memsearch 是针对 zilliztech/memsearch 这一具名工具的操作技能。该项目采用“Markdown 权威存储 + Milvus 搜索索引”的智能体记忆架构：Markdown 是权威数据，Milvus 仅作为派生索引，二者在报告和备份中应保持分离。
主要能力
- 覆盖 CLI 操作、平台插件、配置管理、索引、召回与重置。
- 支持检查当前 Markdown 根目录、Milvus URI 与 collection、配置优先级以及插件捕获状态。
- 提供离线预检脚本 preflight.py：对 checkout 使用 --repo /绝对非符号链接目录，或在已安装技能目录中运行 scripts/preflight.py --json。脚本要求 Python 3.10+ 且运行于 POSIX 环境（macOS/Linux，Windows 需用 WSL2），不发起子进程或网络调用、不写文件、不读取密钥；仅比对选定固定文件的 SHA-256 并检查 PATH 中命令名是否存在（不校验版本）。退出码 0 表示输入有效且选定文件检查通过，1 表示文件缺失或不匹配，2 表示输入错误；不带 --repo 时报告未经验证的清单。
使用方式
- 先确认仓库/提交与 references/source.json 一致，再读取固定的源事实，然后才考虑启用捕获、索引或重置。
- 每次只选择一种操作；index、watch、插件捕获、compact、本地模型拉取与 reset 的数据或提供方影响各不相同，不得把破坏性或后台操作当作诊断手段。
- 安装/插件钩子、网络或模型下载、启用捕获或监视、索引或写入记忆、远程嵌入/LLM 调用、compact、删除或重置索引数据前，需获得明确批准，并确认目标文件、提供方、成本与 collection；保护私有 TOML，切勿打印密钥。
- 仅在授权操作后检查结果状态，并分别说明 Markdown 是否变化、索引是否变化、是否联系了提供方、钩子或服务是否被激活。
适用场景 包括解释 Markdown 记忆与 Milvus 索引的分离机制、对指定笔记目录进行索引（需先批准数据、提供方与成本）、重置 Milvus collection（需确认确切 URI/collection 并获破坏性操作批准，且保持 Markdown 不变）等。
限制 项目配置有意受限，端点/凭据应谨慎使用全局配置。预检仅证明固定文件完整性，不证明索引新鲜度或检索质量；所提供场景为作者编写的路由与边界示例，并非已执行的模型质量结果。