清理 LINE 默默佔用的龐大手機空間,免裝 App 一鍵 LINE 瘦身
清理 LINE 默默佔用的龐大手機空間,免裝 App 一鍵 LINE 瘦身

之前的「手機空間不足正確清理法! iPhone Android 免App教學」一文常常受到很多讀者的瀏覽與鼓勵,希望那篇文章可以幫大家不用依靠清理 App ,就能有效且安全的清出自己的手機空間。

而今天這篇文章,來補充一款很佔用手機空間的 App 的清理法,那便是 LINE 這款即時通軟體,他會在長期使用過程中儲存大量的暫存檔案、圖片影片快取,如果一不注意,有可能累積到好幾百 MB 甚至快到 1 GB 。如果能夠有效地清理這些資料,那麼無疑的可以幫手機省下大量空間。

那麼,如何幫 LINE 進行減肥瘦身,清理 LINE 默默佔用的龐大手機空間呢?其實 LINE 的 Android 與 iOS App 就內建了這樣的功能。但是這樣的一件清理功能有沒有後遺症?會不會讓訊息消失?後面我就一一測試。

除了手機清理,你可能也會對雲端空間的清理有興趣:Google 雲端硬碟空間滿了?清理出新容量七步驟教學。

首先還是要提醒大家,在清理 LINE 佔用的大量空間前,要確認之前的聊天記錄都已經做好備份,這備份不是真的需要做成備份檔案, 對我來說聊天記錄真正有效的備份就是「有把重要的事情記下來就好」 。

所以我的聊天備份,其實是把裡面重要的事情收集到我的筆記、待辦清單的意思。只要做到這一步,其實我會放心刪除聊天記錄也無所謂。這部分我的訊息備份方法可以參考:這三個 LINE 的最頂級活用技巧,你可能從來沒想過!

因為有上面的方法,所以其實我一點都不擔心自己的訊息記錄不見。

那麼,接下來進入 LINE 的設定畫面,選擇右上角的「齒輪」按鈕,然後找到基本設定的「聊天、語音通話」進入。

這個步驟在 Android 與 iOS App 上都一樣。

接下來因為 LINE 的 iOS 與 Android App 版本不同,會有不同的設定。

在 LINE iOS App 中,可以進入「刪除資料」畫面,這時候可以勾選單獨刪除「快取資料」、「照片資料」、「語音訊息資料」、「檔案資料」,光這幾項在下圖我老婆的手機中就可以佔用到 800 多 MB,有的朋友可能更多。

選定後,按下「刪除所選資料」,就能清出大量的空間。

你可以不要勾選「所有聊天記錄」,這樣你還可以在 LINE iPhone 上查看之前的聊天文字內容。

而在 LINE Android App 中,進入聊天語音通話設定,找到「刪除所有聊天記錄」和「刪除聊天室內的檔案」兩個選項。

但是我的測試發現,只有選擇「刪除所有聊天記錄」這個選項,才能把大量對話中暫存的照片影片容量清除,但這同時也會把所有聊天文字內容刪光。

在我自己的手機上,這幫我從 1 GB 的訊息容量,清理到剩下 210 MB ,手機也多出了很多空間。

只是在 LINE Android 上,這樣一清理,就無法查看每個聊天室之前的對話內容了。

但就像我所說,只要重要事情已經都記錄,其實這些對話有沒有儲存下來也沒差。

4.png
圖/ 電腦玩物

而且其實我的每一個聊天室的訊息內容也不是真的不見,只是在手機上因為清理後而看不到而已。

如果我打開自己常用的電腦端「 LINE Chrome App 版」,那麼還是可以在聊天室查看之前的對話記錄的。

所以,我就放心把 LINE 手機版 App 好好清理一番,如果跟我一樣很久沒清理,有可能可以清除快 1GB 的空間喔!

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本文授權轉載自:電腦玩物

關鍵字: #LINE
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
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模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

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政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
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OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

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2025 年活動論壇現場,資料照
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這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

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