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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.

Lanting-CLI-Befehlswerkzeuge + L0-Wächter: 9 Speicher-Werkzeuge + 6 Qualitäts-Werkzeuge (defineTool-Registrierung, spawn venv _cli.py) + Direktschreib-/Direktruf-Wächter

Per-project runtime environments for DeepSeek Harness: auto-adopt or create a project-local Python venv (.venv_local/python) and wire in the toolchains and env vars for the runtimes each project uses (python venv / node / go) — python & pip always resolve to the project, never silently to system Python.

生物信息学「许愿式分析」插件：BioPython 全功能覆盖（任意代码执行器 bio_python + 14 个领域 skill）+ 高频语义化工具 + 零依赖自举 Python 环境（uv + venv + biopython 自动下载到插件私有目录）。用户下载安装即可许愿式分析。

Voice input plugin (dual-face): mic button beside the composer send action, live recording bubble streaming PCM to a local Qwen3-ASR python service managed by the host, plus an ASR environment settings page (clone runtime/model repos, create venv, run ser