如何快速合并B站缓存?m4s-converter:让本地视频播放不再烦恼的终极工具
m4s-converter 是一款专注于解决 Bilibili 视频缓存问题的高效工具,它能将 PC 端缓存的 m4s 文件快速转换为通用的 mp4 格式,让你轻松实现本地播放,无需担心视频下架风险。无论是技术新手还是普通用户,都能通过简单操作享受便捷的视频管理体验。
📌 项目核心功能:让B站缓存“活”起来
m4s-converter 的核心价值在于一键解决B站缓存文件无法直接播放的痛点。当你在B站客户端缓存视频后,得到的通常是多个分割的 m4s 格式文件(音频和视频分离),而这款工具能自动读取 PC 端缓存目录,将这些碎片文件无损合成为完整的 mp4 视频,支持本地播放器直接打开。
🌟 为什么选择 m4s-converter?三大核心优势
-
⚡ 闪电级转换速度
告别漫长等待!实测数据显示:- 1.46GB 视频文件合成仅需 5秒
- 11.7GB 高清视频合成仅需 38秒
高效性能让你快速获取可播放文件,无需长时间等待。
-
🎬 完美音画同步,拒绝卡顿
采用 GPAC 官方 MP4Box 作为底层合成引擎(内置在 internal/linux/MP4Box 和 internal/windows/MP4Box.exe),从根本上避免了传统工具使用 FFmpeg 时可能出现的音画不同步问题,确保播放体验流畅自然。 -
🛠️ 灵活适配,操作零门槛
无论是命令行参数自定义(适合技术用户)还是图形界面操作(适合新手),工具都能满足需求。自动读取缓存目录的设计,让你无需手动选择文件,真正实现“打开即转”。
📥 超简单安装指南:3步上手,告别复杂配置
1️⃣ 获取项目源码
通过 Git 克隆仓库到本地(需提前安装 Git):
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/m4/m4s-converter
2️⃣ 无需额外依赖,开箱即用
项目已内置各系统所需的 MP4Box 工具(Windows 对应 internal/windows/MP4Box.exe,Linux 对应 internal/linux/MP4Box),无需手动下载解码器或配置环境变量。
3️⃣ 启动工具,自动转换
根据系统双击可执行文件,或通过命令行运行:
cd m4s-converter && go run main.go
工具会自动扫描B站缓存目录(通常位于 %AppData%\bilibili\download 或 ~/.config/bilibili/download),选择需要转换的视频即可开始处理。
💡 进阶技巧:自定义你的转换体验
🔧 通过配置文件调整参数
修改 common/config.go 可自定义缓存目录路径、输出文件格式等高级选项,满足个性化需求。
🖥️ 命令行参数速查
-input: 指定缓存文件夹路径(默认自动识别)-output: 设置输出视频保存位置-silent: 静默模式运行,适合批量处理
📝 常见问题解答
Q:转换后的视频没有声音怎么办?
A:检查缓存文件是否完整(B站缓存可能因网络问题损坏),或尝试更新工具到最新版本(通过 common/version.go 查看当前版本)。
Q:支持Mac系统吗?
A:是的!项目已适配 Darwin 系统(代码见 internal/darwin.go),Mac 用户可直接运行对应版本工具。
Q:能否批量转换多个视频?
A:支持!在图形界面中勾选多个视频文件,或使用命令行 -batch 参数实现批量处理。
🎯 总结:B站缓存党的必备神器
m4s-converter 以“高效、稳定、易用”为核心,通过底层优化的合成算法(common/synthesis.go)和自动化的缓存识别逻辑(common/download.go),彻底解决了B站缓存文件的播放难题。无论是追剧党、学习党还是内容创作者,都能通过这款工具让本地视频管理变得简单高效。
现在就克隆项目,让你的B站缓存文件“重获新生”吧!🚀
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