autobrr v1.63.0 版本发布:IRC认证增强与过滤器导出功能
autobrr 是一个开源的自动化种子下载工具,它能够通过IRC协议监控种子发布频道,并根据用户设定的规则自动下载符合条件的种子文件。该项目特别适合PT(Private Tracker)用户使用,能够显著提升抢种效率和下载体验。
核心功能更新
新增 RocketHD 的 IRC 认证机制
本次版本为 RocketHD 索引器引入了全新的 IRC 认证机制。IRC(Internet Relay Chat)是PT站点常用的种子发布协议,autobrr 通过监听特定IRC频道来获取最新种子信息。新认证机制增强了连接稳定性和安全性,确保用户能够及时获取RocketHD站点的最新种子。
过滤器导出功能
autobrrctl 工具现在支持过滤器规则的导出功能。这一改进使得用户可以:
- 轻松备份现有的过滤器配置
- 在不同实例间迁移规则
- 与社区分享精心调校的过滤规则
导出功能采用结构化数据格式,便于后续导入或与其他工具集成。
性能优化与改进
缓存检查优化
feed 模块的现有缓存项检查逻辑得到了优化。通过改进缓存验证机制,减少了不必要的重复检查,提升了系统整体性能,特别是在处理大量feed订阅时效果更为明显。
列表数据处理增强
列表模块新增了跳过纯文本数据清理的选项。这一功能特别适合处理特殊格式的数据源,用户可以根据数据特点选择是否启用清理功能,确保数据解析的准确性。
索引器功能增强
DigitalCore 索引器改进
DigitalCore 索引器现在能够正确包含种子大小信息。这一改进使得基于文件大小的过滤规则能够正常工作,提高了下载控制的精确度。
CapybaraBR 解析增强
CapybaraBR 索引器现在能够正确解析特殊优惠(freeleech)和内部发布(internal)标记。用户可以利用这些标记创建更精确的过滤规则,例如优先下载特殊优惠种子或内部发布的资源。
系统稳定性修复
XWT 索引器下载链接修复
修复了XWT索引器下载链接中passkey的处理问题,确保生成的下载链接格式正确,避免因链接错误导致的下载失败。
发布表格自动更新
Web界面中的发布表格自动更新功能得到了修复,确保用户能够实时看到最新的种子信息,不会错过任何符合条件的发布。
技术架构调整
构建系统改进
项目现在在PR构建过程中会生成goreleaser快照,这一改进有助于开发团队更早发现潜在的构建问题,提高代码合并的质量控制。
依赖项更新
项目更新了多个Golang和NPM依赖包,包括安全补丁和性能改进,确保项目使用最新的稳定版本库。
总结
autobrr v1.63.0版本在功能丰富性和系统稳定性方面都有显著提升。新加入的IRC认证机制和过滤器导出功能为高级用户提供了更多控制选项,而各项性能优化则改善了所有用户的使用体验。对于PT爱好者来说,这些改进使得自动下载管理更加高效可靠。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~052CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0308- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









