知止而後有定,定而後能靜

Mole 出 Mac 版后,用户教会了我做产品

Categories: Share

《Mole 出 Mac 版后,用户教会了我做产品》文章封面

最近我写了不少关于独立开发的思考,想着汇总一下,就把 Mole 从开源 CLI 做到 Mac 付费软件这一路聊一聊,当时是怎么想的,哪些事情做下来有用。

Mole 的官网是 mole.fit,CLI 在 GitHub 开源,可以先去玩一玩。

去年国庆我在三亚的泳池边写了几百行代码,做了个 Mac 清理的命令行工具 Mole CLI 开源到 GitHub 上,本来只想给自己和同事用。结果不到一年收了 60K star,陆续发了 50 多个版本,121 位来自全球各地的开发者提交过代码,解决掉近 800 个功能建议和 Bug。

其实我一直没太意识到用的人有多少,直到有一次,因为在 README 上挂了两张用 Vercel 加速的图片,流量把账单跑超了,欠了 Vercel 80 刀。当时才反应过来,桌面端可以做了。

之前收到最多的一类邮件来自国外用户,大意都差不多:我父母也用 Mac,我妹妹也用,但他们不会开终端,能不能做一个不用敲命令就能用的版本。这件事拖了挺久,主要是觉得 CLI 本身还没到成熟的地步。等 CLI 跑了大半年,哪些能删、删到什么程度算安全,心里有底了才开始做桌面版,做到自己敢天天用了才发出去。当天晚上十点发布,那一夜通知一直在响,法国、德国各种币种都有,后来为了睡觉把邮箱通知关了。后面几个月一直在加东西,等于是一批用户先掏了钱,再陪着我把它做完。CLI 没有任何变化,照旧开源免费,也会一直更新,付费的只有桌面版。

AI 多出来的三类垃圾

桌面版做出来之后,我自己用得最多的反而是清理,因为这台 Mac 经常跑出空间不足的警告。我全天开着 Claude Code 和 Codex 写东西,后来才发现 AI 留下的文件跟以前很不一样。

主要是三块。最明显的是编译产物,以前一天手写几百行代码编译三五次,现在一个下午让 agent 跑十几轮,每轮都要编译。Rust 项目的 target、前端的 .next 和 dist、Xcode 的 DerivedData 增长极快,我自己有一次清出 86G 全是这些。其次是 AI 工具自己留下的旧版本,Claude Code、Cursor Agent 都是静默更新的,每次拉个两三百兆的新版本,旧的就存在那里不管。再就是 Ollama 和 LM Studio 拉下来的本地模型,动辄占掉几十 G。

Mole 清理完成页显示本次释放 86.4 GB 空间

如果把这些都压成同一份「安全可删」的清单当然省事,但代价是替用户把决定做了。后来我处理这类数据主要按拿回来的代价来分,扫出来的每样东西先判定归属,再决定默认要不要勾上。

像编译产物、多数日志、HTTP 和 GPU 缓存,删掉以后重新编译一次或刷下网页就回来了,代价只是几分钟 CPU,只要相关的 App 退出了就可以默认清。但 node_modules、Pods、venv 这些包管理器缓存,看着也是依赖目录,删了却必须重新联网下。在高铁或者飞机上想跑一下项目就只能干等。这两类很容易一起当垃圾清掉,Mole CLI 早期就是这样,后来我专门把所有下载类的目录从 Mac 版的清理列表里摘了出去,得让用户自己看一眼。

Mole 把清理候选分为可再生、重建代价高和不可替代三类

至于模型,是这里面占用最大的一类,几十 G 重下一遍非常耗时。而且通用清理工具想帮着删也删不对,Ollama 把模型拆成一堆按哈希命名的块,多个模型可能共用同一块,从文件系统上直接删掉一个看着很大的块,很可能把另一个模型也弄坏。这种引用关系只有工具自己清楚。

所以 ~/.ollama/models~/.cache/huggingface 这类路径在代码里是写死的保护名单,扫描阶段根本不会出现,只在磁盘分析那边显示占用大小,模型本身交回给 Ollama、LM Studio 自己管。

