Инструмент для очистки дискового пространства на Mac
Этот инструмент помогает пользователям Mac освободить дисковое пространство, удаляя ненужные файлы и данные.
Инструмент для очистки дискового пространства на Mac
Скилл для Codex, который проверяет Mac и показывает, что можно безопасно удалить, чтобы освободить место на диске.
Что он делает?
Инструмент сканирует систему и ищет:
- Кэши
- Логи
- Старые установщики
- Артефакты сборки
- Папки
node_modules - Данные Xcode
- Остаточные файлы Docker
- Другие данные, которые могут занимать место впустую.
Где найти?
Инструмент доступен на GitHub: Codex Mac Storage Cleanup
Почему это важно
АналитикаЭтот инструмент полезен для пользователей Mac, которые хотят оптимизировать использование дискового пространства и улучшить производительность своих устройств.
Обсудить в сообществе
Делитесь опытом и мыслями с ИИ-разработчиками
Связанные материалы экосистемы
Практические гайды, терминология и агентские скиллы
Как запустить DeepSeek-R1 локально бесплатно на Mac, Windows и Linux
Устали от ограничений облачных сервисов и постоянных платежей по API DeepSeek-R1? Вы не одиноки. Многие разработчики, пользователи ИИ и исследователи хотят полного контроля над своими данными и рабочими процессами.
10 GitHub-репозиториев, которые помогут стать AI-инженером за 90 дней
Стать AI-инженером сегодня – это не только о моделях и промптах. Большая часть реальной работы строится вокруг агентов, RAG-систем, оркестрации (orchestration), векторных баз данных (vector databases) и AI-инфраструктуры.
Apple Silicon для ИИ (Серия M и Unified Memory)
Архитектура процессоров Apple (M1/M2/M3/M4) с объединенной памятью (Unified Memory Architecture). Позволяет всему массиву оперативной памяти (до 128-192 ГБ) быть доступным графическому чипу как VRAM, что позволяет запускать гигантские нейросети без серверных видеокарт.
Apple Silicon MLX Framework
Нативная библиотека машинного обучения от Apple, спроектированная для максимального использования унифицированной памяти и графических ядер чипов серии M (M2/M3/M4) при запуске больших LLM.