sessionhub est un outil qui rassemble et permet de rechercher au même endroit des sessions Claude Code · Codex dispersées sur plusieurs machines.
Je passe du desktop au laptop, et je développe parfois aussi sur un serveur ; il m’arrivait souvent de ne plus savoir sur quelle machine se trouvait une tâche en me disant « j’ai déjà fait ça avant ». Les sessions Claude Code et Codex s’accumulent bien au format JSONL sur chaque machine, dans ~/.claude/projects et ~/.codex/sessions, mais même si les fichiers sont tous là, comme on ne peut pas les rechercher, je finissais par me connecter en SSH à plusieurs machines pour les fouiller une par une.
Pour retrouver quelque chose, on lance une recherche par mot-clé. On cherche avec sessionhub search "connection pool", puis on consulte la conversation de l’époque avec sessionhub raw <id>.
Ce que j’utilise le plus confortablement en ce moment, c’est l’intégration avec les agents. À l’installation, des skills sont également installés dans Claude Code et Codex ; ainsi, au moment où l’on se demande en travaillant « comment avais-je fait ça avant ? », l’agent retrouve les sessions pertinentes et les apporte comme contexte.
# Claude Code
/sessionhub 저번에 커넥션 풀 터지던거 어떻게 고쳤더라
# Codex
$sessionhub 저번에 커넥션 풀 터지던거 어떻게 고쳤더라
Le fonctionnement est simple. On désigne une machine comme hub, puis les sessions des autres machines sont collectées toutes les 15 minutes via SSH ; lorsqu’on effectue une recherche depuis une machine autre que le hub, celui-ci recherche à sa place. Pas besoin de copier de gros logs un peu partout.
L’empreinte disque est légère aussi. En examinant mes logs, j’ai constaté que 99,7 % étaient des données destinées à la machine — appels d’outils, frames de streaming, calculs de tokens — et que les conversations que je veux réellement retrouver ne représentaient qu’environ 0,3 %. L’outil extrait donc uniquement les conversations, les compresse et les ajoute à l’index. Dans mon cas, environ 10 Go de sources brutes ont été réduits à quelques centaines de Mo. Les originaux complets restent sur les machines où ils se trouvaient déjà ; il suffit donc de les ouvrir au besoin.
Après l’installation, setup guide jusqu’à la configuration du hub et l’installation des skills.
uv tool install git+https://github.com/esc5221/sessionhub
sessionhub setup
En ce moment, beaucoup d’approches cherchent à ajouter une mémoire longue durée aux agents. Elles résument ou extraient les conversations passées pour les stocker dans une mémoire séparée, afin que la session suivante puisse s’y référer. J’aime aussi ce type d’approche, mais deux points m’ont toujours gêné : dès qu’on résume, le contexte original se réduit peu à peu, et la mémoire accumulée finit avec le temps par devenir stale, ce qui oblige à l’entretenir en permanence, ce qui me semblait fastidieux.
J’ai donc choisi de ne pas créer de résumé séparé : je laisse l’original tel quel et, lorsque c’est nécessaire, je ressors simplement la conversation de l’époque. C’est une approche plus proche du compute-centric que du memory-centric.
Je serais curieux de découvrir d’autres personnes qui abordent autrement ce problème — fournir à un agent du contexte passé sans obsolescence ni perte — ou de meilleures méthodes. N’hésitez pas à partager vos avis en commentaire.
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