A linting workflow for checking and repairing the structure of an LLM Wiki, a personal knowledge base made of linked pages and sources.

Use it to check wiki indexes, internal page links, source references, unprocessed raw material, contradictions, and orphaned pages, with automatic fixes for specified structural problems.

It finds broken index entries, invalid links, missing sources, unused pages, and certain logical inconsistencies before they make the knowledge base harder to trust.

How BogdanovychA/llm-wiki configures Claude Code and Codex

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/linter/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.

README.md

[![agentmods](https://agentmods.dev/badge/skills/bogdanovycha/llm-wiki/linter.svg)](https://agentmods.dev/skills/bogdanovycha/llm-wiki/linter)

Your own site

<a href="https://agentmods.dev/skills/bogdanovycha/llm-wiki/linter"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/bogdanovycha/llm-wiki/linter.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>

Per session 136 Skills are progressive disclosure: only the name and description are preloaded; the body loads when the skill is used.

When invoked 2,081 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.

Model	Per session	Once invoked
Fable 5.1	$0.00136	$0.02081
Opus 5	$0.00068	$0.01040
Sonnet 5	$0.00027	$0.00416
Haiku 4.5	$0.00014	$0.00208

Measured 8d ago against content hash 19eb5c05b5ee, method: parsed. Prices are Anthropic first-party input rates as of 2026-09-07, from the pricing page.

Security

Grade A, and why

linter 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.

The scan reads SKILL.md. This mod also ships 1 executable file (scripts/lint.py), listed below but not scanned — reading those needs a real analyzer, not pattern matching.

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/linter/SKILL.md · 58 lines

How it starts

The opening of the file, as written. The whole thing — 58 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.

Скіл лінтингу вікі (Wiki Linter Skill)

Цей скіл призначений для перевірки цілісності та автоматичного виправлення детермінованих проблем у персональній базі знань LLM Wiki.

Робочий процес лінтингу (Lint Workflow)

Запускайте цю перевірку за запитом. Перевірки діляться на два типи:

1. Детерміновані перевірки (Автовиправлення)

Ці проблеми виправляйте автоматично:

Узгодженість індексу: Порівняйте файли у підкаталогах wiki/concepts/, wiki/entities/ та wiki/archives/ із записами в wiki/index.md:
- Сторінка існує, але її немає в індексі $\rightarrow$ додайте її у відповідну таблицю покажчика з тимчасовим описом (немає опису) та датою updated з файлу.
- Запис в індексі посилається на відсутній файл $\rightarrow$ додайте помітку [MISSING] біля посилання в індексі. Не видаляйте запис без дозволу користувача. Якщо файл знову з'явився (або помітка [MISSING] була додана помилково) $\rightarrow$ автоматично видаліть помітку [MISSING] біля посилання в індексі.
Внутрішні посилання: Для кожного посилання на іншу сторінку вікі:
- Перевірте, чи є шлях правильним відносно поточної сторінки (наприклад, ../entities/some-entity.md зі статті в concepts/).
- Якщо цільовий файл не існує $\rightarrow$ пошукайте файл із такою ж назвою в інших підкаталогах wiki/ (concepts/, entities/, archives/). Якщо знайдено рівно один збіг $\rightarrow$ виправте шлях. Якщо нуль або більше ніж один (декілька) $\rightarrow$ додайте до звіту для користувача.
Посилання на джерела та медіа: Кожен відносний шлях у полі sources (для концепцій/сутностей) чи полі wiki (для архівних сторінок), а також кожне Markdown-посилання (включаючи посилання на медіафайли) у тілі файлів має вести на наявний файл за правильним відносним шляхом (наприклад, посилання на джерело в raw/ зі сторінки в concepts/ має бути ../../raw/YYYY-MM-DD/source.md, а посилання на концепцію зі сторінки архіву — ../concepts/concept-name.md).

Ця перевірка поширюється на сторінки в wiki/. Оскільки файл wiki/log.md є append-only, биті посилання в ньому не виправляються автоматично, а лише виводяться у звіті як помилки (типу broken_log_media, broken_log_source чи broken_log_link) для ручного контролю. Крім того, перевіряються також текстові документи в raw/ (файли .md поза каталогом raw/assets/) на наявність битих посилань (наприклад, на медіафайли чи інші джерела). Оскільки файли в raw/ після завершення імпорту стають архівними й незмінними, биті посилання в них не виправляються автоматично, а лише виводяться у звіті як помилки (наприклад, типу broken_raw_media чи broken_raw_source) для ручного виправлення головним агентом на етапі перевірки результатів імпорту.

Read the full file on GitHub · 58 lines

Files

What ships with it

1 file beside SKILL.md in the same directory: the scripts, references and assets a skill reads on demand. Not counted in the per-session cost; read them before you install if any of them is executable.

scripts/lint.py 21 KB runs code

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.

8d ago First seen · 58 lines · 136 tokens per session scan A 19eb5c05b5ee

Subscribe to this mod's changes

linter is a skill published in the GitHub repository BogdanovychA/llm-wiki (21 stars, last pushed 1mo ago), licensed MIT. It adds 136 tokens to every session and 2,081 once invoked, about $0.0007 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.

LLM Writing and docs karpathy karpathy-llm-wiki karpathy-wiki llm-agents

connect-required-verification-information

Use this skill when the user asks what information a Stripe Connect connected account must provide for verification, onboarding, KYC, or account requirements; when they need to compare requirements between connected-account setups; or when they ask which verification fields, documents, or business details are required…

stripe/ai · 80 tokens

connect-recommend

Use this skill when the user asks about Stripe Connect configuration, charge patterns, Dashboard access, or how to get started with Connect, is building a marketplace, platform, multi-vendor store, gig platform, or subscription platform, needs to pay out sellers, vendors, or providers, mentions split payments, revenue…

stripe/ai · 151 tokens

stripe-apps

Use when building, modifying, or reviewing a Stripe App — or when the user describes something that implies one (e.g. "add a panel to the customer page", "customize my Stripe Dashboard", "react to Stripe events from my app", "connect my service to Stripe without sharing API keys"). Covers the full app development…

stripe/ai · 197 tokens

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…

stripe/ai · 213 tokens

stripe-projects

Use when the user wants to provision infrastructure or third-party services using Stripe Projects. Triggers: "I need a database", "set up auth", "add caching", "give me a Postgres", "provision Redis", "I need hosting", "add a vector DB", "get me an API key for X", "get credentials for X", "sign up for a service", "set…