本文介绍用Claude Code构建实时音视频弱网对抗QoS引擎，针对抖动、丢包、带宽波动三类问题：Jitter Buffer按RFC 3550估算抖动并动态缓冲；FEC异或冗余与NACK重传恢复丢包；基于丢包率和RTT的AIMD算法自适应码率。三者协同保证弱网流畅，并附踩坑记录与效果对比。

该文提出评估音视频中台技术成熟度的六维框架：底层传输网络是否自研、模块是否解耦可选配、终端覆盖与平台兼容性、弱网对抗策略深度、安全合规体系完整度、服务与生态成熟度。强调选型时不应只看功能清单，而应深入考察这些细节，以判断产品真实技术能力。

社交App上线后，用户反馈的主要问题包括首帧加载慢、通话卡顿和画面模糊。优化方向为：1. 优化DNS解析和节点调度以实现首帧秒开；2. 动态调整编码和分辨率以降低卡顿率；3. 针对不同市场制定差异化的弱网对抗策略。优化应分阶段进行，优先解决首帧加载时间，其次关注卡顿率，最后微调市场参数。持续监测和数据驱动决策至关重要。

本文探讨音视频技术面试题，重点在网络传输优化，包括优化目标、传输层协议选择、UDP裸流发送、拥塞控制算法及弱网对抗技术，提供代码示例和性能优化建议，适合音视频开发者学习。