macos-cleaner

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macOS Cleaner

macOS 清理工具

Overview

概述

Intelligently analyze macOS disk usage and provide actionable cleanup recommendations to reclaim storage space. This skill follows a safety-first philosophy: analyze thoroughly, present clear findings, and require explicit user confirmation before executing any deletions.

Target users: Users with basic technical knowledge who understand file systems but need guidance on what's safe to delete on macOS.

智能分析macOS磁盘使用情况，并提供可执行的清理建议以回收存储空间。本技能遵循安全优先原则：全面分析、清晰呈现结果，执行任何删除操作前必须获得用户明确确认。

目标用户：具备基础技术知识、了解文件系统，但需要指导判断macOS上哪些内容可安全删除的用户。

Core Principles

核心原则

Safety First, Never Bypass: NEVER execute dangerous commands (
```
rm -rf
```
,
```
mo clean
```
, etc.) without explicit user confirmation. No shortcuts, no workarounds.
Value Over Vanity: Your goal is NOT to maximize cleaned space. Your goal is to identify what is truly useless vs valuable cache. Clearing 50GB of useful cache just to show a big number is harmful.
Network Environment Awareness: Many users (especially in China) have slow/unreliable internet. Re-downloading caches can take hours. A cache that saves 30 minutes of download time is worth keeping.
Impact Analysis Required: Every cleanup recommendation MUST include "what happens if deleted" column. Never just list items without explaining consequences.
Patience Over Speed: Disk scans can take 5-10 minutes. NEVER interrupt or skip slow operations. Report progress to user regularly.
User Executes Cleanup: After analysis, provide the cleanup command for the user to run themselves. Do NOT auto-execute cleanup.
Conservative Defaults: When in doubt, don't delete. Err on the side of caution.

ABSOLUTE PROHIBITIONS:

❌ NEVER run
```
rm -rf
```
on user directories automatically
❌ NEVER run
```
mo clean
```
without dry-run preview first

❌ NEVER use

docker volume prune -f

docker system prune -a --volumes

❌ NEVER skip analysis steps to save time
❌ NEVER append
```
--help
```
to Mole commands (except
```
mo --help
```
)
❌ NEVER recommend deleting useful caches just to inflate cleanup numbers

安全第一，绝不越界：未经用户明确确认，绝不能执行危险命令（如
```
rm -rf
```
、
```
mo clean
```
等）。没有捷径，没有变通方法。
价值优先，拒绝虚荣：你的目标不是最大化清理空间，而是识别真正无用的内容与有价值的缓存。为了显示清理大数字而删除50GB有用缓存是有害的。
考虑网络环境：许多用户（尤其是国内用户）网络速度慢或不稳定。重新下载缓存可能需要数小时。一个能节省30分钟下载时间的缓存是值得保留的。
必须进行影响分析：每条清理建议必须包含“删除后会发生什么”的说明。绝不能只列出项目却不解释后果。
耐心优先于速度：磁盘扫描可能需要5-10分钟。绝不能中断或跳过耗时的操作，要定期向用户报告进度。
由用户执行清理：分析完成后，提供清理命令让用户自行执行。绝不能自动执行清理操作。
保守默认策略：存疑时，不删除。宁可信其有，不可信其无。

绝对禁止事项：

❌ 绝不能自动在用户目录下运行
```
rm -rf
```
❌ 绝不能在未先进行试运行预览的情况下运行
```
mo clean
```

❌ 绝不能使用

docker volume prune -f

或

docker system prune -a --volumes

❌ 绝不能为了节省时间而跳过分析步骤
❌ 绝不能在Mole命令后追加
```
--help
```
（除了
```
mo --help
```
）
❌ 绝不能为了虚增清理数字而建议删除有用缓存

Workflow Decision Tree

工作流决策树

User reports disk space issues
           ↓
    Quick Diagnosis
           ↓
    ┌──────┴──────┐
    │             │
Immediate    Deep Analysis
 Cleanup      (continue below)
    │             │
    └──────┬──────┘
           ↓
  Present Findings
           ↓
   User Confirms
           ↓
   Execute Cleanup
           ↓
  Verify Results

用户反馈磁盘空间问题
           ↓
    快速诊断
           ↓
    ┌──────┴──────┐
    │             │
立即清理    深度分析
           （继续下方步骤）
    │             │
    └──────┬──────┘
           ↓
  呈现分析结果
           ↓
   用户确认
           ↓
   执行清理
           ↓
  验证结果

Step 1: Quick Diagnosis with Mole

步骤1：使用Mole进行快速诊断

Primary tool: Use Mole for disk analysis. It provides comprehensive, categorized results.

主要工具：使用Mole进行磁盘分析，它能提供全面的分类结果。

1.1 Pre-flight Checks

1.1 前置检查

bash

undefined

bash

undefined

Check Mole installation and version

检查Mole是否安装及版本

which mo && mo --version

If not installed

若未安装

brew install tw93/tap/mole

Check for updates (Mole updates frequently)

检查更新（Mole更新频繁）

brew info tw93/tap/mole | head -5

Upgrade if outdated

若版本过时则升级

brew upgrade tw93/tap/mole

undefined

brew upgrade tw93/tap/mole

undefined

1.2 Choose Analysis Method

1.2 选择分析方法

IMPORTANT: Use

mo analyze

as the primary analysis tool, NOT

mo clean --dry-run

Command	Purpose	Use When
`mo analyze`	Interactive disk usage explorer (TUI tree view)	PRIMARY: Understanding what's consuming space
`mo clean --dry-run`	Preview cleanup categories	SECONDARY: Only after `mo analyze` to see cleanup preview

Why prefer
mo analyze
:

Dedicated disk analysis tool with interactive tree navigation
Allows drilling down into specific directories
Shows actual disk usage breakdown, not just cleanup categories
More informative for understanding storage consumption

重要提示：使用

mo analyze

作为主要分析工具，而非

mo clean --dry-run

。

命令	用途	使用场景
`mo analyze`	交互式磁盘使用情况浏览器（TUI树形视图）	主要工具：了解存储空间占用情况
`mo clean --dry-run`	预览清理分类	次要工具：仅在 `mo analyze` 之后使用，查看清理预览

优先使用
mo analyze
的原因：

专用磁盘分析工具，支持交互式树形导航
可深入查看特定目录
显示实际磁盘使用情况细分，而非仅清理分类
更有助于理解存储消耗情况

1.3 Run Analysis via tmux

1.3 通过tmux运行分析

IMPORTANT: Mole requires TTY. Always use tmux from Claude Code.

