Busca semântica opcional · documentação do figlens

Experimental. figlens search <file> <query> --mode semantic|hybrid ordena as camadas por significado com um modelo local. O --mode text padrão não muda e não precisa de modelo.

Configuração única. Baixe você mesmo o BAAI/bge-m3 na revisão 5617a9f61b028005a4858fdac845db406aefb181 (MIT; config.json, pytorch_model.bin, tokenizer.json): o figlens nunca baixa. figlens models configure bge-m3 --model DIR [--runtime FILE] confere os arquivos por SHA-256, inicia o runtime figlens-embed uma vez offline (procurado ao lado do executável do figlens, a menos que --runtime seja dado) e grava o perfil em models.json no diretório de configuração. models list|status o mostram; models remove bge-m3 o esquece e mantém os arquivos.
Perfil visual. figlens models configure siglip-base --model DIR verifica da mesma forma o google/siglip-base-patch16-224 na revisão 7fd15f0689c79d79e38b1c2e2e2370a7bf2761ed (Apache-2.0; config.json, preprocessor_config.json, model.safetensors) e registra o modelo de imagem para a busca visual.
Consultas por imagem (experimental). figlens search --workspace DIR --image shot.png ordena as unidades de um workspace pela aparência; --image-ref '{"sourceId":…,"snapshotId":…,"nodeId":…}' usa o render salvo de um resultado, e --crop x,y,w,h recorta qualquer um dos dois. Com texto de consulta vira hybrid. As camadas visuais são criadas por figlens index visual (uma busca não cria nenhuma, e a busca em um único .fig recusa a imagem). Sem o perfil de imagem, ou se ele falhar, só o hash de pixels ordena e query.usedModes informa isso. A imagem de consulta nunca é salva. A regra de ordenação ainda está em validação; trate os resultados como pistas. MCP: search image (um caminho dentro dos roots), imageRef, crop.
Modos. semantic ordena cada camada pelo melhor trecho de nome, texto, propriedades de componente ou escopo. hybrid funde os rankings de texto e semântico (Reciprocal Rank Fusion). Sem perfil, semantic falha com mode_unavailable e hybrid devolve os resultados de texto e informa o motivo. coverage.layers.semantic informa ready, partial ou unavailable; uma página parcial não tem nextCursor. Os modelos usam CPU; Ctrl-C interrompe a requisição ativa. Um processo MCP/visualizador pode manter um modelo de texto e um de imagem na memória após o uso: o de texto sozinho mediu cerca de 2,5 GiB e a soma dos picos dos dois cerca de 3,5 GiB em uma medição Linux ARM, sem o núcleo e os workers de indexação. São medições, não limites de memória.
Limites. São embutidos nomes de camada, texto efetivo, os valores de propriedades de componente de uma instância (um valor que não se resolve com exatidão é omitido e contado) e os nomes de página e contêineres de cada camada. A busca com --workspace/--id lê a camada de modelo armazenada de cada fonte e nunca incorpora texto do design; ela é criada com figlens index embed (o servidor MCP a enfileira após uma compilação de texto). Uma fonte sem ela fica pending e a página é parcial. No conjunto de testes congelado desta função, o modelo não atingiu o critério de qualidade para consultas de sinônimo e finalidade (taxa de top-1 errado 0,25, critério 0,20); trate os resultados como pistas.
MCP. A ferramenta models (list, status, configure, remove) e mode em search; configure executa apenas o figlens-embed ao lado do figlens, e o diretório e os arquivos do modelo precisam estar dentro das raízes do servidor. Cancelar a chamada interrompe uma busca ou configuração em andamento.