【Skill 创作】 告别C盘爆满！跨时代AI磁盘健康顾问—SOLO桌面端+移动端不断打磨进化，为TRAE量身打造！
C 盘又红了？别急着删文件——让 AI 帮你先诊断，再决策，最后安全执行。
深度扫描 · 智能分析 · 安全执行 · 越用越懂你 · 专为 TRAE 生态优化 · 全程 SOLO 桌面端+移动端开发
项目信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| Skill 名称 | c-drive-cleaner (品牌名: CleanSight) |
| 当前版本 | v6.4.0 |
| 开发周期 | 2026-04-01 → 2026-05-19（49 天，7 个大版本） |
| GitHub | github.com/niuhai/skill-c-cleaner |
| 标签 | #系统工具 #AI决策 #磁盘管理 #开发者工具 #TRAE优化 |
先放概览图，放大版具体我会贴在评论区：
一句话告别C盘爆满
传统工具 = 帮你删文件（但不懂你，删完又满）
CleanSight = 你的 AI 磁盘健康顾问：理解你 → 分析数据 → 智能建议 → 教你不复发
我（全栈工程师）的C盘，开2-3个TRAE卡的要死：
优化后，开五个都可以！：
核心差异公式
你: "C盘又爆了！"
传统工具: 扫描 → "这些可以删" → 你犹豫 → 删一点 → 下周又满 ❌
CleanSight: 扫描 → "你是TRAE开发者，Trae缓存15GB，建议迁移到D盘一劳永逸" → 执行 → 不再复发 ✅
为什么说 CleanSight 为 TRAE 用户量身打造
CleanSight 不是通用清理工具，它在设计之初就深度适配了 TRAE 生态：
原生识别 3 个 TRAE IDE 应用签名
在 extensions/app-signatures.json 中内置了完整的 TRAE 产品家族识别：
| 应用 | 检测路径 | 可清理缓存类型 | 典型大小 |
|---|---|---|---|
| Trae | %APPDATA%\Trae |
Cache, Code Cache, GPUCache, DawnWebGPUCache, WebStorage 等 | 3-5 GB |
| Trae CN | %APPDATA%\Trae CN |
Cache, Code Cache, GPUCache, WebStorage, Session Storage 等 | ~10.3 GB |
| TRAE SOLO CN | %APPDATA%\TRAE SOLO CN |
GPUCache 等 | 1-2 GB |
实际测试发现：Trae / Trae CN / TRAE SOLO CN 三者的缓存合计可达 ~15 GB，是 C 盘最大的单项占用源之一。
TRAE 进程感知清理
清理脚本内置 Test-AppRunning 函数，在执行前自动检测 TRAE 进程是否在运行：
检测到 Trae/TraeCN 正在运行（进程 ID: 12345）
⚠️ 建议关闭 TRAE 后再清理，以获得更好的效果（释放更多缓存）
是否继续？[Y/N]
如果未关闭 TRAE，脚本会智能跳过被锁定缓存，只清理可安全释放的部分——绝不会因为清理导致 TRAE 崩溃或数据丢失。
附带 TRAE IDE 性能优化测试方案
项目中专门提供了 TRAE-Optimization-Test-Plan.md，一套完整的 TRAE 开发环境性能调优方案：
Phase 1 - 基准测试: 记录C盘空间、内存、TRAE启动时间、SearchHost CPU
Phase 2 - 优化实施:
├─ Part 1: 虚拟内存配置（C盘释放 + 性能提升）
├─ Part 2: Search索引排除开发目录
├─ Part 3: TRAE设置优化
└─ Part 6: TRAE智能缓存清理（安全清理 Cache/Code Cache/GPUCache 等）
Phase 3 - 效果验证: 量化对比优化前后的TRAE性能指标
给我生成的优化建议，按照优先级ABCD排序
真实测试数据：TRAE 缓存是 C 盘最大单项
在 148.91 GB 的真实 C 盘扫描中：
🥇 Trae / Trae CN / TRAE SOLO CN 缓存合计: ~15 GB（C盘最大单项）
🥈 Electron 重复运行时（含 TRAE 依赖的 Chromium）: 13.02 GB
🥉 微信 + 飞书: 9.62 GB
清理后：C 盘使用率从 91.7% 降至 74.4%，释放 25.8 GB，TRAE 运行更流畅更稳定。
