写个 Hook 截胡大模型：将零散的 AI 对话重塑为本地知识资产 事件

写个 Hook 截胡大模型：将零散的 AI 对话重塑为本地知识资产 一我同时开着好几个 Claude Code 的会话窗口。一个在推敲怎么为我独立开发的 App 接入用户反馈功能，一个在帮我创建 logging-session skill，还有一个，正在基于 Obsidian 仓库中的工作资料，帮我生成给领导的演讲稿。每个窗口都聊了多轮，调整代码、优化流程、纠正语感。人其实并不是擅长多线程处理的生物，但在 AI 时代，为了不在等待模型「吐字」的间隙去无脑刷微博，我被迫习惯了同时开几个窗口「压榨」时间。但随之而来的问题，是我对于过程的记忆会变得相当模糊。也许最终我会实现这个反馈功能，有一个好用的 skill，拿出一份能交差的演讲稿，但过程中我和 AI 对于实现方案的探讨、权衡取舍、最终的妥协，都会在关闭终端的那一刻抛诸脑后。另一方面，我有定期复盘的习惯。当前复盘的上下文，来自我的 dailylog 文档、番茄钟数据以及 GitHub 上的 commit 记录。基于这些信息，我能够让 AI 帮我总结出每周的成果，但仍然缺乏对于实现细节的分析。在 AI 工具中产生的对话，是当下最真实的工作快