sessionhub é uma ferramenta que reúne e permite buscar, em um só lugar, sessões do Claude Code · Codex espalhadas por várias máquinas.
Eu alterno entre desktop e notebook e, às vezes, também desenvolvo em servidores; com frequência fico confuso sobre em qual máquina estava aquela tarefa do tipo "já fiz isso antes". As sessões do Claude Code e do Codex vão se acumulando em JSONL em ~/.claude/projects e ~/.codex/sessions em cada máquina, mas, mesmo com todos os arquivos lá, não dá para pesquisar; no fim eu acabava entrando por SSH em várias máquinas e vasculhando uma por uma.
Na hora de procurar, faço uma busca por palavra-chave. Encontro com sessionhub search "connection pool" e vejo a conversa daquele momento com sessionhub raw <id>.
O que tenho usado com mais conveniência hoje é a integração com agentes. Ao instalar, uma skill também é instalada no Claude Code e no Codex; quando, durante o trabalho, surge aquele momento de precisar saber "como eu tinha feito isso antes mesmo?", o agente encontra sessões relacionadas e as traz como contexto.
# Claude Code
/sessionhub 저번에 커넥션 풀 터지던거 어떻게 고쳤더라
# Codex
$sessionhub 저번에 커넥션 풀 터지던거 어떻게 고쳤더라
O funcionamento é simples. Você define uma máquina como hub, e as sessões das demais máquinas são coletadas via SSH a cada 15 minutos; quando a busca é feita em outra máquina que não seja o hub, o hub procura em seu lugar. Não é preciso copiar logs pesados de um lado para outro.
O tamanho também é leve. Ao analisar meus logs, vi que 99,7% eram dados para máquina, como chamadas de tools, frames de streaming e cálculo de tokens; as conversas que realmente volto a consultar eram só cerca de 0,3%. Por isso, ele extrai apenas as conversas, comprime e coloca no índice. No meu caso, cerca de 10 GB de originais foram reduzidos para algumas centenas de MB. Como o original completo fica exatamente na máquina onde já estava, basta abri-lo quando necessário.
Ao instalar, o setup orienta a configuração do hub e a instalação das skills.
uv tool install git+https://github.com/esc5221/sessionhub
sessionhub setup
Hoje em dia há muitas tentativas de adicionar memória de longo prazo aos agentes. É um método em que conversas passadas são resumidas e extraídas para serem acumuladas em uma memória separada, para que a próxima sessão as use como referência. Eu também gosto dessa abordagem, mas duas coisas sempre me incomodaram: no momento em que se faz um resumo, o contexto original vai sendo um pouco reduzido, e a memória acumulada fica stale com o tempo, então parece trabalhoso ter que continuar fazendo manutenção.
Por isso, eu não crio resumos separados; deixo o original como está e, quando preciso, recupero a conversa daquele momento. É uma abordagem mais próxima de compute-centric do que de memory-centric.
Também tenho curiosidade sobre pessoas que estejam resolvendo esse problema de outra forma — como dar ao agente contexto passado sem ele envelhecer e sem perdas — ou sobre métodos melhores. Agradeço se deixarem muitas opiniões nos comentários.
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