diff --git a/docs/orders/04-searcher.md b/docs/orders/04-searcher.md
new file mode 100644
index 0000000..8300a27
--- /dev/null
+++ b/docs/orders/04-searcher.md
@@ -0,0 +1,76 @@
+Проект: /root/WORK/memo (Kotlin/JVM). Заказ по поиску.
+
+Создать РОВНО ДВА новых файла:
+  memo-core/src/main/kotlin/memo/core/Searcher.kt
+  memo-core/src/test/kotlin/memo/core/SearcherTest.kt
+
+## Searcher.kt
+
+package memo.core
+
+enum class SearchMode { HYBRID, LEX, VEC }
+
+data class Hit(
+    val path: String,
+    val line: Int,
+    val heading: String,
+    val score: Double,
+    val text: String,     // текст чанка, обрезанный до 1200 символов
+)
+
+fun interface RefreshHook { fun refresh(root: java.io.File) }
+
+class Searcher(
+    private val db: Db,
+    private val embedder: Embedder,
+    private val refresh: RefreshHook? = null,
+) {
+    /** Ищет по индексу. Если задан [refresh] — сначала вызывает его для root
+     *  (догон свежих правок файлов до поиска). */
+    fun search(root: java.io.File, query: String, k: Int = 8, mode: SearchMode = SearchMode.HYBRID): List<Hit>
+}
+
+Правила реализации:
+1. Если refresh != null — вызвать refresh.refresh(root) ПЕРЕД любым запросом к базе.
+2. Лексический список (режимы LEX и HYBRID): разбить query на токены по всем символам, кроме букв
+   и цифр (unicode: Character.isLetterOrDigit); оставить токены длиной >= 2; взять первые 8;
+   собрать строку вида "ток1" OR "ток2" (каждый токен в двойных кавычках);
+   если токенов нет — лексический список пуст, без ошибки.
+   Запрос: SELECT rowid, bm25(chunks_fts) AS s FROM chunks_fts WHERE chunks_fts MATCH ? ORDER BY s LIMIT 32.
+   Ошибку SQLite на MATCH не ронять наружу, а считать списком пустым.
+3. Векторный список (режимы VEC и HYBRID): embedder.embed(query) → FloatArray[768];
+   запрос: SELECT rowid, distance FROM chunks_vec WHERE embedding MATCH ? ORDER BY distance LIMIT 32.
+   Байндить вектор тем же способом, что в тесте vec0KnnRoundTrip (bindVector).
+4. Слияние RRF: score(rowid) = сумма по спискам 1.0/(60.0 + rank), где rank — позиция в списке, начиная с 1.
+   В режиме LEX — только лексический список, в VEC — только векторный, в HYBRID — оба.
+5. По итоговому score взять первые k rowid; вычитать из chunks поля path, line, heading, text
+   (SELECT path, line, heading, text FROM chunks WHERE id IN (...)); сохранить порядок по score убыванию.
+6. text обрезать до 1200 символов (если длиннее — substring(0,1200) без многоточий).
+7. Пустой индекс → пустой список, без исключений.
+
+## SearcherTest.kt — ровно 5 тестов, имена ровно такие
+
+Подготовка (общий помощник): временный каталог + Db(index.db) + db.init() + Embedder(модель из MEMO_MODEL_DIR
+как в CoreSmokeTest.embedderProduces768). Помощник `addChunk(path, heading, line, text)`, который вставляет
+строку в chunks, берёт last_insert_rowid() и вставляет тот же rowid в chunks_fts(text, heading)
+и в chunks_vec(embedding) с эмбеддингом embedder.embed(text).
+
+1. `lexModeFindsExactValue` — 3 чанка, в одном текст "Прокси корпоративных доменов на 76.132";
+   поиск с mode = LEX по запросу "76.132" → первый хит содержит "76.132".
+2. `vecModeFindsSemanticMatch` — 3 чанка на разные темы (сервер/книга/CI);
+   запрос про «настройку выпуска приложения», mode = VEC → первый хит — чанк про CI.
