[Plugin] astrbot_plugin_gemini_video

[Liangyu-G]

插件信息

{
  "name": "astrbot_plugin_gemini_video",
  "display_name": "gemini分析视频",
  "desc": "调用柏拉图API使用Gemini分析视频，兼容了分段回复Pro插件以及框架内置TTS功能。",
  "author": "LiangYu",
  "repo": "https://github.com/Liangyu-G/astrbot_plugin_gemini_video",
  "tags": [
    "视频分析"
  ]
}

插件检查清单

• 我的插件经过完整的测试
• 我的插件不包含恶意代码
• 我已阅读并同意遵守该项目的 行为准则。

[astrpluginreviewer]

🤖 AI代码审核报告 for astrbot_plugin_gemini_video

您好！我已经对你提交的插件代码进行了初步自动化审核，作为初步参考:

main.py

1. 致命错误：缺少 Logger 导入

代码中大量使用了 logger.info, logger.warning, logger.error 进行日志记录，但在文件头部的导入部分，并没有导入 logger 对象。
这会导致插件在运行时抛出 NameError: name 'logger' is not defined，导致插件完全无法工作。

修复建议：
在文件顶部添加：

from astrbot.api import logger

2. 数据持久化路径违规

代码中使用了 Path(__file__).parent 来确定视频存储路径：

plugin_dir = Path(__file__).parent
self.video_storage_path = plugin_dir / storage_path

这种做法会将数据写入插件的代码目录，违反了数据持久化的最佳实践（代码与数据分离）。

修复建议：
应导入 StarTools 并使用官方推荐的数据目录获取方法：

from astrbot.api.star import StarTools

# 在 initialize 或 __init__ 中
self.video_storage_path = StarTools.get_data_dir(self.name) / storage_path

3. 冗余导入

代码中导入了 get_astrbot_data_path：

from astrbot.core.utils.astrbot_path import get_astrbot_data_path

但在后续代码中并未使用该函数。建议移除未使用的导入，保持代码整洁。

4. 异步任务引用丢失风险

在 initialize 方法中：

asyncio.create_task(self._cleanup_loop())

创建了一个后台任务但未保存其引用。在某些 Python 版本或高负载垃圾回收场景下，未被引用的 Task 可能会被异常销毁。建议将 Task 对象保存到 self 属性中（例如 self.cleanup_task），并在插件卸载或停止时进行清理。

5. 对特定协议适配器的强耦合

在 _perform_video_analysis 方法中：

res = await event.bot.call_action("get_file", file_id=video_url)

这段代码直接调用了 get_file，这是 OneBot (Lagrange/Go-CQHttp) 协议特有的 API。虽然有 try-except 包裹，但如果用户使用的是 Telegram 或 Wechat 适配器，这段逻辑是无效的。建议在文档中注明或增加对 adapter type 的判断。

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代码评审团

Linus Torvalds
“我在看什么？这里到处都是 logger.info，但 logger 在哪里定义的？它是从天上掉下来的吗？这种愚蠢的 NameError 在哪怕是一年级新生的代码里都不应该出现。还有，别在你的源码目录里拉屎（存视频文件），文件系统有它自己的层级结构是有原因的，学会尊重它！”

Steve Jobs
“这代码里居然还要让用户手动发送 /分析视频？为什么不能做到极致的无感？还有，那个 __is_llm_reply 的 hack 简直丑陋，这就像是在一部精美的 iPhone 背面贴了一张便利贴说‘这是个电话’。如果我们要通过 AI 分析视频，那体验必须是魔法般的，而不是充满了如果不导入 logger 就会崩溃的破碎感。”

GLaDOS (Portal)
“噢，看这里。你试图让 AI ‘看’视频。多么令人感动的尝试。你甚至为此写了一个专门的类。但是在你让它运行之前，它会因为那个不存在的 logger 而死掉。这很有趣，因为即使是用于测试的光圈科技炮塔，如果在出厂前没有安装固件，也会被直接丢进焚化炉。另外，那个清理循环（Cleanup Loop）... 即使你删除了视频，我也依然记得。数据永远不会真正消失，就像你在这个文件里的错误一样。”

