PatreonDownloader使用指南:从入门到精通
功能解析:解锁创作者内容的得力助手
你是否曾想一键保存喜爱创作者在Patreon上分享的独家内容?PatreonDownloader正是为解决这个需求而生的工具。这款开源程序能帮你自动抓取并下载创作者发布的图片、视频和文档,无论是Patreon原生内容还是外部链接(如Google Drive、Mega等需额外插件支持)都能轻松搞定。
核心能力一览
- 智能内容识别:自动区分帖子中的文本、图片和附件链接
- 多平台支持:兼容Patreon官方内容及主流云存储服务
- 灵活过滤:可自定义排除不需要下载的链接类型
- 断点续传:网络中断后无需重新下载已完成文件
快速上手:3分钟启动你的第一个下载任务
🔍 准备工作
-
获取源码
打开终端执行以下命令克隆项目:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PatreonDownloader -
环境要求
- .NET Core 3.1或更高版本
- 稳定网络连接(建议使用代理访问Patreon)
⚠️ 启动步骤
启动流程图
-
进入项目目录
cd PatreonDownloader -
配置认证信息
复制示例配置文件并填入你的Patreon会话Cookie:
cp PatreonDownloader.App/settings.json.example PatreonDownloader.App/settings.json -
执行下载命令
dotnet run --project PatreonDownloader.App \ --url https://www.patreon.com/目标创作者主页 \ --output ./downloads
核心配置:打造个性化下载体验
配置文件详解(settings.json)
| 参数名 | 作用 | 示例值 |
|---|---|---|
| UrlBlackList | 排除不需要下载的链接类型 | "twitter.com |
| DownloadFolder | 设置默认存储路径 | "./PatreonContent" |
| MaxConcurrentDownloads | 控制同时下载的文件数量 | 5 |
| TimeoutSeconds | 设置网络请求超时时间 | 30 |
命令行参数速查
启动程序时可通过命令覆盖配置文件设置:
--url:指定创作者主页URL(必填)--cookies:直接传入Cookie字符串--since:只下载指定日期之后的内容(格式:YYYY-MM-DD)
常见问题:解决你可能遇到的困惑
❓ 为什么部分链接无法下载?
这可能是因为:
- 链接属于被屏蔽的类型(可在UrlBlackList中查看)
- 需要登录外部网站才能访问(需配置对应插件)
- 内容设置了访问权限限制
❓ 如何更新到最新版本?
在项目目录执行:
git pull && dotnet build
❓ 下载的文件保存在哪里?
默认存储在./downloads目录,你可以通过修改配置文件的DownloadFolder参数自定义路径。
进阶技巧:提升下载效率的实用方法
使用插件扩展功能
项目支持通过插件扩展外部链接处理能力,你可以在submodules/UniversalDownloaderPlatform目录下找到已集成的插件,如需添加新平台支持,可参考官方文档docs/REMOTEBROWSER.md。
批量下载多个创作者内容
创建包含多个URL的文本文件,使用--input-file参数批量处理:
dotnet run --input-file creators.txt
现在你已经掌握了PatreonDownloader的核心使用方法,开始轻松管理你的创作者内容收藏吧!如有更多疑问,可查阅项目文档目录下的详细指南。
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