プラグイン

低コストな動画理解ツール。video_understand ツールが Bilibili リンク / BV / ローカル動画を AVIS 情報層（ASR + シーン構造 + オブジェクト追跡 + YOLO ラベル）に変換し、要約 + Q&A を返す。質問主導のレイヤー間ダイナミックルーティング（L0 ASR / L1 オブジェクト追跡 / L2 キーフレーム VLM）、繰り返し質問向けの意味レイヤー再利用、質問ごとの予算上限を備える。Python エンジン: コア層には faster-whisper / opencv / yt-dlp が必要（約200-300MB）。任意の意味層を追加すると torch / transformers / ultralytics が約2GB 増える。付属の doctor --fix が venv をセットアップし、両方をインストールする。

デュアルモデル自動ルーティングプラグイン：低コストの直接応答／高コストへのアップグレードを、エスケープ学習の閉ループ（誤った直接応答はフィンガープリントとして自動学習し、次回同じフィンガープリントを強制アップグレード）で実行。永続化され、Python ModelRouter と相互運用できます。

DeepSeek Harness 用の自己学習ハビットエンジン。ユーザー修正シグナルを検出し、しきい値で低コストモデルによって習慣を判定し、二段階の人手ゲートの背後で候補を確定します。