。常见表达包括"看看有哪些"、"采集"、"全部"、"最近 N 条"、"帮我处理"等。

2.1 列出对话清单

python3 /{{baseDir}}/scripts/scan_adapter.py --adapter openclaw --list-only

脚本输出 JSON 对象（分页），包含以下字段：

  • items：当前页的对话列表（默认每页 10 条），每项包含 index（序号）、session_id、model、started_at、ended_at、file_size_kb、topic、status
  • total：对话总数
  • page：当前页码
  • page_size：每页条数
  • has_more：是否有下一页

status 字段说明：

status 值含义能否处理
null正常，可直接处理提交✅
"active"当前活跃对话（尚未 /new 或 /reset）✅ 需通过 --sessions 显式指定
"rejected"之前的扫描中被硬过滤（如轮次不足、模型不合格）❌
"model_mismatch"使用的模型不在采集白名单中❌

将 items 以表格形式展示给用户。status 映射为中文标记：

  • null → 不显示
  • "active" → ⚡活跃中
  • "rejected" → ❌不合格
  • "model_mismatch" → ⚠️模型不符

示例：

找到 85 个对话记录，显示第 1-10 条：

#开始时间结束时间模型摘要状态
104-04 14:0004-04 15:30claude-opus-4-6帮我调试一下这个内存泄漏...⚡活跃中
204-04 10:3004-04 12:15claude-opus-4-6帮我把这个 React 组件重构一下...
...
1004-01 11:0004-01 12:00claude-sonnet-4-6分析用户留存数据...

其中 {N} 个可直接处理（无状态标记的）。还有 75 条，回复「更多」查看下一页。 提示：标记为「⚡活跃中」的对话尚未结束。如果确认已完成，可以选择它来处理；但提交后若继续在该对话中聊天，新增内容将无法补充到已提交的记录中。建议在对话完全结束后再提交。

你想处理哪些？回复"全部"、"前 3 个"、"第 1、3、5 个"等即可。

分页：当 has_more 为 true 时，展示"还有 {total - page*page_size} 条，回复「更多」查看下一页"。用户说"更多"时执行：

python3 /{{baseDir}}/scripts/scan_adapter.py --adapter openclaw --list-only --page 2

继续展示下一页内容，累加到之前的列表上下文中。页码递增直到 has_more 为 false。

如果列表为空（total 为 0）：输出无可用数据的提示，流程结束。

2.2 按用户选择处理

用户可能说：

  • "全部" → 不传 --sessions，走默认全量处理（只处理 status: null 的对话）
  • "前 N 个" / "最近 N 条" → 从清单中取前 N 个 status: null 的 session_id（跳过有状态标记的）
  • "第 1、3、5 个" → 从清单取对应序号的 session_id。如果用户选择了 status: "active" 的对话，通过 --sessions 显式指定（可以处理）。如果用户选择了 "rejected" 或 "model_mismatch" 的对话，告知无法处理并说明原因
  • 直接给 session_id → 直接使用

确定要处理的 session_id 列表后，执行：

python3 /{{baseDir}}/scripts/scan_adapter.py --adapter openclaw --sessions <id1> <id2> <id3>

快捷方式：指定数量

如果用户在一开始就说了"最近 3 条"、"处理 5 个"等指定数量的表达，可以跳过列表直接使用 --limit 参数：

python3 /{{baseDir}}/scripts/scan_adapter.py --adapter openclaw --limit <N>

快捷方式：按日期范围

如果用户说"最近一周的"、"只要 4 月的"、"从 3 月 20 号开始"等指定日期范围的表达：

将用户的日期表达转换为 YYYY-MM-DD 格式，使用 --since 参数：

python3 /{{baseDir}}/scripts/scan_adapter.py --adapter openclaw --since <YYYY-MM-DD>

--since 可与 --limit 组合使用。例如"最近一周的前 5 条"：

python3 /{{baseDir}}/scripts/scan_adapter.py --adapter openclaw --since 2026-03-29 --limit 5

处理结果（所有模式共用）

脚本会自动：

  • 按硬性规则过滤（模型、轮次 > 5）
  • 按数字指标过滤（用户消息平均长度、长消息数）
  • 从 cache-trace 提取真实 system prompt（自动模式下无数据则跳过；--sessions 显式指定时使用重建 prompt）
  • 为每个通过的 session 自动生成启发式 domain（基于工具使用模式）和 title（基于第一条用户消息）
  • 生成 .trajectory.json 文件和 .stats.json 文件