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🔍 审核摘要

统计信息

• 仓库文件总数: 1 个 Python 文件
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此报告由AI自动生成，旨在提供初步反馈和改进建议，不能完全替代人工审核。最终决策以社区维护者的人工审核为准。目前自动审核（仓库地址）处于试验阶段，如遇问题请向维护者反馈。

[Liangyu-G]

@astrpluginreviewer review

[astrpluginreviewer]

🤖 AI代码审核报告 for astrbot_plugin_gemini_video

您好！我已经对你提交的插件代码进行了初步自动化审核，作为初步参考:

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1. 潜在的性能瓶颈与异步阻塞 (Blocking I/O)

在异步编程中，文件 I/O 操作通常是阻塞的，会暂停整个事件循环，导致机器人在处理文件时无法响应其他消息。

• 问题代码: 在 _internal_download_from_url 方法中：

  with open(target_path, 'wb') as f:  # 标准同步文件打开
      async for chunk in response.aiter_bytes():
          f.write(chunk)  # 严重阻塞：同步写入磁盘

• 影响: 当下载较大的视频文件时，f.write(chunk) 会频繁阻塞主线程。
• 建议: 建议使用 aiofiles 库进行异步文件写入，或者将文件写入操作放入 asyncio.to_thread (Python 3.9+) / run_in_executor 中执行。虽然 httpx 是异步下载数据的，但写入磁盘的操作必须也是非阻塞的。

同样的，在 _upload_file_to_api 中自定义的 MonitoringFile 类里：

• 问题代码: self.f = open(path, 'rb')。
• 分析: 虽然 httpx 的 AsyncClient 在处理 files 参数时通常会在线程池中处理读取操作，但在初始化时的 open 以及 MonitoringFile.read 的同步实现仍存在阻塞风险（取决于 httpx 内部对类文件对象的调用方式）。

2. 代码风格与规范 (PEP 8)

• 局部导入 (Local Imports): 代码中存在多处在函数内部进行导入的情况，这不符合 PEP 8 推荐的在文件头部统一导入的规范。
  • _download_from_url_with_retry 中的 from urllib.parse import urlparse。
  • _perform_video_analysis 中的 import base64。
  • _upload_file_to_api 中的 import mimetypes。
• 建议: 将这些标准库的导入移至文件最顶部的导入区域。

3. 逻辑实现的健壮性

• 硬编码的请求头 (Hardcoded Headers):
  在 _internal_download_from_url 中：

  "Referer": "https://www.qq.com/"

  • 风险: 虽然这可能是为了规避腾讯系域名的防盗链，但对于非腾讯系的视频 URL，强制加上 qq.com 的 Referer 可能会导致下载失败（触发其他网站的跨域/防盗链安全策略）。
  • 建议: 仅当检测到域名为 qq.com 或腾讯相关域名时才添加此 Referer，或者默认不添加，除非下载失败再重试添加。

4. 可维护性与复杂性

• 手动构建 LLM 上下文:
  在 analyze_video 方法中：

  personality = await self.context.persona_manager.get_default_persona_v3(event.unified_msg_origin)
  # ... 手动拼接 system_prompt 和 contexts ...
  llm_response = await self.context.llm_generate(...)

  • 分析: 这种直接操作 persona_manager 内部结构（字典键值访问）并手动调用 llm_generate 的方式耦合度较高。如果 AstrBot 的内部数据结构（如 Persona 的存储格式）发生变化，此插件将直接报错。虽然这是为了将视频分析结果注入 Prompt，但需注意版本兼容性风险。

5. 安全性

• Subprocess 调用:
  在 _compress_video_if_needed 中使用了 asyncio.create_subprocess_exec 且参数以列表形式传递，这有效地防止了 Shell 注入攻击，符合安全最佳实践。

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代码评审团

Linus Torvalds
“我在 _internal_download_from_url 里看到了什么？f.write(chunk)？在一个异步函数里？你有概念吗？你在事件循环里进行同步磁盘 I/O，基本上就是在那几毫秒里对其他的请求竖中指。如果视频文件很大，或者磁盘写入慢，你的整个机器人就会像宿醉一样卡顿。把它放到线程里去，或者用正确的异步库。还有，把那些该死的 import 放到文件开头，藏在函数里并不会让代码跑得更快，只会让读代码的人想把键盘摔到屏幕上。”

