请描述在 AI 万能视频下载总结器项目中，对 yt-dlp 的封装方式，以及该封装如何实现多平台（例如不同视频网站）的适配？

回答思路

1. 【回答框架 1】封装的核心是隔离第三方库变化，对外提供统一接口。我会定义一个下载接口，包含解析视频信息、下载视频、提取字幕和元数据等方法，内部调用 yt-dlp 的 Python API 或命令行，并处理异常和日志。
2. 【回答框架 2】多平台适配主要依赖 yt-dlp 对大量网站提取器的支持。我的封装通过传入视频 URL 自动识别对应提取器，无需硬编码各平台。同时统一输出标准数据结构，屏蔽不同平台返回格式差异。
3. 【回答框架 3】针对平台特有行为，如登录、限流、反爬，我可以在封装层增加配置项，如 cookies、代理和请求头，并支持定制，从而保持接口不变。
4. 【回答框架 4】为了可维护性，我还会将下载任务放入队列异步处理，通过回调通知状态，并保存历史记录，方便重试和监控。
5. 【关键点 1】封装统一接口隔离 yt-dlp 变化。
6. 【关键点 2】依赖 yt-dlp 提取器自动适配多平台。
7. 【关键点 3】标准化数据结构和异常处理。
8. 【易错点 1】不要把 yt-dlp 的复杂参数直接暴露给上层。
9. 【易错点 2】需处理平台接口变动导致的提取器失败。
10. 【易错点 3】注意遵守平台服务条款，避免滥用下载功能。