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WorkBuddy 工作空间清理

WorkBuddy 工作空间清理

AI Agent 更新于 2026.08.30

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中:

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @user_f225d7a4/workbuddy-cleanup。

技能介绍

问题背景

WorkBuddy 长期使用后,会在 ~/WorkBuddy/、C:\Users\<user>\WorkBuddy\ 等目录中堆积对话文件夹、自动化任务目录、浏览器配置、缓存和生成产物。直接删除的风险较高:项目文件、记忆文件、当前会话或自动化依赖可能被混在同一目录树里。这个技能把清理变成一个可预览、可确认、可恢复的文件维护流程。

工作方式

核心能力包括扫描文件夹大小与文件数、识别内容类型、读取 .workbuddy/memory/MEMORY.md 中的受保护列表、生成清理建议,并只把待清理内容移动到系统回收站。关键步骤包括:

  • 平台检测:根据 Windows、macOS 或 Linux 设置 WorkBuddy 路径与回收站路径。
  • 扫描与分类:按创建时间列出文件夹,识别 Web、Python、Java、文档、配置、临时文件和空目录。
  • 安全确认:执行前列出具体文件夹、内容类型和影响,支持取消或追加保护项。
  • 回收站执行:不直接永久删除,完成后记录到 cleanup-history.md。

适用边界

适合清理 WorkBuddy 工作空间中的空目录、缓存和长期未使用产物。它不替代备份:关键项目若不在受保护列表中,执行前应逐项确认。浏览器缓存清理会保留登录状态相关目录,但后续自动化任务首次运行可能稍慢。回收站中的文件仍可恢复,是否彻底清空由用户手动决定。

使用场景

  • 每周检查 WorkBuddy 目录中积累的空文件夹和临时文件,先扫描预览再移入回收站。
  • 每月清理浏览器缓存和 node_modules 等可再生产物,同时保留登录状态相关目录。
  • 项目结束后整理对话工作空间,将不再需要的产物加入清理列表并记录清理历史。
  • 用 MEMORY.md 标记关键项目文件夹,避免清理操作误删源码、文档或自动化任务。

适合人员

  • 长期维护 WorkBuddy 对话工作空间的 AI 助手使用者,需要定期释放磁盘空间。
  • 管理本地自动化任务目录的工程师,需要清理缓存但不误删运行配置。
  • 维护团队共享 WorkBuddy 环境的运维人员,需要可审计的清理记录。
  • 使用 Web、Python 或文档项目产物的工程师,需要在删除前识别项目风险。