Plugins

Kostengünstiges Video-Verständnis-Tool: Ein video_understand-Tool wandelt einen Bilibili-Link / BV / ein lokales Video in eine AVIS-Informationsschicht (ASR + Szenenstruktur + Objekt-Tracking + YOLO-Labels) um und liefert Zusammenfassung + Q&A. Fragegesteuertes dynamisches Routing über Ebenen hinweg (L0 ASR / L1 Objekt-Tracking / L2 Keyframe-VLM), Wiederverwendung der semantischen Schicht für Wiederholungsfragen, Budgetobergrenze pro Frage. Python-Engine: Die Kernschicht benötigt faster-whisper / opencv / yt-dlp (~200-300MB); die optionale semantische Schicht fügt ~2GB torch / transformers / ultralytics hinzu. Ein mitgeliefertes doctor --fix richtet das venv ein und installiert beide.

Bindet den semantischen tsm-core-dlr-Dienst (LanceDB-Vektoren und -Graph) als MCP-Tools ein, plus szenariounabhängigen DLR/TSM-Skill, Status-Overlay und Agentenregeln. Harte Abhängigkeit, muss vor Bundle-Aktivierung laufen.

Foggy-Java-Datenanalyseintegration für DeepSeek Harness mit verwalteter Runtime, CLI, Launcher, Onboarding-Skills und Semantic-Layer-Workflows.

Semantisches Layer-Analysewerkzeug für DeepSeek Harness, unterstützt durch den Xiwen-Dienst.

Analysetool mit semantischer Ebene: Nutzt kuratierte Metadaten zu Tabellen, Spalten und Kennzahlen sowie Qdrant-/Elasticsearch-Suche, um über den Xiwen-Dienst MySQL-Analyseabfragen zu erstellen, zu prüfen und auszuführen.