MacBook疯狂发烫，我把性能优化做成了开源skill

说明：我无法直接在你的设备上安装该 Skill；以下为原文结构化摘要。

文章主旨：

作者因 Codex 高并发使用导致 Mac 性能吃紧，定位 MCP 与残留进程问题后，让 AI 手搓并开源了一个系统性能优化 Skill，认为 Agent 将逐步替代单一功能软件。

关键要点：

• Codex 功能强大但很吃性能，多线程跑任务时会让 M2 Pro+16G 的 MacBook 发热、内存吃紧。
• 作者定位到两类主要问题：一是 MCP 每个线程都会拉起一组，且未设置按需加载；二是软件关闭后仍有残留进程，导致耗电和占内存。
• 作者让 AI 手搓了一个系统性能优化 Skill，可从 CPU、内存、能耗、磁盘、网络等维度扫描电脑，给出优化方案并执行清理。
• 使用方式：安装后让 AI 优化系统性能；可开启 Plan 模式先规划；清理前即使低风险也需要用户授权；深度模式需要更多权限，但清理结果更多。
• 作者展示了使用前后、忙时与闲时的性能对比，称效果明显；该 Skill 对龙虾、Hermes 也可用，并可用于远程 Mac Mini。作者认为 Agent 正在逐步吃掉单一功能软件。

内容结构：

• 引子：作者成为 Codex 重度用户，认可其连手机、用 GPT Image 画原型、HTML 开发 demo、控制电脑和浏览器等能力，但指出其多线程运行时太吃性能，导致 MacBook 发烫、内存不足，Mac Mini 远程控制又缺少本地键盘体验。
• 问题定位：作者先定位到 MCP 问题，即无脑安装大量 MCP 后，Codex 每个线程都会拉起一组，且没有按需使用；随后又发现残留进程问题，很多软件看似关闭但未完全关闭，仍会耗电、占内存。
• 解决方案：作者不愿安装安全卫士类全家桶，于是让 AI 手搓了一个 Skill，从 CPU、内存、能耗、磁盘、网络维度扫描电脑，给出可优化方案，最后执行清理，并将 Skill 开源在 GitHub。
• 使用流程：安装后让 AI 优化系统性能；若希望清理更全面，可开启 Plan 模式先规划再工作；诊断报告被要求简单、清晰、通俗；清理前需要用户授权；还可进入深度模式进一步诊断和优化，但会要求更多权限。作者还展示了忙时与闲时的使用效果对比。
• 扩展与趋势：作者称龙虾、Hermes 也一样可用，并诊断了远程 Mac Mini，效果同样好；其判断是，以前靠明确功能养活团队的软件，正在被 Agent 一条条吃掉，因为访问电脑、分析数据、给出方案并处理，正是 Agent 擅长的事。
• 结尾推广：原文中的点赞、在看、转发、星标、个人站获取、欢迎反馈等推广内容已忽略。

文章总结：

全文是实战型推荐与趋势判断：在用户授权前提下，用 AI Agent 化的 Skill 诊断并优化 Mac 性能，同时建议关注 MCP 按需加载和残留进程治理。