本地笔记搜索

技能简介

qmd 是一款面向 Markdown 笔记与文档的本地混合搜索引擎。通过一次性建立索引，实现后续快速检索，支持关键词匹配（BM25）与语义相似度两种搜索模式。

能做什么

• 在本地 Markdown 集合中执行即时关键词搜索
• 通过向量相似度查找语义相关的内容
• 按集合、分数阈值或结果数量筛选检索范围
• 获取完整文档内容或指定片段
• 自动维护索引 freshness，支持定时更新

使用说明

安装指令

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

前置条件

• Bun >= 1.0.0（macOS: 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  # 启用向量与混合搜索

常用命令

qmd search "查询词"              # 默认快速关键词搜索
qmd vsearch "查询词"             # 语义搜索（较慢，冷启动可能加载本地模型）
qmd query "查询词"               # 混合搜索+LLM重排序（最慢，易超时）
qmd get "path/to/file.md"        # 获取完整文档
qmd update && qmd embed          # 更新索引与嵌入

性能建议

优先使用 qmd search（通常瞬时返回）；qmd vsearch 因需加载本地 GGUF 模型（如 Qwen3-1.7B），冷启动可能耗时约1分钟；qmd query 在此基础上增加 LLM 重排序，交互体验较差。如需频繁语义搜索，建议保持进程常驻而非每次冷启动。

输入与输出

见下方输入与输出表格。

风险提示

• 语义搜索依赖本地 LLM，首次运行自动下载模型，占用磁盘与内存资源
• vsearch 与 query 模式在冷启动时响应缓慢，不适合实时交互场景
• 索引不会自动更新，需手动或通过 cron 任务定期执行 qmd update
• 非代码搜索工具，不适用于源码仓库检索

来源信息

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