核心能力速览
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🧠 AI 决策能力矩阵 │
├──────────────┬──────────────────────┬────────────────────────┤
│ 能力 │ 传统工具 │ CleanSight │
├──────────────┼──────────────────────┼────────────────────────┤
│ 上下文感知 │ ❌ 固定规则一刀切 │ ✅ 基于你的使用习惯动态分析 │
│ 风险评估 │ ⚠️ 只说能删/不能删 │ ✅ 为什么+替代方案+迁移指导 │
│ 知识赋能 │ ❌ 删完就结束 │ ✅ 教你一劳永逸的解决方案 │
│ 迁移指导 │ ❌ 只能删 │ ✅ 迁移保留功能同时释放空间 │
│ 安全机制 │ ⚠️ 有误删风险 │ ✅ 只读+WhatIf+三层回滚 │
│ TRAE 适配 │ ❌ 不认识TRAE │ ✅ 原生识别TRAE全家桶 │
└──────────────┴──────────────────────┴────────────────────────┘
进化之路：一个 CHANGELOG 记录的 49 天
这个 Skill 的 CHANGELOG.md 完整记录了从 v1.0 到 v6.4 的每一次进化。
特别说明：整个项目从构思、编码、调试到发布，全程使用 TRAE SOLO 桌面端 + 移动端协同开发。 桌面端写核心脚本和 PowerShell 引擎，移动端蹲坑时写文档、调交互逻辑——真正做到了"随时随地用 AI 开发 AI"。
v1.0 — 最初只是一个脚本（2026-04-01）
- 一个简单的 PowerShell 扫描脚本，输出文本报告
- 覆盖 3 个基础类别：临时文件、浏览器缓存、少数开发缓存
- 当时想法很天真：“能扫出来就行了，用户自己会判断”
v2.0 → v3.0 — 从纯文本到结构化报告（2026-04-01 ~ 04-02）
- 引入报告模板系统，输出变成结构化表格
- 覆盖扩展到 7 个大类，加入智能删除建议三级体系（
推荐 / 
谨慎 / 
不建议） - 首次引入迁移方案——教用户把数据移到 D 盘而非直接删除
v4.0 — 从单文件到专业架构（2026-05-12）
一次彻底的重构：897 行的单文件 SKILL.md 变成了完整的文件组架构：
14 个扫描脚本 + 3 个清理脚本 + 3 个迁移脚本 + 完整安全机制
新增 5 个扫描类别（H-L），覆盖安全软件、多版本残留、Electron 重复运行时、输入法、即时通讯。同时增加了快照备份、注册表备份、回滚指南等安全机制。
v6.0 — AI 决策层（2026-05-13）
这是最大的转折点。 CleanSight 从一个"清理工具集"正式升级为 “AI 磁盘健康决策顾问”。
v5.0 之前: "帮你扫描C盘" → 执行层
v6.0 之后: "理解你 → 分析数据 → 智能建议 → 教你安全执行" → 决策层
新增能力：
- 用户画像自动识别（开发者 / 普通用户 / DevOps）更懂你！
- 智能决策算法（多维加权评分）
- 风险动态评估（基于使用场景而非固定规则）
- 9 大模块 AI 决策报告系统
v6.1 — 生产级重构：品牌升级为 CleanSight（2026-05-16）
- 正式品牌命名：CleanSight (AI Disk Health Advisor)
- 健康评分算法落地
- 5 种扫描模式（极速 / 快速 /
标准 / 自定义 / 智能） - 3 阶段交互流程（预检 → 推荐 → 执行）
- 创建完整测试评测体系（
tests/目录）
v6.1.2 → v6.3 — 清理引擎深度优化（2026-05-16 ~ 05-18）
两个紧急版本解决性能 bug：
| Bug | 修复前 | 修复后 | 提升 |
|---|---|---|---|
| 飞书目录清理卡死 | 卡死 30 分钟 |
~30 秒 |
60x+ |
| 单点卡死全串崩 | 飞书卡死 → Trae CN 没机会清 |
每项独立120s超时 |
∞ |
| 进程锁定未检测 | 删除失败无提示 |
自动检测TRAE/Chrome等进程 |
避免误操作 |
| 清理前扫描慢 | Get-ChildItem 枚举全部 |
Get-FolderSizeFast(robocopy) |
10-100x |
一次次不断测试的结果，自己测试了30次以上，最后都删除了：
