Tlaloc-Es/killpy

说明与用途

**项目简介**
Tlaloc-Es/killpy 是一款基于 Python 的命令行工具，能够快速扫描并删除本地未使用的虚拟环境（.venv、Poetry、Conda、Pipenv、uv），同时提供磁盘占用统计、批量删除和 __pycache__ 清理等实用功能，让磁盘空间回收变得轻而易举。

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价值说明

• **节省磁盘空间**：自动定位并清除长期未使用的虚拟环境和缓存文件，帮助开发者恢复大量磁盘空间。
• **提升开发效率**：一条 CLI 命令即可完成环境审计和清理，免去手动查找、判断的繁琐过程。
• **降低维护成本**：通过定期清理，避免因磁盘耗尽导致的 CI/CD 失败或本地构建卡顿。

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典型接入方式

1. **直接使用 CLI**

   pip install killpy
   killpy --list          # 列出所有检测到的虚拟环境
   killpy --delete all   # 一键批量删除未使用的环境
   killpy --size         # 查看各环境占用的磁盘空间

1. **脚本化调用**

在 CI/CD 流水线或本地维护脚本中加入 killpy 命令，实现自动化清理，例如在 GitHub Actions 中：

   - name: Clean up Python virtual environments
     run: |
       pip install killpy
       killpy --delete unused

1. **作为库使用（如需二次开发）**

项目提供了 killpy.core 模块，开发者可以在 Python 代码中调用其 API，获取环境列表、占用大小等信息，进而自定义更细粒度的清理策略。

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生产可用性

• **活跃度**：截至 2026‑07‑02 最近一次提交，项目仍在维护；GitHub 上拥有 118 ⭐、3 fork，社区关注度良好。
• **技术成熟度**：实现基于标准库的文件系统遍历与虚拟环境检测，依赖最小，运行时几乎没有额外开销。
• **安全与合规**：项目采用 MIT 许可证，无明显安全漏洞报告；但在正式生产环境使用前仍建议进行内部安全审计。
• **可扩展性**：支持多种主流虚拟环境管理工具（Poetry、Conda、Pipenv、uv），并可通过插件方式添加自定义检测规则。

综合来看，killpy 已具备较高的生产就绪度，适合作为日常开发环境维护工具或在 CI/CD 中自动化执行磁盘清理任务。只需进行一次性的内部评估，即可在生产环境中安全部署。

实际用途

Tlaloc-Es/killpy helps add AI capability without starting from a blank model stack.

• prototype AI features
• build RAG or agent workflows
• evaluate model tooling

限制与审查说明

High for an OSS candidate: recent activity, adoption, and ecosystem signals are strong enough for a serious pilot.