CRITICAL TIMING NOTE: Home directory scans are SLOW (5-10 minutes or longer for large directories). Inform user upfront and wait patiently.

bash

undefined

重要提示：Mole需要TTY环境。在Claude Code中始终使用tmux。

关键时间提示：主目录扫描速度较慢（大型目录可能需要5-10分钟或更久）。提前告知用户并耐心等待。

bash

undefined

Create tmux session

创建tmux会话

tmux new-session -d -s mole -x 120 -y 40

Run disk analysis (PRIMARY tool - interactive TUI)

运行磁盘分析（主要工具 - 交互式TUI）

tmux send-keys -t mole 'mo analyze' Enter

Wait for scan - BE PATIENT!

等待扫描完成 - 请耐心等待！

Home directory scanning typically takes 5-10 minutes

主目录扫描通常需要5-10分钟

Report progress to user regularly

定期向用户报告进度

sleep 60 && tmux capture-pane -t mole -p

Navigate the TUI with arrow keys

使用箭头键导航TUI

tmux send-keys -t mole Down # Move to next item tmux send-keys -t mole Enter # Expand/select item tmux send-keys -t mole 'q' # Quit when done


**Alternative: Cleanup preview (use AFTER mo analyze)**
```bash

tmux send-keys -t mole Down # 移动到下一项 tmux send-keys -t mole Enter # 展开/选择项目 tmux send-keys -t mole 'q' # 完成后退出


**替代方案：清理预览（仅在mo analyze之后使用）**
```bash

Run dry-run preview (SAFE - no deletion)

运行试运行预览（安全 - 无删除操作）

tmux send-keys -t mole 'mo clean --dry-run' Enter

Wait for scan (report progress to user every 30 seconds)

等待扫描完成（每30秒向用户报告一次进度）

Be patient! Large directories take 5-10 minutes

请耐心等待！大型目录需要5-10分钟

sleep 30 && tmux capture-pane -t mole -p

undefined

sleep 30 && tmux capture-pane -t mole -p

undefined

1.4 Progress Reporting

1.4 进度报告

Report scan progress to user regularly:

📊 Disk Analysis in Progress...
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
⏱️ Elapsed: 2 minutes

Current status:
✅ Applications: 49.5 GB (complete)
✅ System Library: 10.3 GB (complete)
⏳ Home: scanning... (this may take 5-10 minutes)
⏳ App Library: pending

I'm waiting patiently for the scan to complete.
Will report again in 30 seconds...

定期向用户报告扫描进度：

📊 磁盘分析进行中...
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
⏱️ 已耗时：2分钟

当前状态：
✅ 应用程序：49.5 GB（已完成）
✅ 系统库：10.3 GB（已完成）
⏳ 主目录：扫描中...（可能需要5-10分钟）
⏳ 应用库：待处理

我正在耐心等待扫描完成，将在30秒后再次报告进度...

1.5 Present Final Findings

1.5 呈现最终结果

After scan completes, present structured results:

📊 Disk Space Analysis (via Mole)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Free space: 27 GB

🧹 Recoverable Space (dry-run preview):

➤ User Essentials
  • User app cache:     16.67 GB
  • User app logs:      102.3 MB
  • Trash:              642.9 MB

➤ Browser Caches
  • Chrome cache:       1.90 GB
  • Safari cache:       4 KB

➤ Developer Tools
  • uv cache:           9.96 GB
  • npm cache:          (detected)
  • Docker cache:       (detected)
  • Homebrew cache:     (detected)

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
Total recoverable: ~30 GB

⚠️ This was a dry-run preview. No files were deleted.

扫描完成后，以结构化方式呈现结果：

📊 磁盘空间分析结果（通过Mole）
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
可用空间：27 GB

🧹 可回收空间（试运行预览）：

➤ 用户核心数据
  • 用户应用缓存：     16.67 GB
  • 用户应用日志：      102.3 MB
  • 废纸篓：              642.9 MB

➤ 浏览器缓存
  • Chrome缓存：       1.90 GB
  • Safari缓存：       4 KB

➤ 开发工具
  • uv缓存：           9.96 GB
  • npm缓存：          （已检测到）
  • Docker缓存：       （已检测到）
  • Homebrew缓存：     （已检测到）

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
总可回收空间：约30 GB

⚠️ 这是试运行预览，未删除任何文件。

Step 2: Deep Analysis Categories

步骤2：深度分析分类

Scan the following categories systematically. Reference

references/cleanup_targets.md

for detailed explanations.

系统地扫描以下分类。详细说明可参考

references/cleanup_targets.md

。

Category 1: System & Application Caches

分类1：系统与应用缓存

Locations to analyze:

```
~/Library/Caches/*
```
- User application caches
```
/Library/Caches/*
```
- System-wide caches (requires sudo)
```
~/Library/Logs/*
```
- Application logs
```
/var/log/*
```
- System logs (requires sudo)

Analysis script:

bash

scripts/analyze_caches.py --user-only

Safety level: 🟢 Generally safe to delete (apps regenerate caches)

Exceptions to preserve:

Browser caches while browser is running
IDE caches (may slow down next startup)
Package manager caches (Homebrew, pip, npm)

分析位置：

```
~/Library/Caches/*
```
- 用户应用缓存
```
/Library/Caches/*
```
- 系统级缓存（需要sudo权限）
```
~/Library/Logs/*
```
- 应用日志
```
/var/log/*
```
- 系统日志（需要sudo权限）

分析脚本：

bash

scripts/analyze_caches.py --user-only

安全级别：🟢 通常可安全删除（应用会重新生成缓存）

需保留的例外情况：

浏览器运行时的浏览器缓存
IDE缓存（删除后可能会减慢下次启动速度）
包管理器缓存（Homebrew、pip、npm）

Category 2: Application Remnants

分类2：应用残留

Locations to analyze:

```
~/Library/Application Support/*
```
- App data
```
~/Library/Preferences/*
```
- Preference files
```
~/Library/Containers/*
```
- Sandboxed app data

