用途：把仓库文件导入 ChromaDB 向量存储，构建或更新向量索引，以支持语义检索。
主要能力：支持按文件、按目录、增量（--since 小时数）和全量重建（--full）四种导入方式，并按 profile 加载对应的清单与批处理配置。
使用方式：先确保 .agent/learning/vector_profiles.json 中存在 profile（或通过 vector-db-init 初始化），再运行脚本。默认 wiki profile 的 24 小时增量示例：python3 scripts/ingest.py --profile wiki --since 24。指定文件：python3 scripts/ingest.py --profile wiki --file path/to/file.md。指定目录：python3 scripts/ingest.py --profile wiki --folder path/to/folder。全量重建：python3 scripts/ingest.py --profile wiki --full。完成后需报告目标 profile、生成的 chunk 数量和总耗时。
验证：用 python3 scripts/query.py "test query" --profile wiki --limit 3 确认索引内容可立即被语义查询检索到。
限制与约束：必须始终指定 --profile；导入期间需确保没有其他进程持有数据库文件夹的锁；需按要求报告 profile、索引文件数与处理错误。资料未提供收费、价格、平台、性能效果等信息。