Vidster.ai SaaS 是一个用于视频翻译、字幕生成和 AI 配音的 Web 产品。它保留原始 Vidster.ai 处理流程，同时补齐 SaaS 需要的能力：用户登录、上传、稳定任务、进度跟踪、积分计费和受保护的结果下载。
为什么使用 Worker 架构
视频本地化任务通常是长时间运行的 GPU 任务，不应该放在 Web 请求生命周期里执行。Vidster.ai SaaS 使用 Postgres 队列和独立 worker，让 Web 应用保持响应，同时由 GPU 进程处理重任务。
worker 合约很明确：
- 领取一个排队任务
- 处理期间持续 heartbeat
- 如果用户请求取消则停止
- 写入结果产物
- 将任务标记为成功、失败、重试或取消
本地开发
本地环境使用 Docker Compose 启动 Postgres，上传和产物暂存到本地文件系统，每张 GPU 对应一个 worker 进程。这个模型与生产部署足够接近，可以在迁移到 RunPod 或其他 GPU 平台前验证队列行为。
生产方向
下一步生产验证是用真实视频跑通 Vidster.ai 处理流程，并补齐 WhisperX、spaCy、LLM、ASR 和 TTS 配置。远程 worker 现在已经可以通过 API 下载输入并上传产物；后续高并发部署可以把存储从本地磁盘迁移到 S3 或 R2，而不改变用户工作流。