qmd —— 快速本地 Markdown 搜索

何时使用

• 查找文件—— 代替find在大目录中搜索（避免卡顿）
• 搜索笔记/文档—— 在已索引的集合中进行语义或关键词搜索
• 代码发现—— 查找实现、配置或模式
• 上下文收集—— 在回答问题前提取相关片段

快速参考

搜索（最常用）

# 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

集合

# 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

获取文件

# 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

输出格式

• --files—— 路径 + 分数（用于文件发现）
• --json—— 带有片段的结构化输出
• --md—— Markdown 格式化输出
• -n 10— 限制结果数量

提示

1. 始终使用集合(-c 名称) 来限定搜索范围
2. 添加新文件后运行qmd update以更新索引
3. 使用qmd embed以启用向量搜索（一次性操作，耗时几分钟）
4. 对于大型目录，优先使用qmd search --files而非find命令

模型（自动下载）

• 嵌入模型：embeddinggemma-300M
• 重排序模型：qwen3-reranker-0.6b
• 生成模型：Qwen3-0.6B

全部在本地运行 — 无需API密钥。