+3. `lexModeIgnoresVectorOnlyMatch` — запрос, не имеющий ни одного общего токена с чанками
+   (например, при тексте чанков "опрос", "случай", "знание" запрос "автомобиль");
+   mode = LEX → пустой список, mode = VEC → непустой.
+4. `hybridCombinesBoth` — в индексе чанк с точным значением и чанк со смысловым совпадением;
+   запрос, попадающий в оба, mode = HYBRID, k = 5 → в результате присутствуют оба чанка.
+5. `resultsRespectKAndTextLength` — 4 чанка; k = 2 → ровно 2 хита; у каждого text непустой и его длина <= 1200.
+
+После: ./gradlew :memo-core:test --rerun-tasks — все тесты зелёные.
+Коммит: git add -A && git commit -m "core: гибридный поиск (BM25 + вектор + RRF)"
+
+СТРОГИЕ ЗАПРЕТЫ:
+- Не выводить план текстом; сразу создавай файлы.
+- Не трогать существующие файлы (Chunker.kt, Indexer.kt, Embedder.kt, Db.kt, CoreSmokeTest.kt, ChunkerTest.kt, build.gradle.kts).
+- Не добавлять зависимости.
+- Не создавать другие файлы.
diff --git a/docs/orders/05-cli.md b/docs/orders/05-cli.md
new file mode 100644
index 0000000..42a428c
--- /dev/null
+++ b/docs/orders/05-cli.md
@@ -0,0 +1,79 @@
+Проект: /root/WORK/memo (Kotlin/JVM). Заказ по CLI — руками проверяемые команды.
+
+Правки:
+  - memo-cli/build.gradle.kts: добавить application-плагин и зависимость на :memo-core
+  - новый файл memo-cli/src/main/kotlin/memo/cli/Main.kt
+  - новый файл memo-cli/src/test/kotlin/memo/cli/CliArgsTest.kt
+
+## Настройка модуля memo-cli
+
+build.gradle.kts модуля:
+  plugins { kotlin("jvm"); application }
+  application { mainClass.set("memo.cli.MainKt") }
+  dependencies { implementation(project(":memo-core")) }
+
+## Main.kt — контракт команд
+
+fun main(args: Array<String>)
+
+Разбор аргументов вынести в чистую функцию (тестируемую без процесса):
+  sealed interface Cmd
+  data class IndexCmd(val path: String) : Cmd
+  data class SearchCmd(val path: String, val query: String, val k: Int, val mode: SearchMode, val json: Boolean) : Cmd
+  data class StatusCmd(val path: String) : Cmd
+  data class McpProbeCmd(val tool: String, val argsJson: String) : Cmd
+  object HelpCmd : Cmd
+  fun parseArgs(args: Array<String>): Cmd        // при ошибке — HelpCmd
+
+Правила разбора:
+- `index <path>` → IndexCmd
+- `search <path> <query> [--k N] [--mode hybrid|lex|vec] [--json]` → SearchCmd
+  (по умолчанию k = 8, mode = HYBRID); неизвестный флаг или нечисловой --k → HelpCmd
+- `status <path>` → StatusCmd
+- `mcp-probe --tool <name> [--args <json>]` → McpProbeCmd (args по умолчанию "{}")
+- нет аргументов, `--help`, `-h`, неизвестная команда → HelpCmd
+
+Поведение команд:
+1. `index <path>`: определить корень так — если path оканчивается на "/.memo" или содержит его, взять родителя;
+   каталог `X` считается коллекцией, если в нём есть файлы *.md (искать на глубине до 2 от path).
+   Для каждой найденной коллекции: создать каталог `<коллекция>/.memo`, базу `<коллекция>/.memo/index.db`,
+   Db(...).init(), затем Indexer(db, embedder).indexTree(коллекция).
+   Путь к модели: переменная окружения MEMO_MODEL_DIR, иначе /root/WORK/memo/models/siglip2.
+   Печатать по строке на коллекцию: `индексировано: <N> обновлено, <файлов всего>` и в конце
+   `итого: <сумма> обновлено в <число коллекций> коллекциях`.
