为 YakShaver 优化文件大小
YakShaver 现在可以处理大于 25MB 的视频！这意味着更长时间和更高质量的视频现在可以通过 YakShaver 处理，从而生成更高质量的工作项或邮件！
为什么一开始有 25MB 限制？
我们使用的是 Azure OpenAI 的 Whisper AI 模型，该模型目前有 25MB 的文件大小限制。
Azure OpenAI 的 Whisper AI 模型允许你进行批量转录，为什么不这样做？
没有硬性大小限制并将视频截断成 25MB 的块进行批处理，从长远来看并不是一个好主意。这可能会浪费大量处理能力，并且如果没有检查机制，很容易被滥用，发送极大的文件。
此外，该功能要求你的视频文件存储在 Blob 存储中，这意味着处理更长视频的成本更高。
我们是如何突破 25MB 限制的？
简短的回答是我们没有突破限制，而是去除了 Whisper 不需要的部分——视频文件中占用大部分字节的画面。
我们使用一个在代码中实现了 FFmpeg 的库，名为 Xabe.FFmpeg，它允许我们操作和处理媒体文件。通过仅从视频文件中提取音频，我们显著减少了文件大小，只保留转录服务所需的数据——音频。
以下是转录前文件大小的几个示例： 1 分钟 4K 视频 - 38.87 MB -> 0.62 MB 音频 .mp3（视频大小的 1.5%） 30 分钟 2K 视频 - 209.89 MB -> 7.95 MB 音频 .mp3（视频大小的 3.8%）
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YakShaver 节省了多少时间？
创建一个符合 Scrum 项目准备定义的高质量工作项、缺陷报告或 PBI 平均需要 30 分钟*。这包括撰写清晰的描述、验收标准和相关细节，以及细化会议和协作时间，通常占总工作量的 30–50%。复杂项目可能需要 6 小时以上，尤其是当它们需要深入的技术讨论或依赖其他团队时。
YakShaver 通过 AI 处理繁重工作，减少了创建工作项所需的时间。每个工作项平均节省约 30 分钟。这帮助团队在会议中更专注于任务细化，并确保工作项更快符合准备定义。即使是需要深入讨论或依赖的复杂项目，也能在更短时间内完成，提高整体效率和协作。
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