API安装
- 作者仓库星标 39
- 作者更新于 实时读取
- 作者仓库 awesome-omni-skill
- 领域
- AI 智能
- 兼容 Agent
-
- Claude Code
- Cursor
- Cline
- Codex
- Windsurf
- Gemini CLI
- +20
- 信任分
- 88 / 100 · 社区维护
- 作者 / 版本 / 许可
- @diegosouzapw · 未声明 license
- Token 消耗评级
- 低消耗
- 接入复杂程度
- 即装即用
- 是否需要外部 API Key
- 不需要
- 兼容的系统
- macOS · Linux · Windows
- 底层运行要求
- Bun
- 文件与系统权限
-
- 只读
- 允许写入 / 修改
- 读取环境变量
- 网络行为
- 仅限本地
- 安装命令数
- 26 条
档案由构建时根据 SKILL.md 与安装命令自动衍生,可能与作者实际意图存在差异。
需要注意: 未限定 allowed-tools,默认拥有全部工具权限。
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name: qmd
description: Fast local search for markdown files, notes, and docs using qmd CLI. Combines BM25 full-text sea…
category: AI 智能
runtime: Bun
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# qmd 输出预览
## PART A: 任务判断
- 适用问题:提示词、Agent 工作流、模型评估或自动化推理。
- 输入要求:目标材料、限制条件、期望输出和验收方式。
- 证据边界:围绕“Installation / Setup / When to Use”读取原文规则,不把推断写成作者承诺。
## PART B: 执行结果
- **01** 任务判断:确认你的需求是否属于提示词、Agent 工作流、模型评估或自动化推理,并标出输入、限制和预期结果。
- **02** 执行计划:优先按“Installation / Setup / When to Use”拆成步骤,说明每一步会读取什么、修改什么、产出什么。
- **03** 交付结果:给出可复制的命令、文件改动、检查清单或内容草稿,并说明如何继续迭代。
- **04** 风险边界:结合 读取文件、写入/修改文件、读取环境变量、主要在本地完成、通常不需要额外 API Key 给出执行前确认项。
## Running Rules
- 读取文件、写入/修改文件、读取环境变量;主要在本地完成;通常不需要额外 API Key。
- 先小样例验证,再放大到真实任务。
- 交付时同时给结果、检查口径和下一步迭代建议。 原文出现了 `/path` 这类斜杠命令;如果你的 Agent 支持命令触发,优先用命令开场,再补充目标和边界。
告诉 Agent 目标文件或材料、期望结果、不可改范围、是否允许联网或执行命令。本 Skill 的权限画像是:读取文件、写入/修改文件、读取环境变量。
先用一个小任务确认它会围绕“Installation / Setup / When to Use”工作;涉及文件或命令时,先看 diff、日志、预览或测试结果。
检查最终产物是否包含明确结果、必要证据和下一步动作;如果输出泛泛而谈,就补充输入、边界和验收标准后重跑。
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name: qmd
description: Fast local search for markdown files, notes, and docs using qmd CLI. Combines BM25 full-text sea…
category: AI 智能
source: diegosouzapw/awesome-omni-skill
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# qmd
## 什么时候使用
- 把 AI / Agent方向的常用动作沉淀成 Agent 可调用的技能 适合处理AI Agent、提示词、模型评估与自动化推理,核心价值是把输入、判断、执行、验证和交付边界固定下来,避免 Agent 泛泛回答。 把任务拆成可执行、可检查…
- 面向提示词、Agent 工作流、模型评估或自动化推理,优先处理能明确输入、步骤和验收标准的工作。
## 需要提供什么
- 目标材料、目录范围、期望结果和不可改动内容。
- 是否允许联网、执行命令、读写文件或调用外部服务。
## 执行规则
- 围绕「Installation / Setup / When to Use」组织步骤,不把推断写成作者事实。
- 读取文件、写入/修改文件、读取环境变量;主要在本地完成;通常不需要额外 API Key。
- 先跑小样例,确认结果可检查后再扩大任务范围。
## 输出要求
- 给出最终产物、关键证据、验证方式和下一步动作。
- 信息不足时标记 unknown,不编造命令、平台或依赖。 作者原文负责流程事实;仓库文件负责来源和命令;流狐只补充适用场景、限制和质量判断。
skill "qmd" {
输入层 -> 用户目标 + 目标文件 + 禁止范围 + 验收标准
上下文层 -> Installation / Setup / When to Use
规则层 -> SKILL.md 触发条件 / 执行顺序 / 输出格式
运行层 -> Bun | 读取文件、写入/修改文件、读取环境变量 | 主要在本地完成
安全层 -> 通常不需要额外 API Key + 小任务验证 + diff / 日志复核
输出层 -> 可复制结果 + 检查清单 + 下一步迭代
} qmd - Local Markdown Search
Local search engine for Markdown notes, docs, and knowledge bases. Index once, search fast. Use instead of find for file discovery across large directories.
