Fam Zheng
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- 不再上传视频：<video>+canvas 原生解码按时间戳 seek 抽帧，逐帧 256px 灰度 MAE 算差异，缩略图(320)+大图(1280) 随抽随写 IndexedDB，带进度条+ETA - 阈值/手动 保留弃用/缩放偏好 持久化到 IndexedDB，刷新仍在 - PDF 导出回到客户端 jsPDF，保留帧逐张 base64 嵌入、单帧处理防 OOM - 后端删光业务逻辑（core.rs/handlers.rs），main.rs 缩成 cube_core::base 静态服务 - 不再需要 ffmpeg → Dockerfile 回归 FROM scratch；k8s 去掉 hostPath 卷、降资源 - 真浏览器(Playwright)验证：抽帧/差异/阈值/持久化/导出 全通过
video2slides
把一段长视频（演讲 / 课程录屏）按固定间隔抽帧，逐帧比差异，拖动阈值就能把重复画面变灰、留下关键变化（≈ 幻灯片翻页点）。
线上：https://video2slides.famzheng.me
纯客户端，无后端
视频不上传——浏览器用 <video> + canvas 原生解码、按时间戳 seek 抽帧，逐帧差异、缩略图、PDF 导出全在前端。结果（缩略图 + 大图 + 元数据）存 IndexedDB，每个浏览器各自持久化、刷新还在，换设备/清缓存即清空。
因此后端没有任何业务逻辑/存储，这个 Rust 进程只是个静态文件服务器（cube_core::base），把前端发出去而已。也因此镜像回归 cube 惯例：FROM scratch + 静态 musl binary，不再需要 ffmpeg / hostPath。
为什么不上传 + 不用服务端 ffmpeg：大视频（1~5GB）上传慢且易失败，服务端还得存。纯客户端零上传、无限扩展，且内存安全——抽帧逐帧即弃、只在内存留一张 256px 灰度算 diff；缩略图/大图随抽随写 IndexedDB。
流程
- 选视频 —— 拖拽或选本地文件（不上传）。
- 处理 —— 设「每隔 N 秒抽一帧」（默认 8）→
<video>逐点 seek、canvas 抓帧 → 生成缩略图(320px)+大图(1280px) 写 IndexedDB，相邻帧 256px 灰度逐像素 MAE(0–100) 算差异。带进度条 + 预计剩余(ETA)。 - 挑帧 —— toolbar 常驻：差异阈值滑块（
diff ≥ 阈值=关键变化高亮保留，<=变灰）、缩略图缩放、仅显示保留、保留/总数、分页；点击卡片手动切换 保留/弃用（覆盖阈值，带角标 + 重置）；悬停缩略图浮彩色大图。阈值/手动选择都存回 IndexedDB。 - 导出 PDF —— 客户端 jsPDF，把保留帧逐张（大图 JPEG 以 base64 直接嵌入、单帧处理避免 OOM）打成 PDF 下载。
格式支持
走浏览器原生解码，支持浏览器能播的格式（mp4/H.264、webm/VP9/AV1 等，演讲视频基本都是 mp4）。mkv/avi/冷门编码可能读不了——浏览器播不了就处理不了。
本地跑
VIDEO2SLIDES_DIST_DIR=apps/video2slides/frontend cargo run -p video2slides
打开 http://localhost:8080。后端纯静态，不需要 ffmpeg。
部署
push 到 master 改 apps/video2slides/** → CI build musl → FROM scratch 镜像 → push registry → kubectl apply + rollout。namespace cube-video2slides，registry-creds 已手工建好（不进 git）。