Jharuは、開発者と機械学習エンジニアのために設計されたオープンソースのディスククリーナーです。一般的なクリーナーが扱えない「開発ゴミ」をインテリジェントに特定し、安全に削除します。対応範囲は、Hugging Face、Ollama、PyTorch、WhisperなどのMLモデルキャッシュ、npm、pip、Cargo、Gradleなどのパッケージマネージャーキャッシュ、Dockerデータ、IDEキャッシュ、アンインストール済みアプリの残骸に及びます。特筆すべきは、「ロード済み」と「一度もロードされていない」MLモデルを区別し、未使用のモデルのみを安全に削除できる点です。
安全性に関して、Jharuは非常に保守的なアプローチを採用しています。すべての削除操作はファイルをmacOSのゴミ箱またはWindowsのごみ箱に移動するだけで、完全に削除することはありません。各項目には安全評価（安全に消去可、再ダウンロード可能、要確認）が付与され、システムの重要な場所は完全に保護され、アプリから消去できません。また、レジストリクリーナーやPrefetchの削除は提供していません。これらの機能は一般的に宣伝されていますが、実用的な効果がなく、むしろ有害だからです。
従来のクリーナーと比較して、Jharuは完全無料かつオープンソース（Apache 2.0ライセンス）であり、テレメトリやトラッキング、サブスクリプションは一切ありません。機能の深さは汎用ツールを凌駕しており、Python仮想環境内の重複パッケージ（例えば、「torchが11回インストールされている」問題）を分析したり、ディスク全体をツリーマップで可視化したり、各ドライブの容量とSMART状態を表示したりできます。さらに、アプリ内でGitHubリリースを確認し、アップデートをダウンロード・インストールする機能も内蔵しています。
インストールは簡単で、macOSおよびWindows向けのプリビルドインストーラーがGitHub Releasesページから入手できます。初回起動時には、有料の開発者証明書で署名されていないため、OSの警告が表示される場合があります（macOSの「確認できません」やWindows SmartScreen）。これはオープンソースアプリでは一般的で、右クリックから開くか「詳細情報」をクリックして実行すれば問題ありません。ソースコードからビルドする場合は、RustとNode.js 20+が必要です。
Jharuは現在v0.2.0で、MLモデルキャッシュクリーニング、開発環境クリーニング、Python環境分析、デスクトップクリーニング、ブラウザキャッシュクリーニング、アンインストーラー、ディスクヘルスモニタリングなどの機能を備えています。今後のロードマップには、孤立データ検出、重複ファイル検出、Windowsの詳細なディスクヘルス、多言語UIのサポートが含まれています。開発者は個人でコード署名証明書の費用を負担できませんが、Jharuは無料かつオープンソースを貫いており、支援を希望する方は寄付を検討してください。