WorkBuddy 空间安全清理工作流（跨平台：Windows + macOS）
把一次真实的清理经验沉淀为可复用流程。结论先行：保配置、清产物、用工具、先问后删。
〇、平台判定（第一步先确定）
| 判定方式 | Windows | macOS |
|---|---|---|
uname 输出 |
MINGW* / CYGWIN* / MSYS* |
Darwin |
platform.system() |
Windows |
Darwin |
| 主目录 | C:/Users/<user> |
/Users/<user> |
| 配置区 | ~/.workbuddy |
~/.workbuddy（同） |
| 工作区 | ~/WorkBuddy |
~/WorkBuddy（同） |
> 两平台目录结构一致：~/.workbuddy 为配置区，~/WorkBuddy 为任务工作区。核心红线路径在两平台完全相同。
一、绝对红线（误删即功能损坏，永远不碰）
| 路径 | 内容 | 误删后果 |
|---|---|---|
任意项目内的 .workbuddy/ |
项目记忆、技能、配置 | 该项目上下文与自定义技能丢失 |
~/.workbuddy/skills/ |
已装技能（jude-data-query 等） | 工作流能力消失 |
~/.workbuddy/connectors/ |
连接配置（连接器在此） | 所有外部连接失效 |
~/.workbuddy/mcp.json |
MCP 服务器配置 | MySQL/巨量/腾讯文档等连接失效 |
~/.workbuddy/workbuddy.db |
automations 数据库 | 定时任务丢失，只能用具删 |
~/.workbuddy/memory/、MEMORY.md |
长期/项目记忆 | 跨会话偏好与历史结论丢失 |
> automations 删除用 automation_update(mode=delete)；skills 删除用 SkillManage。绝不用 rm/sqlite3 裸命令删这两项。
二、核心协作原则（用户明确，必须遵循）
> 任何「正式删除」执行前，必须先询问用户选择「彻底删除」还是「放进回收站」，再按选择执行。不得默认走某一种。
> 清空回收站/废纸篓等全局不可逆操作须单独、显式授权。
> 若某步需要「完全访问」或沙箱外执行权限（如 rm 实际删除），先提示用户在设置中开启，不要闷头执行导致被静默拦截。
三、技术陷阱（踩过的坑，含平台差异）
- 删除语义因平台而异（最关键）：
- Windows：WorkBuddy 的 shellrm被 safe-delete 包装成「移入回收站」，不会释放磁盘；且部分目录（如logs）还可能因回收站机制失败而 fail-closed 保留原文件。真正释放空间须清空回收站（全局不可逆）。
- macOS / Linux：没有 safe-delete 包装，rm -rf是真·永久删除（直接释放，不可恢复）。因此「放进回收站」在 Mac 上不能靠rm，必须显式mv "<path>" ~/.Trash/或trashCLI。
- 进程锁定、traces/logs运行期重建等行为在两平台都存在。 - 运行期目录会重建：
traces/、logs/是 WorkBuddy 运行期实时写入的目录，会话在跑就会持续重建。删掉历史存量后会被进程重新生成（体量有界），「彻底删除」在会话期间无法保持。 - 进程锁定文件：
logs/editor_sdk.log、logs/sandbox/<今日>/等被 WorkBuddy/沙箱自身进程占用，删除会报「文件正由另一进程使用」（macOS 上用lsof <file>可定位占用进程）。只能在重启 WorkBuddy 后句柄释放再清。 - 隔离运行时 binaries：
~/.workbuddy/binaries/（python venv / node / PortableGit，常占 1.4G+）删后重跑任务会重新下载，需权衡流量/时间成本再决定。
四、标准流程（7 步）
Step 1 — 只读盘点
运行 scripts/inventory.py（或手工 du -sh），输出分类清单：每个目录的大小、风险等级（🔴核心/🟡谨慎/🟢安全）、说明。
python scripts/inventory.py
# 默认扫描 ~/.workbuddy 与 ~/WorkBuddy；也可手动指定根目录：
python scripts/inventory.py "~/.workbuddy" "~/WorkBuddy"
Step 2 — 分类与标注
- 🔴 核心：见第一节，一律不动。
- 🟡 谨慎：binaries/、app/、plugins/、projects/（可清但需代价/确认）。
