# Xget

[![Chrome Extension](https://img.shields.io/badge/Chrome%20Extension-4285F4?logo=googlechrome&logoColor=white)](https://github.com/xixu-me/Xget-for-Chromium)
[![Cloudflare Workers](https://img.shields.io/badge/Cloudflare%20Workers-F38020?&logo=cloudflare&logoColor=white)](#cloudflare-workers-一键部署)

[![GitHub](https://img.shields.io/badge/GitHub-181717?&logo=github&logoColor=white)](#github)
[![GitLab](https://img.shields.io/badge/GitLab-FC6D26?&logo=gitlab&logoColor=white)](#gitlab)
[![Hugging Face](https://img.shields.io/badge/🤗%20Hugging%20Face-FFD21E?&logoColor=black)](#作为-hugging-face-镜像)
[![npm](https://img.shields.io/badge/npm-CB3837?logo=npm&logoColor=white)](#npm-包管理加速)
[![PyPI](https://img.shields.io/badge/PyPI-3775A9?logo=pypi&logoColor=white)](#python-包管理加速)
[![conda](https://img.shields.io/badge/conda-44A833?logo=anaconda&logoColor=white)](#conda-包管理加速)

一个超高性能、安全的加速服务，速度远超传统加速器，专为 GitHub、GitLab、Hugging Face、npm、PyPI 和 conda 的文件下载及 Git 操作设计。

## 🎯 快速使用

**公共实例：**[**`xget.xi-xu.me`**](https://xget.xi-xu.me) - 开箱即用，无需部署！

> **⚡ 立即体验极速下载**：无需注册，无需配置，直接使用即可感受飞一般的下载速度！

## 🌟 核心优势 - 为什么选择 Xget？

### ⚡ 极速性能 - 突破传统加速器瓶颈

- **⚡ 毫秒级响应**：Cloudflare 全球 200+ 边缘节点，平均响应时间 < 50ms
- **🌐 HTTP/3 极速协议**：启用最新 HTTP/3 协议，连接延迟降低 40%，传输速度提升 30%
- **📦 智能多重压缩**：gzip、deflate、brotli 三重压缩算法，传输效率提升 60%
- **🔗 零延迟预连接**：连接预热和保持活跃，消除握手开销，实现秒级响应
- **⚡ 并行分片下载**：完整支持 Range 请求，多线程下载速度倍增
- **🎯 智能路由优化**：自动选择最优传输路径，避开网络拥堵节点

### 🌐 多平台深度集成

- **一站式多平台镜像**：统一支持代码仓库、包管理器、模型与数据集托管平台的高速下载
- **智能识别与转换**：自动识别平台前缀（/gh/、/gl/、/hf/、/npm/、/pypi/、/conda/）并转换为目标平台的正确 URL 结构
- **一致的加速体验**：无论文件类型或来源，均可享受统一且稳定的极速下载服务

### 🔒 企业级安全保障

- **多层安全标头**：
  - `Strict-Transport-Security`：强制 HTTPS 传输，预防中间人攻击
  - `X-Frame-Options: DENY`：防止点击劫持攻击
  - `X-XSS-Protection`：内置 XSS 防护机制
  - `Content-Security-Policy`：严格的内容安全策略
  - `Referrer-Policy`：控制引用信息泄露
- **请求验证机制**：
  - HTTP 方法白名单：常规请求限制为 GET/HEAD，Git 操作动态允许 POST
  - 路径长度限制：防止超长 URL 攻击（最大 2048 字符）
  - 输入清理：防止路径遍历和注入攻击
- **超时保护**：30 秒请求超时，防止资源耗尽和恶意请求

### 🚀 现代架构与可靠性

- **智能重试机制**：
  - 最大 3 次重试，线性延迟策略（1000ms × 重试次数）
  - 自动错误恢复，提高下载成功率
  - 超时检测和中断处理
- **高效缓存策略**：
  - 1800 秒（30 分钟）默认缓存时长，显著减少源站压力
  - Git 操作跳过缓存，确保实时性
  - 基于 Cloudflare Cache API 的边缘缓存
- **性能监控系统**：
  - 内置 `PerformanceMonitor` 类，实时追踪请求各阶段耗时
  - 通过 `X-Performance-Metrics` 响应头提供详细性能数据
  - 支持缓存命中率统计和优化建议

