Skip to content

Phoenix0531-sudo/tidy-skill

BranchesTags

Repository files navigation

洁癖.skill

让 AI Agent 在一个干净、可解释、可回收的本地环境里工作。

license CC Switch ready skill layout Python and PowerShell offline

English

一句话

洁癖.skill 不是 Markdown 删除器，也不只是仓库清理工具。它是一套本地 Agent 环境洁癖规则和审计工具，让 Agent 的文件、缓存、虚拟化环境和模型存储都能被解释、被归位、被安全回收。

三层洁癖模型

层级 管什么 典型问题 工具
仓库层 Agent 产物 plan.md、todo.md、final_report.md 堆在根目录 audit_agent_artifacts.py、score_repo_hygiene.py
工作区层 开发缓存 多个项目残留 node_modules、.venv、target、构建缓存 audit-workspace-hygiene.ps1
本机层 本地开发环境 WSL2/Docker VHDX 膨胀、包管理器缓存、模型缓存、Agent/IDE 状态散落 audit-dev-environment.ps1

Before / After

Before After
Agent 把计划、总结、报告都丢进项目根目录 计划默认留在聊天里，报告进 .agent_reports/，临时文件进 .agent_tmp/
C 盘里到处是 npm、pip、uv、Go、Rust、Playwright 缓存 本地审计报告列出路径、体积、风险和安全建议
WSL2 / Docker Desktop 的虚拟磁盘越长越大，但不知道在哪 报告标出 WSL distro、ext4.vhdx、Docker WSL backend 和 .wslconfig 状态
Agent 发现大文件就想删 先分成 Findings、Safe Suggestions、Manual / Risky Operations，不自动迁移、不自动压缩、不自动删除

核心卖点

卖点 具体价值
CC Switch Ready 使用 skills/tidy-skill/SKILL.md 标准布局，更容易被 skill 扫描器识别
本地 Agent 环境洁癖 把仓库产物、工作区缓存、本机环境放进同一套治理模型
WSL2 / Docker 重点审计 检查 WSL 状态、distro 版本、.wslconfig、Docker WSL backend、VHDX 体积
本地离线 审计脚本不联网、不上传、不读取 token、数据库或私密日志
只读优先 审计只读；清理默认 DryRun；迁移、压缩、改配置永远只是建议
Python + PowerShell 分工 Python 做通用仓库审计；PowerShell 做 Windows/WSL/Docker 深度审计

Skill 包结构

skills/
└─ tidy-skill/
   ├─ SKILL.md
   ├─ agents/openai.yaml
   ├─ scripts/
   ├─ references/
   ├─ templates/
   └─ examples/

tidy-skill 是机器可识别的 skill 名称。洁癖.skill 是展示名。

安装

CC Switch 导入

在 CC Switch 的 Skills 页面中添加这个仓库：

字段 填写
Owner 当前 GitHub 仓库 owner
Name 当前 GitHub 仓库名
Branch main
Subdirectory skills

刷新后搜索 tidy-skill 或 洁癖.skill，安装即可。

安装后应能看到类似路径：

~/.claude/skills/tidy-skill/SKILL.md
~/.codex/skills/tidy-skill/SKILL.md

手动安装

先自检：

.\skills\tidy-skill\scripts\install-local.ps1 -SelfCheckOnly

Claude Code：

New-Item -ItemType Directory -Force "$env:USERPROFILE\.claude\skills" | Out-Null
Copy-Item -Recurse -Force ".\skills\tidy-skill" "$env:USERPROFILE\.claude\skills\tidy-skill"

Codex：

New-Item -ItemType Directory -Force "$env:USERPROFILE\.codex\skills" | Out-Null
Copy-Item -Recurse -Force ".\skills\tidy-skill" "$env:USERPROFILE\.codex\skills\tidy-skill"

也可以使用安装脚本同时预览 Codex 和 Claude 安装：

.\skills\tidy-skill\scripts\install-local.ps1

真正复制需要显式关闭 DryRun：

.\skills\tidy-skill\scripts\install-local.ps1 -DryRun:$false -Force

快速使用

仓库洁癖评分，优先用 Python

python .\skills\tidy-skill\scripts\score_repo_hygiene.py --root . --report-path .\.agent_reports\repo_hygiene.md

Agent 产物审计，优先用 Python

python .\skills\tidy-skill\scripts\audit_agent_artifacts.py --root . --report-path .\.agent_reports\agent_artifacts.md

工作区审计

.\skills\tidy-skill\scripts\audit-workspace-hygiene.ps1 -Root "D:\Projects" -ReportPath .\.agent_reports\workspace_hygiene.md

本机开发环境审计，优先用 Python 做通用基线

python .\skills\tidy-skill\scripts\audit_dev_environment.py --root "D:\Projects" --report-path .\.agent_reports\dev_environment.md

Windows / WSL2 / Docker 深度审计

.\skills\tidy-skill\scripts\audit-dev-environment.ps1 -Roots "D:\Projects" -IncludeUserProfile -ReportPath .\.agent_reports\dev_environment.md

