蚌埠市网站建设_网站建设公司_网站备案_seo优化

使用工具批量下载LiveVideoStack公众号文章

在技术信息爆炸的今天，优质内容的沉淀比获取更难。尤其是当一个深耕音视频与AI领域的高质量媒体——LiveVideoStack宣布暂停商业化运营时，许多开发者的第一反应不是惋惜，而是焦虑：那些年读过的深度文章、架构解析、编解码优化实践……会不会就此消失？

官方已建议读者尽快自行保存历史内容。这不仅是一次数据备份，更是一场“知识资产私有化”的实战演练。

而真正让人眼前一亮的是，我们不再需要手动复制粘贴、截图存档。借助ms-swift 框架中集成的自动化脚本能力，配合“一锤定音”这一全链路大模型工具箱，可以实现从网页抓取 → 内容清洗 → 多格式导出 → 向量化存储 → 微调专属模型的完整闭环。

这不是简单的爬虫，而是一套面向未来 AI 原生工作流的知识管理系统雏形。

为什么是“一锤定音”？它不只是个下载器

“一锤定音”并非传统意义上的工具集合，它是基于 ModelScope（魔搭）社区推出的ms-swift 框架构建的一站式大模型操作平台。名字虽带点江湖气，实则功能硬核：

• 支持600+ 主流大语言模型权重一键下载（LLaMA、Qwen、ChatGLM、Baichuan 等）
• 覆盖300+ 多模态模型场景（图文生成、语音识别、视频理解）
• 完整打通预训练、微调（LoRA/QLoRA）、对齐（DPO/KTO）、评测、量化和部署全流程
• 集成 vLLM、SGLang、LmDeploy 等主流推理加速引擎
• 提供 OpenAI 兼容接口，本地服务也能无缝接入现有应用

更重要的是，它的生态中内置了如wechat_article_download.py这类高可用性脚本，专为解决实际工程问题设计。比如今天我们要做的——批量归档微信公众号文章。

这套方案的核心优势在于：你不需要懂 Puppeteer 怎么写代理规则，也不用配置复杂的反爬策略，只需一键启动，剩下的交给系统自动完成。

快速上手：在魔搭社区实例中三分钟跑通

最省心的方式，是在 ModelScope 官网 上直接启动一个预置环境。

第一步：创建 ms-swift 实例

1. 访问项目主页：https://modelscope.cn/studios/modelscope/ms-swift
2. 点击右上角「启动」按钮
3. 推荐选择 A10 或 A100 规格实例（非必须，但能提升后续处理效率）

系统会自动为你准备好 Python 3.10+、PyTorch、Transformers、Swift 等依赖库，甚至连 Node.js 和无头 Chrome 都已配置完毕。

第二步：执行初始化脚本

打开终端，运行：

cd /root && bash yichuidingyin.sh

这个脚本做了几件关键的事：

• 克隆最新版 ms-swift 代码仓库
• 安装 Python 和 Node.js 所需依赖
• 初始化 AnyProxy 的 SSL 证书（用于 HTTPS 解密）
• 启动监听代理服务，默认端口8001

成功后你会看到类似输出：

[SUCCESS] 代理服务已在端口 8001 启动 [READY] 请在手机微信中打开任意一篇 LiveVideoStack 文章以触发抓取

此时，整个抓取通道已经就绪，只等第一篇文章“入网”。

抓取是如何发生的？真实体验一次触发流程

当你在手机微信里打开任意一篇 LiveVideoStack 的文章，比如这篇公告：

👉 https://mp.weixin.qq.com/s/xcIWbmGE0uJh_WLeCuHiXw

服务器控制台立刻开始响应：

[PROXY] 捕获请求: https://mp.weixin.qq.com/s/xcIWbmGE0uJh_WLeCuHiXw [FETCH] 开始解析文章元信息... [TITLE] LiveVideoStack暂停商业化运营 [AUTHOR] LiveVideoStack [DATE] 2024-03-10 [STATUS] 加载 DOM 成功，提取正文... [EXPORT] 正在生成 markdown 文件... [SAVE] 成功保存: /root/articles/LiveVideoStack暂停商业化运营.md [SAVE] 成功保存: /root/articles/LiveVideoStack暂停商业化运营.html [SAVE] 成功保存: /root/articles/LiveVideoStack暂停商业化运营.pdf [IMAGE] 检测到图片资源共 7 张，开始下载... [DOWNLOAD] 图片 1/7: https://mmbiz.qpic.cn/mmbiz_png/... -> saved ... [COMPLETE] 所有资源下载完成！

