據 AlphaMoat 統計,截至 2026-09,qmd Search 累計下載 4,772 次、獲 2 個星標,在全部 5,078 個 AI 技能中排名第 1,981 位,在「知識管理」分類(442 個)中排名第 185 位。

累計安裝

333

累計下載

4772

星標

全站排名

#1,981

全站前 40% · 「知識管理」前 42%

平台	累計安裝	累計下載	星標	評論
ClawHub ↗	152	4569	2	-
SkillHub ↗	333	4772	2	—

各平台的計數口徑不同,統計時間不一致。

這個技能是做什麼的

qmd CLI 提供關鍵詞、語義及重排搜尋，回傳片段、路徑或完整檔案。應只將預期資料夾設為 collection，變更後更新索引。向量搜尋需嵌入設定和模型下載，啟用前檢查範圍、儲存與計算需求。

資料釋出於 2026-10-27

可以用來做什麼

查詢相關本地文件

什麼時候用

需要檢索已索引筆記或原始碼集合時

示例提示詞

以下是根據技能文件生成的示例,不代表實際執行結果。

只搜尋約定集合，給出相關片段及檔案路徑。

月度資料趨勢

累計下載4772

星標2

2026-09 起統計方法調整:同名技能按作者分別統計,並覆蓋全部技能。圖中虛線為調整前的月份,與之後的資料不直接比較,也不計算跨越調整的增長。

月份	累計下載	環比	星標
2026-09	4772	—	2
2026-08	4339	+3.1%	2
2026-07	4209	+6.2%	2
2026-06	3965	+3.2%	2
2026-05	3843	—	2
2026-03	3294	—	1

SKILL.md 原文

以下是作者釋出的原始檔案,按純文字顯示,本站未做修改或稽核;其中的連結不可點選,命令請核實後再執行。抓取於 2026-10-23。

2.1 KB · ClawHub v1.1.0

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name: qmd
description: Fast local search for markdown files, notes, and docs using qmd CLI. Use instead of `find` for file discovery. Combines BM25 full-text search, vector semantic search, and LLM reranking—all running locally. Use when searching for files, finding code, locating documentation, or discovering content in indexed collections.
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# qmd — Fast Local Markdown Search

## When to Use

- **Finding files** — use instead of `find` across large directories (avoids hangs)

展開全部(共 83 行)

- **Searching notes/docs** — semantic or keyword search in indexed collections
- **Code discovery** — find implementations, configs, or patterns
- **Context gathering** — pull relevant snippets before answering questions

## Quick Reference

### Search (most common)

```bash
# Keyword search (BM25)
qmd search "alpaca API" -c projects

# Semantic search (understands meaning)
qmd vsearch "how to implement stop loss"

# Combined search with reranking (best quality)
qmd query "trading rules for breakouts"

# File paths only (fast discovery)
qmd search "config" --files -c kell

# Full document content
qmd search "pattern detection" --full --line-numbers
```

### Collections

```bash
# List collections
qmd collection list

# Add new collection
qmd collection add /path/to/folder --name myproject --mask "*.md,*.py"

# Re-index after changes
qmd update
```

### Get Files

```bash
# Get full file
qmd get myproject/README.md

# Get specific lines
qmd get myproject/config.py:50 -l 30

# Get multiple files by glob
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

## Tips

1. **Always use collections** (`-c name`) to scope searches
2. **Run `qmd update`** after adding new files
3. **Use `qmd embed`** to enable vector search (one-time, takes a few minutes)
4. **Prefer `qmd search --files`** over `find` for large directories

## Models (auto-downloaded)

- Embedding: embeddinggemma-300M
- Reranking: qwen3-reranker-0.6b
- Generation: Qwen3-0.6B

All run locally — no API keys needed.