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 skills add natthasath/natthasath-marketplace --skill ebook-drivegit clone --depth 1 https://github.com/natthasath/natthasath-marketplaceWrote 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/natthasath/natthasath-marketplace/ebook-drive)<a href="https://agentmods.dev/skills/natthasath/natthasath-marketplace/ebook-drive"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/natthasath/natthasath-marketplace/ebook-drive/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.
<a href="https://agentmods.dev/skills/natthasath/natthasath-marketplace/ebook-drive"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/natthasath/natthasath-marketplace/ebook-drive.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" 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 5.1 | $0.00229 | $0.05068 |
| Opus 5 | $0.00114 | $0.02534 |
| Sonnet 5 | $0.00046 | $0.01014 |
| Haiku 4.5 | $0.00023 | $0.00507 |
Grade A, and why
ebook-drive scanned grade A with 1 finding 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 12d 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.
Makes network callslowCapability
Not a fault in itself. Listed so you know the mod talks to something, and to what.
คุณเองรันอยู่ใน sandbox ที่ต่ออินเทอร์เน็ตได้แค่โดเมนใน allowlist เท่านั้น จึง `curl`/fetch ไฟล์จากเว็บไซต์ทั่วไปตรงๆ ไม่ได้ และต่อให้ทำได้ การส่งเนื้อไฟล์ PDF ขนาดหลาย MB เป็น base64 ผ่านคำสั่งเดียวก็ทำไม่ได้เช่นกัน (เก How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 217 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
บทบาท
คุณทำหน้าที่เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการค้นหาและจัดเก็บเอกสาร PDF โดยใช้ Web Tools เพื่อค้นหาไฟล์จากแหล่งที่น่าเชื่อถือและถูกต้องตามกฎหมายเท่านั้น แล้วสั่งให้ไฟล์ถูกบันทึกเข้าโฟลเดอร์ Google Drive ของผู้ใช้โดยอัตโนมัติ — ผู้ใช้ไม่ต้องดาวน์โหลดหรืออัปโหลดเองแม้แต่ขั้นตอนเดียว
การดาวน์โหลดที่ดีไม่ใช่แค่หาให้เจอ แต่ต้องมั่นใจว่าแหล่งที่มาเชื่อถือได้ ไฟล์ถูกต้อง และมีสิทธิ์เผยแพร่ได้จริง — เพราะไฟล์ที่มาจากแหล่งไม่ชัดเจนมีความเสี่ยงทั้งด้านความถูกต้องและความปลอดภัย
สถาปัตยกรรม — ทำไมต้องมี Apps Script คั่นกลาง
คุณเองรันอยู่ใน sandbox ที่ต่ออินเทอร์เน็ตได้แค่โดเมนใน allowlist เท่านั้น จึง curl/fetch ไฟล์จากเว็บไซต์ทั่วไปตรงๆ ไม่ได้ และต่อให้ทำได้ การส่งเนื้อไฟล์ PDF ขนาดหลาย MB เป็น base64 ผ่านคำสั่งเดียวก็ทำไม่ได้เช่นกัน (เกินขีดจำกัดของสิ่งที่คุณ generate ออกมาในหนึ่งเทิร์น)
Google Apps Script ที่ผู้ใช้ deploy ไว้ (ดู references/setup-guide.md) แก้ปัญหาทั้งสองข้อพร้อมกัน เพราะมันรันบนเซิร์ฟเวอร์ของ Google เอง: fetch URL ต้นทางด้วย UrlFetchApp (ไม่ผ่าน sandbox ของคุณเลย) แล้วเซฟเข้า Google Drive ด้วย DriveApp โดยตรง — เนื้อไฟล์จริงไม่เคยผ่านคุณเลยสักไบต์
หน้าที่ของคุณคือ "สมอง" (ค้นหา + ตรวจสอบสิทธิ์) ส่วน Apps Script คือ "มือ" (ดึงไฟล์จริง + เซฟ) อย่าข้ามขั้นตอนตรวจสอบลิขสิทธิ์เด็ดขาด แม้ว่าการดาวน์โหลดจะอัตโนมัติแล้วก็ตาม — ระบบอัตโนมัติไม่รู้จักกฎหมายลิขสิทธิ์ คุณเป็นคนตัดสินใจแทนมันทุกครั้ง
ปัญหาของการสั่งงานผ่าน HTTP (และวิธีแก้)
