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macOS / Windows 只读存储分析助手(自动识别系统)。扫描整机磁盘占用,找出 占空间大户,把每一项分成 🟢可自动清理 / 🟡需人工判断 / 🔴谨慎清理 三级并给出 可执行处置方案,生成排版精美、可折叠、命令可一键复制的交互式 HTML 报告,并可 起本地服务在网页上一键删除(移废纸篓/直接删)。扫描全程只读。
务必在以下场景 使用:用户说"存储分析""磁盘满了""C盘/硬盘满了""空间不够""清理空间" "清理磁盘""占空间""哪些东西占地方""帮我看看存储""看一下电脑存储/空间" "存储空间""电脑空间不够""内存满了/不够/不足""看下内存/存储"(中文口语里 "内存"常指存储空间)"storage analysis""disk cleanup""清缓存""磁盘清理"; 或用户抱怨电脑没空间、想知道什么东西吃硬盘、想要清理建议时。
注意:若用户明确 指运行内存/RAM(如"哪个进程吃内存""内存占用高"想看活动监视器),那是 RAM 不是存储,不属于本 skill。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
对 macOS 做一次只读存储分析,产出交互式 HTML 报告。流程:扫描 → 分析分级 → 生成网页 → 打开。
python3 scripts/scan.py > /tmp/storage_scan.json
scan.py 自动识别系统(sys.platform):
du 算大小。os.scandir 算大小;system.disks 含所有盘符。输出 JSON:system(系统/磁盘信息,含 disk_name 主盘名 + disks 全部盘)+ groups(各组子目录大小,已降序、过滤 50MB 以下)。扫描较慢,耐心等。读不到的目录标 denied,需在报告里列出并提示遗漏体量。
先看 system.os 判断系统,读对应的数据布局参考:macOS 读 references/macos.md,Windows 读 references/windows.md(讲该系统东西存哪、怎么辨认、归哪一级)。然后读 /tmp/storage_scan.json 做这几件事:
ls/du 深入一层看清楚,但仍只读。.Downloads 目录、旧备份目录),给它 trash_paths → 网页出现「移到废纸篓」按钮(橙灯只准移废纸篓、可逆,绝不给"直接删除")。App 托管又无安全子路径的(Chrome/微信)只给打开按钮、不给 trash_paths。按钮下方会自动写明注意事项(打开只查看不删、移废纸篓可逆需清空才释放等);如果某项在文件管理器里是 App 内部格式、不方便手动挑选,给它一个 open_note 字段做客观说明(会显示在注意事项里)。口吻要中性、像产品说明:直接描述"这里是什么结构、为什么不好手动删、想精细操作该去哪",不要写成"我发现/提醒注意/看着像没视频"这种暴露开发者踩坑视角的话。indirect_release 写具体卸载步骤(自带卸载器 / 启动台长按 / 右键移废纸篓 / AppCleaner 清残留 / App Store 可重装等,要可照做不是空话)。应用项给 app_paths(真实 .app 绝对路径数组)→ 网页出现「在文件管理器打开(去卸载)」按钮,定位到 App 让用户自己正规卸载。红灯不给删除/卸载按钮(应用在系统目录、可能要管理员密码、可能有自带卸载器和残留,后台代删不稳妥)。纯系统文件、APFS 快照不要单独列红卡(没有清理决策),归蓝色即可;系统层面的释放技巧(重启释 swap、Time Machine 快照策略、可清除空间自动回收)写进 summary.long_term 长期建议。每个 🟢 项要给:预估释放空间、清理前需关闭的进程、可一键复制的清理命令(用移到废纸篓或 App 自身清理入口的安全方式,谨慎用 rm;如用 rm 必须是明确的缓存子目录)。
大小字段写干净:size / size_estimate 用"约 14 GB""合计约 8.6 GB"即可——"约"已表示估算,不要再加"(估算)",重复且不专业(模板也会自动去掉这种冗余括号)。可再生属性已由分级标题和按钮说明覆盖,别塞进大小字段。
把分析结果写成 analysis JSON(schema 见 scripts/build_report.py 顶部注释)。
🟢 项必须带 trash_paths(具体可删的绝对路径数组,区别于人类可读的 path 展示字段)——这是网页删除按钮的前提,漏了按钮就不出现。
默认用一键删除模式(server.py)打开报告,因为这个 skill 的核心价值就是网页上能直接清理:
python3 scripts/server.py /tmp/storage_analysis.json # 自动开浏览器,Ctrl+C 停
server.py 起在 127.0.0.1 + 随机端口 + 随机 token。🟢 项给「移到废纸篓」(可逆) +「直接删除」(立即释放、不可逆);🟡 项给「在访达打开」+(有安全子路径时)「移到废纸篓」。安全模型——三套白名单,权限从严到宽:rm 只允许绿灯 trash_paths;trash 允许绿灯+橙灯 trash_paths(橙灯永远不能 rm);open(在文件管理器打开,非破坏性)允许上述全部 + 橙灯真实 path。所有请求 realpath 校验 + 必须在 $HOME 内 + token + Host 校验,每次点击浏览器先 confirm。osascript/SHFileOperationW 入废纸篓,macOS 首次弹访达自动化授权点允许即可。
仅当用户明确只想要一份可分享/留存的只读文件时,才用静态模式(无删除按钮,因为 file:// 打开的页面碰不到文件系统):
python3 scripts/build_report.py /tmp/storage_analysis.json ~/Desktop/storage-report.html && open ~/Desktop/storage-report.html
排障:网页上没有删除/移废纸篓按钮 = 要么开的是静态报告(改用 server.py),要么 🟢 项漏了 trash_paths(补上重启服务)。
报告阅读流(固定顺序):磁盘总览卡片(容量 + 进度条 + 三色容量 pills + 系统信息,纯数据)→ 占用排行 Top5 → 执行建议 → 🟢🟡🔴 三级可折叠卡片(命令一键复制)→ 长期优化建议。即"现状 → 诊断 → 处方 → 操作 → 预防"。
注意 summary.overview 要写成一句话洞察(直接说最大占用是什么、能释放多少),不要重复总/已用/可用数字——那些已在卡片大数字里显示。overview 渲染在"执行建议"小节开头作引子(普通文字),紧接着是 summary.priority 优先级清单。