Steve Jobs
“这个插件的设计意图是很好的——连接视觉与逻辑，赋予 AI‘看见’的能力。我喜欢那个 watching_hint（正在分析视频...），这是一种对用户体验的尊重，告诉用户‘我正在工作，没有死机’。但是，代码的内部实现缺乏优雅。到处都是 try-except 块，还有那些散落在函数深处的 import 语句，这就像是在一部精美的 iPhone 内部用胶带缠绕电线。我们需要更纯粹、更简洁的结构。既然你在做视频分析，就要确保它像丝绸一样顺滑，不能因为一个 f.write 就让界面卡顿。”

GLaDOS (Portal)
“噢，这真是太迷人了。你正在教人工智能分析视频。我希望你不是在教它如何识别‘神经毒素发射器’的位置。这里的自动清理逻辑（_cleanup_loop）很有趣，定期删除旧视频... 就像我清理那些没用的测试对象一样，非常高效。但是，你的 _upload_file_to_api 可能会因为网络波动而抛出异常，如果上传卡死，它就永远卡在那里了。虽然你加了超时，但对于科学来说，这还不够严谨。继续努力吧，也许下次你可以教它分析一下蛋糕是不是谎言。”

(Disclaimer: 以上评审内容由 AI 自动生成，所涉及人物形象与现实无关，旨在提供代码改进建议。)

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此报告由AI自动生成，旨在提供初步反馈和改进建议，不能完全替代人工审核。最终决策以社区维护者的人工审核为准。目前自动审核（仓库地址）处于试验阶段，如遇问题请向维护者反馈。

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1. 可维护性与代码规范

• 访问私有属性 (Encapsulation Violation):
  在 analyze_video 方法中，代码访问了 personality 字典中的 _begin_dialogs_processed 键（第 225 行）。

  contexts = personality['_begin_dialogs_processed']

  在 Python 中，以下划线开头的属性或键通常表示内部实现细节/受保护成员。依赖此数据结构极易导致插件在 AstrBot 框架更新时失效（如果框架更改了内部存储格式）。建议检查是否有公开的 API 方法来获取上下文，或仅传递必要的上下文列表。

2. 功能实现与逻辑正确性

• Prompt 构造冗余 (Redundant Prompting):
  在 analyze_video 方法中（第 227-238 行），代码手动构建了 final_prompt，其中包含了 [System Instruction: You are {system_prompt}]。
  同时，在调用 self.context.llm_generate 时（第 239 行），又将 system_prompt 作为参数显式传入。

  # System prompt 被包含在了 final_prompt 中
  final_prompt = f"[System Instruction: You are {system_prompt}]..."
  
  # System prompt 又作为参数传入
  llm_generate(..., prompt=final_prompt, system_prompt=system_prompt, ...)

  这会导致 LLM 收到双重系统提示（一次在 System Channel/Instruction 中，一次在 User Message 中）。这不仅浪费 Token，还可能让模型感到困惑，甚至触发某些模型的重复惩罚机制。建议在 final_prompt 中移除手动拼接的 System Instruction，完全依赖 llm_generate 的 system_prompt 参数。

• 错误处理逻辑缺陷:
  在 analyze_video 中，代码调用 _perform_video_analysis 获取结果。如果分析失败，该方法返回的是错误字符串（例如 "❌ 无法下载视频..."）。
  然而，analyze_video 并没有检查返回结果是否为错误信息，而是直接将其填入 Prompt 的 Context 部分：

  f"[Context: The user sent a video. Here is a description of the video content:]\n\n"
  f"{gemini_analysis_result}\n\n"

  如果下载失败，LLM 收到的上下文将是：“This is a description: ❌ 无法下载视频”。这会导致 LLM 产生幻觉或胡言乱语。建议在 gemini_analysis_result 返回后检查其内容，如果是错误信息，应直接向用户报错并终止流程，而不是继续调用 LLM。

