Il problema: come i “Dati di sistema” del Mac da 256GB arrivano a 100GB

Chiunque usi un Mac da un po’ conosce quell’incubo: la voce grigia “Dati di sistema” in “Informazioni su questo Mac” che mangia 50, 80, 100GB senza mai spiegare cosa contiene. Il MacBook Air da 256GB è il caso peggiore: il sistema ne prende metà, qualche tool di sviluppo si pappa il resto, e per installare una nuova versione di Xcode devi prima cancellare roba a caso.

Le cache si nascondono in tre posti: Lark (Feishu), Chrome, toolchain da terminale. La cartella LarkShell/aha di Lark memorizza ogni documento che hai aperto — c’è chi si è ritrovato 42GB (dato dal README del progetto). I Service Worker di Chrome più i dati di debug possono superare 50GB (test sul campo). La cartella ~/.cache/uv che ogni dev Python usa silenziosamente arriva a 56GB senza che te ne accorga (test sul campo). Aggiungi cache media di Telegram, cache npm, download di Homebrew, e un Mac da developer dopo un anno o due ha 100GB di spazzatura è la norma.

Il punto è questo: metà di quella cache è spazzatura, l’altra metà è stato. La cache dei documenti di Lark la cancelli e non succede nulla, ma il file di login nella stessa cartella lo cancelli e devi scansionare il QR di nuovo. I Service Worker di Chrome si possono cancellare, ma l’IndexedDB accanto contiene i dati delle web app — quello non lo tocchi. I tool tradizionali ti dicono solo “quali cartelle sono grosse”, non “quali si possono cancellare”.

E la soluzione “ufficiale” fa male al portafoglio: l’SSD è saldato sulla scheda, e passare da 256GB a 512GB costa ufficialmente 1500€. Quasi mille euro per un upgrade che, nella maggior parte dei casi, non ti serve.

L’opportunità: affidare all’AI il giudizio su “cosa si può cancellare”

Disk Raccoon (硬盘小浣熊) è un progetto open source con un’idea precisa: trasformare “quali cache si cancellano e quali no” in una mappa delle cache strutturata, e lasciare che l’assistente AI di programmazione la segua. Non è l’ennesimo software di pulizia: è uno Skill che si installa in Claude Code, Cola e altri agent AI — una specie di pacchetto di competenze外挂 che dice all’agente come gestire questo tipo di task. Tu dici all’agent “dai un’occhiata alle cache” e lui parte.

Repository su GitHub: https://github.com/orange2ai/disk-raccoon, licenza MIT, 11 stelle al momento (dato dal post originale, non verificato indipendentemente), ultimo aggiornamento fine agosto 2026 (idem). La descrizione ufficiale è secca: “Agente per pulizia cache macOS: lava prima, mangia dopo. Mappa delle cache + tre livelli di sicurezza, cancella solo ciò che è cancellabile. Prima esecuzione reale: 135GB liberati in una notte.”

“Lava prima, mangia dopo” viene dal comportamento del procione — l’unico animale che lava il cibo prima di mangiarlo. Non è che non mangi: è che non mangia a caso. È esattamente il paradosso della pulizia su macOS: le cose grosse non sono sempre quelle da cancellare, e quelle da cancellare non sono sempre grosse. I tool tradizionali risolvono solo la prima metà. Raccoon risolve la seconda.

E già che ci sei: saper installare uno Skill AI è una skill da freelance. Una pulizia disco la fai pagare 30-50€, il tool è pronto, quello che risparmi è guadagno tuo.

Il metodo: tre livelli di sicurezza + mappa delle cache

Il flusso di Disk Raccoon si spezza in tre step, ognuno con un guardrail preciso.

Step 1: prima Mole scansiona il disco

Mole è un altro tool open source, specializzato nel trovare cartelle grosse. Puoi pensarlo come gli “occhi” di Raccoon — senza Mole, Raccoon non sa dove guardare. Mole elenca le directory che occupano 10, 20, 50GB: vedi tutto in un colpo. È il “referto medico” che dice all’AI dove concentrare l’attenzione. Senza Mole funziona lo stesso, ma l’agent va un po’ alla cieca e ci mette di più.

Step 2: l’AI giudica voce per voce seguendo la mappa

Raccoon include un file references/cache-map.md interno: ogni percorso di cache ha un livello di sicurezza. Ecco un estratto reale:

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## ~/.cache/uv
- Livello: ✅ Cancella tranquillo
- Tipo: cache pacchetti Python
- Nota: uv install ricostruisce tutto, nessun impatto sui progetti

## ~/Library/Application Support/LarkShell/aha/profile_explorer
- Livello: ⚠️ Cancella con cautela
- Tipo: cache documenti Lark
- Nota: cancella solo profile_explorer, profile_main contiene lo stato di login

## ~/Library/Application Support/Google/Chrome/Default/Service Worker
- Livello: ✅ Cancella tranquillo
- Tipo: cache offline PWA
- Nota: il browser ricostruisce automaticamente

E se un percorso non è in mappa? La policy di Raccoon è “indaga prima, se non capisci non toccare”. L’AI va a verificare a quale app appartiene la cartella, cosa contiene, cosa succede se la cancelli, poi ti presenta una lista e tu confermi.