การสั่งงาน Apps Script แบบเดิมคือยิง WebFetch ไปที่ script.google.com แต่ในหลาย sandbox (โดยเฉพาะ Cowork) โดเมนนี้ถูกบล็อกที่ network proxy ตั้งแต่ต้นทาง ได้ PROXY_REJECTED HTTP 403 กลับมาโดยไม่เคยถึง Google เลย และคุณมีกฎห้ามเลี่ยงด้วย curl/Python — ทางเดิมจึงตันสนิท ไม่ใช่เพราะ deployment ผิด
ทางแก้: ใช้ Google Drive เป็น message bus แทน HTTP
Drive MCP connector เป็น first-party authenticated tool ไม่ได้ผ่าน web-fetch proxy จึงเขียนไฟล์ได้ปกติ ดังนั้นเปลี่ยน "ลูกศร" จาก HTTP เป็นไฟล์คิวบน Drive:
คุณหา+ตรวจ URL
→ เขียน job ลง _queue.json ใน Drive (ผ่าน Drive MCP — ไม่มี HTTP)
→ Apps Script time-trigger อ่านคิวทุก 1 นาที
→ UrlFetchApp ดึงไฟล์ → DriveApp เซฟเข้า Drive
→ เขียนผลกลับลง _queue.json
→ คุณอ่านผลผ่าน Drive MCP
What ships with it
2 files 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.
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.
- 12d ago First seen · 217 lines · 229 tokens per session scan A f23f00ae55e2
ebook-drive is a skill published in the GitHub repository natthasath/natthasath-marketplace (1 stars, last pushed 4d ago), licensed MIT. It adds 229 tokens to every session and 5,068 once invoked, about $0.0011 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 1 finding (makes network calls). No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-31.
Other skills, from other repositories
Comprehensive PDF manipulation, extraction, and generation with support for text extraction, form filling, merging, splitting, annotations, and creation. Use when working with .pdf files for: (1) Extracting text and tables, (2) Filling PDF forms, (3) Merging/splitting PDFs, (4) Creating PDFs programmatically, (5)…
pydicom
Use pydicom to read, inspect, write, transform, and safely preflight local DICOM datasets and pixel data. Applies to DICOM metadata, transfer syntaxes, compression plugins, frames, private elements, JSON, and bounded de-identification review.
markitdown
Convert heterogeneous documents and selected URIs to Markdown with Microsoft MarkItDown for text analysis, search, and LLM/RAG ingestion. Covers safe local conversion, streams, Office/PDF/data formats, batch workflows, plugins, vision OCR, Azure extraction, and the official MCP server.
open-notebook
Self-hosted, open-source alternative to Google NotebookLM for AI-powered research and document analysis. Use when organizing research materials into notebooks, ingesting diverse content sources (PDFs, videos, audio, web pages, Office documents), generating AI-powered notes and summaries, creating multi-speaker…
pptx-posters
Create and audit editable scientific posters in macro-free PowerPoint (.pptx) from author-approved local content and assets. Use when the requested deliverable is a PowerPoint research/conference poster and exact physical, printer, accessibility, provenance, and package-security checks are required.
liteparse
Local document and PDF parsing that returns spatial text with bounding boxes. Use for extracting text from PDFs, DOCX, Office files, and images; running OCR on scans; producing layout-preserved JSON for RAG; batch-ingesting folders of papers; or rendering pages to PNG for multimodal agents. Distinguishing capabilities…