用途：对品牌已存储的全部知识做语义搜索，回答如“我们的品牌语气指南是什么”“Q4 邮件什么有效”“关于竞品 Y 定价我们学到了什么”等问题，让智能体与用户基于品牌历史积累而非当前会话记忆做决策。
主要能力：同时检索多个记忆层——向量库做语义相似匹配、知识图谱做实体关系与因果链、本地索引覆盖尚未同步的近期条目；结果按相似度、关系强度、时效与优先级综合排序，并翻译为“高度相关/相关/弱相关”等可读类别。支持可选过滤：内容类型（guideline、campaign-learning、competitive-intel、performance-insight、brand-asset）、日期范围、标签、优先级、是否包含已过期条目，以及 semantic、exact、hybrid 三种搜索模式。输出含查询解析、带出处的排序结果、图谱关系、交叉引用、知识缺口、后续查询建议、各层结果数量与检索耗时。
使用方式：以 /digital-marketing-pro:search-knowledge 调用。脚本位于插件 scripts/ 目录，需 Python 3.10 或更新版本，用 python 或 python3 运行。先读取 ~/.claude-marketing/brands/_active-brand.json 与对应 profile.json 加载品牌上下文，再运行 python "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/memory-manager.py" --brand {slug} --action get-memory-status 查看已配置的记忆后端，并用 --action search-local 检索本地索引。若宿主未设置 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}，脚本在插件 scripts/ 文件夹内。
适用场景：品牌知识审计、竞品情报回顾、按受众或渠道检索历史经验、时效敏感查询、跨知识类型的关联研究。
限制：向量库、知识图谱、跨会话存储均为可选接入，DMP 默认不捆绑，仅本地索引始终可用；get-memory-status 只检查环境变量，不测试实际连通性或容量；图谱搜索仅在已连接可用图谱 MCP 时执行。未提供品牌时会被询问是否先执行 /digital-marketing-pro:brand-setup，或按默认继续。