Dust工具新增目录折叠功能:优化磁盘空间分析体验
目录折叠功能的需求背景
在日常开发工作中,我们经常需要使用磁盘空间分析工具来检查项目目录的大小分布。Dust作为一款优秀的命令行磁盘使用分析工具,能够直观地展示目录结构及其占用空间情况。然而,在实际使用过程中,开发者们发现某些特定目录(如node_modules、.git等)虽然整体大小很重要,但其内部详细结构往往不是分析重点。
以Node.js项目为例,node_modules目录可能包含数百个子依赖项,每个依赖又可能有自己的node_modules。当使用Dust分析时,这些重复的目录结构会占据大量输出空间,反而让用户难以快速识别真正需要关注的大文件或目录。
功能实现原理
Dust最新版本通过引入--collapse参数解决了这一问题。该参数允许用户指定需要"折叠"显示的目录名称。当Dust遇到这些目录时,会将其作为一个整体显示,而不展开其内部结构。这与完全忽略目录的-X参数不同,折叠后的目录仍然会计算并显示其总大小。
从技术实现角度看,Dust在构建目录树时会检查每个节点是否匹配用户指定的折叠模式。如果匹配,则该节点会被标记为"折叠",在后续的渲染阶段,这些节点的子节点将被跳过,直接显示父节点信息。
使用场景与示例
这一功能特别适合以下场景:
- 前端项目分析:折叠node_modules目录,快速查看项目真实大小
- 版本控制分析:折叠.git目录,了解版本控制数据占用情况
- 构建输出分析:折叠target、build等构建输出目录
- 缓存分析:折叠.next/cache等框架缓存目录
实际使用示例:
dust --collapse=node_modules --collapse=.git --collapse=target
配置化使用
除了命令行参数外,Dust还支持通过配置文件设置默认折叠目录。用户可以在配置文件中添加:
[display]
collapse_dirs = ["node_modules", ".git", "target", ".next/cache"]
这样就不需要每次都在命令行中重复指定这些参数,提高了使用效率。
技术价值与用户体验提升
这一功能的加入体现了优秀命令行工具的设计原则:
- 信息密度控制:在有限的控制台空间中展示最有价值的信息
- 用户定制能力:允许用户根据自身需求调整显示内容
- 渐进式披露:默认展示概要信息,需要时再深入查看细节
- 性能考量:减少不必要的目录遍历和渲染开销
对于开发者而言,这意味着可以更快速地定位磁盘空间问题的根源,而不必在无关的目录结构中迷失。特别是在大型项目中,这一功能可以显著提高磁盘空间分析的效率。
总结
Dust工具的目录折叠功能是命令行工具实用性的典范改进。它解决了真实场景中的痛点,既保留了关键信息,又避免了信息过载。这一功能的实现展示了如何通过简单的技术方案解决复杂的用户体验问题,值得其他命令行工具借鉴。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00