WorkshopDL:让非Steam玩家轻松下载创意工坊模组的神器
如果你在Epic或GOG平台购买了游戏,却眼馋Steam创意工坊里的丰富模组资源,WorkshopDL就是你的完美解决方案。这款免费开源工具专为电脑新手设计,让你无需Steam客户端也能轻松获取1000+款游戏的模组内容。
核心价值:为什么WorkshopDL是模组玩家的必备工具?
解决非Steam用户无法访问创意工坊
只需简单三步操作:复制粘贴Steam创意工坊链接,就能绕过Steam客户端直接下载模组。支持《盖瑞的模组》《求生之路2》等热门游戏,操作简单如浏览网页。
解决大型模组下载频繁失败
内置智能多引擎切换技术,包括SteamCMD、SteamWebAPI和全新S.W.D下载引擎。自动检测网络环境并选择最优方案,即使网络状况不佳也能稳定下载2GB以上的大型地图包。
解决手动管理模组太麻烦
集成一站式工具箱,自带模组安装器和Garry's Mod解包器。下载完成后自动打开文件位置,支持批量导入URL和保存下载队列,比用迅雷下载电影还方便。
场景化指南:3个真实玩家案例
案例1:为《盖瑞的模组》安装角色模组
- 复制游戏工坊主页URL:
https://steamcommunity.com/app/4000/workshop/ - 粘贴到WorkshopDL的"Workshop主页"框
- 复制具体模组链接到"模组URL"框
- 点击"下载",文件自动保存在downloads文件夹
- 将解压后的文件拖入garrysmod/addons目录
案例2:《求生之路2》自定义战役地图批量下载
- 从SteamDB查询游戏AppID:222860
- 在WorkshopDL设置中切换"下载方式"为SteamWebAPI
- 通过"文件>导入URL"选择存有多个地图链接的TXT文件
- 勾选"自动解压缩",点击"全部下载"
- 完成后文件自动分类到left4dead2/addons对应目录
案例3:《CS2》自定义皮肤安装
- 登录Steam账号(在WorkshopDL"设置>账号"中)
- 粘贴CS2工坊主页URL
- 找到喜欢的皮肤模组,复制URL并添加到下载队列
- 选择"SteamCMD"下载方式获取最新版本
- 将.vpk文件放入counter-strike global offensive/csgo/addons
技术优势:WorkshopDL的独特功能
智能URL识别系统
自动提取剪贴板中的Steam链接并解析Workshop ID,避免手动输入错误,操作更加便捷。
20GB垃圾文件自动清理
SteamCMD默认会残留大量临时文件,WorkshopDL会在每次下载完成后自动清理,保持硬盘整洁。
断点续传技术
支持大文件分片下载,网络中断后无需重新开始。测试表明,对于1.5GB的大型模组,断线重连后可节省70%的重复下载时间。
实用工具包:一站式服务
新手入门三件套
- 快速启动指南:首次运行时自动显示图文教程
- 常见问题修复器:内置"修复SteamCMD"和"清除缓存"按钮
- 游戏路径检测器:自动扫描电脑中的游戏安装目录
高级玩家工具箱
- AppID查询器:内置SteamDB数据库,无需打开浏览器
- 下载引擎切换器:根据网络状况自动推荐最优下载方式
- 队列管理器:支持拖拽调整下载顺序
常见问题解答
Q:会被VAC封禁吗?
→ 相当于在单人模式装材质包,完全不会影响多人游戏,VAC系统只检测在线游戏的作弊行为。
Q:支持哪些游戏?
→ 目前支持SteamDB列出的6000+款游戏,包括《盖瑞的模组》《求生之路2》《CS2》等热门游戏。
Q:下载速度慢怎么办?
→ 打开"设置>高级",将"下载线程数"调为8(默认4),速度提升明显。
立即开始使用
- 克隆项目仓库:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/wo/WorkshopDL
- 进入目录找到"WorkshopDLv201.mfa"文件双击运行
- 根据向导完成初始设置
现在就去为你的游戏添加新内容吧!无论是《CS2》的自定义准星,还是《饥荒》的角色模组,WorkshopDL都能让你免费畅享Steam创意工坊的丰富资源。
⚠️ 注意:本工具仅用于个人学习和非商业用途,支持模组作者的最佳方式是在能力范围内购买正版游戏。
WorkshopDL与Valve Corporation、Steam及其他提及的游戏公司无关联,相关商标归各自所有者所有。
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


