据 AlphaMoat 统计,截至 2026-09,qmd Search 累计下载 4,772 次、获 2 个星标,在全部 5,078 个 AI 技能中排名第 1,981 位,在「知识管理」分类(442 个)中排名第 185 位。

累计安装

333

累计下载

4,772

星标

全站排名

#1,981

全站前 40% · 「知识管理」前 42%

平台	累计安装	累计下载	星标	评论
ClawHub ↗	152	4,569	2	-
SkillHub ↗	333	4,772	2	—

各平台的计数口径不同,统计时间不一致。

这个技能是做什么的

qmd CLI 提供关键词、语义及重排搜索，返回片段、路径或完整文件。应只将预期文件夹设为 collection，变更后更新索引。向量搜索需嵌入设置和模型下载，启用前检查范围、存储与计算需求。

资料发布于 2026-10-27

可以用来做什么

查找相关本地文档

什么时候用

需要检索已索引笔记或源码集合时

示例提示词

以下是根据技能文档生成的示例,不代表实际运行结果。

只搜索约定集合，给出相关片段及文件路径。

月度数据趋势

累计下载4,772

星标2

2026-09 起统计方法调整:同名技能按作者分别统计,并覆盖全部技能。图中虚线为调整前的月份,与之后的数据不直接比较,也不计算跨越调整的增长。

月份	累计下载	环比	星标
2026-09	4,772	—	2
2026-08	4,339	+3.1%	2
2026-07	4,209	+6.2%	2
2026-06	3,965	+3.2%	2
2026-05	3,843	—	2
2026-03	3,294	—	1

SKILL.md 原文

以下是作者发布的原始文件,按纯文本显示,本站未做修改或审核;其中的链接不可点击,命令请核实后再运行。抓取于 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.
---

# qmd — Fast Local Markdown Search

## When to Use

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

展开全部(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.