使用 wechatDownload 批量下载 LiveVideoStack 公众号文章
在得知 LiveVideoStack 暂停商业运行 的消息后，不少关注音视频技术、AI 架构与系统设计的开发者开始思考：如何完整保存这个平台多年积累的技术干货？毕竟这些内容涵盖编解码优化、流媒体架构、WebRTC 实践等硬核领域，极具参考价值。
面对这一需求，wechatDownload成为目前最实用的解决方案之一。这款由 GitHub 用户xiaoguyu开发的开源工具，能够通过代理监听方式自动抓取微信公众号的历史文章，并支持多格式导出，真正实现“一键归档”。
本地构建尝试：Node.js 环境下的坎坷之路
最初我打算在 y9000p 上从源码编译运行，使用的是 Windows + Git Bash（MINGW64）环境：
zhangbin@LAPTOP-DFV9CMRA MINGW64 /g/ISOFT/livevideostack $ git clone https://github.com/xiaoguyu/wechatDownload.git Cloning into 'wechatDownload'... remote: Enumerating objects: 538, done. remote: Counting objects: 100% (115/115), done. remote: Compressing objects: 100% (61/61), done. remote: Total 538 (delta 72), reused 85 (delta 53), pack-reused 423 Receiving objects: 100% (538/538), 2.84 MiB | 1.17 MiB/s, done. Resolving deltas: 100% (267/267), done.进入项目目录后执行依赖安装：
$ npm install npm WARN notice [SECURITY] axios has the following vulnerability: 1 moderate. Go here for more details: https://github.com/advisories?query=axios - Run `npm i npm@latest -g` to upgrade your npm version, and then `npm audit` to get more info. npm WARN notice [SECURITY] pug has the following vulnerability: 1 high. ... ... > electron@26.3.0 postinstall G:\ISOFT\livevideostack\wechatDownload\node_modules\electron > node install.js TypeError: Cannot destructure property `Resolver` of 'undefined' or 'null'. at Object.<anonymous> (G:\...\cacheable-lookup\source\index.js:10:5) ... npm ERR! code ELIFECYCLE npm ERR! errno 1 npm ERR! electron@26.3.0 postinstall: `node install.js` npm ERR! Exit status 1最终卡在 Electron 安装阶段。排查发现是 Node.js 版本与某些底层模块不兼容所致——尤其是anyproxy和electron对网络请求解析层存在强依赖，在高版本 V8 引擎下容易出现cacheable-lookup初始化失败的问题。
这类问题虽然可通过降级 Node 或手动打补丁解决，但过程繁琐且不稳定。对于只想快速获取内容的用户来说，显然不是最优路径。
更优选择：直接使用预编译版本
既然本地构建容易翻车，不如换个思路：用现成的可执行程序。
作者已在 GitHub Releases 提供了打包好的.exe文件，适用于 Windows 用户即开即用。无需配置环境、无需处理依赖冲突，双击启动即可进入图形界面。
图：wechatDownload 主界面简洁直观，集成了代理控制、日志输出和下载管理功能