### 🎯 Git 协议完全兼容

- **智能协议检测**：
  - 自动识别 Git 特定端点（`/info/refs`、`/git-upload-pack`、`/git-receive-pack`）
  - 检测 Git 客户端 User-Agent 模式
  - 支持 `service=git-upload-pack` 等查询参数
- **完整操作支持**：
  - `git clone`：完整存储库克隆，支持浅克隆和分支指定
  - `git push`：代码推送和分支管理
  - `git pull/fetch`：增量更新和远程同步
  - `git submodule`：子模块递归克隆
- **协议优化**：
  - 保持 Git 专用请求头和认证信息
  - 智能 User-Agent 处理（默认 `git/2.34.1`）
  - 支持 Git LFS 大文件传输

### 📱 生态系统集成

- **专用浏览器扩展**：[Xget for Chromium](https://github.com/xixu-me/Xget-for-Chromium) 提供无缝体验
  - 自动链接重定向，无需手动修改 URL
  - 支持自定义 Xget 实例域名
  - 多平台偏好设置和黑白名单管理
  - 本地处理，确保隐私安全
- **下载工具兼容**：完美支持 wget、curl、aria2、IDM 等主流下载工具
- **CI/CD 集成**：可直接在 GitHub Actions、GitLab CI 等环境中使用

## 🚀 部署选择

### Cloudflare Workers 一键部署

[![Deploy to Cloudflare Workers](https://deploy.workers.cloudflare.com/button)](https://deploy.workers.cloudflare.com/?url=https://github.com/xixu-me/Xget)

部署后，你的 Xget 服务将在 `your-worker-name.your-subdomain.workers.dev` 上可用。

### 手动部署

如果你更喜欢手动部署或需要自定义配置：

#### 前置要求

1. 注册 [Cloudflare 账户](https://dash.cloudflare.com/sign-up/workers-and-pages)
2. 安装 [Node.js](https://docs.npmjs.com/downloading-and-installing-node-js-and-npm)

#### 部署步骤

1. **克隆存储库**

   ```bash
   git clone https://github.com/xixu-me/Xget.git
   cd Xget
   ```

2. **安装依赖并认证**

   ```bash
   npm install
   npx wrangler auth login
   ```

3. **自定义配置（可选）**

   编辑 `wrangler.toml` 文件设置你的存储库名称：

   ```toml
   name = "你的-xget-项目名"
   ```

4. **部署**

   ```bash
   npm run deploy
   ```

部署完成后，你的 Xget 服务将在 `your-worker-name.your-subdomain.workers.dev` 上可用。

## 📖 链接转换规则

使用公共实例 [**`xget.xi-xu.me`**](https://xget.xi-xu.me) 或你自己部署的实例，只需简单替换域名并添加平台前缀：

### 转换格式

| 平台 | 平台前缀 | 原始链接格式 | 加速链接格式 |
|------|----------|--------------|--------------|
| GitHub | `/gh/` | `https://github.com/...` | `https://xget.xi-xu.me/gh/...` |
| GitLab | `/gl/` | `https://gitlab.com/...` | `https://xget.xi-xu.me/gl/...` |
| Hugging Face | `/hf/` | `https://huggingface.co/...` | `https://xget.xi-xu.me/hf/...` |
| npm | `/npm/` | `https://registry.npmjs.org/...` | `https://xget.xi-xu.me/npm/...` |
| PyPI | `/pypi/` | `https://pypi.org/...` | `https://xget.xi-xu.me/pypi/...` |
| conda | `/conda/` | `https://repo.anaconda.com/...` 和 `https://conda.anaconda.org/...` | `https://xget.xi-xu.me/conda/...` 和 `https://xget.xi-xu.me/conda/community/...` |

### 各平台转换示例

#### GitHub

```url
# 原始链接
https://github.com/microsoft/vscode/archive/refs/heads/main.zip

# 转换后（添加 /gh/ 前缀）
https://xget.xi-xu.me/gh/microsoft/vscode/archive/refs/heads/main.zip
```

#### GitLab

```url
# 原始链接
https://gitlab.com/gitlab-org/gitlab/-/archive/master/gitlab-master.zip

# 转换后（添加 /gl/ 前缀）
https://xget.xi-xu.me/gl/gitlab-org/gitlab/-/archive/master/gitlab-master.zip
```

