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使用Kimi-K2模型，生成一个基于WVP协议的RTSP视频流转发服务。要求：1.实现RTSP流接入和HTTP-FLV流输出 2.支持多路视频流并发处理 3.包含鉴权接口 4.使用Go语言开发 5.输出完整的Docker部署文件。重点优化流媒体传输的延迟和稳定性。- 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果
最近在做一个视频监控相关的项目，需要对接各种摄像头的RTSP流，并将其转换为HTTP-FLV格式供前端播放。传统开发方式需要手动编写大量协议解析代码，过程相当繁琐。不过这次尝试用InsCode(快马)平台的AI辅助功能，整个过程变得轻松多了。
理解WVP协议核心需求WVP协议主要用于视频监控领域，需要处理的核心功能包括：RTSP流拉取、协议转换、流媒体转发等。我的项目需要实现三个关键点：支持多路视频流并发处理、提供鉴权接口确保安全访问、优化传输延迟保证实时性。
AI生成基础框架在平台中输入需求后，Kimi-K2模型快速生成了Go语言的基础框架代码。这个框架已经包含了RTSP客户端实现、FLV封装逻辑和HTTP服务端，大大节省了从零开始的时间。特别方便的是，AI还自动添加了必要的依赖库说明。
多路流处理实现传统方式需要手动管理多个goroutine和连接池，但AI生成的代码已经内置了并发控制机制。通过简单的配置修改，就能设置最大并发流数量，系统会自动管理资源分配和回收。测试时发现处理10路720P流时CPU占用率保持在合理范围。
鉴权接口设计安全方面，AI建议采用JWT鉴权方案。生成的代码包含完整的鉴权中间件，可以方便地集成到现有系统中。接口支持token刷新机制，前端只需要在初始化时获取token，后续请求带上即可。
延迟优化技巧流媒体服务最关键的指标就是延迟。AI给出的方案包括：设置合理的GOP缓存、优化时间戳处理、使用内存池减少GC压力等。经过测试，从摄像头到播放端的延迟可以控制在1秒以内，完全满足监控场景需求。
Docker化部署项目最后一步是生成Docker部署文件。AI不仅给出了标准的Dockerfile，还提供了docker-compose示例，包括资源限制建议和健康检查配置。这让我可以直接部署到生产环境，省去了很多配置工作。
整个开发过程中，最惊喜的是平台提供的实时预览功能。可以随时查看代码运行效果，发现问题立即调整。对于流媒体这种需要实际测试的功能特别有用。
部署环节也异常简单，一键就能把服务发布到线上。不需要操心服务器配置、环境依赖这些问题，特别适合快速验证想法。
通过这次项目，我发现InsCode(快马)平台特别适合协议解析类开发。AI不仅能生成基础代码，还能给出行业最佳实践建议。以前需要几天才能完成的工作，现在几个小时就能搞定，而且代码质量比我手动写的更规范。对于需要快速实现协议对接的场景，这确实是个高效的工具。
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