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需要查询 DuckDB 或 DuckLake 文档与博客时…

适用于用户提出 DuckDB/DuckLake 相关问题、函数名或关键词，需要从官方文档和博客中快速定位依据并综合回答的场景。

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GDI C 38/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 60/100 ×0.15

适用场景

需要查询 DuckDB 或 DuckLa特定

解决思路

  1. 运行 `command -v duckdb` 检查 DuckDB 是否已安装；如果未找到，委托 `/duckdb-skills:install-duckdb` 安装后继续。
  2. 运行 `duckdb :memory: -c "INSTALL httpfs; INSTALL fts;"` 确保所需扩展已安装；如果失败，报告错误并停止。
  3. 根据查询 `$@` 选择数据源：DuckDB 文档+博客索引的 Remote URL 为 `https://duckdb.org/data/docs-search.duckdb`，本地缓存文件名为 `duckdb-docs.duckdb`，版本有 `lts`、`current`、`blog`，默认用于任何 DuckDB 问题；DuckLake 文档索引的 Remote URL 为 `https://ducklake.select/data/docs-search.duckdb`，本地缓存文件名为 `ducklake-docs.duckdb`，版本有 `stable`、`preview`，当查询提到 DuckLake、catalogs 或 DuckLake 特有功能时使用。
  4. 了解两个索引共享同一 schema：`chunk_id`（VARCHAR，主键，例如 `stable/sql/functions/numeric#absx`）、`page_title`（VARCHAR，front matter 中的页面标题）、`section`（VARCHAR，章节标题，页面引言为 null）、`breadcrumb`（VARCHAR，例如 `SQL > Functions > Numeric`）、`url`（VARCHAR，带锚点的 URL 路径）、`version`（VARCHAR，见版本说明）、`text`（TEXT，chunk 的完整 markdown）。
  5. 默认搜索 DuckDB 文档并过滤 `version = 'lts'`；当用户明确问 `current`/nightly 功能时用 `version = 'current'`；当用户问博客文章或想要背景/动机时用 `version = 'blog'`；当用户问 DuckLake 时搜索 DuckLake 索引并过滤 `version = 'stable'`；不确定时省略版本过滤以搜索所有版本。
  6. 从查询中提取搜索词：如果输入是自然语言问题（例如 “how do I find the most frequent value”），提取关键技术词（名词、函数名、SQL 关键字）组成紧凑的 BM25 查询字符串，去掉 “how”“do”“I”“the” 等停用词；如果输入已经是函数名或技术术语（例如 `arg_max`、`GROUP BY ALL`），直接使用；将提取结果作为下一步的 `SEARCH_QUERY`。
  7. 确定缓存位置 `$HOME/.duckdb/docs/CACHE_FILENAME`，其中 `CACHE_FILENAME` 按第 3 步为 `duckdb-docs.duckdb` 或 `ducklake-docs.duckdb`；先运行 `mkdir -p "$HOME/.duckdb/docs"` 确保目录存在。
  8. 运行以下脚本检查缓存文件是否存在且新鲜（≤2 天）：`CACHE_FILE="$HOME/.duckdb/docs/CACHE_FILENAME"`；如果文件存在，则 `MTIME=$(stat -f %m "$CACHE_FILE" 2>/dev/null || stat -c %Y "$CACHE_FILE")`，`CACHE_AGE_DAYS=$(( ( $(date +%s) - MTIME ) / 86400 ))`；否则 `CACHE_AGE_DAYS=999`；最后 `echo "Cache age: $CACHE_AGE_DAYS days"`。
  9. 如果 `CACHE_AGE_DAYS` ≤ 2，跳到第 5 步。
  10. 否则（缓存过期或缺失）获取索引：运行 `duckdb -c "LOAD httpfs; LOAD fts; ATTACH 'REMOTE_URL' AS remote (READ_ONLY); ATTACH '$HOME/.duckdb/docs/CACHE_FILENAME.tmp' AS tmp; COPY FROM DATABASE remote TO tmp;" && mv "$HOME/.duckdb/docs/CACHE_FILENAME.tmp" "$HOME/.duckdb/docs/CACHE_FILENAME"`；按第 3 步替换 `REMOTE_URL` 和 `CACHE_FILENAME`；如果获取失败（网络错误），报告错误并停止。
  11. 搜索文档：运行 `duckdb "$HOME/.duckdb/docs/CACHE_FILENAME" -readonly -json -c "LOAD fts; SELECT chunk_id, page_title, section, breadcrumb, url, version, text, fts_main_docs_chunks.match_bm25(chunk_id, 'SEARCH_QUERY') AS score FROM docs_chunks WHERE score IS NOT NULL AND version = 'VERSION' ORDER BY score DESC LIMIT 8;"`；按第 3 步替换 `CACHE_FILENAME`、`SEARCH_QUERY` 和 `VERSION`；如果搜索所有版本，删除 `AND version = 'VERSION'` 行。
  12. 如果用户的问题可能同时受益于 DuckDB 文档和博客结果，运行两个查询（一个用 `version = 'stable'`，一个用 `version = 'blog'`），或完全省略版本过滤。
  13. 处理错误：如果 `httpfs` 或 `fts` 未找到，运行 `duckdb :memory: -c "INSTALL httpfs; INSTALL fts;"` 并重试。
  14. 处理错误：如果 `ATTACH` 失败或网络不可达，告知用户文档索引不可用，并建议检查互联网连接；DuckDB 索引位于 `https://duckdb.org/data/docs-search.duckdb`，DuckLake 索引位于 `https://ducklake.select/data/docs-search.duckdb`。
  15. 处理错误：如果没有结果（所有 score 为 NULL 或结果集为空），尝试放宽查询——去掉最不具体的词，或尝试单词版本查询——然后重试第 5 步；如果仍无结果，告诉用户未找到匹配文档，并建议访问 `https://duckdb.org/docs` 或 `https://ducklake.select/docs`。
  16. 展示结果：对每个返回的结果 chunk（按 score 降序）格式化为 `### {section} — {page_title}`、`{url}`、空行、`{text}`、空行、`---`。
  17. 展示完所有 chunk 后，基于检索到的文档，针对用户原始问题 `$@` 综合出简洁答案；如果 chunk 直接回答了问题，先给出答案再展示来源。

适用边界 · 注意事项