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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.

Ferramentas de comandos CLI Lanting + proteção L0: 9 ferramentas de memória + 6 ferramentas de qualidade (registro defineTool, spawn venv _cli.py) + proteção de escrita/chamada direta

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