材料分析
关键词及数据：
- ffmpeg js: 提到14次，表明材料中大量涉及ffmpeg的js应用或功能。
- Gemini模型:
- 使用168 Tokens（在提及“ffmpeg Gemini”时）
- 后续使用200 Tokens
图像及Canvas分析：
- 图像处理: 提到7次，可能与ffmpeg对图像的读取、修改或输出有关。
- Canvas图像: 提到3次（包括8(和9(），这表明在处理Canvas元素上的图像操作。
深度观点：
- ffmpeg的js应用是材料的核心内容之一。其提及频率高，说明在特定上下文或者项目中ffmpeg与JavaScript结合使用频繁。
- Gemini模型使用的Token数量从168增加到200，可能反映了模型复杂性的提升或所需信息量的变化。
- 在图像处理上，特别是Canvas元素上的操作，存在多处提及，显示了对前端渲染和实时视频/图像编辑的重视。
结论：
材料聚焦于ffmpeg在JavaScript中的应用，并重点介绍了其与Gemini模型及图像（含Canvas）的相关功能。分析表明项目可能涉及视频流处理、实时图像编辑等场景。
Source:https://baoyu.io/blog/gemini-analyze-140k-lines-js-code