#### Hugging Face

```url
# 模型文件原始链接
https://huggingface.co/microsoft/DialoGPT-medium/resolve/main/pytorch_model.bin

# 转换后（添加 /hf/ 前缀）
https://xget.xi-xu.me/hf/microsoft/DialoGPT-medium/resolve/main/pytorch_model.bin

# 数据集文件原始链接
https://huggingface.co/datasets/rajpurkar/squad/resolve/main/plain_text/train-00000-of-00001.parquet

# 转换后（添加 /hf/ 前缀）
https://xget.xi-xu.me/hf/datasets/rajpurkar/squad/resolve/main/plain_text/train-00000-of-00001.parquet
```

#### npm

```url
# 包文件原始链接
https://registry.npmjs.org/react/-/react-18.2.0.tgz

# 转换后（添加 /npm/ 前缀）
https://xget.xi-xu.me/npm/react/-/react-18.2.0.tgz

# 包元数据原始链接
https://registry.npmjs.org/lodash

# 转换后（添加 /npm/ 前缀）
https://xget.xi-xu.me/npm/lodash
```

#### PyPI

```url
# Python 包文件原始链接
https://pypi.org/packages/source/r/requests/requests-2.31.0.tar.gz

# 转换后（添加 /pypi/ 前缀）
https://xget.xi-xu.me/pypi/packages/source/r/requests/requests-2.31.0.tar.gz

# Wheel 文件原始链接
https://pypi.org/packages/py3/r/requests/requests-2.31.0-py3-none-any.whl

# 转换后（添加 /pypi/ 前缀）
https://xget.xi-xu.me/pypi/packages/py3/r/requests/requests-2.31.0-py3-none-any.whl
```

#### conda

```url
# 默认频道包文件原始链接
https://repo.anaconda.com/pkgs/main/linux-64/numpy-1.24.3-py311h08b1b3b_1.conda

# 转换后（添加 /conda/ 前缀）
https://xget.xi-xu.me/conda/pkgs/main/linux-64/numpy-1.24.3-py311h08b1b3b_1.conda

# 社区频道元数据原始链接
https://conda.anaconda.org/conda-forge/linux-64/repodata.json

# 转换后（添加 /conda/community/ 前缀）
https://xget.xi-xu.me/conda/community/conda-forge/linux-64/repodata.json
```

## 🎯 应用场景

### Git 版本控制操作

Xget 完全兼容 Git 协议，支持所有标准 Git 操作：

```bash
# 克隆存储库
git clone https://xget.xi-xu.me/gh/microsoft/vscode.git

# 克隆指定分支
git clone -b main https://xget.xi-xu.me/gh/facebook/react.git

# 浅克隆（仅最新提交）
git clone --depth 1 https://xget.xi-xu.me/gh/torvalds/linux.git

# 添加远程存储库
git remote add upstream https://xget.xi-xu.me/gh/[所有者]/[存储库].git

# 拉取更新
git pull https://xget.xi-xu.me/gh/microsoft/vscode.git main

# 子模块递归克隆
git clone --recursive https://xget.xi-xu.me/gh/[用户名]/[带子模块的存储库].git
```

### 主流下载工具集成

#### wget 下载

```bash
# 下载单个文件
wget https://xget.xi-xu.me/gh/microsoft/vscode/archive/refs/heads/main.zip

# 断点续传
wget -c https://xget.xi-xu.me/hf/microsoft/DialoGPT-large/resolve/main/pytorch_model.bin

# 批量下载
wget -i urls.txt  # urls.txt 包含多个 Xget 链接
```

#### curl 下载

```bash
# 基本下载
curl -L -O https://xget.xi-xu.me/gh/golang/go/archive/refs/tags/go1.22.0.tar.gz

# 显示进度条
curl -L --progress-bar -o model.bin https://xget.xi-xu.me/hf/openai/whisper-large-v3/resolve/main/pytorch_model.bin

# 设置用户代理
curl -L -H "User-Agent: MyApp/1.0" https://xget.xi-xu.me/gl/gitlab-org/gitlab-runner/-/archive/main/gitlab-runner-main.zip
```

#### aria2 多线程下载

```bash
# 多线程下载大文件
aria2c -x 16 -s 16 https://xget.xi-xu.me/hf/microsoft/DialoGPT-large/resolve/main/pytorch_model.bin

# 断点续传
aria2c -c https://xget.xi-xu.me/gh/microsoft/vscode/archive/refs/heads/main.zip

# 批量下载配置文件
aria2c -i download-list.txt  # 包含多个 Xget 链接的文件
```

