C盘又红了。周六下午我正开着PS修图系统直接弹了一条“磁盘空间不足Windows需要释放空间”的提示。我打开资源管理器一看这个整整120G的C盘可用空间只剩1.2G。其实这台电脑的C盘我一直都在打理管家工具装了又卸Temp文件夹每个月都清前阵子还差点下单买扩容工具。但那天我决定换一种方式把清理动作交给Codex。对就是OpenAI出的命令行AI编程智能体。20多分钟以后C盘腾出来23.6G账单折合人民币四毛七。这篇文章我想把整个经过摊开聊一聊包括它给的清理清单里哪些能删、哪些别碰以及我半路撞上的几个报错和排查思路。如果你也正对着飘红的C盘发愁又对Codex这类AI智能体有点好奇这份记录应该能帮你省下不少绕路的时间。1. 从C盘爆红到打开Codex我为什么敢让AI动系统盘1.1 那台电脑的“病情”和常规治疗的局限这台机器是512G的SSD当初分区的时候就给了C盘256G剩下的分给了D盘。按说256G不算小但把Windows系统、常用软件、开发环境、微信聊天记录全塞进来空间永远不够用。磁盘管理里看C盘就是一条深红色开机之后用不了半小时系统就开始提示“磁盘空间不足”。我之前尝试过的常规手段大概可以分三类。第一类是各类清理软件什么磁盘清理、瘦身、加速基本能解决的是浏览器缓存、回收站、系统临时文件这类“垃圾”清完之后确实会掉下来几个G但过不了几天又涨回去。第二类是自己动手删C盘里的Temp文件夹、清理Downloads、清空回收站方法本身没问题问题是太费人——我得记住哪些路径能碰、哪些路径不能碰还得隔三差五想着一整套流程。第三类是扩容比如用分区工具从D盘挪空间给C盘这个能治标但对一块已经用了很久的盘来说操作风险不小我一直没下决心。说到底这些方法的共同痛点是它们都在“按固定规则清理垃圾”但真正的空间大户往往是软件缓存、更新备份、虚拟磁盘这类需要“判断”的东西。这个判断过程恰好是我决定交给Codex的原因。1.2 Codex到底是个什么角色很多人以为Codex是加强版ChatGPT这个理解不准确。ChatGPT是“你说一句它答一句”它给你建议但不会替你动手。Codex不一样它被设计成一个能自主执行任务的智能体——它能读取文件系统、规划多步操作、直接运行命令行工具然后根据输出结果决定下一步怎么做。举个例子。我跟ChatGPT说“帮我清理C盘”它只能告诉我“你可以先这样再那样”我跟Codex说同样的话它会自己先查一遍磁盘空间然后逐个分析各个目录的大小列出一份“这里能清理、这里需要谨慎、这里绝对不要碰”的清单再一项一项来询问我是否执行。所以“AI清理C盘”这事听起来吓人本质上只是“我给了它一个目标它把拆解和执行都做了”。我扮演的角色是审批人——它每跑一条可能影响系统的命令都要经过我的确认。1.3 这事看起来“危险”安全底线怎么兜在让Codex碰系统盘之前我确实有过一点犹豫。毕竟系统盘里躺着Windows目录、Program Files、AppData一个误操作可能比C盘满了更麻烦。我的处理办法很直接Codex默认提供几种操作审批策略。我选的是一种“最保守”的模式——所有涉及删除、修改、执行系统级命令的操作都必须先停下等我按键确认。换句话说它可以分析、可以给出方案但真正动手的一瞬间决定权在我手里。我始终觉得工具越强越要先把“刹车”装好。这也是为什么整个过程我能放心让它在C盘上跑——我并没有把钥匙完全交给它我只是给它开了一条“带着红绿灯和护栏的专用道”。2. 装好Codex、接上模型、先把“刹车”踩死2.1 两条装机路线我选了命令行走到底Codex目前的安装方式有两条路。一条是从官网下载桌面版安装包Windows用户直接双击安装里面有图形界面适合不想碰命令行的朋友。另一条是CLI命令行的形式通过npm全局安装然后在终端里使用。我选择的是CLI。原因是这次的目标是“让它执行系统清理”命令行形态跟终端工具的配合天然更紧密而且任务链路里能看到它实际敲了哪些命令心里更有数。安装前置条件需要Node.js环境版本建议新的。装完之后打开终端跑一条命令npm install -g openai/codex装完验证一下版本号codex --version这一步能正常输出版本号就说明安装成功了。整个安装过程没有遇到什么障碍真正的麻烦发生在下一步登录和选模型的时候。2.2 登录方式和模型选择这里有个坑Codex支持两种登录方式。一种是直接登录ChatGPT账号适合已有订阅的用户另一种是使用API Key在终端里配好密钥之后按用量计费。我一开始用的是ChatGPT账号登录想着能省事一点。登录之后我手动把模型指定成了“gpt-5.6-sol”——当时网上讨论这个模型的不少我想试试新东西。