Disk Cleanup Master

磁盘垃圾清理助手。自动扫描磁盘找到老文件、大文件、垃圾文件，生成垃圾桶.md让用户审核确认后再清理。触发词：清理垃圾、清理磁盘、清理硬盘、扫描垃圾、垃圾文件、老文件、大文件、磁盘清理、空间不足、清理缓存、垃圾清理大师

Security Scan

The skill's code and instructions broadly match its stated disk-cleaning purpose, but there are important mismatches and safety caveats (notably OS assumptions and deletion behavior) that could lead to unintended permanent deletion if misused.

Purpose & Capability

The SKILL.md and the two included scripts (scan_disk.py and delete_trash.py) implement the described scanning → generate garbage桶.md → user-confirm → cleanup workflow. No unrelated credentials, network calls, or strange binaries are requested. However, the skill is written with a Windows-centric expectation (absolute Windows paths, Desktop location, use of Windows recycle API) while the registry metadata places no OS restriction — this mismatch should be noted.

Instruction Scope

Instructions require creating and later parsing a user-edited файл (垃圾桶.md) that must contain absolute paths; delete_trash.py will parse that markdown and delete every path it finds. Although SKILL.md enforces an explicit user confirmation step and default-to-recycle behavior on Windows, the code will permanently delete files on non-Windows platforms (fallback behavior), and the path-extraction regex may pick up any absolute paths present in the markdown. If the skill runs on the wrong OS, or if the markdown is edited incorrectly/maliciously, important files could be removed.

Install Mechanism

No install spec; the skill is instruction + scripts only. That minimizes disk footprint beyond the included code and is proportionate for a utility that runs local scans and deletions.

Credentials

The skill requests no environment variables, credentials, or external configuration. It only requires local filesystem access and a Python interpreter, which is appropriate for its purpose.

Persistence & Privilege

The skill is not always-enabled and does not request persistent platform privileges. It does not modify other skills or global agent settings.

What to consider before installing

This skill appears to implement what it claims, but take care before using it. Key points: 1) The SKILL.md is Windows-focused (expects C:\ paths and Desktop) but there is no OS restriction — if you run the scripts on a non-Windows system, delete_trash.py will perform direct (permanent) deletes rather than moving files to the recycle bin. 2) delete_trash.py extracts any absolute Windows paths in the markdown and will delete them; always inspect the generated 垃圾桶.md line-by-line. 3) Use the --dry-run option first to verify what will be deleted, and avoid running the cleanup with elevated/admin privileges unless you truly understand the consequences. 4) Back up important data before first use. 5) If you only have a Windows machine and want the recycle behavior, confirm the script is executed with a Windows Python and test with harmless files first. If you need the skill to be safe cross-platform, ask the author to add explicit OS checks and safer deletion fallbacks (e.g., move-to-trash libraries for non-Windows) and to add an OS restriction in the metadata.

垃圾清理大师 🧹

自动扫描磁盘，找出老文件、大文件、垃圾临时文件，生成 垃圾桶.md 供用户审核，确认后才执行清理。

工作流程

整个流程分为 3 个阶段，必须严格按顺序执行：

Phase 1: 扫描 → Phase 2: 生成垃圾桶.md → Phase 3: 用户确认后清理

Phase 1: 扫描磁盘

1. 询问用户要扫描的路径（如 C:\Users\UncleC），如果用户未指定，默认扫描用户主目录
2. 询问扫描参数（可选，提供默认值）：
   • 老文件天数：默认 180 天
   • 大文件阈值：默认 100MB
   • 快速模式：默认否
   • 排除关键词：默认无（用户可指定排除特定项目，如 "hfish,WPS"）
3. 运行扫描脚本：

C:\Python314\python.exe "{SKILL_DIR}/scripts/scan_disk.py" "<扫描路径>" --old-days <天数> --large-mb <阈值MB> [--quick] [--exclude "关键词1,关键词2"] -o "<输出JSON路径>"

