Product frame
這個 project 關心的不是 transcript export，而是回到一個項目時能否重新理解它的概念、架構轉向、工程決策、反覆出現的模式和仍未解決的問題。
探索 · Conversation history as project memory
chatgpt-history
chatgpt-history 探索的是一個很實際的問題：當項目的思考散落在大量 ChatGPT 對話裡，如何把它們重建成可閱讀、可回溯、可再次使用的 project memory，而不是只保存聊天記錄。
Narrative
設計與工程判斷
Engineering frame
pipeline 以 exported ChatGPT markdown 為輸入，先做 session-level summary，再用 turn-pair chunks 作為 evidence layer，經過 embedding、clustering、knowledge synthesis 和 timeline generation，最後生成 deterministic project_report。
Design frame
這是一個知識整理界面的設計問題：報告不能只是摘要，而要像 technical retrospective，讓讀者看到項目如何形成、哪些判斷反覆出現，以及證據來自哪些對話。
System
組件和資料可見性
| Component | Type | Visibility | Role |
|---|---|---|---|
| ChatGPT markdown corpus | Input corpus | Local/private data | 保存一個 project 下分散的對話文本和 metadata，作為只讀分析來源。 |
| Session analysis | Topic layer | Public implementation | 把每段 conversation 轉成 structured summary，作為主要 topic discovery 層。 |
| Turn-pair chunks | Evidence layer | Public implementation | 用 User -> Assistant chunk 補足細粒度概念、問題模式和 traceability。 |
| Project report renderer | Knowledge artifact | Public implementation | 把 project_knowledge、timeline 和 cluster records 渲染成可閱讀的 project_report.md / PDF。 |
Public URLs