这种“免安装 + 可视化操作”的设计极大降低了使用门槛，特别适合非开发背景的技术爱好者或研究者。
核心前置步骤：安装 CA 证书以启用 HTTPS 解密
该工具的核心机制是基于中间人（MITM）代理技术，监听微信客户端发出的 HTTPS 请求。要实现这一点，必须让系统信任其自签名根证书。
默认证书路径位于：
C:\Users\你的用户名\.anyproxy\certificates找到其中的rootCA.crt，双击安装。关键在于选择目标存储位置时，务必指定为：
“受信任的根证书颁发机构”
如果误选为“当前用户”或其他存储区，会导致浏览器或微信无法识别该证书，进而无法解密流量。这一步看似简单，却是整个流程成败的关键。
建议安装完成后，打开命令行运行以下命令验证是否生效：
certutil -store -v "Root" | findstr "AnyProxy"若能看到相关证书信息，则说明已正确导入。
启动代理服务并触发抓取
在 GUI 中点击【开启代理】按钮后，控制台会提示：
代理开启成功，准备批量下载... 请在微信打开任意一篇需要批量下载的公号的文章 别偷懒，已经打开的不算...此时本地8001端口已处于监听状态，等待来自微信的请求接入。
这里有个细节值得注意：必须重新加载页面。因为工具只会捕获新产生的网络请求，缓存中已加载的内容不会被触发。
抓取公众号文章列表：突破反爬限制的实际表现
以 LiveVideoStack 公众号为例，访问任意一篇文章：
🔗 https://mp.weixin.qq.com/s/xcIWbmGE0uJh_WLeCuHiXw
一旦页面开始加载，wechatDownload 便会拦截包含__biz=参数的请求，提取出公众号唯一 ID，并弹窗询问：
“已监测到文章，请确认是否批量下载该文章所属公号？”
点击【是】后，程序开始模拟滚动行为，分页拉取历史文章链接。日志持续刷新：
正在获取文章列表，目前数量：10 正在获取文章列表，目前数量：20 正在获取文章列表，目前数量：38 ...当数量达到约 60~70 篇时，大概率会遇到微信公众平台的反爬机制：
【抖音背后的体验增长奥秘】触发公众号的反爬机制，等待60秒后进行重试!不过 wechatDownload 内建了智能重试策略，会在设定延迟后自动恢复请求。实测过程中虽有中断，但整体流程未受影响，最终成功获取共计 539 篇文章，几乎覆盖全部公开发布内容。
多格式导出能力：满足不同使用场景
每篇文章均可导出为四种格式：
- ✅HTML：保留原始排版结构，适合离线浏览
- ✅Markdown：便于二次编辑、导入笔记软件（如 Obsidian、Typora）
- ✅PDF：归档阅读友好，适合作为参考资料打印或分享
- ✅图片资源单独下载：包括封面图、正文插图等，方便素材复用
日志示例如下：
【LiveVideoStack暂停商业化运营】保存Markdown完成 【LiveVideoStack暂停商业化运营】保存HTML完成 【LiveVideoStack暂停商业化运营】保存pdf的html文件完成 【LiveVideoStack暂停商业化运营】保存PDF完成 【LiveVideoStack暂停商业化运营】下载完成，共1张图所有文件按标题命名，目录组织清晰，后期检索极为方便。
能否绕过“仅前10篇可见”的限制？
很多人误以为微信公众号只能查看最近10篇或最多60篇历史文章，因此怀疑此类工具也无法获取更早内容。
这是误解。
实际上，wechatDownload 并非依赖前端展示逻辑，而是逆向分析了微信后台的文章列表接口。它通过构造合法请求头（如 Referer、Cookie），模拟用户不断下滑加载的行为，逐页发起请求，从而绕过页面限制。
即使中途被限流，也能通过指数退避算法自动重试。只要不频繁操作，基本可以稳定采集到几乎所有公开文章。
实测对 LiveVideoStack 的采集结果表明：539 篇无一遗漏，最早可追溯至 2017 年的技术分享。
工具原理深度剖析：白帽式抓取的技术链路
wechatDownload 的工作流程可拆解为以下几个核心环节：
启动 AnyProxy HTTP(S) 代理服务
- 监听本地8001端口
- 支持 SSL 中间人解密（需安装 CA 证书）配置设备连接代理
- 手机连同一局域网，设置 WiFi 代理指向 PC IP + 8001 端口
- 或直接在桌面版微信中打开网页文章（推荐方式，更稳定）拦截
/s?__biz=类型请求
- 匹配微信文章 URL 模式
- 提取__biz参数确定公众号唯一标识逆向解析文章列表接口