删除部分测试报告，测测测，删删删，不断自我迭代~：
v6.4 — 新增 Search 索引诊断扫描器（最新）
新增 第 13 个扫描类别 M：scan-search-index.ps1 — Windows Search 索引诊断与优化
功能: 动态发现开发目录 → 分析索引负担 → 生成排除建议列表
效果: 减少SearchHost.exe CPU占用 → TRAE启动更快 → 文件搜索更流畅
同时清理了旧版报告和日志文件，项目更加整洁。
当前项目全貌（v6.3）
c-drive-cleaner/
│
├── 🧠 analyze.ps1 ← 一键入口（console/markdown/json）
├── ⚙️ _common.ps1 ← 公共模块（高性能函数库）
│
├── 🔍 scanners/ (14个只读扫描脚本)
│ ├── scan-quick-diagnosis ← 极速预检（15-30秒）
│ ├── scan-system-hidden ← [A] hiberfil/pagefile/还原点/WinSxS
│ ├── scan-temp-files ← [B] Temp/回收站/更新缓存
│ ├── scan-dev-caches ← [C] npm/pip/cargo/maven/gradle
│ ├── scan-browsers ← [D] Chrome/Edge/Firefox
│ ├── scan-app-data ← [E] IDE/媒体/办公/AI工具
│ ├── scan-large-files ← [F] TOP 20大文件
│ ├── scan-special-sources ← [G] Docker/WSL
│ ├── scan-security-software ← [H] EDR/NAC/杀毒
│ ├── scan-multi-version ← [I] 多版本残留
│ ├── scan-duplicate-runtimes ← [J] Electron重复运行时
│ ├── scan-ime-data ← [K] 输入法
│ ├── scan-im-apps ← [L] 微信/飞书/钉钉
│ └── scan-search-index ← [M] Windows Search 索引诊断与优化
│
├── 🧹 cleaners/ (3个清理脚本)
│ ├── clean-safe.ps1 ← 安全清理（临时文件）
│ ├── clean-deep.ps1 ← 深度清理（逐项确认）
│ └── clean-dev-caches.ps1 ← 开发缓存清理
│
├── 📦 migrators/ (3个迁移脚本)
│ ├── migrate-dev-caches.ps1 ← npm/pip/yarn 等缓存迁移
│ ├── migrate-appdata-junction.ps1 ← AppData 符号链接迁移
│ └── migrate-wsl-docker.ps1 ← WSL/Docker 迁移到D盘
│
├── 🔒 safety/ (安全机制)
│ ├── snapshot-before-after.ps1 ← 清理前后快照对比
│ ├── backup-registry.ps1 ← 注册表备份
│ └── rollback-guide.md ← 误操作回滚指南
│
├── 📂 extensions/ (可扩展性)
│ ├── app-signatures.json ← 100+ 应用签名(Trae/TraeCN/SOLO等)
│ ├── strategy-config.json ← 5种扫描模式配置
│ └── scan-discover.ps1 ← 未知大文件夹发现引擎
│
├── 🧠 memory/ (个性化系统 - 架构设计)
│ ├── build-user-profile.ps1 ← 用户画像构建器
│ ├── log-conversation.ps1 ← 对话记录器
│ └── personalization-engine.ps1 ← 个性化推荐引擎
│
├── 🧪 tests/ (完整测试体系)
│ ├── TEST-RESULTS-LOG.md ← 真实测试结果
│ ├── IDEA-LOG.md ← 想法与优化追踪
│ ├── scenarios/TRAE-Optimization-Test-Plan.md ← TRAE性能优化测试方案
│ └── performance/benchmark-history.md ← 性能基准追踪
│
├── 📚 examples/ (案例库)
