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OMem

跑你的第一次查询

跑完 setup、想看看 OMem 到底能不能真答上点什么?看这一页。读完,你就摄入了一些自己的工作,也把头一个结果捞了出来。

第 1 步 —— 摄入

Section titled “第 1 步 —— 摄入”

对你开着的那几类,跑一遍:

Terminal window
omem ingest

它会把每个条目顺着流水线走一趟——发现、解析成 Markdown、描述里面的图片、整理成一页干净的 wiki、再建索引。头一次跑活儿最重(所有东西它都是第一回见);往后再跑就快了,因为 OMem 只动那些变过的。

你的工作存在各种没法自动变成干净文本的格式里——而大多数工具会悄悄把那些难啃的部分丢掉。

处理前
一个 .pptx：幻灯片、演讲者备注、一张嵌入的图表、一个带合并单元格的表格
→
处理后
干净的 Markdown——备注保住了、图表提取出来了、表格完好无损

每种格式都有专属 parser（PowerPoint、Excel、Word、PDF、扫描件等），可靠地把文件转成 Markdown。它有意保留通用转换器会丢掉的东西：嵌入的图片、合并单元格、演讲者备注。这是确定性的——多年以后，同一个文件产出同样的 Markdown。

第 2 步 —— 查询

Section titled “第 2 步 —— 查询”

用大白话问一个问题:

Terminal window
omem query "Q3 budget review"

你会拿到一串排好序的命中——每条都带着相关度分数、它出自哪一类工作、一个短短的 page-id,外加一句话摘要:

$

第 3 步 —— 读懂结果

Section titled “第 3 步 —— 读懂结果”

每个命中就占一行——[score] kind page-id title——一句话摘要缩进在它底下:

  • score(方括号里)——OMem 估摸着这条有多相关。它只是个粗排,不是定论——多扫几眼摘要,别只盯着最高那个分。
  • kind——mail / file / calendar / loop,让你一眼知道看的是什么。
  • page-id——一个短句柄(这里是 a3f9c2bd),拿它去跑别的命令。
  • summary——缩进的那一行:一句话摘要,不打开任何东西,就够你判断它相不相关。

想读完整页面,把它的 id 传进去(取前 8 位以上的任意前缀都行):

Terminal window
omem page get a3f9c2bd

它会把那个 wiki 文件原样打印出来——先是 YAML frontmatter,再是整理好的正文:

$

要是你想要原始文件本身(对一个 file 命中),omem raw get <id> 会把它的路径打出来。这就是那道 渐进式披露的阶梯——先摘要、再页面、再源文件——每一级,都只在你真用得着时才往下走。

  1. omem ingest —— 把 wiki 建起来

  2. omem query "…" —— 找到对的那一页

  3. omem page get <id> —— 把它整页读完

接下来

Section titled “接下来”

你已经能在终端里查了——接下来,让你的 AI agent 自动替你查。