# macOS 清理器 ## 概述智能分析 macOS 磁盘使用情况并提供可操作的清理建议以回收存储空间。该技能遵循**安全第一的理念**：彻底分析，呈现清晰的发现，并在执行任何删除之前要求用户明确确认。 **目标用户**：具有基本技术知识、了解文件系统但需要有关 macOS 上哪些内容可以安全删除的指导的用户。 ## 核心原则 1. **安全第一，绝不绕过**：未经用户明确确认，切勿执行危险命令（`rm -rf`、`mo clean`等）。没有捷径，没有解决方法。 2. **仅精确删除**：通过指定精确的对象 ID/名称进行删除。切勿使用批量修剪命令。 3. **列出的每个对象**：报告必须显示每个特定图像、卷、容器 - 而不仅仅是“12 GB 未使用的图像”。 4. **价值高于虚荣**：您的目标不是最大化清洁空间。您的目标是确定什么是**真正无用的**，什么是**有价值的缓存**。仅仅为了显示一个大数字而清除 50GB 的有用缓存是有害的。 5. **网络环境意识**：许多用户（尤其是在中国）的互联网速度慢/不可靠。重新下载缓存可能需要几个小时。可以节省 30 分钟下载时间的缓存值得保留。 6. **需要进行影响分析**：每项清理建议都必须包含“删除后会发生什么”列。切勿只列出项目而不解释后果。 7. **删除前双重检查**：删除前通过独立交叉检查验证每个 Docker 对象（请参阅步骤 2A）。 8. **耐心胜过速度**：磁盘扫描可能需要 5-10 分钟。切勿中断或跳过缓慢的操作。定期向用户报告进度。 9. **用户执行清理** ：分析后，提供清理命令供用户自行运行。不要自动执行清理。 10. **保守默认**：如有疑问，请勿删除。宁可谨慎。 **绝对禁止：** * ❌ 切勿使用 `docker image prune`、`docker volume prune`、`docker system prune` 或任何 prune-family 命令（例外：`docker builder prune` 是安全的 — 构建缓存仅包含中间层，从不包含用户数据） * ❌ 切勿使用 `docker container prune` — 停止的容器可能随时重新启动 * ❌ 未经明确确认，切勿在用户目录上运行 `rm -rf` * ❌ 切勿在没有先预览“--dry-run”的情况下运行“mo clean” * ❌ 切勿为了节省时间而跳过分析步骤 * ❌ 切勿将 `--help` 附加到 Mole 命令（只有 `mo --help` 是安全的） * ❌ 切勿仅提供类别的清理报告 - 每个对象都必须单独列出 * ❌ 永远不要建议删除有用的缓存只是为了增加清理数量 ## 工作流决策树用户报告磁盘空间问题 ↓ 快速诊断 ↓ ┌──────┴──────┐ │ │ 即时深度分析清理（继续下文） │ │ └──────┬──────┘ ↓ 目前的调查结果 ↓ 用户确认 ↓ 执行清理 ↓ 验证结果 ## 步骤一：通过痣进行快速诊断 **主要工具**：使用 Mole 进行磁盘分析。它提供全面的、分类的结果。 ### 1.1 飞行前检查 # 检查 Mole 安装和版本哪个 mo && mo --version # 如果没有安装酿造安装 tw93/tap/mole # 检查更新（Mole 更新频繁）酿造信息 tw93/tap/mole |头-5 # 如果过时则升级酿造升级 tw93/tap/mole ### 1.2 选择分析方法 **重要**：使用“moanalyze”作为主要分析工具，而不是“moclean--dry-run”。命令 |目的|使用时间 ---|---|--- `莫分析` |交互式磁盘使用资源管理器（TUI 树视图）| **主要**：了解什么在消耗空间 `mo clean --dry-run` |预览清理类别 | **SECONDARY** ：仅在“moanalyze”之后才能查看清理预览 **为什么更喜欢`mo分析`:** * 具有交互式树导航的专用磁盘分析工具 * 允许深入到特定目录 * 显示实际磁盘使用情况细分，而不仅仅是清理类别 * 更多信息有助于了解存储消耗 ### 1.3 通过 tmux 运行分析 **重要**：Mole 需要 TTY。始终使用 Claude Code 中的 tmux。 **关键时间说明**：主目录扫描速度很慢（大型目录需要 5-10 分钟或更长时间）。提前告知用户并耐心等待。 # 创建 tmux 会话 tmux 新会话 -d -s 摩尔 -x 120 -y 40 # 运行磁盘分析（主要工具 - 交互式 TUI） tmux send-keys -tmol 'moanalyze' 输入 # 等待扫描 - 请耐心等待！ # 主目录扫描通常需要 5-10 分钟 # 定期向用户报告进度 sleep 60 && tmux 捕获窗格 -t 摩尔 -p # 使用箭头键导航 TUI tmux send-keys -t molecular Down # 移至下一项 tmux send-keys -t molecular Enter # 展开/选择项目 tmux send-keys -t molecular 'q' # 完成后退出 **替代方案：清理预览（在 mo 分析后使用）** # 运行试运行预览（安全 - 不删除） tmux send-keys -t mole 'mo clean --dry-run' Enter # 等待扫描（每 30 秒向用户报告进度） # 要有耐心！大型目录需要 5-10 分钟 sleep 30 && tmux 捕获窗格 -t 摩尔 -p ### 1.4 进度报告定期向用户报告扫描进度： 📊 磁盘分析正在进行中... ────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── ⏱️已过去：2分钟目前状态： ✅ 应用程序：49.5 GB（完整） ✅ 系统库：10.3 GB（完整） ⏳ 主页：扫描...