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为了学 AI，我用 Go + Fyne 手撸了一个原生视频下载器 大家好，我是老墨。 一个写了十几年代码，发际线依然坚挺，但最近确实有点焦虑的中年程序员。 为啥焦虑？还不是因为这该死的 AI。 从 24 年初 Sora 横空出世，到 Claude 3.5 杀疯了，再到最近 DeepSeek 甚至能自己修 Bug，这世界变化快得像开了二倍速。以前我们卷算法、卷架构，现在倒好，不仅要卷提示词，还要防着被自己的 IDE 抢了饭碗。 老墨我痛定思痛，觉得不能坐以待毙。打不过就加入嘛，我也开始疯狂恶补 AI 知识。 01 一个悲伤的故事：学习资料太多也是一种烦恼 要学 AI，最好的路径是什么？这年头文档更新赶不上模型迭代，最鲜活的知识全在视频里。YouTube 上的 Andrej Karpathy 大神课，B 站上的各种论文精读、实战通过… 于是我的浏览器收藏夹很快就爆了。 但我这人有个毛病，看视频喜欢囤。一来是有些干货太硬，得反复咀嚼；二来是作为技术人，总有一种由于网络不确定性带来的"松鼠症"——好东西必须存在本地硬盘里才踏实。 这时候问题来了：市面上的下载器，怎么就没一个顺手的？ 某雷：广告多是其次，关键是我想下的 YouTube 和 B 站视频它基本都解析不了。对于我们这种想看外网 AI 前沿教程的人来说，它形同虚设。 某 IDM：嗅探功能很强，但碰到 YouTube/B 站 这种音视频分离的高画质（DASH流）视频就歇菜了，经常只能下个无声画面，心累。而且 Mac 上没有原生版，体验割裂。 Electron 系工具：界面是好看了，但这动不动几百兆的内存占用，我开个 PyCharm 跑模型本来就捉襟见肘，哪还有余粮养它们？ 命令行 yt-dlp：这是真神，功能无敌。用了很久，自己写脚本都写了多个。但时间久了脚本太多，每次想下个视频还得敲命令，复制粘贴 URL，还得拼代理参数… 实在是比较麻烦。 “求人不如求己，为什么不能自己写一个GUI？” 这念头一出，我就兴奋了。写了几年的 Golang，这点事情不在话下。说干就干，开搞开搞。 02 技术选型：要做就做原生的 既然决定自己干，那必须立好 Flag： 要快：启动快，下载快。 要美：虽然我是后端出身，但也不能忍受丑陋的 UI。 要轻：拒绝 Electron，拒绝 WebView，我要纯原生。 基于这个标准，技术栈基本就锁死了： ...