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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.

Feed de vídeo estilo TikTok en una ventana flotante de barra lateral: desliza carpetas locales o SMB-NAS, o pega URL de vídeos en línea (yt-dlp, bilibili/YouTube, estado de inicio de sesión cookies.txt); la ventana se ajusta automáticamente a la relación de aspecto del vídeo, con pantalla completa, arrastre para redimensionar, streaming Range y un endpoint de cola de vídeos para agentes.

Downloads a Bilibili video with yt-dlp, samples key frames, and transcribes it — from the site subtitles, or from a local faster-whisper install when there are none. Registers the skill the agent uses to write the summary; activates when a user message contains only a video link. Requires yt-dlp and ffmpeg on PATH; transcription needs faster-whisper.