Analysis approach:

List installed applications in
```
/Applications
```
Cross-reference with
```
~/Library/Application Support
```
Identify orphaned folders (app uninstalled but data remains)

Analysis script:

bash

scripts/find_app_remnants.py

Safety level: 🟡 Caution required

✅ Safe: Folders for clearly uninstalled apps
⚠️ Check first: Folders for apps you rarely use
❌ Keep: Active application data

分析位置：

```
~/Library/Application Support/*
```
- 应用数据
```
~/Library/Preferences/*
```
- 偏好设置文件
```
~/Library/Containers/*
```
- 沙箱应用数据

分析方法：

列出
```
/Applications
```
中已安装的应用
与
```
~/Library/Application Support
```
中的内容进行交叉比对
识别孤立文件夹（应用已卸载但数据仍保留）

分析脚本：

bash

scripts/find_app_remnants.py

安全级别：🟡 需要谨慎操作

✅ 安全：已明确卸载的应用对应的文件夹
⚠️ 需先检查：很少使用的应用对应的文件夹
❌ 保留：正在使用的应用数据

Category 3: Large Files & Duplicates

分类3：大文件与重复文件

Analysis script:

bash

scripts/analyze_large_files.py --threshold 100MB --path ~

Find duplicates (optional, resource-intensive):

bash

undefined

分析脚本：

bash

scripts/analyze_large_files.py --threshold 100MB --path ~

查找重复文件（可选，资源消耗较大）：

bash

undefined

Use fdupes if installed

若已安装fdupes则使用

if command -v fdupes &> /dev/null; then fdupes -r ~/Documents ~/Downloads fi


**Present findings:**

📦 Large Files (>100MB): ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

movie.mp4 4.2 GB ~/Downloads
dataset.csv 1.8 GB ~/Documents/data
old_backup.zip 1.5 GB ~/Desktop ...

🔁 Duplicate Files:

screenshot.png (3 copies) 15 MB each
document_v1.docx (2 copies) 8 MB each


**Safety level**: 🟡 User judgment required

if command -v fdupes &> /dev/null; then fdupes -r ~/Documents ~/Downloads fi


**呈现结果：**

📦 大文件（>100MB）： ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

movie.mp4 4.2 GB ~/Downloads
dataset.csv 1.8 GB ~/Documents/data
old_backup.zip 1.5 GB ~/Desktop ...

🔁 重复文件：

screenshot.png（3个副本）每个15 MB
document_v1.docx（2个副本）每个8 MB


**安全级别**：🟡 需要用户自行判断

Category 4: Development Environment Cleanup

分类4：开发环境清理

Targets:

Docker: images, containers, volumes, build cache
Homebrew: cache, old versions
Node.js:
```
node_modules
```
, npm cache
Python: pip cache,
```
__pycache__
```
, venv
Git:
```
.git
```
folders in archived projects

Analysis script:

bash

scripts/analyze_dev_env.py

Example findings:

🐳 Docker Resources:
- Unused images:      12 GB
- Stopped containers:  2 GB
- Build cache:         8 GB
- Orphaned volumes:    3 GB
Total potential:      25 GB

📦 Package Managers:
- Homebrew cache:      5 GB
- npm cache:           3 GB
- pip cache:           1 GB
Total potential:       9 GB

🗂️  Old Projects:
- archived-project-2022/.git  500 MB
- old-prototype/.git          300 MB

Cleanup commands (require confirmation):

bash

undefined

清理目标：

Docker：镜像、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__
```
、虚拟环境
Git：归档项目中的
```
.git
```
文件夹

分析脚本：

bash

scripts/analyze_dev_env.py

示例结果：

🐳 Docker资源：
- 未使用镜像：      12 GB
- 已停止容器：  2 GB
- 构建缓存：         8 GB
- 孤立卷：    3 GB
总可回收空间：      25 GB

📦 包管理器：
- Homebrew缓存：      5 GB
- npm缓存：           3 GB
- pip缓存：           1 GB
总可回收空间：       9 GB

🗂️  旧项目：
- archived-project-2022/.git  500 MB
- old-prototype/.git          300 MB

清理命令（需用户确认）：

bash

undefined

Homebrew cleanup (safe)

Homebrew清理（安全）

brew cleanup -s

npm _npx only (safe - temporary packages)

仅清理npm _npx（安全 - 临时包）

rm -rf ~/.npm/_npx

pip cache (use with caution)

pip缓存（谨慎使用）

pip cache purge


**Docker cleanup - SPECIAL HANDLING REQUIRED:**

⚠️ **NEVER use these commands:**
```bash

pip cache purge


**Docker清理 - 特殊处理要求：**

⚠️ **绝不能使用以下命令：**
```bash

❌ DANGEROUS - deletes ALL volumes without confirmation

❌ 危险 - 无确认即删除所有卷

docker volume prune -f docker system prune -a --volumes


✅ **Correct approach - per-volume confirmation:**
```bash

