有关于ts的一些知识，我完全小白，完全不了解555.

回调函数是什么？

回调函数是一种特殊的函数，它被作为参数传递给另一个函数，然后在该函数内部特定时机被调用。回调函数常用于处理异步操作（如网络请求、文件读写、定时器等），使代码能够在异步操作完成后得到通知并执行相应逻辑。

回调函数的主要特点：

作为参数传递给其他函数
在特定事件或条件满足时被调用
常用于处理异步操作的结果
可以访问调用它的函数作用域中的变量

为什么要使用回调函数？

处理异步操作：当你需要执行一个需要时间的操作（如网络请求、文件读写、定时任务），不能让程序一直等待，这时候可以用回调函数在操作完成后通知你。
事件处理：当用户点击按钮、输入文本等事件发生时，系统会调用你提供的回调函数。
代码复用：将变化的部分作为回调函数，固定的逻辑放在主函数中。

回调函数的常见形式：

普通函数形式
匿名函数形式
箭头函数形式（最常见，如代码中的 (err, response, metadata) => {…} ）

回调函数的基本格式

// 定义一个接受回调函数的函数
function doSomething(callback: () => void) {
  // 做一些事情
  console.log("准备调用回调函数");
  // 调用回调函数
  callback();
}

// 定义回调函数
function myCallback() {
  console.log("回调函数被调用了");
}

// 使用
doSomething(myCallback);

Promise 是什么？为什么要使用它？ Promise 的概念

Promise 是 JavaScript/TypeScript 中处理异步操作的一种机制。它代表一个异步操作的最终完成（或失败）及其结果值。

Promise 有三种状态：

pending : 进行中（初始状态）
fulfilled : 操作成功完成
rejected : 操作失败

为什么要使用 Promise？

解决回调地狱：传统回调式异步代码容易嵌套过深（回调地狱），Promise 用链式调用让代码更清晰
统一错误处理：可以用 catch 统一处理异步操作中的错误
支持 async/await ：Promise 是 async/await 语法的基础，让异步代码更像同步代码
更好的代码组织：分离异步操作的成功和失败处理逻辑

为什么要”转换成 Promise”？
代码中的 notifier.notify 是一个基于回调的异步函数。通过将其包装在 Promise 中，我们可以：

使用 await 语法调用这个函数（因为 askPermission 是 async 函数）
避免回调嵌套，让代码更易读
统一错误处理方式

代码参考

return new Promise((resolve) => { // (resolve) => {...} ：一个箭头函数，作为Promise的参数,resolve ：是Promise提供的一个函数，用于将Promise标记为"成功"并返回结果
  notifier.notify({
      title: 'FFmpeg Processor Permission Request',  // 通知标题
      message: `${action}`,  // 通知消息，使用模板字符串插入变量
      wait: true,  // 等待用户响应
      timeout: 60,  // 超时时间60秒
      actions: 'Allow',  // 允许按钮文本
      closeLabel: 'Deny'  // 拒绝按钮文本
  }, (err, response, metadata) => {
      if (err) {
        console.error('Error showing notification:', err);  // 打印错误
        resolve(false);  // 将Promise结果设为false
        return;  // 退出回调函数
      }

      const buttonPressed = metadata?.activationValue || response;  // 获取用户点击的按钮
      resolve(buttonPressed !== 'Deny');  // 如果不是拒绝，返回true
  });
});

My server

功能概述

已完成一个功能完整的视频处理服务，能够实现以下功能：

上传视频文件或解析视频URL
使用ffmpeg从视频中提取音频
将音频发送到OpenAI Whisper API进行转录，获取带时间戳的文本
对转录文本进行分段摘要生成
返回JSON格式结果，包含原始转录和摘要的时间范围信息

实现思路与技术选择

1. 整体架构

使用FastMCP创建MCP服务器，提供RPC接口
采用异步编程模型（async/await）提高并发处理能力
模块化设计，将功能拆分为独立函数
使用Pydantic模型确保数据格式一致性

2. 核心模块实现

视频处理模块

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async def extract_audio(video_path: str) -> str:
    # 使用ffmpeg从视频中提取音频
    # 返回音频文件路径

使用asyncio.create_subprocess_exec异步调用ffmpeg
配置音频参数为16kHz采样率、单声道，适合ASR处理
错误处理确保稳定性

音频转录模块

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async def transcribe_audio_with_timestamps(audio_path: str, language: str = "zh") -> List[TranscriptionSegment]:
    # 调用OpenAI Whisper API进行转录
    # 返回带时间戳的转录片段列表

使用response_format="verbose_json"获取详细时间戳信息
封装为TranscriptionSegment模型，包含开始时间、结束时间和文本

摘要生成模块

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async def generate_summary_with_timestamps(segments: List[TranscriptionSegment], max_length: int = 150, min_length: int = 50) -> List[SummarySegment]:
    # 基于转录片段生成带时间戳的摘要
    # 返回带时间戳的摘要片段列表

使用GPT模型对转录文本进行摘要生成
精心设计提示词，要求模型返回JSON格式并保留时间戳信息
解析模型输出并转换为SummarySegment模型

MCP工具接口

process_video_with_timestamps: 处理本地视频文件
process_video_url_with_timestamps: 处理视频URL（使用yt-dlp下载）

3. 数据模型设计

class TranscriptionSegment(BaseModel):
    start_time: float  # 开始时间(秒)
    end_time: float    # 结束时间(秒)
    text: str          # 转录文本

class SummarySegment(BaseModel):
    start_time: float  # 对应视频开始时间(秒)
    end_time: float    # 对应视频结束时间(秒)
    summary: str       # 摘要文本

class ProcessVideoResponse(BaseModel):
    transcription_segments: List[TranscriptionSegment]
    summary_segments: List[SummarySegment]
    full_transcription: str
    full_summary: str

使用Pydantic模型确保数据结构一致性
提供清晰的类型注解
方便序列化和反序列化JSON

使用方法

1. 环境变量配置

OPENAI_API_KEY: 必需，OpenAI API密钥
OPENAI_BASE_URL: 可选，API基础URL
OPENAI_MODEL: 可选，转录模型（默认whisper-1）
SUMMARY_MODEL: 可选，摘要模型（默认gpt-3.5-turbo-1106）
FFMPEG_PATH: 可选，ffmpeg路径（默认ffmpeg）

2. 启动服务

1	python video_transcription_with_timestamps.py

3. 调用服务

处理本地视频: 调用process_video_with_timestamps工具，传入video_path参数
处理视频URL: 调用process_video_url_with_timestamps工具，传入video_url参数

4. 返回结果示例

{
  "code": 200,
  "msg": "成功",
  "data": {
    "transcription_segments": [
      {
        "start_time": 0.0,
        "end_time": 5.2,
        "text": "这是第一段视频的转录文本"
      },
      ...
    ],
    "summary_segments": [
      {
        "start_time": 0.0,
        "end_time": 10.5,
        "summary": "这段视频介绍了..."
      },
      ...
    ],
    "full_transcription": "[0.00s-5.20s] 这是第一段视频的转录文本\n...",
    "full_summary": "[0.00s-10.50s] 这段视频介绍了...\n..."
  }
}

技术特点

异步处理: 充分利用Python异步特性，提高并发处理能力
类型安全: 使用Pydantic和类型注解确保类型安全
错误处理: 完善的异常捕获和错误信息返回
资源管理: 自动清理临时文件，避免资源泄露
模块化设计: 功能分离，便于维护和扩展
标准化响应: 统一的响应格式，便于客户端处理

2025-8-19