对于需要大量收集网页素材的程序员来说，浏览器收藏夹的混乱查找是一大痛点。本文介绍了一款名为BlobBox的Chrome插件，它结合了AI技术和本地存储，解决了这一难题。该插件能够自动识别图片内容并进行21类智能分类，提供一键保存网页图片/视频功能，并采用IndexedDB实现无限容量的本地存储，确保隐私安全。通过智能搜索，用户可以按分类、标签、时间快速定位所需素材，显著提升了素材管理的效率和体验。文章还分享了该插件基于Vue3、TypeScript、TensorFlow.js和WXT框架的技术实现细节，并邀请用户体验和提供反馈。

📸 AI智能分类与高效管理：该插件的核心亮点是利用TensorFlow.js和MobileNet本地运行AI模型，能够自动识别网页中的图片内容，并将其归类到人物、风景、食物等21个类别中。这解决了传统浏览器收藏夹中素材杂乱、难以查找的问题，将素材管理从“大海捞针”变为“秒速定位”，并实现了从“乱码文件名”到“智能分类”的转变。

🚀 便捷的保存与本地存储：插件提供“一键保存”功能，通过右键菜单即可快速保存网页上的图片或视频，告别了手动保存时繁琐的下载任务和文件夹选择。同时，它采用IndexedDB进行本地存储，这意味着存储容量几乎没有限制，并且所有数据都保存在本地，保证了用户的隐私安全，解决了“担心丢失”的顾虑。

💡 技术栈与开发过程：该插件的开发采用了WXT（Web Extension Tools）框架，配合Vue3和TypeScript，极大地提升了开发效率。AI模型部分使用了TensorFlow.js和MobileNet，确保了隐私安全和离线可用性。Dexie.js作为IndexedDB的优雅封装，简化了数据操作。开发过程中，开发者还尝试了自迁移学习来优化AI分类的准确率，尽管目前准确率在80%左右，但仍有优化空间。

🌟 免费使用与用户反馈：BlobBox插件目前提供无限期免费试用，没有功能限制，也没有广告。开发者作为独立开发者，积极邀请用户体验并提供反馈，包括功能实用性、改进建议、使用场景拓展以及AI分类准确度的技术性建议，旨在持续完善插件功能。

作为一个经常需要收集网页素材的程序员，我的浏览器收藏夹是这样的：

😱 收藏夹现状：

右键保存时，默认跳到下载任务或者另存还要选择文件夹保存的素材越来越多，找起来像大海捞针手动分类？不存在的，太费时间了

于是决定用 Viber coding 的方式，快速搞一个解决方案。

解决方案：AI + 本地存储

🚀 核心亮点

AI 智能分类：上传图片自动识别内容（人物、风景、食物等 21 类）一键保存：右键菜单，秒速保存网页图片/视频本地存储：IndexedDB 存储，容量无限制，隐私安全智能搜索：按分类、标签、时间快速查找

🎯 实际效果

用了 2 周后，我的素材都在这个插件里了：

从"找不到"到"秒速定位"从"乱码文件名"到"智能分类"从"担心丢失"到"本地安全"

技术实现：Viber coding 的威力

快速原型

用 Viber coding 的方式：

Vue3 + TypeScript 快速搭建 UITensorFlow.js 本地运行 AI 模型IndexedDB 本地存储Chrome Extension API 集成

技术栈选择

框架: WXT (Web Extension Tools) - 开发效率神器AI: TensorFlow.js + MobileNet - 本地 AI ，隐私安全存储: Dexie.js - IndexedDB 的优雅封装UI: Tailwind CSS - 快速美化

开发过程：从想法到上线

原本只是想简单地保存网页上的图片或视频后面用着不行啊，保存好乱，我为什么不自动分类？集成图像分类模型，这一点是项目最折腾的，你知道的，想把一个小模型塞到一个插件里分类的准确率调整，开始集成时，分类准确率低的让我有点失望，后面在 TensorFlow 上又看到了自迁移学习特性，于是又是加入了自迁移学习，希望模型能够懂用户行为。模型没有经过训练，所以准确率还是如官方一样的 80%左右，希望后面能够优化或许加入更智能的模型

下载体验

立即体验

Chrome: 搜索 "BlobBox" 或 直接安装Edge: 搜索 "BlobBox" 或 直接安装

免费使用

目前无限期试用，无功能限制，无广告持续更新，功能完善支持中英文

求反馈和建议

作为独立开发者，希望大家能试用一下：

功能体验：哪些功能最实用？哪些需要改进？使用场景：除了素材收集，还有什么应用场景？技术建议：AI 分类准确度如何？有什么优化建议？