不是 AI 替代 App,而是重新分工

传统的 Disk Usage 工具解决的是一个很明确的问题：

哪里占空间最大？

Treemap 一扫，几十 GB、上百 GB 的目录立刻就能找出来。

但真正麻烦的，其实是下一步：

• 这个目录到底是什么？
• 能不能删？
• 删了会不会出问题？
• 是直接删除，还是应该通过 Xcode / npm / Cargo / Python 自己的方式清理？

以前的流程基本是：

扫磁盘 → 找大目录 → 搜索路径 → Google 能不能删 → 找正确清理方式 → 再动手

而 BlitzTree 现在把 AI 接到了后半段。

它不只是告诉你某个目录占了多少空间，而是进一步识别：

• Rust target：编译产物，可以重新生成
• npm cache：缓存，可以通过 npm 自己清理
• Python .venv：虚拟环境，可以重新创建
• CoreDevice cache：macOS 管理的数据，不建议粗暴删除
• ~/.cache
  ：范围太宽，不应该直接一锅端

甚至可以直接生成一份清理计划。

像这次扫描，它直接判断出：

大约 167 GB 的临时构建、Xcode 数据和旧 Simulator Runtime 可以处理。

然后再把它们拆成：

• Temporary Xcode builds
• Xcode DerivedData
• Codex temporary builds
• Simulator dyld caches
• Simulator runtimes

哪些安全、哪些最近正在使用、哪些需要谨慎，一层层标出来。

这时候我才意识到：

AI Disk Scan 真正有意思的地方，不是“AI 帮你扫磁盘”

磁盘扫描本身其实是非常传统的软件能力。

文件大小统计、目录遍历、Treemap、删除文件……

这些事情几十年前的软件就已经能做得很好。

真正适合 AI 的，是传统程序最难覆盖的那部分：

“这个东西到底是什么，以及现在应该怎么处理？”

所以我觉得更合理的软件架构其实是：

把确定性的东西固化进 App，把动态的东西交给 AI。

App 负责确定性的部分

• 扫描磁盘
• 计算目录大小
• 文件分类
• Treemap 可视化
• 删除 / 移动
• 调用官方清理命令
• 已知缓存规则
• 已验证的安全策略

这些规则稳定、重复、可以测试，就应该直接写进软件。

AI 负责变化和长尾

比如突然出现：

~/Library/Application Support/某个新工具

占了 40GB。

App 的规则库以前从没见过它。

这时候再让 AI 根据：

• 路径
• 文件结构
• 修改时间
• 软件来源
• metadata
• README
• 开发工具上下文

判断：

这是什么？

为什么这么大？

是不是可再生成数据？

能不能删？

最安全的清理方式是什么？

这才是 AI 真正擅长的位置。

而且这里还有一个很有意思的循环：

今天 AI 遇到的长尾问题，可能就是明天 App 的内置规则。

AI 第一次识别某种缓存。

↓

经过大量用户验证。

↓

规则足够稳定。

↓

下一版本直接固化进 App。

↓

以后不再需要 AI 推理。

所以整个产品会不断变成：

已知问题 → 软件解决

未知问题 → AI 解决

然后：

未知 → 已知 → 再固化进软件。

这可能才是我现在越来越喜欢的一种 AI 产品形态。

不是给传统 App 强行塞一个聊天框，

也不是把所有事情都丢给大模型重新思考一遍。

而是：

让 App 做确定的事，让 AI 处理未知。

BlitzTree 让我第一次觉得，Disk Usage 工具开始从：

“告诉你哪里大”

变成：

“告诉你为什么大，以及到底该不该删。”

这可能也是 AI 时代传统工具类 App 最值得探索的方向之一。