🧹 人机协作磁盘清理工具
利用 WizTree 快速扫描 + AI 智能分析，高效清理磁盘空间。
C 盘爆满，却不敢清理？
大部分电脑使用者都有这样的困扰：
- C 盘用了一两年后越来越满，但不敢轻易清理
- 不知道哪些文件能删、哪些不能删，怕删错导致系统崩溃
- 找收费软件清理，或者网上找人帮忙（几十到一两百不等）
根本原因是：
- 我们普通人不是电脑专家，不知道哪些能清理、哪些不能清理
- 不知道哪些文件占用空间大
解决思路：
- 如果能快速找出占用大的文件
- 再让专业的人来判断能不能清理
- 这个问题就解决了！
这就是这个工具的做法：
WizTree 快速扫描（3-5秒）
↓
导出磁盘占用数据
↓
AI 专业分析：哪些占用大、哪些能清理
↓
（为了安全，初级版本暂时）避开系统文件，列出可清理目录
↓
用户确认后，执行清理
现在，普通用户也能安全、简单地自行清理 C 盘了。
安全 · 简单 · 给权限就全自动
| 特点 | 说明 |
|---|---|
| 🔒 安全 | 只清理缓存/临时文件，永不删除系统文件和用户数据 |
| 🛡️ 可回滚 | 清理前自动备份，出问题一键恢复 |
| ✨ 简单 | 一条命令 /clean-c-drive 搞定一切 |
| 🤖 智能 | 给管理员权限 = AI 全自动干完；不给权限 = AI 分析 + 人工执行 |
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ 给管理员权限 → AI 全自动：扫描→分析→清理 │
│ 不给权限 → AI 分析 + 人工执行清理脚本 │
└─────────────────────────────────────────────────┘
Agent Skill 是一种 极简巧妙的AI Agent架构设计理念，通过模块化、可复用的"技能"封装来扩展 AI通用模型的能力。本质上，它是将复杂的业务逻辑、操作流程、专业知识打包成标准化的 Markdown 指令和脚本，让用户通过简单命令（如 /clean-c-drive）触发完整的自动化工作流。
Agent Skills 代表了 AI 应用架构从"大而全的通用模型"向"精而专的模块化能力"演进的重要趋势。它通过渐进式披露解决了上下文窗口的限制，通过文件系统标准化实现了知识的可发现与可组合，最终让 AI Agent 从"能做"进化到"擅长做"，从"工具"升级为"专家"。
总体说来，从MCP、claude code cli、Agent Skills到最新发布的claude cowork来看，Anthropic司在最大化销售自家token的水平上，是专业的，是值得关注和学习的。
- 启动时仅加载技能元数据（几百 tokens）
- 匹配任务时才加载完整指令（几千 tokens）
- 执行时按需加载脚本和资源
- 结果：相比传统方案，上下文消耗降低 95%+，大幅降低成本
- 每个 Skill 是独立的目录结构（SKILL.md + 脚本 + 资源）
- 技能之间互不干扰，可独立验证
- 支持多个技能组合解决复杂问题
- 易于在团队、项目间共享和复用
- 文件结构本身就构成了知识图谱
- AI Agent 可自主发现可用技能
- 理解技能间的依赖关系
| 维度 | 优势 |
|---|---|
| 效率 | 上下文消耗减少 95%，API 成本大幅下降 |
| 易用 | 只需 Markdown + 简单脚本，无需部署服务器 |
| 分发 | 纯文本文件，可像分享文档一样传播 |
| 自文档化 | SKILL.md 就是完整文档和实现逻辑 |
| 可移植 | 基于文件系统，可在不同平台间无缝迁移 |
| 知识容量 | 通过外部文件和脚本，可携带超过上下文限制的知识 |
| 智能适应 | 借助 AI 推理，能灵活处理预期之外的情况 |
这个清理工具正是 Agent Skill 设计理念的实践：
用户执行 /clean-c-drive
↓
AI Agent 加载 Skill 指令和脚本
↓
根据权限自动调整工作流（全自动 或 半自动）
↓
调用 WizTree 扫描、AI 分析、执行清理
通过 Agent Skill，一个原本需要多个脚本、复杂参数、人工配置的任务，现在用户只需一条命令。
更多信息： 详见 Agent Skills 官方文档
- ⚡ 极速扫描：使用 WizTree 的 MFT 扫描技术，秒级完成
- 🤖 AI 分析：智能识别可清理目录，按优先级分类
- 🎯 优先级分类：高/中/低三级清理建议
- 🔒 安全清理：永不删除系统文件和用户数据
- 🤝 人机协作：两种模式满足不同用户需求
👤 人类：扫描 + 导出数据
🤖 AI：分析 + 生成清理脚本
👤 人类：执行清理脚本
适合：注重安全的用户
👤 人类：只需说"帮我清理C盘"
🤖 AI：自动扫描 + 分析 + 执行清理
适合：追求效率的用户
- WizTree - 免费磁盘空间分析器
- Claude Code CLI - Anthropic 的 CLI 工具
- Python 3.x
推荐使用 Opus 模型 本技能涉及文件系统操作和复杂的分析任务，建议使用 Claude Opus 模型以获得最佳效果。 在 Claude Code 中使用
/model opus切换模型。
-
克隆仓库：
git clone https://github.com/iziqing/-disk-cleaner.git cd -disk-cleaner -
将 WizTree 放入
WizTree/目录（或修改配置中的路径） -
复制命令到你的项目：
cp -r .claude/commands/clean-c-drive.md 你的项目/.claude/commands/ cp -r skills/clean-c-drive 你的项目/skills/
管理员权限模式（推荐）：
# 以管理员身份打开终端
claude
# 输入命令：
/clean-c-drive普通权限模式：
- 以管理员身份运行 WizTree，扫描并导出 CSV
- 保存到
skills/clean-c-drive/data/ - 在 Claude Code 中运行
/clean-c-drive
| 类别 | 说明 |
|---|---|
| Windows 更新缓存 | SoftwareDistribution\Download |
| NVIDIA 更新缓存 | ota-artifacts |
| 浏览器 IndexedDB | 视频网站缓存 |
| pip/npm/yarn 缓存 | 包管理器缓存 |
| 临时文件 | Temp 目录 |
| 类别 | 说明 |
|---|---|
| 应用缓存 | 各种应用程序缓存 |
| 日志文件 | 应用程序日志 |
| GPU 缓存 | 着色器缓存 |
| 类别 | 说明 |
|---|---|
| Gradle 缓存 | 构建缓存 |
| Cargo 缓存 | Rust 包缓存 |
| Go Modules | Go 包缓存 |
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 工作流程 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ WizTree │───▶│ AI Agent │───▶│ 执行清理 │ │
│ │ 快速扫描 │ │ 智能分析 │ │ │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │
│ │ │ │ │
│ ▼ ▼ ▼ │
│ MFT 扫描 智能模式识别 安全删除 │
│ (秒级完成) 优先级分类 确认后执行 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
编辑 skills/clean-c-drive/analyze.py：
CLEANABLE_PATTERNS = {
"high": {
"patterns": [
{"pattern": "你的模式", "name": "描述", "safe": True},
]
}
}修改 skills/clean-c-drive/scan.ps1：
param(
[string]$WizTreePath = "你的路径\WizTree64.exe",
...
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MIT License - 详见 LICENSE
- WizTree - 世界上最快的磁盘空间分析器
- Claude Code - AI 驱动的 CLI 工具