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Varnan-Tech/opendirectory

Utilízalo cuando el usuario pida generar o actualizar el archivo de contexto CLAUDE.md o AGENTS.md de un proyecto a partir de un escaneo del código. Escribe un archivo enfocado de menos de 100 líneas que contenga solo los comandos de compilación, convenciones y detalles no obvios que Claude Code necesita.

¿Qué es opendirectory?

Este skill permite generar, actualizar o auditar archivos CLAUDE.md (o AGENTS.md) para proyectos de software, mediante un análisis automático del código base. Es especialmente útil para agentes como Claude Code, Cursor o Codex, ya que produce un archivo de contexto conciso (menos de 100 líneas) que contiene solo la información que el agente no puede deducir por sí mismo, como comandos de compilación, estructuras no obvias, trucos (gotchas) y convenciones específicas del proyecto. El skill funciona en tres modos: create (crea desde cero), update (mejora sin descartar contenido personalizado) y audit (evalúa la calidad de archivos existentes). Utiliza una combinación de comandos shell y la API de Gemini para analizar la estructura del proyecto, extraer comandos de compilación y prueba, identificar archivos generados automáticamente, y generar un borrador optimizado. El flujo incluye pasos de auto-verificación y requiere la aprobación del usuario antes de escribir cualquier archivo, garantizando así control y precisión.

Compatible con✓Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Gemini CLI
npx skills add https://github.com/Varnan-Tech/opendirectory/tree/main/skills/claude-md-generator

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Documentación

Generador de CLAUDE.md

Lee el código base. Escribe un CLAUDE.md que le diga a Claude exactamente lo que necesita: ni más, ni menos.


Regla crítica: Un buen CLAUDE.md tiene menos de 100 líneas. Contiene únicamente información que Claude no puede deducir al leer el código por sí mismo. No escribas el archivo automáticamente: siempre muestra el borrador y espera la aprobación del usuario primero.

Regla de fragmentos de código: Nunca incluyas ejemplos de código en línea en el CLAUDE.md. En su lugar, usa referencias como archivo.ts:42. El código en el CLAUDE.md desperdicia tokens y se vuelve obsoleto.


Paso 1: Detectar Modo

Determina cuál de los tres modos ejecutar:

create: No existe un CLAUDE.md. Escríbelo desde cero. update: Existe un CLAUDE.md. Mejóralo sin descartar contenido personalizado. audit: Puntúa todos los archivos CLAUDE.md del proyecto con una nota A-F y genera un informe de calidad. Si el usuario dice "auditar", "verificar", "revisar" o "calificar" mi CLAUDE.md, ejecuta el modo de auditoría.

# Descubre TODAS las ubicaciones de CLAUDE.md
find . -name "CLAUDE.md" -not -path "*/node_modules/*" -not -path "*/.git/*" 2>/dev/null
ls ~/.claude/CLAUDE.md 2>/dev/null && echo "CLAUDE.md global encontrado"
ls .claude.local.md 2>/dev/null && echo ".claude.local.md encontrado"

Si se encuentran varios archivos CLAUDE.md: enuméralos. Pregunta: "Se encontró CLAUDE.md en [ubicaciones]. ¿Debo actualizar todos o solo [raíz]?"


Paso 2: Modo Auditoría (salta al Paso 3 si es create/update)

Para cada CLAUDE.md encontrado, asígnale una nota A-F usando esta rúbrica:

CriterioQué verificar
Comandos¿Los comandos de compilación/prueba/verificación están presentes y se pueden ejecutar?
Arquitectura¿Se explica la estructura no obvia?
Patrones no obvios¿Se documentan detalles, archivos generados, orden de variables de entorno?
Concisión¿Tiene menos de 100 líneas? ¿Sin relleno evidente?
Actualización¿Los comandos siguen coincidiendo con el package.json/Makefile actual?
Capacidad de acción¿Puede un nuevo colaborador seguir esto sin hacer preguntas?