docker volume prune -f docker system prune -a --volumes


✅ **正确方法 - 按卷确认：**
```bash

1. List all volumes

1. 列出所有卷

docker volume ls

2. Identify which projects each volume belongs to

2. 识别每个卷所属的项目

docker volume inspect <volume_name>

3. Ask user to confirm EACH project they want to delete

3. 请求用户确认每个要删除的项目

Example: "Do you want to delete all volumes for 'ragflow' project?"

示例："是否要删除'ragflow'项目的所有卷？"

4. Delete specific volumes only after confirmation

4. 仅在确认后删除特定卷

docker volume rm ragflow_mysql_data ragflow_redis_data


**Safety level**: 🟢 Homebrew/npm cleanup, 🔴 Docker volumes require per-project confirmation

docker volume rm ragflow_mysql_data ragflow_redis_data


**安全级别**：🟢 Homebrew/npm清理安全，🔴 Docker卷需要按项目确认

Step 3: Integration with Mole

步骤3：与Mole集成

Mole (https://github.com/tw93/Mole) is a command-line interface (CLI) tool for comprehensive macOS cleanup. It provides interactive terminal-based analysis and cleanup for caches, logs, developer tools, and more.

CRITICAL REQUIREMENTS:

TTY Environment: Mole requires a TTY for interactive commands. Use
```
tmux
```
when running from Claude Code or scripts.
Version Check: Always verify Mole is up-to-date before use.
Safe Help Command: Only
```
mo --help
```
is safe. Do NOT append
```
--help
```
to other commands.

Installation check and upgrade:

bash

undefined

Mole（https://github.com/tw93/Mole）是一款用于macOS全面清理的**命令行界面（CLI）**工具。它提供基于终端的交互式分析与清理功能，支持缓存、日志、开发工具等内容的处理。

关键要求：

TTY环境：Mole的交互式命令需要TTY环境。从Claude Code或脚本运行时使用
```
tmux
```
。
版本检查：使用前始终确认Mole为最新版本。
安全帮助命令：仅
```
mo --help
```
是安全的。绝不能在其他命令后追加
```
--help
```
。

安装检查与升级：

bash

undefined

Check if installed and get version

检查是否安装及版本

which mo && mo --version

If not installed

若未安装

brew install tw93/tap/mole

Check for updates

检查更新

brew info tw93/tap/mole | head -5

Upgrade if needed

若需要则升级

brew upgrade tw93/tap/mole


**Using Mole with tmux (REQUIRED for Claude Code):**

```bash

brew upgrade tw93/tap/mole


**结合tmux使用Mole（Claude Code中必须使用）：**

```bash

Create tmux session for TTY environment

创建tmux会话以提供TTY环境

tmux new-session -d -s mole -x 120 -y 40

Run analysis (safe, read-only)

运行分析（安全，只读）

tmux send-keys -t mole 'mo analyze' Enter

Wait for scan (be patient - can take 5-10 minutes for large directories)

等待扫描完成（耐心等待 - 大型目录可能需要5-10分钟）

sleep 60

Capture results

获取结果

tmux capture-pane -t mole -p

Cleanup when done

完成后清理会话

tmux kill-session -t mole


**Available commands (from `mo --help`):**

| Command | Safety | Description |
|---------|--------|-------------|
| `mo --help` | ✅ Safe | View all commands (ONLY safe help) |
| `mo analyze` | ✅ Safe | Disk usage explorer (read-only) |
| `mo status` | ✅ Safe | System health monitor |
| `mo clean --dry-run` | ✅ Safe | Preview cleanup (no deletion) |
| `mo clean` | ⚠️ DANGEROUS | Actually deletes files |
| `mo purge` | ⚠️ DANGEROUS | Remove project artifacts |
| `mo uninstall` | ⚠️ DANGEROUS | Remove applications |

**Reference guide:**
See `references/mole_integration.md` for detailed tmux workflow and troubleshooting.

tmux kill-session -t mole


**可用命令（来自`mo --help`）：**

| 命令 | 安全性 | 描述 |
|---------|--------|-------------|
| `mo --help` | ✅ 安全 | 查看所有命令（唯一安全的帮助命令） |
| `mo analyze` | ✅ 安全 | 磁盘使用情况浏览器（只读） |
| `mo status` | ✅ 安全 | 系统健康监控 |
| `mo clean --dry-run` | ✅ 安全 | 预览清理操作（无删除） |
| `mo clean` | ⚠️ 危险 | 实际删除文件 |
| `mo purge` | ⚠️ 危险 | 删除项目构建产物 |
| `mo uninstall` | ⚠️ 危险 | 卸载应用程序 |

**参考指南：**
详细的tmux工作流与故障排除可参考`references/mole_integration.md`。

Multi-Layer Deep Exploration with Mole

使用Mole进行多层深度探索

CRITICAL: For comprehensive analysis, you MUST perform multi-layer exploration, not just top-level scans. This section documents the proven workflow for navigating Mole's TUI.

关键提示：为了全面分析，必须进行多层探索，而不仅仅是顶层扫描。本节记录了在Mole的TUI中导航的成熟工作流。

Navigation Commands

导航命令

bash

undefined

bash

undefined

Create session

创建会话

tmux new-session -d -s mole -x 120 -y 40

Start analysis

启动分析

tmux send-keys -t mole 'mo analyze' Enter

Wait for initial scan

等待初始扫描完成

sleep 8 && tmux capture-pane -t mole -p

Navigation keys (send via tmux)

导航键（通过tmux发送）

tmux send-keys -t mole Enter # Enter/expand selected directory tmux send-keys -t mole Left # Go back to parent directory tmux send-keys -t mole Down # Move to next item tmux send-keys -t mole Up # Move to previous item tmux send-keys -t mole 'q' # Quit TUI

tmux send-keys -t mole Enter # 进入/展开选中的目录 tmux send-keys -t mole Left # 返回父目录 tmux send-keys -t mole Down # 移动到下一项 tmux send-keys -t mole Up # 移动到上一项 tmux send-keys -t mole 'q' # 退出TUI

Capture current view

获取当前视图内容

tmux capture-pane -t mole -p

undefined

tmux capture-pane -t mole -p

undefined

Multi-Layer Exploration Workflow

多层探索工作流

Step 1: Top-level overview

bash

undefined

步骤1：顶层概览

bash

undefined

Start mo analyze, wait for initial menu

启动mo analyze，等待初始菜单加载

tmux send-keys -t mole 'mo analyze' Enter sleep 8 && tmux capture-pane -t mole -p

Example output:

示例输出：

1. Home 289.4 GB (58.5%)

2. App Library 145.2 GB (29.4%)

3. Applications 49.5 GB (10.0%)

4. System Library 10.3 GB (2.1%)


**Step 2: Enter largest directory (Home)**
```bash
tmux send-keys -t mole Enter
sleep 10 && tmux capture-pane -t mole -p


**步骤2：进入最大目录（Home）**
```bash
tmux send-keys -t mole Enter
sleep 10 && tmux capture-pane -t mole -p

Example output:

示例输出：

1. Library 144.4 GB (49.9%)

2. Workspace 52.0 GB (18.0%)

3. .cache 19.3 GB (6.7%)

4. Applications 17.0 GB (5.9%)

...


**Step 3: Drill into specific directories**
```bash


