「Packer for GitHub」隨選打包下載瀏覽器擴充功能(Extension)

jia@jiatool.com (Jia) — Sat, 16 May 2026 13:30:00 +0800

前言

因為有時候從 GitHub 下載檔案或資料夾時，並不想整包專案 (Repo 儲存庫) 下載，可能是其他檔案太多、太大，只想下載其中幾項就好。所以之前有安裝 GitZip for github 瀏覽器擴充功能來用。

不過後來在公司，不知道是不是因為同個 IP 人數太多，會被限制，需要登入 GitHub 連結 token 才能使用。
最近一氣之下(是在氣什麼?) 乾脆自己來寫一個，上禮拜六日透過 Vibe Coding 方式完成了這款「Packer for GitHub」瀏覽器擴充功能，最主要的功能就是可直接 checkbox 勾選檔案和資料夾，一鍵打包成 ZIP 下載。

順手花了一點時間，將其上架到 Chrome 應用程式商店，分享給大家~

Chrome 線上應用程式商店：
「Packer for GitHub」擴充功能

「Packer for GitHub - GitHub 隨選打包下載工具」

介紹

前往 Chrome 線上應用程式商店找到「 Packer for GitHub - GitHub 隨選打包下載工具」擴充功能 (Edge 應該也可以安裝使用) 安裝。

「Packer for GitHub」瀏覽器擴充功能

前往 GitHub 內任一個公開或私有儲存庫頁面，滑鼠移到檔案清單 (側邊欄 file tree 也支援) 會出現 checkbox，就可以勾選需要的檔案和資料夾。

右下角出現懸浮視窗，點擊「打包下載」即可。

如此簡單。

勾選檔案和資料夾 > 打包下載

🌟 核心功能

不想為了幾個檔案，而 Clone 下載整個 Repo (儲存庫)？

在 GitHub 原生的介面上，為每個檔案與資料夾加上了直觀的勾選框。讓你直接在網頁上選擇需要的檔案和資料夾，一鍵打包成 ZIP 下載！

精準挑選，一鍵打包：直接在 GitHub 檔案清單中勾選你需要的項目，包含檔案與資料夾。側邊欄 file tree 也支援選取。
支援公開&私有儲存庫：公開儲存庫可直接使用。如果要下載私有儲存庫。只需要設定 GitHub Personal Access Token 即可。
瀏覽器端壓縮：所有的打包壓縮作業（ZIP）都在你的瀏覽器本地完成。不需要伺服器中轉，速度快且保護隱私。
簡單使用：勾選 > 下載，沒有複雜的步驟或設定。

支援「淺色」與「深色」GitHub 主題

如果要下載私有儲存庫，需要設定 GitHub 的 Personal Access Token

🔒 隱私與資安

本地儲存：你的 GitHub Token 僅會儲存在瀏覽器受保護的 chrome.storage 中。甚至沒用到私有儲存庫的話，連 GitHub Token 也不需要。
無伺服器：不會收集、儲存或傳送任何你的紀錄、程式碼。

結語

有需要的話就來安裝使用吧，歡迎給五星好評及留言支持。

如果有任何問題或建議，都可以留言或發 Email 反饋給我~

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預測未來最好的方法，就是創造未來。
The best way to predict the future is to invent it.

—— Alan Kay 艾倫·凱 (電腦科學家)

GitHub Models 讓你免費玩 GPT、Llama、Phi，還提供 API 串接

jia@jiatool.com (Jia) — Sat, 11 Jan 2025 21:15:00 +0800

2025-04-12 更新 GitHub Token 權限設定

前言

我前陣子才發現，原來 GitHub 上面也有可以免費使用的 LLM，像是 GPT-4o、Llama-3.3、Phi-3.5…等等，甚至還提供 API 可串接程式！

雖然 GitHub Models 主要是讓我們在開發生成式 AI 應用程式測試用，算是試用性質，所以有速率 & Token 數量限制，但我覺得用作個人專案還蠻不錯的，每日請求上限也不算太少 (50~150 次，依模型而定)，有需求的網友可以試試~

GitHub Models

如果你發現還不能使用，可加入候補名單：https://github.com/marketplace/models/waitlist

速率限制

在開始使用之前，首先來看看它速率限制到底是多少。

Rate limits | GitHub Docs

GitHub Models 使用速率限制

GitHub Models 是依照模型分成 Low、High、Embedding 等級去做限制，
在模型介紹和 Playground 頁面都有寫此模型是採用哪個限制等級 ("Rate limit tier")。

* 表格底下雖然還有 Azure OpenAI o1-preview 和 Azure OpenAI o1-mini，但我好像沒辦法使用。

例如 GPT-4o 是 "High"，那它的限制就是：

每分鐘請求數：10 次
每天的請求數：50 次
每個請求的 Tokens：輸入 8000, 輸出 4000
並發請求：2 個

* 當然假如你是 Copilot Business 或 Copilot Enterprise，那可使用次數就會更多。

模型清單

GitHub Models 有提供哪些模型讓我們試用呢？

這邊有完整支援的模型清單：https://github.com/marketplace?type=models

GitHub Models 支援模型清單

例如聊天的模型有：

OpenAI GPT-4o
OpenAI GPT-4o mini
DeepSeek-V3-0324
DeepSeek-R1
Llama 4 Maverick 17B 128E Instruct FP8
Llama-3.3-70B-Instruct
Llama-3.2-90B-Vision-Instruct
Phi-4
Phi-3.5-MoE instruct
Phi-3.5-vision instruct
Mistral Large
Mistral Small 3.1
Codestral 25.01
Cohere Command R+
AI21 Jamba 1.5
JAIS 30b Chat
…(更多)

