SkyJourney
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对标社区基准（kepano/obsidian-skills 31.8k★、AgriciDaniel/claude-obsidian
15 技能完整体系）后的 P1-P6 优化合集：
- P1: 8 个子技能 description 末尾去"伴随激活"冗余句（路由不识别该声明）
- P5: obsidian-plugins 描述聚焦环境层（插件/主题/CSS/Templates/快捷键/命令）
- P6: obsidian-workflow-pkm 描述加"多步骤复合需求优先匹配"前置引导
- P3: 核心 obsidian skill 增补 OFM 语法速查章节
（wikilinks/embeds/callouts/block refs/highlight/math 全表）
- P4: workflow-pkm 新增 Workflow 8 Web Clip → Permanent
（引用 defuddle 社区标准，WebFetch 兜底）
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6.8 KiB
Markdown
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name: obsidian-search
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description: 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）。
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# Obsidian Search · 搜索与图谱分析
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> 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
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- 全文搜索笔记内容（关键词、正则、限定文件夹）
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- 找到一篇笔记的**反链**（谁引用了我）或**出链**（我引用了谁）
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- **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
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- 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
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## 不用于
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- 查找含某 **tag** 的笔记 → **obsidian-meta** (`tags`, `tag name=<tag> verbose`)
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- 查询 frontmatter **property** → **obsidian-meta** (`properties`, `property:read`)
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- 按 Bases 视图结构化查询 → **obsidian-bases**
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## 命令速查
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### 全文搜索
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```bash
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obsidian search query="云原生" # 基础全文搜索
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obsidian search query="云原生" path="10-Projects" # 限定文件夹
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obsidian search query="云原生" limit=20 # 限制结果数
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obsidian search query="云原生" case # 区分大小写
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obsidian search query="云原生" total # 只返回匹配计数
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obsidian search query="云原生" format=json # JSON 输出（agent 友好）
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obsidian search:context query="云原生" # 搜索 + 显示匹配行上下文
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obsidian search:context query="云原生" format=json
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obsidian search:open query="云原生" # 在 Obsidian 中打开搜索面板
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```
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### 出链 / 反链
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```bash
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obsidian links file="云原生运行时经济学" # 当前笔记出链
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obsidian links file=<name> total # 只返回出链数
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obsidian backlinks file=<name> # 反链（tsv 默认）
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obsidian backlinks file=<name> counts # 含每个反链的引用次数
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obsidian backlinks file=<name> format=json # JSON 输出
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obsidian backlinks file=<name> total # 反链总数
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```
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### 图谱健康度（三件套）
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```bash
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obsidian orphans # 孤立笔记（没有任何反链 = 没人引用我）
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obsidian orphans total # 仅返回数量
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obsidian orphans all # 含非 markdown 文件
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obsidian deadends # 断头笔记（没有任何出链 = 我没引用任何人）
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obsidian deadends total
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obsidian unresolved # 未解析链接（链接指向不存在的笔记）
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obsidian unresolved counts # 含每个坏链的引用次数
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obsidian unresolved verbose # 含源文件
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obsidian unresolved format=json
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```
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## AI Agent 最佳实践
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### 场景 1 · 做问答前的语义召回
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AI agent 回答用户问题时，不要只凭记忆编造，而要先做召回：
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```bash
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# Step 1: 全文搜索，拿到 top-20 候选
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obsidian search:context query="<用户问题关键词>" limit=20 format=json
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# Step 2: 根据匹配摘要挑 3~5 篇最相关的，逐篇 read
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obsidian read file="<候选 1>"
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obsidian read file="<候选 2>"
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# Step 3: 基于检索到的内容回答，并标注来源
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```
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这是 **RAG（Retrieval-Augmented Generation）的 CLI 实现**，无需向量数据库。
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### 场景 2 · 知识库季度体检
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每季度跑一次"三件套"健康检查，清理知识库：
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```bash
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# 孤立笔记（可能是废稿，或需要补反链）
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obsidian orphans format=json > /tmp/orphans.json
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# 断头笔记（需要补充关联阅读）
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obsidian deadends > /tmp/deadends.txt
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# 未解析链接（笔记被删除或重命名导致的坏链）
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obsidian unresolved verbose format=json > /tmp/unresolved.json
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```
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**处理建议**（交给 AI agent 分类）：
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| 类型 | 判定 | 处理 |
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| 孤立笔记 | 正文 > 200 字 | 读内容，找相关主题补反链 |
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| 孤立笔记 | 正文 ≤ 200 字 | 可能是废稿，移到 `00-Inbox/` 待清理 |
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| 断头笔记 | 永久笔记（`50-Zettel/`） | 违反 Zettelkasten 原则，**必须补出链** |
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| 断头笔记 | 日常笔记 | 一般可接受 |
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| 未解析链接 | 指向已删除笔记 | 删除或修复链接 |
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| 未解析链接 | 指向未来笔记（占位） | 保留，或创建占位笔记 |
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### 场景 3 · 重命名前的安全检查
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```bash
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# 准备把 "旧标题" 改名为 "新标题"
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obsidian backlinks file="旧标题" format=json # 先看谁引用我
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# 如果反链数 > 0，且文件是 markdown 链接而非 wikilink，需要手动修复
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# wikilink [[旧标题]] 会被 obsidian move 自动更新
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# markdown [链接](旧标题.md) 需要手动替换
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obsidian move path="50-Zettel/旧标题.md" to="50-Zettel/新标题.md"
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```
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### 场景 4 · 为新笔记找"相关阅读"
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```bash
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# 写完一篇新笔记后，自动找出 vault 中相关的旧笔记
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TITLE="云原生运行时经济学"
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KEYWORDS=("云原生" "运行时" "成本" "密度")
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for kw in "${KEYWORDS[@]}"; do
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obsidian search query="$kw" limit=5 format=json
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done
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# 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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```
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## Agent 写入模式：把搜索结果转成笔记
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```bash
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# 搜索 + 写入结果到一篇"检索报告"
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QUERY="虚拟线程"
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obsidian create path="99-Log/search-${QUERY}-$(date +%Y%m%d).md" content="# 检索报告: ${QUERY}
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生成时间: $(date '+%Y-%m-%d %H:%M')
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## 全文匹配
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$(obsidian search:context query=\"${QUERY}\" limit=20)
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## 反链分析
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（针对 top-3 笔记的反链分析）
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"
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```
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## 与其他技能的协作
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| 前置 → 当前 → 后继 | 典型链路 |
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| **obsidian** → obsidian-search → **obsidian-meta** | 先发现 vault，再搜索定位，再读 frontmatter |
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| **obsidian-search** → **obsidian-meta** | 搜索后用 tags 做二次筛选 |
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| **obsidian-search** → **obsidian-workflow-pkm** | 搜索结果作为 Zettelkasten 补链、MOC 构建的输入 |
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| **obsidian-search** → **obsidian** (`read`) | 搜索召回 → 逐篇精读 |
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## 常见陷阱
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| 现象 | 原因 | 对策 |
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| `search` 结果太多 | 未加 `limit` | `limit=20 path=<folder>` 双重限定 |
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| `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 |
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| `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 |
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| `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 |
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