我用Gemini写了个Classin插件

“如果要在教育和生产中拥抱AI，使用AI编程应该是个入门的标杆。”

2017年左右我开始眼下的项目，基于Classin做国际数学课程。为了方便教研，我录制了所有的互动课程。不知不觉间，这些视频记录的体积就增加到了数千G的规模。单是2024年我就花了1万多块来存储它们。到2026年，这个费用就已经让我无法容忍了。

Classin（EEO）①允许用户下载并删除云端视频，也提供了官方的Chrome插件。可惜，官方的插件只提供针对单条记录的快捷下载。这意味着，针对过往十年的数千条课程记录，我需要重复数千次的“点开、下载、关闭、再点开”的操作。视频文件通常有500M以上大小，下载时间长，连续操作之后，浏览器会积累多个下载任务、每个任务的速度也会大幅降低。为了稳妥，我通常需要暂停操作、等着下载任务清空，然后开始下一波。

机械操作、等候计算机相应，检查进度；重复操作、重复等候……无聊、耗时还在其次，长时间的枯燥操作很容易引发疏漏。如果把记录和校验的环节加入其中，整个过程还会变得更加磨人。

去年我请兼职的小女生帮忙下载了大概1TB的内容。她前前后花了接近一个多月，花了我数千元的工资。

今年，我打算自己来解决这个问题；用它来作为学习AI编程的小的敲门砖。

第一版需求

总结前面的痛点，我把第一版需求设定为：以eeo提供的官方Chrome插件为基础，批量、自动下载存储视频。

开发工具

Google Gemini。

原本听说ChatGPT的Codex也挺好。可惜他们家充值会员超级费劲。

开发过程

参考网络当中的经验，我首先让Gemini浏览了Classin的Chrome插件的源代码，让它评估是否可以实现我的需求。令人惊喜的是：Gemini明确反馈，期望的功能容易实现。实际上，最终Gemini提交的所有新代码全都是官方版本的基础之上、通过增加代码来实现的。

接着，我直接让Gemini生成用于开发的项目文档。这不是为了给我看，主要是为了保证Gemini开发的时候，有个固定的需求的锚点。

这个插件项目的流程实在简单。Gemini的第一版代码就基本能用。有时候系统报错，我截图故障界面丢给Gemini，它也能很快给出诊断和订正。大概三四个版本之后，新的插件实际就足够使用了。

反倒是，在使用过程中我不断提出了额外的需求。于是，更多的修正版本就诞生了。

改进1 ：文件命名

首先是文件命名方式的调整。

Classin的下载插件在过去几年里有改版。相比之前，最新版本修改了文件和存储路径的命名方式，删除了二者里的统一的数字编号。我这次改写就是以最新版本为基础的。

但是我前两年已经零星存储过一些，它们使用了原来版本的路径与命名方式。最新下载的内容就没法与原来的存档直接整合。权衡再三，我选择把所有新下载的视频全部按照原来冗长、不美观但是信息丰富方便查找的方式命名。

改进2 ：负载控制

下载负荷的问题已经在前面提到过。自动化下载之后，插件大概每秒钟能启动一个新的下载任务。实际下载的过程却远比这个慢。Chrome里的下载进程会很快累积。如果不加以控制，最终浏览器可能会同时下载数十、上百个文件。一旦系统负荷过高（其实我也不清楚多“高”的负载会引发不稳定），或者出现意外中断，大量的下载需要返工，费时费力。

测试我还发现，限制下载总速度的瓶颈通常是网络的下载带宽，五到七个同时启动就能充分利用带宽资源。以它为基础，如果同时发起更多下载任务，系统会保持总速度不变，相应降低每个进程的下载速度。额外的下载进程就毫无意义。

更新后的下载逻辑是：插件监视浏览器的下载进程数量，当下载进程达到9个；后续的下载任务就暂缓启动。这个粗暴的设定未必是最佳，在我这里倒是挺好用。

改进3 ：记录生成

大概是因为年纪大了，完成某个时间范围内的下载、需要启动新任务的时候，我经常忘记了云端数据库里新录入的查询条件到底是下载过的、还是没下载的。通过比对下载文件、确认进度是费时费力。更重要的担忧是，原有批量下载操作在一定程度上违背了数据安全原则——操作重要的数据信息需要留下记录。

更新后的插件新增了记录功能：每次下载结束之后，插件都会自动在下载目录下生成一个小的日志文件，在文件名和内容里都指明下载内容的时间范围。

最终成果

在备课之余，一边摸索着改插件、一边用插件，在4天时间里我改出了6、7个版本，下载了大概600G文件。借助最新版本的插件，我只需要准备一台备用电脑在旁边，每隔1小时操作几秒钟，就能完成记录下载；这项工作就再也不用占用备课时间了。

赶上家里网络给力，有时候一小时就能下载80G以上。对于我这样的小工作室，清理一学期的数据可能在一个上午顺手就被完成了。

分享下载

这里我把最新版的Chrome插件发布在Flowin。有兴趣的同行可以点击下方链接、扫描二维码或者点击阅读原文自行下载使用。

https://flowin.cn/open/4592e08d8fec49dd8ef6fbd625cb952e/d601408c3c3149c89a6b6f21295d7fc9

插件的基础的版权一定是归于EEO，我的贡献就可以忽略不计。

虽然新插件没有什么危险操作，提醒大家在首次使用的时候不妨谨慎些。如果有任何问题，欢迎随时讨论。

一点心得

因为全程使用Gemini编程，偶尔检查代码的工作量极小，所以从编程能力的角度来说，这个项目前后，我几乎没有什么进步。触动是在其他方面。

对我这样的外行来说，编程开发首先是一种思维方式的训练。正如前文所述，开发之前我把核心需求发给了Gemini，请它写出需求文档；我简短的两句话在它这里膨胀到了数页纸。Gemini详细列举了插件运行的各种参数要求、界定了业务流程。其中绝大部分都是我最初意识不到，同时不可或缺的。在生活和工作当中，我们会逐渐要求自己建立各种思维习惯，“用户思维”、“学科思维”、“学生思维”等等，这些思维框架通常能帮助我们更好地筛选重点。以至于，我很容易忘记另一项基本能力：把事情考虑得周全、表述的严谨。

这一轮的尝试还是由偶然的兴趣所驱动，前前后后编程相关的时间消耗其实只有数个小时——熬一个通宵、加上推迟几个教研任务就能拿到个雏形。后面任意潜在功能开发（包括学习、试错的环节）所需要的投入不会是在这个数量级。保持工作的单位时间产出、保持生活的松弛，才有更多探索的可能性。

补充说明：

① Classin为C端产品，被大众熟知。它由eeo公司开发，同时在eeo的系统进行管理。