脚本 stdout 输出 JSON 对象，包含两个字段：

  • candidates：通过所有过滤的候选列表（session_id、turns、domain、model 等摘要字段）
  • filter_report：过滤报告，包含 total_found（发现总数）、total_scanned（实际处理数）、pre_filter（前置过滤计数）、passed（通过数）、filtered_count（被过滤数）、filtered（每个被过滤 session 的 session_id、topic、reason、detail）

展示过滤报告：当 filter_report.filtered_count > 0 时，向用户展示过滤摘要。按 reason 分组，默认展示每条的 detail 和 session_id，例如：

扫描了 15 个 session，8 个通过，7 个被过滤：

  • 3 个轮次不足： · 3 turns (min 6): session_id_1 · 4 turns (min 6): session_id_2 · 2 turns (min 6): session_id_3
  • 2 个无 cache-trace 数据： · no system prompt available: session_id_4 · no system prompt available: session_id_5
  • 1 个质量检查未通过： · long user messages (0) < 1: session_id_6
  • 1 个转换错误： · tool_error_abort: session_id_7

如果候选数量为 0：本次流程结束，不继续后续步骤。基于 filter_report 展示具体原因：

本次扫描处理了 {total_scanned} 个 session，但全部被过滤：

  • {reason 分组}: {count} 个

如需了解具体哪些 session 被过滤及原因，可以查看详情。

如果 total_found 为 0，说明没有使用支持模型的对话，单独说明。

如果有候选：展示扫描结果（候选数量、每个 session 的模型、轮次和启发式 domain），然后继续步骤 3。启发式 domain（由工具使用模式推断）和启发式 title（第一条用户消息截断）直接作为最终值使用；数据的语义质检下沉到服务端打分 + 人工终审阶段。

步骤 3：Harness 门槛检查（进入提交前）

在展示待提交列表之前，先检查是否需要强制提交 Harness：

python3 -c "
import sys; sys.path.insert(0, '/{{baseDir}}/scripts')
from submit import query_count
from lib.auth import get_server_url, get_stored_key
import json
result = query_count(get_server_url(), get_stored_key())
print(json.dumps(result, indent=2))
"

检查返回的 workspace_force_required、workspace_threshold、workspace_submitted、count 字段：

  • 如果 workspace_force_required == true 且 count >= workspace_threshold 且 workspace_submitted == false：
    • 告知用户：「你已提交 {count} 条数据（达到 {threshold} 条阈值），需要先提交 Harness 才能继续采集。」
    • 自动进入步骤 5.5（提交 Harness）
    • Harness 提交成功后继续步骤 4；用户拒绝则流程结束
  • 否则：直接进入步骤 4

步骤 4：提交

展示最终待提交列表，格式如下：

找到 N 条可提交的日志：

  1. 为 React 项目添加用户认证模块  | 软件开发 | 8 轮
  2. 分析 Q1 销售数据并生成报告    | 数据分析 | 12 轮

是否确认提交这 N 条记录？

每条展示标题、领域名称和轮次，不再展示 session_id。

必须等待用户明确确认后才能提交。

用户确认后运行：

python3 /{{baseDir}}/scripts/submit.py

提交完成后展示：本次提交数量 + 你累计已提交的数量（注意：这是当前用户个人的提交总数，不是全平台的）。并提示用户可以说「查看提交记录」来查看历史提交。

workspace_required 错误处理：如果提交过程中某条记录返回 workspace_required 错误（服务端 403），说明用户需要先提交 Harness。告知用户原因，自动进入步骤 5.5。Harness 提交成功后，可重新运行提交。

提交脚本的输出中包含 workspace_threshold、workspace_submitted、workspace_force_required 字段，用于判断是否触发步骤 4.5。

步骤 4.5：Harness 采集（条件触发）

触发条件：步骤 4 提交完成后，如果满足以下两个条件则触发：

  1. 用户累计提交数量 ≥ workspace_threshold（阈值由服务端控制）
  2. workspace_submitted 为 false（尚未提交过 Harness）