- 🟢 安全可清：traces/、logs/、skills-marketplace/、connectors-marketplace/、旧项目内的测试/打包残留（_trash、_skill_runtime_dump、_pkgtest_v2、_fresh_skill、_test_mcp*.json 等）。
Step 3 — 让用户勾选清理类别（multiSelect）
先列出可清理项与预估释放空间，用选项让用户多选，确认范围。
Step 4 — 对每一项再问「彻底删除 vs 放进回收站」（关键原则）
按第二节，在真正执行删除前，针对本次清理对象询问：彻底删除（永久）/ 放进回收站（可恢复）。
Step 5 — 按选择执行（先按第〇节判定平台）
| 操作 | Windows | macOS |
|---|---|---|
| 放进回收站/废纸篓 | rm -rf "<path>"（safe-delete 自动进回收站，可恢复，但不释放磁盘） |
mv "<path>" ~/.Trash/（或 trash "<path>"）；可恢复，不释放磁盘 |
| 彻底删除（磁盘文件） | rm -rf 会被转回收站 → 用下方 .NET 原生删绕过 |
rm -rf "<path>"（真永久，直接释放） |
| 清空回收站/废纸篓（全局不可逆） | Clear-RecycleBin -Force（PowerShell，须显式授权，会清其它文件） |
rm -rf ~/.Trash/*（永久、全局，须显式授权） |
绕过 safe-delete / 处理锁定文件的跨平台做法（Windows 与 macOS 均可用 PowerShell Core pwsh 的 .NET 原生删除）：
[System.IO.Directory]::Delete('<path>', $true) # 递归永久删目录
[System.IO.File]::Delete('<file>') # 永久删单文件（逐个绕过锁定）
> 锁定文件策略：逐文件删除 + 收集失败项，先删未锁定的，只留被占用的（如 editor_sdk.log、今日 sandbox/ 会话日志），重启 WorkBuddy 后句柄释放再补删。macOS 上可用 lsof <file> 定位占用进程。
- 需要权限：若
rm被沙箱静默拦截，工具调用开dangerouslyDisableSandbox（沙箱外）；先提示用户已在设置开启「完全访问」。
Step 6 — 复核
du -sh "~/.workbuddy" "~/WorkBuddy"
ls -d "<已删路径>" 2>&1 # 报错=已删成功
ls -d "~/.workbuddy/skills" "~/.workbuddy/connectors" \
"~/.workbuddy/mcp.json" "~/.workbuddy/workbuddy.db" \
&& echo 核心配置完好
Step 7 — 简短执行报告
给出：已永久删除清单+大小、空间结果（前后对比）、未清除项（运行期锁定/重建）、核心配置状态、后续可选项。模板见第六节。
五、典型收益参考（本次 Windows 实测）
| 对象 | 大小 | 性质 |
|---|---|---|
项目 2026-08-06（含 c2pa_tool） |
~1.3G | 永久删除 |
项目 2026-08-05 测试残留 |
~490M | 永久删除 |
skills-marketplace + connectors-marketplace |
91M | 永久删除 |
logs 历史存量 |
343M→~7M | 删 7/16，剩被锁活动日志 |
| WorkBuddy 工作区合计 | 2.0G → 179M | 省 ~1.8G（永久） |
> .workbuddy 配置区仍约 3.0G，主因 binaries 1.4G（按授权保留）+ traces/logs 运行期重建。macOS 上体量分布类似。
六、执行报告模板
## 清理执行报告
操作时间：<时间> | 平台：<Windows/macOS> | 授权：<彻底删除/回收站>
已永久删除：<对象+大小 表格>
空间结果：WorkBuddy 工作区 <前>→<后>；.workbuddy <前>→<后>
未清除：<运行期锁定/重建项>
核心配置：skills/ connectors/ mcp.json/ workbuddy.db 完好 🔒
后续可选项：<重启后补删锁定日志 / 清理 binaries 1.4G>
七、配套脚本
scripts/inventory.py：只读扫描两个根目录，输出分类清单（大小 + 风险等级 + 说明），不做任何删除。跨平台（依赖 os.path.expanduser，自动适配 Windows C:/Users/<user> 与 macOS /Users/<user>）。
