플러그인

저비용 영상 이해 도구. video_understand 도구가 Bilibili 링크 / BV / 로컬 영상을 AVIS 정보 계층(ASR + 장면 구조 + 객체 추적 + YOLO 라벨)으로 변환하고 요약 + Q&A를 반환한다. 질문 주도형 계층 간 동적 라우팅(L0 ASR / L1 객체 추적 / L2 키프레임 VLM), 반복 질문용 의미 계층 재사용, 질문별 예산 상한을 갖춘다. Python 엔진: 코어 계층에는 faster-whisper / opencv / yt-dlp가 필요하며(~200-300MB), 선택적 의미 계층을 추가하면 torch / transformers / ultralytics가 약 2GB 더 든다. 번들된 doctor --fix가 venv를 설정하고 둘 다 설치한다.

란팅 CLI 명령 도구화 + L0 가드: 기억면 9개 도구 + 품질면 6개 도구(defineTool 등록, spawn venv _cli.py) + 직접 쓰기/직접 호출 가드

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