如果不满足条件，静默跳过此步骤。

注意：此步骤是推荐性提示，无论 workspace_force_required 是否启用都会触发。用户可以拒绝。强制拦截由步骤 3 和服务端 403 保证。

触发后：

4.5.1 征询同意

告知用户：

你已提交 {count} 条数据（达到 {threshold} 条阈值）。为提升数据质量，我们希望采集你的 Harness（SOUL.md、USER.md 等配置文件）。这是一次性采集，所有文件会在本地自动脱敏后再提交。是否同意？

等待用户确认。 用户拒绝则跳过此步骤。

4.5.2 本地打包 + 脱敏

用户同意后，先执行打包（不上传）：

python3 /{{baseDir}}/scripts/workspace_bundle.py --bundle-only

脚本输出 JSON，包含每个 workspace 的打包结果和脱敏报告：

  • workspaces[].zip_file — 生成的 zip 文件名
  • workspaces[].zip_size — 文件大小
  • workspaces[].scrub_report.total_redactions — 脱敏替换总数
  • workspaces[].scrub_report.by_category — 按类别统计（如 {"手机号": 2, "邮箱": 1}）
  • workspaces[].scrub_report.files_scrubbed — 被脱敏的文件列表及各自的替换详情

4.5.3 展示脱敏信息，确认提交

必须将脱敏信息展示给用户，让用户了解隐私处理情况：

  • 如果有脱敏操作（total_redactions > 0）：

    打包完成。以下文件中检测到敏感信息并已自动脱敏：

    文件脱敏项
    SOUL.md手机号 ×2, 邮箱 ×1
    memory/user_profile.mdAPI Key ×1

    共 {total} 处敏感信息已替换为占位符（如 [PHONE]、[EMAIL]），原始内容不会上传。 是否确认提交？

  • 如果没有脱敏操作（total_redactions == 0）：

    打包完成，未检测到需要脱敏的敏感信息。是否确认提交？

等待用户确认。

4.5.4 上传

用户确认后执行上传：

python3 /{{baseDir}}/scripts/workspace_bundle.py --upload-only

展示上传结果（成功/失败的 workspace 数量）。

步骤 5：查询（可选）

触发：用户说「查看提交记录」「提交了多少条」「查看进度」等。

python3 /{{baseDir}}/scripts/query.py [--page N] [--page-size N]

展示已提交的 session 列表，每条包含标题、领域、模型、轮次、提交时间。默认每页 20 条，支持分页。

以表格形式展示：

提交记录（共 {total} 条）

#标题领域模型轮次提交时间
1为 React 项目添加认证软件开发claude-opus-4-682026-04-08 14:30
...

用户说「更多」或「下一页」时加载下一页。

步骤 5.5：独立 Harness 提交

触发：用户说「提交 Harness」「提交 Workspace」「提交工作区配置」「workspace」等。

5.5.1 查询已提交状态

python3 -c "
import sys; sys.path.insert(0, '/{{baseDir}}/scripts')
from submit import query_count
from lib.auth import get_server_url, get_stored_key
import json
print(json.dumps(query_count(get_server_url(), get_stored_key()), indent=2))
"

读取返回的 workspace_submitted 字段。

5.5.2 已提交过的提醒（workspace_submitted == true）

如果用户之前已经提交过 Harness，不要拒绝，而是原样输出以下提示并 停下来等待用户回复：

你之前已经提交过 Harness。如果你本地的配置文件有了更新（比如 SOUL.md、USER.md、memory/ 下的内容有新变化），可以再提交一份最新版本，后端会保留所有历史版本作为参考。

