Боль: как «Системные данные» на 256 ГБ Mac раздуваются до 100 ГБ

У каждого старожила Mac одна и та же боль — серая строка «Системные данные» в разделе «Об этом Mac». Там болтается 50, 80, 120 ГБ, а что внутри — непонятно. Особенно страдает базовый MacBook Air на 256 ГБ: система съедает половину, ставишь пару инструментов разработчика — и на новую версию Xcode уже места нет.

Кэш прячется в трёх местах: Lark, Chrome, терминальные тулчейны. Папка LarkShell/aha кэширует все документы, которые ты хоть раз открывал — у одного пользователя накопилось 42 ГБ (по README проекта). Service Worker Chrome плюс отладочные данные раздуваются за 50 ГБ (по замерам автора). Python-разработчики тихо копят в ~/.cache/uv ещё 56 ГБ (по замерам автора). Добавь сюда медиакэш Telegram, кэш npm, загрузки Homebrew — через пару лет активной работы кэш легко занимает 100 ГБ.

Проблема в том, что половина кэша — мусор, половина — состояние. Документы из Lark можно удалить, а файлы авторизации рядом — нет, полетишь пересканировать QR-код. Service Worker Chrome удаляется безболезненно, а соседний IndexedDB хранит данные веб-приложений. Старые чистильщики показывают «какие папки большие», но не отвечают на главный вопрос — «какие можно удалить».

И самое обидное — решение из кармана. SSD в Mac впаян в материнку, апгрейд с 256 до 512 ГБ у Apple стоит 1500 ¥, каждый шаг вверх — тысяча и больше. Эти деньги можно было не тратить.

Возможность: отдать «можно ли удалять» искусственному интеллекту

Disk Raccoon (Дисковый Енот) — open-source проект с простой идеей: превратить «какой кэш можно удавать, а какой нельзя трогать» в структурированную карту кэша, а дальше пусть AI-агент работает по ней. Это не очередной чистильщик, а Skill для Claude Code, Cola и подобных AI-агентов — назовём это外挂-пакетом навыков, который говорит агенту, как решать такие задачи. Сказал агенту «посмотри кэш» — он пошёл работать.

Репозиторий: https://github.com/orange2ai/disk-raccoon, лицензия MIT, 11 звёзд (по посту автора, не проверял), последний коммит — конец августа 2026 (по посту автора, не проверял). Описание лаконичное: «macOS cache cleaning Agent: сначала вымоем, потом съедим. Карта кэша + три уровня безопасности, удаляем только то, что можно. Первый запуск — 135 ГБ за ночь».

«Сначала вымоем, потом съедим» — это про енотов: они единственные в природе, кто моет еду перед тем как есть. Не отказываются от еды, но и не едят что попало. Это и есть главное противоречие чистки macOS: большое — не значит лишнее, лишнее — не значит большое. Старые инструменты закрывают первую часть, Енот закрывает вторую.

Кстати, умение ставить AI-скиллы — это уже навык для заработка. Берёшь с клиента 2000 ₽ за чистку диска, инструмент готовый, разница — твоя.

Путь: три уровня безопасности плюс карта кэша

Работу Disk Raccoon можно разложить на три шага с чёткими предохранителями.

Шаг 1: сначала Mole сканирует диск

Mole — ещё один open-source инструмент для поиска больших папок, «глаза» Енота. Без него Енот не знает, куда смотреть. Mole выгружает список папок по 10, 20, 50 ГБ — сразу видно, где копать. Это «медкарта» для AI: показывает, на что обратить внимание. Без Mole тоже работает, но AI будет тыкаться вслепую и медленнее.

Шаг 2: AI проверяет каждый пункт по карте

Внутри Енота лежит references/cache-map.md — каждая запись с пометкой уровня безопасности. Вот как выглядят реальные пункты:

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

## ~/.cache/uv
- Уровень: ✅ можно удалять
- Тип: кэш Python-пакетов
- Примечание: uv install пересоберёт автоматически, проекты не пострадают

## ~/Library/Application Support/LarkShell/aha/profile_explorer
- Уровень: ⚠️ осторожно
- Тип: кэш документов Lark
- Примечание: удалять только profile_explorer, в profile_main лежит сессия

## ~/Library/Application Support/Google/Chrome/Default/Service Worker
- Уровень: ✅ можно удалять
- Тип: офлайн-кэш PWA
- Примечание: браузер пересоздаст автоматически

Что делать с путями, которых нет в карте? Стратегия Енота — «разобрался — удаляй, не разобрался — не трогай». AI идёт и выясняет, какому приложению принадлежит папка, что в ней лежит, что будет если удалить. Потом выдаёт список пользователю на подпись.