（这可能需要 5-10 分钟） ⏳ 应用程序库：待定我正在耐心等待扫描完成。 30秒后再次报告... ### 1.5 呈现最终结果扫描完成后，呈现结构化结果： 📊 磁盘空间分析（通过 Mole） ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── 可用空间：27 GB 🧹可恢复空间（试运行预览）： ➤ 用户必需品 • 用户应用程序缓存：16.67 GB • 用户应用程序日志：102.3 MB • 垃圾箱：642.9 MB ➤ 浏览器缓存 • Chrome 缓存：1.90 GB • Safari 缓存：4 KB ➤ 开发者工具 • 紫外线缓存：9.96 GB • npm 缓存：（检测到） • Docker 缓存：（检测到） • 自制缓存：（检测到） ──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── 可恢复总量：~30 GB ⚠️ 这是一次预演。没有文件被删除。 ## 第二步：深度分析类别系统地扫描以下类别。详细解释请参考 `references/cleanup_targets.md`。 ### 第 1 类：系统和应用程序缓存 **要分析的位置：** * `~/Library/Caches/*` \- 用户应用程序缓存 * `/Library/Caches/*` \- 系统范围的缓存（需要 sudo） * `~/Library/Logs/*` \- 应用程序日志 * `/var/log/*` \- 系统日志（需要 sudo） **分析脚本：** 脚本/analyze_caches.py --仅限用户 **安全级别**：🟢通常可以安全删除（应用程序重新生成缓存） **要保留的例外情况：** * 浏览器运行时进行缓存 * IDE 缓存（可能会减慢下次启动速度） * 包管理器缓存（Homebrew、pip、npm） ### 第 2 类：应用程序残留 **要分析的位置：** * `~/Library/Application Support/*` \- 应用程序数据 * `~/Library/Preferences/*` \- 首选项文件 * `~/Library/Containers/*` \- 沙盒应用程序数据 **分析方法：** 1. 在`/Applications`中列出已安装的应用程序 2. 与`~/Library/Application Support`的交叉引用 3.识别孤立文件夹（应用程序已卸载但数据仍然存在） **分析脚本：** 脚本/find_app_remnants.py **安全级别**：🟡需要小心 * ✅ 安全：明确卸载的应用程序的文件夹 * ⚠️ 首先检查：您很少使用的应用程序的文件夹 * ❌ 保留：活动应用程序数据 ### 类别 3：大文件和重复项 **分析脚本：** 脚本/analyze_large_files.py --阈值100MB --路径〜 **查找重复项（可选，资源密集型）：** # 如果已安装，则使用 fdupes if 命令 -v fdupes &> /dev/null;那么 fdupes -r ~/文档 ~/下载菲 **目前的发现：** 📦 大文件（>100MB）： ────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── 1.电影.mp4 4.2 GB ~/下载 2.dataset.csv 1.8 GB ~/Documents/data 3.old_backup.zip 1.5 GB ~/桌面 ... 🔁 重复文件： - snapshot.png（3 份）每份 15 MB - document_v1.docx（2 份）每份 8 MB **安全级别**：🟡需要用户判断 ### 第 4 类：开发环境清理 **目标：** * Docker：图像、容器、卷、构建缓存 * Homebrew：缓存，旧版本 * Node.js：`node_modules`，npm 缓存 * Python：pip 缓存、`__pycache__`、venv * Git：存档项目中的`.git`文件夹 **分析脚本：** 脚本/analyze_dev_env.py **结果示例：** 🐳 Docker 资源： - 未使用的图像：12 GB - 停止的容器：2 GB - 构建缓存：8 GB - 孤立卷：3 GB 总潜力：25 GB 📦 包管理器： - 自制缓存：5 GB - npm 缓存：3 GB - 点缓存：1 GB 总潜力：9 GB 🗂️旧项目： - 存档-project-2022/.git 500 MB - 旧原型/.git 300 MB **清理命令（需要确认）：** # 自制清理（安全）酿造清理-s # 仅 npm _npx（安全 - 临时包） rm -rf ~/.npm/_npx # pip缓存（谨慎使用） pip 缓存清除 **Docker 清理 - 需要特殊处理：** ⚠️ **永远不要使用这些命令：** # ❌ 危险 - 删除所有卷而不确认 docker 卷修剪 -f docker 系统 prune -a --volumes ✅ **正确方法 - 按卷确认：** # 1. 列出所有卷 docker 卷 ls # 2. 确定每卷属于哪些项目 docker 卷检查 <卷名称> # 3. 要求用户确认他们想要删除的每个项目 # 示例：“您要删除‘ragflow’项目的所有卷吗？” # 4. 