写/改一个事件包：原子写 .md（权威源）+ 确定性 upsert 索引。id 存在则覆盖更新。tags/aliases/linked 为字符串数组。

确定性无状态检索：在 id/title/alias/tag/summary 上做关键词匹配，返回按确定性规则排序的 Top-K 候选（命中唯一 ID）。不依赖热度/权重。

锚点层细粒度召回：在事件包的 anchors 子事件锚点上做关键词匹配，返回命中的子事件（包ID + 锚点标题 + 摘要 + 定位 + 分数）。用于故事包/长正文按剧情节点召回——当 memory_query 命中率低时，anchors 往往能把内容词召回（如「幽影核心」「圣保罗之焰」「纽约之战」）。

按小标题精准读取事件包正文的某一段（而非整包），节省上下文窗口。配合 memory_query_anchors 使用：先 query_anchors 拿到命中的 locator，再用本工具按 locator 取该段正文。heading 为正文里 ## / ### 小标题的片段（包含匹配），可直接用 locator 值。

双向关联两个事件包（更新两者 front-matter 的 linked 字段）。

从所有 .md 的 front-matter 全量重建 index.db。索引损坏时调用——.md 是权威源，重建不丢数据。

主动收录：用户提供一段原始文本，AI 执行完整管线——理解并拆分为凝聚的事件包、生成结构化元数据、写入 .md 权威源 + 索引、与现有/新建包建立关联。模型由通用适配器决定（模型无关）。未配置 LLM API 时退化为单包启发式。