Skillget

tidy-skill

agent
Guvenlik Denetimi
Gecti
Health Gecti
  • License — License: MIT
  • Description — Repository has a description
  • Active repo — Last push 0 days ago
  • Community trust — 18 GitHub stars
Code Gecti
  • Code scan — Scanned 8 files during light audit, no dangerous patterns found
Permissions Gecti
  • Permissions — No dangerous permissions requested

Bu listing icin henuz AI raporu yok.

SUMMARY

洁癖.skill：让 AI Agent 少留痕，留下的都有用。 Tidy Skill: make AI agent artifacts intentional, scoped, and disposable when needed.

README.md

洁癖.skill

让 AI Agent 在一个干净、可解释、可回收的本地环境里工作。

license CC Switch ready skill layout Python and PowerShell offline

English

一句话

Make AI agent artifacts intentional, scoped, and disposable when needed

English | 中文

CI

洁癖.skill 不是 Markdown 删除器，也不只是仓库清理工具。它是一套本地 Agent 环境洁癖规则和审计工具，让 Agent 的文件、缓存、虚拟化环境和模型存储都能被解释、被归位、被安全回收。

三层洁癖模型

层级 管什么 典型问题 工具
仓库层 Agent 产物 plan.md、todo.md、final_report.md 堆在根目录 audit_agent_artifacts.py、score_repo_hygiene.py
工作区层 开发缓存 多个项目残留 node_modules、.venv、target、构建缓存 audit-workspace-hygiene.ps1
本机层 本地开发环境 WSL2/Docker VHDX 膨胀、包管理器缓存、模型缓存、Agent/IDE 状态散落 audit-dev-environment.ps1

Before / After

Before After
Agent 把计划、总结、报告都丢进项目根目录 计划默认留在聊天里，报告进 .agent_reports/，临时文件进 .agent_tmp/
C 盘里到处是 npm、pip、uv、Go、Rust、Playwright 缓存 本地审计报告列出路径、体积、风险和安全建议
WSL2 / Docker Desktop 的虚拟磁盘越长越大，但不知道在哪 报告标出 WSL distro、ext4.vhdx、Docker WSL backend 和 .wslconfig 状态
Agent 发现大文件就想删 先分成 Findings、Safe Suggestions、Manual / Risky Operations，不自动迁移、不自动压缩、不自动删除

核心卖点

卖点 具体价值
CC Switch Ready 使用 skills/tidy-skill/SKILL.md 标准布局，更容易被 skill 扫描器识别
本地 Agent 环境洁癖 把仓库产物、工作区缓存、本机环境放进同一套治理模型
WSL2 / Docker 重点审计 检查 WSL 状态、distro 版本、.wslconfig、Docker WSL backend、VHDX 体积
本地离线 审计脚本不联网、不上传、不读取 token、数据库或私密日志
只读优先 审计只读；清理默认 DryRun；迁移、压缩、改配置永远只是建议
Python + PowerShell 分工 Python 做通用仓库审计；PowerShell 做 Windows/WSL/Docker 深度审计

Skill 包结构

skills/
└─ tidy-skill/
   ├─ SKILL.md
   ├─ agents/openai.yaml
   ├─ scripts/
   ├─ references/
   ├─ templates/
   └─ examples/

tidy-skill 是机器可识别的 skill 名称。洁癖.skill 是展示名。

安装

CC Switch 导入

在 CC Switch 的 Skills 页面中添加这个仓库：

字段 填写
Owner 当前 GitHub 仓库 owner
Name 当前 GitHub 仓库名
Branch main
Subdirectory skills

刷新后搜索 tidy-skill 或 洁癖.skill，安装即可。

安装后应能看到类似路径：

~/.claude/skills/tidy-skill/SKILL.md
~/.codex/skills/tidy-skill/SKILL.md

手动安装

先自检：

.\skills\tidy-skill\scripts\install-local.ps1 -SelfCheckOnly

Claude Code：

New-Item -ItemType Directory -Force "$env:USERPROFILE\.claude\skills" | Out-Null
Copy-Item -Recurse -Force ".\skills\tidy-skill" "$env:USERPROFILE\.claude\skills\tidy-skill"

Codex：

New-Item -ItemType Directory -Force "$env:USERPROFILE\.codex\skills" | Out-Null
Copy-Item -Recurse -Force ".\skills\tidy-skill" "$env:USERPROFILE\.codex\skills\tidy-skill"

也可以使用安装脚本同时预览 Codex 和 Claude 安装：

.\skills\tidy-skill\scripts\install-local.ps1

真正复制需要显式关闭 DryRun：

.\skills\tidy-skill\scripts\install-local.ps1 -DryRun:$false -Force

快速使用

仓库洁癖评分，优先用 Python

python .\skills\tidy-skill\scripts\score_repo_hygiene.py --root . --report-path .\.agent_reports\repo_hygiene.md

Agent 产物审计，优先用 Python

python .\skills\tidy-skill\scripts\audit_agent_artifacts.py --root . --report-path .\.agent_reports\agent_artifacts.md

工作区审计

.\skills\tidy-skill\scripts\audit-workspace-hygiene.ps1 -Root "D:\Projects" -ReportPath .\.agent_reports\workspace_hygiene.md

