Getting it into your agent
One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.
npx agentmods add skills/bogdanovycha/llm-wiki/querynpx skills add BogdanovychA/llm-wiki --skill querygit 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/query)<a href="https://agentmods.dev/skills/bogdanovycha/llm-wiki/query"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/bogdanovycha/llm-wiki/query.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>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 | $0.00089 | $0.01146 |
| Opus 5 | $0.00044 | $0.00573 |
| Sonnet 5 | $0.00018 | $0.00229 |
| Haiku 4.5 | $0.00009 | $0.00115 |
Grade A, and why
query 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 4d 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 — 54 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Скіл обробки запитів вікі (Wiki Query Skill)
Цей скіл призначений для обробки запитів користувачів до персональної бази знань LLM Wiki, пошуку та синтезу інформації на основі наявних сторінок концепцій, сутностей та архівів, а також для архівації складних відповідей.
Робочий процес запиту (Query Workflow)
Коли користувач ставить запитання чи просить проаналізувати інформацію з вікі, виконуйте такі кроки:
1. Пошук (Search)
- Перевірте покажчик
wiki/index.md, щоб зрозуміти структуру бази знань та знайти потенційно релевантні сторінки. - Прочитайте відповідні сторінки концепцій (
wiki/concepts/), сутностей (wiki/entities/) або архівів (wiki/archives/), щоб зібрати необхідну інформацію. - Якщо потрібно, здійсніть пошук по всій базі знань за допомогою пошукових інструментів для знаходження ключових слів.
2. Синтез (Synthesis)
- Відповідайте на запитання користувача, спираючись виключно на знання, накопичені у вікі-системі.
- Синтезуйте інформацію з різних сторінок та джерел для надання вичерпної відповіді.
- Обов'язково додавайте відносні Markdown-посилання на використані сторінки вікі (наприклад,
[Концепція](../concepts/concept-name.md)) та відповідні вихідні джерела вraw/. - Мова відповіді має бути українською.
3. Архівація (Query Archiving)
- Якщо відповідь є складною (наприклад, вона синтезує інформацію з кількох документів, містить порівняння, аналіз або вичерпний огляд теми), запитайте користувача, чи варто зберегти цю відповідь як нову архівну сторінку вікі.
- Якщо користувач дає згоду (або якщо початковий запит користувача прямо вимагав створення архівованої сторінки):
- Створіть новий файл у каталозі
wiki/archives/. - Назва файлу має бути латиницею в стилі kebab-case з розширенням
.md(наприклад,x-vs-y-comparison.md). - Для створення сторінки використовуйте Шаблон архівованої сторінки (
templates/archive.md). - Заповніть YAML-метадані:
title: Назва сторінки (тема запиту) українською мовою.createdтаupdated: Поточна дата у форматіYYYY-MM-DD.wiki: Список відносних шляхів до сторінок вікі, що були використані (наприклад,- "../concepts/concept-name.md").tags: Залиште тегarchive(за потреби додайте інші тематичні теги латиницею).
- Напишіть контент сторінки українською мовою відповідно до структури шаблону.
- Створіть новий файл у каталозі
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.
- 4d ago First seen · 54 lines · 89 tokens per session scan A 9afc4066982f
query is a skill published in the GitHub repository BogdanovychA/llm-wiki (21 stars, last pushed 1mo ago), licensed MIT. It adds 89 tokens to every session and 1,146 once invoked, about $0.0004 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.
codebase-memory-mcp
Optimizes local code intelligence and discovery using a high-performance, Tree-sitter-backed structural knowledge graph instead of expensive token-heavy file searches. Use for understanding code architecture, tracing function call chains, finding cross-file dependencies, analyzing git diff blast radiuses, running…
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…