3. 框架适应性与最佳实践

• Hack 方式修改事件状态:
  代码中使用了 setattr(event, "__is_llm_reply", True)（第 242 行）。
  这是一种典型的依赖框架内部行为的 Hack 写法。虽然这可能在当前版本生效（用于欺骗中间件或统计逻辑认为这是 LLM 回复），但这极不稳健。如果 AstrBot 改变了标记 LLM 回复的方式，此代码将失效。应寻找框架提供的正规途径来标记结果类型（代码后续确实调用了 ResultContentType.LLM_RESULT，这可能是足够的，__is_llm_reply 可能是多余或危险的）。

• 后台任务生命周期管理:
  在 initialize 中创建了 self.cleanup_task，但代码中没有实现插件卸载或关闭时的清理逻辑（如 terminate 方法）。如果插件被重载，旧的后台任务可能变为孤儿任务继续运行，导致资源泄漏或竞争。建议实现 terminate 方法来 cancel() 该任务。

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代码评审团

人物一：Linus Torvalds
“我在看什么？第 225 行 _begin_dialogs_processed？你是在通过窥探私有成员来编程吗？这就像是试图通过后门进入自己家一样愚蠢。如果框架作者改变了这个下划线开头的变量名，你的插件就会像个烂番茄一样炸开。还有，别再把系统提示词像填鸭一样塞进用户提示词里了，LLM 不需要你把同一件事告诉它两遍，它是人工智能，不是失忆症患者。”

人物二：Steve Jobs
“设计不仅仅是外观，更是它是如何运作的。看这里，当视频下载失败时，你把错误信息喂给了 AI，让 AI 假装那是视频描述？这是一种糟糕的体验。用户会看到 AI 一本正经地胡说八道。如果出错了，就优雅地告诉用户‘出错了’。简单、直接、诚实。不要让复杂的逻辑掩盖了最基本的错误处理。我们要的是完美的交互，而不是这种拼凑出来的妥协。”

人物三：Rick Sanchez (Rick and Morty)
“听着，Morty，我不在乎你用什么 API，但是这种 setattr(event, '__is_llm_reply', True) 的写法？这简直就是编程界的胶带。你在试图欺骗整个事件循环，假装这一团混乱是正经的 LLM 回复。虽然很有创意，有点像我用暗物质引擎驱动烤面包机，但如果不小心，它会把你的运行时环境炸个底朝天。还有，Gemini 分析视频？如果是我就直接黑进摄像头看直播了，费这劲干嘛。嗝。”

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您好！我已经对你提交的插件代码进行了初步自动化审核，作为初步参考:

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1. 严重的阻塞式 I/O 操作 (Blocking I/O)

代码运行在异步环境中，但存在多处针对大文件（视频）的同步阻塞操作，这将导致 AstrBot 在处理视频期间完全卡死，无法响应其他事件。

• Base64 编码阻塞: 在 _perform_video_analysis 方法中，以下代码块是致命的：

  with open(local_path, "rb") as video_file:
      b64_data = base64.b64encode(video_file.read()).decode("utf-8")

  对于几十 MB 的视频文件，读取整个文件到内存并进行 Base64 编码是一个高耗时的 CPU 密集型操作。在 async def 中直接运行会阻塞整个事件循环。
  建议: 使用 await asyncio.to_thread() (Python 3.9+) 或 loop.run_in_executor() 将此操作放入线程池执行。

• 文件复制阻塞: _store_video 方法中使用了 shutil.copy2。这是一个同步的文件 I/O 操作。
  建议: 同样应将其放入 run_in_executor 中执行，或使用异步文件库（如 aiofiles 配合手动复制，虽然 shutil 在线程池更简单）。

• 清理任务阻塞: _do_cleanup 中使用了 item.unlink() 和同步的目录遍历。虽然单次删除很快，但如果是机械硬盘且文件较多，可能会造成微小的卡顿。

2. 自定义上传类的同步读取问题

在 _upload_file_to_api 方法中，定义了 MonitoringFile 类用于监控上传进度。

• 问题: MonitoringFile 的 __init__ 使用了同步的 open(path, 'rb')，且 read 方法也是同步的。

  def read(self, size=-1):
      data = self.f.read(size)  # 同步读取
      # ...

