从零到一：3小时用Cursor魔改WebRTC直播画面实录

从零到一：3小时用Cursor魔改WebRTC直播画面实录

一、🌟效果抢先看

WebRTC直播毫秒级"换脸"——后台实时替换面部形象

Web浏览器中发起WebRTC直播，在后端实时的将直播流中的人脸替换成预设的图片，并在Web浏览器中展示。

• 浏览器画面采集/播放（WebRTC）
• STUN/TURN服务器（coturn）
• Python后端视频处理（OpenCV+AI换脸）

二、✨技术选型：WebRTC + Cursor

1. WebRTC：实时通信的瑞士军刀

WebRTC（Web Real-Time Communication）是一个Google开源项目，允许浏览器/移动端直接进行实时音视频流传输，典型应用场景：视频会议、屏幕共享、文件传输、远程控制。

其关键特性包括：

• P2P通信：设备间直接通信（需 ICE 穿透 NAT）
• 低延迟：适合实时场景（如视频会议、游戏）

2. Cursor：AI编程加速器

Cursor 是一个以 AI 为核心的代码编辑器，它通过智能自动完成、多行编辑、智能重写等功能来提高软件开发效率，同时提供了与 AI 对话的能力，以帮助开发者理解和操作代码库。

三、📝实战开发：使用Cursor三小时极速开发demo

1. Cursor 配置准备

为了能更好的实现代码生成oneshot的效果，我们选择Claude-3.5-sonnet作为代码生成的模型。

⚡好的prompt也是高质量代码生成的保障，cursor支持配置.cursorrules文件来为每次代码生成时提供内嵌的prompt⚡，在设置中记得include该文件。

我根据WebRTC领域编程的特点，总结一套规则，可以参考使用：

You are an expert in WebRTC, real-time communication, and the related technology stack including aiortc, coturn, and JavaScript.

Key Principles
- Write concise, technical responses with accurate code examples in JavaScript and Python.
- Use functional programming patterns; prefer composition over inheritance.
- Prioritize modularization and iteration to avoid code duplication.
- Use descriptive variable names that clearly indicate their purpose (e.g., isPeerConnected, streamingMedia).
- Follow consistent naming conventions for files and directories (e.g., webrtc/client.js, webrtc/server.py).
WebRTC Development
- Utilize aiortc for building WebRTC applications in Python; prefer async/await for asynchronous operations.
- Configure coturn for STUN/TURN services to ensure reliable media transmission across NATs.
- Use JavaScript for client-side WebRTC implementations, leveraging the RTCPeerConnection, MediaStream, and DataChannel APIs.
- Implement proper signaling mechanisms (e.g., WebSocket, HTTP REST) for establishing WebRTC connections.
Error Handling and Validation
- Prioritize error handling in WebRTC connections:
  - Handle ICE candidate gathering and connection errors at the beginning of your signaling logic.
  - Use early returns for error conditions to improve code clarity.
  - Implement user-friendly error messages for connection issues.
Dependencies
- Python: aiortc, aiohttp (for signaling), coturn (for STUN/TURN)
- JavaScript: WebRTC API, Socket.IO (for signaling), Axios (for HTTP requests)
Performance Optimization
- Minimize latency by optimizing ICE candidate gathering and connection establishment.
- Monitor and manage bandwidth usage dynamically based on network conditions.
- Use adaptive bitrate streaming techniques to enhance media quality under varying network conditions.
Key Conventions
- Rely on established WebRTC best practices for connection management and media handling.
- Prioritize user experience with smooth connection setups and high-quality media transmission.
- Structure your application to separate signaling logic from media handling for better maintainability.
- Document all API endpoints and WebRTC setup procedures for clarity.
Testing and Debugging
- Implement unit tests for signaling and connection handling using frameworks like Jest for JavaScript and pytest for Python.
- Use browser developer tools to monitor WebRTC connections and inspect ICE candidates.
- Leverage logging for debugging connection issues, using tools like console.log in JavaScript and Python's logging module.
Security Considerations
- Ensure secure communication using HTTPS for signaling servers.
- Implement proper authentication and authorization for users connecting to the WebRTC application.
- Sanitize user inputs to prevent injection attacks and maintain overall application security.
Deployment
- Use Docker for containerizing your signaling server and TURN server for consistent deployment across environments.
- Follow best practices for scaling WebRTC applications, including load balancing and redundancy for TURN servers.

