qmd

qmd 是一款专业的本地搜索引擎，专为开发人员和知识工作者设计，旨在高效浏览大量的 Markdown 项目。通过利用混合搜索技术（结合快速的 BM25 关键词匹配与语义向量相似度），用户可以在执行完整文件读取之前，精确定位大型文档集或代码库中的相关信息。这种方法在 Claude Code 工作会话中可节省大量 Token，通常通过针对性地检索特定文件区段，减少高达 90% 的上下文开销。

• 使用 BM25 进行快速的关键词发现，以获得即时结果。

• 提供语义相似度搜索 (vsearch) 作为概念查询的后备方案。

• 支持混合检索与重排序，用于高精度的信息提取。

• 支持按项目集合过滤、文件路径发现以及用于自动化管道的 JSON 输出。

• 提供通过文件路径或唯一文档 ID 的深度链接检索，实现与 AI 辅助编码工作流程的无缝整合。

• 监控索引健康状况并支持增量更新，确保搜索结果与不断变更的文档保持同步。

• 在探索新仓库时，请始终优先使用 qmd search 而非直接读取文件，以优化 Token 使用率。

• 使用 --files 标志来识别相关文件，而无需将完整内容加载到上下文中。

• 使用特定查询或通过 -c 标志指定集合来提高结果准确性。

• 当关键词匹配无法捕捉意图时，可依靠语义向量搜索来处理探索性或操作指南类的问题。

• 与其他 Simba 组件整合，以维持项目文档与规则执行的一致性。适用于复杂的系统文档、API 参考维护以及大规模代码库知识导航。