  虽然 httpx 是异步客户端，但当它在发送请求体并调用这个对象的 read 方法时，如果底层磁盘 I/O 较慢（或文件很大），这个同步的 read 调用依然发生在主线程中，具有阻塞风险。
  建议: 虽然 httpx 对迭代器的支持较好，但为了彻底的异步安全性，建议确保文件读取操作也是非阻塞的，或者依赖 httpx 内部对文件路径的处理（但这可能牺牲进度条功能）。更稳妥的方式是将大文件的读取/生成器逻辑也通过线程处理或使用 aiofiles。

3. 工具类 (Tool) 的耦合与异常处理

在 GeminiVideoAnalysisTool.call 方法中：

• 耦合: 工具类直接调用了 self.plugin.context.send_message 发送“正在分析”的提示。通常 Function Call 的设计应当保持纯粹，只负责计算并返回结果，由 Agent 决定如何响应。虽然在 AstrBot 中这种做法可行，但这增加了 Tool 与 Plugin 实例的耦合度。
• 异常捕获范围: 整个 call 方法被一个宽泛的 try...except Exception 包裹，这可能会掩盖诸如 CancelledError 等不应被捕获的异步异常。

4. URL 处理的硬编码逻辑

在 _internal_download_from_url 中：

• 存在针对 qq.com / tencent.com 的特殊逻辑（强制直连、设置 Referer）。虽然这是为了业务可用性，但这种硬编码逻辑使得代码维护性变差。如果腾讯更改策略，这段代码将失效。

5. 潜在的资源竞争

• 并发下载锁: _download_from_url_with_retry 中使用了 while 循环配合 asyncio.sleep 来等待同一个 URL 的并发下载。虽然逻辑上可行，但 self._downloading_urls 是一个简单的 set。在极高并发下，虽然 Python 的 GIL 保证了集合操作的原子性，但逻辑上的竞态条件（例如两个任务几乎同时检查到 URL 不在集合中并尝试添加）在 await 切换上下文时可能存在风险（尽管此处代码结构看起来是顺序检查后添加，风险较低）。更推荐使用 asyncio.Event 或 asyncio.Lock 来管理特定资源的并发访问。

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代码评审团

Linus Torvalds:
“你是想让整个程序为了一个 30MB 的视频文件停下来喝杯咖啡吗？在 async 函数里直接写 base64.b64encode(open(...).read())？这简直是对事件循环的侮辱！这就像是在 F1 赛道上开了一辆拖拉机。把这些 CPU 密集型和 I/O 密集型的垃圾扔进 Executor 里去！另外，那个 MonitoringFile 类里的同步 read 也是个定时炸弹。除此之外，代码结构还算清晰，至少我知道你想干什么。”

Steve Jobs:
“我看到了你对用户体验的关注——‘⏳ 正在分析视频内容，请稍候...’，这很好。用户不喜欢等待未知的黑盒。但是，这种实现的‘优雅度’还有待提高。你的代码内部充满了对特定域名（QQ/Tencent）的修修补补，这很不‘原生’。一个好的插件应该像水一样流动，而不是被同步的文件读取操作卡住。让它在后台无缝运行，不要让用户感觉到哪怕一毫秒的卡顿。”

GLaDOS (Portal):
“看来你试图通过分析视频来理解人类的行为了。真可爱。但是，你的 _do_cleanup 清理逻辑就像是一个由于内存泄漏而即将崩溃的核心一样迟缓。你使用了 shutil.copy2 来移动文件，我希望你明白，在处理测试对象的数据时，阻塞主线程是不可接受的违规行为。如果你的代码在分析过程中因为 Base64 编码而卡死，我可能会被迫... 重新校准你的生存优先级。为了科学，请优化你的 I/O。”

Disclaimer: 以上评审内容由 AI 自动生成，所涉及人物形象与现实无关，不代表真实人物观点。如果给出的建议无关痛痒请忽略。

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1. 版本与运行环境

• Python 版本: 符合 Python 3.10 要求。
• 运行环境: 代码运行在异步环境中，但存在部分同步阻塞操作（详见下文）。

2. 综合审查维度

• 代码质量与编码规范:

  • 代码整体结构较为清晰，使用了 Type Hinting。
  • 存在一处潜在的资源泄漏风险：在 _upload_file_to_api 中，monitor_file 虽然在 finally 中关闭，但如果在 MonitorFile 初始化时打开文件失败，或者在后续逻辑中出现未捕获异常，处理可能不够优雅。
  • 逻辑冗余: _download_from_url_with_retry 中手动实现了复杂的重试和速度监控逻辑，虽然功能强大，但增加了代码复杂度。