4. 读取扫描结果 JSON，进入 Phase 2

Phase 2: 生成垃圾桶.md

根据扫描结果，在桌面生成 垃圾桶.md。

生成规则（按实操经验优化）：

1. 路径必须是 Windows 绝对路径格式（如 C:\Users\...）
2. 每个路径独占一行，放在表格中
3. 智能分组归类：属于同一项目的多个文件应合并为一组（如 hfish 蜜罐工具的整个 3.3.6 目录），标注项目名称和总大小
4. 分类展示：缓存目录 → 垃圾临时文件 → 老文件（按项目分组） → 大文件（按用途分组） → 空文件夹
5. 每类标注数量和总大小
6. 大文件应按用途进一步分组：已安装的安装包 / 临时中间数据 / 测试环境缓存 / 视频缓存等
7. 排除项区域：底部必须增加 ⚠️ 已排除 区域，列出被排除的文件及原因
8. 系统文件排除：Windows 系统文件（desktop.ini、ntuser.dat.LOG*、.regtrans-ms 等）不要列入清理列表，放入排除项区域

垃圾桶.md 格式模板：

# 🗑️ 垃圾桶 - 待清理清单

> ⚠️ 请仔细审核以下内容！删除前请确认这些文件确实不再需要。
> 修改规则：删除不想清理的行（整行删掉即可），保留的要清理的行不动。
> 修改完保存后，告诉我"确认清理"即可执行。

> 扫描时间：YYYY-MM-DD HH:MM
> 扫描路径：C:\Users\XXX
> 潜在可回收空间：X.XGB

---

## 📦 缓存目录（共 X 个，占 X.XX GB）

| 路径 | 大小 | 天数 |
|------|------|------|

---

## 🗂️ 垃圾临时文件（共 X 个，占 X.XX KB）

| 路径 | 大小 | 修改时间 |
|------|------|----------|

---

## ⏰ 老文件（超过 180 天未访问，共 X 组，占 X.XX GB）

### 📁 项目名称（~XXXMB，XXX天）

| 路径 | 大小 | 说明 |
|------|------|------|

---

## 🐋 大文件（超过 100MB，共 X 个，占 X.XX GB）

### 🔧 已安装的安装包（可安全删除，约 X.XGB）

| 路径 | 大小 | 修改时间 | 天数 | 说明 |
|------|------|----------|------|------|

### 🗃️ 临时/中间数据文件（约 X.XGB）

| 路径 | 大小 | 修改时间 | 天数 | 说明 |
|------|------|----------|------|------|

### 🧪 测试环境缓存（约 X.XGB）

| 路径 | 大小 | 修改时间 | 天数 | 说明 |
|------|------|----------|------|------|

### 🎬 视频/音频缓存（约 X.XGB）

| 路径 | 大小 | 修改时间 | 天数 | 说明 |
|------|------|----------|------|------|

---

## 🫙 空文件夹（共 X 个）

| 路径 |
|------|

---

## ⚠️ 已排除（不清理）

| 排除项 | 原因 |
|--------|------|
| XXX 相关文件 | 用户要求保留 |
| Windows 系统文件（desktop.ini、ntuser.dat.LOG* 等） | 系统关键文件 |

关键规则：

• 垃圾桶.md 必须包含完整的绝对路径，每行一个路径
• 路径不能模糊，必须精确到文件/文件夹级别
• 同一项目的多个文件必须合并展示（如 3.3.6 目录下的几十个文件归为一组）
• 缓存目录和大文件要特别标注，引起用户注意
• 告知用户：修改垃圾桶.md，删除不想清理的行，保留要清理的行

Phase 3: 用户确认后清理

1. 等待用户修改垃圾桶.md 并回复"确认清理"（或类似意思）
2. 如果用户要求排除某些文件/项目：
   • 方式 A：直接修改垃圾桶.md，删除对应行
   • 方式 B：告诉 AI 排除关键词，AI 更新垃圾桶.md
3. 必须再次警告用户：

⚠️ 此操作非常危险，可能导致不可逆的数据丢失！

即将删除垃圾桶.md 中列出的所有文件/文件夹。 文件将移至回收站（可恢复），但仍请确认。

4. 用户确认后，运行清理脚本：

C:\Python314\python.exe "{SKILL_DIR}/scripts/delete_trash.py" "<垃圾桶.md路径>" --output "<结果JSON路径>"

