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Herramienta de comprensión de video de bajo coste: una herramienta video_understand convierte un enlace de Bilibili / BV / video local en una capa de información AVIS (ASR + estructura de escenas + seguimiento de objetos + etiquetas YOLO) y devuelve un resumen + Q&A. Incluye enrutamiento dinámico entre capas guiado por preguntas (L0 ASR / L1 seguimiento de objetos / L2 VLM de fotograma clave), reutilización de la capa semántica para preguntas repetidas y un tope de presupuesto por pregunta. Motor Python: la capa principal necesita faster-whisper / opencv / yt-dlp (~200-300MB); la capa semántica opcional añade ~2GB de torch / transformers / ultralytics. Un doctor --fix incluido configura el venv e instala ambos.

Monta el servicio semántico tsm-core-dlr (vectores y grafo LanceDB) como tools MCP e incluye skill de modelado DLR/TSM independiente del escenario, overlay de estado y reglas. El servicio es dependencia obligatoria y debe ejecutarse antes de activar el bundle.

Integración de análisis de datos Java Foggy para DeepSeek Harness, con Runtime administrado, CLI, Launcher, Skills de incorporación y workflows de capa semántica.

Herramienta analítica de capa semántica para DeepSeek Harness, respaldada por el servicio Xiwen.

Herramienta de análisis con capa semántica: usa metadatos seleccionados de tablas, columnas y métricas, con recuperación mediante Qdrant y Elasticsearch, para generar, validar y ejecutar consultas analíticas MySQL a través del servicio Xiwen.