用途：对本地知识库执行高精度混合检索，结合向量语义搜索（ChromaDB）与 BM25 关键词精确匹配，再用 BGE-Reranker 交叉编码器重排，并支持按 skill、tag、memory_type 过滤。检索覆盖热存储（knowledge-base/.md、experience/.md）与冷存储（cold-notes/raw.jsonl）。
主要能力：默认混合检索加重排；可切换 --mode vector 仅向量、--mode bm25 仅关键词。冷存储条目按语义哈希 cold-notes#<hash12> 编址，删改行不会导致后续条目重复嵌入；热存储按 ## 🔧 条目级分块，返回 file.md#entry-slug。search.py 每次查询前自动补建索引，--no-auto-index 可关闭。输出为 JSON 数组，含 path、rerank_score、text，text 可直接作为上下文。
使用方式：首次需创建虚拟环境并安装依赖，再初始化索引。Windows：python -m venv "$HOME.deep-memory.venv"；Linux/macOS：python3 -m venv ~/.deep-memory/.venv。安装：<PY> -m pip install -r skills/chroma-hybrid-search/requirements.txt。初始化：<PY> skills/chroma-hybrid-search/scripts/update_db.py。检索示例：<PY> skills/chroma-hybrid-search/scripts/search.py --query "spring animation tuning guidelines" --min-score 0.35。默认工作区 ~/.deep-memory，可用 DEEP_MEMORY_WORKSPACE 环境变量或 --workspace 覆盖。
适用场景：复杂语义提问、跨语言模糊检索、精确专名或代码片段检索，以及按技能/标签/记忆类型缩小范围。
限制：混合模式建议始终传 --min-score 0.35，否则低相关性项目命中会阻止回退到全项目库；不要再单独用 Read 打开命中文件，否则会引入整文件稀释；--rebuild 会对全部条目重新嵌入（示例 1,265 条约 6 分钟），正常无需执行；若重嵌超过 20% 会告警，id-missing 通常由 kb_reader.py 版本不一致导致。收费、价格未提供。