Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

@@ -780,0 +824,4 @@
+                .or_insert_with(|| {
+                    self.sqlite
+                        .get_document(&hit.doc_id)
+                        .ok()

@@ -15,8 +15,10 @@
 //! embedder, the retriever, the LLM, the RAG layer, or the UI layers.
 //! It consumes `CanonicalDocument` purely through `kb-core` types.
 
+mod code_rust_ast_v1;

@@ -0,0 +249,4 @@
+                        units.push((format!("{prefix}{name}!"), s, e, true));
+                    }
+                }
+                "impl_item" => {

@@ -95,6 +98,7 @@ flowchart TB
     ppdf --> ptypes
     pimg --> ptypes
     paud --> ptypes
+    pcode --> ptypes

@@ -168,6 +172,7 @@ kebab/
 │   ├── kebab-eval/                                    # golden query runner + metrics (P5-1, P5-2)
 │   ├── kebab-parse-image/                             # ImageExtractor + Ollama OCR + caption (P6)
 │   ├── kebab-parse-pdf/                               # lopdf per-page text extractor (P7-1)
+│   ├── kebab-parse-code/                              # tree-sitter Rust AST extractor + code-rust-ast-v1 chunker (P10-1A-2)

@@ -305,0 +313,4 @@
+# 2) ingest — .rs 가 code-rust-ast-v1 로 처리됨
+KB ingest
+
+# 3) 결과 검증 — IngestReport.items 에 .rs 자산이 "new" 로 분류, parser_version = "code-rust-ast-v1"

@@ -305,0 +317,4 @@
+KB --json ingest | jq '[.items[] | select(.doc_path | endswith(".rs"))]'
+
+# 4) 코드 검색 — code_lang 필터
+KB search --mode hybrid "RustAstExtractor" --code-lang rust --json | jq '{hits: [.hits[] | {symbol: .citation.symbol, code_lang: .citation.code_lang, repo: .repo}]}'

@@ -332,6 +369,7 @@ rm -rf /tmp/kebab-smoke              # 통째로 정리
 - (P6-4) `image.ocr.enabled = true` + `image.caption.enabled = true` 인 워크스페이스에 PNG 가 N장 있으면 ingest 시간 ≈ markdown_time + N × (OCR + Caption latency). `gemma4:e4b` + 192.168.0.47 로 자산당 ~5-10초. 다수의 책 페이지를 이미지로 넣지 말 것 — 책은 P7 PDF 라인 사용 권장.
 - (P7-3) `config.chunking.chunker_version` 는 markdown 만 represent — PDF 자산은 `pdf-page-v1` 하드코딩. `config.toml` 의 `chunker_version = "md-heading-v1"` 을 봐도 PDF 는 영향 안 받음. HOTFIXES `2026-05-02 P7-3` entry 참조 (P+ chunker registry task 까지 유지).
 - (P7-3) 한 PDF 가 N 페이지면 `kebab ingest` 가 N 개 (또는 그 이상의, 페이지 길면 multi-chunk) 의 chunk 를 한 transaction 안에서 commit. 500 페이지 책 → 500+ chunk 한 번에 → embedding throughput 가 bottleneck. 임베딩 활성 워크스페이스에서 큰 PDF 를 처음 ingest 하면 분-단위 시간 + WAL 크기 증가 가능 — P+ 스케일 hardening task 까지 정상 동작이지만 비용은 측정 가능.
+- (P10-1A-2) `.rs` 파일을 워크스페이스에 두면 `kebab ingest` 결과에 `new` 카운터에 포함. `kebab search --mode hybrid "<함수명>" --code-lang rust --json` 가 `citation.kind = "code"`, `citation.code_lang = "rust"`, `citation.symbol` (함수/타입 이름), `citation.line_start` / `citation.line_end` 를 반환하면 wiring 정상. `kebab schema --json | jq .stats.code_lang_breakdown` 에 `"rust": N` 이 나오면 chunk 가 색인됨.

@@ -3,3 +3,4 @@
 .claude/
+/target
 /target/
 **/*.rs.bk

@@ -0,0 +55,4 @@
+    fn extract(
+        &self,
+        ctx: &kebab_core::ExtractContext<'_>,
+        bytes: &[u8],

@@ -780,0 +808,4 @@
+    /// Non-repo documents (markdown, PDF, plain text, code files outside a
+    /// git tree) correctly keep `repo: None` — `Metadata.repo` is already
+    /// `None` for those, so the assignment is a no-op.
+    fn backfill_repo(&self, hits: &mut [SearchHit]) {

@@ -0,0 +153,4 @@
+/// gluing paragraphs until ~`AST_CHUNK_MAX_LINES` lines accumulate.
+/// Returns `(line_offset_start, line_offset_end, text)` where offsets are
+/// 0-based within the unit (caller adds the unit's absolute `line_start`).
+fn split_oversize(code: &str) -> Vec<(u32, u32, String)> {