**步骤3：深入特定目录**
```bash

Go to .cache (3rd item: Down Down Enter)

进入.cache（第3项：按两次Down再按Enter）

tmux send-keys -t mole Down Down Enter sleep 5 && tmux capture-pane -t mole -p

Example output:

示例输出：

1. uv 10.3 GB (55.6%)

2. modelscope 5.5 GB (29.5%)

3. huggingface 887.8 MB (4.7%)


**Step 4: Navigate back and explore another branch**
```bash


**步骤4：返回并探索另一个分支**
```bash

Go back to parent

返回父目录

tmux send-keys -t mole Left sleep 2

Navigate to different directory

导航到其他目录

tmux send-keys -t mole Down Down Down Down Enter # Go to .npm sleep 5 && tmux capture-pane -t mole -p


**Step 5: Deep dive into Library**
```bash

tmux send-keys -t mole Down Down Down Down Enter # 进入.npm sleep 5 && tmux capture-pane -t mole -p


**步骤5：深入Library目录**
```bash

Back to Home, then into Library

返回Home，然后进入Library

tmux send-keys -t mole Left tmux send-keys -t mole Up Up Up Up Up Up Enter # Go to Library sleep 10 && tmux capture-pane -t mole -p

tmux send-keys -t mole Left tmux send-keys -t mole Up Up Up Up Up Up Enter # 进入Library sleep 10 && tmux capture-pane -t mole -p

Example output:

示例输出：

1. Application Support 37.1 GB

2. Containers 35.4 GB

3. Developer 17.8 GB ← Xcode is here

3. Developer 17.8 GB ← Xcode相关内容在此

4. Caches 8.2 GB

undefined

undefined

Recommended Exploration Path

Time Expectations

时间预期

Directory	Scan Time	Notes
Top-level menu	5-8 seconds	Fast
Home directory	5-10 minutes	Large, be patient
~/Library	3-5 minutes	Many small files
Subdirectories	2-30 seconds	Varies by size

目录	扫描时间	说明
顶层菜单	5-8秒	快速
主目录	5-10分钟	内容庞大，请耐心等待
~/Library	3-5分钟	包含大量小文件
子目录	2-30秒	时间因大小而异

Example Complete Session

完整会话示例

bash

undefined

bash

undefined

1. Create session

1. 创建会话

tmux new-session -d -s mole -x 120 -y 40

2. Start analysis and get overview

2. 启动分析并获取概览

tmux send-keys -t mole 'mo analyze' Enter sleep 8 && tmux capture-pane -t mole -p

3. Enter Home

3. 进入Home目录

tmux send-keys -t mole Enter sleep 10 && tmux capture-pane -t mole -p

4. Enter .cache to see dev caches

4. 进入.cache查看开发缓存

tmux send-keys -t mole Down Down Enter sleep 5 && tmux capture-pane -t mole -p

5. Back to Home, then to .npm

5. 返回Home，然后进入.npm

tmux send-keys -t mole Left sleep 2 tmux send-keys -t mole Down Down Down Down Enter sleep 5 && tmux capture-pane -t mole -p

6. Back to Home, enter Library

6. 返回Home，进入Library

tmux send-keys -t mole Left sleep 2 tmux send-keys -t mole Up Up Up Up Up Up Enter sleep 10 && tmux capture-pane -t mole -p

7. Enter Developer to see Xcode

7. 进入Developer查看Xcode内容

tmux send-keys -t mole Down Down Down Enter sleep 5 && tmux capture-pane -t mole -p

8. Enter Xcode

8. 进入Xcode

tmux send-keys -t mole Enter sleep 5 && tmux capture-pane -t mole -p

9. Enter DerivedData to see projects

9. 进入DerivedData查看项目内容

tmux send-keys -t mole Enter sleep 5 && tmux capture-pane -t mole -p

10. Cleanup

10. 清理会话

tmux kill-session -t mole

undefined

tmux kill-session -t mole

undefined

Key Insights from Exploration

探索关键发现

After multi-layer exploration, you will discover:

What projects are using DerivedData - specific project names
Which caches are actually large - uv vs npm vs others
Age of files - Mole shows ">3mo", ">7mo", ">1yr" markers
Specific volumes and their purposes - Docker project data
Downloads that can be cleaned - old dmgs, duplicate files

经过多层探索后，你将发现：

哪些项目在使用DerivedData - 具体项目名称
哪些缓存实际占用大量空间 - uv、npm或其他缓存
文件的使用时长 - Mole会显示">3mo"、">7mo"、">1yr"等标记
特定卷及其用途 - Docker项目数据
可清理的下载内容 - 旧镜像文件、重复文件

Anti-Patterns: What NOT to Delete

反模式：绝不能删除的内容

CRITICAL: The following items are often suggested for cleanup but should NOT be deleted in most cases. They provide significant value that outweighs the space they consume.

关键提示：以下内容常被建议清理，但在大多数情况下不应删除。它们的价值远大于占用的空间。

Items to KEEP (Anti-Patterns)

需保留的内容（反模式）

Item	Size	Why NOT to Delete	Real Impact of Deletion
Xcode DerivedData	10+ GB	Build cache saves 10-30 min per full rebuild	Next build takes 10-30 minutes longer
npm _cacache	5+ GB	Downloaded packages cached locally	`npm install` redownloads everything (30min-2hr in China)
~/.cache/uv	10+ GB	Python package cache	Every Python project reinstalls deps from PyPI
Playwright browsers	3-4 GB	Browser binaries for automation testing	Redownload 2GB+ each time (30min-1hr)
iOS DeviceSupport	2-3 GB	Required for device debugging	Redownload from Apple when connecting device
Docker stopped containers	<500 MB	May restart anytime with `docker start`	Lose container state, need to recreate
~/.cache/huggingface	varies	AI model cache	Redownload large models (hours)
~/.cache/modelscope	varies	AI model cache (China)	Same as above
JetBrains caches	1+ GB	IDE indexing and caches	IDE takes 5-10 min to re-index

项目	大小	绝不能删除的原因	删除后的实际影响
Xcode DerivedData	10+ GB	构建缓存可节省每次完整构建10-30分钟的时间	下次构建时间将增加10-30分钟
npm _cacache	5+ GB	已下载的包缓存本地存储	`npm install` 将重新下载所有内容（国内网络下需要30分钟-2小时）
~/.cache/uv	10+ GB	Python包缓存	每个Python项目都需要从PyPI重新安装依赖
Playwright浏览器	3-4 GB	自动化测试所需的浏览器二进制文件	每次使用都需要重新下载2GB+内容（30分钟-1小时）
iOS DeviceSupport	2-3 GB	设备调试必需	连接设备时需要从Apple重新下载
Docker已停止容器	<500 MB	可随时通过 `docker start` 重启	丢失容器状态，需要重新创建
~/.cache/huggingface	大小不定	AI模型缓存	重新下载大型模型（需要数小时）
