Búsqueda semántica opcional · documentación de figlens

Experimental. figlens search <file> <query> --mode semantic|hybrid ordena las capas por significado con un modelo local. El --mode text por defecto no cambia y no necesita modelo.

Configuración única. Descarga tú mismo BAAI/bge-m3 en la revisión 5617a9f61b028005a4858fdac845db406aefb181 (MIT; config.json, pytorch_model.bin, tokenizer.json): figlens nunca descarga. figlens models configure bge-m3 --model DIR [--runtime FILE] comprueba los archivos con SHA-256, inicia una vez el runtime figlens-embed sin conexión (se busca junto al ejecutable de figlens salvo que des --runtime) y guarda el perfil en models.json del directorio de configuración. models list|status lo muestran; models remove bge-m3 lo olvida y conserva los archivos.
Perfil visual. figlens models configure siglip-base --model DIR comprueba de la misma forma google/siglip-base-patch16-224 en la revisión 7fd15f0689c79d79e38b1c2e2e2370a7bf2761ed (Apache-2.0; config.json, preprocessor_config.json, model.safetensors) y registra el modelo de imagen para la búsqueda visual.
Consultas por imagen (experimental). figlens search --workspace DIR --image shot.png ordena las unidades de un workspace por su aspecto; --image-ref '{"sourceId":…,"snapshotId":…,"nodeId":…}' usa en su lugar el render guardado de un resultado, y --crop x,y,w,h recorta cualquiera de los dos. Con texto de consulta pasa a hybrid. Las capas visuales las crea figlens index visual (una búsqueda no crea ninguna, y la búsqueda en un solo .fig rechaza la imagen). Sin el perfil de imagen, o si falla, solo ordena el hash de píxeles y query.usedModes lo indica. La imagen de consulta nunca se guarda. La regla de ordenación aún se está validando; toma los resultados como pistas. MCP: search image (una ruta dentro de los roots), imageRef, crop.
Modos. semantic ordena cada capa por su mejor fragmento de nombre, texto, propiedades de componente o ámbito. hybrid fusiona los rankings de texto y semántico (Reciprocal Rank Fusion). Sin perfil, semantic falla con mode_unavailable y hybrid devuelve los resultados de texto e indica el motivo. coverage.layers.semantic informa ready, partial o unavailable; una página parcial no tiene nextCursor. Los modelos usan CPU; Ctrl-C detiene la petición activa. Un proceso MCP/visor puede mantener un modelo de texto y uno de imagen en memoria tras usarlos: el de texto solo midió unos 2,5 GiB y la suma de sus picos unos 3,5 GiB en una prueba Linux ARM, sin contar el núcleo ni los workers de indexación. Son medidas, no límites de memoria.
Límites. Se incrustan nombres de capa, texto efectivo, los valores de propiedades de componente de una instancia (un valor que no se resuelve con exactitud se omite y se cuenta) y los nombres de página y contenedores de cada capa. La búsqueda con --workspace/--id lee la capa de modelo almacenada de cada fuente y nunca incrusta texto de diseño; se crea con figlens index embed (el servidor MCP la encola tras una compilación de texto). Una fuente sin ella queda pending y la página es parcial. En el conjunto de pruebas congelado de esta función, el modelo no alcanzó el umbral de calidad para consultas de sinónimos y propósito (tasa de top-1 erróneo 0,25, umbral 0,20); trata los resultados como pistas.
MCP. La herramienta models (list, status, configure, remove) y mode en search; configure solo ejecuta el figlens-embed junto a figlens, y el directorio y los archivos del modelo deben estar dentro de las raíces del servidor. Cancelar la llamada detiene una búsqueda o configuración en curso.