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本文详细介绍 TinyMCE 编辑器中所有可用的菜单项及其功能。内容涵盖核心菜单操作、各类插件（如 AI 助手、拼写检查、表格增强等）提供的特定工具，以及如何在浏览器控制台检索菜单列表。适合开发者了解如何配置和扩展编辑器功能。

Mediabunny 是一款高效的媒体文件读取库，支持从内存、磁盘或网络等多种输入源以惰性方式读取数据。它提供强大的元数据提取功能，包括时长、分辨率、编解码器及色彩空间信息。库内支持视频与音频轨道的时序分析、帧率计算及数据包统计，并具备灵活的轨道配对能力。通过异步 API 和 Promise 机制，Mediabunny 确保高性能与低内存占用，适用于复杂的流媒体处理场景。

Mediabunny 是一款强大的媒体文件创建库，提供精细的控制级别。它支持添加任意数量的视频、音频和字幕轨道，并精确控制时间戳。该库兼容 WebCodecs API，允许自定义编码堆栈，支持多种输出格式及内存或流式传输目标，适用于构建大型媒体文件及处理多轨道同步与数据包缓冲等复杂场景。

本文介绍 Mediabunny 库中媒体数据的两种形式：包与采样。详细解析了视频包、音频包的创建与检查，以及视频样本、音频样本的构造、数据访问、转换和关闭方法。涵盖 WebCodecs API 对应关系、负时间戳处理及自定义资源支持等高级特性，帮助开发者高效处理多媒体数据。

本文档提供库的快速入门指南，涵盖读取元数据、媒体数据及视频缩略图提取等常用操作。支持创建新文件、从不同源添加媒体、直接写入磁盘或通过网络流式传输。此外，还介绍直播录制、透明视频处理、自动转码与复用、音频提取、文件压缩、添加视频叠加层以及读取HLS播放列表等功能，助您高效处理多媒体任务。

本文介绍 MediaBunny 支持的多种视频输出容器格式及其特性。涵盖 MP4、fMP4、CMAF、WebM、MKV、Ogg、MP3、WAVE、ADTS、FLAC、MPEG-TS 及 HLS 等格式。详细说明了各格式的元数据位置、仅追加写入模式、流式传输支持、回调函数机制以及针对直播和点播场景的配置选项，帮助用户根据需求选择最佳编码方案。

本文详细介绍 TinyMCE 编辑器的尺寸配置选项，涵盖高度与宽度的像素及 CSS 字符串设置方法。讲解如何启用或禁用调整大小手柄，区分水平垂直拖动行为。同时说明 Autoresize 插件对内容自动伸缩的影响，以及移动设备上的默认值差异和最小最大尺寸限制策略。

本文详细介绍 TinyMCE AI 支持的多种 AI 模型及其配置选项。内容包括 Agent 模型的自动选择机制、OpenAI、Anthropic 和 Google 等主流厂商的模型列表与能力对比。同时讲解了通过 JWT 设置模型权限、API 请求体指定模型、插件配置默认模型及自定义快速操作的方法。此外，还涵盖了模型兼容版本管理、上下文长度与附件大小限制、Web 搜索与推理功能支持、内容审核机制以及模型弃用策略等关键信息，帮助用户高效集成与管理 AI 能力。

本文详细介绍如何配置 AI 服务以连接各大语言模型（LLM）提供商，包括 OpenAI、Anthropic、Azure、AWS Bedrock 及 Google Vertex AI。内容涵盖环境变量设置、JWT 权限管理、模型列表定义、API 密钥安全轮换策略以及针对各平台的特定配置指南和故障排除方法，助您快速部署多模型架构。

本文介绍 Mediabunny 内置的文件转换抽象层，提供复用、转码、移除轨道、裁剪视频、调整大小、旋转、帧率调整、音频重采样及上下混音等功能。支持可组合转换、进度监控、取消与暂停操作，以及针对视频和音频轨道的精细化配置，适用于高效处理媒体数据。