用途：对文档语料做语义搜索与摘要，基于 ChromaDB 向量嵌入，支持 markdown、PDF、DOCX、XLSX。检索相关文本块，避免整份文件载入上下文，适用于“第二大脑”或个人知识库，也可用于任意文档集合。
主要能力：
- 语义搜索（默认）、混合搜索（向量 + BM25 经 RRF 融合）、关键字搜索（仅 BM25）。
- 可按区域（area）、文件、日期范围浏览文本块；支持命名集合（--collection，默认 brain）。
- 提供统计、文件列表、孤儿块清理等数据库操作。
- 摘要工作流：检索相关块（JSON 输出）→ 分批 → Claude 摘要 → 汇总。
必要用法：需先配置 Python 虚拟环境（运行 setup.sh），并在无 .vectordb/ 目录时运行 ingest 建索引。首次设置： ~/.claude/skills/repo-search/setup.sh ~/.claude/skills/repo-search/.venv/bin/python ~/.claude/skills/repo-search/ingest.py /path/to/your/markdown-repo --verbose 增量或全量重建索引分别使用带路径或 --force --verbose 的 ingest 命令。搜索示例： ~/.claude/skills/repo-search/.venv/bin/python ~/.claude/skills/repo-search/query.py --db-path /path/to/your/markdown-repo/.vectordb search "query text here" 可通过 -k 控制结果数量，--area 过滤区域，-f json 输出 JSON，--mode hybrid/keyword 切换模式。区域浏览、文件浏览、日期范围、统计、列表、prune 及命名集合均有对应命令。
分块与嵌入：Markdown 按标题层级分块并附加标题链与文档标题；PDF 按页 1000 字符；DOCX 按段落 1500 字符；XLSX 按行组 2000 字符并保留工作表名。嵌入模型为 all-MiniLM-L6-v2（ChromaDB 默认），BM25 索引在入库时自动构建。
限制与注意：首次查询需加载嵌入模型（约 10-20 秒），后续较快；“Database not found”需先运行 ingest；“No results”可放宽查询、去掉过滤、增大 -k 或改用 hybrid；文件变更后需重跑 ingest；删除文件产生的孤儿块可用 prune 清理；提取失败可能因文件损坏或加密。