Pipeline, der jede Website in einen KI-durchsuchbaren Skill-Ordner umwandelt. Extrahiert Seiten über Firecrawl, generiert Markdown-Dateien mit YAML-Frontmatter und erstellt eine mit ripgrep durchsuchbare Referenz, die KI-Agenten nutzen können, ohne alle Seiten in den Kontext laden zu müssen.
Dieses Skill ermöglicht es, den gesamten Inhalt einer beliebigen Website in einen strukturierten, lokal gespeicherten Ordner mit Markdown-Dateien zu konvertieren, der von KI-Agenten wie Claude Code oder Cursor effizient durchsucht werden kann. Anstatt alle Seiten auf einmal in den Kontext zu laden, erzeugt der Pipeline-Prozess eine Sammlung von Markdown-Dateien mit YAML-Frontmatter (Titel, Beschreibung, URL, Extraktionszeitstempel), die mit dem schnellen Tool ripgrep (rg) durchsucht werden können. Die Extraktion erfolgt über Firecrawl, einen Web-Scraper, der die Website rekursiv crawlt und die Inhalte als sauberes Markdown ausgibt. Dies ist besonders nützlich für Entwickler und technische Redakteure, die Dokumentationen, Blogs oder Knowledge-Bases offline durchsuchbar machen möchten, ohne eine vollständige Textsuche oder Datenbank aufsetzen zu müssen. Das Skill unterstützt nahtlos den Einsatz mit KI-Assistenten, die auf Code-Umgebungen wie Terminal, Node.js und npm zugreifen können, und bietet eine praktische Möglichkeit, große Textmengen schnell und kontextarm zu durchsuchen.
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Pipeline, der jede Website in einen KI-durchsuchbaren Skill-Ordner umwandelt. Extrahiert Seiten über Firecrawl, generiert Markdown-Dateien mit YAML-Frontmatter und erstellt eine mit ripgrep durchsuchbare Referenz, die KI-Agenten nutzen können, ohne alle Seiten in den Kontext laden zu müssen.
Notion CLI/API for pages, Markdown content, data sources, files, comments, search, Workers, and raw API calls.
The agent engineering platform.
Use this skill when the user requests to generate, create, or produce podcasts from text content. Converts written content into a two-host conversational podcast audio format with natural dialogue.
Analyze and optimize tweets for maximum reach using Twitter's open-source algorithm insights. Rewrite and edit user tweets to improve engagement and visibility based on how the recommendation system ranks content.
Extracts and analyzes competitors' ads from ad libraries (Facebook, LinkedIn, etc.) to understand what messaging, problems, and creative approaches are working. Helps inspire and improve your own ad campaigns.
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