Hound会话管理实战暂停、断点恢复与长期迭代审计的完整教程【免费下载链接】houndLanguage-agnostic AI auditor that autonomously builds and refines adaptive knowledge graphs for deep, iterative code reasoning.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hound8/houndHound 是一款语言无关的 AI 代码审计工具它通过自主构建并不断完善的自适应知识图谱对代码库进行深度、迭代式的推理分析。而支撑这种长跑型审计的关键正是它的会话管理Session机制你可以随时暂停审计、安全退出也能在任意时刻从断点无缝恢复让一次覆盖整个代码库的长期迭代审计不再受单次运行时间的限制。本教程将用最直白的方式带你掌握 Hound 会话管理的全部核心操作从创建、暂停到断点恢复一站式讲透。Hound 会话管理是什么为什么它如此重要在一次完整的 AI 审计中Hound 会派出两个角色协同作战Scout侦察员负责遍历知识图谱节点、加载代码卡片、提出假设Strategist策略师负责规划下一步调查方向、评估假设优先级。整个审计过程动辄数十次迭代涉及成百上千个代码节点与卡片。如果每次中断都要从头再来成本将难以承受。Hound 的会话管理机制正是为此设计——它把一次审计的所有状态已调查的问题、访问过的节点、覆盖率数据、Token 消耗持久化到本地文件中让你像保存游戏进度一样保存审计进度。上图就是一个典型的 Hound 知识图谱节点代表合约、函数、库等代码实体边代表调用、实现等关系。会话管理确保你在图谱上的每一次探索足迹都被完整记录下次恢复时 AI 能立刻接续上次的思考。会话的核心概念ID、状态与存储位置在深入操作前先理解三个基础概念1. 会话 IDSession ID每次审计默认生成一个形如session_20260818_082500_agent_xxx的唯一 ID格式为会话日期时间Agent标识。你也可以通过--session参数手动指定便于记忆和管理。2. 会话状态Statusactive正在运行completed正常完成interrupted被中断如按 CtrlC 退出3. 存储位置每个项目的会话数据存放在项目目录的sessions/文件夹下每个会话对应一个sessions/session_id.json文件记录了模型配置、调查历史、Token 用量与覆盖率等全部信息。这一整套机制的实现可以查看核心源码会话目录管理analysis/session_manager.py会话状态与覆盖率追踪analysis/session_tracker.py暂停审计的两种方法方法一直接中断临时退出在终端中按CtrlC即可中止当前审计。Hound 会把会话状态标记为interrupted但所有已保存的进度都不会丢失。这种方式适合临时有事、稍后继续的场景。方法二正常收尾保存进度如果审计时间有限建议配合时间限制参数优雅收尾./hound.py agent audit --project myapp --time-limit 120到点后 Hound 会正常完成当前调查并保存状态而不是生硬中断后续恢复体验更好。断点恢复一条命令接续上次审计恢复审计的核心是--session参数——它告诉 Hound 我要继续上次那个会话./hound.py agent audit --project myapp --session session_20260818_082500_agent_xxx恢复时 Hound 会做三件关键事情加载历史计划从该会话的plan.json中读取尚未完成的调查项重置进行中的任务把上次中断时状态为in_progress的调查项自动重置为planned即待执行避免任务卡死恢复覆盖率数据接续上次已访问的节点和卡片记录AI 不会重复劳动。如果你希望彻底重开一轮、不沿用任何旧计划则使用./hound.py agent audit --project myapp --new-session该参数会创建一个全新会话与旧会话完全隔离。恢复逻辑的相关实现位于 commands/agent.py其中Resuming session: reset from in_progress这段逻辑正是断点恢复的关键。查看会话审计进度的仪表盘恢复之前你一定想知道上次审计到哪一步了。Hound 提供了便捷的查询命令列出所有会话./hound.py project sessions myapp --list输出表格会清晰展示每个会话的 ID、开始时间、状态和已完成的调查数量。查看单个会话详情./hound.py project sessions myapp session_20260818_082500_agent_xxx详情页面包含四类关键信息信息类型内容说明基础信息开始/结束时间、当前状态模型配置Scout 与 Strategist 使用的模型Token 用量总调用次数、输入/输出 Token 数含分模型明细覆盖率已访问节点/卡片占总数百分比这一命令的实现参见 commands/project.py在hound.py中的命令注册入口为 hound.py。覆盖率追踪长期迭代审计的进度条长期迭代审计最怕的就是不知道还差多少。Hound 的会话系统内置了覆盖率追踪功能实时统计两类指标节点覆盖率Nodes知识图谱中有多少代码实体节点已被 AI 分析过卡片覆盖率Cards代码清单manifest中有多少代码片段已被阅读。审计开始时Hound 会扫描全部图谱和清单文件统计总数作为分母每次调查访问节点或加载卡片都会实时更新分子从而保证覆盖率始终是准确的已完成比例不会超过 100%。这个机制的实现细节可以参考覆盖率统计逻辑analysis/session_tracker.py覆盖率查询命令hound.py长期迭代审计的 4 个实战技巧结合会话管理这里总结 4 个让多轮审计更高效的技巧技巧 1为重要审计指定易记的会话 ID用--session my-audit-round-1这样有意义的名称多轮审计时一目了然也方便团队协作时引用。技巧 2借助计划账本跨会话去重Hound 的 PlanLedger 会记录每个调查计划的问题涉及文件指纹。即使不同轮次、不同模型提出了相同问题也能被识别出来避免重复劳动。源码见 analysis/plan_ledger.py。技巧 3查看每个会话的 Token 账单通过project sessions详情页的分模型 Token 统计你可以清楚知道每轮审计花了多少调用量精准控制长期审计的成本。技巧 4合理规划每轮目标一次审计不必覆盖全部代码库。把大目标拆成多轮会话第一轮广度扫描sweep后续轮次针对高优先级模块做深度探索intuition每轮用独立会话管理最后汇总各轮结果。总结Hound 的会话管理机制让AI 代码审计从一次跑完的脚本任务升级为可随时暂停、恢复、长期迭代的工程流程。你只需记住三个核心操作暂停CtrlC 或设置--time-limit恢复agent audit --session 会话ID查看进度project sessions 项目名 --list或查看详情。配合覆盖率追踪与计划账本即使面对大型代码库你也能稳稳掌控审计的每一个阶段。现在就克隆 Hound 开始你的第一轮长期迭代审计吧git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/hound8/hound【免费下载链接】houndLanguage-agnostic AI auditor that autonomously builds and refines adaptive knowledge graphs for deep, iterative code reasoning.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hound8/hound创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考