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q

qmd本地混合搜索

Local hybrid search for markdown notes and docs. Use when searching notes, finding related content, or retrieving documents from indexed collections.

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.0.0
安全检测
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1,873
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概述
安装方式
版本历史

qmd

qmd - 快速Markdown搜索

用于Markdown笔记、文档和知识库的本地搜索引擎。一次索引,快速搜索。

使用时机(触发短语)

  • - 搜索我的笔记/文档/知识库
  • 查找相关笔记
  • 从我的收藏中检索Markdown文档
  • 搜索本地Markdown文件

默认行为(重要)

  • - 优先使用qmd search(BM25)。通常即时响应,应为默认选项。
  • 仅在关键词搜索失败且需要语义相似度时使用qmd vsearch(冷启动时可能非常慢)。
  • 除非用户明确要求最高质量的混合结果并能容忍长时间运行/超时,否则避免使用qmd query。

前置条件

  • - Bun >= 1.0.0
  • macOS:brew install sqlite(SQLite扩展)
  • 确保PATH包含:$HOME/.bun/bin

安装Bun(macOS):brew install oven-sh/bun/bun

安装

bun install -g https://github.com/tobi/qmd

设置

bash
qmd collection add /path/to/notes --name notes --mask /*.md
qmd context add qmd://notes 该集合的描述 # 可选
qmd embed # 一次性操作,启用向量和混合搜索

索引内容

  • - 适用于Markdown集合(通常为/*.md)。
  • 在我们的测试中,杂乱的Markdown也可以:分块基于内容(每块约几百个token),而非严格的标题/结构。
  • 不能替代代码搜索;代码搜索请使用专门的代码搜索工具。

搜索模式

  • - qmd search(默认):快速关键词匹配(BM25)
  • qmd vsearch(最后手段):语义相似度(向量)。由于向量查找前需要本地LLM工作,通常较慢。
  • qmd query(通常跳过):混合搜索 + LLM重排序。通常比vsearch更慢,可能超时。

性能说明

  • - qmd search通常即时响应。
  • qmd vsearch在某些机器上可能需要约1分钟,因为查询扩展可能每次运行都会将本地模型(如Qwen3-1.7B)加载到内存;向量查找本身通常很快。
  • qmd query在vsearch基础上增加了LLM重排序,因此交互使用时可能更慢且更不可靠。
  • 如果需要重复进行语义搜索,建议保持进程/模型预热(例如,如果环境支持,使用长驻的qmd/MCP服务器模式),而不是每次冷启动LLM。

常用命令

bash
qmd search 查询内容 # 默认
qmd vsearch 查询内容
qmd query 查询内容
qmd search 查询内容 -c notes # 搜索特定集合
qmd search 查询内容 -n 10 # 更多结果
qmd search 查询内容 --json # JSON输出
qmd search 查询内容 --all --files --min-score 0.3

实用选项

  • - -n :结果数量
  • -c, --collection :限定集合范围
  • --all --min-score :返回所有超过阈值的结果
  • --json / --files:适合代理的输出格式
  • --full:返回完整文档内容

检索

bash
qmd get path/to/file.md # 完整文档
qmd get #docid # 通过搜索结果中的ID
qmd multi-get journals/2025-05*.md
qmd multi-get doc1.md, doc2.md, #abc123 --json

维护

bash
qmd status # 索引健康检查
qmd update # 重新索引变更的文件
qmd embed # 更新嵌入向量

保持索引更新

自动化索引,确保在添加/编辑笔记时结果保持最新。

  • - 对于关键词搜索(qmd search),qmd update通常足够(快速)。
  • 如果依赖语义/混合搜索(vsearch/query),可能还需要qmd embed,但这可能较慢。

定时任务示例(cron):

bash

每小时增量更新(保持BM25新鲜):


0 export PATH=$HOME/.bun/bin:$PATH && qmd update

可选:夜间嵌入向量刷新(可能较慢):

0 5 * export PATH=$HOME/.bun/bin:$PATH && qmd embed

如果您的Clawdbot/代理环境支持内置调度器,可以在其中运行相同命令,而无需使用系统cron。

模型和缓存

  • - 使用本地GGUF模型;首次运行自动下载。
  • 默认缓存:~/.cache/qmd/models/(可通过XDGCACHEHOME覆盖)。

与Clawdbot记忆搜索的关系

  • - qmd搜索的是您显式索引到集合中的本地文件(笔记/文档)。
  • Clawdbot的memorysearch搜索的是代理记忆(之前交互中保存的事实/上下文)。
  • 两者结合使用:memorysearch用于我们之前决定/学到了什么?,qmd用于我的磁盘上的笔记/文档中有什么?。

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 qmd-skill-main-1776363499 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 qmd-skill-main-1776363499 技能

通过命令行安装

skillhub install qmd-skill-main-1776363499

下载

⬇ 下载 qmd v1.0.0(免费)

文件大小: 3.18 KB | 发布时间: 2026-4-17 16:28

v1.0.0 最新 2026-4-17 16:28
qmd-skill-main 1.0.0

- Initial release of the qmd skill for local hybrid search in markdown notes and documents.
- Supports fast BM25 keyword search (`qmd search`), semantic similarity (`qmd vsearch`), and hybrid reranked results (`qmd query`).
- Easy integration with Bun package manager; includes setup and maintenance instructions.
- Optimized for "messy" markdown and fast collection updates.
- Designed to complement Clawdbot memory search by indexing and querying user-managed local document collections.

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