agentmods.dev

llm-wiki: Skill for Claude Code

.agents/skills/ingest/SKILL.md

ingest is a skill for Claude Code, Codex from BogdanovychA/llm-wiki. It costs 166 tokens per session (2,134 once invoked), scanned A, original, MIT.

A workflow for importing new material into a personal LLM Wiki, a knowledge base maintained with AI assistance. It prepares metadata, archives source files, updates media links, and creates or updates knowledge pages.

In plain words
What is it for?
Use it to import source files, build or update concept and entity pages, resolve conflicting information, refresh the wiki index, and record the work.
Why use it?
It reduces the manual work of keeping a personal knowledge base organized and consistent. It also helps carry changes through related pages, indexes, and activity records.

Skill for Claude CodeCodex

Written for no agent in particular: nothing here depends on one. Also seen: installed under .agents/ (shared by several agents).

This is BogdanovychA/llm-wiki's own configuration. It tells Claude Code and Codex how to work on llm-wiki itself, so it is not a mod to install elsewhere. Copy it as a starting point and replace the rules that are about this project. Everything llm-wiki configures →

Needs its repository: it reads a path above its own folder, which exists only inside the repository. The line is - Оброблено: [source-file-name](../raw/YYYY-MM-DD/descriptive-slug.md).

not rated 25repo 3mo ago A scan SkillSpector: warn 166 tokens original MIT
View source ↗ BogdanovychA/llm-wiki apps.bogdanovych.org
Reuse

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.

Copy the file
curl -O https://raw.githubusercontent.com/BogdanovychA/llm-wiki/main/.agents/skills/ingest/SKILL.md
Clone the repo
git clone --depth 1 https://github.com/BogdanovychA/llm-wiki

Made for: Claude Code, Codex.

Wrote 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.

agentmods badge for ingest

README.md
[![agentmods](https://agentmods.dev/badge/skills/bogdanovycha/llm-wiki/ingest/github.svg)](https://agentmods.dev/skills/bogdanovycha/llm-wiki/ingest)
Your own site
<a href="https://agentmods.dev/skills/bogdanovycha/llm-wiki/ingest"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/bogdanovycha/llm-wiki/ingest/github.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>

Or the 80×15 button, for a site that already has a row of RSS and ATOM ones. Only the verdict fits; the numbers stay here.

agentmods 80×15 button for ingest

Your own site · 80×15
<a href="https://agentmods.dev/skills/bogdanovycha/llm-wiki/ingest"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/bogdanovycha/llm-wiki/ingest.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>
Per session 166 Skills are progressive disclosure: only the name and description are preloaded; the body loads when the skill is used.
When invoked 2,134 The whole file, excluding the scripts and references it only reads on demand.
Security scan A 0 findings. A grade says what 26 rules found in the file — not that it is safe. Third-party audits
  • NVIDIA SkillSpector warn 7 Sept 2026
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 content
    Fix: Review the flagged content for security risks. Ensure no credentials, secrets, or sensitive data are exposed.
How audits are shown
Origin original No closer match found in the catalogue.
Token cost

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.

ModelPer sessionOnce invoked
Fable 5.1 $0.00166 $0.02134
Opus 5.5 $0.00066 $0.00854
Sonnet 5.5 $0.00033 $0.00427
Haiku 4.5 $0.00017 $0.00213

Measured 2mo ago against content hash 8d27b707ea35, method: parsed. Prices are Anthropic first-party input rates as of 2026-10-07, from the pricing page.

Security

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 2mo 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.

.agents/skills/ingest/SKILL.md · 62 lines

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 схемою descriptive-slug.md (обов'язково латиницею, kebab-case).
  • Якщо з файлами пов'язані медіафайли або вкладення (у inbox/assets/), перейменуйте їх латиницею та перенесіть до підкаталогу raw/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/ та raw/assets/YYYY-MM-DD/ набувають статусу незмінного архіву, подальше редагування, перейменування або видалення якого суворо заборонено.

Read the full file on GitHub · 62 lines

Changes

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.

  1. 2mo ago First seen · 62 lines · 166 tokens per session scan A 8d27b707ea35

Subscribe to this mod's changes

ingest is a skill published in the GitHub repository BogdanovychA/llm-wiki (25 stars, last pushed 3mo ago), licensed MIT. It adds 166 tokens to every session and 2,134 once invoked, about $0.0007 per session on Opus 5.5. 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.

LLMMemory and contextkarpathykarpathy-llm-wikikarpathy-wikillm-agents
Related

ingest compared with skills from other repositories

ingest next to 6 skills from other repositories
ModTypeStarsLast pushLicenceScanTokensWorks with
ingestBogdanovychA/llm-wikiSkill253mo agoMITA166Claude Code, Codex
lemmalogJordyZomer/lemmalogSkill3461mo agoMITA105Claude Code, Codex
stripe-directorystripe/aiSkill2.0kyesterdayMITC212Claude Code
mindbasefrankchu91/mindbase-llm-wikiSkill13621d agoMITA105Claude Code
re-callGiulioDER/RE-callSkill6yesterdayAGPL-3.0A57Claude Code, Codex
check-memory-before-actingGiulioDER/RE-callSkill6yesterdayAGPL-3.0A72Claude Code, Codex
keep-memory-currentGiulioDER/RE-callSkill6yesterdayAGPL-3.0A81Claude Code, Codex