DeepSeek Harness 插件Manifest 有效

dsh-video-understand

面向 DeepSeek Harness 的视频理解工具，支持 B站链接、BV 号和本地视频。

开发者工具Skills 与工作流

12GitHub Stars1Fork 数更新于2026-08-24

源码

安装

当前仓库证据中未发现明确安装命令。

插件能力与用途

基于公开仓库快照由 AI 辅助整理，内容必须有源码依据；它不等同于兼容性验证或安全验证。

源码有据

dsh-video-understand 会在 DeepSeek Harness 中注册 `video_understand` 工具。它从视频生成 AVIS 信息层，并返回摘要与问答结果；也可启用基于 MiMo 的视觉分析层级。

核心能力

为 DSH agent 注册 `video_understand` 工具。
支持 B站 URL、BV 号和本地视频绝对路径。
输出包含视频信息、时长、token 压缩率、成本和问答结果的 JSON。
L0 使用本地 ASR、场景分类和运动检测流程。
L1 与 L2 可将 JPEG 视频帧发送至 MiMo API 进行视觉分析。
首次调用时创建隔离的本地 Python 环境并安装核心依赖。
提供 `doctor` CLI 用于环境检查和自动修复。

适用场景

在 agent 工作流中总结 B站或本地视频。
针对视频内容提出定向问题。
在 LLM 分析前提取紧凑的信息层。
通过帧级视觉分析获取服装、姿态、颜色或时间窗证据。

适合谁

构建视频分析 agent 工作流的 DeepSeek Harness 用户。
需要分析 B站或本地视频文件的用户。
需要本地优先视频处理 DSH 工具的开发者。

文档中可确认的限制

需要 ffmpeg 和 LLM API 密钥。
L1 和 L2 会将 JPEG 视频帧发送至 MiMo API 进行 VLM 分析。
使用 torch、CLIP 和 YOLO 的可选语义层需要约 2 GB 依赖。
下载 B站视频可能需要配置 `BILI_DOWNLOAD_SCRIPT`。
L0 不提供 L1 或 L2 所具备的视觉细节分析。

DSH 兼容性

DSH Plugin 针对具体版本记录的运行验证证据。没有结果只代表我们尚未测试，不代表不兼容。

尚未测试目前还没有发布运行兼容性测试结果。

安全信号

来自包元数据和源码检查的客观信号。这些信息用于辅助判断，不代表绝对安全保证。

依赖数量

package.json 声明了 0 个运行依赖、0 个开发依赖、0 个 Peer 依赖和 0 个可选依赖。

信息

已声明 DSH Bundle

package.json 中声明了 DSH Bundle 元数据。

信息

未声明许可证

GitHub 当前没有为该仓库报告 SPDX 许可证。

低

已获取 package.json

已获取仓库根目录 package.json，可用于 Registry 元数据检查。

信息

源码可用

本次 Registry 快照已获取公开 GitHub 源码元数据。

信息

来源与 Registry 记录

展示此条目的公开来源、Registry 分类与最近一次源码检查信息，并与运行验证结果明确分开。

源码仓库: ilps2/dsh-video-understand
Registry 来源: GitHub · dsh-plugin topic
Registry 分类: Plugin
源码检查: 29a4698 · 2026-10-16

本页面基于公开源码信息独立收录。DSH Plugin 与 DeepSeek 及插件作者均无隶属关系；安装前请始终以作者仓库中的最新说明为准。

仓库活跃度

GitHub Stars: 12GitHub stars
Fork 数: 1
未关闭 Issue: 4
最近提交: 2026-08-24
最近发布: 未发现 Release