Біль: як «Системні дані» на 256 ГБ Mac роздуваються до 100 ГБ

Старий біль кожного користувача Mac — сірий рядок «Системні дані» в «Про цей Mac», який запросто з’їдає 50–100 ГБ, а що всередині — незрозуміло. Базовий MacBook Air на 256 ГБ страждає найбільше: система забирає половину, ще трохи з’їдають інструменти розробника, і під новий Xcode вже треба щось попередньо видаляти.

Кеш ховається у трьох місцях: Feishu, Chrome, термінальний тулчейн. Каталог LarkShell/aha зберігає всі переглянуті документи — хтось випадково назбирав 42 ГБ (за даними README проєкту). Service Worker Chrome плюс налагоджувальні дані роздуваються до 50 ГБ (заміряно автором). А ~/.cache/uv у Python-розробників тихо з’їдає 56 ГБ (заміряно автором). Додайте сюди медіа-кеш Telegram, кеш npm, каталог завантажень Homebrew — і через рік-два робоча машина розробника тримає 100 ГБ сміття.

Проблема ось у чому: половина кешу — сміття, половина — стан. Кеш документів Feishu можна знести без наслідків, але поруч лежать файли сесії — видалиш і знову сканиш QR-код. Service Worker Chrome можна чистити, а IndexedDB поруч — там дані вебзастосунків, і їх чіпати не варто. Класичні прибиральники показують «які папки великі», але не кажуть «які можна видалити».

І найбільше дратує рішення — SSD у Mac припаяний до плати. Апгрейд з 256 до 512 ГБ у офіційному сервісі коштує близько 1500 грн, кожен крок — тисяча і вище. Ці гроші можна не витрачати.

Можливість: віддати «рішення, що видаляти» штучному інтелекту

Disk Raccoon (Диск-єнот) — open source проєкт, який перетворює «який кеш можна чистити, а який ні» на структуровану карту кешу, яку AI-асистент просто читає. Це не ще один прибиральник, а Skill для AI-агентів на кшталт Claude Code чи Cola — зовнішній пакет навичок, що каже асистентові, як діяти в таких задачах. Сказав агенту «подивись кеш» — він працює.

Репозиторій: https://github.com/orange2ai/disk-raccoon, ліцензія MIT, 11 зірок (за даними автора, незалежно не перевірено), останній коміт — кінець серпня 2026 (за даними автора, незалежно не перевірено). Офіційний опис чесний: «macOS cache cleaning Agent: wash before eat. Cache map + three safety levels, deletes only what’s safe. First run cleared 135 GB overnight».

«Wash before eat» — це про єнотів: єдині у природі тварини, що миють їжу перед тим як з’їсти. Не відмовляються — просто не жеруть усе підряд. Це і є головна суперечність macOS-прибирання: велике — не завжди те, що треба чистити, а те, що треба — не завжди велике. Класичні інструменти вирішують першу частину, єнот — другу.

До речі, вміти ставити AI Skill — це вже заробіток. Почистив комусь диск — 200 грн у кишеню, інструмент готовий, маржа твоя.

Шлях: три рівні безпеки + карта кешу

Робочий процес єнота — три кроки з чіткими запобіжниками.

Крок 1: спочатку Mole сканує диск

Mole — інший open source інструмент, спеціалізований сканер великих папок. Це «очі» єнота: без нього єнот не знає, куди дивитися. Mole вивантажує список папок-важковаговиків — 10 ГБ, 20 ГБ, 50 ГБ — одразу видно. Це «медична картка», що каже AI, куди дивитися перш за все. Без Mole теж працює, але сліпий скан буде повільнішим.

Крок 2: AI звіряє кожен пункт з картою кешу

У єнота є файл references/cache-map.md, де кожен шлях кешу має свій рівень безпеки. Ось як виглядають реальні записи:

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

## ~/.cache/uv
- Рівень: ✅ сміливо видаляти
- Тип: кеш Python-пакетів
- Нотатка: uv install перебудує автоматично, проєкт не постраждає

## ~/Library/Application Support/LarkShell/aha/profile_explorer
- Рівень: ⚠️ обережно
- Тип: кеш документів Feishu
- Нотатка: чистити тільки profile_explorer, profile_main містить сесію

## ~/Library/Application Support/Google/Chrome/Default/Service Worker
- Рівень: ✅ сміливо видаляти
- Тип: PWA офлайн-кеш
- Нотатка: браузер відновить сам

А якщо шлях не в карті? Стратегія єнота — «розберусь, інакше не рушу». AI перевіряє, який застосунок володіє каталогом, що там лежить, що буде після видалення, і викладає список користувачу на підтвердження.

