用途：对智能体记忆文件系统做语义检索，适合 Grep 不够用时查找概念相关的记忆块、发现被遗忘的参考文件，或跨全部记忆回答“关于 X 我知道什么”。
主要能力与用法：首次运行需执行 bash <SKILL_DIR>/scripts/memfs-search.sh setup，在 $MEMORY_DIR 上创建 QMD 集合、添加上下文注释并嵌入所有 .md 文件；首次运行会下载约 2GB 本地 GGUF 模型到 ~/.cache/qmd/models/。安装、嵌入模型选项与排错见 references/qmd-setup.md。
搜索分三层：精确词或短语用 search（约 0.3 秒）；模糊概念用 vsearch（冷启动约 2 秒，热启动小于 1 秒）；不确定时用 query 混合检索（关键词+向量+重排，冷启动约 3 秒，热启动小于 1 秒）。建议先用关键词搜索，未命中再升级；混合检索比关键词慢约 10 倍。
输出格式：命令支持 --json（结构化，含 file、score、snippet、context）、--files（仅文件路径）、--full（完整文档）、-n 15（结果数，默认 5）。检索可用 qmd get 取单个文件、qmd multi-get 按 glob 批量取文件。
主动搜索场景：创建新记忆文件前检查主题是否已存在；用户问“你知道 X 吗”时先搜索再回答；/init 或记忆重组时验证覆盖；调试“我告诉过你这个”时先搜记忆再回退到消息历史。
维护：批量记忆变更后运行 reindex，用 status 检查索引健康。
限制：精确字符串匹配用 Grep，按名称/模式找文件用 Glob，已知路径读取用 Read，搜索消息历史用 searching-messages 技能；单字且能字面匹配时关键词 Grep 更快。