核心思路是动态自适应压缩：第一步轻量分析文件特征，第二步按传输、归档、边缘场景分级压缩，第三步依CPU、内存、电量、IO实时调参，第四步用反馈数据训练轻量模型持续优化。
核心思路是：不按固定规则压缩，而是让压缩策略随文件内容、用途和资源状态实时变化。关键在于识别“哪些部分值得压、压多少、用什么方式压”，而不是统一设个压缩等级就跑完。
第一步：自动识别文件类型与内容特征
压缩前先做轻量分析，跳过盲目处理：
- 图片类（PNG/JPEG/WebP）：检测分辨率、色深、是否含透明通道、实际显示尺寸；高分辨率截图可降采样，纯图标适合转为SVG或WebP
- PDF类：扫描图像嵌入数量、字体全量/子集使用情况、是否含扫描页（需OCR后重排）、元数据冗余度
- 视频类（MP4/AVI/MOV）：分析码率、帧率、关键帧间隔、是否含黑边/水印/低信息量静帧
- 文本/日志/源码类：统计重复字符串、空白行、注释比例，适配LZMA2或zstd等高冗余压缩算法
第二步：按使用场景动态分级压缩
同一份文件，在不同用途下应采用不同压缩强度：
- 传输优先：邮件附件、即时分享 → 启用中等有损压缩（如JPEG质量80、H.265 CRF 26），体积减半且肉眼难辨差异
- 归档保存：法律文书、设计终稿、原始素材 → 仅做无损优化（PDF字体子集化、PNG去冗余头、ZIP固实+LZMA2），保留全部可逆性
- 边缘预处理：手机上传、IoT设备同步 → 先本地轻量压缩（缩略图生成、音频转Opus、PDF抽离文字层），再传至云端深度优化
第三步：结合系统资源实时调节参数
避免卡死或空转，让压缩过程适应当前设备状态：
- CPU负载＞70%时：自动降低并行线程数，改用快速编码预设（如FFmpeg的“fast”而非“slow”）
- 内存＜2GB可用时：禁用大字典（如7z的256m→16m），关闭图像多遍优化流程
- 电池供电中（笔记本/平板）：限制GPU加速启用，优先调用能效比更高的libjpeg-turbo而非NVENC
- SSD写入速度＜100MB/s时：启用流式压缩（不缓存整文件），减少临时IO压力
第四步：构建反馈闭环，持续优化策略
每次压缩完成后记录三类数据，用于下一次更准：
- 输入特征（如PDF图像占比、平均DPI、字体种类数）
- 压缩参数（CRF值、字典大小、是否启用jbig2/pngout）
- 输出结果（体积缩减率、主观评分、解压耗时、CPU峰值）
积累百次以上后，可训练轻量模型预测“某类PDF在i5-1135G7上用CRF=24时，体积下降68%且无明显锯齿”，真正实现越用越懂你。
