跳到主要内容

QMD: 个人概念与知识档案库

QMD（Quick Markdown Search）是一款专为你个人的 Markdown 笔记花园、概念库和学术资料沉淀设计的本地语义搜索引擎。如果说代码搜索找的是具体代码行，那么 QMD 找的就是你多年积累的通用设计原理、跨项目复用经验与理论文献模型。

档案室管理员比喻：为什么我们需要 QMD？​

要理解为什么需要 QMD，先看这三款工具在现实生活中的分工：

  • Basic Memory 是贴在显示器旁的便签纸：写着当下项目的死命令和红线（“严禁动生产数据库，保持脚本极简”）；
  • zvec-grep 是代码行的精准借阅卡：几秒钟翻出代码具体在第几行（“算手续费的函数在文件 A 的 150 行”）；
  • QMD 则是你的私人学术资料馆管理员：当你遇到一个跨项目的复杂理论或架构问题——例如 “我们之前是怎么把量化研究和生产运行做物理隔离的？” 或 “离线数据同步有哪些成熟模式？” 时，你绝不希望 AI 凭空瞎猜，也不想重蹈覆辙重新折腾一遍。

痛点场景：在同一个坑里反复踩雷​

没有概念库时的人类翻车事故：

  1. 你在项目 A 里花了几个月，踩尽了无数深坑，终于摸索出一套优雅解法；
  2. 半年后，你开启了项目 B，遇到了完全类似的问题；
  3. 因为新开的 AI 会话对项目 A 的经验一无所知，它又提出了一个极为幼稚、漏洞百出的破方案，逼着你重新陪它踩一遍曾经踩过的坑。

QMD 彻底终结了这种重复劳动。它将你验证过的概念笔记和权威证据统一管理。只要你用大白话提问，它就能秒级翻出当年那篇笔记，让 AI 站在你已有的成熟经验上继续前进。

QMD 的工作流程​

评估维度QMD (概念档案室)zvec-grep (代码雷达)Basic Memory (家规便签)
存储内容架构原则、通用理论模型、文献摘录源码函数、类、章节行号坐标当下项目的具体目标、硬性红线与禁区
检索目标跨项目的 Markdown 知识库（knowledge/）当前活动工程的源码文件（.py, .ts, docs）针对当前任务的单一受控项目对齐手记
单次读取开销完整概念章节（约 1,000 字）精准行号与签名（约 80 字）浓缩决策约束（约 1,500 字）
核心解决痛点避免跨项目重复造轮子与经验丢失避免大段读取源码导致 AI 脑容量崩溃避免 AI 在长任务中自作主张过度设计

常用命令速查（终端日常操作）​

直接在终端输入即可：

1. 智能概念语义查询（推荐日常使用）​

用大白话提问，QMD 会自动拓展同义词并智能排序出最相关的笔记：

qmd query "quantitative research production isolation" -c pkls-concepts

2. 快速纯关键词搜索（零 AI 开销）​

快速按确切字眼过滤笔记：

qmd search "FIFO execution" -c pkls-concepts

3. 精准查阅指定笔记正文​

以带行号的整洁格式调阅单篇笔记内容：

qmd get qmd://pkls-concepts/quant/portfolio-lifecycle.md

关联生态与延伸阅读​

  • 宏观全景：Agent 记忆与分层检索 — 了解 QMD 在四层认知金字塔中坐镇第 1 层（领域概念花园）的承上启下作用。
  • 全局战略红线：Basic Memory — 统领当下具体项目的顶层决策备忘录。
  • 底层行号定位：zvec-grep (zg) — 明确了架构概念后，负责深入代码具体行号实施外科手术的雷达。

官方资源与源码仓库​