soia-pkm-query-vault

面向 AI 和用户的 vault 只读查询层。它找证据、排序和引用，不整理目录、不维护索引、不改状态；隐藏配置目录及所有文件/目录 symlink 均跳过，避免越出 vault 读取私密内容。查询结果若涉及入库状态，必须区分 captured、organized 与五段合同的完整回执；搜索命中本身不是整理完成证明。

客户可读说明

这个技能可以做什么

• 按文件名、正文、frontmatter 字段或标签搜索 Markdown、Bases、需求和常见 UTF-8 代码文件。
• 对 PDF、DOC/DOCX、PPT/PPTX、XLS/XLSX、图片和音视频做文件名、路径、扩展名与入链检索；附件正文优先通过已验证的 Omnisearch/Text Extractor 或 obsidian-mcp-server 检索，无法连接时才走显式 OCR/转换流程。
• 查某个笔记的 wikilink 入链。
• 统计分区和文件类型，帮助 AI 先缩小范围再读取正文。
• 以 10 当前 → 20 精选长期知识 → 30 证据 → 40/50/60 专项 → 20 历史导入 → 90 历史 为默认排序，并明确标记来源层；20 区只有 10主题知识/、20规范与手册/、30学习指南/ 标为 stable，90历史导入/ 标为 imported，不因路径自动获得可信度。
• 90系统归档/60整理与迁移记录/ 再细分为 history/evidence：先读该区导航识别 canonical 版本和 superseded_by，旧报告、机器清单和旧路径只用于解释当时过程。

客户如何使用

提供 vault 路径和问题/关键词。只要求回答时，Agent 不改任何文件。先读取根与命中区规则，再按下面的搜索手册缩小候选，最后只打开足以回答问题的文件。

依赖与安装

本地确定性后端只需 Python 3；它不建立持久索引。附件全文后端推荐 Obsidian 的 Omnisearch + Text Extractor；AI 接入可选 obsidian-mcp-server。语义召回可选 QMD，但不能代替精确搜索。

装整个域（Claude Code 与 Codex 共用同一份域插件）：

claude plugin marketplace add soia-team/soia-open-skills
claude plugin install soia-pkm-vault@soia

只装这一个技能：

npx skills add soia-team/soia-open-pkm-vault-skills -g -a '*' -s soia-pkm-query-vault -y

WorkBuddy 的装载单位是角色化专家而不是插件，npx skills add -a '*' 覆盖不到它，需要单独安装，见 docs/install/workbuddy.md。

私密信息与中间数据

默认跳过所有隐藏目录、.git、.obsidian、凭据/配置目录和二进制正文。附件正文优先报告外部后端的命中；若后端不可用，必须明确回退为文件名/路径命中，再按需在临时运行目录提取并保留来源与哈希。普通结果输出匹配行短片段；历史导入、账号、安全或其他敏感语料先加 --no-snippets，只返回路径与匹配元数据。脚本不写持久缓存。

日志与完成回执

结果必须包含查询时间、模式、检查文件数、匹配数、截断与不可读数量。最终回答按“当前状态 / 稳定知识 / 历史证据”组织，并给 vault 相对路径或 wikilink。

查询命令

# 综合搜索（文件名 + 正文 + frontmatter）
python3 scripts/query_vault.py --vault <vault-path> --query '<keyword>' --json

# 文档地址/文件名：先用 filename，避免被正文重复命中淹没
python3 scripts/query_vault.py --vault <vault-path> --mode filename --query '<document-name>' --json

# 标签或字段
python3 scripts/query_vault.py --vault <vault-path> --mode tag --query '<tag>' --json
python3 scripts/query_vault.py --vault <vault-path> --mode frontmatter \
  --field status --query active --json

# 入链与清单
python3 scripts/query_vault.py --vault <vault-path> --mode backlinks --query '<note-name-or-path>' --json
python3 scripts/query_vault.py --vault <vault-path> --mode inventory --json

# 只查精选知识并避免输出正文片段
python3 scripts/query_vault.py --vault <vault-path> --query '<keyword>' \
  --path-prefix '20_资料库' --exclude-prefix '20_资料库/90_历史导入' \
  --no-snippets --json

# 需求：先查精选区，排除历史导入；需要时再进入 90_历史导入
python3 scripts/query_vault.py --vault <vault-path> --mode content --query '<需求关键词>' \
  --path-prefix '20_资料库' --exclude-prefix '20_资料库/90_历史导入' --json

# 代码：默认支持常见 UTF-8 代码/配置扩展；罕见扩展用 --include-ext 加入
python3 scripts/query_vault.py --vault <vault-path> --mode content --query '<class-or-symbol>' \
  --path-prefix '60_开源项目' --include-ext .feature --json

# PDF / Word / 图片：优先走 Omnisearch/MCP；不可用时再提取/OCR
python3 scripts/query_vault.py --vault <vault-path> --mode filename --query '<file-or-topic>' --json
python3 scripts/query_vault.py --vault <vault-path> --mode content --query '<extracted-keyword>' \
  --path-prefix '20_资料库' --exclude-prefix '20_资料库/90_历史导入' --json

--path-prefix 与 --exclude-prefix 可重复使用，且只接受 vault 相对路径；--limit 控制输出上限，超过时 truncated=true。查询强时效事实时，vault 只提供线索，仍要按任务要求核验外部最新来源。

