claude-sessions 的项目扩展与二次开发
2025-06-18 20:51:46作者:苗圣禹Peter
项目的基础介绍
claude-sessions 是一个开源项目,旨在为 Claude Code 提供一套自定义的斜杠命令,帮助开发者在多个编码会话中保持连续性。它通过记录进度、跟踪变更、知识转移和问题解决等功能,增强 Claude Code 的内置功能,实现项目特定的会话管理能力。
项目的核心功能
- 会话管理:通过斜杠命令开始、更新、结束和查看会话。
- 进度记录:记录开发过程中的关键决策和变更。
- 变更跟踪:监控 git 变更和待办事项。
- 知识共享:使后续会话能够理解之前的工作,无需重新分析整个代码库。
- 问题解决:记录遇到的问题及其解决方案。
项目使用了哪些框架或库?
该项目主要使用了 Markdown 语法进行文档编写,并没有依赖于特定的框架或库。它的自定义斜杠命令是基于 Claude Code 的斜杠命令系统设计的。
项目的代码目录及介绍
claude-sessions/
├── commands/ # 自定义命令目录
│ ├── session-start.md # 开始新会话的命令
│ ├── session-update.md # 更新当前会话的命令
│ ├── session-end.md # 结束并总结会话的命令
│ ├── session-current.md # 查看当前会话状态的命令
│ ├── session-list.md # 列出所有会话的命令
│ └── session-help.md # 显示帮助信息的命令
├── sessions/ # 会话存储目录
│ ├── .current-session # 跟踪活动会话的文件
│ ├── 2025-01-16-1347.md # 示例会话文件
│ └── [YYYY-MM-DD-HHMM-name].md # 会话文件命名格式
└── README.md # 项目说明文件
对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 自定义命令扩展:可以根据项目需求,增加更多自定义斜杠命令,如添加用于管理任务、注释、代码审查的命令。
- 界面优化:改进命令的交互界面,使其更加友好和直观。
- 集成其他工具:集成其他开发工具,如集成代码质量和代码风格检查工具。
- 多平台支持:扩展命令以支持其他 AI 编码助手,不仅限于 Claude Code。
- 数据分析:增加数据分析和可视化功能,以便更好地理解会话数据和项目进度。
- 插件系统:开发插件系统,允许其他开发者编写插件以扩展
claude-sessions的功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
182
196
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
274
94
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.41 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1