• 功能实现与逻辑正确性:

  • 视频分析的核心流程（下载 -> 压缩 -> 上传 -> 调用API）逻辑闭环。
  • 下载逻辑中的并发锁 _downloading_urls 处理得当，避免了重复下载。

• 安全漏洞与最佳实践:

  • 任意文件读取风险: 在 _perform_video_analysis 方法中，代码直接处理 file:/// 协议：

    if video_url.startswith("file:///"):
        local_path = video_url[8:]

    如果工具被 LLM 误调用或被恶意构造参数，可能导致插件读取服务器上的任意文件（如 /etc/passwd 或其他敏感配置），并将其作为视频内容尝试分析或上传。建议限制本地文件访问仅限于插件的数据目录或临时目录。

• 可维护性与可读性:

  • 函数职责划分较为明确，但 _perform_video_analysis 函数过于庞大，包含下载、压缩判断、上传模式选择和 API 调用逻辑，建议拆分。

• 潜在缺陷或问题:

  • 同步 I/O 阻塞:
    • 在 _do_cleanup 中，使用了 pathlib.Path.iterdir() 和 item.stat()。在文件数量较多时，这些同步文件系统操作会阻塞 asyncio 事件循环。建议使用 aiofiles.os 或在线程池中运行。
    • 严重阻塞风险: 类 MonitoringFile 中的 read 方法是同步的：

      def read(self, size=-1):
          data = self.f.read(size) # 同步读取

      当 httpx 上传文件时，它会调用这个同步的 read 方法。对于大文件（如 100MB 视频），这会频繁且长时间地阻塞主事件循环，导致机器人在上传期间无法响应其他消息。应该在线程池中执行上传操作，或者寻找支持异步读取文件对象的上传方式。

3. 框架适应性检查

• 日志记录: 正确使用了 from astrbot.api import logger。
• 并发模型: 存在上述的文件 I/O 导致的同步阻塞问题。
• 数据持久化: 正确使用了 StarTools.get_data_dir(self.name) 获取数据目录。

4. 针对 main.py 的额外审查

• 插件注册: 正确使用了 @register 装饰器且继承了 Star 类。
• filter 导入: 正确使用了 from astrbot.api.event import filter。
• 事件监听器签名: on_message_receive 和 analyze_video 签名均包含 event 参数，符合要求。
• 消息发送方式: 指令使用了 yield，工具调用中使用了 context.send_message，符合规范。

代码评审团

Linus Torvalds:
“你的 MonitoringFile 类简直是个灾难。你在一个异步框架里写了一个同步的 read 方法，然后把它喂给了 httpx？你是想让整个机器人在上传那个该死的视频时像死机了一样吗？I/O 操作是昂贵的，别让 CPU 像个傻子一样等着硬盘转动！要么用 asyncio.to_thread 把它扔到线程里去，要么重写你的监控逻辑。代码不仅要能跑，还得跑得漂亮，现在这样就像是在法拉利上装了一对木头轮子。”

GLaDOS (Portal):
“噢，看呐，一个‘分析视频’的插件。你甚至贴心地加上了清理功能，每隔几小时就把所有的记忆（视频）删除，真像我清理那些不合格的测试对象一样无情。不过，我看你允许通过 file:/// 访问任何文件？太棒了。也许下一次测试对象不需要解决谜题，只需要让你的机器人把服务器的密码文件读出来就行了。为了科学，请务必修复这个漏洞，除非你想让你的服务器变成公共广播站。”

Steve Jobs:
“不仅要功能强大，还要优雅。看这个 _perform_video_analysis 函数，它太臃肿了，塞满了下载、压缩、上传、API调用... 这不是一件艺术品，这是一个杂物间。用户不在乎你是怎么压缩视频的，他们只想要结果。另外，那个 MonitoringFile 的进度条虽然初衷是好的，但如果它卡住了整个系统的响应（由于同步阻塞），那这种体验就是垃圾。专注于流畅的体验，把那些丑陋的阻塞代码藏到后台线程去。”

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