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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.

Feed de vídeo no estilo TikTok em uma janela flutuante de barra lateral: percorra pastas locais ou SMB-NAS, ou cole URLs de vídeos online (yt-dlp, bilibili/YouTube, estado de login cookies.txt); a janela se ajusta automaticamente à proporção do vídeo, com tela cheia, arrastar para redimensionar, streaming Range e endpoint de fila de vídeos do agente.

Downloads a Bilibili video with yt-dlp, samples key frames, and transcribes it — from the site subtitles, or from a local faster-whisper install when there are none. Registers the skill the agent uses to write the summary; activates when a user message contains only a video link. Requires yt-dlp and ffmpeg on PATH; transcription needs faster-whisper.