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Outil de compréhension vidéo à faible coût : un outil video_understand transforme un lien Bilibili / BV / une vidéo locale en couche d’informations AVIS (ASR + structure de scène + suivi d’objets + étiquettes YOLO) et renvoie un résumé + Q&R. Routage dynamique inter-couches guidé par les questions (L0 ASR / L1 suivi d’objets / L2 VLM sur image clé), réutilisation de la couche sémantique pour les questions répétées, plafond de budget par question. Moteur Python : la couche principale nécessite faster-whisper / opencv / yt-dlp (~200-300MB) ; la couche sémantique optionnelle ajoute ~2GB de torch / transformers / ultralytics. Un doctor --fix inclus configure le venv et installe les deux.

Conversion des commandes CLI Lanting en outils + garde L0 : 9 outils de mémoire + 6 outils de qualité (enregistrement defineTool, spawn venv _cli.py) + garde d'écriture/d'appel direct

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