VCC (View-oriented Conversation Compiler)

VCC 不是一个传统的“记忆系统”，而是一个对话日志编译器。它专为 Claude Code 设计，能够将原始的 JSONL 对话日志实时编译成高效、结构化且对人类和 Agent 都友好的多种视图。

它的核心痛点解决非常直接：当你使用 Claude Code 的 /compact（上下文压缩）功能后，再也无需担心丢失细节。 VCC 让你能随时通过 /recall 命令，“透视”回被压缩掉的原始对话全貌，包括所有的思考过程、工具调用细节和文件操作记录。

核心价值：为什么你需要 VCC？

1. 终结 /compact 焦虑
   • 现状：为了节省 Token 或避免上下文溢出，你不得不运行 /compact，但这会丢弃大量宝贵的中间推理和试错细节。
   • VCC 方案：放心大胆地 compact。一旦需要回顾，只需输入 /recall，VCC 会立即从原始日志中重建完整上下文，毫发无损。
   • 结果：/compact + /recall 成为最佳组合技——既节省了运行时的 Token 成本，又保留了随时回溯的能力。
2. 超越简单的 grep
   • 现状：传统的文本搜索无法区分“用户说的话”、“AI 的思考”、“工具调用的参数”还是“报错信息”。
   • VCC 方案：理解语义块（Block）。搜索 "dog" 时，它能精准定位到是用户在提狗，还是 AI 在写 class Dog 的代码，并保留完整的上下文结构。
3. 零存储开销，实时计算
   • 非记忆系统：VCC 不存储任何 Embedding、摘要或向量数据库。它直接读取本地的 JSONL 日志文件，按需动态编译视图（Projection）。
   • 即用即扔：没有庞大的索引维护成本，没有“遗忘曲线”，所有历史数据永远原始且可访问。
4. 清理噪音，还原真相
   • 自动过滤掉系统注入的 XML 标签（如 <system-reminder>）、内部工具调用、ANSI 转义码和无关的队列操作。
   • 将转义的 JSON 参数还原为可读的 YAML，解码 Base64 图片引用，重组被 compact 分裂的消息片段。

核心功能与视图

VCC 将原始杂乱的 JSONL 编译成三种主要视图，所有视图共享同一套行号坐标系，实现无缝跳转：

1. UI View (模拟界面视图)

• 用途：还原你在 Claude Code 终端里实际看到的对话流。
• 特点：清晰展示用户输入、AI 回答、工具执行结果。
• 指针系统：包含如 (example.txt:18-20) 的指针，可直接跳转到 Full View 的具体代码行。

2. Full View (完整转录视图)

• 用途：包含一切细节的“上帝视角”。
• 内容：
  • 完整的 Thinking Process (思维链)。
  • 详细的 Tool Calls (参数、文件路径、代码内容)。
  • Tool Errors 和 Results。
  • 所有被常规界面隐藏的系统级交互。
• 价值：调试 Agent 行为、分析错误根源、复盘复杂任务的首选。

3. Adaptive & Transposed Views (智能搜索视图)

当你执行 /searchchat 或带关键词的 /recall 时触发：

• Adaptive View：保留对话的时间顺序结构，仅高亮显示包含关键词的块。适合理解上下文脉络。
• Transposed View：将所有匹配项平铺为列表，适合快速浏览所有相关片段。
• 精准定位：即使只匹配到一大段代码中的某一行，指针也会指向整个代码块，方便你查看完整逻辑。

快速开始

安装步骤

VCC 目前仅支持 Claude Code (Codex 和 OpenClaw 支持即将推出)。安装极其简单，只需在 Claude Code 对话框中粘贴以下指令：

安装：

Please help me install the skills from https://github.com/lllyasviel/VCC.git
just clone it then follow the INSTALL.md

更新：

Please help me update the skills from https://github.com/lllyasviel/VCC.git
just clone it then follow the INSTALL.md

卸载：

Please help me uninstall VCC skills by deleting `conversation-compiler`, `readchat`, `recall`, `searchchat` from my `.claude/skills`

注意：安装、更新或卸载后，必须重启 Claude Code 才能生效。

基本用法

1. 找回被 Compact 的内容

当对话被压缩（显示 (... compacted)）后，随时输入：

• /recall：自动回忆当前上下文的所有原始细节。
• /recall 我们刚才关于数据库锁的讨论：针对性回顾特定主题。
• /recall 刚才那六轮分析里面，哪次访问尝试导致了服务器三层日志的第二层崩溃？：复杂的逻辑回溯。

2. 跨会话搜索历史

在新对话中，查找几个月前的讨论：

• /searchchat 上次我们讨论的那个浏览器监听系统里面验证码是怎么处理的？
• /recall 上次讨论的那个 canvas 方案我们最后决定用 React 了吗？

3. 高级阅读

• /readchat：手动浏览和探索历史对话的高级视图（详见文档）。

技术原理简述

VCC 是一个真正的编译器，而非简单的格式化工具。其处理流程包括：

1. Lexer (词法分析)：剔除 queue-operation, progress, api_error 等无关噪音。
2. Parser (语法分析)：
   • 将转义的 JSON 工具参数转换为可读的 YAML。
   • 还原被编码的文件内容（如去除 Read 工具的 数字→ 前缀，解码 Base64）。
   • 重组被 /compact 分裂的同一 ID 的多条消息。
3. IR (中间表示)：
   • 清洗系统注入的 XML 标签和内部工具调用。
   • 统一分配行号：这是关键一步，确保所有视图的行号一致，指针永不失效。
4. Lowering & Emit ( lowering 与 输出)：
   • 根据查询需求生成 UI View, Full View, Adaptive View 等。
   • 只进行选择和标注，绝不重排行号，保证指针的绝对准确性。

常见问题 (Q&A)

Q: 这又是一个 RAG 或记忆系统吗？

A: 不是。 记忆系统通常存储预计算的摘要或向量，结构静态且可能失真。VCC 不存任何东西，它是实时投影 (Projection)。每次请求都直接从原始 JSONL 编译，保证 100% 原汁原味。

Q: 我可以用 grep 代替吗？

A: 不能。 grep 只能给你匹配的行，你无法知道这一行是属于用户的提问、AI 的思考还是工具的报错。VCC 拥有 Block Role (角色识别) 和 Block Range Pointers (块范围指针)，能理解上下文结构。

Q: 为什么要这么复杂？拆成文件再 grep 不行吗？

A: 如果你尝试自己实现，你会发现需要维护复杂的树状结构来追踪层级，还需要链表来追踪时间顺序，还要处理 compact 带来的碎片化问题。等你写完，你基本上就重新实现了一个 VCC。VCC 已经帮你解决了所有这些边缘情况。