Шаг 3: по умолчанию только чтение, sudo — на тебе

В плане безопасности у Енота несколько жёстких правил:

• Только чтение по умолчанию: первый проход — смотрим, не удаляем.
• Сначала в корзину: если можно — отправляем в Trash, а не rm -rf.
• Сначала закрыть приложение: если процесс ещё работает — закрываем, иначе кэш восстановится на лету.
• sudo на тебе: системные удаления только в виде команд, выполняешь сам.

Почему «только чтение» ценнее «одной кнопки»? Восстановление случайно убитого чата или зависимостей проекта стоит дороже, чем десяток сэкономленных гигабайт. CleanMyMac со своим «сканировать — очистить» по сути перекладывает решение на пользователя — ты реально жмёшь «Очистить всё»? Большинство не решается. Енот отдаёт оценку AI, пользователь только кивает или качает головой на финальном списке. Решение принимается за секунду.

Кейс: откуда взялись 135 ГБ

По публичным замерам автора поста, первый запуск Енота вытащил три главных виновника:

Эти 135 ГБ в пересчёте на официальный апгрейд Apple — сэкономленные деньги на 512 ГБ MacBook, то есть 1500 ¥. Если считать по 100 ГБ за чистку — каждый запуск стоит 1100 ¥. Кейс показателен тем, что покрывает три главных «убийцы диска»: тулчейн разработчика (uv), браузер (Chrome), офис (Lark). Python-разработчик плюс Lark плюс Chrome — стандартный набор в среде разработчиков. Если это про тебя, на диске почти наверняка лежат те же 100+ ГБ — запустишь и получишь сопоставимую цифру.

Почему старые чистильщики не справляются

Рынок Mac-уборщиков не пустой: CleanMyMac, DaisyDisk, OmniDiskSweeper — все ветераны. Но у них общий слепой участок: говорят «что большое», но не говорят «что можно удалить».

Возьмём Lark: папка LarkShell/aha в Finder почти невидима, прячется в нескольких слоях Library. CleanMyMac подсветит её жёлтым, но внутри — только непонятные подпапки, удалять страшно. Chrome ещё сложнее: Service Worker, IndexedDB, Cache Storage, Cookies — разные механизмы, ошибёшься с одним — потеряешь офлайн-данные PWA.

Енот решает это через «семантическое понимание» AI. В папке Chrome на 50 ГБ AI отличает Service Worker (можно) от IndexedDB (по ситуации) от сессии (нельзя). CleanMyMac покажет 50 ГБ Lark жёлтым и не объяснит, Енот сразу скажет: 30 ГБ удаляем, 20 ГБ — сессия. Поэтому CleanMyMac за 40 $ в год проблему не решает — правила в движке не понимают смысла путей. LLM впервые дал уборщику способность читать.

Призыв к действию: ставь енота сегодня вечером

Если у тебя Mac, диск пищит, а 1500 ¥ на апгрейд жалко — три шага:

Шаг 1: установить Skill

1

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

Работает с любым агентом, который понимает протокол SKILL.md — Claude Code, Cola и другие.

Шаг 2: добавить Mole для разведки

Сначала прогон Mole — он покажет большие папки, потом Енот разберётся, что из них можно удалять. Один сканирует, другой решает.

Шаг 3: поговорить с агентом

Никаких сложных команд. Просто скажи «посмотри кэш» или «диск забит, что можно почистить». Агент пройдётся по карте и выдаст список. Кивнул — удалил, покачал головой — пропустил.

Карта кэша живая — автор в README просит кидать issue или PR с новыми путями. Достаточно приложить путь, размер и приложение. Одна твоя чистка может сэкономить кому-то ещё 1500 ¥.