문제: 256GB 맥북의 “시스템 데이터”가 어떻게 100GB까지 불어나는가

맥북 오래 쓴 사용자라면 한 번쯤 겪는 악몽이 있다. “이 Mac에 관하여”에서 보이는 회색 “시스템 데이터” 항목. 수십 GB, 심하면 100GB 넘게 잡아먹는데 안에 뭐가 들었는지는 알려주지 않는다. 256GB 엔트리 맥북 에어는 더 심하다. 시스템이 절반을 먹고, 개발 툴 몇 개 깔면 남은 공간으로 새 Xcode 버전 설치도 못 해.

캐시가 몰리는 곳은 딱 세 군데다: Lark(Feishu), Chrome, 터미널 툴체인. Lark의 LarkShell/aha 폴더는 본 문서 전부를 캐싱해서 방치하면 42GB까지 쌓인다(프로젝트 README 기준). Chrome Service Worker에 디버그 데이터까지 합치면 50GB 넘게 튀고(원글 실측), Python 개발자가 자주 쓰는 ~/.cache/uv는 조용히 56GB씩 먹는다(원글 실측). 텔레그램 미디어 캐시, npm 캐시, Homebrew 다운로드 폴더까지 더하면 1~2년 쓴 개발용 맥북은 캐시 100GB가 기본이다.

진짜 골치 아픈 건, **이 캐시의 절반은 쓰레기고 절반은 상태(state)**라는 점이다. Lark 문서 캐시는 지워도 되지만, 같은 폴더의 로그인 상태 파일을 지우면 다시 QR 스캔해야 한다. Chrome Service Worker는 지워도 되지만 옆에 있는 IndexedDB를 지우면 웹앱 데이터가 통째로 날아간다. 전통적인 정리 툴은 “어떤 폴더가 큰가”만 알려줄 뿐, “어떤 게 지워도 되는가”는 판단 못 한다.

더 아픈 건 해결책의 가격이다. 애플 SSD는 메인보드에 납땜돼 있어서 256GB에서 512GB로 올리면 공식 업그레이드 비용 약 30만 원대, 한 단계 올릴 때마다 보통 20만 원 넘게 든다. 이 돈, 안 써도 된다.

기회: “지워도 되는지 판단”을 AI에게 맡긴다

디스크 라쿤(Disk Raccoon)이라는 오픈소스 프로젝트의 핵심 아이디어는 단순하다. “어떤 캐시가 지워도 되고 어떤 건 건드리면 안 되는가”를 구조화된 캐시 맵으로 만들어두고, AI 코딩 어시스턴트가 그 맵을 따라가게 하는 것. 또 다른 정리 소프트웨어가 아니라, Claude Code, Cola 같은 AI 코딩 어시스턴트 안에 끼우는 Skill이다. AI 비서에게外挂 스킬 팩을 달아주는 식이라고 이해하면 된다. agent에게 “캐시 좀 봐줘”라고 한마디 하면 알아서 일한다.

GitHub 주소: https://github.com/orange2ai/disk-raccoon, 라이선스는 MIT. 공식 소개가 직관적이다. “macOS 캐시 정리 Agent: 씻고 먹는다. 캐시 맵 + 3단계 안전 등급, 지울 수 있는 것만 지움. 첫 실전에서 하룻밤에 135GB 확보.”

“씻고 먹는다”는 비유는 라쿤 습성에서 따온 것이다. 라쿤은 자연계에서 음식을 먹기 전에 먼저 씻는 유일한 동물이다. 안 먹는 게 아니라 아무거나 먹는 게 아니다. 이게 정확히 macOS 정리의 핵심 딜레마다. 큰 게 항상 지워도 되는 건 아니고, 지워도 되는 게 항상 큰 건 아니다. 전통 툴은 앞쪽만 해결하고, 라쿤은 뒤쪽을 해결한다.

참고로, AI Skill 설치 자체가 외주 수단이다. 남 대신 맥북 캐시 정리해주고 한 건에 3~5만 원 받으면, 툴은 공짜니까 시급이 그대로 남는 셈이다.

방법: 3단계 안전 등급 + 캐시 맵

디스크 라쿤의 작업 흐름은 세 단계로 나뉘고, 각 단계마다 명확한 안전장치가 있다.

Step 1: Mole로 먼저 디스크 스캔, 큰 폴더 찾기

Mole은 큰 폴더를 스캔하는 별도 오픈소스 툴이다. 라쿤의 “눈”이라고 보면 된다. Mole 없으면 라쿤이 어디를 봐야 할지 모른다. Mole이 디스크의 큰 폴더를 나열한다. 어떤 디렉토리가 10GB, 20GB, 50GB 잡는지 한눈에 보인다. 이 단계는 “건강검진 리포트”와 같다. AI에게 어디를 집중해서 볼지 알려주는 역할이다. Mole 없이도 쓸 수 있지만, 건강검진 리포트가 없는 셈이라 AI가盲目 스캔해서 느려진다.

Step 2: AI가 캐시 맵 따라 항목별 판단

라쿤 안에 references/cache-map.md가 내장돼 있고, 각 캐시 경로마다 안전 등급이 붙어 있다. 실제 항목은 이런 식이다.

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## ~/.cache/uv
- 등급: ✅ 안심하고 삭제
- 종류: Python 패키지 캐시
- 비고: uv install 시 자동 재생성, 프로젝트 동작에 영향 없음

## ~/Library/Application Support/LarkShell/aha/profile_explorer
- 등급: ⚠️ 신중히 삭제
- 종류: Lark 문서 캐시
- 비고: profile_explorer만 삭제, profile_main은 로그인 상태 포함

## ~/Library/Application Support/Google/Chrome/Default/Service Worker
- 등급: ✅ 안심하고 삭제
- 종류: PWA 오프라인 캐시
- 비고: 브라우저가 자동 재생성

맵에 없는 경로는 어떻게 하나? 라쿤의 정책은 “확실히 알면 진행, 모르면 손대지 않음”이다. AI가 각 디렉토리가 어느 앱의 무엇인지, 지우면 무슨 일이 생기는지 조사한 뒤, 사용자 확인용 리스트를 만들어낸다.