還有 Embedding 嵌入模型：

OpenAI Text Embedding 3
Cohere Embed v3 Multilingual
…(更多)

點選任一個模型後，會進入模型介紹頁面。

會有模型的相關說明介紹、測試評估分數、License 等等，右邊區塊還有像是簡介、Context (模型"本身" 輸入、輸出 tokens 限制)、訓練資料日期、速率限制等級 (Rate limit tier)、提供者、支援語言等等資訊。

模型介紹頁面

Playground

從剛剛 "模型介紹頁面" 點擊右上角「Playground」，或在 GitHub Marketplace 左上角選擇一個模型。
即可進入 Playground 頁面跟它聊天。

* 例如 GPT-4o 的 Playground

模型 Playground 頁面

先看右側區塊可以切換 "Parameters" 和 "Details"：

Parameters：設定、調整模型參數 (System prompt、Response format、Max Tokens、Temperature……)。
Details：模型的相關說明 (就跟剛剛的模型介紹頁面差不多)。

再來看左側區塊分為 "Chat"、"Code"、"Raw"：

Chat：如同使用 ChatGPT、Gemini 一樣，可以與模型做多輪的聊天。
Code：展示 API 如何使用，有不同程式語言的範例，下一節 API 還會介紹。
Raw：你與模型對話紀錄的原始資料。

另外，
在頁面左上方還可以看到「Compare」按鈕，用於比較兩種不同模型的回答，在你輸入問題(prompt)後，它會同時送給兩個模型，讓你方便比較兩種模型哪個回覆比較好。

比較兩種不同模型的回答

如果你想將目前調整好的參數、聊天記錄儲存起來 (甚至分享)，可以使用右上角的「Preset」功能。

API

如同文章標題提到的，除了在網頁使用 Playground 介面，GitHub Models 還提供 API 供我們串接自己的程式做測試。

創建 GitHub Token

在開始使用 API 之前，我們要先去 GitHub 建立 Token，用作身份驗證。

* 關於 GitHub 的 Token 介紹，可以參考這篇官方文件： Managing your personal access tokens

Settings > 左側最下方 Developer settings > Personal access tokens > Fine-grained tokens

點選 Generate new token。

Expiration 過期時間可以改成 "No expiration" (無期限)。

Repository access 欄位維持 "Public Repositories" 即可。

Expiration、Repository access 欄位設定

重點：
Permissions > Account permissions > Models 要改為 "Read-only"，這樣才有 GitHub Models 的權限。

Permissions > Account permissions > Models 權限

填寫完欄位後，最下方點擊 Generate token 按鈕。

創建新的 Token

將 token 複製並保存好，之後忘記就只能再重新產生了。

Fine-grained personal access token 會長的類似這樣：github_pat_11AHxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxCp7pLSr3a

將 Token 複製存起來，之後就沒辦法再看到了

使用範例

回到剛剛 Playground 頁面的 "Code" 分頁 (像是 GPT-4o 的 Playground )。

右上角可以下拉清單選擇不同的程式語言、SDK (OpenAI SDK 或 Azure AI Inference SDK)。

切到 REST 語言，可以看到實際發送請求的 URL、Headers、Body 等等，API 格式是跟 OpenAI API 一樣的，所以如果你使用的套件、框架、軟體有支援 OpenAI API 格式，那就可以直接切換來用，或者以後 GitHub Models 測試完要換到穩定的付費 Azure OpenAI、OpenAI 也很簡單。

官方範例程式碼

這邊我使用 Postman 來示範如何發送請求。

API URL、Headers 的設定

Request URL: https://models.inference.ai.azure.com/chat/completions
Request Method: POST
Request Headers:

Content-Type: application/json
Authorization: Bearer github_pat_11AHxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxCp7pLSr3a

* Authorization 內 Bearer 後面那串就是剛剛創建的 personal access token。

API Body 的設定

Body (JSON 格式)：

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{
"messages": [
{
"role": "system",
"content": ""
},
{
"role": "user",
"content": "你是誰？"
}
],
"model": "Llama-3.3-70B-Instruct",
"temperature": 0.8,
"max_tokens": 2048,
"top_p": 0.1
}

* 只有 messages 和 model 欄位是必要的

回傳資料範例：

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{
"choices": [
{
"finish_reason": "stop",
"index": 0,
"message": {
"content": "我是一個人工智慧語言模型，稱為LLaMA。LLaMA是Meta開發的一種人工智慧模型，旨在處理和生成類似人類的語言。",
"role": "assistant",
"tool_calls": null
}
}
],
"created": 1734225172,
"id": "cmpl-6c7bdcda-1211-4f5a-b9fc-2f2526465445",
"model": "Llama-3.3-70B-Instruct",
"object": "chat.completion",
"usage": {
"completion_tokens": 47,
"prompt_tokens": 39,
"total_tokens": 86
}
}

* 不過我在猜它是不是還會塞入其他 prompt，因為 usage > prompt_tokens 看起來明顯大於我下的 prompt token 數量。知道的網友可以留言幫我解惑~🙏

結語

如果你剛好在開發 LLM 應用專案，或使用量不多，推薦可以嘗試 GitHub Models。

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參考：
GitHub Marketplace Models
GitHub Models 說明文件

我不是最好的那個，但我想成為最努力的那個。

—— 李洋 (台灣羽球國手)

GitHub on IT 空間

「Packer for GitHub」隨選打包下載瀏覽器擴充功能(Extension)

前言

介紹

🌟 核心功能

🔒 隱私與資安

結語

GitHub Models 讓你免費玩 GPT、Llama、Phi，還提供 API 串接

前言

速率限制

模型清單

Playground

API

創建 GitHub Token

使用範例

結語