重做CleanMyMac：先让一个Agent专门搞破坏

Movez 在 X 上贴了一个叫 Cleanly 的开源清理工具：一个下午，用 Claude Code 里的 Opus 5.5 做出 macOS 和 Windows 版本，第一次扫描清掉 14.6 GB，手写代码为零。项目地址是 https://getcleanly.vercel.app ，源码在 https://github.com/0xCodez/cleanly 。有网友在回复里贴了运行截图。

Movez 贴出的演示视频：

先把上下文补上。Movez 把它称为对 CCleaner 和 CleanMyMac 的逆向重做。公开 prompt 里，CleanMyMac 截图主要被当作视觉质量线，要求匹配完成度，不复制品牌、图标和文案。这和长文里定义的逆向工程一致：理解一个东西的行为，读到能自己重建；clean room 的边界是观察行为、读公开规格、写规格，再由另一个上下文只按规格实现。Movez 在长文里引用 Amjad Masad 的说法：AI 驱动的逆向工程和反编译进展很快，软件会越来越像事实上的开源。这个判断有争议，但 Cleanly 至少给了一个可检查的样本。

流程里有几个细节值得看。第一步先让 Opus 在空文件夹里画 UI 概念，没有直接写代码。主推说有 9 个概念，GitHub README 里列出的方向包括 Aurora、Graphite、Orbit、Prism、Fusion、Elements、Liquid、Assistant 等，最后选中的是 Liquid Aura，把 Aurora 的布局放进 Liquid 的玻璃质感里。选完再让模型重建字体、图标和玻璃按钮，直到接近 Apple 的完成度。这一步的产出是可选方案和迭代记录，后面才进入应用。

第二步是给模型一段烟雾渐变的视频，让它做成实时 WebGL shader，作为扫描结果背后的“cosmic wind”。GitHub README 里也提到 Mist 背景和玻璃气泡。性能规则写得很具体：shader 按 0.3 到 0.5 倍分辨率渲染，按真实帧耗时计算，动画 canvas 上不要叠 backdrop-filter，尊重 prefers-reduced-motion。这些规则不像营销话术，像踩过坑的人留下的。

第三步是工程栈。Cleanly 用 Electron + React + TypeScript + Vite，一套代码跑 macOS 和 Windows。Opus 把构建拆给 8 个并行 agent：扫描器、磁盘地图、AI 助手、提示与反馈页、安装器等各管自己的文件。共享类型先写在一个 shared/types.ts 里，UI 和主进程按同一份 IPC 契约编译。这个做法不新鲜，但在 agent 并行写代码时，先把接口钉死能减少互相覆盖。

真正让这个案例有讨论价值的，是安全 agent。Movez 说，构建完成后另起一个 agent，唯一任务是攻击所有会删除、移入回收站、卸载或切换开关的代码路径。它抓到两个问题：一个 Windows 8.3 短名路径 DOCUME~1 可能把整个 Documents 文件夹送进回收站；一个图标加载器可能把 Windows 密码哈希泄露到远程机器。Cleanly 的公开安全规则也写得很细：不信任 UI 传来的路径，按类别在主进程重新推导清理位置；删除前用 realpath 解析完整路径，再检查磁盘根目录、用户主目录、系统目录、Program Files、回收站、系统卷信息、UNC 网络路径、备用数据流、末尾点和空格、8.3 短名；遍历和删除都不跟随符号链接或 junction；跳过锁定文件并计数；24 小时内修改过的临时文件不删。

这些规则里，最能说明产品立场的是删除策略。缓存、临时文件、日志、更新残留可以永久删除，因为应用会重建；用户自己的大文件、重复文件、旧下载、应用安装包一律进系统回收站。AI 助手只看到文件名、路径和大小，看不到文件内容；API key 用 Electron safeStorage 加密。Cleanly 的页面还说，保护检查只读取系统已有的 Defender、防火墙、Gatekeeper、XProtect、SIP 状态，不替代杀毒软件。免费，无广告，无试用，靠打赏。这些说法可以在页面上逐条对照。

有网友在回复里贴了运行截图：

也有不完美的地方。v0.1.1 还没有代码签名和公证，Windows 首次运行可能弹 SmartScreen，Mac 需要执行一次 xattr -cr /Applications/Cleanly.app。有网友在回复里要 Intel Mac 版本，页面已经提供 Intel 的 dmg。主推里提到第一次真实测试时，启动项开关报“Windows did not allow the change”，Opus 发现 PowerShell 在管理员提示后丢了退出码，改成检查注册表，下一次构建才工作。这个细节比“零代码”更有意思：模型会犯错，流程里得有验证。

如果把 Cleanly 当成一个孤立 demo，会漏掉它背后的方法论。Movez 长文里介绍了 REA，一个把 Hopper、Ghidra、IDA 接到 agent 上的开源工具，用 MCP 把反汇编结果变成模型能问的调用。文章还举了 WordCraft 作为 clean-room 重建的例子：观察原软件行为，读公开文件格式规格，用 Rust 重写，不读对方源码。Elastic Security Labs 用 Tigress 混淆器测过 Claude Opus 在 20 个任务上的表现，结论里有一条很实用：失败尝试的成本大约是成功尝试的两倍，所以按函数设预算，别让模型无限重试。另一条是先把反编译结果里的垃圾删掉，有一个叫 Caveman 的工具能去掉约 75% 的填充内容，让模型把注意力放在真实逻辑上。

Cleanly 没有走到“重写 Photoshop”那种复杂度，但它的流程把几件事摆到了一起：先设计再编码，先定接口再并行，先让安全 agent 攻击自己的删除逻辑，再做真机只读验证。14.6 GB 是结果，安全 agent 抓到的那两个路径才是这个项目值得被抄的部分。删除类工具最先要写的东西里，拒绝列表应排在清理列表前面。这个判断不需要模型，但很适合让模型来执行和验证。

下载：Mac Apple Silicon、Intel 和 Windows 安装版、便携版都在 GitHub Releases。第一次运行留意系统警告。项目免费，源码开放，是否信任由使用者自己判断。