一句话看懂：开发者 niaonao 用 Codex 配合自制的磁盘空间统计 Skill，花 8 分 14 秒生成 Excel 报表，定位出 C 盘 117.94GB 用户目录中 AppData 独占 87.81GB，并给出按需清理而非盲目删除的操作路径。
事件核心：发生了什么
2026 年 10 月，开发者 niaonao 在掘金发布实践记录：面对 C 盘空间告警，他创建了一个名为 disk-usage-excel 的磁盘空间统计 Skill，交给 Codex 执行。该 Skill 用 PowerShell 收集目录大小、用 Python 生成 Excel，从 C 盘起统计四层目录并按大小倒序排列。本次运行耗时 8 分 14 秒，结果显示 C:\Users 占用 117.94GB，其中 C:\Users\Administrator\AppData 占 87.81GB；继续下钻后，AppData\Local 占 63.66GB（Chrome 15.68GB、Temp 10.27GB、wsl 6.86GB、JetBrains 4.55GB、npm-cache 2.93GB），AppData\Roaming 占 24.13GB（飞书 LarkShell 10.69GB、腾讯 2.80GB、金山 1.80GB、钉钉 1.19GB）。作者同时强调：87.81GB 是占用量，不代表这些文件都能删除。
为什么重要
这类实践的看点不在磁盘清理本身，而在于 Codex 类 AI 编程工具正在从写代码延伸到系统级运维操作。Skill 被作者定义为“可复用的任务说明加脚本”，配合权限自检、完整性告警和分工作表输出，实际上是把一次性的手工排查固化成可重复调用的流程。对 AI 应用生态来说，这意味着围绕本地开发环境的 Agent 工作流仍在扩展：大模型负责编排、脚本负责执行、人负责判断“哪些能删”。同时它提示了一个现实约束——沙箱权限不足会导致统计数值严重偏小，完全访问权限是结果可信的前提。
对用户/开发者/创作者的影响
对经常安装开发工具、折腾本地 AI 应用（如 LM Studio、Ollama）的开发者，这套方法提供了可复制的排查路径：先统计、看完整路径、再按需清理。作者给出的清理顺序是 Temp 临时文件、回收站、应用内置缓存清理、npm cache clean –force、已卸载软件残留目录，以及用 wsl –list –verbose 确认后再 wsl –unregister 处理 WSL 发行版。对普通用户而言，关键提醒是不要因为某个目录大就整目录删除——Chrome、飞书等目录中含需要保留的数据。对创作者来说，飞书、钉钉等客户端的聊天缓存往往是隐藏占用大户，优先使用软件自带清理功能比手动删除更稳妥。
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值得关注的后续
目前公开信息显示，这是一位开发者的个人实践记录，不是官方产品公告。后续可观察三点：一是 Codex 的 Skill 安装与沙箱权限机制是否会进一步简化，降低首次运行的拒绝访问问题；二是磁盘统计类 Skill 能否扩展到自动识别可清理项并保留回滚；三是清理前后两份报表的对比方法，是否会被更多开发者沉淀为本地环境维护的标准流程。
来源：juejin