Step 3: 기본은 읽기 전용, sudo는 사용자가 직접

안전 설계 측면에서 라쿤에는 몇 가지 철칙이 있다.

• 기본 읽기 전용: 첫 라운드는 보기만, 삭제는 안 함. 리포트부터 출력.
• 복구 우선: 휴지통으로 보낼 수 있으면 rm -rf 직접 실행 안 함.
• 앱 종료 후 실행: 앱이 아직 돌고 있으면 먼저 종료. 삭제 중에 재생성되는 걸 막기 위해.
• sudo는 사용자가: 시스템 레벨 삭제는 명령어만 생성하고 실행은 사용자가 직접.

왜 기본 읽기 전용이 원클린 정리보다 가치 있나? 채팅 기록이나 프로젝트 의존성을 한 번 실수로 날리면 복구 비용이 1회 정리로 아낀 수십 GB보다 훨씬 크다. CleanMyMac 같은 “원클릭 스캔 + 원클릭 정리” 설계는 본질적으로 판단 비용을 사용자에게 떠넘기는 구조다. “전체 정리” 버튼 누를 용치가 되나? 대부분 못 누른다. 라쿤은 판단 단계를 AI에 맡기고, 사용자는 최종 리스트에 고개만 끄덕이거나 젓으면 된다. 의사결정 비용이 최저로 떨어진다.

사례: 135GB는 어떻게 나왔나

원글 작성자가 공개한 실전 기록에 따르면, 라쿤 첫 실행 때 비운 상위 3개는 다음과 같다.

이 135GB를 애플 공식 업그레이드 가격으로 환산하면 512GB 맥북 업그레이드 비용 한 번 분이다. 1회 정리에 100GB 확보면 사용 1회당 가치 약 22만 원. 이 사례가典型적인 이유는 가장 흔한 “디스크 킬러” 세 가지를 다 커버하기 때문이다. 개발 툴체인(uv), 브라우저(Chrome), 업무용 앱(Lark). Python 개발자 + Lark + Chrome 헤비 유저 조합은 개발자圈子 거의 표준 세팅이다. 이 조합이면 디스크 안에 비슷한 100GB+ 캐시가 숨어 있을 가능성이 높다. 한 번 돌려보면 비슷한 스케일로 재현된다.

왜 전통 정리 툴은 이 문제를 못 푸는가

Mac 정리 툴 시중에 적지 않다. CleanMyMac, DaisyDisk, OmniDiskSweeper 모두 베테랑이다. 하지만 공통盲区가 있다. “무엇이 큰가”만 알려주고 “무엇이 지워도 되는가”는 알려주지 못한다.

Lark를 예로 들면, LarkShell/aha 디렉토리는 Finder에서 거의 안 보인다. 여러 단계의 Library 경로 안에 숨어 있어서다. CleanMyMac이 스캔하면 노란색으로 표시되지만, 클릭해서 들어가면 알 수 없는 서브폴더만 가득해서 사용자가 감히 못 지운다. Chrome은 더 복잡하다. Service Worker, IndexedDB, Cache Storage, Cookies가 각각 다른 메커니즘이고, 하나만 잘못 지워도 PWA 오프라인 데이터가 통째로 날아간다.

라쿤의 해법은 AI로 “의미 판단”을 돌리는 것이다. 똑같이 50GB짜리 Chrome 디렉토리라도, AI는 Service Worker(삭제 가능), IndexedDB(용도별 판단), 로그인 상태(건드리지 않음)를 구분한다. CleanMyMac이 50GB짜리 Lark 캐시를 노란색으로만 표시하고 설명을 안 하는 반면, 라쿤은 어떤 30GB가 지워도 되는지, 어떤 20GB가 로그인 상태인지 바로 알려준다. 이게 CleanMyMac이 연 40달러를 받으면서도 이 문제를 못 푸는 이유다. 룰 엔진은 경로 의미를 이해 못 한다. LLM이 처음으로 정리 툴에 “읽기 능력”을 부여한 셈이다.

실행: 오늘 밤 agent에 라쿤 달아보기

맥북 쓰는데 디스크가 자주 터지고, 30만 원 들여 업그레이드하기는 아까우면 아래 세 단계만 따라 하면 된다.

1단계: Skill 설치

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

SKILL.md 프로토콜 지원하는 agent면 다 쓸 수 있다. Claude Code, Cola 모두 가능.

2단계: Mole과 함께 건강검진

먼저 Mole 한 번 돌려서 큰 폴더를 찾고, 그다음 라쿤이 등장해서 지울 수 있는 걸 판단한다. 두 툴이 “스캔”과 “판단”을 나눠 맡는 구조다.

3단계: agent에게 말 걸기

복잡한 명령어 외울 필요 없다. “캐시 좀 봐줘” 또는 “디스크 가득 찼는데 뭐 지울 수 있어?”라고만 하면, agent가 캐시 맵 따라 항목별 리스트를 뽑아준다. 리스트 보고 끄덕이면 지우고, 젓으면 건너뛴다.

캐시 맵은 살아 있는 문서다. 프로젝트 작성자가 README에서 issue나 PR로 새로운 캐시 경로 보완해달라고呼吁하고 있다. 경로, 용량, 소속 앱만 첨부해서 issue 올리면 된다. 디스크 한 번 정리한 게 다음 사용자 30만 원을 아껴줄 수 있다.