torben
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3.0 KiB
3.0 KiB
type, source_type, author, raw_files, source_url, source_language, date, tags, entities, concepts, summary
| type | source_type | author | raw_files | source_url | source_language | date | tags | entities | concepts | summary | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| types/source.md | document | Torben |
|
https://github.com/tobi/qmd | en | 2026-09-02 |
|
GitHub-API-Metadaten, package.json und README-Auszuege von tobi/qmd: TypeScript/Node/Bun statt Go oder Rust, BM25 (SQLite FTS5) plus Vektor-Suche (sqlite-vec) plus LLM-Reranking ueber node-llama-cpp. |
Source: qmd - GitHub Repository
Autor: Torben
Datum: 2026-09-02
Raw-Dateien: raw/documents/qmd - GitHub Repository.md
Typ: Document
Zusammenfassung
Direkter Abruf von tobi/qmd auf GitHub (Repo-Metadaten über die GitHub-API, package.json,
README-Auszüge), um eine bestehende, unsichere Behauptung auf der Entity-Seite qmd zu
prüfen. Die Seite trug seit ihrer Erstellung Sprache: Nicht angegeben (wahrscheinlich Go oder Rust) bei confidence: 0.85 - eine geratene Angabe mit einer Konfidenz, die für eine Vermutung
zu hoch war. Die GitHub-API meldet "language": "TypeScript", mit einem byte-gewichteten
Sprach-Split von 1.597.168 B TypeScript gegenüber 200.880 B Python, 26.136 B Shell,
23.132 B JavaScript und weniger als 6 KB restlicher Sprachen - kein Go, kein Rust im Repository.
Das npm-Paket heißt @tobilu/qmd, installiert per npm install -g oder bun install -g,
ausgeführt per npx/bunx - keine Go-typische go install-Zeile, wie die alte Seite
behauptete. package.json listet node-llama-cpp (LLM-Inferenz), sqlite-vec (Vektorindex)
und better-sqlite3 (SQLite-Bindung) als direkte Abhängigkeiten; das README bestätigt das
Zusammenspiel explizit: „QMD combines BM25 full-text search, vector semantic search, and LLM
re-ranking—all running locally via node-llama-cpp with GGUF models." Die Scoring-Tabelle des
Architektur-Abschnitts benennt zusätzlich SQLite FTS5 BM25 als konkreten Volltext-Mechanismus,
nicht nur „BM25" allgemein.
Kernaussagen
- Sprache: TypeScript (GitHub-API
language-Feld, bestätigt durch die Byte-Gewichtung). - Runtime: Node.js oder Bun, nicht Go/Rust - Installationsbefehle im README belegen das direkt.
- Such-Stack: SQLite FTS5 (BM25) +
sqlite-vec(Vektor-Ähnlichkeit) +node-llama-cpp(LLM-Reranking mit GGUF-Modellen) - deckungsgleich mit dem, was die alte Seite unter „Such-Capabilities" bereits beschrieb, nur ohne konkrete Technologienamen. - Enthält einen
@modelcontextprotocol/server-Abhängigkeit, deckungsgleich mit der bereits auf der Seite genannten MCP-Server-Funktion.
Aufgaben
kb/entities/tools/qmd.mds Sprachangabe korrigiert und mit dieser Quelle belegt
Nicht übernommen
- Der vollständige Funktionsumfang (Library-API, MCP-Server-Details, Tree-Sitter-basiertes
Code-Chunking, Konfigurationsdatei-Referenz, CLI-Unterbefehle) - nur das zur Korrektur der
Sprach-/Stack-Angabe Nötige wurde übernommen. Eine künftige Erweiterung der
qmd-Seite um diese Themen bräuchte einen neuen Abruf, nicht diese Quelle.
Verwandte Entities
Verwandte Concepts
- None identified