视频处理 MP4/MKV 编码参数审计报告 AI 提示词 (Prompts)

工具简介

这是一条“在线工具生成型 AI 提示词（Prompts）”：让 AI 直接产出一个可运行、可构建、可部署的网页工具，用于对 MP4/MKV 文件做编码参数审计（容器信息、音视频轨道、字幕轨、码率/GOP、关键编码开关），并生成结构化报告与风险提示。

适用场景

适合视频交付前自检：检查是否满足平台/投放/剪辑链路要求；排查转码后音画不同步、码率异常、分辨率或色彩空间不一致、字幕轨缺失；给客户或团队输出可复用的“审计报告”。

交付物要求（必须产出）

AI 需要输出：完整项目源码（前后端）、清晰文件树、安装与运行命令、Docker 部署说明、以及可执行的 QA checklist（或测试用例）。

Prompt（Prompts）

你是资深全栈工程师与媒体工程（编码/封装）专家。请你生成一个“MP4/MKV 编码参数审计报告”在线工具的完整可运行项目。

【目标】
- 用户在网页上传一个 MP4 或 MKV 文件。
- 工具自动解析容器与轨道元数据，生成可下载的审计报告（JSON + HTML/PDF 二选一，至少提供 JSON）。
- 生成风险提示与建议（例如：码率阶梯异常、帧率不稳定、音轨采样率不常见、颜色空间不一致、缺少关键  data、字幕轨语言/编码异常等）。

【硬性约束】
1) 必须给出完整项目代码与文件结构（逐文件输出），能直接运行。
2) 必须给出一键启动命令（本地开发）与 Docker 部署（Dockerfile + 可选 docker-compose）。
3) 必须提供 QA checklist（可操作、可验证）。
4) 不允许生成任何“出图/配图/海报/插画/渲染图”导向内容；本工具只做分析、预览与报告导出。

【技术选型（建议但可替换）】
- 前端：Next.js 14 + Type  + Tailwind（或 Vite + React）。
- 后端：Node.js + Express（或 Next.js API routes）。
- 媒体解析：容器/轨道信息用 ffprobe（通过 Docker 镜像内置 ffmpeg/ffprobe），不依赖宿主机安装。
- 安全：限制文件大小（例如 1GB 可配置）、仅临时存储、任务完成自动清理；避免 SSRF/命令注入。

【功能清单】
- 上传：拖拽上传 + 进度条；支持取消。
- 解析：展示概览（时长、分辨率、帧率、码率、编码器、profile/level、像素格式、色彩空间、音频编码/采样率/声道、字幕轨列表）。
- 规则引擎：内置一组审计规则（可配置），输出 warnings/errors；例如：
  - VFR 检测（avg_frame_rate 与 r_frame_rate 差异）；
  - GOP 过长/过短提示；
  - 音轨多语言与默认轨标记检查；
  - HDR/BT.2020/BT.709 的一致性提示；
  - 容器 time_  与 start_time 异常提示。
- 报告：
  - JSON：包含 raw ffprobe 输出、归一化字段、规则命中结果、建议。
  - HTML：可打印；包含摘要、轨道表格、问题列表、建议。
- 导出：下载 JSON；（可选）下载 HTML。

【接口设计】
- POST /api/analyze：multipart 上传文件，返回 jobId。
- GET /api/job/:id：轮询任务状态与结果。
- GET /api/report/:id.json：下载 JSON。
- GET /api/report/:id.html：下载 HTML（可选）。

【必须输出】
A) 项目文件树。
B) package.json、关键源代码（前端页面、上传组件、后端接口、ffprobe 调用、规则引擎、报告生成）。
C) Dockerfile（内置 ffmpeg/ffprobe）与运行说明。
D) 详细的 README：包含本地运行、Docker 运行、配置项（最大文件、并发、存储目录）、常见报错处理。
E) QA checklist：至少 20 条，包括：不同容器/编码/字幕/多音轨/异常文件/超大文件/中途取消/结果一致性等。

【输出格式】
- 先给文件树。
- 再逐文件给代码（用代码块标注路径）。
- 最后给运行命令与 QA checklist。