Puntaje: 90-100 = A, 70-89 = B, 50-69 = C, 30-49 = D, 0-29 = F

Preséntalo como una tabla:

## Informe de Auditoría de CLAUDE.md

| Archivo | Puntaje | Nota | Principales Problemas |
|---------|---------|------|-----------------------|
| ./CLAUDE.md | 72 | B | Falta sección de detalles, comando de prueba desactualizado |
| ./packages/api/CLAUDE.md | 45 | D | Sin comandos, 340 líneas (demasiado largas), notas de arquitectura obsoletas |

**General: B (72/100)**

Problemas encontrados:
- ./packages/api/CLAUDE.md: 340 líneas: muy por encima del objetivo de 100 líneas
- ./packages/api/CLAUDE.md: El comando de prueba referencia `jest` pero package.json usa `vitest`
- ./CLAUDE.md: No hay sección de Detalles: falta la sección más valiosa

Después del informe, pregunta: "¿Quieres que arregle alguno de estos? (todos / solo raíz / especificar)"

Si el usuario dice que sí, continúa al Paso 3 para cada archivo que quiera arreglar.


Paso 3: Escanear la Estructura del Proyecto

# Tipo de proyecto y gestor de paquetes
ls package.json yarn.lock pnpm-lock.yaml bun.lockb requirements.txt pyproject.toml Cargo.toml go.mod 2>/dev/null

# Estructura de directorios de nivel superior
find . -maxdepth 2 -type d \
  | grep -v node_modules | grep -v .git | grep -v __pycache__ \
  | grep -v ".next" | grep -v dist | grep -v build | sort

Paso 4: Extraer Comandos de Compilación y Prueba

# Scripts de npm/yarn/pnpm/bun
cat package.json 2>/dev/null \
  | python3 -c "
import sys, json
d = json.load(sys.stdin)
for name, cmd in d.get('scripts', {}).items():
    print(f'{name}: {cmd}')
"

# Makefiles de Python, Go, Rust
cat Makefile 2>/dev/null | grep -E "^[a-z].*:" | head -20

# Go
cat go.mod 2>/dev/null | head -5

# Rust
cat Cargo.toml 2>/dev/null | grep -E "^\[" | head -10

Identifica los comandos exactos para: compilación, pruebas (todas), pruebas (un solo archivo/nombre), servidor de desarrollo, verificación lint/typecheck. Anota cualquier variable de entorno necesaria para ejecutarlos.


Paso 5: Encontrar Estilo de Código y Detalles

# Alias de importación (los más omitidos)
python3 -c "
import json, sys
try:
    d = json.load(open('tsconfig.json'))
    paths = d.get('compilerOptions', {}).get('paths', {})
    if paths: print('Alias de importación:', json.dumps(paths, indent=2))
except: pass
" 2>/dev/null

# Variables de entorno requeridas
cat .env.example 2>/dev/null | grep -v "^#" | grep -v "^$" | head -20

# Archivos generados automáticamente (no deben editarse)
find . -path "*/node_modules" -prune -o -name "*.ts" -print \
  | xargs grep -l "NO EDITAR\|@generated\|Generado por" 2>/dev/null | head -5

# Requisitos de configuración de pruebas
cat jest.config.js jest.config.ts vitest.config.ts 2>/dev/null | head -30

# Configuración de base de datos/migraciones
ls migrations/ prisma/ drizzle/ db/ 2>/dev/null

Qué cuenta como Detalle (incluye estos, omite todo lo demás):

  • Archivos que son generados automáticamente (no deben editarse)
  • Variables de entorno requeridas ANTES de ejecutar pruebas
  • Mapeos de alias de importación no predeterminados
  • Comandos de prueba que requieren un servicio en ejecución
  • Peculiaridades intencionales conocidas (soluciones alternativas, no errores)