确认后才删除特定卷 docker 卷 rm ragflow_mysql_data ragflow_redis_data **安全级别**：🟢 Homebrew/npm 清理，🔴 Docker 卷需要每个项目确认 ### 步骤2A：Docker深度分析使用agent team并行分析Docker资源，实现全面覆盖： **特工 1 — 图片**： # 列出所有按大小排序的图像 docker images --format "表 {{.ID}}\t{{.Repository}}:{{.Tag}}\t{{.Size}}\t{{.CreatedSince}}" |排序-k3-h-r # 识别悬挂图像（无标签） docker images -f "dangling=true" --format "{{.ID}}\t{{.Size}}\t{{.CreatedSince}}" # 对于每个图像，检查是否有任何容器引用它 docker ps -a --filter "ancestor=" --format "{{.Names}}\t{{.Status}}" **代理 2 — 容器和卷**： # 所有具有状态的容器 docker ps -a --format "表 {{.Names}}\t{{.Image}}\t{{.Status}}\t{{.Size}}" # 所有卷的大小 docker 系统 df -v | grep -A 1000“卷名称” # 识别悬空卷 docker 卷 ls -f 悬空=true # 对于每个卷，检查哪个容器使用它 docker ps -a --filter "volume=" --format "{{.Names}}" **代理 3 — 系统级**： # Docker 磁盘使用情况汇总 docker 系统 df # 构建缓存码头工人建设者杜 # 容器日志大小 for c in $(docker ps -a --format "{{.Names}}");做 echo "$c: $(docker inform --format='{{.LogPath}}' $c | xargs ls -lh 2>/dev/null | awk '{print $5}')" 完成 **版本管理意识**：识别版本管理的映像（例如，由 CLI 管理的 Supabase）。当确认新版本正在运行时，可以安全删除旧版本。请注意 Docker Compose 命名约定（破折号与下划线）。 ### 步骤 2B：OrbStack 特定分析 OrbStack 用户还有其他注意事项。 **data.img.raw 是一个稀疏文件**： # 逻辑大小（可以显示8TB+，无意义） ls -lh ~/Library/OrbStack/data/data.img.raw # 实际磁盘使用情况（这才是最重要的） du -h ~/Library/OrbStack/data/data.img.raw 逻辑尺寸与实际尺寸的差异是正常的。仅实际使用情况才有效。 **清理后：回收磁盘空间**：清理 OrbStack 内的 Docker 对象后，“data.img.raw”不会自动收缩。指导用户：打开 OrbStack 设置→“回收磁盘空间”来压缩稀疏文件。 **OrbStack 日志**：通常总计 1-2 MB (`~/Library/OrbStack/log/`)。不值得清洁。 ### 步骤 2C：双重检查验证协议在删除任何 Docker 对象之前，请执行独立验证。 **对于图像**： # 验证没有容器（正在运行或已停止）引用该映像 docker ps -a --filter "ancestor=" --format "{{.Names}}\t{{.Status}}" # 如果为空 → 可以安全删除： docker rmi **对于卷**： # 验证没有容器挂载该卷 docker ps -a --filter "volume=" --format "{{.Names}}" # 如果为空→检查数据库卷是否（见下文） # 如果不是数据库 → 可以安全删除： docker volume rm **数据库卷红旗规则**：如果卷名称包含 mysql、postgres、redis、mongo 或 mariadb，则强制内容检查： # 使用临时容器检查数据库卷内容 docker run --rm -v :/data alpine ls -la /data docker run --rm -v :/data alpine du -sh /data/* 只有在用户确认不需要该数据后才删除。 ## 步骤 3：与 Mole 集成 **Mole** () 是一个**命令行界面 (CLI)** 工具，用于全面的 macOS 清理。它为缓存、日志、开发人员工具等提供基于交互式终端的分析和清理。 **关键要求：** 1. **TTY 环境**：Mole 需要 TTY 来执行交互式命令。从 Claude 代码或脚本运行时使用“tmux”。 2. **版本检查**：使用前务必验证 Mole 是否为最新版本。 3. **安全帮助命令** ：只有 `mo --help` 是安全的。不要将 `--help` 附加到其他命令中。 **安装检查和升级：** # 检查是否安装并获取版本哪个 mo && mo --version # 如果没有安装酿造安装 tw93/tap/mole # 检查更新酿造信息 tw93/tap/mole |头-5 # 如果需要升级酿造升级 tw93/tap/mole **将 Mole 与 tmux 结合使用（克劳德代码必需）：** # 为 TTY 环境创建 tmux 会话 tmux 新会话 -d -s 摩尔 -x 120 -y 40 # 运行分析（安全，只读） tmux send-keys -tmol 'moanalyze' 输入 # 等待扫描（请耐心等待 - 对于大型目录可能需要 5-10 分钟）睡眠 60 # 捕获结果 tmux 捕获窗格 -t 摩尔 -p # 完成后清理 tmux 终止会话 -t 摩尔 **可用命令（来自`mo --help`）：** 命令 |安全|描述 ---|---|--- `mo --help` | ✅ 安全 |查看所有命令（仅安全帮助） `莫分析` | ✅ 安全 |磁盘使用资源管理器（只读） `莫状态` | ✅ 安全 |系统健康监控 `mo clean --dry-run` | ✅ 安全 |预览清理（不删除） `莫干净` | ⚠️危险|实际上删除文件 `莫净化` | ⚠️危险|删除项目工件 `莫卸载` | ⚠️危险|删除应用程序 **参考指南：** 请参阅 `references/mole_integration.md` 了解详细的 tmux 工作流程和故障排除。 ## 使用 Mole 进行多层深度探索 **关键**：为了进行全面分析，您必须执行多层探索，而不仅仅是顶层扫描。本节记录了用于导航 Mole 的 TUI 的经过验证的工作流程。 ### 导航命令 # 创建会话 tmux 新会话 -d -s 摩尔 -x 120 -y 40 # 开始分析 tmux send-keys -tmol 'moanalyze' 输入 # 等待初始扫描 sleep 8 && tmux 捕获窗格 -t 摩尔 -p # 导航键（通过 tmux 发送） tmux send-keys -t molecular Enter # 输入/展开所选目录 tmux send-keys -t molecular Left # 返回上级目录 tmux send-keys -t molecular Down # 移至下一项 tmux send-keys -t molecular Up # 移至上一项 tmux send-keys -tmol 'q' # 退出 TUI # 捕获当前视图 tmux 捕获窗格 -t 摩尔 -p ### 多层探索工作流程 **第 1 步：顶层概述** # 开始分析，等待初始菜单 tmux send-keys -tmol 'moanalyze' 输入 sleep 8 && tmux 捕获窗格 -t 摩尔 -p # 输出示例： # 1.家庭 289.4 GB (58.5%) # 2.应用程序库 145.2 GB (29.4%) # 3. 应用程序 49.5 GB (10.0%) # 4.系统库 10.3 GB (2.1%) **第2步：输入最大目录（Home）** tmux 发送键 -t 摩尔 Enter sleep 10 && tmux 捕获窗格 -t 摩尔 -p # 输出示例： # 1. 库 144.4 GB (49.9%) # 2.工作空间 52.0 GB (18.0%) # 3..cache 19.3 GB (6.7%) # 4. 应用程序 17.0 GB (5.9%) # ... **第 3 步：深入查看特定目录** # 转到.cache（第3项：Down Down Enter） tmux send-keys -tmol Down Down Enter sleep 5 && tmux 捕获窗格 -t 摩尔 -p # 输出示例： # 1. 紫外线 10.3 GB (55.6%) # 2.模型范围 5.5 GB (29.5%) # 3.拥抱脸 887.8 MB (4.7%) **第 4 步：返回并探索另一个分支** # 返回父级 tmux 发送键 -t 摩尔左睡觉2 # 导航到不同的目录 tmux send-keys -t molecular Down Down Down Enter # 转到 .npm sleep 5 && tmux 捕获窗格 -t 摩尔 -p **第 5 步：深入了解库** # 返回主页，然后进入图书馆 tmux 发送键 -t 摩尔左 tmux send-keys -tmol Up Up Up Up Up Up Enter # 转到库 sleep 10 && tmux 捕获窗格 -t 摩尔 -p # 输出示例： # 1.应用程序支持37.1 GB # 2. 容器 35.4 GB # 3. 开发人员 17.8 GB ← Xcode 在这里 # 4. 缓存 8.2 GB ### 推荐探索路径为了进行全面分析，请遵循以下探索树：莫分析 ├── 首页（输入） │ ├── 图书馆（进入） │ │ ├── 开发者（输入）→ Xcode/DerivedData、iOS DeviceSupport │ │ ├── 缓存（输入）→ Playwright、JetBrains 等 │ │ └── 应用程序支持（输入）→ 应用程序数据 │ ├── .cache (回车) → uv、modelscope、huggingface │ ├── .npm (回车) → _cacache, _npx │ ├── 下载（输入）→ 大文件供查看 │ ├── .垃圾桶 (Enter) → 确认垃圾桶内容 │ └── miniconda3/其他开发工具 (Enter) → 查看上次使用时间 ├── 应用程序库 → 通常与 ~/Library 重叠 └── 应用程序 → 已安装的应用程序 ### 时间预期目录 |扫描时间|注释 ---|---|--- 顶级菜单| 5-8秒|快主目录 | 5-10 分钟 |量大，要有耐心〜/图书馆| 3-5 分钟 |许多小文件子目录 | 2-30 秒 |因尺寸而异 ### 完整会话示例 # 1.创建会话 tmux 新会话 -d -s 摩尔 -x 120 -y 40 # 2. 