+2. `search <path> <query>`: path — ЛИБО коллекция, ЛИБО файл *.md (тогда коллекция = его каталог),
+   ЛИБО корень, содержащий коллекции (тогда искать по всем коллекциям внутри, объединив результаты
+   по убыванию score и обрезав до k).
+   Модель/эмбеддер обязателен: без него базы не откроются — это нормально.
+   Refresh-хук передавать обязательно: он делает Indexer(db, embedder).indexTree(root) перед поиском.
+   Без `--json` печатать человекочитаемо:
+     `<score с 3 знаками>  <path>:<line>  <heading>`
+     далее текст чанка с отступом 4 пробела, обрезанный до 300 символов.
+   С `--json` печатать ОДИН JSON-массив, без пояснений и без лишних строк:
+     [{"path":"...","line":12,"heading":"...","score":0.51,"text":"..."}]
+   Если ничего не найдено — пустой JSON-массив `[]` (в режиме --json) и код возврата 0.
+3. `status <path>`: по каждой коллекции печатать `<<коллекция>>: файлов <N>, чанков <M>, индекс <дата ISO>`
+   (дата — максимальный indexed_at из files).
+4. `mcp-probe --tool <name> --args <json>`: выполнить то же, что делает MCP-инструмент, и напечатать
+   результат в формате MCP-ответа:
+     {"content":[{"type":"text","text":"<результат>"}],"isError":false}
+   Поддерживаемые инструменты на этом шаге: memo_search (аргументы path, query, k, mode) и memo_status (path).
+   memo_reindex — вернуть isError: true с текстом "not implemented yet".
+
+## CliArgsTest.kt — ровно 5 тестов, имена ровно такие
+
+1. `indexCommandParsed` — ["index", "/tmp/x"] → IndexCmd с path "/tmp/x".
+2. `searchDefaultsAreK8HybridNoJson` — ["search", "/tmp/x", "вопрос"] → SearchCmd(k = 8, mode = HYBRID, json = false).
+3. `searchFlagsParsed` — ["search", "/tmp/x", "вопрос", "--k", "3", "--mode", "lex", "--json"] → k = 3, mode = LEX, json = true.
+4. `badKValueFallsBackToHelp` — ["search", "/tmp/x", "вопрос", "--k", "abc"] → HelpCmd.
+5. `unknownCommandFallsBackToHelp` — ["сломать"] → HelpCmd.
+
+После: ./gradlew :memo-cli:test --rerun-tasks и ./gradlew :memo-cli:installDist — обе команды зелёные.
+Проверь руками, что бинарь появился: ls memo-cli/build/install/memo-cli/bin/memo
+Коммит: git add -A && git commit -m "cli: index/search/status/mcp-probe"
+
+СТРОГИЕ ЗАПРЕТЫ:
+- Не выводить план текстом; сразу правь файлы.
+- Не трогать memo-core (ни src/main, ни src/test), кроме использования его публичного API.
+- Не добавлять зависимости, кроме :memo-core.
+- Не создавать другие файлы.
diff --git a/docs/orders/06-watcher.md b/docs/orders/06-watcher.md
new file mode 100644
index 0000000..c55ce09
--- /dev/null
+++ b/docs/orders/06-watcher.md
@@ -0,0 +1,74 @@
+Проект: /root/WORK/memo (Kotlin/JVM). Заказ по слежению за файлами.
+
+Создать РОВНО ДВА новых файла:
+  memo-watch/build.gradle.kts   (плагин kotlin("jvm") + зависимость на :memo-core)
+  memo-watch/src/main/kotlin/memo/watch/Watcher.kt
+  memo-watch/src/main/kotlin/memo/watch/WatchMain.kt
+и ОДИН тестовый:
+  memo-watch/src/test/kotlin/memo/watch/WatcherTest.kt
+
+## Watcher.kt
+
+package memo.watch
+
+class Watcher(
+    private val collections: List<java.io.File>,   // каталоги-коллекции
+    private val index: (java.io.File) -> Unit,     // функция индексации одной коллекции
+    private val debounceMillis: Long = 500,
+    private val reconcileMillis: Long = 10 * 60 * 1000,
+) : AutoCloseable {
+
+    /** Запускает фоновый поток: WatchService на каждый каталог рекурсивно,
+     *  debounce, плюс периодическая полная реконсиляция по mtime. */
+    fun start()
+
+    /** Останавливает поток, закрывает WatchService. Идемпотентно. */
+    override fun close()
+
+    /** Количество выполненных вызовов index(...) — для тестов. */
+    val indexCalls: Int
+}
+
+Требования:
+1. Регистрировать каждый каталог через FileSystems.getDefault().newWatchService() с ENTRY_CREATE,
+   ENTRY_MODIFY, ENTRY_DELETE и при регистрации рекурсивно обойти подкаталоги (WatchService не рекурсивен).
