Searches local markdown notes and documents using qmd CLI. Use when searching notes, querying documents, managing collections, or retrieving document content.
Resources
1Install
npx skillscat add ssiumha/dots/qmd Install via the SkillsCat registry.
SKILL.md
QMD
로컬 마크다운 문서를 인덱싱하고 검색하는 CLI 도구(qmd)의 래퍼입니다.
Instructions
워크플로우 1: 검색
사용자가 노트/문서에서 정보를 찾으려 할 때:
검색 모드 선택
상황 명령어 특징 키워드 정확 매칭 qmd searchBM25, 빠름 의미 유사성 qmd vsearch벡터 검색 최고 품질 qmd query하이브리드 + LLM 재순위 검색 실행
# 기본 검색 qmd search "검색어" # 의미 기반 검색 qmd vsearch "검색어" # 최고 품질 (쿼리 확장 + 재순위) qmd query "검색어"유용한 옵션
-n <수>: 결과 개수 (기본 5)-c <컬렉션>: 특정 컬렉션만--full: 전체 문서 내용 표시--json: JSON 출력 (파이프라인용)--md: Markdown 출력--files: 파일 경로 + 점수 출력--min-score <값>: 점수 임계값 필터링
워크플로우 2: 문서 조회
검색 결과에서 특정 문서를 가져올 때:
단일 문서 조회
# 파일 경로로 qmd get notes/meeting.md # docid로 qmd get "#abc123" # 특정 라인부터 qmd get notes/meeting.md:50 -l 100다중 문서 조회
qmd multi-get "journals/2025-05*.md" qmd multi-get --json "docs/*.md"
워크플로우 3: 컬렉션 관리
새 문서 디렉토리를 추가하거나 인덱스를 관리할 때:
컬렉션 추가
qmd collection add ~/notes --name notes qmd context add qmd://notes "개인 노트"인덱싱
qmd embed # 벡터 임베딩 생성 qmd update # 재인덱싱 qmd update --pull # git pull 후 재인덱싱상태 확인
qmd status qmd cleanup # 캐시 정리
중요 원칙
- 검색 모드 선택: 빠른 키워드 →
search, 의미 검색 →vsearch, 최고 품질 →query - 점수 해석: 0.8+ 매우 관련, 0.5-0.8 적당, 0.2-0.5 약간, 0.2 미만 낮음
- 컬렉션 스코핑:
-c옵션으로 검색 범위를 좁히면 노이즈 감소 - JSON 출력: 파이프라인이나 후처리 시
--json활용
Examples
노트에서 정보 검색
User: "배포 관련 노트 찾아줘"
→ qmd query "배포 방법" -n 10
→ 결과 요약 제공
→ 필요 시 qmd get으로 상세 조회특정 컬렉션에서 검색
User: "회의록에서 프로젝트 타임라인 찾아줘"
→ qmd search "프로젝트 타임라인" -c meetings --full
→ 결과 제공새 컬렉션 추가
User: "~/Documents/research를 qmd에 추가해줘"
→ qmd collection add ~/Documents/research --name research
→ qmd context add qmd://research "연구 자료"
→ qmd embed
→ qmd status로 확인Technical Details
상세 아키텍처와 고급 사용법은 REFERENCE.md를 참조하세요.