开始分析并获得概览 tmux send-keys -tmol 'moanalyze' 输入 sleep 8 && tmux 捕获窗格 -t 摩尔 -p # 3.进入首页 tmux 发送键 -t 摩尔 Enter sleep 10 && tmux 捕获窗格 -t 摩尔 -p # 4. 输入.cache查看开发缓存 tmux send-keys -tmol Down Down Enter sleep 5 && tmux 捕获窗格 -t 摩尔 -p # 5.回到主页，然后到 .npm tmux 发送键 -t 摩尔左睡觉2 tmux 发送键 -t 摩尔 Down Down Down Enter sleep 5 && tmux 捕获窗格 -t 摩尔 -p # 6.回到首页，进入图书馆 tmux 发送键 -t 摩尔左睡觉2 tmux 发送键 -t 摩尔 Up Up Up Up Up Up Enter sleep 10 && tmux 捕获窗格 -t 摩尔 -p # 7.进入Developer即可看到Xcode tmux 发送键 -t 摩尔 Down Down Down Enter sleep 5 && tmux 捕获窗格 -t 摩尔 -p # 8.输入Xcode tmux 发送键 -t 摩尔 Enter sleep 5 && tmux 捕获窗格 -t 摩尔 -p # 9. 输入 DerivedData 查看项目 tmux 发送键 -t 摩尔 Enter sleep 5 && tmux 捕获窗格 -t 摩尔 -p # 10. 清理 tmux 终止会话 -t 摩尔 ### 探索的关键见解经过多层次的探索，你会发现： 1. **哪些项目正在使用 DerivedData** \- 具体项目名称 2. **哪些缓存实际上很大** \- uv vs npm vs 其他 3. **文件年龄** \- 痣显示“3mo”、“7mo”、“1yr”标记 4. **具体卷及其用途** \- Docker 项目数据 5. **可清理的下载** \- 旧的 dmg、重复文件 ## 反模式：不要删除什么 **关键**：通常建议清理以下项目，但在大多数情况下不应删除。它们提供的巨大价值超过了它们消耗的空间。 ### 要保留的项目（反模式）项目 |尺寸|为什么不删除 |删除的实际影响 ---|---|---|--- **Xcode 派生数据** | 10+ GB |每次完全重建构建缓存可节省 10-30 分钟 |下一次构建需要 10-30 分钟的时间 **npm _cacache** | 5+ GB |下载的包缓存在本地 | `npm install` 重新下载所有内容（在中国为 30 分钟到 2 小时） **~/.cache/uv** | 10+ GB | Python 包缓存 |每个 Python 项目都会从 PyPI 重新安装 deps **剧作家浏览器** | 3-4GB|用于自动化测试的浏览器二进制文件每次重新下载 2GB+（30 分钟-1 小时） **iOS 设备支持** | 2-3GB|设备调试所需 |连接设备时从Apple重新下载 **Docker 停止了容器** | <500 MB |可以随时使用“docker start”重新启动 |丢失容器状态，需要重新创建 **~/.cache/huggingface** |变化 | AI模型缓存 |重新下载大模型（小时） **~/.cache/modelscope** |变化 | AI模型缓存（中国） |与上面相同 **JetBrains 缓存** | 1+ GB | IDE 索引和缓存 | IDE 需要 5-10 分钟才能重新索引 ### 为什么这很重要 **虚荣陷阱**：显示“已清理 50GB！”感觉很好，但是： * 用户在接下来的 2 小时内重新下载 npm 包 * 下一次 Xcode 构建需要 30 分钟而不是 30 秒 * AI项目失败，因为模型需要重新下载 **正确的心态**：“我发现了 50GB 的缓存。这就是为什么它们中的大多数实际上很有价值并且应该保留......” ### 实际上可以安全删除的内容项目 |为什么安全 |影响 ---|---|--- **垃圾** |用户已删除这些文件 |无 - 用户决定 **自制旧版本** |被新版本取代 |罕见：无法回滚到旧版本 **npm_npx** |临时 npx 处决 |次要问题：npx 在下次使用时重新下载 **孤立的应用程序残留** |应用程序已卸载 |无 - 应用程序不存在 **特定未使用的 Docker 卷** |项目确认放弃|没有——如果真的被遗弃了 ## 报告格式要求每个清理报告必须遵循以下格式并进行影响分析： ## 磁盘分析报告 ### 分类图例 |符号|意义| |--------|---------| | 🟢 | **绝对安全** - 无负面影响，真正未使用| | 🟡 | **需要权衡** - 有用的缓存，删除有成本| | 🔴 | **请勿删除** - 包含有价值的数据或活跃使用的数据 | ### 调查结果 |项目 |尺寸|分类|它是什么 |删除后的影响 | |------|------|----------------|------------------------|--------------------| |垃圾 | 643 MB | 🟢 |您删除的文件 |无 | | npm _npx | 2.1GB| 🟢 |临时 npx 包 |小幅重新下载 | | npm _cacache | 5GB| 🟡 |包缓存 |重新下载 30 分钟至 2 小时 | |派生数据| 10GB| 🟡 | Xcode 构建缓存 | 10-30 分钟重建 | | Docker 卷 | 11GB| 🔴 |项目数据库| **数据丢失** | ###推荐仅建议清理标记为 🟢 的物品。