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From dahatake-skills
Retrieves small relevant snippets from Markdown docs via local BM25/grep search. Use for answering questions from project docs or finding headings across files when paths are unknown. Prefer over reading whole files or raw grep.
npx claudepluginhub dahatake/skills --plugin dahatake-skillsHow this skill is triggered — by the user, by Claude, or both
Slash command
/dahatake-skills:markdown-queryThe summary Claude sees in its skill listing — used to decide when to auto-load this skill
---
Performs local keyword, semantic, or hybrid search on markdown notes and docs to find relevant files before reading them, saving 90% tokens during codebase exploration.
Provides qmd CLI syntax for keyword, semantic, and hybrid search across markdown knowledge bases, documentation, or notes. Use for conceptual matching when grep lacks precision.
Searches indexed markdown docs and plans in qmd-configured projects using semantic queries. Invoke via /avinyc:qmd-search <query> for relevant results from collections.
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python -m mdq stats # 索引存在を確認
python -m mdq index # 未作成 or 古ければ実行（増分）
python -m mdq search --q "<質問の主要キーワード>" --top-k 5 --max-tokens 800
# search は --strategy auto が既定。クエリ内容から chunking strategy を自動選択し、
# 実在する DB へフォールバックする。手動選択したい場合は --strategy heading 等を明示。
# snippet で不足する場合のみ:
python -m mdq get --chunk-id <返ってきた ID>
.md 直接渡し（baseline 250,823 tokens, fallback トークナイザ近似）に対し、mdq_bm25 で平均 480.8 tokens（99.81% 削減）／mdq_grep で平均 323.2 tokens（99.87% 削減）。詳細は tools/skills/markdown_query/results/bench-20260518T022346Z.md。docs/, users-guide/）のみを走査する。リポジトリ固有のドキュメントルートを含めたい場合はリポジトリルートに mdq.toml（または .mdq/config.toml）を置き [index].roots を宣言する。設定スキーマは mdq/config.py。本リポジトリ（HVE）での宣言例は Appendix: HVE リポジトリ固有事項 参照。tools/skills/markdown_query/ を フォルダごと他リポジトリへコピーすれば、HVE 本体に依存せず GUI 設定画面（言語 / Strategy / 対象フォルダ / 索引統計 / 利用統計）を起動できる。CLI 利用には不要だが、対象フォルダ設定や索引統計を視覚的に管理したい場合に有効。
mdq 同期手順: tools/skills/markdown_query/vendor/SYNC.md.md のみ。.py / .ts 等は索引対象外）。.md か事前に不明であっても本 Skill を 最初に試行する こと。python -m mdq search のヒットが 0 件 → 異なるキーワードで 1〜2 回再試行python -m mdq list で対象ディレクトリの見出し俯瞰.github/skills/ 配下から GitHub Copilot に読み込まれる。Claude Code / OpenAI Codex CLI 等の別ホストで自動選択させたい場合は、各ホストの skill 規約（例: .claude/skills/）に同等の SKILL.md を配置すること。description の USE FOR / PREFER OVER / DO NOT USE FOR / WHEN に従う。python -m mdq stats → 0 件または古ければ python -m mdq index
mdq.toml（または .mdq/config.toml）の [index].roots を参照。設定ファイルがない場合は最小デフォルト（docs/, users-guide/）を走査。存在しないフォルダは自動スキップ。--no-prune で無効化可）。--lang ja-jp|en-us / --strategy heading|heading_recursive|fixed_window|semantic_paragraph|pageindex を指定（既定 ja-jp / heading）。semantic_paragraph は [semantic] extra (fastembed + nltk + numpy) が必要。pageindex は見出しベースのツリー索引とノード単位のサマリ (chunks.summary) を生成し LLM 不要。詳細は references/language-and-strategy.md を参照。semantic_paragraph 固有仕様は references/semantic-paragraph.md。.mdq/index-<lang>-<strategy>.sqlite）は gitignore 推奨でセッション間で共有されない前提。Cloud Agent セッションでもセッション毎に再ビルドが必要。python -m mdq search --q "クエリ" --top-k 5 --max-tokens 800
bm25、出力: JSONL（1 行 = 1 ヒット）--strategy 既定は auto。Skill 側 mdq.query_router がクエリから最適 strategy を選択し、不在時はフォールバックする（references/query-routing.md）。手動で選びたい場合のみ --strategy heading|heading_recursive|fixed_window|semantic_paragraph|pageindex を明示。--paths / --tags / --snippet-radius で絞り込み、--mode grep で完全一致検索に切替index は --strategy を明示する（既定 heading）。auto は search 専用。深さを上げた親チェーン取得は --with-parent-depth N を使う--engine fts5 または環境変数 MDQ_FTS5=1（旧名 HVE_MDQ_FTS5 も引き続き有効だが deprecated）で FTS5 検索に切替可能python -m mdq get --chunk-id <ID>python -m mdq watch で watchdog ベースの自動更新が利用可能（HVE リポジトリでは CLI Orchestrator 配下に同等機能が内包されている。詳細は Appendix を参照）。python -m mdq search --q "業務要件 概要" --paths "docs/*" --top-k 3 --max-tokens 500
{"chunk_id":"<sha1>","path":"docs/business-requirement.md","heading_path":"# 概要 > ## 範囲","lines":[42,71],"score":12.7,"snippet":"...マッチ前後 ±2 行..."}
--format compact で目視確認 → 必要な chunk_id だけ get で詳細取得。--top-k を 3〜5、--max-tokens を 400〜800 に保つ（既定）。--paths でディレクトリを絞ると BM25 精度も向上する。--include-parent / --with-parent-depth N / --expand-neighbors 1 を併用。以下は本リポジトリ（HVE: Hypervelocity Engineering）固有の追加仕様・運用ガイダンス。他リポジトリへ本 Skill を移植して利用する場合は参照不要。