Step 3: di default solo lettura, sudo all’utente

Sul fronte sicurezza Raccoon ha regole ferree:

• Default sola lettura: primo giro guarda e basta, produce un report.
• Recuperabile prima di tutto: se possibile finisce nel Cestino, niente rm -rf diretto.
• App chiuse prima di agire: se l’app è ancora aperta, la chiudi, altrimenti ricostruisce la cache mentre cancelli.
• sudo all’utente: le cancellelle a livello di sistema generano solo il comando, lo esegui tu.

Perché “default sola lettura” vale più di “pulisci tutto in un click”? Il costo di recupero dopo una cancellazione sbagliata — chat, dipendenze di un progetto — è molto più alto del tempo risparmiato con una pulizia aggressiva. CleanMyMac e simili con il loro “scansiona + pulisci” spostano il costo decisionale sull’utente: hai mai il coraggio di cliccare “pulisci tutto”? La maggior parte delle persone no. Raccoon sposta il giudizio sull’AI, e tu devi solo annuire o scuotere la testa sulla lista finale. Costo decisionale azzerato.

Caso reale: come sono usciti 135GB

Dai dati pubblici dell’autore, la prima esecuzione di Raccoon ha liberato:

Quei 135GB convertiti in upgrade ufficiale Apple equivalgono a un MacBook da 512GB risparmiato — circa 1500€. Su una pulizia tipo da 100GB, il valore per singolo utilizzo è intorno ai 1100€. La forza di questo caso è che copre i tre “killer del disco” più comuni: toolchain di sviluppo (uv), browser (Chrome), software aziendale (Lark). Dev Python + Lark + Chrome heavy user è praticamente la configurazione standard del settore. Se ti riconosci, nel tuo disco ci sono probabilmente 100GB+ simili — una passata e riproduci lo stesso ordine di grandezza.

Perché i tool tradizionali non risolvono la cosa

Di software per pulizia Mac il mercato è pieno: CleanMyMac, DaisyDisk, OmniDiskSweeper sono nomi storici. Ma hanno tutti lo stesso punto cieco: ti dicono “cosa è grosso”, non “cosa si può cancellare”.

Prendi Lark: la cartella LarkShell/aha è praticamente invisibile nel Finder, sepolta sotto livelli di Library. CleanMyMac la evidenzia in giallo, ma dentro trovi solo sottocartelle senza nome — l’utente non osa toccare. Chrome è ancora peggio: Service Worker, IndexedDB, Cache Storage, Cookies sono meccanismi diversi, ne cancelli uno sbagliato e perdi i dati offline delle PWA.

Raccoon risolve con il giudizio semantico dell’AI: stessa cartella Chrome da 50GB, l’AI distingue Service Worker (cancellabile), IndexedDB (valuta caso per caso), stato di login (non toccare). CleanMyMac ti evidenzia 50GB di cache Lark e non ti spiega nulla; Raccoon ti dice subito “30GB cancellabili, 20GB sono login”. Ecco perché CleanMyMac a 40$/anno non risolve il problema: un motore a regole non capisce la semantica dei percorsi. È la prima volta che un tool di pulizia ha la capacità di “leggere” grazie agli LLM.

Call to action: stasera installa il procione nel tuo agent

Se hai un Mac, il disco è in rosso, e non vuoi spendere 1500€ per l’upgrade, segui questi tre passi:

Step 1: installa lo Skill

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git clone https://github.com/orange2ai/disk-raccoon ~/.claude/skills/disk-raccoon

Funziona con qualsiasi agent che supporta il protocollo SKILL.md: Claude Code, Cola e simili.

Step 2: abbina Mole per la diagnosi

Prima fai girare Mole per trovare le cartelle grosse, poi entra Raccoon a giudicare cosa si può cancellare. Due tool, due ruoli: uno scansiona, l’altro decide.

Step 3: parla con il tuo agent

Niente comandi complicati. Dì “dai un’occhiata alle cache” o “il disco è pieno, cosa posso pulire?” e l’agent ti prepara la lista voce per voce seguendo la mappa. Sulla lista annuisci e cancella, scuoti la testa e salta.

La mappa delle cache è viva: l’autore nel README chiede a tutti di aprire issue o PR per aggiungere nuovi percorsi scoperti. Basta path, dimensione, app di appartenenza — la tua pulizia di stasera può far risparmiare i prossimi 1500€ a qualcun altro.