Paso 6: Generar Borrador de CLAUDE.md con Gemini

Compila todos los hallazgos y genera el borrador:

cat > /tmp/claude-md-request.json << 'ENDJSON'
{
  "system_instruction": {
    "parts": [{
      "text": "Escribe un archivo CLAUDE.md para un proyecto de software. Reglas: (1) Menos de 100 líneas en total. (2) Incluye solo lo que Claude no puede deducir al leer el código. (3) Sin ejemplos de código en línea: usa referencias archivo.ts:42. (4) Secciones: Comandos, Estilo de Código (solo no predeterminados), Pruebas (solo si se necesita configuración), Detalles (obligatorio: lo que causa problemas). Omite cualquier sección que no tenga nada no obvio que decir. (5) Todos los comandos en bloques de código. (6) Orden preferido: Descripción General del Proyecto corta (1-2 oraciones, solo si no es obvia), Comandos, Arquitectura (solo estructura no obvia), Estilo de Código, Pruebas, Detalles. (7) No uses guiones largos. (8) Produce solo el contenido del CLAUDE.md, sin comentarios."
    }]
  },
  "contents": [{
    "parts": [{
      "text": "ANALISIS_DEL_PROYECTO_AQUI"
    }]
  }],
  "generationConfig": {
    "temperature": 0.3,
    "maxOutputTokens": 2048
  }
}
ENDJSON

curl -s -X POST \
  "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent?key=$GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @/tmp/claude-md-request.json \
  | python3 -c "import sys,json; d=json.load(sys.stdin); print(d['candidates'][0]['content']['parts'][0]['text'])"

Reemplaza ANALISIS_DEL_PROYECTO_AQUI con los hallazgos de los Pasos 3-5.

Para proyectos grandes (50+ archivos): Agrega un puntero @path al final del CLAUDE.md en lugar de detalles en línea:

## Referencia Extendida
Ver @docs/ai-context/architecture.md para el mapa completo de módulos.
Ver @docs/ai-context/testing.md para detalles de configuración de pruebas de integración.

Escribe los archivos referenciados en docs/ai-context/ con el detalle que no cabría en 100 líneas.


Paso 7: Auto-Verificación

Antes de presentar el borrador, verifica:

  • Menos de 100 líneas (cuenta: echo "$CONTENIDO" | wc -l)
  • Sin ejemplos de código en línea (solo referencias archivo.ts:42 o comandos shell)
  • Todos los comandos en bloques de código y ejecutables tal cual
  • Sección de Detalles presente con al menos una entrada real
  • Ninguna sección que solo diga cosas obvias a partir de los archivos
  • Sin guiones largos
  • Sin palabras de marketing o frases de relleno ("Este proyecto usa React para...")
  • Alias de importación documentados si existen
  • Archivos generados automáticamente marcados como "no editar" si existen

Si alguna verificación falla, revisa antes de presentar.


Paso 8: Presentar Borrador y Esperar Aprobación

Nunca escribas el archivo sin la aprobación del usuario.

Presenta el borrador en un bloque de código:

## Borrador de CLAUDE.md ([N] líneas)

[contenido completo del borrador]

---
¿Escribir esto en CLAUDE.md? (sí / editar primero / cancelar)

Si el usuario dice sí: escribe el archivo, luego confirma: "CLAUDE.md escrito ([N] líneas). Secciones: [lista de ## encabezados]."

Si el usuario dice editar primero: aplica sus cambios, vuelve a mostrar el borrador.

Si el usuario dice cancelar: detente.


Qué NO Incluir

  • Versión del lenguaje/framework ("Este es un proyecto TypeScript")
  • Cómo funciona el framework (Claude ya conoce React, FastAPI, etc.)
  • Lista de todas las dependencias
  • Reglas de estilo que el linter ya aplica (tamaño de sangría, estilo de comillas)
  • Contenido que duplica el README.md
  • Ejemplos de código en línea o fragmentos multilínea
  • Cualquier cosa que sería idéntica para cualquier proyecto que use la misma pila

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

Varnan-Tech/opendirectory

Use when the user asks to generate a blog cover image, thumbnail, or article header. Automatically uses modern typography, brand logos, and Google Search grounding to create beautiful 16:9 images with Gemini 3.1 Flash Image Preview.

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World-class brand strategist and naming expert. Uses an interrogation-led discovery phase to extract your brand's DNA, then applies scientific naming frameworks (Phonosemantics) and automated multi-TLD domain checking.

