torben
778764de4d
Files changed: - kb/concepts/Delete Rather Than Anonymize.md - kb/concepts/Dual Licensing by File Plan.md - kb/concepts/Publish-Remote Gate.md - kb/entities/INDEX.md - kb/entities/tools/qmd.md - kb/index.md - kb/log.md - kb/provenance.md - kb/sources/INDEX.md - kb/sources/Source - qmd - GitHub Repository.md - raw/documents/qmd - GitHub Repository.md
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type: types/source.md
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source_type: document
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author: Torben
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raw_files: [raw/documents/qmd - GitHub Repository.md]
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source_url: https://github.com/tobi/qmd
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source_language: en
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date: 2026-09-02
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tags: []
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entities: [qmd]
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concepts: []
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summary: '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.'
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# Source: qmd - GitHub Repository
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**Autor:** Torben
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**Datum:** 2026-09-02
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**Raw-Dateien:** raw/documents/qmd - GitHub Repository.md
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**Typ:** Document
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## Zusammenfassung
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Direkter Abruf von `tobi/qmd` auf GitHub (Repo-Metadaten über die GitHub-API, `package.json`,
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README-Auszüge), um eine bestehende, unsichere Behauptung auf der Entity-Seite [[qmd]] zu
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prüfen. Die Seite trug seit ihrer Erstellung `Sprache: Nicht angegeben (wahrscheinlich Go oder
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Rust)` bei `confidence: 0.85` - eine geratene Angabe mit einer Konfidenz, die für eine Vermutung
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zu hoch war. Die GitHub-API meldet `"language": "TypeScript"`, mit einem byte-gewichteten
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Sprach-Split von 1.597.168 B TypeScript gegenüber 200.880 B Python, 26.136 B Shell,
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23.132 B JavaScript und weniger als 6 KB restlicher Sprachen - kein Go, kein Rust im Repository.
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Das npm-Paket heißt `@tobilu/qmd`, installiert per `npm install -g` oder `bun install -g`,
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ausgeführt per `npx`/`bunx` - keine Go-typische `go install`-Zeile, wie die alte Seite
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behauptete. `package.json` listet `node-llama-cpp` (LLM-Inferenz), `sqlite-vec` (Vektorindex)
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und `better-sqlite3` (SQLite-Bindung) als direkte Abhängigkeiten; das README bestätigt das
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Zusammenspiel explizit: „QMD combines BM25 full-text search, vector semantic search, and LLM
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re-ranking—all running locally via node-llama-cpp with GGUF models." Die Scoring-Tabelle des
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Architektur-Abschnitts benennt zusätzlich `SQLite FTS5 BM25` als konkreten Volltext-Mechanismus,
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nicht nur „BM25" allgemein.
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## Kernaussagen
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- Sprache: TypeScript (GitHub-API `language`-Feld, bestätigt durch die Byte-Gewichtung).
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- Runtime: Node.js oder Bun, nicht Go/Rust - Installationsbefehle im README belegen das direkt.
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- Such-Stack: SQLite FTS5 (BM25) + `sqlite-vec` (Vektor-Ähnlichkeit) + `node-llama-cpp`
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(LLM-Reranking mit GGUF-Modellen) - deckungsgleich mit dem, was die alte Seite unter
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„Such-Capabilities" bereits beschrieb, nur ohne konkrete Technologienamen.
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- Enthält einen `@modelcontextprotocol/server`-Abhängigkeit, deckungsgleich mit der bereits auf
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der Seite genannten MCP-Server-Funktion.
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## Aufgaben
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- [x] `kb/entities/tools/qmd.md`s Sprachangabe korrigiert und mit dieser Quelle belegt
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## Nicht übernommen
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- Der vollständige Funktionsumfang (Library-API, MCP-Server-Details, Tree-Sitter-basiertes
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Code-Chunking, Konfigurationsdatei-Referenz, CLI-Unterbefehle) - nur das zur Korrektur der
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Sprach-/Stack-Angabe Nötige wurde übernommen. Eine künftige Erweiterung der `qmd`-Seite um
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diese Themen bräuchte einen neuen Abruf, nicht diese Quelle.
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## Verwandte Entities
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- [[qmd]]
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## Verwandte Concepts
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- None identified
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