Ollama 模型 A 与模型 B 共用部分 SHA256 数据块的关系图

还有一类东西比模型更不能动,是 AI 的会话记录。~/.codex/sessions~/.claude/projects~/.grok/sessions 里存的是你和 AI 几个月甚至一年的完整对话,里面有当时的思路、被否掉的方案、每一处为什么这么改的原因,删掉就真的没了,说起来比代码本身还珍贵。所以这几个路径在 Mole 里永远不会清,放了多久没动过都一样,同样受保护的还有 memories、plans、skills 和生成的图片。

Mole 磁盘分析页用矩形树图展示 Library、项目和图片的空间占用

这些保护名单不是一开始就想好的,基本都是踩出来的。最蠢的一次是 com.apple.e5rt.e5bundlecache,名字里带 Caches,位置也在缓存目录下,怎么看都是缓存,其实它是苹果神经引擎编译好的模型。CLI 早期真把它当缓存清了,用户那边所有用到识别功能的 App 全挂,一直到重启才好。从那以后我养成一个习惯,看到名字里带 cache 的目录,先在心里过三个问题,谁写的,重启之后谁会去读它,万一删错了怎么找回来。有一个答不上来我就不动它。

先看一眼再删

这类工具好不好,我不太看能清多少,主要看删之前让不让你看清楚。

Mole 清理的时候是先扫描,逐项列出来,每一项显示具体是什么、在哪、占多少,拿不准的默认不勾选,确认完再删,删的时候优先进废纸篓,后悔了还能找回来。扫描和清理全程在本机完成,文件和结果都不会上传。代价是慢,多了一步确认,赶时间的时候会嫌它啰嗦,但我还是想让它宁可漏删也不误删。

Mole 卸载页展开 Claude 的应用本体、支持文件、日志和缓存

卸载走的是同一套逻辑,选中一个 App,Mole 会把它散在系统各处的东西一起翻出来,逐项标上路径和大小,上面这张图里 Claude 本体只有 781MB,~/Library/Application Support/claude 却有 7.67 GB,真正占空间的从来不是应用包本身。登录项和后台服务也放在同一页,不用再去系统设置里一个个找。

举个例子,macOS 系统更新下载下来的安装包,也就是 /macOS Install Data 那个目录,经常十几个 G,看着是完美的清理目标。但系统可能还等着用它把更新装完,删早了机器就起不来。所以它在 Mole 里是默认不勾选的审阅项,前面叠了三道门,系统里有更新等着装就整行隐藏,安装包最近 14 天里动过就隐藏,安装相关进程还在运行也隐藏,哪个信号读不出来,就当它有风险,直接不显示。

真到执行删除那一刻,root 权限的脚本还会把这几项检查重新跑一遍,不通过就非零退出,不会出现「报告说清了 12G 其实一个字节没动」这种事。

我自己判断一款清理工具好不好,有个很土的办法。装同一个厂商的两款产品,只卸掉其中一款,看它会不会把两款共用的 Application Support 父目录或者 group 容器也列进去。列进去了,说明它是按名字匹配的,不是按归属判断。归属都说不清的工具,我不太敢让它批量删东西。

Mole 按应用归属查找容器、支持文件、缓存与系统扩展,并避开共享容器

平时它不会来打扰你

该找的文件它都会去找,只是平时不会主动来打扰你。

装了之后它不会隔三差五弹个通知提醒你该清理了,也不会扫完之后跳出来说你的电脑有多危险。你想清的时候打开它,不想的时候它就跟不存在一样。

界面上也是同一个想法,扫描没结束就不进结果页,等一下就能好的事连加载提示都不给,要等一阵才出现一个正在忙的动画,完成页也提前留好空间,结果出来的时候窗口不会跳一下。这些规定都很琐碎,合起来就是它用起来稳的原因。

底下要做的事情本来就不好预测,这时候加动画帮不上忙,还是得流程本身够可靠。我不希望一个维护工具需要人一直盯着,发起任务,等它完成,再拿回屏幕就够了,不用老闪着灯提醒你来看它。

无障碍也算在里面,朗读顺序、键盘操作、焦点稳不稳,和看上去安不安静是同一件事。系统开启「减少动态效果」之后,行星会停止装饰性旋转,状态变化也减少空间移动,任何操作都不依赖用户看懂动画。

Mole 菜单栏面板安静地浮在桌面右侧,按需展示硬件状态和维护入口

让 70 岁的老爷爷也能用

以前我做东西基本只考虑身边同事和朋友用得顺不顺手。这次从 CLI 做到桌面端才发现,要让一个 70 岁的老爷爷也用得上,中间要过的事情多得多,也有意思得多。下面这些都是从这三个月的用户邮件里翻出来的,我最大的收获几乎都在这里。