Installation
bun install -g https://github.com/tobi/qmd
Setup
# Add a collection
qmd collection add /path/to/your/notes --name notes --mask "**/*.md"
# Generate embeddings (required for vsearch/query)
qmd embed
# List your collections
qmd collection list
When to Use
- "search my notes / docs / knowledge base"
- "find related notes"
- "find files matching [pattern]" — use instead of
findto avoid hangs on large directories - "what did we decide about X?"
Default Behavior (important)
- Prefer
qmd search(BM25) — it's instant and should be the default. - Use
qmd vsearchonly when keyword search fails and you need semantic similarity. - Avoid
qmd queryunless the user explicitly wants the highest quality hybrid results and can tolerate long runtimes. - Always use
--jsonflag for structured output when invoking from an agent.
Search Commands
# Fast keyword search (default)
qmd search "authentication flow" --json
qmd search "config" --json -c notes
# Semantic search (slower, for conceptual queries)
qmd vsearch "how does login work" --json
qmd vsearch "best practices for error handling" --json -n 20
# Combined with reranking (best quality, slowest)
qmd query "implementing user auth" --json
qmd query "deployment process" --json --min-score 0.5
Search Mode Selection
| Mode | Speed | Quality | Best For |
|---|---|---|---|
search |
Fast | Good | Exact keywords, known terms |
vsearch |
Medium | Better | Conceptual queries, synonyms |
query |
Slow | Best | Complex questions, uncertain terms |
Search Options
| Option | Description |
|---|---|
-n NUM |
Number of results (default: 5, 20 with --json) |
-c, --collection |
Scope to specific collection |
--min-score NUM |
Minimum score threshold |
--full |
Return complete document content |
--json |
Structured JSON output (agent-friendly) |
--files |
File paths only (fast discovery) |
--all |
Return all matches |
Retrieve Documents
# Get full file
qmd get docs/guide.md --json
# Get by document hash ID
qmd get "#a1b2c3" --json
# Get specific lines
qmd get notes/meeting.md:50 -l 30 --json
# Get multiple files by glob
qmd multi-get "docs/*.md" --json
qmd multi-get "*.yaml" -l 50 --max-bytes 10240
Output Formats
--files— paths + scores (for file discovery)--json— structured with snippets--md— markdown formatted-n 10— limit results
Maintenance
qmd update # Re-index changed files
qmd status # Check index health
qmd collection list # List all collections
Keeping Index Fresh
# Hourly incremental updates (BM25):
0 * * * * export PATH="$HOME/.bun/bin:$PATH" && qmd update
# Optional: nightly embedding refresh:
0 5 * * * export PATH="$HOME/.bun/bin:$PATH" && qmd embed
MCP Server
qmd can run as an MCP server for direct agent integration:
qmd mcp
Exposes tools: qmd_search, qmd_vsearch, qmd_query, qmd_get, qmd_multi_get, qmd_status
Performance
qmd searchis typically instant.qmd vsearchcan take ~1 minute on first run (loads local LLM).qmd queryadds LLM reranking — can be slow, avoid for interactive use.
Models (auto-downloaded)
All run locally — no API keys needed.
- Embedding: embeddinggemma-300M
- Reranking: qwen3-reranker-0.6b
- Generation: Qwen3-0.6B
- Cache location:
~/.cache/qmd/models/ - Override with
XDG_CACHE_HOMEenvironment variable.
先判断是否适合
作者设计意图
作者的方法与取舍
边界和复核