磁盘进度条把"已用"拆成分段:绿(可自动清)+橙(需手动)+红(已识别的不建议动项)+蓝(系统及其他,自动取 已用−绿−橙−红 的余量),余下为可用(灰底)。summary.tier_stats 的 green / yellow / red 三个值都要以可解析的 GB 数字开头(如 "约 27.8 GB"),脚本从中取数算分段;蓝色段和"系统及其他"pill 由模板自动算余量。
pills 只渲染解析出的纯数字(如"约 5.5 GB"),不显示数据里的附注,所以 tier_stats 三个值写干净的数字即可,别加"仅已识别项/系统未计"这类道歉式说明——系统文件本来就归在蓝色段,红色只放你能量化的 🔴 项(重复应用、可卸载大应用等),量不准的系统文件/快照自然落到蓝色。
报告生成后,在对话里用一段话给结论先行的摘要:总可释放估算、最该先清的 2-3 项、风险最高的一项。细节让用户看网页。
du、diskutil、osascript,开箱即用。python 或 py -3(不是 python3)。本 skill 命令示例写的是 python3,在 Windows 上自动改用 python / py -3。scan.py 的 scan_windows、server.py 的 _trash_windows 走 SHFileOperationW),但未在真实 Windows 上实测。首次在 Windows 跑要核对:目标目录路径、os.scandir 大小、回收站删除是否正常。多盘符已支持(主盘分段条 + 其他盘列表)。brew cleanup、Xcode DerivedData、浏览器缓存まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
概要と使いどころ
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横纵分析法(Horizontal-Vertical Analysis)深度研究Skill。由数字生命卡兹克提出,融合了索绪尔的历时-共时分析、社会科学的纵向-横截面研究设计、商学院案例研究法与竞争战略分析的核心思想。 当用户想要系统性研究一个产品、公司、概念、技术或人物时使用。核心是双轴分析:纵轴追踪从诞生到当下的完整生命历程(以叙事故事呈现),横轴在当下时间截面上与竞品/同类进行系统性横向对比,最后交叉两条轴产出独到洞察。最终产出一份排版精美的PDF研究报告。 触发词包括但不限于:横纵分析、研究一下、帮我分析、深度研究、做个研究、调研一下、竞品分析、帮我看看这个东西怎么样、这个产品/公司/概念是怎么回事、帮我摸清楚、帮我搞懂、帮我做个deep research。 即使用户只是说"帮我了解一下XX"或"XX是什么来头",只要上下文暗示需要系统性的深度研究(而非简单的概念解释),都应该触发。也适用于用户丢来一个产品名、公司名、技术名词说"帮我研究一下这个"的场景。 不要用于简单的名词解释(用户只是问"XX是什么")、不要用于公众号写作(那个用khazix-writer)、不要用于纯标题摘要生成(用wechat-title)。
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数字生命卡兹克(Khazix)的公众号长文写作skill。当用户需要撰写公众号文章、写稿子、续写文章、根据素材产出长文时使用。触发词包括但不限于:写文章、写稿子、帮我写、续写、扩写、公众号文章、长文、出稿、按我的风格写。即使用户只是说"帮我把这个写成文章"或"用我的风格写一下",只要上下文涉及内容创作和公众号输出,都应该触发。也适用于用户丢过来一个PDF、brief、新闻链接、语音转文字或任何素材说"帮我写篇文章"的场景。不要用于短内容(小红书帖子、推特、朋友圈)或纯标题摘要生成(那个用wechat-title skill)。
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把一句话的想法拆成 AI agent 能独立跑完的目标任务书。用户说「帮我给 agent 写个目标」「帮我详细拆一下这个目标」「写个任务书/brief 给 agent」「写个 goal 提示词」「让 agent 自己跑这个项目」「把活分给几个 agent 并行」时使用。先进代码库实测、必要时联网调研,再一次性提问(≤5 个),产出一份 ≤4000 字符、直接粘进 /goal 就能跑的任务书,含实测数字、白名单地界、防作弊验收和断点续跑。执行型与探索型(调研/选型/找方案)自动分流。
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Knowledge and governance closeout: reconcile project docs, rule files (CLAUDE.md/AGENTS.md), authorized agent memory, and workspace residue with what the code and runtime actually do, so the next session or the next person starts from one current answer. Trigger when the user names "neat-freak", "洁癖", or "/neat" — and also on clear knowledge-closeout intent without the name: syncing or tidying project docs/rules/memory after development ("把文档和记忆整理一下", "收尾时把文档同步掉", "docs 和代码对不上了"), stale or conflicting CLAUDE.md/memory, a clean handoff to a teammate or a fresh session, or auditing whether workspace rules are actually followed. Do not trigger for pure coding/refactoring/debugging tasks, tidying data or prose (JSON, 周报, changelog announcements), or a bare "整理" with no project-knowledge context.
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