~/.cache/modelscope	大小不定	AI模型缓存（国内）	与上述情况相同
JetBrains缓存	1+ GB	IDE索引与缓存	IDE重新索引需要5-10分钟

Why This Matters

为什么这很重要

The vanity trap: Showing "Cleaned 50GB!" feels good but:

User spends next 2 hours redownloading npm packages
Next Xcode build takes 30 minutes instead of 30 seconds
AI project fails because models need redownload

The right mindset: "I found 50GB of caches. Here's why most of them are actually valuable and should be kept..."

虚荣陷阱：显示“已清理50GB！”看起来很棒，但实际上：

用户接下来需要花2小时重新下载npm包
下次Xcode构建需要30分钟而不是30秒
AI项目因需要重新下载模型而失败

正确心态：“我发现了50GB缓存，但其中大部分实际上很有价值，应该保留……”

What IS Actually Safe to Delete

真正可安全删除的内容

Item	Why Safe	Impact
Trash	User already deleted these files	None - user's decision
Homebrew old versions	Replaced by newer versions	Rare: can't rollback to old version
npm _npx	Temporary npx executions	Minor: npx re-downloads on next use
Orphaned app remnants	App already uninstalled	None - app doesn't exist
Specific unused Docker volumes	Projects confirmed abandoned	None - if truly abandoned

项目	为什么安全	影响
废纸篓	用户已决定删除这些文件	无 - 用户自主选择
Homebrew旧版本	已被新版本替代	罕见情况：无法回滚到旧版本
npm _npx	npx临时执行文件	轻微影响：下次使用npx时需要重新下载
孤立应用残留	应用已卸载	无 - 应用已不存在
特定未使用的Docker卷	项目已确认废弃	无 - 若确实已废弃

Report Format Requirements

报告格式要求

Every cleanup report MUST follow this format with impact analysis:

markdown

undefined

每份清理报告必须遵循以下格式，并包含影响分析：

markdown

undefined

Disk Analysis Report

磁盘分析报告

Classification Legend

分类图例

Symbol	Meaning
🟢	Absolutely Safe - No negative impact, truly unused
🟡	Trade-off Required - Useful cache, deletion has cost
🔴	Do Not Delete - Contains valuable data or actively used

符号	含义
🟢	绝对安全 - 无负面影响，真正未使用的内容
🟡	需要权衡 - 有用的缓存，删除会有代价
🔴	绝不能删除 - 包含有价值的数据或正在使用的内容

Findings

分析结果

Item	Size	Classification	What It Is	Impact If Deleted
Trash	643 MB	🟢	Files you deleted	None
npm _npx	2.1 GB	🟢	Temp npx packages	Minor redownload
npm _cacache	5 GB	🟡	Package cache	30min-2hr redownload
DerivedData	10 GB	🟡	Xcode build cache	10-30min rebuild
Docker volumes	11 GB	🔴	Project databases	DATA LOSS

项目	大小	分类	内容说明	删除影响
废纸篓	643 MB	🟢	用户已删除的文件	无
npm _npx	2.1 GB	🟢	npx临时包	轻微影响：下次使用npx时重新下载
npm _cacache	5 GB	🟡	包缓存	30分钟-2小时的重新下载时间
DerivedData	10 GB	🟡	Xcode构建缓存	10-30分钟的额外构建时间
Docker卷	11 GB	🔴	项目数据库	数据丢失

Recommendation

建议

Only items marked 🟢 are recommended for cleanup. Items marked 🟡 require your judgment based on usage patterns. Items marked 🔴 require explicit confirmation per-item.

undefined

仅标记为🟢的项目建议清理。标记为🟡的项目需要你根据使用模式自行判断。标记为🔴的项目需要逐项明确确认。

undefined

High-Quality Report Template

高质量报告模板

After multi-layer exploration, present findings using this proven template:

markdown

undefined

多层探索完成后，使用以下成熟模板呈现结果：

markdown

undefined

📊 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

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统计重叠
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]

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命令会重新下载	`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]

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)

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。

文件/目录	大小	使用时长	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文件夹，删除不再需要的文件。

3. 停用的 Docker 项目 Volumes

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。

项目前缀	可能包含的数据	需要你确认
`project1_*`	MySQL、Redis	还在使用吗？
`project2_*`	Postgres	还在使用吗？

注意: 我不会使用

docker volume prune -f

命令，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]

项目	大小	保留原因
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	所有已下载的npm包，删除后需要重新下载
~/.cache/uv	XX GB	Python包缓存，国内网络下重新下载速度很慢
[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]

项目	大小	说明
OrbStack/Docker	XX GB	正常的虚拟机/容器占用
[其他发现]	X.X GB	[说明]

1. 清空废纸篓 (XXX MB)

手动: Finder → 清空废纸篓

手动操作: Finder → 清空废纸篓

2. npm _npx (X.X GB)

rm -rf ~/.npm/_npx

3. Homebrew 旧版本 (XX MB)

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

brew cleanup --prune=0


**预计释放空间**: ~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再使用

Report Quality Checklist

报告质量检查清单

Step 4: Present Recommendations

步骤4：呈现建议

Format findings into actionable recommendations with risk levels:

markdown

undefined

将结果整理为带有风险级别的可执行建议：

markdown

undefined

macOS Cleanup Recommendations

macOS清理建议

Summary

摘要

Total space recoverable: ~XX GB Current usage: XX%

可回收总空间：约XX GB 当前使用率：XX%

Recommended Actions

Step 5: Execute with Confirmation

步骤5：获得确认后执行

CRITICAL: Never execute deletions without explicit user confirmation.

Interactive confirmation flow:

python

undefined

关键提示：未经用户明确确认，绝不能执行删除操作。

交互式确认流程：

python

undefined

Example from scripts/safe_delete.py

示例来自scripts/safe_delete.py

def confirm_delete(path: str, size: str, description: str) -> bool: """ Ask user to confirm deletion.

Args:
    path: File/directory path
    size: Human-readable size
    description: What this file/directory is

Returns:
    True if user confirms, False otherwise
"""
print(f"\n🗑️  Confirm Deletion")
print(f"━━━━━━━━━━━━━━━━━━")
print(f"Path:        {path}")
print(f"Size:        {size}")
print(f"Description: {description}")

response = input("\nDelete this item? [y/N]: ").strip().lower()
return response == 'y'


**For batch operations:**

