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本地混合搜索 Markdown 笔记和文档。适用于搜索笔记、查找相关内容或从已索引的文档集合中检索文档。
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Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
| name | qmd-zh |
| description | 本地混合搜索 Markdown 笔记和文档。适用于搜索笔记、查找相关内容或从已索引的文档集合中检索文档。 |
| homepage | https://github.com/tobi/qmd |
| metadata | {"clawdbot":{"emoji":"🔍","os":["darwin","linux"],"requires":{"bins":["qmd"]},"install":[{"id":"bun-qmd","kind":"shell","command":"bun install -g https://github.com/tobi/qmd","bins":["qmd"],"label":"通过 Bun 安装 qmd"}]}} |
适用于 Markdown 笔记、文档和知识库的本地搜索引擎。一次索引，快速搜索。
qmd search（BM25）。它通常即时返回结果，应作为默认选择。qmd vsearch（冷启动时可能非常慢）。qmd query。brew install sqlite（SQLite 扩展）$HOME/.bun/bin安装 Bun（macOS）：brew install oven-sh/bun/bun
bun install -g https://github.com/tobi/qmd
qmd collection add /path/to/notes --name notes --mask "**/*.md"
qmd context add qmd://notes "此集合的描述" # 可选
qmd embed # 首次运行以启用向量 + 混合搜索
**/*.md）。qmd search（默认）：快速关键词匹配（BM25）qmd vsearch（最后手段）：语义相似度搜索（向量）。由于每次运行可能需要在本地加载 LLM（例如 Qwen3-1.7B），通常较慢。qmd query（一般跳过）：混合搜索 + LLM 重排序。通常比 vsearch 更慢，且可能超时。qmd search 通常即时完成。qmd vsearch 在某些机器上可能需要约 1 分钟，因为查询扩展可能会在每次运行时将本地模型加载到内存中；向量查找本身通常很快。qmd query 在 vsearch 之上增加了 LLM 重排序，因此可能更慢且交互使用可靠性更低。qmd search "查询词" # 默认
qmd vsearch "查询词"
qmd query "查询词"
qmd search "查询词" -c notes # 搜索指定集合
qmd search "查询词" -n 10 # 返回更多结果
qmd search "查询词" --json # JSON 格式输出
qmd search "查询词" --all --files --min-score 0.3
-n <数量>：返回结果数量-c, --collection <名称>：限制搜索范围到指定集合--all --min-score <阈值>：返回所有高于阈值的结果--json / --files：代理友好的输出格式--full：返回完整文档内容qmd get "path/to/file.md" # 完整文档
qmd get "#docid" # 按搜索结果中的 ID 检索
qmd multi-get "journals/2025-05*.md"
qmd multi-get "doc1.md, doc2.md, #abc123" --json
qmd status # 索引健康状态
qmd update # 重新索引已变更的文件
qmd embed # 更新嵌入向量
自动化索引流程，确保在添加/编辑笔记时搜索结果保持最新。
qmd search），通常只需 qmd update（速度很快）。vsearch/query），可能还需要运行 qmd embed，但这可能较慢。定时任务示例（cron）：
# 每小时增量更新（保持 BM25 索引最新）：
0 * * * * export PATH="$HOME/.bun/bin:$PATH" && qmd update
# 可选：每晚更新嵌入向量（可能较慢）：
0 5 * * * export PATH="$HOME/.bun/bin:$PATH" && qmd embed
如果你的 Clawdbot/Agent 环境支持内置调度器，可以在那里运行相同的命令，而非使用系统 cron。
~/.cache/qmd/models/（可通过 XDG_CACHE_HOME 覆盖）。qmd 搜索的是你显式索引到集合中的本地文件（笔记/文档）。memory_search 搜索的是Agent 记忆（之前交互中保存的事实/上下文）。memory_search 用于"我们之前决定/学到了什么？"，qmd 用于"我的磁盘笔记/文档中有什么相关内容？"。中国公文格式化。按照党政机关公文格式标准，规范正文字体、标题层级、页面设置、落款、附件等格式要素。
使用 summarize CLI 对 URL 或文件进行摘要（网页、PDF、图片、音频、YouTube）的中文版本
AI 智能体的自进化引擎。分析运行时历史以识别改进点，并应用协议约束的进化机制。
通过 yt-dlp 提取 YouTube 视频字幕，支持视频摘要、问答和内容提取，仅适用于有字幕的视频
OpenClaw 原生安全插件——通过 MoltGuard API 检测工具结果与消息中的提示注入，可选本地净化网关在发送前脱敏 PII（银行卡/密码等），首次使用自动注册 API 密钥
从 10,000+ Nano Banana Pro 图像生成提示词中推荐合适的提示词，基于用户需求进行推荐。 针对 Nano Banana Pro (Gemini) 优化，但提示词同样适用于 Nano Banana 2、Seedream 5.0、 GPT Image 1.5、Midjourney、DALL-E、Flux、Stable Diffusion 以及任何文本到图像AI模型。 当用户想要以下内容时使用此技能： - 使用AI生成图像（任何模型 — Nano Banana Pro、Gemini、GPT Image、Seedream 等） - 找到经过验证的AI图像生成提示词和提示词模板 - 获取特定用例的提示词建议（肖像、产品、社交媒体、海报等） - 为文章、视频、播客或营销内容创建插图 - 浏览带有示例图像的精选提示词库 - 翻译和理解提示词技术 还提供："ai-image-prompts" 技能 — 此库的模型无关版本，适用于通用图像生成。