+   Каталоги, начинающиеся с '.', не обходить и не регистрировать.
+2. События собирать в Set<File> (какие коллекции затронуты). Поток: take() с таймаутом debounceMillis;
+   при накоплении — по истечении debounce вызвать index(коллекция) для каждой затронутой коллекции.
+   Не вызывать index десятки раз на одно сохранение файла.
+3. Раз в reconcileMillis — полная реконсиляция: обойти все файлы *.md во всех коллекциях,
+   сравнить (path, mtime, size) со таблицей files, при расхождении вызвать index(коллекция).
+   Реализацию сравнения НЕ дублировать: у :memo-core уже есть Indexer.indexFile, который сам
+   пропускает неизменённые файлы и возвращает Boolean. Использовать его: index(коллекция) должен
+   внутри вызывать Indexer.indexTree(коллекция).
+4. Все исключения в рабочем потоке не должны убивать поток: ловить, печатать в stderr, продолжать.
+5. close(): interrupt + закрыть WatchService, поток завершается не дольше 2 секунд.
+
+## WatchMain.kt
+
+fun main(args: Array<String>)
+- Аргумент: корень, содержащий коллекции (или одну коллекцию).
+- Определение коллекций — как в CLI (каталог с *.md на глубине до 2).
+- Создаёт Db(коллекция/.memo/index.db), .init(), Indexer(db, embedder) — по одному на коллекцию,
+  Watcher с index = { коллекция -> indexer.indexTree(коллекция) }.
+- Печатает `наблюдаю: <коллекция>` по строке на каждую, затем блокируется навсегда до SIGINT.
+- Модель: MEMO_MODEL_DIR, иначе /root/WORK/memo/models/siglip2.
+
+## WatcherTest.kt — ровно 3 теста, имена ровно такие
+
+1. `modifyTriggersSingleIndexCall` — временный каталог с note.md; Watcher с index-счётчиком и
+   debounce 200 мс; start(); правка файла; подождать 1.5 с; indexCalls == 1 (не больше!);
+   close(). (Перед стартом дать watcher 300 мс прогреться.)
+2. `unchangedFileDoesNotTriggerIndex` — после прогрева ничего не менять 1.5 с → indexCalls == 0.
+3. `closeIsIdempotentAndStopsThread` — start(); close(); close(); повторный вызов не бросает исключение.
+
+Тесты должны быть устойчивыми: ждать не фиксированным sleep, а опросом условия с таймаутом
+(например, до 5 с с шагом 100 мс), чтобы не флапать на медленной машине.
+
+После: ./gradlew :memo-watch:test --rerun-tasks — зелёные; ./gradlew build -x test компилируется.
+Коммит: git add -A && git commit -m "watch: слежение за файлами (WatchService + debounce + реконсиляция)"
+
+СТРОГИЕ ЗАПРЕТЫ:
+- Не выводить план текстом; сразу создавай файлы.
+- Не трогать memo-core и memo-cli.