结果启动之后它直接抛了个报错The gpt-5.6-sol model is not supported when using Codex with a ChatGPT account.翻译过来就是你用ChatGPT账号登录时这个模型不被支持。原因是账号登录模式下可用模型是由账号套餐决定的不是用户想指定哪个就指定哪个。我后来切换到API Key方式模型和计费都变得正常了。如果你不想折腾直接用API Key方式就对了。配置方法是在终端里设置一个环境变量setx OPENAI_API_KEY 你的密钥设置完重开终端Codex就能读到。注意不要在公开环境里贴自己的密钥这东西就是钱。2.3 让Codex每次动手前先问我这是我认为整件事里最重要的一步配置操作审批策略。Codex启动时可以加一个参数codex --ask-for-approvalalways加上这个参数之后所有涉及修改系统的操作它都会停在半路问一句“是否继续执行”等你按下允许的按键才会继续跑。如果你不加这个参数它可能会在一个“可自动执行”的模式下连续处理多个步骤对清理临时文件这种低风险操作没问题但对C盘这种摸不准的系统盘来说我不建议这么做。运行过程中也可以随时按ShiftTab切换审批模式。在自动执行、敏感操作确认、全部操作确认这三档之间切换。我全程保持“全部操作确认”宁可麻烦点也不想出意外后拍大腿。3. 实战清理C盘Codex给我开了张清理清单3.1 第一步只体检不改任何东西我真正开始之前先给它下了个很明确的指令先不要做任何修改只做体检。我当时的完整提示大概是这样的“你是我的Windows系统维护助手。我的C盘可用空间只剩1.2G请你先不要修改任何东西帮我分析C盘空间都去哪了。按三个类别输出结果可以安全清理的、需要谨慎处理的、绝对不要碰的。每一项要给出具体路径和估计大小。”它会先去检查磁盘分区状态然后逐个扫描高频占用目录——AppData、Windows、ProgramData、用户目录这些常见的大户。注意它不是傻乎乎地全盘遍历而是先从这些高概率位置逐层往下钻发现大文件再停下来标记。第一轮体检结果出来后C盘的“病情”就很清楚了大量空间被临时文件、更新缓存、用户下载目录、聊天记录缓存以及一个我一直没注意到的大块头——WSL的虚拟磁盘文件占掉了不少。3.2 Codex列出的高性价比清理项它给出一张清理清单我整理了一下大概长这样清理对象路径 / 方式大概体积风险评估用户临时文件C:\Users\用户名\AppData\Local\Temp4.8G低可安全清理系统临时文件C:\Windows\Temp2.1G低可安全清理Windows更新缓存C:\Windows\SoftwareDistribution\Download6.3G低不影响已装更新传递优化缓存C:\Windows\SoftwareDistribution\DeliveryOptimization1.2G低下载目录里的旧安装包C:\Users\用户名\Downloads3.6G中需人工确认各种开发包缓存npm cache / pip cache / pnpm store合计约2.8G低清完重新下载即可休眠文件C:\hiberfil.sys通过 powercfg /h off 处理差不多等于内存容量低关掉休眠后释放WSL虚拟磁盘C:\Users\用户名\AppData\Local\Packages...\ext4.vhdx它自己占了十几个G中需要压缩而非删除这张表的价值不在于列得全而在于给每一条都标了风险等级。比如Windows Update缓存它专门解释了一句“这里存的是补丁安装程序的下载包系统装完补丁之后旧文件基本没用了删除不会影响已安装的更新”。这种“解释完再执行”的工作方式确实是普通清理软件给不了的。3.3 一步步确认清掉的大户和我的感受接下来的执行过程是这样的Codex每准备跑一条命令都会先告诉我“接下来我要这样做原因是……”然后停在确认界面等我按键。我一路按下来比较有代表性的是这几条。清理临时文件用的PowerShell命令Get-ChildItem $env:TEMP -Recurse -Force -ErrorAction SilentlyContinue | Remove-Item -Recurse -Force -ErrorAction SilentlyContinue这条命令遍历当前用户的临时目录删除里面的所有文件遇到正在被占用的文件就跳过。我加过ErrorAction参数避免某些锁定的文件让整条命令中断。