本机开发环境审计，优先用 Python 做通用基线

python .\skills\tidy-skill\scripts\audit_dev_environment.py --root "D:\Projects" --report-path .\.agent_reports\dev_environment.md

Windows / WSL2 / Docker 深度审计

.\skills\tidy-skill\scripts\audit-dev-environment.ps1 -Roots "D:\Projects" -IncludeUserProfile -ReportPath .\.agent_reports\dev_environment.md

清理预览

.\skills\tidy-skill\scripts\clean-agent-artifacts.ps1 -Root . -DryRun

默认只预览，不删除。真正清理需要显式确认。

报告预览

## Overview Cards

| Card | Status | Evidence | Next step |
|---|---|---|---|
| Environment hygiene | Watch | 82 / 100 - Mostly controlled | Review the Top 10 optimization plan before changing anything. |
| C-drive risk | Watch | 14.20 GB detected on C drive | Prioritize package and model cache owners before touching tool state. |
| WSL/Docker risk | Manual deep audit | 2 distros, 28.40 GB VHDX footprint | Treat migration, compaction, and Docker data moves as manual operations. |
| Model cache risk | Controlled | 2.10 GB total, 0 B on C drive | Move future models only through tool-supported settings. |

## Top 10 Optimization Plan

| # | Area | Size | Why it matters | Can touch? | Next step |
|---:|---|---:|---|---|---|
| 1 | WSL/Docker VHDX | 28.40 GB | Virtual disks can grow even after data is deleted inside WSL or Docker. | Manual | Use documented WSL/Docker maintenance steps; do not delete or move the VHDX file directly. |
| 2 | Browser runtimes | 5.30 GB | Playwright/Puppeteer browser binaries are often rebuildable but can be shared by tests. | Safe to review | Check active projects first, then use the browser tool's supported reinstall/cleanup flow. |

WSL2 / Docker 立场

洁癖.skill 会审计 WSL2 和 Docker Desktop 的本地 footprint，但不会替你迁移 distro、压缩 VHDX、修改 .wslconfig、移动 Docker 数据盘。

报告只会告诉你：

  • WSL 是否安装、默认版本是什么。
  • 哪些 distro 在跑，是否是 WSL2。
  • .wslconfig 是否存在，是否设置 memory / swap / processors。
  • WSL 和 Docker Desktop 相关 VHDX 文件在哪里、体积多大。
  • 哪些动作属于安全建议，哪些属于需要你手动确认的高风险操作。

更多细节见 wsl2-docker-hygiene.md。

脚本一览

脚本 用途 默认行为
score_repo_hygiene.py 通用仓库洁癖评分 Python，无依赖，只读
audit_agent_artifacts.py 通用 Agent 产物审计 Python，无依赖，只读
audit_dev_environment.py 通用本机环境审计基线 Python，无依赖，只读
score-repo-hygiene.ps1 Windows 版仓库评分 只读
audit-agent-artifacts.ps1 Windows 版 Agent 产物审计 只读
audit-workspace-hygiene.ps1 批量扫描多个 Git 仓库 只读，必须指定根目录
audit-dev-environment.ps1 审计 WSL2、Docker、包缓存、模型缓存、Agent/IDE 状态 只读，必须指定扫描范围
clean-agent-artifacts.ps1 清理过期 .agent_tmp/ 和 .agent_reports/ DryRun 优先
install-local.ps1 安装到本地 Codex / Claude skill 目录并自检 DryRun 优先
install-rule-template.ps1 安装 AGENTS / CLAUDE / Cursor 规则模板 DryRun 优先

更详细的脚本说明见 script-usage.md。

安全边界

  • 不上传数据，不联网。
  • 审计脚本只读取文件路径、名称、大小、修改时间和公开工具状态。
  • 不读取 token、认证文件、数据库、会话状态或私密日志。
  • 不修改注册表、系统设置、环境变量、WSL 配置或计划任务。
  • 不默认全盘扫描，必须由用户指定扫描范围。
  • 不自动删除正式文档、源码、工具状态目录或 Git-tracked 文件。
  • 不自动移动 WSL distro、Docker 数据盘或 AI 模型缓存。
  • 清理脚本默认 DryRun，删除动作需要显式确认。

规则模板

可以把模板安装到目标项目，让不同 Agent 共享同一套文件治理规则：

目标 模板
Claude Code templates/CLAUDE.md
Codex / 通用 Agent templates/AGENTS.md
Cursor templates/cursor-rule.mdc 
.\skills\tidy-skill\scripts\install-rule-template.ps1 -TargetRoot "D:\Projects\MyApp"
.\skills\tidy-skill\scripts\install-rule-template.ps1 -TargetRoot "D:\Projects\MyApp" -Template AGENTS -DryRun:$false

项目治理

路线图

  • 将更多通用审计能力迁移到 Python
  • 增强 WSL2 / Docker 报告解释能力
  • Git hook 或 pre-commit 集成
  • 可配置评分权重
  • 实时 MCP 产物治理

鸣谢

感谢 Linux.do 社区的讨论、反馈与支持。

开源协议

MIT License，见 LICENSE。

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