m3u8-downloader浏览器扩展:网页视频一键抓取神器
还在为无法保存网页上的精彩视频而烦恼吗?遇到喜欢的教程、直播回放或精彩片段,想下载却找不到下载按钮?m3u8-downloader浏览器扩展正是为解决这一痛点而生,让你只需点击几下,即可轻松抓取并下载网页中的m3u8流媒体视频。这款视频下载工具通过智能流媒体抓取技术,让网页视频资源触手可及。
为什么你需要这款浏览器扩展?
想象一下这些场景:在线课程即将过期、精彩直播无法回放、珍贵教学视频无法保存。传统方法要么需要复杂的技术操作,要么根本无法下载加密内容。m3u8-downloader浏览器扩展让这一切变得简单,无论你是技术小白还是资深用户,都能轻松掌握网页视频下载技巧。
三大核心功能,让视频下载从未如此简单
🎯 智能视频探测,精准识别流媒体资源
扩展内置先进的视频源识别引擎,自动扫描当前网页中的m3u8流媒体资源。当检测到有效视频源时,右下角会出现可拖拽的悬浮按钮,并实时显示检测到的视频数量。你再也不用担心错过任何有价值的视频内容。
🚀 平台专属适配,下载按钮直达
针对B站等主流视频平台,扩展提供定制化下载体验。在每个视频缩略图右上角直接添加"下载"按钮,点击后立即唤起下载对话框,省去复制粘贴链接的繁琐步骤。
📊 交互式下载管理,进度一目了然
悬浮按钮支持任意拖拽定位,避免遮挡网页内容。下载对话框提供视频质量选择、文件名自定义等实用功能,满足不同场景下的下载需求。
零门槛安装,三分钟上手
扩展安装只需四步:
-
从项目仓库获取扩展包:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/m3u8/m3u8-downloader -
进入浏览器扩展管理页面(chrome://extensions/)
-
开启"开发者模式"
-
点击"加载已解压的扩展程序",选择扩展目录
使用流程简单直观:
- 自动检测:访问视频网页,扩展自动扫描并显示悬浮按钮
- 一键下载:点击按钮选择质量和保存路径
- 实时监控:在主程序下载列表中查看进度和速度
真实应用场景,解决实际问题
在线教育场景
保存即将过期的付费课程,建立个人知识库。支持各大在线教育平台的视频下载,让学习不再受时间限制。
娱乐内容收藏
下载喜欢的影视剧集、综艺节目,建立个人媒体库。支持多种视频格式转换,兼容各类播放设备。
工作资料备份
保存重要会议录像、培训资料,方便随时查阅复习。智能识别视频质量,确保下载内容清晰度。
技术优势明显,体验远超同类产品
与其他视频下载方案相比,m3u8-downloader浏览器扩展具有明显优势:
- 无侵入设计:不影响原网页功能,安全可靠
- 自动认证:对于需要Cookie验证的视频,自动传递当前网页认证信息
- 格式兼容:支持加密与非加密m3u8格式,覆盖绝大多数视频网站
开源社区生态,持续优化升级
作为完全开源的项目,m3u8-downloader拥有活跃的开发者社区。用户可以:
- 参与功能开发,提交改进建议
- 获取最新版本,享受持续优化
- 查看详细文档,解决使用问题
常见问题快速解决
扩展未检测到视频?
- 确认网页中有正在播放的视频
- 刷新页面或重启扩展
- 检查是否为受DRM保护的视频
下载速度慢?
- 在设置中调整并发连接数
- 降低视频质量选择
- 确保网络环境稳定
按钮不显示?
- 验证扩展访问权限
- 检查网页内容安全策略
- 更新至最新版本
立即体验,开启高效下载之旅
无论你是需要保存学习资料、收藏娱乐内容,还是备份工作视频,m3u8-downloader浏览器扩展都能提供完美的解决方案。告别视频下载的烦恼,让精彩内容永远留存。
通过这款强大的视频下载工具,你将发现网页视频资源原来如此触手可及。安装简单、操作便捷、功能强大,m3u8-downloader浏览器扩展值得每一个视频爱好者拥有。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00