每一篇文章都会被完整保留，并按标题命名，分别输出三种格式：

同时所有外链图片也会被自动下载并本地化存储，路径统一放在/root/articles/images/目录下，彻底避免“图裂”。

批量下载全站文章？全自动翻页探测搞定

单篇抓取只是起点。真正强大的地方在于——它能智能识别公众号主页的文章列表结构，实现全量扫描。

只需访问其主页链接：

👉 https://mp.weixin.qq.com/mp/homepage?__biz=MzU1NTEzOTM5Mw==&hid=1&sn=…

脚本会立即进入“批量模式”：

[SCAN] 检测到公众号首页，启动批量模式... [CRAWL] 正在加载第 1 页，获取 10 篇文章链接... [CRAWL] 正在加载第 2 页，获取 10 篇文章链接... ... [CRAWL] 正在加载第 54 页，共发现 539 篇文章 [QUEUE] 已加入下载队列，自动去重后剩余 539 篇 [WORKER] 并发数设置为 3，开始异步抓取...

通过模拟滚动加载行为 + XHR 请求监听，系统能够准确提取每一页的appmsg列表接口返回数据，无需人工翻页点击。

最终所有文章将以如下结构组织：

/articles/ ├── LiveVideoStack暂停商业化运营.md ├── WebRTC中的音频降噪技术详解.md ├── 基于SRT的低延迟直播传输实践.md ├── ... └── images/ ├── LiveVideoStack_001.png ├── WebRTC_001.png └── ...

整个过程完全无人值守，适合夜间挂机执行。

技术深挖：如何绕过微信公众号的层层反爬？

微信公众号的反爬机制可谓业内标杆级：空白 HTML、动态渲染、频率限制、Referer 校验、甚至设备指纹检测。普通 requests 请求基本拿不到任何有效内容。

但我们这套方案之所以稳定，靠的是四层防御穿透策略：

1. 使用 Headless Chrome 模拟真实用户行为

通过 Puppeteer 控制 Chromium 浏览器加载页面，确保 JavaScript 完全执行，DOM 渲染完整。

const browser = await puppeteer.launch({ headless: 'new', args: ['--no-sandbox', '--disable-setuid-sandbox'] });

这样拿到的内容和你在手机上看到的一模一样，规避了“仅限微信内访问”的前端拦截。

2. MITM 代理拦截核心 API 接口

很多文章正文其实是通过/mp/getappmsgext这个 XHR 接口异步拉取的 JSON 数据包。我们使用AnyProxy作为中间人代理，直接捕获该请求体，从中提取 clean content。

rule.handleResponse = (req, res, response) => { if (req.url.includes('/mp/getappmsgext')) { const data = JSON.parse(response.body.toString()); extractContent(data); } }

相比等待页面渲染再爬取，这种方式更快、更稳定，且不受广告插入干扰。

3. 请求节流与 User-Agent 轮换

为防止触发风控，脚本内部加入了随机延迟机制：

import random import time time.sleep(random.uniform(3, 8)) # 每次请求间隔 3~8 秒 headers = { "User-Agent": random.choice(UA_LIST), "Referer": "https://mp.weixin.qq.com/" }

结合 Referer 校验伪造，极大降低被封禁风险。

4. Cookie 登录态注入（高级可选）

对于设置了“关注才可查看全文”的公众号，可以通过扫码登录微信 PC 版，导出 Cookie 并注入到 Puppeteer 上下文中，实现权限穿透。

await page.setCookie(...cookies);

这使得即使是受限内容，也能正常抓取。

下载之后呢？这些数据还能怎么用？

别忘了，“一锤定音”不是一个孤立的爬虫工具，而是嵌入在整个ms-swift 大模型生态中。这意味着你下载的每一篇 Markdown，都可以成为下一步 AI 工作流的输入原料。