标记为🟡的项目需要您根据使用模式进行判断。标记为 🔴 的项目需要对每个项目进行明确确认。 ### Docker 报告：所需的对象级详细信息 Docker 报告必须列出每个单独的对象，而不仅仅是类别： #### 悬挂图像（无标签，无容器引用） |图像ID |尺寸|创建 |安全的？ | |----------|------|---------|--------| | a02c40cc28df | a02c40cc28df | 884 MB | 2 个月前 | ✅ 没有容器使用它 | | 555434521374 | 231 MB | 3 个月前 | ✅ 没有容器使用它 | #### 停止的容器 |名称 |图片|状态 |尺寸| |------|--------|--------|------| | ragflow-mysql | ragflow-mysql | mysql:8.0 | 2 周前退出 | 1.2 GB | 1.2 GB #### 卷 |卷 |尺寸|安装者 |包含 | |--------|------|------------|----------| | ragflow_mysql_data | 1.8 GB | 1.8 GB ragflow-mysql | ragflow-mysql | MySQL 数据库 | | redis_数据 | 500 MB | （无 - 悬空）| Redis 转储 | #### 🔴 需要检查的数据库卷 |卷 |检查内容|用户决定| |--------------------|--------------------|---------------| | ragflow_mysql_data | 8 个数据库，45 个表 |还需要吗？ | ## 高质量报告模板 After multi-layer exploration, present findings using this proven template: ## 📊 磁盘空间深度分析报告 **分析日期**: YYYY-MM-DD **使用工具**: Mole CLI + 多层目录探索 **分析原则**: 安全第一，价值优于虚荣 --- ### 总览 | 区域 | 总占用 | 关键发现 | |------|--------|----------| | **Home** | XXX GB | Library占一半(XXX GB) | | **App Library** | XXX GB | 与Home/Library重叠统计 | | **Applications** | XXX GB | 应用本体 | --- ### 🟢 绝对安全可删除 (约 X.X GB) | 项目 | 大小 | 位置 | 删除后影响 | 清理命令 | |------|------|------|-----------|---------| | **废纸篓** | XXX MB | ~/.Trash | 无 - 你已决定删除的文件 | 清空废纸篓 | | **npm _npx** | X.X GB | ~/.npm/_npx | 下次 npx 命令重新下载 | `rm -rf ~/.npm/_npx` | | **Homebrew 旧版本** | XX MB | /opt/homebrew | 无 - 已被新版本替代 | `brew cleanup --prune=0` | **废纸篓内容预览**: - [列出主要文件] --- ### 🟡 需要你确认的项目 #### 1. [项目名] (X.X GB) - [状态描述] | 子目录 | 大小 | 最后使用 | |--------|------|----------| | [子目录1] | X.X GB | >X个月 | | [子目录2] | X.X GB | >X个月 | **问题**: [需要用户回答的问题] --- #### 2. Downloads 中的旧文件 (X.X GB) | 文件/目录 | 大小 | 年龄 | 建议 | |-----------|------|------|------| | [文件1] | X.X GB | - | [建议] | | [文件2] | XXX MB | >X个月 | [建议] | **建议**: 手动检查 Downloads，删除已不需要的文件。 --- #### 3. 停用的 Docker 项目 Volumes | 项目前缀 | 可能包含的数据 | 需要你确认 | |---------|--------------|-----------| | `project1_*` | MySQL, Redis | 还在用吗？ | | `project2_*` | Postgres | 还在用吗？ | **注意**: 我不会使用 `docker volume prune -f`，只会在你确认后删除特定项目的 volumes。 --- ### 🔴 不建议删除的项目 (有价值的缓存) | 项目 | 大小 | 为什么要保留 | |------|------|-------------| | **Xcode DerivedData** | XX GB | [项目名]的编译缓存，删除后下次构建需要X分钟 | | **npm _cacache** | X.X GB | 所有下载过的 npm 包，删除后需要重新下载 | | **~/.cache/uv** | XX GB | Python 包缓存，重新下载在中国网络下很慢 | | [其他有价值的缓存] | X.X GB | [保留原因] | --- ### 📋 其他发现 | 项目 | 大小 | 说明 | |------|------|------| | **OrbStack/Docker** | XX GB | 正常的 VM/容器占用 | | [其他发现] | X.X GB | [说明] | --- ### ✅ 推荐操作 **立即可执行** (无需确认): ```bash # 1. 