使用编码智能体的开发者
别再看着 Claude Code 或 Codex 把整个上下文窗口花在重命名构建产物上。让它写一份任务，把上下文留给真正需要推理的工作。
不必再按文件数付 Token
要重命名 500 个文件，智能体需要列出目录、逐个推敲文件名，并为每个文件发出一次工具调用。批量越大，账单越高。一份 Disk Tamer 任务只需描述整件事一次：智能体撰写任务，你审阅任务，确定性引擎完成工作。5 个文件和 5000 个文件的 Token 成本相同。
阅读任务架构 →适用人群
按量计费的 AI 团队
批量文件工作是智能体最不值得花 Token 的事情，也是最容易移出计费的部分。任务的成本不会随文件数量增长。
希望由人把关的人
智能体提议，你来批准。你能清楚看到将要发生什么，自己选择文件夹并点击「运行」。在你同意之前，任何文件都不会被改动。
工作方式
- 智能体撰写任务一份小巧的 JSON 文档，写明操作以及筛选文件的规则，而不是一串文件名。把架构页面提供给你的智能体，它第一次就能写对。
- 你来审阅打开链接或粘贴任务。Disk Tamer 会先用通俗语言说明它将做什么，然后才请求任何权限。任务从不包含文件夹 —— 那始终由你选择。
- 运行后把结果交回操作在你选择的文件夹中本地执行。把简洁的结果回执复制回智能体，它就能核对结果并继续工作。
常见用例
- 把成百上千个构建产物或导出文件重命名为统一规范，而不消耗上下文窗口
- 用一条指令按 CSV 的每一行生成一个文件 —— 合同、配置、脚手架
- 按规则清理临时文件或日志，而不是把它们全部列入智能体的上下文
- 对文件夹中每一个匹配的文件应用相同的内容修改
- 在一个经过审阅的步骤中，把匹配的文件移入归档文件夹
- 把智能体设计的批量任务做成链接，交给非技术同事使用
常见问题
- 智能体能自己运行吗？
- 不能，这是刻意设计。Disk Tamer 由智能体撰写、由人运行：智能体编写任务，但始终由人选择文件夹并点击「运行」。任何操作都不会自动执行，即使任务的每个字段都完全有效。正因如此，接受来自链接的任务才是安全的。
- 实际能省多少？
- 这取决于批量大小，本页的估算器可以让你用自己的假设来核算。结构性的道理比任何单一数字更重要：智能体的成本随文件数增长，而任务的成本不会。5 个文件时差别可忽略；5000 个文件时那就是全部账单。
- 我的智能体需要插件或 MCP 服务器吗？
- 不需要。它只是写出一份 JSON 文档交给你 —— 可以是链接、粘贴的文本，或一个 .disktamer 文件。双方都无需安装任何东西。
- 我的数据会被发送到别处吗？
- 不会。Disk Tamer 通过 File System Access API，在你的浏览器中直接操作你选择的文件夹。深层链接把任务放在 URL 片段中，而浏览器从不会把片段发送给服务器 —— 所以连任务本身也留在你的机器上。
- 如果智能体写出无效的任务怎么办？
- Disk Tamer 会一次性报告全部问题，每一项都带有出错的准确路径，例如 steps[0].params.findText。一次修正即可全部解决，因此出错的代价是一次便宜的重试，而不是反复猜测。