Плагины

Недорогой инструмент понимания видео: video_understand преобразует ссылку Bilibili / BV / локальное видео в информационный слой AVIS (ASR + структура сцен + отслеживание объектов + YOLO-метки) и возвращает summary + Q&A. Есть динамическая маршрутизация между слоями, управляемая вопросами (L0 ASR / L1 отслеживание объектов / L2 VLM по ключевым кадрам), повторное использование семантического слоя для повторяющихся вопросов и лимит бюджета на каждый вопрос. Python-движок: для базового слоя нужны faster-whisper / opencv / yt-dlp (~200-300MB); опциональный семантический слой добавляет ~2GB torch / transformers / ultralytics. Встроенный doctor --fix настраивает venv и устанавливает оба набора.

Подключает semantic service tsm-core-dlr (векторы и граф LanceDB) как MCP tools, включает независимый от сценария skill DLR/TSM, статус и правила. Обязательная зависимость: сервис должен работать до активации bundle.

Интеграция анализа данных Foggy Java для DeepSeek Harness с управляемым Runtime, CLI, Launcher, Skills для адаптации и workflow семантического слоя.

Инструмент аналитики семантического слоя DeepSeek Harness на базе сервиса Xiwen.

Инструмент аналитики с семантическим слоем: использует отобранные метаданные таблиц, столбцов и метрик, поиск через Qdrant и Elasticsearch, чтобы создавать, проверять и выполнять аналитические запросы MySQL через службу Xiwen.