- 模拟浏览器滚动加载
- 维护会话 Cookie 和 Referer
- 分页抓取所有历史文章链接内容清洗与多格式转换
- 使用 Puppeteer 渲染页面
- 提取正文 DOM 节点（去除广告、无关脚本）
- 转换为 Markdown / PDF / HTML 输出
整个过程完全在本地运行，不上传任何数据，也不涉及账号登录或 API 调用，属于典型的“白帽抓取”实践，安全合规。
常见问题与实战建议
Q1：安装证书后仍无法解密？
A：请确保将证书导入到“受信任的根证书颁发机构”，而非“个人”或“其他人员”。可在“运行”中输入certmgr.msc查看证书库确认。
Q2：Mac/Linux 用户能用吗？
A：可以。项目基于 Electron 构建，理论上跨平台支持。Linux/macOS 用户可通过源码运行：
git clone https://github.com/xiaoguyu/wechatDownload cd wechatDownload npm install npm run dev注意可能需要手动安装carlo或调整 Chromium 启动参数。
Q3：能否只下载某一年的文章？
A：当前版本暂不支持时间筛选，但导出后的文件名通常包含发布时间（如【2023-08-15】XXX】.md），可用脚本进行批量过滤。
Q4：会不会导致微信封号？
A：风险极低。工具仅监听流量，不执行登录、发送消息等敏感操作。但仍建议仅用于个人知识归档，避免大规模高频请求。
高效利用海量资料：结合 VibeThinker-1.5B-APP 实现智能提炼
下载只是第一步。面对数百篇技术文章，如何高效“消化”才是关键。
这时候就需要引入另一个利器：VibeThinker-1.5B-APP—— 一个轻量但专精于推理任务的小参数模型。
来源：VibeThinker-1.5B-APP
尽管只有 15 亿参数，但它在多个高强度评测中表现惊人：
| 基准测试 | 成绩 | 对比表现 |
|---|---|---|
| AIME24 数学竞赛 | 80.3 | 超越 DeepSeek R1（79.8） |
| HMMT25 | 50.4 | 远超同级模型 |
| LiveCodeBench v6 | 51.1 | 略胜 Magistral Medium（50.3） |
更难得的是，其总训练成本仅7,800 美元，堪称“性价比之王”。
如何配合 wechatDownload 使用？
设想这样一个场景：你已经下载了 539 篇 LiveVideoStack 文章，现在想快速掌握每篇的核心要点。
传统做法是逐篇阅读，耗时耗力。而借助 VibeThinker-1.5B-APP，你可以实现自动化摘要：
快速上手步骤：
- 部署 VibeThinker-1.5B 镜像环境；
- 进入 JupyterLab，在
/root目录执行./1键推理.sh； - 返回网页推理界面；
- 输入提示词：“Summarize the key technical points of the following article in English.”
- 粘贴某篇文章的 HTML 或 Markdown 内容；
- 获取结构化输出，例如：
This article discusses the challenges of WebRTC congestion control in heterogeneous networks, proposing an adaptive algorithm based on RTT variance and packet loss rate…
🔁 若需批量处理，可编写 Python 脚本调用其 API 接口，自动遍历本地文件夹中的文章并生成摘要数据库。
小结：构建“获取 + 理解”的双重能力
在这个信息极易消逝的时代，真正的技术人不仅要会学习，更要懂得保存和转化知识。
- wechatDownload解决了“怎么拿”的问题——让你能在平台关闭前抢救出珍贵的技术资产；
- VibeThinker-1.5B-APP则解决了“怎么看”的问题——把海量文本转化为可检索、可复用的知识节点。
二者结合，形成一条完整的“个人知识护城河”闭环：
下载 → 存档 → 解析 → 摘要 → 归类 → 应用
这不是简单的收藏癖，而是一种主动建构知识体系的能力。
💾 所以，别再犹豫了。趁 LiveVideoStack 的内容还能访问，立刻行动起来，把那些曾启发过你的文章，稳稳地放进自己的数字仓库里。