### 作为 Hugging Face 镜像

```python
import os
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# 设置环境变量，让 transformers 库自动使用 Xget 镜像
os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://xget.xi-xu.me/hf'

# 定义模型名称
model_name = 'microsoft/DialoGPT-medium'

print(f"正在从镜像下载模型: {model_name}")

# 使用 AutoModelForCausalLM 来加载对话生成模型
# 由于上面设置了环境变量，这里无需添加任何额外参数
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

print("模型和分词器加载成功！")

# 你现在可以使用 tokenizer 和 model 了
# 例如:
# new_user_input_ids = tokenizer.encode("Hello, how are you?", return_tensors='pt')
# chat_history_ids = model.generate(new_user_input_ids, max_length=1000, pad_token_id=tokenizer.eos_token_id)
# print(tokenizer.decode(chat_history_ids[:, new_user_input_ids.shape[-1]:][0], skip_special_tokens=True))
```

### npm 包管理加速

#### 配置 npm 使用 Xget 镜像

```bash
# 临时使用 Xget 镜像
npm install --registry https://xget.xi-xu.me/npm/

# 全局配置 npm 镜像
npm config set registry https://xget.xi-xu.me/npm/

# 验证配置
npm config get registry
```

#### 在项目中使用

```bash
# 在 .npmrc 文件中配置项目级镜像
echo "registry=https://xget.xi-xu.me/npm/" > .npmrc

# 安装依赖
npm install

# 或者使用 yarn
yarn config set registry https://xget.xi-xu.me/npm/
yarn install
```

### Python 包管理加速

#### 配置 pip 使用 Xget 镜像

```bash
# 临时使用 Xget 镜像
pip install requests -i https://xget.xi-xu.me/pypi/simple/

# 全局配置 pip 镜像
pip config set global.index-url https://xget.xi-xu.me/pypi/simple/
pip config set global.trusted-host xget.xi-xu.me

# 验证配置
pip config list
```

#### 在项目中使用

```bash
# 创建 pip.conf 文件（Linux/macOS）
mkdir -p ~/.pip
cat > ~/.pip/pip.conf << EOF
[global]
index-url = https://xget.xi-xu.me/pypi/simple/
trusted-host = xget.xi-xu.me
EOF

# 或在项目根目录创建 pip.conf
cat > pip.conf << EOF
[global]
index-url = https://xget.xi-xu.me/pypi/simple/
trusted-host = xget.xi-xu.me
EOF

# 使用配置文件安装
pip install -r requirements.txt --config-file pip.conf
```

#### 在 requirements.txt 中指定镜像

```txt
# requirements.txt
--index-url https://xget.xi-xu.me/pypi/simple/
--trusted-host xget.xi-xu.me

requests>=2.25.0
numpy>=1.21.0
pandas>=1.3.0
matplotlib>=3.4.0
```

### conda 包管理加速

#### 配置 conda 使用 Xget 镜像

```bash
# 配置默认频道镜像
conda config --add default_channels https://xget.xi-xu.me/conda/pkgs/msys2
conda config --add default_channels https://xget.xi-xu.me/conda/pkgs/r
conda config --add default_channels https://xget.xi-xu.me/conda/pkgs/main

# 配置所有社区频道镜像（推荐）
conda config --set channel_alias https://xget.xi-xu.me/conda/community

# 或配置特定社区频道
conda config --add channels https://xget.xi-xu.me/conda/community/conda-forge
conda config --add channels https://xget.xi-xu.me/conda/community/bioconda

# 设置频道优先级
conda config --set channel_priority strict

# 验证配置
conda config --show
```

#### 在 .condarc 中配置

.condarc 文件可以放在用户主目录（`~/.condarc`）或项目根目录下：

```yaml
default_channels:
  - https://xget.xi-xu.me/conda/pkgs/main
  - https://xget.xi-xu.me/conda/pkgs/r
  - https://xget.xi-xu.me/conda/pkgs/msys2
channel_alias: https://xget.xi-xu.me/conda/community
channel_priority: strict
show_channel_urls: true
```

#### 使用环境文件

环境文件中可以直接指定完整的镜像 URL：

```yaml
# environment.yml
name: myproject
channels:
  - https://xget.xi-xu.me/conda/pkgs/main
  - https://xget.xi-xu.me/conda/pkgs/r
  - https://xget.xi-xu.me/conda/community/bioconda
  - https://xget.xi-xu.me/conda/community/conda-forge
dependencies:
  - python=3.11
  - numpy>=1.24.0
  - pandas>=2.0.0
  - matplotlib>=3.7.0
  - scipy>=1.10.0
  - pip
  - pip:
    - requests>=2.28.0
```

```bash
# 使用环境文件创建环境
conda env create -f environment.yml

# 更新环境
conda env update -f environment.yml
```

