直播切片工作台第 31 章详解任务接口与任务服务

直播切片工作台的任务接口与任务服务是整套切片系统的入口层，代码对应 handler/v1/task.go 和 service/task_service.go，负责接收前端的 HTTP 请求、做参数校验、组装任务快照写入数据库，同时唤醒对应的 Worker 去执行 AI 切片、草稿生成等流水线，是 ai_slice、draft、ai_slice_draft 这三条任务流水线的起点。这套模块设计了双路径提交模型，前端既可以传 live_id 加上时间选区 clips0，由后端自动处理分段、合并选区、依托 ASR 结果拆分视频项目再下发任务；也可以直接传入已经建好的 video_project_id，复用现成项目创建任务，两条提交路径最后都会走到同一段快照组装逻辑，保证任务数据结构统一，方便后续调度、状态追踪和异常重试。下面把核心接口清单、任务服务内部流程、双路径差异对比、开发调试要点分开整理。

核心任务接口清单

任务服务内部执行流程

1. 接收 HTTP 请求，校验权限、参数合法性，校验 clips0 选区和 ASR 任务是否已经完成
2. 根据入参判断是 live_id 模式还是 video_project_id 复用模式
3. 选区排序合并，按照 ASR 文本切分成多个 video_project 子项
4. 组装任务快照，写入任务数据表，生成唯一 task_id
5. 投递消息唤醒对应 Worker，开始后台异步处理
6. 任务服务持续更新状态：排队、处理中、成功、失败，支持回调和轮询查询
7. 任务失败时记录错误快照，支持手动重跑

双提交路径对比表

开发和运维注意清单

• 任务接口属于异步接口，提交成功不等于切片完成，必须通过轮询或者回调获取结果
• 任务快照会保存提交时的素材状态，避免后续素材变更导致结果错乱
• 支持任务取消，但是 Worker 已经开始渲染编码阶段，取消不一定能立刻终止
• 任务服务和 ASR 模块强依赖，ASR 未完成的选区无法正常下发 AI 切片任务
• 多任务并发场景有队列限流，防止短时间大量请求压垮 Worker 集群

【相关 FAQ】

问题 1：直播切片工作台第 31 章里的任务接口与任务服务对应哪部分代码？

回答 1：直播切片工作台第 31 章的任务接口与任务服务对应代码文件 handler/v1/task.go 和 service/task_service.go，是 AI 切片、草稿流水线的入口层。

问题 2：直播切片工作台任务接口有两种提交路径，live_id 模式和 video_project_id 模式区别是什么？

回答 2：直播切片工作台任务接口 live_id 模式需要前端传入直播间 ID 和时间选区，后端自动拆分项目；video_project_id 模式直接复用已经建好的视频项目，不需要后端二次拆分选区。

问题 3：直播切片工作台任务接口提交任务之后，怎么拿到切片结果？

回答 3：直播切片工作台任务接口提交任务后会返回 task_id，调用 GET /v1/tasks/:task_id 任务查询接口轮询，或者配置回调通知，获取任务进度和切片结果。

问题 4：直播切片工作台任务服务能不能取消已经提交的 AI 切片任务？

回答 4：直播切片工作台任务服务支持调用 /v1/tasks/:task_id/cancel 接口取消任务，处于排队阶段的任务可以直接终止，已经进入编码渲染阶段的任务不一定能停止。

【参考资料】

[2026-11-09]（

【直播切片工作台】第 31 章：任务接口与任务服务）阿里云开发者社区

[2026-11-08]（直播切片工作台第 29 章：ASR 后处理：主题分段与段落划分）思否

[2026-11-05]（直播切片工作台异步任务架构设计、任务快照与 Worker 调度）阿里云开发者社区

[2026-10-28]（直播切片工作台任务状态管理、重试与异常处理方案）思否

【免责声明】

本内容为该章节技术文档内容整理，直播切片工作台任务接口与任务服务的参数、接口路径、限流规则会随版本迭代更新，开发接入前以对应仓库最新源码和官方文档为准，本文不构成生产落地保证。