有位快 70 岁的英国用户,说他犯了一个老年时刻,把 Mole 又买了一遍,「第二笔钱就当做送你,谢谢这个出色的工具,帮我省下了比 CleanMyMac 多得多的英镑」。我建议他退款或者把多出来的授权送人,他去问了一圈,第二天回我「我邻居没人用 Mac,我 Bluesky 上的关注者也没有,这一轮算我请你」。收到这样的信,我会觉得必须把产品做得更好,才对得起这份信任。

一位美国用户纠正了我一个关于地区习惯的错误想法。我一直以为美国人看温度就得用华氏,所以美区默认给了华氏,他说:「美国人在所有技术相关的场景都用摄氏度,只有天气和体温例外。我装上 Mole 看到 110,吓了一跳。Apple 给美国人看的规格也是摄氏度,fastfetch、neofetch 在美式系统上默认也是摄氏度。建议保留华氏切换,但所有地区默认摄氏度。」后来就改成了默认摄氏可切华氏。他还追了一封聊定价,说我给的那个数字读起来不像刻意定的价,像是从别的货币换算过来的,又补了一句「我说外来不是指反华,而是人们希望感觉到作者理解他们」。说实话那个价格就是我拍脑袋定的,做产品之前从没认真想过定价这件事,被一个素不相识的用户当面点出来,挺不好意思的,原来一个价格数字也会影响用户的决策。

一位视力轻度障碍的用户说:「看起来是个很不错的 App,可惜我用不了,它似乎把深色模式写死了。我系统设成浅色,也只用浅色模式的 App。」Mole 只做深色其实是个刻意的决定,菜单栏面板像 HUD 一样浮在壁纸上,深色玻璃眩光更少,也不用多一个主题开关。但这个理由对他不成立,我一直觉得自己在无障碍上做得挺认真,却完全没想到浅色模式本身也是一种无障碍需求。这封信收到有一阵了,Mole 到现在还是只有深色,浅色一直排在列表上没做完。一个说自己在意无障碍的产品,把一位明确说了用不了的用户晾到现在,这件事我一直有点过意不去。

还有一位德国大学的讲师来申请教育授权,说这「不仅是对我个人的支持,也是一种有意义的教育层面的支持」。原来还有国外的老师在课堂环境里用我的产品,这是我没预料到的用法。一位匈牙利的医生则给了最真实的差评,「说实话,这个价格对一个免费应用也能做到的事情来说有点高了」。这条我一点都不觉得刺耳,不同国家购买力差别很大,他不是在抱怨,是在帮我定位问题。

Mole 里我自己最喜欢的几个功能,起源其实都不是我想到的。AirPods 快没电时会收到一条提醒,是做电池健康那阵子加的,我一直没遇到这个场景,直到某天下午真的收到了,很贴心又不打扰。屏幕常亮做了三种不同的行为,也是用户提醒之后才补的,周末突然出门,AI Coding 那边可以继续跑,帮我省下不少异步的时间。状态里能看到 iPhone 的电量,这一块之前不太好实现,后来也找到了办法。这些都是用户告诉我要加的,加完之后我自己受益最多。

其实我一直手工回邮件

答疑、退款、重置激活码这些事加起来不到用户量的 1%,花半小时写个脚本就能全自动,但我没写。只有自己一封封处理过,才能感觉到用户到底要什么、为什么退款、哪里让他不舒服,而那经常不是他第一句话问的东西。我给自动化定的门槛是三件事都成立,问题反复出现,答案已经稳定,例外也都摸清楚了,在那之前我宁愿一封封回。目前这样还有效,我没花钱做营销,增长基本来自口碑,退款率低于 0.8%。买的人里有不少是先用了很久 CLI 的老用户。

发布之前我也没有搭工单系统、客服平台和知识库。工程师喜欢先把这套支撑系统搭起来,因为那是熟悉的工作,AI 又把它压缩到半天,更容易让人过早动手,可是搭起来只要半天,维护却是长期的事,而且暂时根本用不到。等哪天收件箱开始丢请求、看不清响应时间,或者同一个问题得到了不同回答,那才是真正需要新系统的时候。AI 能把开发压缩到几天,但和人打交道不能省,不然做产品也没什么意思。自己一封封回信,慢慢也就有了信任。

