用途：在 CodeAlive 已索引的代码生态（当前项目、组织仓库、依赖及任意已索引代码库）中做语义代码智能检索与分析。
主要能力：datasources.py 列出已索引数据源，可带 --query 做 AI 相关性过滤；search.py 按含义做语义搜索（默认发现工具）；grep.py 按精确字符串或正则搜索；ontology.py 提供单个仓库的高层概览；tree.py 查看有界仓库树；read_file.py 读取仓库相对路径文件（可带行范围）；fetch.py 获取搜索结果标识符的完整内容；relationships.py 查看调用图、继承或符号引用；schema.py 查看元数据查询实体；metadata.py 做只读聚合查询；chat.py 提供无状态问答；get_version.py 返回已安装版本。
使用方式：所有脚本需 CodeAlive API 密钥，可用 python setup.py 交互式配置，或用 python setup.py --key THE_KEY 直接保存。典型流程为搜索→分诊→加载真实内容：先用 python scripts/search.py "JWT token validation" my-backend 或 python scripts/grep.py "AuthService" my-repo 定位，再用 python scripts/fetch.py <identifier> 获取外部仓库完整源码，当前工作仓库则用编辑器读取对应路径文件。需要调用图或继承时运行 python scripts/relationships.py <identifier> --profile inheritanceOnly。
适用场景：描述行为或概念时用语义搜索；已知精确文本（标识符、错误信息、配置键、URL、正则）时用 grep；跨仓库模式用 workspace: 或列出多个仓库。
限制：chat.py 由服务端调用 LLM，慢且贵，仅在用户明确要求时使用，v3 无状态需在每次提问中带上上下文。搜索结果中的 description 仅作分诊指针，不能作为事实依据，须加载真实源码。fetch.py 每次最多 50 个标识符，标识符格式为 {owner/repo}::{path}::{symbol}；同一标识符存在于多个数据源时需用 --data-source 消歧。工具错误应视为失败并按提示修复重试。需 Python 3.8+，仅用标准库。其余细节暂未提供。