本地笔记搜索

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）与语义向量搜索两种模式，帮助用户从个人知识库中快速定位所需内容。

业务背景

个人知识工作者常面临笔记分散、难以快速定位的困扰。qmd通过关键词与语义双引擎搜索，帮助用户从本地Markdown笔记库中秒级找到所需内容，无需依赖云端服务，保障数据隐私的同时提升知识复用效率。

落地案例：某产品经理积累了数百份需求文档与会议记录。过去查找历史方案需逐层翻阅文件夹，耗时费力。使用qmd后，他只需输入"用户增长策略"即可通过BM25匹配关键词；若换用语义搜索，即使笔记中写的是"DAU提升方案"也能被关联召回。配合每小时自动更新的索引，团队知识库始终保持可检索状态。

能做什么

• 对本地 Markdown 文件建立可搜索的索引
• 通过关键词快速查找笔记内容
• 使用语义相似度发现相关但表述不同的文档
• 按集合分类管理多个笔记目录
• 以 JSON 或文件列表形式输出结果，便于自动化处理

使用说明

安装步骤

1. 安装 Bun（macOS）：brew install oven-sh/bun/bun
2. 安装 qmd：bun install -g https://github.com/tobi/qmd
3. macOS 用户需额外安装 SQLite：brew install sqlite
4. 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 "描述该集合用途"  # 可选
qmd embed  # 一次性启用向量与混合搜索

常用命令

qmd search "查询词"              # 默认关键词搜索（推荐）
qmd vsearch "查询词"             # 语义搜索（较慢，备用）
qmd query "查询词"               # 混合搜索+重排序（最慢）
qmd search "查询词" -c notes     # 限定特定集合
qmd get "path/to/file.md"        # 获取完整文档

维护建议

设置定时任务保持索引更新：每小时执行 qmd update 刷新关键词索引；如需语义搜索，可夜间运行 qmd embed 更新向量。

输入与输出

见下方输入与输出表格。

风险提示

• 语义搜索（vsearch/query）首次运行可能加载本地模型，耗时约1分钟
• 混合搜索（query）可能超时，不适合交互式场景
• 仅适用于 Markdown 文件，不替代代码仓库搜索工具
• 依赖本地 GGUF 模型，首次使用自动下载至缓存目录

来源信息

原始链接：https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/lifecoacher/qmd-skill-2/SKILL.md
来源类型：GitHub 仓库