│ ├── positive/ (4个正面案例)
│ └── negative/ (2个反面案例)
│
├── 📝 CHANGELOG.md ← 完整版本变更记录
└── 📋 README.md ← 项目介绍
真实测试数据
清理前后对比
| 指标 | 清理前 (5/16) | 清理后 (5/18) | 变化 |
|---|---|---|---|
| 健康评分 | 17/100  |
50/100  |
+33 |
| C 盘使用率 | 91.7% | 74.4% | ↓ 17.3% |
| 剩余空间 | 12.37 GB | 38.17 GB | +25.8 GB |
| 扫描耗时 | 2003s (33min) | 584s (9.7min) | ↓ 71% |
释放来源 TOP 5
🥇 Trae / Trae CN / TRAE SOLO CN 缓存 → ~15 GB 清理自 clean-apps.ps1
🥈 飞书 + 浏览器缓存 → ~6.5 GB 安全的临时数据
🥉 回收站 → ~4 GB 用户确认后清空
④ 系统临时文件 + Windows 更新缓存 → ~2.5 GB 零风险清理
⑤ 其他开发工具缓存 (npm/nuget等) → ~1.8 GB 可迁移到D盘避免复发
扫描覆盖度（13 类别）
| 类别 | 发现项 | 合计 | 安全可释放 |
|---|---|---|---|
| E-应用数据（含 TRAE） | 16 项 | 22.58 GB | 18.53 GB |
| J-重复运行时（Electron/CEF） | 6 项 | 13.02 GB | 需确认 |
| L-即时通讯（微信/飞书） | 3 项 | 9.62 GB | 4.79 GB |
| I-多版本（WPS/Node.js） | 2 项 | 3.10 GB | 需确认 |
| C-开发缓存（npm/nuget） | 5 项 | 2.75 GB | 2.18 GB |
| B-临时缓存 | 3 项 | 2.39 GB | 1.61 GB |
| H-安全软件 | 5 项 | 2.18 GB | 需确认 |
| K-输入法 | 1 项 | 1.74 GB | 需确认 |
| G-特殊占用（Docker） | 3 项 | 1.80 GB | 1.27 GB |
| D-浏览器 | 2 项 | 0.46 GB | 0.46 GB |
| M-Search 索引诊断（） |
— | — | 优化搜索性能 |
| 总计 | 46 项 | 59.06 GB | 28.39 GB |
5 种扫描模式
| 模式 | 极速 |
快速 |
标准 |
自定义 |
智能 |
|---|---|---|---|---|---|
| 耗时 | 18s | 1min45s | 4min20s | 30-60s | 最优 |
| 类别 | 3 类 | 6 类 | 13 类 | 自选 | 动态 |
| Token | 2.8K | 4.5K | 10.2K | 1-8K | 2-10K |
| 成本 | ¥0.02 | ¥0.03 | ¥0.07 | ¥0.01-0.06 | ¥0.01-0.07 |
| 场景 | 紧急救援 | 日常维护 | 月度体检 | 明确目标 | 最省心 |
安全体系（5 层防护）
CleanSight 独有的安全设计，让你在零风险下享受 AI 决策带来的便利：
| 层级 | 机制 | 说明 |
|---|---|---|
| L1 | 只读默认 | 所有扫描脚本绝不写入任何文件，只读分析 |
| L2 | WhatIf 预览 | 任何清理操作前必须先预览，确认后才执行 |
| L3 | 进程感知 | 自动检测目标应用是否在运行（TRAE/Chrome/微信等），运行中则跳过 |
| L4 | 快照备份 | 清理前后自动快照，随时可回滚 |
| L5 | 安全红线 | 9 项永远不自动执行的操作（hiberfil/pagefile/WinSxS/Program Files/用户文档等） |
安全红线（绝不触碰）
❌ 删除系统还原点 ❌ 关闭休眠 / 移动页面文件
❌ 清理 WinSxS /ResetBase ❌ 删除 Program Files 下任何目录
❌ 删除用户文档/桌面/下载 ❌ 触碰企业安全软件(EDR/NAC/杀毒)
❌ vssadmin / diskpart ❌ 注册表修改
❌ 涉及用户个人数据文件的操作
在钢丝上跳舞，安全是第一位！！！
使用场景举例
场景 1：TRAE 开发者日常维护
你 👤: "C盘快满了，帮我看一下"
CleanSight 🧠:
[快速预检 15秒...]
