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Strumento a basso costo per la comprensione dei video: un tool video_understand trasforma un link Bilibili / BV / un video locale in un layer informativo AVIS (ASR + struttura delle scene + tracking degli oggetti + etichette YOLO) e restituisce summary + Q&A. Routing dinamico tra layer guidato dalle domande (L0 ASR / L1 tracking oggetti / L2 VLM su keyframe), riuso del layer semantico per domande ripetute, tetto di budget per singola domanda. Motore Python: il layer base richiede faster-whisper / opencv / yt-dlp (~200-300MB); il layer semantico opzionale aggiunge ~2GB di torch / transformers / ultralytics. Un doctor --fix incluso configura il venv e installa entrambi.

Monta il servizio semantico tsm-core-dlr (vettori + grafo LanceDB) come tool MCP, con skill DLR/TSM indipendente dallo scenario, stato e regole agent. Dipendenza obbligatoria, il servizio deve essere attivo prima del bundle.

Integrazione per l’analisi dati Java Foggy in DeepSeek Harness con Runtime gestito, CLI, Launcher, Skill di onboarding e workflow semantic-layer.

Strumento di analisi del livello semantico per DeepSeek Harness, basato sul servizio Xiwen.

Strumento di analisi con livello semantico: usa metadati selezionati di tabelle, colonne e metriche e recupero tramite Qdrant ed Elasticsearch per generare, convalidare ed eseguire query analitiche MySQL tramite il servizio Xiwen.