src/semantic/（semantic.c + rotsq.c + ast_profile.c + minhash.c）semantic/ 讓 semantic_query 可以用自然語言找程式碼——不需要 API key、Ollama、Docker，因為向量模型（nomic-embed-code，768d int8）編譯進二進位。
查詢文字被轉成 embedding，與圖中節點比對。但它不是「單一向量距離」——而是 11-signal 組合計分：TF-IDF、RRI、API/Type/Decorator signatures、AST profiles、data flow、Halstead-lite、MinHash、module proximity、graph diffusion 等加權合成。
單靠 token 向量會漏掉「結構上像」的函式。ast_profile 把 AST 的形狀（巢狀、呼叫數量、參數模式）編成特徵，rotsq 提供另一種訊號——讓「詞彙完全不同但做的事一樣」的函式也能被找到。
MinHash + LSH 對大圖做近似重複偵測，產出 SIMILAR_TO 邊（Jaccard 計分）——找 copy-paste 程式碼。