Sublime Text 不支持实时音视频流处理，仅作为高效代码编辑器用于编写 WebRTC 信令/前端逻辑、FFmpeg 自动化脚本，并通过构建系统和插件联动外部工具链完成流式系统开发。
Sublime Text 本身不支持实时音视频流处理，它只是一个代码编辑器，没有运行时环境或音视频处理能力。想用 Sublime 开发 WebRTC 或 FFmpeg 驱动的实时流应用，关键不是“在 Sublime 里跑流”，而是用 Sublime 高效编写、调试底层逻辑（如 Node.js 服务、Python 媒体管道、Web 前端信令/RTCPeerConnection），再配合外部工具链协同工作。
用 Sublime 编写 WebRTC 信令与前端逻辑
Sublime 对 JavaScript/TypeScript 支持优秀，适合快速开发 WebRTC 的信令服务器（如基于 Socket.IO 或 WebSocket 的 Node.js 后端）和前端交互代码。
- 安装 ESLint 和 JavaScript Completions 插件，实时校验 RTCPeerConnection、MediaStream API 用法
- 用 SideBarEnhancements 快速启动本地服务：右键项目 → “Open in Browser” 配合
live-server或 Vite 预览 WebRTC 页面 - 把 SDP 交换、ICE 候选收集、连接状态监听等逻辑拆成小函数，在 Sublime 中逐行注释+断点占位（实际调试仍需浏览器 DevTools）
用 Sublime 管理 FFmpeg 自动化脚本
FFmpeg 是命令行工具，真正干活的是 shell / Python / Node.js 脚本。Sublime 可作为高效编辑器来写这些胶水代码，并一键调用 FFmpeg。
- 配置 Build System（Tools → Build System → New Build System）：例如写一个 Python 构建系统，自动执行
subprocess.run(['ffmpeg', '-i', 'rtmp://...', '-f', 'webm', '-') - 用 Multi-Cursor 批量修改多路流参数（如同时调整 5 个摄像头的 -vf scale=640:480 和 -b:v）
- 保存常用 FFmpeg 命令为 Snippets：比如
ff-webrtc-encode展开为低延迟 H.264 编码模板：-c:v libx264 -tune zerolatency -crf 23 -preset ultrafast -g 30
与 WebRTC + FFmpeg 工具链联动工作流
Sublime 不参与运行，但能显著提升整个流式系统的开发效率——前提是明确分工：
-
采集/编码层：用 FFmpeg 拉流、转码、推流（例：
ffmpeg -f v4l2 -i /dev/video0 -f flv rtmp://localhost/live/stream1） - 信令/控制层：用 Sublime 写 Node.js Express + WebSocket 服务，处理 offer/answer 交换
-
浏览器层：用 Sublime 编写 HTML/JS，调用
RTCPeerConnection接收并渲染 MediaStream -
监控层：用 Sublime 写 Python 脚本解析 FFmpeg 日志或 WebRTC stats（
getStats()），输出延迟、丢包率等指标
基本上就这些。Sublime 的价值在于轻快、精准、可定制——把注意力留给音视频逻辑本身，而不是编辑器卡顿或功能冗余。真要调试流，还是得靠 Chrome 的 webrtc-internals、FFmpeg 的详细日志、Wireshark 抓包，而 Sublime，安静地帮你把它们串起来。
