從泳池邊幾百行程式碼，到一夜響個不停的訂單通知：Mole 開發者回顧這一年

先把時間點說清楚。2026 年 10 月 8 日，開發者 Tw93 在少數派發表長文，回顧自己的 Mac 清理工具 Mole 如何從一個開源命令列工具，一路長成付費桌面應用。這篇文章帶著利益揭露聲明，作者就是產品開發者本人，所以下文的說法，多數是 Tw93 的第一人稱視角，讀的時候可以先記住這一點。

故事起點是 2025 年國慶假期。Tw93 說自己在三亞的泳池邊寫了幾百行程式碼，做出 Mac 清理的命令列工具 Mole CLI，開源放上 GitHub。原本只打算給自己和同事用，結果不到一年累積 60K star，發布 50 多個版本，有 121 位開發者提交過程式碼，處理掉近 800 條功能建議與 Bug。

一筆 80 美元的帳單，把「該做桌面版了」這件事敲醒

Tw93 坦言，他一直沒意識到用的人有多少。真正讓他回過神的，是一次帳單事故：他在 GitHub 的 README 上掛了兩張用 Vercel 加速的圖片，流量直接把帳單跑超，欠了 Vercel 80 美元。那個瞬間他才確定，桌面端可以做了。

另一股推力來自信件。他收到最多的國外用戶來信，內容大同小異：我父母也用 Mac，我妹妹也用，但他們不會開終端，能不能做一個不用敲命令的版本。這件事拖了挺久，原因是 Tw93 自己覺得 CLI 還不夠成熟。等 CLI 跑了大半年，哪些東西能刪、刪到什麼程度算安全，心裡有底了，才動手做桌面版，而且做到自己敢天天用了才發布。

桌面版上架當晚十點發布，通知響了一整夜，法國、德國、各種幣種的訂單都有，最後他為了睡覺把郵箱通知關掉。後面幾個月持續補功能，用他的說法，等於是一批用戶先掏了錢，再陪著他把產品做完。商業模式也畫得清楚：CLI 照舊開源免費、持續更新，付費的只有桌面版。

AI 留下的三類垃圾，跟以前的完全不一樣

文章裡最有畫面的一段，是 Tw93 描述自己的 Mac 如何被 AI 工具撐爆。他幾乎全天開著 Claude Code 和 Codex 寫東西，一開始沒在意，後來發現 AI 留下的垃圾跟傳統軟體很不一樣，他分成三類。

第一類是編譯產物，概念不新鮮，但 AI 把量級放大了。以前一天手寫幾百行程式碼、編譯三五次，現在一個下午讓 agent 跑十幾輪，每輪都要編譯。Rust 專案的 target、前端的 .next 與 dist、Xcode 的 DerivedData 漲得飛快。他自己有一次清出 86GB，全是這類東西。

第二類是 AI 工具自己留下的舊版本。Claude Code、Cursor Agent、GitHub Copilot 這些命令列工具都走自動更新，做法是把新版本整包下載到新目錄，一個版本約 250MB，舊的不刪。幾個月下來，硬碟裡積著十幾個再也不會用到的版本。

第三類是模型檔案，Ollama 和 LM Studio 拉下來的模型、HuggingFace 快取，動輒幾十 GB。前兩類 Mole 會清，第三類刻意不碰。

把「什麼能刪」分成三檔，而不是一份大一統清單

Tw93 把清理判斷整理成三檔。第一檔可再生，HTTP 快取、GPU 快取、編譯產物和多數日志都算，相關 App 退出了、路徑明確，就可以清。第二檔重建代價高，像套件管理器的註冊快取、本地模型權重、iOS 的 DeviceSupport，能重建但要花網路和時間，應該讓用戶自己過一眼。第三檔不可替代，聊天記錄、郵件庫、照片圖庫、手上正在做的專案狀態，他的態度是這些東西根本不該放進一鍵清理的列表。

他也點出誘惑所在：把三檔壓成同一份「安全可刪」清單當然省事，代價是替用戶把決定做了。桌面版清理頁的十類項目就是照這個順序排的，可再生的快取排最前面，越往下越需要用戶自己看一眼。像 target、build、dist、pycache、DerivedData 刪掉後重新編譯就回來，代價是幾分鐘 CPU；但 node_modules、Pods、venv、vendor 看起來也是依賴目錄，刪了卻必須重新聯網下載，在高鐵上或飛機上就是另一回事了。

使用者教會開發者做產品

整篇文章的標題下了「用戶教會了我如何做產品」，對照內文，這句話有幾個具體落點：來信催生了桌面版，80 美元的流量帳單證實了規模，先付費的用戶陪著產品長完。從泳池邊的幾百行程式碼到一夜關不掉的通知，Mole 這一年的路徑，算是獨立開發從開源走向收費的一個可參考樣本。至於 AI 時代的新型垃圾會不會長出更多專門工具，這個問題大概會比 Mole 本身更值得繼續看。