Utiliser Kimi K2.6 pour désinstaller correctement des applications macOS en trouvant les répertoires d'applications cachés

✍️ OpenClawRadar📅 Publié: April 30, 2026🔗 Source
Utiliser Kimi K2.6 pour désinstaller correctement des applications macOS en trouvant les répertoires d'applications cachés
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Un développeur sur Reddit a partagé son expérience d'utilisation de Kimi K2.6 comme agent de bureau pour désinstaller correctement les applications macOS. Après plus de 10 ans sur macOS, il a réalisé que simplement glisser une application dans la Corbeille laisse derrière des répertoires cachés que le système d'exploitation ne supprime pas. Son agent a automatiquement exécuté des commandes pour trouver et supprimer tout ce qui est lié à une application, y compris les répertoires ~/.appname et les fichiers dans ~/Library/Application Support/. Il a découvert de nombreux répertoires résiduels d'applications qu'il n'avait pas utilisées depuis des années, comme l'ancien éditeur Windsurf.

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Points clés

  • L'agent a utilisé find ~/Library/Application\ Support -name '*AppName*' de manière récursive, ce qui a pris trop de temps. Après des retours, ils sont passés à une correspondance par glob au niveau supérieur au lieu de la récursion.
  • Ils ont demandé à Kimi de modifier ses connaissances de base (similaire à un fichier SOUL.md) pour toujours utiliser la correspondance par glob lors de la désinstallation d'applications, améliorant ainsi considérablement la vitesse.
  • Le développeur préfère son propre agent (openmnk) à Claude pour la saisie vocale, la compatibilité avec les modèles OSS, une base de code minuscule (contrôle total sans restrictions) et une barre de requête/éditeur de texte qui ne nécessite pas une utilisation intensive des touches fléchées.
  • Dépôt GitHub : https://github.com/Emericen/openmnk

Le message met en évidence un flux de travail pratique : un agent LLM qui apprend des retours utilisateur et persiste les connaissances du domaine dans des processus écrits, représentant potentiellement une nouvelle ère du développement logiciel où l'enseignement et l'amélioration des connaissances du domaine sont automatisés.

📖 Lire la source complète : r/LocalLLaMA

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