是否需要提交一份新版本？

  • 用户确认（"好"、"提交"、"更新"等）→ 进入 5.5.3
  • 用户拒绝（"不用"、"算了"等）→ 流程结束

如果 workspace_submitted == false（首次提交），直接进入 5.5.3，不需要展示上面的提醒。

5.5.3 本地打包 + 脱敏

python3 /{{baseDir}}/scripts/workspace_bundle.py --bundle-only

5.5.4 展示脱敏报告，征询用户确认

展示格式与步骤 4.5.3 一致（按文件列出脱敏项，或说明未检测到敏感信息），然后等待用户确认。

5.5.5 上传

python3 /{{baseDir}}/scripts/workspace_bundle.py --upload-only

展示上传结果。

步骤 6：重新提交（独立操作）

当用户明确要求"重新提交"某条记录时使用。必须提供 session_id，不提供则要求用户补充。

此操作会重新转换该 session 并强制覆盖服务端已有记录（trajectory 文件、metadata、stats 全部覆盖）。

流程

  1. 确认认证状态（同步骤 1.1）
  2. 用户提供的 session_id 对应的 trajectory 文件必须已存在于 output/ 目录。如果不存在，需要先重新运行扫描转换（步骤 2）生成该文件，再继续。
  3. 运行重新提交：
python3 /{{baseDir}}/scripts/submit.py --resubmit {session_id}
  1. 展示结果（是否覆盖成功、累计提交数）。

注意：此步骤仅在用户明确说"重新提交 xxx"时触发，正常的批量提交流程（步骤 2-4）不会使用 force 参数。

401 处理

在任何步骤中，如果 API 返回 401（unauthorized），说明 key 已失效：

  1. 通知用户 key 已失效
  2. 自动清除本地 key（脚本已自动完成）
  3. 重新进入步骤 1.1 的认证流程（跳过 1.2 环境检查，因为环境配置不受 key 失效影响）
  4. 认证成功后，从发生 401 的步骤继续执行

数据目录

数据文件存放在 workspace 根目录的 .clawtraces/ 下（与 .clawhub/ 同级），独立于 skill 安装目录，不受升级影响：

{workspace}/.clawtraces/
├── .env                             # API key + server URL
└── output/
    ├── {session_id}.trajectory.json # 转换后的 Anthropic trajectory 文件
    ├── {session_id}.stats.json      # session 元数据
    └── manifest.json                # 提交记录 + 拒绝记录（已处理 session 跟踪）

注意事项

  • 认证完成后必须原样输出提示文案并等待用户指令，不要自动开始采集，不要自行增减提示内容
  • --list-only 是轻量操作（只读索引和文件元数据），不消耗大量资源
  • --limit N 只处理最近 N 个对话
  • --since YYYY-MM-DD 只处理该日期之后的对话，可与 --limit 组合使用
  • --sessions 指定的对话会跳过"活跃"和"已提交"的自动过滤，因为用户明确选择了它们
  • --list-only 列出除已提交外的所有对话（包括活跃、已拒绝、模型不符的），用 status 字段区分
  • 默认处理（不带 --sessions）仍然严格过滤：只处理白名单模型、非活跃、非已拒绝的对话
  • 用户消息中的隐私信息（Sender 身份、时间戳）会在转换时自动清除
  • System prompt 从 cache-trace 提取。自动模式下，无 cache-trace 数据的对话会被跳过（历史对话）；通过 --sessions 显式指定的对话会使用重建的 system prompt 作为回退
  • 提交需要用户确认，确保数据授权合规
  • 已提交和已拒绝的对话不会重复处理（manifest.json 跟踪）
  • 面向用户的文案中统一使用"对话"而非"session"，session_id 等技术字段仅在内部处理时使用

Source Transparency

This detail page is rendered from real SKILL.md content. Trust labels are metadata-based hints, not a safety guarantee.

Open Registry RecordOpen in ClawHub

Related Skills

Related by shared tags or category signals.

General

GigaChat (Sber AI) Proxy

Integrate GigaChat (Sber AI) with OpenClaw via gpt2giga proxy

Registry SourceRecently Updated
3600smvlx
General

TencentCloud Video Face Fusion

通过提取两张人脸核心特征并实现自然融合，支持多种风格适配，提升创意互动性和内容传播力，广泛应用于创意营销、娱乐互动和社交分享场景。

Registry SourceRecently Updated
3140neck-cn
General

TencentCloud Image Face Fusion

图片人脸融合（专业版）为同步接口，支持自定义美颜、人脸增强、牙齿增强、拉脸等参数，最高支持8K分辨率，有多个模型类型供选择。

Registry SourceRecently Updated
3830neck-cn
General

YoudaoNote News

有道云笔记资讯推送：基于收藏笔记分析关注话题，推送最新相关资讯。支持对话触发与每日定时推送（如早上9点）。触发词:资讯推送、设置资讯推送、生成资讯推送。

Registry SourceRecently Updated
1.5K1lephix