清理Windows更新缓存前它先停了Windows Update服务删完再启动net stop wuauserv Remove-Item C:\Windows\SoftwareDistribution\Download\* -Recurse -Force -ErrorAction SilentlyContinue net start wuauserv关闭休眠文件的命令也直球powercfg /h off执行完这一条hiberfil.sys文件会直接消失释放的空间相当于内存大小。如果你平时从来不用休眠功能这条是最划算的清理方式之一。清理完这些大户之后C盘的可用空间肉眼可见地往上涨。说实话看一个AI在终端里一步步列命令、等你确认、再继续执行这个过程比我想象中顺利得多有点像带了一个做事很细的实习生你只需要在旁边把关不用再撸起袖子亲自删了。3.4 它发现的一个“漏网之鱼”WSL虚拟磁盘整个清单里让我最意外的是WSL的虚拟磁盘。我之前装过WSL跑Linux环境后来用得不多了也就一直扔在那边。问题是虚拟磁盘文件一旦被Linux子系统撑大就不会自动缩回去。哪怕你把里面那一百多G的数据都删了表现出来的结果仍然是一块“臃肿”的固定大小文件。Codex虽然没有直接帮我做磁盘压缩这一步需要先彻底关闭WSL再操作但它把问题指出来了还给出了压缩思路。我最后是这样操作的先关掉WSL里所有会话然后通过diskpart工具对虚拟磁盘文件执行压缩释放了十几个G。这一步如果是靠我自己一个个目录翻根本想不到去检查那个隐藏在AppData包路径下的vhdx文件。这也是我认为“让AI清理C盘”这件事真正有价值的点它不是按经验盲目扫描固定位置而是会根据磁盘分区、文件大小分布、历史记录来动态调整排查方向。4. 四毛七的账单是怎么算出来的4.1 token是钱上下文越肥越贵整个任务跑完之后我打开账单记录这次会话累计消耗的token大约是输入1.6万左右输出0.4万左右。按API的计价方式折算下来约合0.065美元按当天汇率就是人民币四毛七。为什么输入token会远大于输出token因为Codex是会话式的每次让它执行新操作时它都要把历史对话、之前的命令输出、扫描结果作为上下文重新发一遍给模型。也就是说你前面聊得越长后面每一步的“背景资料”越贵。它实际回复我的中文内容并不长因为大多数时间它在跑命令输出的只是一行行路径和体积。这也是账单能压下来的原因——我提前跟它说了“尽量精简输出只保留路径、体积和结论”。4.2 同样的活儿在别处得花多少算完这笔账我不禁对比了一下平时的解决方案。以前请人远程帮我打理电脑一次少说六七十块用清理软件年卡也要一百上下前阵子我差点下单的扩容工具正版授权又是几十块。而这次AI干了同样的活花了不到五毛钱。不是说那些工具没价值而是对于“我明确知道要清理C盘、但不想花时间手动去盯”这个场景按次计费的AI智能体确实太省了。特别是在它还能给出解释、每一步都留痕的情况下这个成本显得格外划算。4.3 哪些玩法会让它飞快烧钱当然省钱的前提是用法得当。同样是Codex有些人拿它跑一次性任务有些人让它“一口气扫描全盘所有文件”这两者的账单能差出几十倍。我自己总结的省钱原则有这么几条。第一任务要拆分不要在一个会话里堆太多步骤第二明确要求输出精简减少不必要的token生成第三如果发现上下文太长及时开新会话不要硬拖着让它在越来越肥的上下文里继续干活。这不仅是省钱的问题也是避免报错的关键——就是我下一部分要说的“上下文空间不足”问题。5. 路上撞见的三个报错排查过程全记录5.1 上下文窗口被塞满ran out of room清理过程进行到一半的时候Codex突然停下来抛出一条报错error running remote compact task: codex ran out of room in the models context这条报错的意思是它尝试对长对话做一次紧凑化处理但模型上下文窗口已经满了连压缩的空间都不够。说白了就是一次聊得太长历史记录太多了。我当时的第一反应不是慌而是检查是不是自己这个会话里塞了太多扫描输出。后来我直接开了个新会话把任务切成两半继续说——例如“刚才已经清理了Temp和更新缓存接下来继续处理Downloads和开发缓存”。新会话的上下文干净问题立刻消失。这算是一个比较典型的“长任务没有做好任务切分”的报错。现在Codex这类模型对上下文长度越来越宽松但再长的窗口也架不住连续输出海量工具日志。养成短会话、分批执行的习惯能省不少事。5.2 模型被账号套餐锁死gpt-5.6-sol not supported第二个报错就是我前面安装阶段遇到的那个模型兼容性问题The gpt-5.6-sol model is not supported when using Codex with a ChatGPT account.