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 PLATZDORSCH/wiki-hermes --skill wiki-scrapegit clone --depth 1 https://github.com/PLATZDORSCH/wiki-hermesWrote 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/platzdorsch/wiki-hermes/wiki-scrape)<a href="https://agentmods.dev/skills/platzdorsch/wiki-hermes/wiki-scrape"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/platzdorsch/wiki-hermes/wiki-scrape/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/platzdorsch/wiki-hermes/wiki-scrape"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/platzdorsch/wiki-hermes/wiki-scrape.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 | $0.00027 | $0.00792 |
| Opus 5.5 | $0.00011 | $0.00317 |
| Sonnet 5.5 | $0.00005 | $0.00158 |
| Haiku 4.5 | $0.00003 | $0.00079 |
Grade A, and why
wiki-scrape 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.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 74 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
wiki-scrape
Scrape eine URL, konvertiere den Inhalt zu Markdown und speichere ihn als Quelle in raw/articles/.
When to Use
- User gibt eine URL und will den Inhalt ins Wiki aufnehmen
- User sagt "lies diesen Artikel", "scrape das", "nimm das auf" o.ä.
- User teilt einen Link per Telegram, Discord oder Chat
Procedure
-
URL entgegennehmen — URL vom User übernehmen. Falls mehrere URLs: einzeln nacheinander verarbeiten.
-
Inhalt abrufen — URL fetchen und Inhalt zu sauberem Markdown konvertieren:
- HTML-Boilerplate entfernen (Navigation, Footer, Ads, Cookie-Banner)
- Hauptinhalt extrahieren (Artikel-Body)
- Überschriften, Listen, Links, Bilder und Code-Blöcke beibehalten
- Bilder-URLs als Markdown-Links belassen (nicht herunterladen)
-
Metadaten extrahieren — Aus der Seite extrahieren:
- Titel
- Autor (falls vorhanden)
- Veröffentlichungsdatum (falls vorhanden)
- URL als Quellenangabe
-
Als Markdown speichern — Datei in
raw/articles/ablegen:- Dateiname:
YYYY-MM-DD-kurztitel.md(lowercase, Bindestriche, keine Umlaute) - Frontmatter am Anfang der Datei:
--- title: "Originaltitel des Artikels" url: "https://example.com/artikel" author: "Name" published: YYYY-MM-DD scraped: YYYY-MM-DD --- - Danach der konvertierte Markdown-Inhalt
- Dateiname:
-
User kurz informieren — Titel, Dateiname und geschätzte Länge (Wörter) bestätigen.
-
⛔ Ingest ausführen — Direkt den vollständigen wiki-ingest Workflow ausführen (Schritte 1–10 aus wiki-ingest). Der Ingest ist der DEFAULT — nur überspringen wenn der User explizit sagt, dass er nicht ingestieren will. Scrape ohne Ingest ist ein halber Job.
Pitfalls
- Paywalled oder Login-geschützte Seiten können nicht gescrapt werden — User darauf hinweisen
- Sehr lange Artikel vollständig speichern, nicht kürzen — das Kürzen passiert beim Ingest
- PDFs nicht über diesen Skill verarbeiten — dafür direkt in
raw/pdfs/ablegen - Cookie-Consent-Banner, Werbung und Navigation sauber entfernen
- Bei Scraping-Fehlern den User informieren und alternative Vorgehensweisen vorschlagen (z.B. manuell kopieren nach
raw/notes/) - ⛔ NIEMALS den Ingest-Schritt vergessen — Scrape ohne Ingest lässt die Quelle unverarbeitet in raw/ liegen
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.
- 2mo ago First seen · 74 lines · 27 tokens per session scan A 2b2ac19d3423
wiki-scrape is a skill published in the GitHub repository PLATZDORSCH/wiki-hermes (10 stars, last pushed 7mo ago), licensed MIT. It adds 27 tokens to every session and 792 once invoked, about $0.0001 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 2026-08-31.
wiki-scrape compared with skills from other repositories
| Mod | Type | Stars | Last push | Licence | Scan | Tokens | Works with |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| wiki-scrapePLATZDORSCH/wiki-hermes | Skill | 10 | 7mo ago | MIT | A | 27 | Claude Code, Codex |
| imagegenopenai/codex | Skill | 133k | yesterday | Apache-2.0 | A | 113 | Codex |
| playwright-climicrosoft/playwright | Skill | 99k | yesterday | Apache-2.0 | A | 19 | Claude Code |
| local-ai-agentsmicrosoft/ai-agents-for-beginners | Skill | 79k | 4d ago | MIT | A | 200 | Claude Code, Codex |
| systematic-debuggingobra/superpowers | Skill | 313k | 3d ago | MIT | A | 21 | Claude Code |
| next-cache-components-adoptionvercel/next.js | Skill | 143k | yesterday | MIT | A | 95 | Claude Code |
| next-partial-prefetching-adoptionvercel/next.js | Skill | 143k | yesterday | MIT | A | 103 | Claude Code |