dsh-appdata-scanner:DSH 的 AppData 只读分析插件

前言

DeepSeek Harness(DSH)采用「一切皆插件」的理念,插件通过侧边栏或独立页面扩展能力。智能体开发者在本地运行 DSH 时,常遇到磁盘空间被 AppData 目录不明占用的情况:不知道哪些目录占空间大、是谁生成的、能否安全清理。传统的清理工具要么暴力删除,要么缺少对软件来源的解释,容易误删关键数据。dsh-appdata-scanner 作为 DSH 客户端插件,以只读方式分析 Windows AppData 目录,回答三个核心问题:这个目录占多少空间?是哪个软件生成的?能不能删?

它是什么

dsh-appdata-scanner 是 twoweeks1995 维护的 DSH 客户端插件,只读扫描 Windows 的 AppData 目录。它不检索文件内容,只统计每个目录的递归体积、文件数、最后修改时间,以及目录内出现的文件类型。内置知识库为常见应用目录给出用途、生成软件与删除建议,按「可安全删除/需拆分确认/不可删除」分类。知识库未覆盖的目录按名称与内容特征做启发式推测,并明确标注为推测。插件不会删除任何文件,删除决定权在用户。

核心功能

资源管理器式浏览

打开插件后,左侧栏出现「AppData Scanner」图标。点开图标进入面板,树视图展示 AppData 下的顶层目录(Roaming、Local、LocalLow)。点文件夹进入下一层,顶部提供「← 返回上一级」按钮和面包屑导航。首次打开面板需完整扫描一次,约 18 至 25 秒,之后走缓存。

递归体积统计

每个目录显示三项统计:递归体积(含所有后代)、文件数、最后修改时间。体积统计为真实值,非估算。超大目录(如 15 秒预算内无法完成统计)会标注「统计中断」。

三种排序与升降序

可在名称、大小、修改日期之间切换排序,支持升序和降序。选择会自动记住。

三档安全判定

按「可安全删除/需拆分确认/不可删除」给出结论。混合目录(同时包含缓存和用户数据)会拆到子项分别判定,避免误删。例如 Edge\User Data 中书签和缓存是邻居,插件不会给出整块结论。

一键定位

每行末尾提供按钮,点击后在资源管理器中打开并选中该目录。此功能依赖 explorer.exe,仅 Windows 可用。

按需联网查询

对知识库未命中的目录,可按需联网检索,由模型总结给出结论与带摘要的来源。联网查询需要配置 API key。没有凭据时不会报错,只是把查询串复制到剪贴板。配好凭据后,打开面板会进行一次远端检索探测,结果缓存 5 分钟。

按需加载

不点图标不扫描;点开图标后先跑一次扫描,并做一次能力探测。

安装与启用

在 DSH 里安装插件,侧边栏「插件」→「安装第三方插件」,下面三种输入任选其一。

① npm 包链接

dsh-appdata-scanner

② GitHub 链接

https://github.com/twoweeks1995/dsh-appdata-scanner

③ 本地文件

从 Releases 下载 tgz,安装框填它的绝对路径,版本号以 Releases 页为准:

D:\temp\dsh-appdata-scanner-0.7.0.tgz

安装后完全退出 DSH 再启动,左侧栏会出现「AppData Scanner」图标。

典型用法

  1. 打开 DSH,进入侧边栏「插件」→「安装第三方插件」。
  2. 输入 dsh-appdata-scanner 或 GitHub 链接,点击安装。
  3. 完全退出并重启 DSH,左侧栏出现「AppData Scanner」图标。
  4. 点击图标进入面板,等待首次扫描(约 18 至 25 秒)。
  5. 浏览目录树,查看每个目录的体积、生成软件、用途与安全判定。
  6. 对标记为「推测」的目录,点行尾文件夹图标在资源管理器中确认。
  7. 对标记为「可安全删除」的目录,按需决定是否删除。
  8. 对知识库未命中的目录,按需联网查询,获取模型总结与来源摘要。

适用场景与注意

适合需要排查 AppData 目录占用、了解软件生成文件归属、在清理前确认数据价值的 Windows 用户。插件以当前 DSH 进程权限运行,安装前应检查源码与许可证。联网查询需要配置 API key,没有凭据时只会复制查询串到剪贴板。部署里没有 web 服务时,插件不会加载,因为该服务在 inject 里声明为必需。

短结尾

dsh-appdata-scanner 提供了 AppData 目录的只读分析能力,以目录为单位给出体积、来源与安全判定,并支持按需联网查询。删除由用户自行操作,请对自己的数据负责。更多详情可访问 SkillHub 插件页 或 GitHub 仓库。

羽毛球分组比赛记分
小程序二维码

欢迎使用《羽毛球分组比赛记分》微信小程序

小夜