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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.

Monta o serviço semântico tsm-core-dlr (vetores + grafo LanceDB) como ferramentas MCP e inclui skill DLR/TSM independente de cenário, status e regras. Dependência obrigatória, deve estar rodando antes de ativar o bundle.

Integração de análise de dados Java Foggy para DeepSeek Harness com Runtime gerenciado, CLI, Launcher, Skills de integração e workflows de camada semântica.

Ferramenta de análise da camada semântica para DeepSeek Harness, baseada no serviço Xiwen.

Ferramenta de análise com camada semântica: usa metadados selecionados de tabelas, colunas e métricas, com recuperação via Qdrant e Elasticsearch, para gerar, validar e executar consultas analíticas MySQL pelo serviço Xiwen.