Baue den Index als SQLite mit FTS5 und sqlite-vec, dazu die Suche

Entscheidung Andreas 2026-09-04 (spine/core#8): kein Datenbankdienst. Der
Index ist eine abgeleitete Sicht auf die Markdown-Ablage in einer Datei im
Volume, jederzeit neu baubar. image/km/index.py zerlegt die Dateien in
Chunks (Chunking aus info/ai/scripts/index_docs.py übernommen), hält
Volltext in FTS5 und Vektoren aus bge-m3 in sqlite-vec, inkrementell über
SHA-256 je Datei. image/km/search.py sucht Volltext führend, Vektor
ergänzend, mit Filtern vor dem Ranking (0 Treffer statt gesperrt).

Ingest: Kommentare bei der Erstbefüllung repo-weit statt je Vorgang —
die erste Fassung hing bei live/live nach 371 Vorgängen; jetzt 2175 in zwei
Minuten. Gemessen: Volltext über 61.000 Chunks in 3 s, Vektoren 0,31 s je
Chunk auf der CPU-Box. Kein Bytecode mehr im Repo.

Co-Authored-By: Claude Fable 5.1 <noreply@anthropic.com>

.gitignore

@@ -0,0 +1,3 @@
+__pycache__/
+*.pyc
+.venv/