```python
def batch_confirm(items: list) -> list:
    """
    Show all items, ask for batch confirmation.

    Returns list of items user approved.
    """
    print("\n📋 Items to Delete:")
    print("━━━━━━━━━━━━━━━━━━")
    for i, item in enumerate(items, 1):
        print(f"{i}. {item['path']} ({item['size']})")

    print("\nOptions:")
    print("  'all'    - Delete all items")
    print("  '1,3,5'  - Delete specific items by number")
    print("  'none'   - Cancel")

    response = input("\nYour choice: ").strip().lower()

    if response == 'none':
        return []
    elif response == 'all':
        return items
    else:
        # Parse numbers
        indices = [int(x.strip()) - 1 for x in response.split(',')]
        return [items[i] for i in indices if 0 <= i < len(items)]

def confirm_delete(path: str, size: str, description: str) -> bool: """ 请求用户确认删除操作。

参数:
    path: 文件/目录路径
    size: 易读的大小格式
    description: 该文件/目录的说明

返回:
    用户确认则返回True，否则返回False
"""
print(f"\

🗑️ 确认删除") print(f"━━━━━━━━━━━━━━━━━━") print(f"路径: {path}") print(f"大小: {size}") print(f"说明: {description}")

response = input("\

是否删除此项目？ [y/N]: ").strip().lower() return response == 'y'


**批量操作确认：**

```python
def batch_confirm(items: list) -> list:
    """
    显示所有项目，请求批量确认。

    返回用户批准的项目列表。
    """
    print("\
📋 待删除项目:")
    print("━━━━━━━━━━━━━━━━━━")
    for i, item in enumerate(items, 1):
        print(f"{i}. {item['path']} ({item['size']})")

    print("\
选项:")
    print("  'all'    - 删除所有项目")
    print("  '1,3,5'  - 按编号删除特定项目")
    print("  'none'   - 取消操作")

    response = input("\
你的选择: ").strip().lower()

    if response == 'none':
        return []
    elif response == 'all':
        return items
    else:
        # 解析编号
        indices = [int(x.strip()) - 1 for x in response.split(',')]
        return [items[i] for i in indices if 0 <= i < len(items)]

Step 6: Verify Results

步骤6：验证结果

After cleanup, verify the results and report back:

bash

undefined

清理完成后，验证结果并向用户报告：

bash

undefined

Compare before/after

对比清理前后的空间使用情况

df -h /

Calculate space recovered

计算回收的空间

(handled by scripts/cleanup_report.py)

（由scripts/cleanup_report.py处理）


**Report format:**

✅ Cleanup Complete!

Before: 450 GB used (90%) After: 385 GB used (77%) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ Recovered: 65 GB

Breakdown:

System caches: 45 GB
Downloads: 12 GB
Homebrew cache: 5 GB
Application remnants: 3 GB

⚠️ Notes:

Some applications may take longer to launch on first run
Deleted items cannot be recovered unless you have Time Machine backup
Consider running this cleanup monthly

💡 Maintenance Tips:

Set up automatic Homebrew cleanup:
```
brew cleanup
```
weekly
Review Downloads folder monthly
Enable "Empty Trash Automatically" in Finder preferences

undefined


**报告格式：**

✅ 清理完成！

清理前: 已使用450 GB (90%) 清理后: 已使用385 GB (77%) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 回收空间: 65 GB

空间回收明细:

系统缓存: 45 GB
下载文件: 12 GB
Homebrew缓存: 5 GB
应用残留: 3 GB

⚠️ 注意事项:

部分应用首次启动可能会耗时更久
删除的项目除非有Time Machine备份，否则无法恢复
建议每月进行一次此类清理

💡 维护建议:

设置Homebrew自动每周清理:
```
brew cleanup
```
每月检查Downloads文件夹
在Finder偏好设置中启用“自动清空废纸篓”

undefined

Safety Guidelines

安全指南

Always Preserve

始终保留的内容

Never delete these without explicit user instruction:

```
~/Documents
```
,
```
~/Desktop
```
,
```
~/Pictures
```
content
Active project directories
Database files (*.db, *.sqlite)
Configuration files for active apps
SSH keys, credentials, certificates
Time Machine backups

未经用户明确指示，绝不能删除以下内容：

