用途：帮助理解陌生代码库，构建语义代码索引与知识图谱，映射依赖关系，执行语义化代码搜索，并分析变更影响与复杂度热点，同时为 AI 操作压缩上下文、减少 token 消耗。
主要能力：代码库索引（提取类、函数、接口、类型、变量等实体，以及 imports、calls、extends、implements、uses 等关系，并生成嵌入向量）；语义搜索（按相似度而非仅关键词检索，可过滤文件类型与路径）；依赖分析（支持深度、方向、耦合度与不稳定性指标）；变更影响分析；复杂度与热点分析；生成带置信度评分的 C4 架构图（Mermaid）。
使用方式：通过 CLI 调用，例如 aqe code index src/ --incremental 增量索引，aqe code index . --git-since HEAD~5 按 git 引用索引，aqe code search "authentication middleware" 语义搜索，aqe code impact src/services/UserService.ts --depth 3 影响分析，aqe code deps src/ 依赖映射，aqe code complexity src/ 复杂度分析，aqe code c4 . 生成架构图。也可通过 Agent 工作流调用 qe-kg-builder、qe-code-intelligence 等代理。
适用场景：理解不熟悉的代码、语义化查找代码、分析依赖、构建代码知识图谱、为 AI 操作精简上下文。
限制：资料提示该 code-intelligence 域成功率约 18%，简单查询建议直接用 grep/glob；知识图谱构建在超过 5 万行代码的仓库上会失败，需限定到具体模块；缺少领域特定嵌入时语义搜索结果可能不相关，需人工核验；宣称的 80% token 缩减可能遗漏关键上下文，需确认关键文件已包含；使用前需初始化 Fleet，可用 aqe health 诊断或 aqe init 重新初始化。