sessionhub, birden çok makineye dağılmış Claude Code · Codex oturumlarını tek bir yerde toplayıp aramanızı sağlayan bir araçtır.
Masaüstü ve dizüstü bilgisayar arasında gidip geliyor, bazen sunucuda da geliştirme yapıyorum; bu yüzden “bunu daha önce yapmıştım” dediğim bir işin hangi makinede olduğunu sık sık karıştırıyordum. Claude Code ve Codex oturumları her makinede ~/.claude/projects, ~/.codex/sessions altında JSONL olarak birikiyor ama dosyalar mevcut olsa da arama yapılamayınca sonunda birden fazla makineye SSH ile bağlanıp tek tek kurcalamak zorunda kalıyordum.
Ararken anahtar kelimeyle arama yapıyorsunuz. sessionhub search "connection pool" ile bulup, sessionhub raw <id> ile o zamanki konuşmayı görüntülüyorsunuz.
Son dönemde en rahat kullandığım şey ajan entegrasyonu. Kurduğunuzda Claude Code ve Codex’e skill de birlikte yükleniyor; çalışırken “Eskiden bunu nasıl yapmıştım?” diye ihtiyaç duyduğunuz anda ajan ilgili oturumları bulup bağlam olarak getiriyor.
# Claude Code
/sessionhub 저번에 커넥션 풀 터지던거 어떻게 고쳤더라
# Codex
$sessionhub 저번에 커넥션 풀 터지던거 어떻게 고쳤더라
Çalışma şekli basit. Bir makineyi hub olarak belirlediğinizde diğer makinelerdeki oturumlar her 15 dakikada bir SSH üzerinden toplanıyor; hub olmayan başka bir makineden arama yaptığınızda hub sizin yerinize arıyor. Ağır logları oradan oraya kopyalamaya gerek kalmıyor.
Depolama açısından da hafif. Kendi loglarımı incelediğimde %99,7’sinin tool çağrıları, streaming frame’leri, token hesaplamaları gibi makineye yönelik veriler olduğunu; asıl yeniden bakılan konuşmaların ise yalnızca yaklaşık %0,3 olduğunu gördüm. Bu yüzden yalnızca konuşmaları çıkarıp sıkıştırarak indekse koyuyor. Benim durumumda ~10GB ham veri birkaç yüz MB’a düştü. Orijinal verinin tamamı zaten bulunduğu makinede aynen kaldığı için, gerekirse o anda açabilirsiniz.
Kurulumda setup, hub yapılandırması ve skill kurulumuna kadar size rehberlik ediyor.
uv tool install git+https://github.com/esc5221/sessionhub
sessionhub setup
Son dönemde ajanlara uzun süreli bellek eklemeye yönelik çok sayıda deneme var. Geçmiş konuşmaları özetleyip/çıkarıp ayrı bir bellekte biriktirerek sonraki oturumların bunlardan yararlanmasını sağlayan bir yöntem bu. Ben de bu yaklaşımı seviyorum ama iki nokta hep aklıma takılıyordu: Özetlediğiniz anda özgün bağlam yavaş yavaş aşınıyor ve biriken bellek zamanla stale hale geldiği için sürekli bakım gerektirmesi zahmetli oluyordu.
Bu yüzden ben ayrıca özet oluşturmuyor, orijinali olduğu gibi bırakıp ihtiyaç olduğunda o konuşmayı yeniden çıkarıp bakıyorum. Memory-centric yerine compute-centric’e daha yakın bir yöntem.
Bu sorunu (ajana geçmiş bağlamı eskimeden ve kayıpsız vermeyi) farklı şekilde çözenler ya da daha iyi bir yöntemi olanlar varsa merak ediyorum. Yorumlarda da bol bol görüş paylaşırsanız sevinirim.
Henüz yorum yok.