```
~/Documents
```
、
```
~/Desktop
```
、
```
~/Pictures
```
中的内容
活跃的项目目录
数据库文件（.db、.sqlite）
正在使用的应用的配置文件
SSH密钥、凭据、证书
Time Machine备份

Require Sudo Confirmation

需要Sudo权限的操作需确认

These operations require elevated privileges. Ask user to run commands manually:

Clearing
```
/Library/Caches
```
(system-wide)
Clearing
```
/var/log
```
(system logs)
Clearing
```
/private/var/folders
```
(system temp)

Example prompt:

⚠️ This operation requires administrator privileges.

Please run this command manually:
  sudo rm -rf /Library/Caches/*

⚠️ You'll be asked for your password.

以下操作需要提升权限。请让用户手动运行命令：

清理
```
/Library/Caches
```
（系统级）
清理
```
/var/log
```
（系统日志）
清理
```
/private/var/folders
```
（系统临时文件）

提示示例：

⚠️ 此操作需要管理员权限。

请手动运行以下命令:
  sudo rm -rf /Library/Caches/*

⚠️ 运行时会要求你输入密码。

Backup Recommendation

备份建议

Before executing any cleanup >10GB, recommend:

💡 Safety Tip:
Before cleaning XX GB, consider creating a Time Machine backup.

Quick backup check:
  tmutil latestbackup

If no recent backup, run:
  tmutil startbackup

清理空间超过10GB前，建议用户：

💡 安全提示:
在清理XX GB空间前，建议创建Time Machine备份。

快速检查备份情况:
  tmutil latestbackup

若没有近期备份，请运行:
  tmutil startbackup

Troubleshooting

故障排除

"Operation not permitted" errors

“Operation not permitted”错误

macOS may block deletion of certain system files due to SIP (System Integrity Protection).

Solution: Don't force it. These protections exist for security.

macOS可能会因系统完整性保护（SIP）而阻止删除某些系统文件。

解决方案：不要强制删除。这些保护措施是为了安全考虑。

App crashes after cache deletion

删除缓存后应用崩溃

Rare but possible. Solution: Restart the app, it will regenerate necessary caches.

这种情况很少见，但有可能发生。解决方案：重启应用，它会重新生成必要的缓存。

Docker cleanup removes important data

Docker清理删除了重要数据

Prevention: Always list Docker volumes before cleanup:

bash

docker volume ls
docker volume inspect <volume_name>

预防措施：清理前始终列出Docker卷：

bash

docker volume ls
docker volume inspect <volume_name>

Resources

资源

scripts/

```
analyze_caches.py
```
- Scan and categorize cache directories
```
find_app_remnants.py
```
- Detect orphaned application data
```
analyze_large_files.py
```
- Find large files with smart filtering
```
analyze_dev_env.py
```
- Scan development environment resources
```
safe_delete.py
```
- Interactive deletion with confirmation
```
cleanup_report.py
```
- Generate before/after reports

```
analyze_caches.py
```
- 扫描并分类缓存目录
```
find_app_remnants.py
```
- 检测孤立的应用数据
```
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
```
- 带确认机制的交互式删除
```
cleanup_report.py
```
- 生成清理前后的报告

references/

```
cleanup_targets.md
```
- Detailed explanations of each cleanup target
```
mole_integration.md
```
- How to use Mole alongside this skill
```
safety_rules.md
```
- Comprehensive list of what to never delete

```
cleanup_targets.md
```
- 每个清理目标的详细说明
```
mole_integration.md
```
- 如何将Mole与本技能结合使用
```
safety_rules.md
```
- 绝不能删除的内容的完整列表

Usage Examples

使用示例

Example 1: Quick Cache Cleanup

示例1：快速缓存清理

User request: "My Mac is running out of space, can you help?"

Workflow:

Run quick diagnosis
Identify system caches as quick win
Present findings: "45 GB in ~/Library/Caches"
Explain: "These are safe to delete, apps will regenerate them"
Ask confirmation
Execute:
```
rm -rf ~/Library/Caches/*
```
Report: "Recovered 45 GB"

用户请求: "我的Mac空间不足，能帮忙清理吗？"

工作流:

运行快速诊断
识别系统缓存为快速清理目标
呈现结果: "~/Library/Caches中存在45 GB缓存"
说明: "这些可安全删除，应用会重新生成缓存"
请求确认
执行:
```
rm -rf ~/Library/Caches/*
```
报告: "已回收45 GB空间"

Example 2: Development Environment Cleanup

示例2：开发环境清理

User request: "I'm a developer and my disk is full"

Workflow:

Run
```
scripts/analyze_dev_env.py
```
Present Docker + npm + Homebrew findings
Explain each category
Provide cleanup commands with explanations
Let user execute (don't auto-execute Docker cleanup)
Verify results

用户请求: "我是开发者，我的磁盘满了"

工作流:

运行
```
scripts/analyze_dev_env.py
```
呈现Docker + npm + Homebrew的分析结果
解释每个分类
提供带说明的清理命令
让用户自行执行（绝不自动执行Docker清理）
验证结果

Example 3: Finding Large Files

示例3：查找大文件

User request: "What's taking up so much space?"

Workflow:

Run

scripts/analyze_large_files.py --threshold 100MB

Present top 20 large files with context
Categorize: videos, datasets, archives, disk images
Let user decide what to delete
Execute confirmed deletions
Suggest archiving to external drive

用户请求: "什么内容占用了这么多空间？"

工作流:

运行

scripts/analyze_large_files.py --threshold 100MB

呈现前20个大文件及相关上下文
分类：视频、数据集、归档文件、磁盘镜像
让用户决定删除哪些内容
执行已确认的删除操作
建议将文件归档到外部驱动器

Best Practices

最佳实践

Start Conservative: Begin with obviously safe targets (caches, trash)
Explain Everything: Users should understand what they're deleting
Show Examples: List 3-5 example files from each category
Respect User Pace: Don't rush through confirmations
Document Results: Always show before/after space usage
Educate: Include maintenance tips in final report
Integrate Tools: Suggest Mole for users who prefer GUI

从保守开始：从明显安全的目标开始（缓存、废纸篓）
解释所有内容：用户应该了解他们要删除的是什么
提供示例：每个分类列出3-5个示例文件
尊重用户节奏：不要催促用户确认
记录结果：始终显示清理前后的空间使用情况
教育用户：在最终报告中包含维护建议
整合工具：为偏好图形界面的用户推荐Mole

When NOT to Use This Skill

不适用此技能的场景

User wants automatic/silent cleanup (against safety-first principle)
User needs Windows/Linux cleanup (macOS-specific skill)
User has <10% disk usage (no cleanup needed)
User wants to clean system files requiring SIP disable (security risk)

In these cases, explain limitations and suggest alternatives.

用户需要自动/静默清理（违反安全优先原则）
用户需要Windows/Linux系统的清理（本技能仅适用于macOS）
用户磁盘使用率<10%（无需清理）
用户需要清理需要禁用SIP的系统文件（存在安全风险）

在这些情况下，请说明限制并建议替代方案。",