AI 命令（语义搜索 / 智能摘要）
内置 AI 能力：Embedding 向量化 + 语义搜索（RAG）与 LLM 文章摘要，供 AI Agent 或人类通过同一套 CLI 使用。
bash
sip --init # 首次配置 AI（模型 + API Key，交互式）
sip --config # 查看/修改 AI 配置
sip --index # 对文章做 Embedding 向量化（交互式选择源）
sip --reindex # 更换 Embedding 模型后重新向量化
sip --search "LLM Agent" # 语义搜索（返回命中文章 + 相似度）
sip --search "RAG" --feed 1 --json # 限定订阅源搜索，JSON 输出
sip --grep "关键词" # 全文搜索（标题/正文/摘要，不依赖 AI）
sip --summary 12 # 为文章 12 生成摘要（保存到数据库）
sip --summary feed:3 # 为订阅源 3 的全部文章生成摘要
sip --summary-all # 为所有未生成摘要的文章生成摘要命令总表
| 命令 | 说明 |
|---|---|
--init | 交互式首次配置：选择 Embedding 提供方、LLM 提供方，并录入 API Key（stdin 被重定向时自动降级为普通输入，不崩溃） |
--config | 打印当前 AI 配置（不含密钥）及配置文件路径 |
--index | 为选中订阅源的文章批量生成 Embedding 向量 |
--reindex | 更换 Embedding 模型（维度变化）后，清除旧向量并全量重建 |
--search <查询> | 语义搜索；可选 --feed 编号、--threshold 0.7、--json。⚠️ 性能提示：跨全源搜索是向量全量扫描，优先用 --grep（SQL LIKE 精确匹配）；需要语义扩展时用 --feed 编号 限定单源，或调 --threshold 减少候选。⚠️ 全文向量命中分通常比标题向量低 0.1~0.2，搜「正文独有概念」时结果偏少可适当降阈值 |
--grep <关键词> | 全文搜索（SQL LIKE，不依赖 AI）；默认输出「编号+标题+出现次数+±50 字符片段」，有上限（--limit N / --max-snippets N / --json / --full） |
--summary <编号> | 为单篇文章调用 LLM 生成摘要（--json 结构化）；feed:<编号> 为该源全部文章逐个生成 |
--summary-all | 为所有 Summary 为空的文章生成摘要 |
API Key 存操作系统原生凭据库（Windows 凭据管理器 / macOS 钥匙串 / Linux Secret Service），不写入任何文件；非敏感配置存 readwithhotsoup/ai_config.json（键名大小写不敏感，端点缺 http(s):// 协议头时自动补全；"allowPrivateNet": true 可放行内网全文抓取）。
错误码说明
AI 命令失败时统一上报结构化错误码，--json 模式下错误以 {"error": {"code": "...", ...}} 形式返回：MODEL_UNAVAILABLE / INVALID_RESPONSE / INVALID_JSON / EMPTY_RESPONSE / API_KEY_INVALID / NETWORK_ERROR / NO_INDEX / FEED_NOT_FOUND / ITEM_NOT_FOUND / EMPTY_QUERY。