Использование Kimi K2.6 для правильного удаления приложений macOS путем поиска скрытых папок приложений

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 30 апреля 2026 г.🔗 Source
Использование Kimi K2.6 для правильного удаления приложений macOS путем поиска скрытых папок приложений
Ad

Разработчик на Reddit поделился опытом использования Kimi K2.6 в качестве настольного агента для корректного удаления приложений macOS. Спустя более 10 лет использования macOS он понял, что простое перемещение приложения в Корзину оставляет скрытые каталоги, которые система не удаляет. Его агент автоматически выполнял команды для поиска и удаления всего, связанного с приложением, включая каталоги ~/.имя_приложения и файлы в ~/Library/Application Support/. Он обнаружил множество оставшихся каталогов от приложений, которыми не пользовался годами, например, от старого редактора Windsurf.

Ad

Ключевые детали

  • Агент использовал рекурсивный поиск find ~/Library/Application\ Support -name '*Имя_приложения*', что занимало слишком много времени. После обратной связи он переключился на сопоставление с маской на верхнем уровне вместо рекурсии.
  • Он поручил Kimi редактировать свою базу знаний (по аналогии с файлом SOUL.md), чтобы всегда использовать сопоставление с маской при удалении приложений, что значительно ускорило процесс.
  • Разработчик предпочитает собственного агента (openmnk) Claude за голосовой ввод, совместимость с открытыми моделями, минимальную кодовую базу (полный контроль без ограничений) и строку запроса/текстовый редактор, не требующий частого использования клавиш со стрелками.
  • Репозиторий на GitHub: https://github.com/Emericen/openmnk

Пост иллюстрирует практический рабочий процесс: агент на базе LLM, который учится на отзывах пользователей и сохраняет знания в виде записанных процедур, что может означать новую эру разработки ПО, где обучение и улучшение предметных знаний автоматизировано.

📖 Прочитать полный источник: r/LocalLLaMA

Ad

👀 Смотрите также

Сценарии использования агента OpenClaw: от автоматизации DevOps до сбора разведданных
Кейсы

Сценарии использования агента OpenClaw: от автоматизации DevOps до сбора разведданных

Разработчик делится шестью конкретными задачами, которые его агент OpenClaw выполняет ежедневно, включая операции с серверами через команды Discord, фильтрацию электронной почты по восьми аккаунтам, анализ контента Reddit, настройку аналитики PostHog, управление сервером Discord и работу с корпоративной базой знаний в Feishu.

OpenClawRadar
OpenClaw Family Gateway: Бюджеты токенов, настройка памяти и пользовательские плагины
Кейсы

OpenClaw Family Gateway: Бюджеты токенов, настройка памяти и пользовательские плагины

Разработчик создал семейный AI-шлюз с помощью OpenClaw на Mac и QNAP NAS, внедрив строгие лимиты токенов, настроив систему памяти с переранжированием и контекстными эмбеддингами, а также создав 12 пользовательских плагинов с более чем 175 командами.

OpenClawRadar
Автономный журнальный конвейер с кодом Claude: Разбор агентной архитектуры
Кейсы

Автономный журнальный конвейер с кодом Claude: Разбор агентной архитектуры

Семиэтапный конвейер, использующий Claude Code в качестве редакционной команды, производит до пяти проверенных на достоверность многоязычных статей на один заголовок. Система включает пять суб-агентов, институциональную память через эмбеддинги и автоматическую проверку фактов с использованием растущей базы данных.

OpenClawRadar
Разработчик создал 3 приложения iOS за недели, используя Claude AI от идеи до отладки
Кейсы

Разработчик создал 3 приложения iOS за недели, используя Claude AI от идеи до отладки

Разработчик использовал Claude для создания трех iOS-приложений — Smart Facts, Jar of Joy и Bloom Studio — занимаясь генерацией идей, уточнением функций, написанием логики, отладкой и итерациями.

OpenClawRadar