5. 如需直接删除（不经过回收站），加 --no-recycle 参数（必须用户明确要求）
6. 报告清理结果

安全规则（最高优先级）

1. 绝不自动删除 — 必须等用户审核垃圾桶.md后明确确认
2. 默认回收站 — Windows 下优先移到回收站，不直接删除
3. 系统目录排除 — 扫描脚本已内置排除 Windows、Program Files 等系统目录
4. 系统文件排除 — desktop.ini、ntuser.dat.LOG*、.regtrans-ms 等系统文件自动排除，放入"已排除"区域
5. 小批次 — 如果文件很多，分批处理，每批最多 10 个
6. 停止条件 — 任何删除失败立即停止，报告错误让用户决定
7. 不做预测 — 不猜测文件用途，只报告客观信息（大小、天数、类型），让用户判断
8. 排除关键词 — 支持 --exclude 参数，用户可指定排除包含特定关键词的路径

扫描脚本参数说明

scan_disk.py

参数	说明	默认值
path	扫描根路径（必填）	-
--old-days	老文件天数阈值	180
--large-mb	大文件MB阈值	100
--max-depth	最大扫描深度	5
--quick	快速模式（扫描更少文件）	否
--exclude	排除关键词（逗号分隔，路径包含则跳过）	无
-o	输出JSON文件路径	stdout

delete_trash.py

参数	说明	默认值
trash_md	垃圾桶.md文件路径（必填）	-
--no-recycle	直接删除不经过回收站	否
--dry-run	只列出不删除	否
-o	结果JSON输出路径	否

实操案例

以下是一个完整的实操流程示例，展示从扫描到清理的全过程：

场景：用户要求清理电脑垃圾

用户：帮我清理我的电脑垃圾

AI：加载垃圾清理大师 Skill，进入 Phase 1。

Phase 1：扫描

AI 询问扫描范围后，使用默认参数执行扫描：

C:\Python314\python.exe "{SKILL_DIR}/scripts/scan_disk.py" "C:\Users\UncleC" --old-days 180 --large-mb 100 -o "scan_result.json"

扫描结果摘要：

• 扫描文件数：7216
• 老文件：115 个
• 大文件：16 个
• 垃圾临时文件：18 个
• 空文件夹：30 个
• 潜在可回收空间：4.4GB

Phase 2：生成垃圾桶.md

AI 根据扫描结果智能分组归类，在桌面生成垃圾桶.md：

关键分组策略（实操验证）：

1. 老文件按项目合并：如 Desktop 下 3.3.6 目录含 50+ 个 hfish 蜜罐文件，全部归为"📁 hfish 蜜罐工具"一组，标注总大小和天数，而不是逐个列出
2. 大文件按用途分组：
   • *.msi / *Setup*.exe → "已安装的安装包"（安全可删）
   • *.sql / 数据导出 → "临时/中间数据文件"（需确认）
   • torch/ / chromium/ / .dll → "测试环境缓存"（需确认）
   • *.mp4 / *.wav / *.bin → "视频/音频缓存"（需确认）
3. 系统文件自动排除：desktop.ini、ntuser.dat.LOG* 等不列入清理，放入"已排除"区域
4. 空文件夹排除 WPS 等：WPS 相关的空文件夹也放入排除区域

用户反馈排除

用户：排除掉 Hfish 与 WPS 相关的文件

AI 更新垃圾桶.md：

• 移除 hfish 相关（3.3.6 目录、hfish-server.exe、hfish.exe）
• 移除 WPS 相关（WPSDrive、WPS Cloud Files、WPS_Setup）
• 更新"已排除"区域，记录排除原因
• 更新可回收空间：4.4GB → 3.9GB

Phase 3：用户确认清理

用户：确认清理

AI 再次警告，用户确认后执行清理脚本，文件移至回收站。

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垃圾桶.md 生成规则

1. 路径必须是 Windows 绝对路径格式（如 C:\Users\...）
2. 每个路径独占一行，放在表格中
3. 分类展示：缓存目录 → 垃圾临时文件 → 老文件（按项目分组） → 大文件（按用途分组） → 空文件夹 → 已排除
4. 每类标注数量和总大小
5. 同一项目的多个文件合并为一组，标注项目名称、总大小、天数
6. 大文件按用途细分：安装包 / 临时数据 / 测试缓存 / 视频缓存
7. 底部必须有"已排除"区域
8. 文件在桌面：C:\Users\<用户名>\Desktop\垃圾桶.md
9. 系统文件（desktop.ini、ntuser.dat.LOG*、.regtrans-ms）自动排除，不列入清理