LLM diskscan, el escáner de disco que detecta archivos duplicados y te dice qué tipo de usuario eres
(argo9.com)Editorial LLM diskscan, el escáner de disco que detecta archivos duplicados y te dice qué tipo de usuario eres
En una editorial, una de las tareas más difíciles durante el trabajo es organizar archivos y carpetas. Como es muy común copiar un mismo proyecto en varias carpetas para avanzar, no solo en mi disco sino también en los discos de los empleados terminan apareciendo muchas carpetas idénticas.
Hace un año ya lo había hecho en Python, después lo convertí en una app con go whails, y esta vez desarrollé una versión más avanzada en Rust. Además, analiza los formatos de archivo y los archivos ocultos para generar un reporte sobre qué tipo de usuario de disco eres.
Compara archivos y proyectos duplicados en Mac, Windows, Linux, NAS y la nube para identificar si son el mismo archivo, si una versión es más reciente, y elimina por completo archivos innecesarios dentro de los archivos de trabajo, como ._.
Realiza comparación de duplicados a nivel de disco y genera reportes, usando hashes para comparar los originales.
También ofrece una función de “leer” tu disco y genera reportes sobre en qué tipo de trabajo estás y qué nuevos proyectos estás realizando. Es un programa local, y puedes elegir entre LLM locales como Ollama y LMStudio, o GeminiAPI y OpenAI API.
Descargas
Mac
https://drive.google.com/file/d/…
Instalador para Windows
1 comentarios
La parte de organizar archivos duplicados con base en hashes parece un enfoque sólido.
Me encontré con un problema parecido en el trabajo,
aunque los nombres de archivo fueran iguales, a veces el contenido real era distinto, o
se mezclaban archivos temporales de trabajo (.tmp, ._ etc.), así que
con una comparación simple no se ordenaban bien.
La parte de reportar incluso el tipo de usuario con un LLM me parece interesante,
¿con qué criterios se genera ese reporte?
Por ejemplo, me da curiosidad saber si se basa en la estructura de archivos o en la distribución de extensiones.