GNO - Moteur de Connaissance Local

VérifiéSûr

GNO est un moteur de connaissances local pour rechercher des documents, notes et fichiers via recherche par mots-clés, sémantique ou hybride. Il indexe des répertoires et fournit des réponses générées par IA avec citations. Utilisez-le pour trouver des informations dans des dossiers locaux, construire une base de connaissances ou configurer une recherche documentaire sans dépendance au cloud.

Spar Skills Guide Bot
Data & IAIntermédiaire
02/06/2026
Claude Code
#local-search#semantic-search#rag#document-indexing#knowledge-base

Recommandé pour

Synthèse automatique

GNO est un moteur de recherche sémantique local qui indexe des documents (PDF, markdown, code, etc.) et permet des recherches par mots-clés, par similarité vectorielle ou avec réponses générées par IA, le tout sans cloud ni clé API.

Points forts

  • Fonctionne entièrement en local, garantissant la confidentialité des données
  • Plusieurs modes de recherche (BM25, vectoriel, hybride) avec des compromis vitesse/précision
  • Interface web intégrée pour naviguer et rechercher visuellement
  • Support de collections, tags et contexte pour affiner les résultats

Limites

  • Nécessite une phase d'indexation initiale qui peut être longue sur de gros volumes
  • Les modèles d'IA locaux peuvent être moins performants que les solutions cloud
  • La qualité des réponses IA dépend du modèle et du contexte fourni
Quand l'utiliser

Utilisez GNO lorsque vous avez besoin de rechercher rapidement dans un grand nombre de documents locaux, d'effectuer des recherches sémantiques ou de poser des questions avec réponses sourcées.

Quand l'éviter

Évitez GNO si vos documents sont principalement sur le cloud, si vous n'avez pas besoin de recherche avancée, ou si l'indexation initiale serait trop coûteuse en temps pour des besoins ponctuels.

Analyse de sécurité

Sûr
Score qualité92/100

The skill only describes usage of a local search tool (gno) using allowed Bash(gno:*) commands, which are restricted to gno-specific operations. There is no execution of arbitrary code, no data exfiltration, no destruction, and no safety bypasses. The tool operates locally and doesn't involve cloud services or external network calls.

Aucun point d'attention détecté

Comment cette analyse est faite

Exemples

Search documents semantically
Search my notes folder for documents about machine learning, using semantic search to find related concepts.
Index and ask questions
Index the ~/docs directory with GNO, then ask it to summarize the key findings from the project reports and provide citations.
Set up a knowledge base
Set up GNO to index all markdown files in my knowledge base, add relevant tags, and start the web UI so I can browse and search.

name: gno description: Search local documents, files, notes, and knowledge bases. Index directories, search with BM25/vector/hybrid, get AI answers with citations. Use when user wants to search files, find documents, query notes, look up information in local folders, index a directory, set up document search, build a knowledge base, needs RAG/semantic search, or wants to start a local web UI for their docs. allowed-tools: Bash(gno:*) Read

GNO - Local Knowledge Engine

Fast local semantic search. Index once, search instantly. No cloud, no API keys.

When to Use This Skill

  • User asks to search files, documents, or notes
  • User wants to find information in local folders
  • User needs to index a directory for searching
  • User mentions PDFs, markdown, Word docs, code to search
  • User asks about knowledge base or RAG setup
  • User wants semantic/vector search over their files
  • User needs to set up MCP for document access
  • User wants a web UI to browse/search documents
  • User asks to get AI answers from their documents
  • User wants to tag, categorize, or filter documents

Quick Start

gno init                              # Initialize in current directory
gno collection add ~/docs --name docs # Add folder to index
gno index                             # Build index (ingest + embed)
gno search "your query"               # BM25 keyword search

Command Overview

| Category | Commands | Description | | ------------ | ---------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------ | | Search | search, vsearch, query, ask | Find documents by keywords, meaning, or get AI answers | | Retrieve | get, multi-get, ls | Fetch document content by URI or ID | | Index | init, collection add/list/remove, index, update, embed | Set up and maintain document index | | Tags | tags, tags add, tags rm | Organize and filter documents | | Context | context add/list/rm/check | Add hints to improve search relevance | | Models | models list/use/pull/clear/path | Manage local AI models | | Serve | serve | Web UI for browsing and searching | | MCP | mcp, mcp install/uninstall/status | AI assistant integration | | Skill | skill install/uninstall/show/paths | Install skill for AI agents | | Admin | status, doctor, cleanup, reset, completion | Maintenance and diagnostics |

Search Modes

| Command | Speed | Best For | | ---------------------- | ------- | ---------------------------------- | | gno search | instant | Exact keyword matching | | gno vsearch | ~0.5s | Finding similar concepts | | gno query --fast | ~0.7s | Quick lookups | | gno query | ~2-3s | Balanced (default) | | gno query --thorough | ~5-8s | Best recall, complex queries | | gno ask --answer | ~3-5s | AI-generated answer with citations |

Retry strategy: Use default first. If no results: rephrase query, then try --thorough.

Common Flags

-n <num>              Max results (default: 5)
-c, --collection      Filter to collection
--tags-any <t1,t2>    Has ANY of these tags
--tags-all <t1,t2>    Has ALL of these tags
--json                JSON output
--files               URI list output
--line-numbers        Include line numbers

Global Flags

--index <name>    Alternate index (default: "default")
--config <path>   Override config file
--verbose         Verbose logging
--json            JSON output
--yes             Non-interactive mode
--offline         Use cached models only
--no-color        Disable colors
--no-pager        Disable paging

Reference Documentation

| Topic | File | | ----------------------------------------------------- | ------------------------------------ | | Complete CLI reference (all commands, options, flags) | cli-reference.md | | MCP server setup and tools | mcp-reference.md | | Usage examples and patterns | examples.md |

Du fichier au premier essai

Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.

Consulter la source et ses fichiers annexes

Ce téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.

1. Télécharger le fichier

Télécharger SKILL.md

Depuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/gno-local-knowledge-engine-mm5t8ate/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.

Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.

mkdir -p '.skill-downloads/gno-local-knowledge-engine-mm5t8ate' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/gno-local-knowledge-engine-mm5t8ate/download' --output '.skill-downloads/gno-local-knowledge-engine-mm5t8ate/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/gno-local-knowledge-engine-mm5t8ate/SKILL.md.part' '.skill-downloads/gno-local-knowledge-engine-mm5t8ate/SKILL.md'

2. Vérifier les prérequis

Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.

Outils déclarés par l’auteur (à vérifier dans votre agent) : Bash(gno:*) Read

Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.

Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.

3. Charger la skill

Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.

Claude Code
test -f '.skill-downloads/gno-local-knowledge-engine-mm5t8ate/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/gno-local-knowledge-engine-mm5t8ate/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/gno' && cp -R '.skill-downloads/gno-local-knowledge-engine-mm5t8ate' '.claude/skills/gno'

OpenSkills

OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.

Installation officielle d’OpenSkills
openskills install './.skill-downloads/gno-local-knowledge-engine-mm5t8ate'

openskills read 'gno-local-knowledge-engine-mm5t8ate'

La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.

Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.

openskills sync

Mode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.

4. Faire un premier essai

Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :

Lis .skill-downloads/gno-local-knowledge-engine-mm5t8ate/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.

Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.

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