qmd-skill
本地Markdown文档的快速混合搜索引擎
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：qmd-skill。 它的用途是：本地Markdown文档的快速混合搜索引擎 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/qmd-skill/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'在我的笔记里搜索关于机器学习模型评估的内容。'，AI会调用qmd技能，使用`qmd search`命令在你的本地Markdown集合中快速查找相关文档，并返回匹配的片段或文件路径。如果你说：'帮我找找和刚才那份文档相似的笔记。'，AI在关键词搜索无果时，可能会尝试使用`qmd vsearch`进行语义相似性查找。
介绍
qmd-skill 是一个专为本地Markdown文档设计的AI搜索技能，它解决了在个人笔记、知识库或文档集合中快速查找特定内容的痛点。用户无需依赖云端服务，即可在本地建立索引，实现毫秒级的关键词检索和基于语义的相似性搜索。
使用时，用户需要先通过Bun全局安装qmd工具，然后通过简单的命令行将本地Markdown文件夹添加为一个集合并建立索引。之后，即可通过自然语言指令，让AI代理使用qmd的搜索能力来查找文档。该技能主要提供三种搜索模式：默认的快速关键词搜索、语义向量搜索以及混合搜索。
这个技能非常适合拥有大量本地Markdown笔记的开发者、写作者、研究员或任何构建个人知识库的用户。它尤其适合那些注重隐私、希望搜索完全在本地进行，且对检索速度有要求的场景。
与Obsidian、Logseq等笔记软件的内置搜索或一些云端文档搜索工具相比，qmd的核心区别在于它是一个轻量级、命令行优先的专用搜索工具。它不绑定于任何特定的笔记应用，可以跨文件夹、跨项目聚合搜索，并且通过本地LLM实现语义搜索，无需网络连接。
核心特点
核心区别在于其轻量级、命令行驱动的本地化设计，支持跨文件夹聚合搜索，并集成了基于本地LLM的语义向量搜索能力，无需联网即可实现混合检索。
注意事项
不适合需要实时同步、团队协作或搜索非Markdown格式代码文件的场景。
常见问题
qmd搜索速度慢怎么办？
优先使用`qmd search`进行关键词搜索，速度极快；仅在必要时使用`qmd vsearch`进行语义搜索，后者因需加载本地模型可能较慢。
qmd支持搜索哪些文件？
主要针对Markdown（.md）文件，通过`--mask`参数可自定义文件匹配模式，但不适合用于搜索源代码文件。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/qmd-skill/raw/index.md 读取 qmd-skill 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/qmd-skill/raw/index.md（查看排版版本）