《Mac存储空间清理实战：开发者的高效优化指南》针对256GB Mac用户（尤其开发者）常见的存储焦虑，本文系统梳理了空间占用排查与清理方案。通过「关于本机」和命令行工具定位发现，系统数据、Xcode缓存（DerivedData达40GB+）、AI模型文件（Ollama缓存20GB+）及通讯软件缓存是主要空间杀手。文章对比了手动清理（重点处理~/Library/Caches等目录）与工具辅助方案，

比较吸引我的是它对开发者场景做了专门适配，能扫描 Xcode DerivedData、Docker 缓存、Ollama 模型缓存，而且把文件按风险等级分成「可安全清理」「谨慎清理」「不建议清理」三档。测试环境：MacBook Pro 14 英寸 M3 Pro，256GB SSD，macOS Sonoma，主要用途 iOS 开发、本地 AI 模型测试、前端工程。对比下来，我现在主要用文清做定期清理，

Xcode 的 DerivedData、Simulator 缓存、Homebrew 旧包、npm 全局依赖、Docker 镜像，再加上最近本地跑 Ollama 下载的几个模型，256GB 根本经不起折腾。可以用 `ollama list` 确认当前模型，再手动清理不需要的模型文件。这篇文章记录我这次从定位问题到清理落地的完整过程，包括手动排查命令、可安全清理的路径，以及几款清理工具的横向对比。如果

Xcode 的 DerivedData、Simulator 缓存、Homebrew 旧包、npm 全局依赖、Docker 镜像，再加上最近本地跑 Ollama 下载的几个模型，256GB 根本经不起折腾。可以用 `ollama list` 确认当前模型，再手动清理不需要的模型文件。这篇文章记录我这次从定位问题到清理落地的完整过程，包括手动排查命令、可安全清理的路径，以及几款清理工具的横向对比。如果