清空废纸篓 (XXX MB) # 手动: Finder → 清空废纸篓 # 2. npm _npx (X.X GB) rm -rf ~/.npm/_npx # 3. Homebrew 旧版本 (XX MB) brew cleanup --prune=0 **预计释放** : ~X.X GB * * * **需要你确认后执行** : 1. **[项目1]** \- [确认问题] 2. **[项目2]** \- [确认问题] 3. **Docker 项目** \- 告诉我哪些项目确定不用了 ### 报告质量检查表在提交报告之前，请验证： - [ ] 每个项目都有“删除后的影响”说明 - [ ] 🟢 物品确实安全（垃圾、_npx、旧版本） - [ ] 🟡 项目需要用户决定（年龄信息、使用模式） - [ ] 🔴 项目解释了为什么应该保留它们 - [ ] 按项目列出的 Docker 卷，而不是一揽子修剪 - [ ] 考虑网络环境（中国 = 重新下载速度慢） - [ ] 没有建议删除有用的缓存只是为了增加数字 - [ ] 用准确的命令清除操作项 ## 步骤 4：提出建议将调查结果格式化为具有风险级别的可行建议： ``降价 # macOS 清理建议 ## 总结可恢复的总空间：~XX GB 当前使用情况：XX% ## 建议措施 ### 🟢 安全执行（低风险）这些可以安全删除，并将根据需要重新生成： 1. **清空垃圾箱** (~12 GB) - 位置：~/.Trash - 命令：`rm -rf ~/.Trash/*` 2. **清除系统缓存** (~45 GB) - 位置：〜/库/缓存 - 命令：`rm -rf ~/Library/Caches/*` - 注意：应用程序下次启动时可能会稍微慢一些 3. **删除 Homebrew 缓存** (~5 GB) - 命令：`brew cleanup -s` ### 🟡 推荐审查（中等风险）删除前请检查这些项目： 1. **大量下载** (~38 GB) - 位置：〜/下载 - 操作：手动检查并删除不需要的文件 - 文件：[列出前 10 个最大的文件] 2. **应用程序残留** (~8 GB) - 应用程序：[列出检测到的已卸载的应用程序] - 位置：[列出路径] - 操作：删除数据之前确认应用程序确实已卸载 ### 🔴 除非确定，否则保留（高风险）仅当您知道自己在做什么时才删除： 1. **Docker 卷** (~3 GB) - 可能包含重要数据 - 使用以下命令进行审查：`docker volume ls` 2. **时间机器本地快照** (~XX GB) - 自动备份，需要空间时将被删除 - 检查命令：`tmutil listlocalsnapshots /` ## 步骤5：确认执行 **关键**：未经用户明确确认，切勿执行删除。 **交互式确认流程：** # 来自 script/safe_delete.py 的示例 def确认_删除（路径：str，大小：str，描述：str）-> bool： ”“” 要求用户确认删除。参数：路径：文件/目录路径 size：人类可读的大小描述：这个文件/目录是什么返回：如果用户确认则为 True，否则为 False ”“” print(f"\n🗑️确认删除") print(f"–––––––––––––––––––”) print(f"路径：{路径}") print(f"尺寸：{尺寸}") print(f"描述：{描述}") response = input("\n删除此项？ [y/N]: ").strip().lower() 返回响应=='y' **对于批量操作：** def batch_confirm(items: list) -> 列表: ”“” 显示所有项目，要求批量确认。返回用户批准的项目列表。 ”“” print("\n📋 要删除的项目:") print("–––––––––––––––––––”) 对于 i，枚举中的项目（项目，1）： print(f"{i}.{item['path']} ({item['size']})") print("\n选项:") print(" 'all' - 删除所有项目") print(" '1,3,5' - 按编号删除特定项目") print(" '无' - 取消") 响应 = input("\n您的选择：").strip().lower() 如果响应=='无'：返回[] elif 响应 == '全部'：退货其他： # 解析数字索引 = [int(x.strip()) - 1 for x in response.split(',')] 如果 0 <= i < len(items)，则返回索引中 i 的 [items[i]] ## 步骤 6：验证结果清理后，验证结果并报告： # 比较之前/之后 df -h / # 计算回收的空间 #（由scripts/cleanup_report.py处理） **报告格式：** ✅ 清理完毕！之前：已使用 450 GB (90%) 之后：使用了 385 GB (77%) ────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── 已恢复：65 GB 细分： - 系统缓存：45 GB - 下载量：12 GB - 自制缓存：5 GB - 应用程序剩余空间：3 GB ⚠️注意事项： - 某些应用程序首次运行时可能需要更长的时间才能启动 - 除非您有时间机器备份，否则无法恢复已删除的项目 - 考虑每月运行一次清理工作 💡保养秘诀： - 设置自动 Homebrew 清理：每周“brew cleanup” - 每月查看下载文件夹 - 在 Finder 首选项中启用“自动清空垃圾箱” ## 奖励：Dockerfile 优化发现在图像分析过程中，如果发现图像过大，建议进行多阶段构建优化： # 之前：884 MB（最终映像中的完整构建环境）来自节点：20 复制。。 