✅ 检测到用户类型: TRAE全栈开发者（置信度 82%）
✅ 检测到 TRAE 全家桶: Trae / Trae CN / TRAE SOLO CN
📊 分析结果:
├─ 🥇 Trae集群缓存: 15 GB（可安全清理或迁移）
├─ 🥈 npm缓存: 6 GB（可迁移到D盘一劳永逸）
├─ 🥉 临时文件: 2 GB（零风险清理）
└─ 预计释放: ~24 GB
💡 推荐方案:
方案A: 快速清理（1分钟，释放 ~8GB）
方案B: 标准扫描+迁移（5分钟，释放 ~24GB + 防复发）
你的选择是？
场景 2：TRAE 运行变慢时的性能优化
你 👤: "TRAE最近越来越卡了"
CleanSight 🧠:
[检测到 TRAE 进程运行中...]
⚠️ 已检查到 Trae CN 正在运行
🔄 我的建议：
1️⃣ 先关闭 TRAE → 清理缓存（Cache/Code Cache/GPUCache）
2️⃣ 将虚拟内存迁移到D盘（C盘释放 + 性能提升）
3️⃣ 配置 Search 索引排除开发目录
4️⃣ 重启 TRAE → 重建干净缓存
📋 详细步骤和命令已就绪，是否开始执行？
场景 3：突发紧急救援
你 👤: "C盘只剩 8GB 了，很卡！"
CleanSight 🧠:
⚠️ 检测到紧急状态！自动切换到极速救援模式...
⚡ 分 3 阶段救援:
第1阶段（10秒）: 关闭休眠 + 清空回收站 + 清理Temp → 释放 8-16GB
第2阶段（3分钟）: Docker清理 + 浏览器缓存 + 开发缓存 → 额外释放 10-20GB
第3阶段（周末）: 迁移Docker/WSL到D盘 → 释放 35GB+
💬 你的选择:
A. "直接给我第1阶段的命令"
B. "先详细解释每一步"
C. "帮我全部规划好"
踩坑与反思
用户反馈"一键清理不敢点" → 转型只读分析
早期版本追求"一键清理"，用户反馈"不敢点"。改成只读分析+智能建议后，用户更愿意采纳。
PowerShell 编码问题差点毁掉整个项目
v6.1 重构时，fix-bom.ps1 脚本因参数类型错误导致所有 .ps1 文件被清空。靠 git checkout -- 才恢复。
Remove-Item 的性能陷阱
用 PowerShell 原生 Remove-Item -Recurse 清理 4.81 GB 的飞书目录卡死 30 分钟。换成 cmd /c rmdir 只需 30 秒（60x+）。但 v6.3 又发现 cmd /c 无超时可能永久阻塞，最终实现了三层引擎。
后续规划
| 版本 | 计划内容 | 状态 |
|---|---|---|
| v6.4 | Search 索引诊断扫描器（SI 类别） | 已实现 |
| v6.2 | 个性化学习系统：用户画像构建 + 对话记忆 + 个性化推荐引擎 | 架构设计完成，脚本骨架已创建，尚未完全接入主流程 analyze.ps1 |
| v6.2.1 | 定时任务集成（按用户习惯自动提醒）、多会话记忆合并、画像导出/导入 | 规划中 |
| v6.3+ | TRAE 深度集成：一键 TRAE 性能调优、预测性维护（主动通知"Docker 本周异常增长"） | 规划中 |
| v7.0 | Web 仪表板 + 社区知识库（匿名最佳实践共享） | 长期规划 |
为什么你应该用 CleanSight
如果你在 TRAE 中开发
- CleanSight 认识 TRAE — 原生识别 Trae / Trae CN / TRAE SOLO CN 的全部缓存路径
- 智能清理不伤 IDE — 清理前检测 TRAE 进程，绝不影响正在运行的开发工作
- 附带 TRAE 性能优化方案 — 不只是清理，更是让 TRAE 跑得更快、更稳定
- 真实验证 — 148.91 GB 真实 C 盘扫描验证，成功释放 25.8 GB
如果你是普通用户
