这篇文章记录了一个自动化PPT转视频的解决方案。需求是将几十份培训PPT（每页含备注讲解词）批量转为带配音的MP4视频。作者通过三个关键步骤实现自动化： 素材提取：使用PyMuPDF将PPT转为PDF后提取每页图片，备注文字通过JSON文件单独管理 配音生成：对比了微软Edge-TTS（免费在线）和VITS本地模型（效果更好但部署复杂）两种方案 视频合成：用FFmpeg将图片与配音合成为视频片段，

本文系统介绍了三种PDF转Word的实用方法：1. 在线转换工具（推荐91aitool）：支持文字PDF快速转换和扫描件OCR识别，操作简便但需联网使用；2. Adobe Acrobat Pro专业版：本地处理保留最佳排版效果，适合高频需求但需付费；3. Python脚本方案：提供PyMuPDF、pdf2docx和OCR三种技术路线，适合批量处理和开发需求。文章详细对比了各方案的优缺点，并给出提升

【150字摘要】本文介绍了三种PDF压缩方案：1）91aitool等在线工具适合临时使用，支持文档/扫描件两种压缩模式；2）Adobe Acrobat Pro提供精细化离线压缩，适合涉密文件；3）Python脚本（Ghostscript/PyMuPDF）可实现批量自动化处理。方案选择取决于使用频率、文件敏感度和操作环境，日常推荐在线工具快速处理，专业需求建议使用Acrobat或脚本。文末还提供了源

本文总结了Python调用FFmpeg处理音视频的最佳实践：1. 推荐使用subprocess.run进行任务调用，设置timeout参数避免卡死；2. 通过-progress参数和管道可实时获取处理进度；3. 结合pathlib实现批量文件处理；4. 列举了常见问题解决方案，包括PATH检测、文件占用检查、中文路径处理等。核心要点是合理使用subprocess模块配合pathlib，注意处理超时

2026 年 7 月的 AI 编程生态，已经明显从"比谁的模型强"转向"比谁的工作流更成熟"。Skills 作为这套工作流的载体，让 AI 从"偶尔出彩"变成"稳定输出"。工程流程类解决"怎么做才靠谱"，领域知识类解决"怎么做才专业"，基础设施类解决"怎么发现和沉淀"。挑一两类自己用得上的装起来，跑一两个真实任务，会比看再多榜单都实在。本文提到的技能包均为开源社区的公开项目，安装前请核对仓库最新信

本文详细讲解如何利用 FFmpeg 的 WebAssembly 版本在浏览器中实现纯前端视频压缩。内容包括 FFmpeg WASM 引擎初始化、视频元数据读取、自适应压缩算法（根据目标大小动态计算分辨率与比特率）、同等格式下视频流优先复制优化、进度追踪以及完整的 Vue Composables 封装，附可直接运行的代码示例。该方案已在生产环境验证，视频文件全程不上传服务器，零隐私泄露风险，不限文件