这个报错的典型特征是出现在你用ChatGPT账号登录Codex并且手动指定了某个特定模型的时候。我用API Key方式之后这个问题彻底消失模型选择也灵活多了。如果你遇到同类情况最简单的判断方式就是看清楚报错里的主语——它说的是“when using Codex with a ChatGPT account”问题出在账号模式不是模型本身的问题。要么换用API Key要么把模型切换回当前账号套餐允许的范围不用想得太复杂。5.3 CC Switch的本地服务掉线/responses报错第三个报错跟Codex本身没关系而是出现在第三方工具链上。如果你喜欢用CC Switch这类工具在一个界面里统一管理多个模型服务的配置可能会遇到类似这样的提示报错信息里会出现/responses这个端点路径大体意思是它内部要访问的本地服务没有正常响应。我遇到那次的情况是这样的Codex终端里一连接就报本地服务错误但Codex单独跑又正常。排查的时候我按照三个方向逐一检查第一CC Switch的本地服务进程是否真的启动了端口有没有被占用第二配置里的endpoint地址是不是旧版本留下的残留直接重置成默认值试试第三把CC Switch升级到最新版有些旧版本的连接逻辑跟新版Codex对不上。最后是重置配置解决的。这类问题属于本地工具链的常见毛病跟模型本身无关思路就是“先看服务有没有起来再看配置是不是过期最后换个版本”。5.4 三者背后的共同经验把这三个报错放一起看其实指向的是同一个经验AI智能体尤其是Codex这种会真刀真枪执行命令的工具出问题大部分时候不是AI“不会干活”而是“外部条件没配对”——登录方式不对、上下文太肥、本地工具冲突。遇到报错先读原文看主语是谁看它出现在什么阶段再去对应排查。别一报错就怪AI不好用大部分问题在配置层面就能解决。6. 哪些文件坚决不能删Codex也有“红线清单”6.1 系统目录和隐藏分区的边界虽然Codex在清理时表现得很专业但它毕竟是按规则判断的规则之外有没有盲区我不敢打包票所以“绝对红线”这部分我格外仔细地核对了一遍。第一类是系统核心目录本身。C:\Windows\System32里面的东西任何一个都不要手动删C:\Windows\WinSxS也不要直接去删文件夹就算它看起来占了好几个G。正确的做法是使用系统自带的磁盘清理工具选择“清理系统文件”让它自己算WinSxS里哪些旧组件可以清。第二类是系统还原点和卷影副本。这些文件平时看不见但确实存在而且占用的空间可能很大。要清理的话通过“系统保护”界面只保留最近的一个还原点就行不要直接在资源管理器里去碰“System Volume Information”文件夹。6.2 像垃圾但不是垃圾的“数据类文件”有一类文件非常容易误判就是“看起来很像缓存实际上是你数据”的目录。聊天记录和聊天文件最典型。微信、QQ的缓存目录动辄几十个GCodex分析的时候清楚标注了“这里是聊天数据和收到的文件不是垃圾缓存不建议直接删除建议在软件设置里把存储路径迁移到D盘”。我已经照做了迁移之后C盘立刻轻松不少。浏览器配置、数据库文件、本地代码仓库同样属于这一类。删掉它们确实能释放空间但代价是配置丢失、项目记录全没了。判断标准就一条这个文件如果没了你会不会心疼会那就属于“需要处理但不是删除”的范畴。6.3 清理前备份、清理后报告让AI干活留痕我这次操作特别满意的一点是Codex在跑完所有清理项之后主动生成了一份“清理报告”。它把这一轮删了哪些路径、释放了多少空间、哪些项目建议后续手动处理全部整理成了清单。这份报告是可以留档的。下次清理时我可以直接拿它当基准对比看看空间是不是又从同样的地方涨上去了。这种“留痕”能力是传统清理软件最欠缺的——大多数软件只会告诉你“已清理5.2G垃圾”但不会告诉你这5.2G具体是从哪儿清出来的。7. 下次再清理我会直接这么干说实话这次四毛七的清理体验之后我对“系统维护”这件事的看法变了。以前总觉得维护电脑是一项必须亲自盯着的苦差事但这个流程跑通之后我发现好的模式不是“人把活全干了”而是“人定好边界让工具把重复劳动干了”。下次C盘再告急我大概会直接按这套流程来先让Codex跑一遍体检出一份清理清单然后按它的建议能删的删该迁移的迁移最后留一份报告存档。过程中保持人工审批不给它直接动高危文件的权限也不让它一口气干太多活。另外我准备等哪天有空让Codex帮忙写一个定期扫描磁盘空间的小脚本以后到了阈值就自动提醒我。毕竟追求一次彻底清理不如形成一个可复用的维护习惯——而AI真正帮到我的正是在“可复用”这三个字上。