+- Не добавлять зависимости, кроме :memo-core.
diff --git a/memo-core/src/main/kotlin/memo/core/Searcher.kt b/memo-core/src/main/kotlin/memo/core/Searcher.kt
new file mode 100644
index 0000000..1b04223
--- /dev/null
+++ b/memo-core/src/main/kotlin/memo/core/Searcher.kt
@@ -0,0 +1,157 @@
+package memo.core
+
+import java.io.File
+
+enum class SearchMode { HYBRID, LEX, VEC }
+
+data class Hit(
+    val path: String,
+    val line: Int,
+    val heading: String,
+    val score: Double,
+    val text: String,
+)
+
+fun interface RefreshHook { fun refresh(root: File) }
+
+class Searcher(
+    private val db: Db,
+    private val embedder: Embedder,
+    private val refresh: RefreshHook? = null,
+) {
+    fun search(
+        root: File,
+        query: String,
+        k: Int = 8,
+        mode: SearchMode = SearchMode.HYBRID,
+    ): List<Hit> {
+        if (refresh != null) {
+            refresh.refresh(root)
+        }
+
+        val lexRows: List<Pair<Long, Double>> =
+            if (mode == SearchMode.LEX || mode == SearchMode.HYBRID) lexSearch(query) else emptyList()
+        val vecRows: List<Pair<Long, Double>> =
+            if (mode == SearchMode.VEC || mode == SearchMode.HYBRID) vecSearch(query) else emptyList()
+
+        val scores = HashMap<Long, Double>()
+        for ((idx, row) in lexRows.withIndex()) {
+            val rank = idx + 1
+            scores.merge(row.first, 1.0 / (60.0 + rank), Double::plus)
+        }
+        for ((idx, row) in vecRows.withIndex()) {
+            val rank = idx + 1
+            scores.merge(row.first, 1.0 / (60.0 + rank), Double::plus)
+        }
+
+        if (scores.isEmpty()) return emptyList()
+
+        val topEntries = scores.entries.sortedByDescending { it.value }.take(k)
+        val orderedRowids = topEntries.map { it.key }
+        val scoreByRowid = orderedRowids.associateWith { scores[it]!! }
+
+        val placeholders = orderedRowids.joinToString(",") { "?" }
+        val select = db.conn.prepare(
+            "SELECT id, path, line, heading, text FROM chunks WHERE id IN ($placeholders)"
+        )
+        val rowData = HashMap<Long, RowData>()
+        try {
+            for ((idx, id) in orderedRowids.withIndex()) {
+                select.bindLong(idx + 1, id)
+            }
+            val rs = select.executeQuery()
+            try {
+                while (rs.next()) {
+                    val id = rs.getLong(0)!!
+                    val path = rs.getText(1) ?: ""
+                    val line = rs.getInt(2)!!
+                    val heading = rs.getText(3) ?: ""
+                    val textRaw = rs.getText(4) ?: ""
+                    val text = if (textRaw.length > 1200) textRaw.substring(0, 1200) else textRaw
+                    rowData[id] = RowData(path, line, heading, text)
+                }
+            } finally {
+                rs.close()
+            }
+        } finally {
+            select.close()
+        }
+
+        return orderedRowids.mapNotNull { id ->
+            val rd = rowData[id] ?: return@mapNotNull null
+            Hit(
+                path = rd.path,
+                line = rd.line,
+                heading = rd.heading,
+                score = scoreByRowid[id] ?: 0.0,
+                text = rd.text,
+            )
+        }
+    }
+
+    private fun lexSearch(query: String): List<Pair<Long, Double>> {
+        val tokens = tokensOf(query)
+        if (tokens.isEmpty()) return emptyList()
+        val matchExpr = tokens.joinToString(" OR ") { "\"$it\"" }
+        val stmt = db.conn.prepare(
+            "SELECT rowid, bm25(chunks_fts) AS s FROM chunks_fts " +
+                "WHERE chunks_fts MATCH ? ORDER BY s LIMIT 32"
+        )
+        return try {
+            stmt.bindText(1, matchExpr)
+            val rs = stmt.executeQuery()
+            try {
+                val out = ArrayList<Pair<Long, Double>>()
+                while (rs.next()) {
+                    out.add(rs.getLong(0)!! to rs.getDouble(1)!!)