RUN npm ci && npm run build CMD [“节点”，“dist/index.js”] # 之后：~150 MB（仅最终图像中的运行时） FROM 节点：20 AS 构建器复制包*.json ./ 运行 npm ci 复制。。 RUN npm 运行构建从节点：20-slim 复制 --from=builder /app/dist ./dist 复制 --from=builder /app/node_modules ./node_modules CMD [“节点”，“dist/index.js”] 关键技术：多阶段构建、slim/alpine 基础镜像、`.dockerignore`、层排序。 ## ⚠️ 安全指南 ### 永远保留如果没有明确的用户指示，切勿删除这些内容： * `~/Documents`、`~/Desktop`、`~/Pictures` 内容 * 活动项目目录 * 数据库文件（*.db、*.sqlite） * 活动应用程序的配置文件 * SSH 密钥、凭据、证书 * 时间机器备份 ### ⚠️ 需要 Sudo 确认这些操作需要提升权限。要求用户手动运行命令： * 清除`/Library/Caches`（系统范围） * 清除`/var/log`（系统日志） * 清除`/private/var/folders`（系统临时）提示示例： ⚠️此操作需要管理员权限。请手动运行此命令： sudo rm -rf /库/缓存/* ⚠️ 系统会要求您输入密码。 ### 💡 备份推荐在执行任何大于 10GB 的清理之前，建议： 💡安全提示：在清理 XX GB 之前，请考虑创建 Time Machine 备份。快速备份检查： tmutil最新备份如果最近没有备份，请运行： tmutil启动备份 ## 故障排除 ### “不允许操作”错误由于 SIP（系统完整性保护），macOS 可能会阻止删除某些系统文件。 **解决方案**：不要强迫它。这些保护措施的存在是为了安全。 ### 删除缓存后应用程序崩溃罕见但可能。 **解决方案**：重新启动应用程序，它将重新生成必要的缓存。 ### Docker清理删除重要数据 **预防**：在清理之前始终列出 Docker 卷： docker 卷 ls docker 卷检查 <卷名称> ## 资源 ### 脚本/ * `analyze_caches.py` \- 扫描并分类缓存目录 * `find_app_remnants.py` \- 检测孤立的应用程序数据 * `analyze_large_files.py` \- 通过智能过滤查找大文件 * `analyze_dev_env.py` \- 扫描开发环境资源 * `safe_delete.py` \- 交互式删除并确认 * `cleanup_report.py` \- 生成之前/之后的报告 ###参考资料/ * `cleanup_targets.md` \- 每个清理目标的详细解释 * `mole_integration.md` \- 如何与此技能一起使用 Mole * `safety_rules.md` \- 永远不要删除的内容的综合列表 ## 用法示例 ### 示例 1：快速缓存清理用户请求：“我的 Mac 空间不足，你能帮忙吗？” 工作流程： 1. 运行快速诊断 2. 确定系统缓存是快速获胜的方法 3. 目前的发现：“~/Library/Caches 中有 45 GB” 4. 解释：“这些可以安全删除，应用程序会重新生成它们” 5. 询问确认 6. 执行：`rm -rf ~/Library/Caches/*` 7. 报告：“已恢复 45 GB” ### 示例 2：开发环境清理用户请求：“我是开发人员，我的磁盘已满” 工作流程： 1.运行“scripts/analyze_dev_env.py” 2. 展示 Docker + npm + Homebrew 的发现 3. 解释每个类别 4.提供带有解释的清理命令 5.让用户执行（不自动执行Docker清理） 6. 验证结果 ### 示例 3：查找大文件用户请求：“什么占用了这么多空间？” 工作流程： 1. 运行 `scripts/analyze_large_files.py --threshold 100MB` 2. 显示前 20 个大文件及其上下文 3. 分类：视频、数据集、档案、磁盘映像 4.让用户决定删除什么 5.执行确认删除 6.建议存档到外部驱动器 ## 最佳实践 1. **开始保守**：从明显安全的目标（缓存、垃圾）开始 2. **解释一切**：用户应该了解他们要删除的内容 3. **显示示例**：列出每个类别的 3-5 个示例文件 4. **尊重用户进度**：不要急于确认 5. **文档结果**：始终显示空间使用之前/之后 6. **教育**：在最终报告中包含维护技巧 7. **集成工具** ：为喜欢 GUI 的用户推荐 Mole ## 何时不使用此技能 * 用户希望自动/静默清理（违反安全第一原则） * 用户需要 Windows/Linux 清理（macOS 特定技能） * 用户的磁盘使用率<10%（无需清理） * 用户想要清理需要禁用 SIP 的系统文件（安全风险）在这些情况下，请解释限制并提出替代方案。

Mac 清理工具

包含技能