搶先一步的狙擊手：在資源釋出的瞬間，精準鎖定並入庫

毫秒級即時響應: 不同於傳統 RSS 每隔數分鐘才檢查一次，Autobrr 通過即時監聽 IRC 頻道公告，能在資源釋出的瞬間完成過濾與推送，是爭奪 Freeleech 額度與首發種子的神兵利器。
極其精細的過濾規則: 提供包含文件大小、解析度、分組、發布年份、Freeleech 狀態在內的數十種過濾條件，並支援正則表達式，確保只有符合您嚴格標準的內容才會進入下載清單。
全方位的生態整合: 支援直接推送至 qBittorrent, Deluge, rTorrent 等下載器，或與 Sonarr, Radarr 等工具協作，甚至能透過 Webhook 將成功抓取的訊息發送到您的手機。

主要功能、特點

介紹: Autobrr 是一款基於 Go 語言編寫的輕量級、跨平台自動化工具。它將複雜的 IRC 過濾邏輯封裝在美觀的 Web UI 之下，讓使用者不再需要編寫晦澀難懂的腳本，即可輕鬆管理數百個追蹤器（Trackers）。
特色服務:
- 內建追蹤器模板: 內建超過 100 個熱門追蹤器的預設連接模板，只需填入憑證即可自動加入 IRC 頻道，省去手動配置的繁瑣流程。
- 智慧巨集 (Macros): 2026 年版本強化了執行動作的自定義能力，允許根據不同的過濾器執行特定的後置任務，如「移動檔案」、「更改標籤」或「觸發外部 API」。
- 跨平台輕量化部署: 單一二進位檔案架構，無論是安裝在 NAS、虛擬主機還是樹莓派上，記憶體佔用極低，且反應極快。
- 完善的日誌與統計: 詳實紀錄每一次過濾器的命中與失敗原因，幫助使用者不斷優化過濾策略，避免浪費儲存空間與頻寬。

自動化下載方案對比

特性	RSS 訂閱 (一般軟體)	Autobrr (IRC 監聽)
延遲時間	1 ~ 15 分鐘	< 1 秒 (毫秒級)
過濾細節	僅限標題匹配	深度元數據 + 正則表達式
硬體佔用	低	極低 (Go 語言編寫)
適用場景	常規更新、非首發	首發搶種、Freeleech 收集
設定難度	簡單	中 (需配置追蹤器連線)

快速部署範例 (Docker Compose)

使用 Docker 快速搭建您的自動化過濾中心：

services:
  autobrr:
    image: ghcr.io/autobrr/autobrr:latest
    container_name: autobrr
    restart: unless-stopped
    logging:
      driver: json-file
      options:
        max-size: 10m
    user: 1000:1000
    ports:
      - "7474:7474"
    volumes:
      - ./config:/config

產品說明

Autobrr 是數位媒體自動化領域的「精密儀器」。在多媒體管理的工具體系中，它解決了「獲取資源不夠快」的核心痛點。它代表了從「被動查詢」到「主動攔截」的進階演進。對於對資源質量與更新速度有極高要求的用戶而言，Autobrr 提供了一種如同專業賽車手般的精準控制感。其核心價值在於透過極速的訊息處理，將瑣碎的資源尋找過程完全隱形化，讓您的媒體伺服器在不知不覺中始終保持在最新狀態。