coding_agent_session_search

一个终端工具,搜遍所有 AI 编码助手的聊天记录。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 智能体 🍴 复刻 146 🐛 待处理 14 👀 关注 5
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1201
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,本地部署,完全免费

项目预览

coding_agent_session_search 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队Dicklesworthstone
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,本地部署,完全免费
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议NOASSERTION
主要语言Rust
技术栈/模型ai-agents,developer-tools,rust,search,tui
GitHub 星标★ 1201
上线时间2025-11-21 00:00:00
代码更新2026-11-09
仓库体积526.7 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

这是一个用 Rust 编写的命令行工具,提供统一的 TUI 和 CLI 界面,用于索引和搜索本地编码代理的会话历史。它支持超过 11 种主流 AI 编码工具,如 Codex、Claude、Gemini、Cursor 和 Aider 等,解决了开发者跨工具管理、检索 AI 对话记录时信息分散、难以回溯的问题。其核心能力包括自动发现并索引各代理的本地会话文件,提供快速模糊搜索、全文检索以及按工具、时间等条件过滤,并通过交互式终端界面让用户高效浏览和定位历史对话,从而提升开发效率。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1201

使用教程

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:命令行工具 8 步

环境要求

  • 支持 Linux / macOS / Windows(Linux 预编译二进制需 glibc 2.38+)
  • 至少 1GB 磁盘空间;源码编译建议 2GB 内存
  • 多机检索需可用的 SSH 密钥登录与 ~/.ssh/config 配置
  • 可选:Rust 工具链(仅在源码安装或 cargo install 时需要)

安装与启动步骤

  1. 1脚本安装 cass

    官方推荐的一键安装脚本,默认装最新 release,带校验和验证;可在末尾加 --version <tag> 固定版本。

    curl -fsSL "https://raw.githubusercontent.com/Dicklesworthstone/coding_agent_session_search/main/install.sh?$(date +%s)" | bash -s -- --easy-mode --verify
  2. 2Windows 安装

    在 PowerShell 中运行官方 ps1 安装脚本,参数为 -EasyMode -Verify;固定版本用 -Version <tag>。

    & ([scriptblock]::Create((irm "https://raw.githubusercontent.com/Dicklesworthstone/coding_agent_session_search/main/install.ps1"))) -EasyMode -Verify
  3. 3包管理器安装

    备选方式:Homebrew 仅支持 Apple Silicon macOS 与 Linux;Windows 可用 Scoop 桶。

    brew install dicklesworthstone/tap/cass
    scoop bucket add dicklesworthstone https://github.com/Dicklesworthstone/scoop-bucket
    scoop install dicklesworthstone/cass
  4. 4验证安装结果

    自检命令可校验新安装的可执行文件,不会打开配置好的归档或交互界面。

    cass selftest --json
  5. 5配置数据源向导

    交互式向导会扫描 ~/.ssh/config、探测远端会话数据并生成 sources.toml,最后提示你手动执行同步。

    cass sources setup
  6. 6手动编辑配置

    按平台路径手动维护 sources 配置:Linux 为 ~/.config/cass/sources.toml,macOS 在 Application Support/cass 下。

  7. 7同步远端会话

    向导不会自动同步,配置完成后自行运行同步命令,把远端代理会话拉到本地索引。

    cass sources sync
  8. 8安装语义模型

    可选步骤:显式请求时从 Hugging Face 下载约 90MB 模型启用语义检索;离线环境用本地目录安装。

    cass models install
    cass models install --from-file /your/path/to/model-dir

关键配置

配置项必填说明示例
name是数据源名称,用于区分不同机器laptop
type是数据源类型,示例中为 ssh 远端主机ssh
host是SSH 目标地址,格式为 用户@主机dev@work.example.com
paths是要索引的本地或远端代理会话目录列表["~/.claude/projects", "~/.codex/sessions"]
sync_schedule否同步计划,示例值为 manual 或 dailydaily

如何确认成功

执行 cass selftest --json 无报错即安装成功;随后运行 cass 打开 TUI 能搜到已索引的历史会话。

常见问题

Q:运行 cass 后卡住或界面不动?

A:裸跑 cass 会启动交互式 TUI。在智能体或脚本场景中不要直接运行,改用 --robot 或 --json 参数输出机器可读结果。

Q:Linux 上预编译二进制无法运行?

A:预编译二进制要求 glibc 2.38+。旧版 glibc、纯 musl 与 NixOS 主机请改用源码安装,如 install.sh --from-source。

Q:Intel Mac 上 Homebrew 装不了?

A:Homebrew tap 只提供 Linux 和 Apple Silicon macOS 的预编译包,Intel macOS 请用安装脚本并加 --from-source。

Q:如何安装指定版本?

A:在安装脚本后附加 --version <tag>(Windows PowerShell 用 -Version <tag>),不加则默认安装最新 release。

Q:向导配置完为什么还搜不到远端会话?

A:向导只打印同步命令并不执行同步,需要自己运行 cass sources sync 拉取远端会话后再索引。

注意事项

  • 多机向导支持的远端安装方式按 cargo-binstall、预编译二进制、cargo install、完整 bootstrap 的优先级选择,失败不会自动降级。
  • 安装完成后仅得到一个 cass 二进制,没有守护进程或后台服务。
  • --json 模式下的 sources setup 会推迟同步,并报告 sync.status = "pending" 及待执行命令。
  • 安装脚本默认验证发布产物的校验和,并可从 crates.io 用 cargo install coding-agent-search 安装。

核心亮点

  • 支持 11+ 主流 AI 编码工具,覆盖面广,一次索引全局搜索
  • 提供 TUI 和 CLI 双界面,兼顾交互浏览与脚本化查询
  • Rust 实现,性能好,索引和搜索速度快

不足之处

  • 依赖各工具本地会话格式,新工具或版本更新后可能需适配
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 开发者回溯某个 AI 编码助手的历史建议,快速找到关键上下文
  • 跨工具对比不同 AI 助手的会话记录,分析问题解决过程
  • 在终端环境中高效检索大量 AI 对话,无需切换多个应用

替代项目

grep、fzf、ripgrep

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