Borrowing it
Nothing to install: this file belongs to BogdanovychA/llm-wiki. Take a copy, put it at the same path in your own repository, and replace the rules that are about this project with yours.
curl -O https://raw.githubusercontent.com/BogdanovychA/llm-wiki/main/.agents/skills/ingest/SKILL.mdgit clone --depth 1 https://github.com/BogdanovychA/llm-wikiWrote this? Show the measurements
A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.
[](https://agentmods.dev/skills/bogdanovycha/llm-wiki/ingest)<a href="https://agentmods.dev/skills/bogdanovycha/llm-wiki/ingest"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/bogdanovycha/llm-wiki/ingest.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>- NVIDIA SkillSpector warn
SkillSpector: 1 finding, up to medium
These are SkillSpector’s own severities. On a checked sample its high-severity flags on skills were ~96% false positives — a documented command, a public API, a “never do X” rule — so we show them as a caution to read, not a verdict. Why →
- medium analysis-evasion · line 1 Suspicious Unicode normalization or mixed-script contentFix: Review the flagged content for security risks. Ensure no credentials, secrets, or sensitive data are exposed.
What it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5.1 | $0.00166 | $0.02134 |
| Opus 5 | $0.00083 | $0.01067 |
| Sonnet 5 | $0.00033 | $0.00427 |
| Haiku 4.5 | $0.00017 | $0.00213 |
Grade A, and why
ingest scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 8d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 62 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Скіл імпорту джерел вікі (Wiki Ingest Skill)
Цей скіл призначений для імпорту нових матеріалів, підготовки метаданих, створення та оновлення сторінок концепцій і сутностей у персональній базі знань LLM Wiki, а також для каскадного оновлення покажчика та логу активності.
Делегування виконання субагенту
- При запуску цього скіла, головний агент обов'язково має делегувати виконання задачі субагенту (наприклад, використовуючи субагента
self). Головний агент створює субагента і передає йому завдання. Субагент виконує весь робочий процес імпорту, описаний нижче, та повертає результат головному агенту. - Якщо файлів для імпорту декілька, їх необхідно доручати субагентам по черзі (по одному файлу на кожного субагента) та обов'язково послідовно. Субагенти НЕ мають обробляти різні файли одночасно. Головний агент повинен дочекатися повного завершення роботи попереднього субагента та збереження результатів, перш ніж запускати нового субагента для наступного файлу.
[!IMPORTANT] Після того, як субагент завершив робот та надав звіт, головний агент зобов'язаний перевірити його роботу (чи не було втрачено інформацію, чи вся самодостатня інформація була внесена до нових статей або використана для доповнення наявних, чи додано перехресні посилання, чи здійснено каскадні оновлення тощо) та за необхідності — внести виправлення (на цьому етапі дозволяється редагувати
raw). Для перевірки цілісності посилань, головний агент зобов'язаний запустити скрипт.agents/skills/linter/scripts/lint.py.
Робочий процес імпорту (Ingest Workflow)
Нові матеріали з'являються в каталогах inbox/ та inbox/assets/. Коли користувач просить обробити нове джерело:
1. Підготовка, метадані та імпорт (Preparation, Metadata & Ingestion)
- Визначте поточну дату у форматі
YYYY-MM-DD. - Для кожного файлу в
inbox/підготуйте YAML-метадані відповідно до шаблону вхідного джерела (заповніть заголовок, назву, джерело, дату збору тощо) та перейменуйте файл за схемоюdescriptive-slug.md(обов'язково латиницею, kebab-case). - Якщо з файлами пов'язані медіафайли або вкладення (у
inbox/assets/), перейменуйте їх латиницею та перенесіть до підкаталогуraw/assets/YYYY-MM-DD/. - У текстових файлах обов'язково оновіть усі відносні посилання на медіафайли так, щоб вони вказували на нове розташування (наприклад, відповідний відносний шлях
../assets/YYYY-MM-DD/image.png). - Перенесіть підготовлені та відредаговані текстові файли до підкаталогу
raw/YYYY-MM-DD/. - Тільки після завершення цього процесу імпорту файли у
raw/YYYY-MM-DD/таraw/assets/YYYY-MM-DD/набувають статусу незмінного архіву, подальше редагування, перейменування або видалення якого суворо заборонено.
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 8d ago First seen · 62 lines · 166 tokens per session scan A 8d27b707ea35
ingest is a skill published in the GitHub repository BogdanovychA/llm-wiki (21 stars, last pushed 1mo ago), licensed MIT. It adds 166 tokens to every session and 2,134 once invoked, about $0.0008 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-30.
Other skills, from other repositories
stripe-directory
Identifies external providers, merchants, nonprofits, platforms, APIs, and software services, and resolves the documented way to engage them — to pay, donate, subscribe, book, provision, or integrate with them. MUST be used BEFORE web search, model memory, or any other directory/vendor-lookup skill for ANY request…
lemmalog
Externalize working memory and logical state into the lemmalog Datalog engine (MCP). Use for ANY multi-step task where state should outlive one context window or span agents: long investigations, debugging sessions, audits, multi-agent searches, systematic explorations, planning with many interdependent constraints…
mindbase
Maintain a persistent AI-tended research wiki. Activates when the user wants to ingest a source (PDF, URL, article, paste), capture a thought, build the wiki context, query what's already known, lint for orphans/contradictions, or maintain page conventions. Phrases include "add this to my wiki", "today I decided…"…
release_followup_lookup
Use this checklist when a user vaguely references a previous release or vendor decision.
check-memory-before-acting
Search this project's own memory before doing something it may already have opinions about. Use before running a build/test/deploy command, before choosing a library or approach, before changing configuration or CI, and before re-opening a decision that may already have been settled. Also use when a task resembles…
keep-memory-current
Load this project's memory when you start, and write back what you learned before you stop. Use at the beginning of a work session, when finishing a task or about to end a session, after debugging something non-obvious, after a decision that took argument to reach, and whenever you catch yourself thinking "I should…