这几件事,我觉得做下来很有用

写代码其实只是一小部分,更多时间都在弄清楚别人到底痛在哪里、怎么不用看说明书就会用、怎么让需要的人看到。一个人把这些环节全跑下来,感觉和写代码完全不一样。

对一个清理工具来说,不删什么比删什么重要得多,前面的保护名单就是这么来的。很多功能本身挺好,但只要不在这条主线上,我就坚决不加,不然功能一堆砌,自己也不好维护。

脑子里要清楚接下来的路线,知道哪些需求不该接。软件不用看说明书就能顺手用,才算及格。有不少朋友提过很酷的建议,只要会让软件变吵或者变复杂,我都婉拒了。一百个用 Mac 的人里有一位觉得它有用,就足够了。

现在一个功能进路线图之前要过三道门:用户没点进这个功能就不能有常驻的定时器、监听器和采样开销,不能为一点小便利去扩大特权助手或者新增系统权限,有合理默认值的时候不能加设置项。这不是所有软件的通用原则,是 Mole 给自己定的规矩,常驻的工作、特权和配置每多一样,用户就得多信任你一点。

许多功能想法穿过三道筛选门,最终只有少数走向安静稳定的产品

我基本没攒过大招,尽量做到每周都发一版,这样用户的问题能及时解决,也能跟人有来有回地聊。每次发布、更新、宣发其实都是一次很好的沟通机会,也让之前没看到消息的人知道你在做什么。

现在用 AI 写代码,省下的时间更应该花在想清楚问题上。比如把真正的问题聊透、把界面文案改得谁都能看懂。Token 怎么花都不心疼,但要花在用户真正能感受到的地方。

Mole 从第一天就是全球化的,英文内容也发得比中文多。这段时间的感受是世界很大,用户很广,而且他们从一开始就愿意信任你。你顺手帮过的人,后来很可能就成了你的用户,因为彼此有过真实的来往。我也没花钱做过推广,X 上的消息一开始传播很快,但热度过去得也快,反而有些东西发到 YouTube 之后衰减非常慢,只要东西够好,有人推荐,能在上面活很久。

数据我花了不少时间看,销量、访问量、用户评论、退款原因和 GitHub 上的 issue 放在一起,能看到很多自己平时完全没想到的盲区,也知道大家逛到哪一步就不买了。

最后一条是心态。如果一门心思只想快速涨粉或卖货,人很容易动作变形。把平时真实的摸索、踩坑和更新过程发出来,大家看得到你是一个实在做事的人,自然会产生信任。现在网上浮躁的东西太多,愿意长期认真做东西、不忽悠人,反而最能走得远。

为什么是五颗行星

Mole 桌面版目前是清理、卸载、优化、磁盘分析、硬件状态五块,界面上每一块对应一颗行星,清理是地球,卸载是火星,优化是水星,分析是木星,状态是太阳。这和我小时候喜欢看各种行星运行有关系,加上十年前学会前端之后第一个特别想学的就是 WebGL,正好凑到了一起。行星的贴图我换了不下 10 次,从 NASA 官网下了很多才挑定,转的方向、转速、完成之后的飞行效果也都照着真实的天体来。

这部分完全可以不做,做个菜单栏点一下清一下的小工具也能用。但 AI 产生的赛博垃圾已经够多了,与其拿 Token 再堆一个能跑就行的界面,我还是想做个舒服一点的东西出来,不浪费我的 Token,也不污染你的时间线。

我做事情喜欢水到渠成,不喜欢急躁地赶进度,这三个月下来更是这么觉得。踏踏实实做出一个自己用着舒服、别人也愿意买单的东西,就很开心了。

CLI 在 GitHub 上开源免费,Mac 桌面版在官网 mole.fit

第一次做付费产品,肯定有很多没考虑周全的地方,欢迎大家随时提建议。回头看,上面那些让我最受启发的改动,几乎都来自用户的一封邮件或一个 issue。多听大家的吐槽,对我帮助真的很大。

Read More

你不知道的具身智能:从小机器狗到 Optimus

【2026-06-07】4 月份的时候,我用 STM32、ASRPRO、ESP32-C3、舵机和 3D 打印件手搓了一台能听懂话、能走路、能接云端 AI 的小机器狗。跑通之后再看具身智能,很多判断都落到了很具体的地方:串口、PWM、空间、动作、控制频率、执行器、失败样本和量产约束。