query

Name: query
Author: owenliang60-ship-it

36stars11forks

How to install query?

owenliang60-ship-it/knowledge-mgmt/query

$npx -y skills add owenliang60-ship-it/knowledge-mgmt --skill query

Installs into the current project.

Summary

搜索 Obsidian vault 中的已有知识来回答问题。CC 主动读取 MOC 索引和相关 Cards，综合 vault 知识 + 模型知识回答，标注来源。当用户说"query"、"查一下 vault"、"vault 里有什么"、"从笔记里找"时触发。

Files · 1

View on GitHub

SKILL.md

1	# /query — 带 Vault 上下文的知识查询
2
3	> 让 CC 不只靠模型记忆回答，而是主动搜索 vault 中的已有知识。
4
5	## 执行流程
6
7	### Step 1: 解析查询意图
8
9	从用户问题中提取：
10	- 关键概念（用于搜索）
11	- 涉及的 domain（用于定位 MOC）
12	- 查询类型：事实查找 / 综合分析 / 对比 / 探索
13
14	### Step 2: 搜索 Vault
15
16	```bash
17	# 1. 读取相关 MOC 索引
18	obsidian read path="Cards/MOC-{Domain}.md"
19
20	# 2. 搜索关键词
21	obsidian search query="{关键概念1}"
22	obsidian search query="{关键概念2}"
23
24	# 3. 带上下文搜索（更精确）
25	obsidian search:context query="{关键短语}"
26	```
27
28	### Step 3: 读取命中的 Cards
29
30	```bash
31	# 批量读取搜索结果
32	for card in {搜索结果}; do
33	obsidian read path="$card"
34	done
35	```
36
37	优先读取：
38	1. 研究摘要（type/research, type/reading）— 综合信息密度最高
39	2. 概念卡（type/concept）— 定义和关键要点
40	3. 洞察卡（type/insight）— 独特见解
41	4. 原子卡片（type/atomic）— 精炼知识点
42
43	### Step 4: 综合回答
44
45	回答原则：
46	- Vault 知识优先：vault 中有的信息，标注来源 `[[Card名]]`
47	- 模型知识补充：vault 中没有的，用模型知识补充，明确标注"（模型知识，vault 中暂无）"
48	- 诚实告知：如果搜索后 vault 中确实没有相关内容，说"vault 中暂无此主题的笔记"
49
50	回答格式：
51	```markdown
52	## 回答
53
54	{综合回答，穿插 [[Card名]] 引用}
55
56	---
57	📚 引用了 {N} 张 Cards：[[Card1]] [[Card2]] [[Card3]]
58	💡 模型补充：{有/无}
59	```
60
61	### Step 5: 回写提议（可选）
62
63	如果回答产出了有价值的综合分析：
64
65	```
66	这个回答包含了跨 Card 的综合分析，值得存为新的对比/综合卡片吗？
67	→ 说 "note" 走 /note 流程回写
68	→ 说 "不用" 跳过
69	```
70
71	不自动回写，用户觉得好才走 /note。
72
73	## 与普通提问的区别
74
75	\| \| 普通提问 \| /query \|
76	\|---\|---------\|--------\|
77	\| 知识来源 \| 模型记忆 \| vault Cards + 模型 \|
78	\| 溯源 \| 无 \| 标注来自哪张 Card \|
79	\| 搜索范围 \| 无 \| MOC → Cards → 全文搜索 \|
80	\| 沉淀 \| 留在对话里 \| 可通过 /note 回写 \|
81
82	## 注意事项
83
84	- 搜索结果多时，先读 MOC 索引缩小范围，不要盲目全文搜索
85	- 单次查询读取的 Cards 控制在 10 张以内，避免 context 溢出
86	- 如果问题跨多个 domain，先搜索各自 MOC 再综合

People who liked this also viewed

6 picks

Type

query

36stars11forks

View on GitHub

How to install query?

owenliang60-ship-it/knowledge-mgmt/query

$npx -y skills add owenliang60-ship-it/knowledge-mgmt --skill query

Installs into the current project.

Summary

Files · 1

View on GitHub

SKILL.md

1	# /query — 带 Vault 上下文的知识查询
2
3	> 让 CC 不只靠模型记忆回答，而是主动搜索 vault 中的已有知识。
4
5	## 执行流程
6
7	### Step 1: 解析查询意图
8
9	从用户问题中提取：
10	- 关键概念（用于搜索）
11	- 涉及的 domain（用于定位 MOC）
12	- 查询类型：事实查找 / 综合分析 / 对比 / 探索
13
14	### Step 2: 搜索 Vault
15
16	```bash
17	# 1. 读取相关 MOC 索引
18	obsidian read path="Cards/MOC-{Domain}.md"
19
20	# 2. 搜索关键词
21	obsidian search query="{关键概念1}"
22	obsidian search query="{关键概念2}"
23
24	# 3. 带上下文搜索（更精确）
25	obsidian search:context query="{关键短语}"
26	```
27
28	### Step 3: 读取命中的 Cards
29
30	```bash
31	# 批量读取搜索结果
32	for card in {搜索结果}; do
33	obsidian read path="$card"
34	done
35	```
36
37	优先读取：
38	1. 研究摘要（type/research, type/reading）— 综合信息密度最高
39	2. 概念卡（type/concept）— 定义和关键要点
40	3. 洞察卡（type/insight）— 独特见解
41	4. 原子卡片（type/atomic）— 精炼知识点
42
43	### Step 4: 综合回答
44
45	回答原则：
46	- Vault 知识优先：vault 中有的信息，标注来源 `[[Card名]]`
47	- 模型知识补充：vault 中没有的，用模型知识补充，明确标注"（模型知识，vault 中暂无）"
48	- 诚实告知：如果搜索后 vault 中确实没有相关内容，说"vault 中暂无此主题的笔记"
49
50	回答格式：
51	```markdown
52	## 回答
53
54	{综合回答，穿插 [[Card名]] 引用}
55
56	---
57	📚 引用了 {N} 张 Cards：[[Card1]] [[Card2]] [[Card3]]
58	💡 模型补充：{有/无}
59	```
60
61	### Step 5: 回写提议（可选）
62
63	如果回答产出了有价值的综合分析：
64
65	```
66	这个回答包含了跨 Card 的综合分析，值得存为新的对比/综合卡片吗？
67	→ 说 "note" 走 /note 流程回写
68	→ 说 "不用" 跳过
69	```
70
71	不自动回写，用户觉得好才走 /note。
72
73	## 与普通提问的区别
74
75	\| \| 普通提问 \| /query \|
76	\|---\|---------\|--------\|
77	\| 知识来源 \| 模型记忆 \| vault Cards + 模型 \|
78	\| 溯源 \| 无 \| 标注来自哪张 Card \|
79	\| 搜索范围 \| 无 \| MOC → Cards → 全文搜索 \|
80	\| 沉淀 \| 留在对话里 \| 可通过 /note 回写 \|
81
82	## 注意事项
83
84	- 搜索结果多时，先读 MOC 索引缩小范围，不要盲目全文搜索
85	- 单次查询读取的 Cards 控制在 10 张以内，避免 context 溢出
86	- 如果问题跨多个 domain，先搜索各自 MOC 再综合

People who liked this also viewed

6 picks

Type