Kimi K2.6으로 숨겨진 앱 디렉토리를 찾아 macOS 앱을 올바르게 제거하는 방법

Reddit의 한 개발자가 Kimi K2.6을 데스크탑 에이전트로 사용하여 macOS 애플리케이션을 제대로 제거한 경험을 공유했습니다. macOS에서 10년 이상 생활한 후, 앱을 휴지통으로 드래그하는 것만으로는 OS가 제거하지 않는 숨겨진 디렉토리가 남는다는 사실을 깨달았습니다. 그들의 에이전트는 자동으로 명령을 실행하여 앱과 관련된 모든 것을 찾아 삭제했습니다. 여기에는 ~/.appname 디렉토리와 ~/Library/Application Support/의 파일이 포함됩니다. 그들은 오래된 Windsurf 편집기처럼 수년간 사용하지 않은 앱의 잔여 디렉토리를 많이 발견했습니다.
주요 세부사항
- 에이전트는
find ~/Library/Application\ Support -name '*AppName*'을 재귀적으로 사용했는데, 너무 오래 걸렸습니다. 피드백 후 최상위 레벨에서 글로브 매칭으로 전환하여 재귀를 피했습니다. - 개발자는 Kimi에게 기본 지식(SOUL.md 파일과 유사)을 편집하도록 지시하여 항상 글로브 매칭을 사용하여 앱을 제거하도록 했고, 속도가 크게 향상되었습니다.
- 개발자는 자신의 에이전트(openmnk)를 Claude보다 선호합니다. 이유는 음성 입력, 오픈소스 모델 호환성, 작은 코드베이스(완전한 제어 가능), 화살표 키를 많이 사용하지 않는 쿼리 바/텍스트 편집기 때문입니다.
- GitHub 저장소: https://github.com/Emericen/openmnk
이 게시물은 실용적인 워크플로우를 강조합니다: 사용자 피드백으로부터 학습하고 도메인 지식을 문서화된 프로세스에 지속시키는 LLM 에이전트로, 도메인 지식을 가르치고 개선하는 작업이 자동화되는 소프트웨어 개발의 새로운 시대를 나타낼 수 있습니다.
📖 전체 소스 읽기: r/LocalLLaMA
👀 See Also

OpenClaw MCP 도구를 사용한 자동화된 비디오 편집 파이프라인 구축
한 개발자가 YouTube/Twitch 콘텐츠를 위한 비디오 편집을 자동화하는 OpenClaw 스킬을 구축했습니다. 20분 길이의 비디오를 4분 만에 처리하며, 점프컷 편집, 자막, 그리고 녹화당 20-30개의 숏폼 콘텐츠를 생성합니다.

UPSC StatsBuddy 봇: Claude AI를 통한 인도 정부 데이터 텔레그램 인터페이스
한 개발자가 UPSC StatsBuddy라는 텔레그램 봇을 만들어, 인도 MoSPI MCP 서버에 연결하여 복잡한 정부 데이터셋을 클로드 AI로 처리해 UPSC 수험생들이 30시간 이내에 명확하고 인용 가능한 답변을 얻을 수 있도록 했습니다.

OpenClaw를 사용한 IRS 도박 세금 보고서 자동화
한 개발자가 OpenClaw를 사용하여 DraftKings, FanDuel, BetRivers에서 거래 데이터를 추출하고, 보너스 베팅을 걸러내며, 잔액 연속성을 통해 베팅과 지급금을 연결하고, 단일 세션에서 IRS 제출용 CSV와 PDF 감사 보고서를 생성했습니다.

OpenClaw 사용자가 복잡한 에이전트 설정에서 실용적인 자동화로 전환하여 주당 8-10시간 절약
한 개발자가 OpenClaw를 한 달간 운영한 후 복잡한 멀티 에이전트 시스템을 포기하고 GitHub를 통한 웹사이트 관리 자동화에 집중했습니다. 이 설정으로 4주 동안 30개의 게시물을 생성했으며, 주간 작업 시간이 8-10시간에서 하루 약 20분의 검토 시간으로 줄었습니다.