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

✍️ OpenClawRadar📅 Veröffentlicht: 30. April 2026🔗 Source
Verwendung von Kimi K2.6 zur korrekten Deinstallation von macOS-Apps durch Auffinden versteckter App-Verzeichnisse
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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.

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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

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