### 开发环境配置

#### 配置 Git 全局加速

```bash
# 为特定域名配置 Git 使用 Xget
git config --global url."https://xget.xi-xu.me/gh/".insteadOf "https://github.com/"
git config --global url."https://xget.xi-xu.me/gl/".insteadOf "https://gitlab.com/"

# 验证配置
git config --global --get-regexp url

# 现在所有 git clone https://github.com/... 都会自动使用 Xget 加速
git clone https://github.com/microsoft/vscode.git  # 自动转换为 Xget 链接
```

#### IDE 集成

```bash
# VS Code 中配置 Git 使用 Xget
# 在 settings.json 中添加：
{
  "git.defaultCloneDirectory": "~/Projects",
  "terminal.integrated.env.linux": {
    "GIT_CONFIG_GLOBAL": "~/.gitconfig-xget"
  }
}

# 创建专用的 Git 配置文件
echo '[url "https://xget.xi-xu.me/gh/"]' > ~/.gitconfig-xget
echo '    insteadOf = https://github.com/' >> ~/.gitconfig-xget
```

### CI/CD 环境集成

#### GitHub Actions

```yaml
name: Download Dependencies
on: [push]

jobs:
  build:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - name: Checkout code
        uses: actions/checkout@v4
      
      - name: Download model files
        run: |
          # 使用 Xget 加速下载大型模型文件
          wget https://xget.xi-xu.me/hf/microsoft/DialoGPT-medium/resolve/main/pytorch_model.bin
          
      - name: Clone dependency repo
        run: |
          # 使用 Xget 加速 Git 克隆
          git clone https://xget.xi-xu.me/gh/[所有者]/[存储库].git
          
      - name: Download release assets
        run: |
          # 批量下载发布文件
          curl -L -O https://xget.xi-xu.me/gh/[所有者]/[存储库]/releases/download/v1.0.0/[文件名].tar.gz
          curl -L -O https://xget.xi-xu.me/gh/[所有者]/[存储库]/releases/download/v1.0.0/[文件名].zip
```

#### GitLab CI

```yaml
stages:
  - download
  - build

download_dependencies:
  stage: download
  script:
    # 使用 Xget 加速下载
    - wget https://xget.xi-xu.me/gl/gitlab-org/gitlab-runner/-/archive/main/gitlab-runner-main.zip
    - git clone https://xget.xi-xu.me/gh/[所有者]/[依赖存储库].git
    # 下载 Hugging Face 数据集
    - curl -L -O https://xget.xi-xu.me/hf/datasets/wikitext/resolve/main/wikitext-103-v1/wiki.train.tokens
  artifacts:
    paths:
      - "*.zip"
      - "*.json"
      - dependency/
```

#### Docker 构建优化

```dockerfile
FROM ubuntu:22.04

# 在 Docker 构建中使用 Xget 加速下载
RUN apt-get update && apt-get install -y wget curl git

# 下载大型文件
RUN wget https://xget.xi-xu.me/gh/microsoft/vscode/archive/refs/heads/main.zip

# 克隆源码
RUN git clone https://xget.xi-xu.me/gh/[所有者]/[源码存储库].git /app

# 下载模型文件
RUN curl -L -o /models/model.bin https://xget.xi-xu.me/hf/microsoft/DialoGPT-medium/resolve/main/pytorch_model.bin

# 配置并安装 conda 包
RUN echo "default_channels:" > ~/.condarc && \
    echo "  - https://xget.xi-xu.me/conda/pkgs/main" >> ~/.condarc && \
    echo "  - https://xget.xi-xu.me/conda/pkgs/r" >> ~/.condarc && \
    echo "  - https://xget.xi-xu.me/conda/pkgs/msys2" >> ~/.condarc && \
    echo "channel_alias: https://xget.xi-xu.me/conda/community" >> ~/.condarc && \
    echo "channel_priority: strict" >> ~/.condarc && \
    conda install -y numpy pandas matplotlib

WORKDIR /app
```

