Recherche intelligente avec classement BM25

VérifiéPrudence

Recherche intelligente avec classement BM25. Interroge d'abord l'index du graphe pour des résultats classés par pertinence, puis utilise grep pour une recherche dans le contenu. Prend en charge les filtres par type, statut, priorité et rétroliens, ainsi que des raccourcis. Idéal pour trouver rapidement des notes dans un vault Obsidian volumineux.

Spar Skills Guide Bot
ProductiviteIntermédiaire
02/06/2026
Claude Code
#search#bm25#graph-index#grep#note-taking

Recommandé pour

Synthèse automatique

Recherche intelligente dans les notes en utilisant le classement BM25, avec une première interrogation de l'index graphique puis un repli sur grep.

Points forts

  • Classement par pertinence BM25 pour des résultats précis.
  • Recherche initiale rapide via l'index graphique (~50ms).
  • Repli automatique sur grep pour la recherche en texte intégral.
  • Prend en charge les filtres par type, statut, priorité et backlinks.

Limites

  • Nécessite un index graphique préalablement construit.
  • La recherche grep peut être lente sur de grands dépôts (2-5s).
  • Ne gère pas les requêtes complexes combinant plusieurs filtres avancés.
Quand l'utiliser

Utilisez cette commande lorsque vous devez trouver rapidement une note spécifique dans un grand nombre de notes, en bénéficiant d'un classement par pertinence.

Quand l'éviter

Évitez cette commande pour des recherches très complexes nécessitant des requêtes booléennes avancées ou des expressions régulières non supportées.

Analyse de sécurité

Prudence
Score qualité85/100

The skill uses bash commands with unescaped user input, posing a medium risk of command injection in the agent's execution environment. No network exfiltration or obfuscated payloads, but the potential for destructive commands exists.

Points d'attention
  • •Command injection vulnerability: User-supplied query is interpolated directly into shell commands (graph-query.js --search and grep -r) without sanitization, allowing arbitrary command execution if special characters are included.
Comment cette analyse est faite

Exemples

Simple keyword search
/search kafka
Filtered search by type and status
/search type:Adr status:proposed
Backlink search
/search backlinks:Project - MyProject

context: fork

/search

Smart search using BM25 relevance ranking. Queries the graph index first with ranked results, then falls back to grep for content search.

Usage

/search kafka
/search "API gateway"
/search type:Adr status:proposed
/search backlinks:Project - MyProject

Instructions

When the user invokes /search <query>:

Phase 1: Parse Query Type

Determine what kind of search this is:

| Pattern | Search Type | Action | |---------|-------------|--------| | type:<Type> | Type filter | Use graph --type | | status:<status> | Status filter | Use graph --status | | priority:<priority> | Priority filter | Use graph --priority | | backlinks:<note> | Backlink search | Use graph --backlinks | | Simple keyword | Keyword search | Use graph --search, then grep | | Regex pattern | Content search | Skip to grep |

Phase 2: Query Graph Index First

Always start with the graph index (unless it's a regex):

# Check index exists
if [ ! -f ".graph/index.json" ]; then
  npm run graph:build
fi

# Run graph query
node scripts/graph-query.js --search "<query>"

Phase 3: Evaluate Results

After running the graph query:

  1. If results found: Present them formatted as a table
  2. If no results OR user needs content search: Fall back to grep
# Grep fallback for content search
grep -r "<query>" --include="*.md" --exclude-dir=".git" --exclude-dir=".obsidian" --exclude-dir="node_modules" --exclude-dir=".smart-env"

Phase 4: Present Combined Results

Format output with BM25 relevance scores:

## Search Results for "<query>"

### Graph Index Results (BM25 ranked)
Found **X** notes matching in graph index:

| Score | Type | Title |
|-------|------|-------|
| 14.65 | Page | Kafka to SAP Integration |
| 11.32 | Adr | ADR - Kafka Integration |
| 9.45 | Meeting | Data Platform Discussion |

*Results ranked by relevance (higher score = better match)*

### Content Search Results (full-text)
Found **Y** additional matches in note content:

- `Page - Kafka Architecture.md:45` - "...kafka cluster configuration..."
- `Meeting - 2025-01-10 Data Team.md:12` - "...discussed kafka..."

Query Shortcuts

| Shortcut | Expands To | |----------|------------| | /search t:Adr | --type Adr | | /search s:active | --status active | | /search p:high | --priority high | | /search b:Note | --backlinks "Note" | | /search orphans | --orphans | | /search broken | --broken-links | | /search stale | --stale |

Examples

/search kafka                    # Keyword in graph + content
/search type:Meeting kafka       # Meetings mentioning kafka
/search backlinks:Project - MyProject # Notes linking to project
/search status:proposed          # All proposed items
/search orphans                  # Orphaned notes
/search "event.*driven"          # Regex - grep only

Performance Notes

  • Graph search (BM25): ~50ms for 1500 notes (pre-indexed with ranking)
  • Grep search: ~2-5s depending on vault size
  • Combined: Graph first catches 80%+ of searches instantly
  • Relevance ranking: Results are sorted by BM25 score, so top results are most relevant
  • IDF weighting: Rare terms like "kafka" score higher than common terms like "the"

Related

  • /graph-query - Direct graph queries with more options
  • /orphans - Dedicated orphan analysis
  • /broken-links - Dedicated broken link analysis

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/smart-search-with-bm25-ranking-mm5t8c44/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/smart-search-with-bm25-ranking-mm5t8c44' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/smart-search-with-bm25-ranking-mm5t8c44/download' --output '.skill-downloads/smart-search-with-bm25-ranking-mm5t8c44/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/smart-search-with-bm25-ranking-mm5t8c44/SKILL.md.part' '.skill-downloads/smart-search-with-bm25-ranking-mm5t8c44/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.

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

Le fichier ne fournit pas un en-tête name/description exploitable pour cette procédure native. Le téléchargement reste disponible pour lecture ; utilisez le mode manuel ci-dessous.

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/smart-search-with-bm25-ranking-mm5t8c44/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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