WorkshopDL终极方案:无需Steam客户端一键下载创意工坊模组
你是否在Epic、GOG或其他非Steam平台购买了游戏,却眼馋Steam创意工坊里丰富的模组资源?WorkshopDL正是你需要的完美解决方案,让非Steam用户也能轻松获取1000+款游戏的模组内容。
三步完成模组下载的核心操作
WorkshopDL采用直观的界面设计,让复杂的技术操作变得简单易懂。软件主界面分为三个主要功能区:更新检查区、下载源选择区和模组管理区。
首先启动软件,在"Workshop homepage"框中粘贴游戏工坊主页URL,然后在"Workshop mod URL"框中输入具体模组链接,最后点击"Download"按钮即可开始下载。
智能搜索快速定位目标游戏
软件内置完整的Steam游戏数据库,支持模糊搜索和智能匹配。在搜索框中输入游戏名称关键词,WorkshopDL会自动显示匹配结果,避免手动输入冗长URL的烦恼。
例如输入"garr"即可找到"Garry's Mod",系统会自动关联对应的工坊主页和下载参数。
实战演示:为Garry's Mod添加角色模组
让我们通过具体案例来展示WorkshopDL的实际应用效果。以Garry's Mod为例,完整的模组下载流程如下:
- 选择"Garry's Mod"游戏
- 在模组URL框中输入具体模组ID
- 点击"Add To List"添加到下载队列
- 选择SteamCMD作为下载源
- 点击"Download"开始下载
下载完成后,将解压后的文件拖入garrysmod/addons目录即可完成安装。
多下载引擎切换进阶技巧
WorkshopDL内置四种下载引擎,专业用户可以根据网络状况和模组大小进行灵活选择:
- SteamCMD:适合下载1GB以上的大型地图包
- SteamWebAPI:适用于单机游戏的快速下载
- GGNetwork:提供缓存模组的第三方平台
- S.W.D:最新加入的高效下载提供商
常见问题速查指南
Q:使用WorkshopDL会被VAC封禁吗? A:完全不会。这相当于在单人模式安装材质包,VAC系统只检测在线游戏的作弊行为。
Q:下载速度不理想怎么办? A:打开"设置>高级"选项,将"下载线程数"从默认的4调整为8,速度会有明显提升。
Q:支持哪些游戏平台? A:目前支持SteamDB列出的1000+款游戏,包括大多数热门作品。
开始使用WorkshopDL
- 克隆项目仓库:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/wo/WorkshopDL
-
进入项目目录,双击运行"WorkshopDLv201.mfa"文件
-
按照界面提示完成初始设置
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。
温馨提示: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。
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


