如何快速下载Steam游戏清单?Onekey Steam Depot Manifest Downloader完整指南
Onekey Steam Depot Manifest Downloader是一款免费开源的Steam游戏清单下载工具,帮助玩家轻松获取Steam游戏的Depot Manifest数据。本工具使用Python开发,操作简单高效,只需输入App ID即可一键完成下载,是Steam游戏爱好者的必备工具。
🚀 为什么选择Onekey Steam Depot Manifest Downloader?
✅ 核心优势
- 简单易用:无需复杂配置,输入App ID即可开始下载
- 快速高效:优化的下载算法,节省您的时间
- 完全免费:开源项目,无任何隐藏费用
- 双重支持:兼容SteamTools和GreenLuma两种辅助工具
图:Onekey Steam Depot Manifest Downloader工具图标,直观展示项目标识
📋 准备工作:安装前的系统要求
使用Onekey前,请确保您的电脑满足以下条件:
- 操作系统:Windows 10及以上版本
- Python环境:Python 3.10及更高版本
- 辅助工具:SteamTools或GreenLuma(二选一)
如果您尚未安装Python,可以从Python官方网站下载并安装最新版本。
🔧 三步快速安装指南
1️⃣ 获取最新版本
访问项目的Releases页面,下载最新的发布版本。
2️⃣ 安装辅助工具
根据您的需求,安装SteamTools或GreenLuma:
- SteamTools:src/tools/steamtools.py
- GreenLuma:src/tools/greenluma.py
3️⃣ 启动程序
双击打开Onekey应用程序,您将看到简洁的操作界面,准备输入App ID开始使用。
💻 开发者指南:如何参与项目开发
如果您想参与项目开发或自定义功能,可以按照以下步骤操作:
克隆项目到本地
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/one/Onekey
安装依赖包
cd Onekey
pip install -r requirements.txt
主要代码结构
- 核心功能:src/main.py
- 网络请求:src/network/client.py
- Steam工具类:src/utils/steam.py
❓ 常见问题解答
Q: 输入App ID后无法下载怎么办?
A: 请检查您的SteamTools或GreenLuma是否正确安装并运行,这两个工具是获取清单数据的必要条件。
Q: 支持哪些操作系统?
A: 目前仅支持Windows系统,推荐使用Windows 10或11的64位版本。
Q: 如何获取游戏的App ID?
A: 您可以在Steam商店页面的URL中找到App ID,例如https://store.steampowered.com/app/730/Counter_Strike_2/中的730就是CS2的App ID。
📄 许可证信息
本项目采用GPL-3.0许可证开源,详细信息请参阅项目根目录下的LICENSE文件。使用时请遵守开源协议,在24小时内清除下载的版权数据,避免侵权。
🌟 贡献与支持
如果您觉得Onekey对您有帮助,欢迎通过Star项目来支持开发者。如有功能建议或bug报告,可以通过项目的Issues页面提交反馈。
感谢所有为本项目做出贡献的开发者们!
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