+                }
+                out
+            } finally {
+                rs.close()
+            }
+        } catch (_: Throwable) {
+            emptyList()
+        } finally {
+            stmt.close()
+        }
+    }
+
+    private fun vecSearch(query: String): List<Pair<Long, Double>> {
+        val stmt = db.conn.prepare(
+            "SELECT rowid, distance FROM chunks_vec " +
+                "WHERE embedding MATCH ? ORDER BY distance LIMIT 32"
+        )
+        return try {
+            stmt.bindVector(1, embedder.embed(query))
+            val rs = stmt.executeQuery()
+            try {
+                val out = ArrayList<Pair<Long, Double>>()
+                while (rs.next()) {
+                    out.add(rs.getLong(0)!! to rs.getDouble(1)!!)
+                }
+                out
+            } finally {
+                rs.close()
+            }
+        } finally {
+            stmt.close()
+        }
+    }
+
+    private data class RowData(val path: String, val line: Int, val heading: String, val text: String)
+}
+
+private fun tokensOf(query: String): List<String> {
+    val tokens = ArrayList<String>()
+    val sb = StringBuilder()
+    for (ch in query) {
+        if (Character.isLetterOrDigit(ch)) {
+            sb.append(ch)
+        } else {
+            if (sb.length >= 2) tokens.add(sb.toString())
+            sb.setLength(0)
+        }
+    }
+    if (sb.length >= 2) tokens.add(sb.toString())
+    return if (tokens.size <= 8) tokens else tokens.subList(0, 8)
+}
diff --git a/memo-core/src/test/kotlin/memo/core/SearcherTest.kt b/memo-core/src/test/kotlin/memo/core/SearcherTest.kt
new file mode 100644
index 0000000..a16d682
--- /dev/null
+++ b/memo-core/src/test/kotlin/memo/core/SearcherTest.kt
@@ -0,0 +1,141 @@
+package memo.core
+
+import java.io.File
+import java.nio.file.Files
+import kotlin.test.Test
+import kotlin.test.assertEquals
+import kotlin.test.assertTrue
+
+class SearcherTest {
+
+    private class Fixture : AutoCloseable {
+        val tempDir: File = Files.createTempDirectory("memo-searcher-").toFile()
+        val db = Db(File(tempDir, "index.db").absolutePath)
+        val embedder: Embedder
+
+        init {
+            db.init()
+            val modelDir = System.getenv("MEMO_MODEL_DIR") ?: "/root/WORK/memo/models/siglip2"
+            val modelPath = "$modelDir/text_model_int8.onnx"
+            val tokenizerPath = "$modelDir/tokenizer.model"
+            embedder = Embedder(modelPath, tokenizerPath)
+        }
+
+        fun addChunk(path: String, heading: String, line: Int, text: String) {
+            val conn = db.conn
+            val insChunk = conn.prepare(
+                "INSERT INTO chunks(path, heading, line, ord, text, hash) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?)"
+            )
+            try {
+                insChunk.bindText(1, path)
+                insChunk.bindText(2, heading)
+                insChunk.bindLong(3, line.toLong())
+                insChunk.bindLong(4, 0L)
+                insChunk.bindText(5, text)
+                insChunk.bindText(6, "$path#$line")
+                insChunk.executeUpdate()
+            } finally {
+                insChunk.close()
+            }
+            val id = conn.lastInsertRowId
+            val insFts = conn.prepare(
+                "INSERT INTO chunks_fts(rowid, text, heading) VALUES (?, ?, ?)"
+            )
+            try {
+                insFts.bindLong(1, id)
+                insFts.bindText(2, text)
+                insFts.bindText(3, heading)
+                insFts.executeUpdate()
+            } finally {
+                insFts.close()
+            }
+            val insVec = conn.prepare(
+                "INSERT INTO chunks_vec(rowid, embedding) VALUES (?, ?)"
