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Ferramenta de compreensão de vídeo de baixo custo: uma ferramenta video_understand transforma um link do Bilibili / BV / vídeo local em uma camada de informação AVIS (ASR + estrutura de cena + rastreamento de objetos + rótulos YOLO) e retorna resumo + Q&A. Roteamento dinâmico entre camadas orientado por perguntas (L0 ASR / L1 rastreamento de objetos / L2 VLM de keyframe), reutilização da camada semântica para perguntas repetidas, teto de orçamento por pergunta. Motor Python: a camada principal precisa de faster-whisper / opencv / yt-dlp (~200-300MB); a camada semântica opcional adiciona ~2GB de torch / transformers / ultralytics. Um doctor --fix incluído configura o venv e instala ambos.