Verwendung von Kimi K2.6 zur korrekten Deinstallation von macOS-Apps durch Auffinden versteckter App-Verzeichnisse

Ein Entwickler auf Reddit teilte seine Erfahrungen mit der Verwendung von Kimi K2.6 als Desktop-Agenten, um macOS-Anwendungen ordnungsgemäß zu deinstallieren. Nach mehr als 10 Jahren mit macOS stellte er fest, dass das einfache Verschieben einer App in den Papierkorb versteckte Verzeichnisse hinterlässt, die das Betriebssystem nicht entfernt. Sein Agent führte automatisch Befehle aus, um alles zu einer App Gehörende zu finden und zu löschen, einschließlich ~/.appname-Verzeichnissen und Dateien in ~/Library/Application Support/. Er entdeckte zahlreiche übrig gebliebene Verzeichnisse von Apps, die er seit Jahren nicht mehr genutzt hatte, wie den alten Windsurf-Editor.
Wichtige Details
- Der Agent verwendete
find ~/Library/Application\ Support -name '*AppName*'rekursiv, was zu lange dauerte. Nach Feedback wechselte er zu Glob-Matching auf der obersten Ebene anstelle der Rekursion. - Er wies Kimi an, sein Basiswissen (ähnlich einer SOUL.md-Datei) zu bearbeiten, um beim Deinstallieren von Apps immer Glob-Matching zu verwenden, was die Geschwindigkeit deutlich verbesserte.
- Der Entwickler bevorzugt seinen eigenen Agenten (openmnk) gegenüber Claude wegen der Spracheingabe, der Kompatibilität mit OSS-Modellen, der winzigen Codebasis (volle Kontrolle ohne Einschränkungen) und einer Abfrageleiste/Texteditor, der keine umfangreiche Verwendung von Pfeiltasten erfordert.
- GitHub-Repo: https://github.com/Emericen/openmnk
Der Beitrag hebt einen praktischen Workflow hervor: einen LLM-Agenten, der aus Benutzerfeedback lernt und Domänenwissen in schriftliche Prozesse überführt, was möglicherweise eine neue Ära der Softwareentwicklung darstellt, in der das Lehren und Verbessern von Domänenwissen automatisiert wird.
📖 Den vollständigen Quelltext lesen: r/LocalLLaMA
👀 Siehe auch

Benchmark vs. Produktion: Wenn KI-Agenten-Tests bestehen, aber echte Workflows scheitern
Ein Entwickler wechselte die Produktions-KI-Agenten von Claude Sonnet zu günstigeren Grok- und MiniMax-Modellen, nachdem diese Benchmark-Tests bestanden hatten. Beide scheiterten jedoch in der Produktion aufgrund von betrieblichen Zuverlässigkeitsproblemen, die von den Benchmarks nicht abgedeckt wurden.

Claude Managed Agents veröffentlicht: Multi-Agent-Orchestrierung und 70 Tage praktischer Erfahrungen
Anthropic hat Managed Agents für Multi-Agenten-Orchestrierung und verbesserte Toolchains veröffentlicht. Ein Entwickler teilt 70 Tage Erfahrung mit rollengetrennten Agenten (Opus-Entscheidungsschicht, OpenCode-Ingenieur, Forschungsagenten) und den entscheidenden Wandel von ‚führe dies aus‘ zu ‚du kannst meine Prämisse hinterfragen‘.

Verwenden einer VM mit OpenClaw für direkten Dateizugriff und schnellere Iteration
Das Ausführen von OpenClaw in einer virtuellen Maschine ermöglicht es Entwicklern, Projektdateien wie AGENTS.md und HEARTBEAT.md direkt anzuzeigen, zu lesen und zu bearbeiten, anstatt ausschließlich über Chat-Oberflächen zu arbeiten. Dieser Ansatz beschleunigt Iterationszyklen erheblich.

Postmortem: Governance-System für KI-Codierungsprojekte mit Claude
Ein Entwickler teilte eine Nachbetrachtung eines 2-wöchigen Claude-Code-Projekts, das 23.000 Codezeilen und 2.629 Tests für etwa 100 US-Dollar produzierte, und betonte, dass das Governance-System wichtiger war als die Prompts. Das Framework ist Open Source.