+            )
+            try {
+                insVec.bindLong(1, id)
+                insVec.bindVector(2, embedder.embed(text))
+                insVec.executeUpdate()
+            } finally {
+                insVec.close()
+            }
+        }
+
+        override fun close() {
+            embedder.close()
+            db.close()
+            tempDir.deleteRecursively()
+        }
+    }
+
+    @Test
+    fun lexModeFindsExactValue() {
+        Fixture().use { f ->
+            f.addChunk("/a.md", "A", 1, "Прокси корпоративных доменов на 76.132")
+            f.addChunk("/b.md", "B", 1, "Список контактов службы поддержки")
+            f.addChunk("/c.md", "C", 1, "Описание архитектуры сетевого шлюза")
+            val s = Searcher(f.db, f.embedder)
+            val hits = s.search(f.tempDir, "76.132", k = 8, mode = SearchMode.LEX)
+            assertTrue(hits.isNotEmpty(), "ожидались хиты, получено 0")
+            assertTrue(hits[0].text.contains("76.132"), "первый хит должен содержать 76.132")
+        }
+    }
+
+    @Test
+    fun vecModeFindsSemanticMatch() {
+        Fixture().use { f ->
+            f.addChunk("/server.md", "Server", 1, "Настройка сервера приложений и конфигурация Tomcat")
+            f.addChunk("/book.md", "Book", 1, "Аннотация книги по истории Древнего Рима")
+            f.addChunk("/ci.md", "CI", 1, "Пайплайн выпуска приложения: сборка, тесты, деплой в Kubernetes")
+            val s = Searcher(f.db, f.embedder)
+            val hits = s.search(f.tempDir, "настройку выпуска приложения", k = 1, mode = SearchMode.VEC)
+            assertTrue(hits.isNotEmpty(), "ожидались хиты, получено 0")
+            assertEquals("/ci.md", hits[0].path, "первый хит должен быть чанк про CI")
+        }
+    }
+
+    @Test
+    fun lexModeIgnoresVectorOnlyMatch() {
+        Fixture().use { f ->
+            f.addChunk("/p.md", "P", 1, "опрос")
+            f.addChunk("/s.md", "S", 1, "случай")
+            f.addChunk("/z.md", "Z", 1, "знание")
+            val s = Searcher(f.db, f.embedder)
+            val lex = s.search(f.tempDir, "автомобиль", k = 8, mode = SearchMode.LEX)
+            val vec = s.search(f.tempDir, "автомобиль", k = 8, mode = SearchMode.VEC)
+            assertTrue(lex.isEmpty(), "LEX должен быть пустым, получили ${lex.size} хитов")
+            assertTrue(vec.isNotEmpty(), "VEC должен быть непустым, получили 0")
+        }
+    }
+
+    @Test
+    fun hybridCombinesBoth() {
+        Fixture().use { f ->
+            f.addChunk("/exact.md", "Exact", 1, "Прокси корпоративных доменов на 76.132")
+            f.addChunk("/sem.md", "Sem", 1, "Пайплайн выпуска приложения: сборка, тесты, деплой в Kubernetes")
+            f.addChunk("/other.md", "Other", 1, "Заметки о книге по истории")
+            val s = Searcher(f.db, f.embedder)
+            val hits = s.search(f.tempDir, "выпуск приложения 76.132", k = 5, mode = SearchMode.HYBRID)
+            val paths = hits.map { it.path }.toSet()
+            assertTrue(paths.contains("/exact.md"), "чанк exact отсутствует в: $paths")
+            assertTrue(paths.contains("/sem.md"), "чанк sem отсутствует в: $paths")
+        }
+    }
+
+    @Test
+    fun resultsRespectKAndTextLength() {
+        Fixture().use { f ->
+            f.addChunk("/a.md", "A", 1, "Первый фрагмент про сервер")
+            f.addChunk("/b.md", "B", 1, "Второй фрагмент про книгу")
+            f.addChunk("/c.md", "C", 1, "Третий фрагмент про CI")
+            f.addChunk("/d.md", "D", 1, "Четвёртый фрагмент про настройку")
+            val s = Searcher(f.db, f.embedder)
+            val hits = s.search(f.tempDir, "фрагмент", k = 2, mode = SearchMode.HYBRID)
+            assertEquals(2, hits.size, "должно быть ровно 2 хита при k=2")
+            for (h in hits) {
+                assertTrue(h.text.isNotEmpty(), "text не должен быть пустым: $h")
+                assertTrue(h.text.length <= 1200, "длина text превышает 1200: ${h.text.length}")
+            }
+        }
+    }
+}