chemenu/kb/sources/Source - qmd - GitHub Repository.md

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types/source.md	document	Torben	raw/documents/qmd - GitHub Repository.md	https://github.com/tobi/qmd	en	2026-09-02		qmd		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

• qmd

Verwandte Concepts

• None identified