Крок 3: за замовчуванням лише читання, sudo — на тобі

Кілька залізних правил безпеки:

• За замовчуванням лише читання: перший прохід — тільки звіт, без видалень.
• Пріоритет відновлення: що можна в Кошик — не йде одразу в rm -rf.
• Спочатку закрити застосунок: якщо додаток ще працює — спершу закрити, інакше кеш відновиться під час видалення.
• sudo — на тобі: системні видалення генеруються як команди, виконуєш сам.

Чому «лише читання» коштує більше, ніж «одна кнопка»? Одне випадкове видалення історії чату чи залежностей проєкту коштує відновленням — і це перевищує десятки ГБ, зекономлені на швидкості. CleanMyMac з його «скануй і чисть» по суті перекладає відповідальність на користувача — натиснеш «прибрати все»? Більшість не натисне. Єнот віддає судження AI, а ти лише киваєш або хитаєш головою у фінальному списку — рішення коштує мінімум зусиль.

Кейс: як вийшло 135 ГБ

З публічного звіту автора, перший запуск єнота звільнив три головні блоки:

Ці 135 ГБ в офіційних цінах Apple — зекономлений апгрейд 512 ГБ MacBook, тобто 1500 грн. Якщо брати 100 ГБ за сесію — кожен запуск тягне на 1100 грн. Кейс типовий: він покриває три найпоширеніші «вбивці диска» — тулчейн розробника (uv), браузер (Chrome), офісний ПЗ (Feishu). Python-розробник + Feishu + Chrome-маніяк — це стандартна конфігурація в нашому середовищі. Якщо це про тебе — у тебе з високою ймовірністю лежить схожий кеш на 100+ ГБ. Проженеш єнота — отримаєш той самий результат.

Чому класичні прибиральники не справляються

Ринок Mac-прибиральників не порожній — CleanMyMac, DaisyDisk, OmniDiskSweeper давно відомі. Але в них спільна сліпа зона: показують «що велике», не кажуть «що можна видалити».

Візьмемо Feishu. Каталог LarkShell/aha у Finder майже невидимий — ховається у кількох шарах Library. CleanMyMac підсвітить його жовтим, але всередині — лише купа незрозумілих підпапок, і користувач не наважується чистити. Chrome складніший: Service Worker, IndexedDB, Cache Storage, Cookies — різні механізми, видалиш не те — і PWA-офлайн зникне.

Єнот вирішує це через «семантичне судження» AI. З тих самих 50 ГБ Chrome AI відрізняє Service Worker (можна) від IndexedDB (за потребою) від сесії (не чипати). CleanMyMac показує 50 ГБ Feishu жовтим і мовчить — єнот прямо каже: 30 ГБ можна, 20 ГБ сесія. Ось чому CleanMyMac за 40 доларів на рік не вирішує задачу — правиловий рушій не розуміє семантики шляхів, а LLM вперше дає прибиральнику здатність читати.

Заклик: постав єнота своєму агенту сьогодні ввечері

Користуєшся Mac, диск постійно тісний, а 1500 грн на апгрейд шкода — три кроки:

Крок 1: встанови Skill

1

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

Працює з будь-яким агентом, що підтримує протокол SKILL.md — Claude Code, Cola.

Крок 2: додай Mole для сканування

Спочатку Mole покаже великі папки, потім єнот вирішить, що з них чистити. Один сканує, другий вирішує — ролі чіткі.

Крок 3: скажи агенту

Не треба запам’ятовувати команди — просто «подивись кеш» або «диск забитий, що можна почистити». Агент пройде карту кешу і викладе список. Кивнув — чистить, хитнув — пропускає.

Карта кешу жива — автор у README просить надсилати issue чи PR з новими шляхами. Додав шлях, розмір, застосунок — і, можливо, зекономив наступному користувачу 1500 грн.