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name	description
obsidian-search	Obsidian vault 全文搜索与链接图谱分析。触发场景：搜索笔记内容、查反链/出链、体检图谱健康度（孤立笔记 orphans、断头笔记 deadends、未解析链接 unresolved）、AI 回答前做语义召回（RAG）。触发词：搜索笔记、找笔记、反链、出链、孤立笔记、图谱体检、知识库体检。不用于 tag 查询（obsidian-meta）或 Bases 结构化查询（obsidian-bases）。

Obsidian Search · 搜索与图谱分析

官方 obsidian CLI 的搜索与链接分析子集。让 AI agent 能像读取一个知识图谱数据库一样理解你的 vault。

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何时使用

• 全文搜索笔记内容（关键词、正则、限定文件夹）
• 找到一篇笔记的反链（谁引用了我）或出链（我引用了谁）
• 图谱健康度体检：找出孤立笔记、没有出链的断头、未解析的坏链
• 在 AI agent 做问答/总结前，先做语义召回，把最相关的几篇文章喂给模型

不用于

• 查找含某 tag 的笔记 → obsidian-meta (tags, tag name=<tag> verbose)
• 查询 frontmatter property → obsidian-meta (properties, property:read)
• 按 Bases 视图结构化查询 → obsidian-bases

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命令速查

全文搜索

obsidian search query="云原生"                    # 基础全文搜索
obsidian search query="云原生" path="10-Projects" # 限定文件夹
obsidian search query="云原生" limit=20           # 限制结果数
obsidian search query="云原生" case               # 区分大小写
obsidian search query="云原生" total              # 只返回匹配计数
obsidian search query="云原生" format=json        # JSON 输出（agent 友好）

obsidian search:context query="云原生"            # 搜索 + 显示匹配行上下文
obsidian search:context query="云原生" format=json

obsidian search:open query="云原生"               # 在 Obsidian 中打开搜索面板

出链 / 反链

obsidian links file="云原生运行时经济学"          # 当前笔记出链
obsidian links file=<name> total                  # 只返回出链数

obsidian backlinks file=<name>                    # 反链（tsv 默认）
obsidian backlinks file=<name> counts             # 含每个反链的引用次数
obsidian backlinks file=<name> format=json        # JSON 输出
obsidian backlinks file=<name> total              # 反链总数

图谱健康度（三件套）

obsidian orphans                  # 孤立笔记（没有任何反链 = 没人引用我）
obsidian orphans total            # 仅返回数量
obsidian orphans all              # 含非 markdown 文件

obsidian deadends                 # 断头笔记（没有任何出链 = 我没引用任何人）
obsidian deadends total

obsidian unresolved               # 未解析链接（链接指向不存在的笔记）
obsidian unresolved counts        # 含每个坏链的引用次数
obsidian unresolved verbose       # 含源文件
obsidian unresolved format=json

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AI Agent 最佳实践

场景 1 · 做问答前的语义召回

AI agent 回答用户问题时，不要只凭记忆编造，而要先做召回：

# Step 1: 全文搜索，拿到 top-20 候选
obsidian search:context query="<用户问题关键词>" limit=20 format=json

# Step 2: 根据匹配摘要挑 3~5 篇最相关的，逐篇 read
obsidian read file="<候选 1>"
obsidian read file="<候选 2>"

# Step 3: 基于检索到的内容回答，并标注来源

这是 RAG（Retrieval-Augmented Generation）的 CLI 实现，无需向量数据库。

场景 2 · 知识库季度体检

每季度跑一次"三件套"健康检查，清理知识库：

# 孤立笔记（可能是废稿，或需要补反链）
obsidian orphans format=json > /tmp/orphans.json

# 断头笔记（需要补充关联阅读）
obsidian deadends > /tmp/deadends.txt

# 未解析链接（笔记被删除或重命名导致的坏链）
obsidian unresolved verbose format=json > /tmp/unresolved.json

处理建议（交给 AI agent 分类）：

类型	判定	处理
孤立笔记	正文 > 200 字	读内容，找相关主题补反链
孤立笔记	正文 ≤ 200 字	可能是废稿，移到 00-Inbox/ 待清理
断头笔记	永久笔记（50-Zettel/）	违反 Zettelkasten 原则，必须补出链
断头笔记	日常笔记	一般可接受
未解析链接	指向已删除笔记	删除或修复链接
未解析链接	指向未来笔记（占位）	保留，或创建占位笔记

场景 3 · 重命名前的安全检查

# 准备把 "旧标题" 改名为 "新标题"
obsidian backlinks file="旧标题" format=json   # 先看谁引用我

# 如果反链数 > 0，且文件是 markdown 链接而非 wikilink，需要手动修复
# wikilink [[旧标题]] 会被 obsidian move 自动更新
# markdown [链接](旧标题.md) 需要手动替换

obsidian move path="50-Zettel/旧标题.md" to="50-Zettel/新标题.md"

场景 4 · 为新笔记找"相关阅读"

# 写完一篇新笔记后，自动找出 vault 中相关的旧笔记
TITLE="云原生运行时经济学"
KEYWORDS=("云原生" "运行时" "成本" "密度")

for kw in "${KEYWORDS[@]}"; do
  obsidian search query="$kw" limit=5 format=json
done
# 由 agent 合并去重，挑出 top-3 ~ 5 篇，在新笔记末尾插入 "## 相关阅读" 区块

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Agent 写入模式：把搜索结果转成笔记

# 搜索 + 写入结果到一篇"检索报告"
QUERY="虚拟线程"
obsidian create path="99-Log/search-${QUERY}-$(date +%Y%m%d).md" content="# 检索报告: ${QUERY}

生成时间: $(date '+%Y-%m-%d %H:%M')

## 全文匹配
$(obsidian search:context query=\"${QUERY}\" limit=20)

## 反链分析
（针对 top-3 笔记的反链分析）
"

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与其他技能的协作

前置 → 当前 → 后继	典型链路
obsidian → obsidian-search → obsidian-meta	先发现 vault，再搜索定位，再读 frontmatter
obsidian-search → obsidian-meta	搜索后用 tags 做二次筛选
obsidian-search → obsidian-workflow-pkm	搜索结果作为 Zettelkasten 补链、MOC 构建的输入
obsidian-search → obsidian (read)	搜索召回 → 逐篇精读

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常见陷阱

现象	原因	对策
search 结果太多	未加 limit	limit=20 path=<folder> 双重限定
backlinks 为空但确实有引用	用的是 markdown 链接而非 wikilink	search query="[文件名]" 兜底
orphans 把每日笔记也列进来	daily note 一般无人引用	在 agent 逻辑里过滤 90-Daily/ 路径
unresolved 出现"未来占位"	预先写了 [[未创建的笔记]]	占位是 Zettelkasten 合法模式，不要自动删