用途：为不同查询类型选择最省 token 的搜索工具，避免用错工具浪费上下文。
主要能力与决策树：结构类查询（如代码模式 def foo、class Bar、import X、@decorator）用 AST-grep，输出约 50 tokens；语义类查询（如 how does auth work、find error handling patterns）用 LEANN，若仅路径约 100 tokens；字面量查询（精确标识符如 TemporalMemory、check_evocation、正则）用 Grep，输出可变；完整上下文（需要完整理解）用 Read，1500+ tokens，且仅在找到正确文件后作为最后手段。
Token 效率对比：AST-grep 约 50 tokens，适合函数/类定义、导入、装饰器；LEANN 约 100 tokens，适合概念性问题、架构、模式；Grep 约 200-2000 tokens，适合精确标识符、正则、文件路径；Read 约 1500+ tokens，适合找到文件后的完整理解。
Hook 强制：grep-to-leann.sh hook 会自动检测查询类型（结构/语义/字面量），对结构查询阻断并建议 AST-grep，对语义查询阻断并建议 LEANN，字面量模式放行给 Grep。
建议：代码结构问题先用 AST-grep；“X 如何工作”用 LEANN；仅精确标识符匹配用 Grep；先用搜索找到文件再 Read。不要用 Grep 回答概念性问题（会返回空），不要在不知道相关文件前直接 Read，在 AST-grep 就能给出 file:line 时不要用 Read，也不要忽略 hook 建议。
示例命令：ast-grep --pattern "async def $FUNC($$$):" --lang python；leann search opc-dev "how does authentication work" --top-k 3；Grep pattern="check_evocation" path=opc/scripts；Read file_path=opc/scripts/z3_erotetic.py。
最优流程：AST-grep 找到 async 函数的 3 个 file:line 匹配，只 Read 最匹配的一个获得完整理解，跳过 4 个无关文件，节省约 6000 tokens。
限制：资料未提供安装方式、许可、收费、平台支持与具体实现细节；所述 token 数值为经验参考。