Documentation Index
Fetch the complete documentation index at: https://docs.trytrellis.app/llms.txt
Use this file to discover all available pages before exploring further.
mem-recall 让 AI 在用户提到过往对话时自动调用 trellis mem，从本地 Claude Code、Codex、OpenCode 的会话记录里检索内容，并用 session-id + 原话引用作答。
触发短语包括：上次、之前、我跟 Claude 聊过、what did I tell ... last week、我之前在哪个项目讨论过 等指向过往对话的表述。
未装 skill 时 AI 默认回复”我不记得”或基于推测作答。skill 通过 frontmatter 的 description 字段告诉 AI 这些场景下该跑 trellis mem，并给出 search → context 两步检索的指令。
前置条件
| 工具 | 用途 | 必需 |
|---|
| Trellis CLI 0.6.0-beta.0+ | 提供 trellis mem 命令 | 必需 |
| Claude Code、Codex CLI、OpenCode | 历史会话来源 | 至少一个 |
npm install -g @mindfoldhq/trellis@beta
trellis --version # ≥ 0.6.0-beta.0
npx skills add mindfold-ai/marketplace --skill mem-recall
npx skills add mindfold-ai/marketplace
| 参数 | 说明 |
|---|
-g | 全局安装到 ~/.claude/skills/ |
-a claude-code | 指定目标 agent |
-y | 非交互模式 |
mem-recall 即安装成功。
触发示例
无需手动调用命令，下列用户消息均会触发 skill：
- 上次我们怎么解决 #240 的 wait_agent 卡死？
- 我之前在哪个项目讨论过 plugin 设计？
- 翻一下历史，我跟 Codex 之前怎么处理 hook 注入的
- find what I told Claude about memory architecture last week
检索流程
skill 指引 AI 按两步执行。
Step 1 — 候选检索
trellis mem search "<关键词>" [--cwd <project>] [--since <date>]
(3 × 用户轮命中数 + AI 轮命中数) / 总轮数，用户轮加权 ×3 以反映话题主导性。
Step 2 — 内容提取
trellis mem context <session-id> --grep <关键词> --turns 3 --around 1
--max-chars 调整。
检索前清洗
trellis mem 在搜索前剥除以下内容，确保命中反映真实对话：
- prompt 注入：
<system-reminder> / <workflow-state> / <INSTRUCTIONS> / <environment_context> 等
- Codex AGENTS.md 引导文（首条用户消息整条丢弃）
- 工具调用与返回结果（仅保留 text block）
- 被 compact 替换的旧轮次（Claude
isCompactSummary、Codex compacted 事件之前的内容由 summary 替代）
数据来源
直接读取本地文件，无 daemon、无索引、不上传。
| 平台 | 存储 |
|---|
| Claude Code | ~/.claude/projects/<sanitized-cwd>/*.jsonl |
| Codex | ~/.codex/sessions/YYYY/MM/DD/rollout-*.jsonl |
| OpenCode | ~/.local/share/opencode/storage/{session,message,part}/... |
不适用场景
| 需求 | 工具 |
|---|
| 搜代码 | Grep / Read |
| 搜 commit 历史 | git log / gh |
| 搜当前项目文件 / 文档 | Read / Glob |
| 范围 | 时间 |
|---|
| 项目内 3 周检索 | ~0.85s |
| 全局无时间过滤检索 | ~3s |