搜索手册（回答前必须遵循）

1. 先判断问题类型

2. 再按层级排序，不按命中数量排序

10 当前状态 → 20 精选长期知识 → 30 冻结证据 → 40/50/60 专项 → 20 历史导入 → 90 归档。20资料库/90历史导入 默认只作为 imported 线索，不能因为命中次数多就升级为稳定结论；90 区整理记录还要按 canonical/历史版本链排序。

3. 需求和代码的具体步骤

1. 用需求中的专有名词、接口名、类名或错误码做 filename/content 精确搜索。
2. 若没有命中，拆成 2–3 个短关键词，分别查询，不把整句自然语言当成文件名。
3. 对代码先查定义符号，再查调用符号、配置键和测试名；按路径限定项目，避免跨项目同名误判。
4. 对 .java、.py、.ts、.yaml、.json 等常见 UTF-8 文件默认搜正文；罕见扩展用 --include-ext <.ext>。
5. 最终只打开能支持答案的最小文件集合，并标出版本、来源和是否需要核验。

对“找某组件文档地址并简介用法”这类问题，固定按以下顺序执行：

1. filename 搜索组件名、中文别名和 使用手册，先锁定 20 区导航与实际附件路径。
2. 打开 20 区稳定导航，确认链接目标；带小数点的文件名先按完整文件名匹配，不把版本号当扩展名。
3. 对 PDF/DOCX 等附件报告 filenamehit；只有 Omnisearch/Text Extractor、MCP 或临时提取成功，才追加 contenthit，并记录页码/提取器/哈希。
4. 返回“文档地址 + 用法简介 + 来源层级 + 命中类型”；若只有文件名命中，明确写“正文尚未解析”，不以 RAG 或语义候选冒充事实。

3.1 附件搜索支持矩阵

soia-pkm-query-vault 本身不上传文件、不维护插件缓存、不把 OCR/提取结果覆盖回原附件。没有可用 Omnisearch/MCP/提取器时，回执必须明确写“仅文件名/路径命中”。

多媒体选型、sidecar 字段、插件借鉴和分阶段落地见 [references/multimedia-search-options.md](references/multimedia-search-options.md)。

4. 结果解释与安全边界

• layer=current/stable/evidence/specialized/imported/history 是来源层，不是事实真伪的自动证明。
• needsreview、deprecated、supersededby、旧日期或历史路径必须在回答中明确提示。
• 命中 90系统归档/60整理与迁移记录 时，结果必须附 evidence_class（迁移/重组/资源引用/核对清理/交接/历史版本）和“仅代表当时状态”提示；v1/v2/v3 同时命中时优先给 canonical 版本，再列被取代版本。
• 涉及历史导入、安全、账号或私人语料时使用 --no-snippets，先只返回路径和元数据。
• 本技能的确定性后端默认是关键词/结构检索；不上传内容、不启用 RAG。只有用户明确启用本地语义检索时，才增加 QMD/Smart Connections 等独立索引层，并把向量结果降级为候选召回。
• 搜索永远只读，不移动、删除、改 frontmatter、更新地图或创建待办。
• 查询“是否已整理/归档”时，读取管理技能生成的五段回执；缺少 MOC/导航、map 或 Base 证据时，只能报告为部分完成或未知，不能推断已完成。
• 目录编号或 legacy 路径迁移转 soia-pkm-manage-vault-lifecycle；不得在查询时自行重命名目录。

AI 读取流程

1. 读根 AGENTS.md，确认客户 vault 的分区语义。
2. 先按文件名/标签查窄，再读正文；不要一开始加载全库大文件。
3. 当前任务先看 10 区；方法和规范优先看 20 的精选目录；需要时间证据时补 30；专项阅读/写作/项目研究进入 40/50/60；20资料库/90历史导入 与 90 只有追溯时才读。
4. 命中多个同名文件时使用路径，不用模糊短链猜测。
5. 比较 updated、日期、superseded_by、归档标签和正文更正说明；搜索排序不等于事实优先级。
6. 回答中引用真正支持结论的文件，并明确旧材料、草稿、待确认或冲突。

边界

• 不改 Markdown、frontmatter、Bases、地图或 git 状态。
• 不保存索引到 vault 或用户目录。
• 不把健康风险判断混入普通查询；死链/标签审计转健康技能。
• 不因搜索命中自动创建待办或归档；生命周期动作转生命周期技能。
• 用户要求完整文档时仍遵守权限、隐私和版权边界。

验收

• 运行前后 vault 文件树内容哈希一致。
• JSON 包含 checkedat、matches、truncated、unreadable、scannedfiles、searchable_extensions、路径范围和 snippet 状态。
• 中文、路径过滤、inline/多行标签、frontmatter 和 backlinks fixture 均能命中。
• 需求/代码 fixture 能命中 .java、.yaml 等正文，罕见扩展能通过 --include-ext 加入。
• 附件验收必须区分文件名命中与正文命中；PDF/DOCX/OCR 的正文命中需要提取流程证据，缺少后端时稳定返回“不可解析/仅文件名”。
• --no-snippets 的结果不含命中正文或 frontmatter 值。
• 最终回答能区分当前、稳定和历史来源，不把 90 区旧 status 当现状。