何が起きたか
開発者およびMLエンジニア向けの無料オープンソースディスククリーンアップツール「Jharu」がバージョン0.2.0をリリースした。macOSおよびWindowsに対応し、ML モデルリポジトリ（Hugging Face、Ollama、PyTorch、Whisper）、パッケージマネージャー（npm、pip、conda、Cargo、Go、Maven、Gradle、NuGet）、Docker、アンインストール済みアプリケーションのキャッシュを識別して安全に削除する。削除されたデータはゴミ箱またはごみ箱に移動され、完全消去されない。
なぜ重要か
Jharuは汎用クリーナーと異なり、開発者固有のストレージ使用パターンを理解している。実際に読み込まれたMLモデルとダウンロード済みだが未使用のモデルを区別し、仮想環境全体の重複したPythonパッケージを検出し、削除前に各項目の安全性を評価する。無料でサブスクリプション、テレメトリ、広告がなく、CleanMyMac（40ドル以上/年）やCCleaner（フリーミアム）といった有料サービスの代替として機能する。
注目点
アプリはシステム権限が必要で、macOSではFullDiskAccess、Windowsでは初回のSmartScreen承認が必要。開発者はAppleの公証化（99ドル/年）およびWindowsのコード署名（100～400ドル/年）をカバーするスポンサーシップを求めており、セキュリティ警告を排除することを目指している。今後、孤立データの検出、重複ファイルの識別、ローカライズUI、詳細なWindowsドライブヘルスレポート機能が追加予定。
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Jharuは開発者およびMLエンジニアが直面する具体的な問題に対処している。開発ツールが残した大規模で不透明なキャッシュがディスク容量を消費する問題だ。汎用ディスククリーナーはフォルダサイズを表示するが、そのデータが何であるかを理解しない。Jharuは、MLフレームワーク（Hugging Face、Ollama、PyTorch、Whisper、LM Studio、Keras）、パッケージマネージャー（npm、pip、conda、uv、Cargo、Maven、Gradle、NuGet、Go）、コンテナ（Docker）、IDE（JetBrains）、ビルドツール（Xcode）の25以上のキャッシュロケーションの厳選ナレッジベースを備えている。際立つ特徴は、読み込まれたMLモデルとダウンロード済みだが未使用のモデルを区別する機能で、開発者はアクティブなワークフローを中断することなくストレージを回収できる。アプリの安全性モデルは保守的：すべての削除はシステムゴミ箱に移動（決して永続削除でない）、すべてのアイテムに安全性評価と経年検出を付与、Jharuが読み取れないロケーションは非表示ではなく報告される。開発者はJharuをCleanMyMac（有料、macOS専用、MLモデル理解なし）およびCCleaner（フリーミアム、開発者固有のインテリジェンスなし）の直接的な代替として位置付けている。現在の制限は両プラットフォームでコード署名がないことで、ユーザーは初回起動時にセキュリティ警告を見る。開発者はAppleの公証化（99ドル/年）およびWindowsのコード署名費用（100～400ドル/年）をカバーするスポンサーシップを明示的に求めている。ロードマップには孤立データの検出、重複ファイル検出、ベンガル語およびヒンディー語へのローカライズが含まれている。
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