- 只读安全 — 只分析不操作，零风险了解你的 C 盘现状
- AI 决策透明 — 每项建议都告诉你为什么、怎么做、风险是什么
- 迁移优先 — 优先教你迁移保留功能，而不是粗暴删除
快速体验 ！— 3 步拥有 CleanSight
下面复制就行！
第 1 步：安装到 TRAE SOLO
全程不超过 30 秒，无需配置任何环境。
方式一：在 TRAE 中一键导入（推荐 ★）
TRAE 右下角 Skills 图标
→ 点击「导入 Skill」
→ 输入 GitHub 地址:
https://github.com/niuhai/skill-c-cleaner
→ 确认导入
→ ✅ 完成！
导入成功后，TRAE 会自动识别 SKILL.md，Skill 即刻生效。
方式二：手动克隆到本地
# 进入你的 TRAE 项目目录，克隆到 skills/ 下
cd your-trae-project
git clone https://github.com/niuhai/skill-c-cleaner.git skills/c-drive-cleaner
第 2 步：触发 CleanSight
安装完成后，在 TRAE 对话窗口中直接输入以下任意一句话，CleanSight 就会自动唤醒：
🗣️ "C盘快满了，帮我看一下"
🗣️ "帮我分析C盘空间"
🗣️ "磁盘空间不足，怎么释放"
🗣️ "C盘又红了，怎么办"
🗣️ "帮我清理C盘垃圾"
🗣️ "Docker太占空间了"
🗣️ "npm缓存可以删吗"
第 3 步：看看效果
唤醒后，CleanSight 会这样工作：
你: "C盘快满了，帮我看一下"
CleanSight:
[⚡ 快速预检中... 15秒]
✅ 检测到你是 TRAE 开发者
📊 分析完成！主要问题：
├─ Trae 集群缓存: ~15 GB
├─ 开发工具缓存: ~6 GB
└─ 临时文件: ~2 GB
💡 推荐方案已就绪，是否开始执行？
如果想手动运行（不依赖 AI 对话）
# 1. 深度扫描 C 盘（只读，不修改任何文件）
.\analyze.ps1
# 2. 生成完整 AI 决策报告（Markdown 格式）
.\analyze.ps1 -OutputFormat markdown
# 3. TRAE 用户首选：只看应用缓存 + 开发缓存
.\analyze.ps1 -Categories "C,E"
# 4. 极速模式：15秒快速诊断
.\scanners\scan-quick-diagnosis.ps1
总结
CleanSight v6.4 经历了 49 天、7 次大版本、数十次小迭代，从一行简单脚本进化为一个 AI 驱动的磁盘健康决策系统。
它不仅仅是 C 盘清理工具——它是：
- 一个 AI 决策层 — 帮你在信息不对称中做出明智决定
- 一个安全守护者 — 在自动化时代保护系统不受误操作损害
一个知识赋能平台 — 教你从根本上解决问题，而不是重复删
一个为 TRAE 而生的伙伴 — 原生适配 TRAE 生态，让你的 IDE 更流畅
核心价值主张
告别C盘爆满，不是靠每次手动清理，而是让 AI 帮你找到根因、一劳永逸。
CleanSight 不告诉你"删还是不删"，而是告诉你"为什么、怎么做、如何不再复发"。
| 资源 | 链接 |
|---|---|
| GitHub 仓库 | github.com/niuhai/skill-c-cleaner |
| CHANGELOG | CHANGELOG.md |
| 测试报告 | tests/TEST-RESULTS-LOG.md |
| TRAE 优化方案 | TRAE-Optimization-Test-Plan.md |
感谢你的时间！欢迎 Star、Issue 和 PR！由于我没有mac电脑，也希望mac电脑的小伙伴能够参与测试和优化
差异化定位：决策层 vs 执行层