清理预览

.\skills\tidy-skill\scripts\clean-agent-artifacts.ps1 -Root . -DryRun

默认只预览，不删除。真正清理需要显式确认。

报告预览

## Overview Cards

| Card | Status | Evidence | Next step |
|---|---|---|---|
| Environment hygiene | Watch | 82 / 100 - Mostly controlled | Review the Top 10 optimization plan before changing anything. |
| C-drive risk | Watch | 14.20 GB detected on C drive | Prioritize package and model cache owners before touching tool state. |
| WSL/Docker risk | Manual deep audit | 2 distros, 28.40 GB VHDX footprint | Treat migration, compaction, and Docker data moves as manual operations. |
| Model cache risk | Controlled | 2.10 GB total, 0 B on C drive | Move future models only through tool-supported settings. |

## Top 10 Optimization Plan

| # | Area | Size | Why it matters | Can touch? | Next step |
|---:|---|---:|---|---|---|
| 1 | WSL/Docker VHDX | 28.40 GB | Virtual disks can grow even after data is deleted inside WSL or Docker. | Manual | Use documented WSL/Docker maintenance steps; do not delete or move the VHDX file directly. |
| 2 | Browser runtimes | 5.30 GB | Playwright/Puppeteer browser binaries are often rebuildable but can be shared by tests. | Safe to review | Check active projects first, then use the browser tool's supported reinstall/cleanup flow. |

WSL2 / Docker 立场

洁癖.skill 会审计 WSL2 和 Docker Desktop 的本地 footprint，但不会替你迁移 distro、压缩 VHDX、修改 .wslconfig、移动 Docker 数据盘。

报告只会告诉你：

  • WSL 是否安装、默认版本是什么。
  • 哪些 distro 在跑，是否是 WSL2。
  • .wslconfig 是否存在，是否设置 memory / swap / processors。
  • WSL 和 Docker Desktop 相关 VHDX 文件在哪里、体积多大。
  • 哪些动作属于安全建议，哪些属于需要你手动确认的高风险操作。

更多细节见 wsl2-docker-hygiene.md。

脚本一览

脚本 用途 默认行为
score_repo_hygiene.py 通用仓库洁癖评分 Python，无依赖，只读
audit_agent_artifacts.py 通用 Agent 产物审计 Python，无依赖，只读
audit_dev_environment.py 通用本机环境审计基线 Python，无依赖，只读
score-repo-hygiene.ps1 Windows 版仓库评分 只读
audit-agent-artifacts.ps1 Windows 版 Agent 产物审计 只读
audit-workspace-hygiene.ps1 批量扫描多个 Git 仓库 只读，必须指定根目录
audit-dev-environment.ps1 审计 WSL2、Docker、包缓存、模型缓存、Agent/IDE 状态 只读，必须指定扫描范围
clean-agent-artifacts.ps1 清理过期 .agent_tmp/ 和 .agent_reports/ DryRun 优先
install-local.ps1 安装到本地 Codex / Claude skill 目录并自检 DryRun 优先
install-rule-template.ps1 安装 AGENTS / CLAUDE / Cursor 规则模板 DryRun 优先

更详细的脚本说明见 script-usage.md。

安全边界

  • 不上传数据，不联网。
  • 审计脚本只读取文件路径、名称、大小、修改时间和公开工具状态。
  • 不读取 token、认证文件、数据库、会话状态或私密日志。
  • 不修改注册表、系统设置、环境变量、WSL 配置或计划任务。
  • 不默认全盘扫描，必须由用户指定扫描范围。
  • 不自动删除正式文档、源码、工具状态目录或 Git-tracked 文件。
  • 不自动移动 WSL distro、Docker 数据盘或 AI 模型缓存。
  • 清理脚本默认 DryRun，删除动作需要显式确认。

规则模板

可以把模板安装到目标项目，让不同 Agent 共享同一套文件治理规则：

目标 模板
Claude Code templates/CLAUDE.md
Codex / 通用 Agent templates/AGENTS.md
Cursor templates/cursor-rule.mdc 
.\skills\tidy-skill\scripts\install-rule-template.ps1 -TargetRoot "D:\Projects\MyApp"
.\skills\tidy-skill\scripts\install-rule-template.ps1 -TargetRoot "D:\Projects\MyApp" -Template AGENTS -DryRun:$false

项目治理

路线图

  • 将更多通用审计能力迁移到 Python
  • 增强 WSL2 / Docker 报告解释能力
  • Git hook 或 pre-commit 集成
  • 可配置评分权重
  • 实时 MCP 产物治理

鸣谢

感谢 Linux.do 社区的讨论、反馈与支持。

开源协议

MIT License，见 LICENSE。

About

洁癖.skill：让 AI Agent 少留痕，留下的都有用。 Tidy Skill: make AI agent artifacts intentional, scoped, and disposable when needed.

phoenix0531-sudo.github.io/tidy-skill/

Topics

skills tidy-data codespaces agent-skills

Resources

Readme

License

MIT license

Contributing

Contributing

Security policy

Security policy
Activity

Stars

17 stars

Watchers

0 watching

Forks

0 forks
Report repository

Releases

No releases published

Packages

 
 
 

Contributors

Languages