代码知识图谱采用双轨提取策略。AST 轨道基于 tree-sitter 增量解析器，支持 40+ 种编程语言，通过 tags.scm 规则跨语言一致地提取定义、引用、结构关系、导入关系、调用关系和继承关系，所有提取结果置信度为 1.0，Agent 可以无条件信任。这与 Cursor 等使用 tree-sitter 做语义切片（为 embedding 切块）不同，UModel 用它做结构提取。LLM 轨道则负责模块摘要生成、文档-代码关联和组件归属等语义层信息，每条标注 __extraction_method__: INFERRED 和相应置信度（通常 0.6-0.9），Agent 可按场景选择信任阈值。两条轨道互补，确定性结构保证推理可靠性，语义增强提供上下文理解。
