如何让GitHub下载速度“嗖嗖嗖”?Fast-GitHub插件终极加速指南 🚀
还在为GitHub下载慢而抓狂?Fast-GitHub插件专为国内用户打造,一键解决GitHub资源访问卡顿问题,让代码克隆、文件下载速度飙升!本文将带你快速掌握这款神器的安装与使用技巧,告别漫长等待。
📌 为什么选择Fast-GitHub?核心优势解析
✅ 免费高效,加速效果立竿见影
Fast-GitHub通过智能优化网络路径,显著提升GitHub资源的下载速度。无论是克隆仓库、下载Release文件还是查看代码,都能体验“嗖嗖嗖”的流畅感受,彻底摆脱几KB/s的龟速困扰。
✅ 轻量便捷,无需复杂配置
作为浏览器插件,Fast-GitHub无需繁琐的系统级代理设置,安装后自动生效。插件体积小巧,不占用过多系统资源,让你专注于开发本身而非网络问题。
✅ 多场景支持,覆盖开发全流程
无论是访问GitHub网页、使用Git命令行操作,还是通过API调用获取资源,Fast-GitHub都能提供稳定加速支持,全方位优化你的GitHub使用体验。
📥 快速安装:3步搞定Fast-GitHub插件
1️⃣ 获取插件安装包
目前插件已从Chrome和苹果商店下架,推荐通过项目仓库直接获取最新版本:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/Fast-GitHub
进入项目目录后,插件源码位于 fast_github/ 文件夹中,可通过浏览器加载已解压的扩展程序进行安装。
2️⃣ 浏览器加载扩展
-
Chrome/Edge浏览器:
打开chrome://extensions/或edge://extensions/,开启右上角“开发者模式”,点击“加载已解压的扩展程序”,选择项目中的fast_github/src目录。 -
其他浏览器:
参照对应浏览器的扩展安装说明,选择加载本地扩展目录,完成插件部署。
3️⃣ 验证安装成功
安装完成后,浏览器工具栏会出现Fast-GitHub图标(如未显示可在扩展管理中固定)。访问GitHub页面时,插件将自动激活,图标状态变化表示加速功能已启用。
🖥️ 界面预览:简洁直观的操作体验
Fast-GitHub采用极简设计,专注核心加速功能。以下是插件界面预览(图片来源:项目官方截图):

图:Fast-GitHub插件在浏览器中的运行效果,显示加速状态及当前优化节点信息
⚙️ 常见问题解答:解决你的使用困惑
❓ 插件安装后没有效果怎么办?
- 确保已开启浏览器“开发者模式”并正确加载扩展目录;
- 检查网络环境,部分网络可能对扩展功能有限制;
- 尝试重启浏览器或重新加载插件,确保
fast_github/src/manifest.json文件配置正确。
❓ 是否支持命令行Git操作加速?
是的!插件会自动代理Git命令行发起的GitHub请求。安装后无需额外配置,直接使用 git clone、git pull 等命令即可享受加速效果。
❓ 插件会收集我的数据吗?
Fast-GitHub作为开源项目,承诺不会收集任何用户数据。所有加速逻辑均在本地完成,确保你的代码和操作隐私安全。
🛠️ 项目结构速览:了解插件工作原理
插件核心代码组织清晰,主要目录功能如下:
fast_github/src/background/:后台服务逻辑,负责网络请求拦截与转发;fast_github/src/content/:网页内容注入脚本,优化GitHub页面加载;fast_github/src/popup/:插件弹窗界面,显示加速状态与基本控制;fast_github/src/tools/:核心加速算法与网络优化工具函数。
通过查看 fast_github/src/types/index.ts 可了解插件的数据类型定义, fast_github/src/tools/index.ts 则包含了关键的网络加速实现。
🌟 写在最后:让GitHub访问更顺畅
Fast-GitHub插件以“简单、高效、免费”为宗旨,为国内开发者提供了一站式的GitHub加速解决方案。无论你是新手还是资深开发者,这款工具都能帮你节省宝贵时间,提升开发效率。
如果觉得插件有用,欢迎到项目仓库给作者点个Star ⭐,也可以参与贡献代码,一起优化这款实用工具!让我们共同打造更流畅的GitHub使用体验!
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
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
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00