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在本地论文库中搜索文献。默认使用融合检索（关键词 + 语义向量合并排序），也支持单独使用某一种模式。
解析用户输入，判断搜索模式：
vsearchsearchsearch --chunk；若 chunk 索引尚未建立，先运行 index --chunkssearch-author/citations skillusearch（融合检索）——同时执行 FTS5 关键词搜索和 FAISS 语义搜索，合并去重排序。两路都命中的论文排名靠前。向量索引不可用时自动降级为纯关键词。fsearch从用户输入中提取：
--limit N；未指定则使用默认值--year 2023（单年）、--year 2020-2024（范围）、--year 2020-（起始年至今）--journal "Fluid Mechanics"（模糊匹配）--type review（模糊匹配，常见值：review、journal-article、book-chapter）查询词拆分原则：不要把“作者 + 年份 + 关键词/题名词”全部拼进同一个 query。这条规则同时适用于 search、vsearch 和 usearch：
search 会把整串文本交给 FTS5 MATCH；作者缩写、全名、标点或年份 token 只要和索引不一致，就可能让原本可命中的论文搜不出来。vsearch 通常不会因此空结果，但作者/年份/期刊等限定词会作为噪声进入 query embedding，可能拉低相关论文分数或引入相近但不精确的结果。usearch 同时跑 FTS 和向量；脏 query 可能让 FTS leg 失效，只剩语义命中，结果不再获得 both 加分。--year，不要放进 query。search-author "<作者姓或姓名>"，不要把作者混进主题 query。执行搜索命令：
融合检索（默认）：
scholaraio usearch "<查询词>" --limit <N> [--year <Y>] [--journal <J>] [--type <T>]
关键词搜索：
scholaraio search "<查询词>" --limit <N> [--year <Y>] [--journal <J>] [--type <T>]
证据片段搜索（返回 paper、section、line range、snippet）：
scholaraio search --chunk "<查询词>" --limit <N> [--year <Y>] [--journal <J>] [--type <T>]
语义搜索：
scholaraio vsearch "<查询词>" --limit <N> [--year <Y>] [--journal <J>] [--type <T>]
作者搜索：
scholaraio search-author "<作者名>" --limit <N> [--year <Y>] [--journal <J>] [--type <T>]
引用量排序：使用
/citationsskill 中的scholaraio top-cited命令。
联邦搜索（跨库 + arXiv）：
# 同时搜主库和 arXiv
scholaraio fsearch "<查询词>" --scope main,arxiv --limit <N>
# 同时搜主库和 proceedings
scholaraio fsearch "<查询词>" --scope main,proceedings
# 同时搜主库和所有 explore 库
scholaraio fsearch "<查询词>" --scope main,explore:*
# 搜指定 explore 库
scholaraio fsearch "<查询词>" --scope explore:my-survey
# 仅搜 arXiv（在线查询，不需要本地数据）
scholaraio fsearch "<查询词>" --scope arxiv
# 全部来源
scholaraio fsearch "<查询词>" --scope main,proceedings,explore:*,arxiv
--scope 支持逗号分隔组合：main（主库融合搜索）、proceedings（论文集子论文）、explore:<名称> 或 explore:*（explore 库）、arxiv（在线 arXiv API）。默认 scope 为 main。arXiv 结果会标注 [已入库] 表示该论文已在本地库中。
将搜索结果整理后呈现给用户。融合检索结果中每项标注了匹配来源：
both：关键词和语义都命中（最相关）fts：仅关键词命中vec：仅语义命中复杂查询：当 CLI 参数组合无法满足需求时（如按一作姓氏首字母筛选、多条件交叉、自定义排序等），直接写 Python 读 configured papers library 下的 */meta.json 做查询。JSON 关键字段：
title, authors, first_author, first_author_lastname, year, doi, journal,
abstract, paper_type, citation_count (dict: crossref/semantic_scholar/openalex),
ids, toc, l3_conclusion
用户说："帮我搜一下 turbulent boundary layer 相关的论文"
→ 执行 usearch "turbulent boundary layer"
用户说："用语义搜索找 drag reduction 的文献，给我前5篇"
→ 执行 vsearch "drag reduction" --limit 5
用户说："找 Liao Z-M 的论文"
→ 执行 search-author "Liao"
用户说："我库里引用最高的论文有哪些"
→ 转交 /citations skill（使用 top-cited 命令）
用户说："2020年以后关于 drag reduction 的论文"
→ 执行 usearch "drag reduction" --year 2020-
用户说："找 subgrid scale model 的原文证据片段，最好有行号"
→ 若未建 chunk 索引先执行 index --chunks，再执行 search --chunk "subgrid scale model"
用户说："找 Moin 1982 numerical investigation turbulent channel flow"
→ 执行 usearch "numerical investigation turbulent channel flow" --year 1982；必要时再用 search-author "Moin" --year 1982 交叉确认，不要执行 search "P Moin 1982 numerical investigation turbulent channel flow"
用户说："JFM 上发的湍流论文"
→ 执行 usearch "turbulence" --journal "Fluid Mechanics"
用户说："库里引用最高的 review 文章"
→ 转交 /citations skill（使用 top-cited --type review 命令）
用户说："帮我在 arXiv 上也搜一下 physics-informed neural network"
→ 执行 fsearch "physics-informed neural network" --scope main,arxiv
用户说："所有来源都搜一下 drag reduction，包括 explore 库"
→ 执行 fsearch "drag reduction" --scope main,proceedings,explore:*,arxiv
用户说："在我之前建的 wall-bounded-turbulence explore 库里搜 channel flow"
→ 执行 fsearch "channel flow" --scope explore:wall-bounded-turbulence
用户说："连 proceedings 一起搜 granular damping"
→ 执行 fsearch "granular damping" --scope main,proceedings