探索猫抓:重新定义网页资源发现与管理的开源工具
为什么选择猫抓?解开网页资源的隐藏密码
当你在浏览网页时,是否曾遇到过想要保存一段精彩视频却找不到下载按钮的困境?是否在分析竞争对手网站时,需要逐一检查加载的资源文件?猫抓(cat-catch)作为一款开源的资源嗅探浏览器扩展,正为这些问题提供优雅的解决方案。它不仅能智能识别并列出当前页面的各类资源,更通过模块化设计满足从普通用户到开发者的多样化需求。
如何开始使用猫抓?多平台安装指南
从应用商店获取官方版本
• Chrome用户可通过扩展商店搜索安装
• Edge浏览器用户可直接访问扩展市场获取
• Firefox用户需注意:由于地区限制,可能需要非国区IP访问插件市场
开发者专属:源码安装方式
对于希望探索内部机制或参与贡献的开发者,可通过以下步骤安装:
• 克隆仓库:git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ca/cat-catch
• 在浏览器扩展管理页面启用"开发者模式"
• 选择"加载已解压的扩展程序"并指向源码文件夹
注意:1.0.17版本后需要Chromium内核93以上,建议使用104+版本以体验完整功能
解锁四大核心场景:猫抓如何解决实际问题
场景一:构建个人媒体库
当你在教育平台发现优质教学视频,或在艺术网站遇到值得收藏的创意作品时,猫抓能帮你快速获取媒体直链。不同于普通下载工具,它支持M3U8和MPD等流媒体协议解析,让你轻松保存分段加载的视频内容。
场景二:前端性能优化师的助手
开发者在优化网页加载速度时,需要识别未压缩资源或冗余脚本。猫抓提供的资源列表功能,可按类型、大小或加载顺序排序,帮助你快速定位性能瓶颈。某电商网站开发者通过猫抓发现,将三个未压缩的JS文件合并后,页面加载速度提升了40%。
场景三:数字内容的版权守护者
在下载任何资源前,猫抓会提醒你确认版权状态。这一设计源于开源社区对知识产权的尊重,也帮助用户建立合法使用数字内容的意识。教育机构可利用此功能,在教学素材收集过程中培养师生的版权认知。
场景四:网页安全审计工具
安全研究员小张分享了他的使用心得:"通过分析猫抓列出的外部脚本来源,我发现某网站加载了一个未经验证的第三方统计脚本,及时向网站管理员反馈后避免了潜在的数据泄露风险。"
为什么选择开源版本?自由与安全的双重保障
猫抓采用GPL-3.0开源协议,这意味着你不仅可以免费使用,还能根据需求修改源码。相比应用商店中那些添加了广告代码的"伪猫抓"版本,官方开源版本确保:
• 所有数据处理在本地完成,保护隐私安全
• 无任何隐藏功能或数据收集行为
• 透明的开发过程,社区共同监督代码质量
项目核心依赖包括hls.js流媒体处理库、jQuery框架和StreamSaver.js等开源组件,体现了开源生态的协作精神
隐私与版权:负责任的使用指南
猫抓的设计理念中,责任与功能同等重要。使用时请遵守:
• 仅下载拥有版权或已获授权的内容
• 尊重网站的robots协议和内容政策
• 如需拒绝猫抓在特定网站运行,可通过项目Issue提交域名屏蔽请求
加入猫抓社区:共同塑造更好的资源管理工具
作为一款活跃发展的开源项目,猫抓欢迎各类贡献:
• 代码贡献:修复bug或实现新功能
• 翻译支持:项目已支持多国语言,欢迎添加新的语言包
• 使用反馈:在社区分享你的使用场景和改进建议
通过探索猫抓的功能,你不仅获得了一个实用工具,更加入了一个重视隐私、尊重版权、崇尚开放的开发者社区。无论你是普通用户还是开发人员,猫抓都为你打开了一扇重新认识网页资源的窗口。
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

