电脑清理 / Computer Cleaner Skill

一个面向 AI 编程助手、本地自动化 agent 和支持技能/提示词工作流的开发工具的安全电脑清理 skill。核心扫描器不依赖 Codex 私有能力，任何能读取说明并执行本地 Python/PowerShell 的工具都可以接入；它默认只做本地只读扫描，生成分级清理、迁移和复扫方案，任何删除、移动、改配置动作都必须逐项确认，并优先保留回滚路径。

适用场景

• C 盘或磁盘空间不足，需要先找出主要占用。
• 整理下载、桌面、文档、图片等用户目录。
• 查找大文件、旧文件、同大小候选和精确重复文件。
• 分析 npm、pnpm、yarn、pip、Cargo、Maven、Gradle、NuGet 等开发缓存。
• 评估 Docker、WSL、浏览器缓存、Windows 更新缓存等高风险占用。

安全原则

• 默认不删除、不移动、不改配置。
• 默认不上传文件内容、文件名清单、截图或目录树到远程服务。
• 默认跳过系统目录、.git、node_modules 等高风险或重型目录，并在报告中列明。
• 高风险目录默认只列存在状态；需要测量时必须显式加 --measure-high-risk-known。
• 删除类动作优先使用回收站或非 C 盘隔离区，并写 manifest/undo 信息。

适用对象

• Codex、Claude Code、Cursor、Cherry Studio、自定义 agent、终端工作流，以及其他支持本地命令执行的开发工具。
• 支持 skill、prompt、slash command、workflow template 等不同形态接入。
• 核心扫描器是标准库 Python 脚本，不依赖第三方包，也不要求特定 IDE 或特定模型。

安装与接入

通用接入

把 skills/qing-li-dian-nao/SKILL.md 作为你所用工具的技能说明、系统提示、命令模板或工作流提示词导入，再把 skills/qing-li-dian-nao/scripts/cleanup_scan.py 暴露给本地命令执行层即可。 需要的只是三类基础能力：本地 Python/PowerShell 执行、本地文件系统读取、以及在执行删除/移动前向用户确认。

如果你的工具不支持原生 skill 安装，也可以直接复用仓库里的脚本和说明：

$env:PYTHONUTF8 = "1"
python ".\skills\qing-li-dian-nao\scripts\cleanup_scan.py" `
  --root "D:\Downloads" `
  --output "D:\cleanup-reports"

常见触发表达可以映射成按钮、命令或快捷短语，例如：/清理电脑、清理电脑、C盘爆了、找重复文件。 更细的接入建议见 docs/integration.md。

Codex 安装示例

如果你正在使用 Codex，也可以直接用它的 skill installer 从 GitHub 安装：

python "$env:USERPROFILE\.codex\skills\.system\skill-installer\scripts\install-skill-from-github.py" `
  --repo 86Kolton/computer-cleaner-skill `
  --path skills/qing-li-dian-nao

安装后重启 Codex，让新 skill 生效。

直接运行扫描器

扫描器是标准库 Python 脚本，不依赖第三方包，也是最通用的使用方式：

$env:PYTHONUTF8 = "1"
python ".\skills\qing-li-dian-nao\scripts\cleanup_scan.py" `
  --root "D:\Downloads" `
  --output "D:\cleanup-reports"

常用参数：

• --include-common：扫描当前用户常见目录。
• --include-known：分析已知缓存和系统相关位置。
• --include-dev-heavy：包含 .git 和 node_modules。
• --hash-duplicates：对同大小文件做 SHA-256 精确查重。
• --measure-high-risk-known：测量高风险已知目录，默认不建议开启。
• --max-files：限制单次扫描文件数，避免误扫过大范围。

仓库结构

docs/
  cover.svg
  integration.md
skills/qing-li-dian-nao/
  SKILL.md
  agents/openai.yaml
  scripts/cleanup_scan.py
  references/research-synthesis.md
tests/
  verify_skill.py
.github/workflows/
  validate.yml

验证

本地运行：

python .\tests\verify_skill.py
python -m py_compile .\skills\qing-li-dian-nao\scripts\cleanup_scan.py

测试覆盖 skill 元数据、只读安全静态扫描、脚本编译、帮助参数、重复文件检测、默认跳过目录、开发重型目录开关、最大文件限制和缺失路径告警。

许可证

MIT