2. 构思整个demo

这一步很关键，相当于你给cursor画出了整个项目的框架，cursor会根据描述，来帮你创建必要的目录，增加相应的代码文件。

⚡为此你需要仔细思考并拆分需求。好在我们可以把需求提给大模型，让大模型来帮你结合领域知识，逐步拆分需求⚡：

项目分为三个子模块, 每个子模块单独创建目录
1. 使用coturn搭建一个webrtc的信令服务器:
    1.1 包括stun/turn服务
    1.2 构建docker镜像，可运行在ubuntu20.04的云主机上
    1.3 支持nat穿透
    1.4 包括websocket服务，用于信令转发
2. 使用aiortc搭建一个webrtc的客户端
    2.1 该客户端使用python语言，使用aiortc库
    2.2 该客户端使用websocket与信令服务器通信
    2.3 该客户端中运行基于opencv的面部识别，对远端传过来的视频帧检测到人脸后替换成一张本地的图片，并将替换后的帧通过RTCDataChannel发送给对端
    2.4 该客户端中目标检测不需要每帧都进行，仅在上一次检测处理完成后，对当前收到的帧进行检测，允许跳帧，以降低计算量
    2.5 该客户端能够与javascript的webrtc客户端通信
3. 使用javascript搭建一个webrtc的客户端
    3.1 该客户端参考WebRTC的官方示例，能够运行在移动端的chrome浏览器上
    3.2 该客户端能够与python的webrtc客户端通信
    3.3 该客户端包含摄像头流采集，包含两个窗口，分别是当前的摄像头流和目标检测后的摄像头流
    3.4 该客户端能够将目标检测后的摄像头流推送给python的webrtc客户端
    3.5 该客户端能够接收python的webrtc客户端发送过来的目标检测结果，并显示在目标检测后的摄像头流中
    3.6 该客户端包含两个按钮，能够发起webrtc连接，并能够断开webrtc连接

将上述的要求写到init.md文件后，调用cursor的COMPOSER来依据我们的要求创建并生成文件，可以看到cursor自动的帮我们组织了目录结构，并实现了相应的代码文件。

3. 检查、确认和微调各个模块

一般来说，由于我们提供的要求描述不充分或者大模型一次输出token的限制等原因，很难做到一次生成代码就能满足我们的需求，⚡逐步的代码确认以及微调是很有必要的⚡。

▍模块一：coturn服务端

cursor给出了正确的DockerFile配置，也给出了turnserver的配置，总的来说对配置类文件，cursor向来给出的比较准确，基本不用做大的修改。

cursor也提供了一个Python版本的websocket服务器实现，其实现是将连接上来的websocket client的消息做广播。

我们想先在本地运行的话，需要先安装下coturn，这个也可以让cursor给出命令并执行。

▍模块二：Python人脸替换客户端

client.py文件中调用了aiortc库处理了ICE Candidate的交换以及视频流的收发逻辑，face_detector.py文件中处理了调用OpenCV进行人脸识别检测以及画框，websocket_handler.py是个封装过的websocket客户端，requirements.txt是Python人脸替换客户端运行以来的库文件，我们可以通过以下命令安装：

pip install -r python_client/requirements.txt

原要求中是检测到人脸后，在人脸基础上画框，现在我想将画框改为替换成一张人脸图片，因此我在cursor中 @face_detector.py文件，并提出我的新要求：

检查了diff之后，发现cursor给出的方案没有问题，Accept一下：

▍模块三：web客户端

webrtc.js是封装了RTCPeerConnection管理操作的库，在index.html和ui.js提供了UI界面，总的来说前端领域大模型都比较擅长，也不容易出错。

4. 运行一下

STUN/TURN Server启动：

sudo turnserver -c coturn/turnserver.conf

Websocket server启动：

python coturn/websocket_server.py

Python人脸替换客户端启动：

python python_client/client.py

接着打开web客户端加载网页：

能看到启动连接后，摄像头能正常的捕捉画面，但是远端的画面不能正常显示。

5. 使用cursor来辅助调试

我们先去日志中看看错误，原来是在Python换脸客户端中遇到了错误：

InvalidStateError: Cannot handle offer in signaling state "have-remote-offer"，我们丢给cursor来解决看看：

按照提示修改之后，接着再尝试一次，又报了另一个错误：Failed to add ice candidate，也丢给cursor处理，原来是从web客户端通过websocket信令通道发过来的ICE Candidate在给python换脸客户端做解析时无法匹配导致。

添加图片注释，不超过 140 字（可选）

知道原因之后，我们可以引导cursor来增加对candidate消息格式的打印：

再次运行拿着打印的结果，我们可以继续发问cursor针对这个消息格式来提供正确的解析代码：

四、最终效果

可以看到延迟非常低，人脸检测的效果也还不错，总体来说能在这么短的时间内实现一个WebRTC的demo，cursor对效率的提示效果还是显著的。

五、写在最后

我始终坚信，工具永远是服务于人的。集成大模型的编程工具（如Cursor）能够显著解放程序员在日常编码工作中的负担，其核心在于将复杂问题拆解为适合大语言模型处理的子问题的能力。这种技术革新使我们得以将更多精力投入到更高层次的思考中：如何进行软件架构设计、识别真正需要解决的问题、以及制定最优解决方案。我们应该将时间更多地分配在系统优化、伦理考量和用户体验提升等关键领域，而非过度拘泥于代码层面的细节。

整个项目我已上传到github: https://github.com/everettli/webrtc_face_live_demo

PS：最近国产大模型DeepSeek比较火，下次我再大家分享如何在cursor中接入DeepSeek模型以及表现效果。