## 🔧 配置

### 配置参数

你可以通过修改 `src/config/index.js` 来自定义配置：

```javascript
export const CONFIG = {
  TIMEOUT_SECONDS: 30,       // 请求超时时间（秒）
  MAX_RETRIES: 3,            // 最大重试次数
  RETRY_DELAY_MS: 1000,      // 重试延迟时间（毫秒）
  CACHE_DURATION: 1800,      // 缓存持续时间（1800秒 = 30分钟）
  SECURITY: {
    ALLOWED_METHODS: ["GET", "HEAD"],  // 允许的 HTTP 方法（Git 操作会动态允许 POST）
    ALLOWED_ORIGINS: ["*"],            // 允许的 CORS 源
    MAX_PATH_LENGTH: 2048,             // 最大路径长度（字符）
  },
};
```

### 性能调优建议

- **缓存优化**：根据使用模式调整 `CACHE_DURATION`，频繁更新的存储库可适当降低
- **超时设置**：网络条件较差时可适当增加 `TIMEOUT_SECONDS`
- **重试策略**：高延迟环境下可增加 `MAX_RETRIES` 和 `RETRY_DELAY_MS`

### 添加新平台

要添加对新平台的支持，编辑 `src/config/platforms.js`：

```javascript
export const PLATFORMS = {
  // 现有平台...
  
  // 新平台示例
  custom: {
    base: "https://example.com",
    transform: (path) => path.replace(/^\/custom\//, "/"),
  },
};
```

## 🚧 开发

1. **存储库设置**

   ```bash
   git clone https://github.com/xixu-me/Xget.git
   cd Xget
   npm install
   npx wrangler auth login  # 首次使用
   ```

2. **本地开发**

   ```bash
   npm run dev              # 启动开发服务器 (http://localhost:8787)
   npm run test:run         # 运行完整测试套件
   npm run test:coverage    # 生成测试覆盖率报告
   npm run lint             # 代码检查
   npm run format           # 代码格式化
   npm run deploy           # 部署到生产
   ```

## 🧪 测试

存储库包含完整的测试套件，确保代码质量和功能正确性。

### 完整测试

```bash
# 安装测试依赖
npm install

# 运行所有测试
npm run test:run

# 生成覆盖率报告
npm run test:coverage

# 监视模式
npm run test:watch
```

### 测试覆盖

- **单元测试**: 核心功能、平台配置、性能监控
- **集成测试**: 端到端流程、平台集成、Git 协议
- **安全测试**: 输入验证、安全头、权限控制
- **性能测试**: 响应时间、内存使用、并发处理

## 🔍 故障排除

### 常见问题

**Q: 下载速度没有明显提升？**  
A: 检查源文件是否已经在 CDN 边缘节点缓存，首次访问可能较慢，后续访问会显著提升。

**Q: Git 操作失败？**  
A: 确认使用了正确的 URL 格式，且 Git 客户端版本支持 HTTPS 代理。

**Q: 部署后无法访问？**  
A: 检查 Cloudflare Workers 域名是否正确绑定，确认 `wrangler.toml` 配置正确。

**Q: 出现 400 错误？**  
A: 检查 URL 路径格式，确认平台前缀（/gh/、/gl/、/hf/）正确使用。

### 性能监控

服务会在响应头中返回性能指标：

- `X-Performance-Metrics`: 包含请求各阶段的耗时统计
- `X-Cache-Status`: 显示缓存命中状态

### 日志调试

在开发环境中，你可以通过 Cloudflare Workers 控制台查看详细日志：

```bash
npx wrangler dev --log-level debug
```

## ⚠️ 免责声明

- **合法使用**：本存储库仅用于加速合法的公开文件下载和 Git 操作，请遵守相关平台的使用条款和当地法律法规
- **服务可用性**：公共实例 `xget.xi-xu.me` 为免费服务，不保证 100% 可用性，建议生产环境部署自己的实例
- **数据安全**：虽然 Xget 不存储或记录用户数据，但请谨慎处理敏感信息的下载
- **责任限制**：使用本服务造成的任何直接或间接损失，开发者不承担责任
- **第三方平台**：请尊重 GitHub、GitLab、Hugging Face 等平台的服务条款和速率限制

## 🤝 贡献

我们欢迎各种形式的贡献！请查看[贡献指南](CONTRIBUTING.md)了解如何参与存储库开发。

1. **报告问题**: 使用 [Issue 模板](https://github.com/xixu-me/Xget/issues/new/choose)报告 bug 或提出功能请求
2. **提交代码**: Fork 存储库，创建功能分支，提交 Pull Request
3. **改进文档**: 修正错误、添加示例、完善说明
4. **测试反馈**: 在不同环境下测试并提供反馈

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