用途：把仓库文件索引进 ChromaDB 向量库，构建或更新父子分块结构，作为后续语义搜索的后端索引，属于写操作。
主要能力：支持全量重建、按时间增量（如 --since 24 仅处理新改文件）、代码文件处理（--code，对 .py/.js 自动调用 ingest_code_shim.py，以函数和类为离散分块而非原始文本块）。
必要用法：首次使用若未装 chromadb 或缺少 vector_profiles.json，先运行 python3 plugins/vector-db/skills/vector-db-init/scripts/init.py。用 curl -sf http://127.0.0.1:8110/api/v1/heartbeat 检查服务，未启动则用 chroma run --host 127.0.0.1 --port 8110 --path .vector_data &。全量：python3 plugins/vector-db/skills/vector-db-agent/scripts/ingest.py --profile knowledge --full；增量：同命令加 --since 24；代码：加 --full --code。入库后用 query.py 冒烟测试，例如 python3 plugins/vector-db/skills/vector-db-agent/scripts/query.py "describe what was just ingested" --profile knowledge --limit 3。
规则与限制：不要直接写 .vector_data/，始终经 ingest.py；不要用 cat 或 sqlite3 读取 .sqlite3 文件以免损坏上下文；需声明所用 profile、文件数与错误。其余细节暂未提供。