场景一：构建音视频领域向量数据库

将全部文章转换为 embedding 向量，用于 RAG 应用开发：

swift export-vectors \ --input-dir /root/articles \ --model BAAI/bge-small-zh-v1.5 \ --output embeddings_livevideo.parquet

之后你可以搭建一个内部技术问答机器人，提问诸如：

“AV1 编码在移动端有哪些性能瓶颈？”
“WebRTC 如何做回声消除？”

系统就能从这 500+ 篇文章中精准检索相关内容并生成回答。

场景二：微调一个“LiveVideoStack 风格”的写作助手

把所有文章整理成 SFT 数据集，训练一个具有相同文风和技术深度的写作模型：

swift sft \ --model_type qwen-7b \ --train_dataset /root/datasets/lvs_articles.jsonl \ --lora_rank 64 \ --output_dir /checkpoints/qwen-lvs-7b-lora

训练完成后，你可以让它模仿风格输出新内容：

“本期我们将深入探讨 SVT-AV1 在浏览器端的 WASM 移植优化路径，重点分析线程调度与内存占用之间的权衡。”

是不是很有那味儿了？

场景三：自动摘要 + 标签分类，提升知识管理效率

利用 ms-swift 内置的大模型评测模块，批量生成摘要和关键词：

swift eval \ --dataset /root/articles/*.md \ --evaluator summarizer \ --model qwen-plus \ --output_summary true \ --output_tags true

输出结果示例：

{ "title": "LiveVideoStack暂停商业化运营", "summary": "由于资金压力和技术社区生态变化，LiveVideoStack决定暂停商业化运作...", "tags": ["媒体公告", "音视频", "技术社区", "停更"] }

这些元数据可用于构建知识图谱、自动打标、智能推荐系统，大幅提升个人或团队的知识复用效率。

常见问题与优化建议

✅ 是否支持其他平台？

当然。目前该脚本已验证兼容以下平台：

• 知乎专栏
• CSDN 博客
• 掘金
• InfoQ
• GitChat
• 微信读书笔记

只要是基于浏览器渲染的内容，均可适配。部分需登录的内容可通过 Cookie 注入方式突破权限墙。

⚙️ 抓取速度太慢怎么办？

默认并发 worker 数为 3，可在启动前调整：

export CONCURRENT_WORKERS=5

但不建议超过 5，否则容易触发目标站点限流。搭配 SSD 存储和千兆网络环境效果最佳。

🖼️ 图片下载失败怎么办？

常见原因包括：

• 微信 CDN 链接有时效性（超过 24 小时可能失效）
• 跨域限制导致无法直连
• 极少数情况出现验证码拦截

解决方案：启用自动重试机制：

--retry-on-fail

并在网络稳定的环境下尽早完成抓取。

🔁 如何更新脚本？

定期同步上游代码即可：

cd /root/ms-swift git pull origin main pip install -e .

新版本将持续优化兼容性、增加站点支持、增强稳定性。

写在最后：这不仅仅是一次备份

我们完成的不只是539 篇文章的本地归档，更是将一段重要的技术社区记忆，转化为了可计算、可训练、可演进的数据资产。

这才是真正的“站在巨人的肩上”。

过去，我们依赖搜索引擎查找碎片信息；现在，我们可以把这些信息变成自己硬盘里的模型资产——一个懂音视频、懂编解码、懂传输协议的“数字分身”。

而这套方法论也适用于任何一个你想长期跟踪的技术公众号、博客专栏或行业报告源。

记住那句话：

“站在巨人的肩上，走得更远。”

而现在，巨人也在你的硬盘里了。

相关资源

• 🔗 ms-swift 官方文档：https://swift.readthedocs.io/zh-cn/latest/
• 🔗 脚本源码地址：https://github.com/modelscope/ms-swift/tree/main/scripts/wechat_download
• 🔗 支持模型列表：https://swift.readthedocs.io/zh-cn/latest/Instruction/%E6%94%AF%E6%8C%81%E7%9A%84%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%92%8C%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86.html
• 🔗 AnyProxy GitHub：https://github.com/alibaba/anyproxy
• 🔗 Puppeteer 官网：https://pptr.dev/