本地Markdown搜索

技能简介

qmd 是一款面向 Markdown 笔记与文档的本地搜索引擎，支持关键词检索（BM25）与语义向量检索两种模式，适合个人知识库的快速查找与内容定位。

能做什么

• 对本地 Markdown 文件建立可搜索的索引
• 通过关键词快速匹配相关内容
• 利用语义相似度找到概念相关的笔记
• 按集合管理多个文档来源
• 输出 JSON 或文件列表，便于自动化处理

使用说明

安装指令

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

前置要求

• Bun >= 1.0.0（macOS 可用 brew install oven-sh/bun/bun）
• macOS 需额外安装 SQLite：brew install sqlite
• 确保 PATH 包含 $HOME/.bun/bin

初始化配置

qmd collection add /path/to/notes --name notes --mask "**/*.md"
qmd context add qmd://notes "描述该集合"
qmd embed  # 启用向量检索（一次性）

常用命令

qmd search "查询词"              # 默认关键词检索，速度最快
qmd vsearch "查询词"             # 语义检索，冷启动较慢
qmd query "查询词"               # 混合检索+重排序，最慢
qmd get "path/to/file.md"        # 获取完整文档
qmd update                       # 增量更新索引
qmd status                       # 查看索引状态

性能建议

日常优先使用 qmd search；vsearch 仅在关键词检索无果时使用；query 因涉及 LLM 重排序，耗时长且易超时，非必要不选用。如需频繁语义检索，建议保持进程常驻以避免重复加载模型。

输入与输出

见下方输入与输出表格。

风险提示

• 语义检索首次运行需下载 GGUF 模型，可能耗时数分钟
• 向量检索冷启动时可能加载本地 LLM（如 Qwen3-1.7B），单次调用可达约1分钟
• 混合检索模式（query）存在超时风险，不适合交互式场景
• 索引需定期维护，否则新增或修改的文档无法被检索到

来源信息

原始链接：https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/emcmillan80/qmd-markdown-search/SKILL.md
来源类型：GitHub 仓库