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Use when the user wants to verify cold emails, enrich a lead list, or autonomously guess email addresses from a CSV using ValidEmail.co or the open-source Reacher engine.

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Competitive intelligence orchestrator tracking companies across 8+ platforms (GitHub, Twitter, Reddit, HN, PH, YC Jobs) with heat scores and AI briefings.

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Give it your product URL or description. It finds your top 5 competitors, runs three-track PR research across all of them (editorial, podcasts, communities), identifies which channels appear most frequently, looks up the journalist or host for each, and returns a tiered outreach list with story angles and ready-to-send cold pitch drafts tailored to your product. Use when asked to find PR opportunities, discover where competitors got featured, build a media outreach list, find which journalists cover my space, or get pitch templates for press coverage.

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Generate high-converting, deep-dive growth case studies in MDX format. Use this skill when asked to write a case study or blog post about a company's growth, tech stack, or product-led strategy. It handles the full pipeline (researching the company via Tavily, generating a 16:9 cover image, quality checking the draft, uploading assets to cloud storage, and pushing directly to the target repository).

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Scans your project for outdated npm, pip, Cargo, Go, or Ruby packages. Runs a CVE security audit. Fetches changelogs, summarizes breaking changes with Gemini, and opens one PR per risk group (patch, minor, major). Includes Diagnosis Mode for install conflicts. Use when asked to update dependencies, check for outdated packages, open dependency PRs, scan for package updates, audit for CVEs, or flag breaking changes in upgrades. Trigger when a user says "check for outdated packages", "update my dependencies", "open PRs for dependency updates", "scan for CVEs", or "which packages need upgrading".

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Generates and updates README.md and API reference docs by reading your codebase's functions, routes, types, schemas, and architecture. Uses graphify to build a knowledge graph first, then writes accurate docs from it. Use when asked to write docs, generate a README, document an API, update stale docs, create an API reference from code, add an architecture section, or document a project in any language. Trigger when a user says their docs are missing, outdated, or wants to document their codebase without writing it manually.

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Evaluates expired domain candidates against a target niche, scores them by topical relevance, historical activity level, and history cleanliness, then outputs a ranked shortlist with explainable reasoning and risk flags.

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Brutally honest developer-experience audit for a GitHub repo. Scores 10 DX dimensions (time-to-first-success, README clarity, visual proof, install, quick-start, docs, examples, community, trust, marketing), writes a shareable roast in the requested tone (brutal/honest/kind), produces a prioritized action plan ranked by impact × effort, and sketches an ideal README. Trigger when user says "roast my repo", "audit my README", "dx audit", "developer experience review", "score my GitHub project", "before launch checklist", or "make my repo shareable".

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Drafts and designs a complete HTML email newsletter from a topic or content brief. Outputs paste-ready HTML for Loops, Mailchimp, Beehiiv, Resend, or any standard email platform. Includes subject line options and plain-text fallback. Trigger when a user says "write a newsletter", "draft an email newsletter", "create an HTML email", "design an email for my subscribers", or "write a newsletter about [topic]".

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Takes a GitHub PR URL or the current branch and writes a plain-English explanation of what it does and why, then posts it as a PR comment. Use when asked to explain a PR, summarize a pull request, write a plain-English description of a PR, add a summary comment to a PR, or understand what a PR changes. Trigger when a user says "explain this PR", "summarize this pull request", "what does this PR do", "add a comment explaining the PR", or shares a GitHub PR URL and asks what it does.

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Audit how often LLMs recommend your brand vs competitors and generate a GEO action plan.

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Takes a competitor's public GitHub repo URL, fetches their open issues via the GitHub REST API, filters noise locally, clusters issues into 6 demand categories, computes a demand score per issue and per cluster, and outputs a ranked demand gap report with a GTM messaging brief. Use when asked to scan a competitor's GitHub issues, find what their users are begging for, turn GitHub complaints into product positioning, identify competitor feature gaps, or generate messaging from real user demand. Trigger when a user says "scan competitor issues", "what are users asking for on X repo", "find demand gaps in Y", "turn GitHub issues into messaging", or "what should I build based on competitor complaints".

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Find recurring confusion in your repo's GitHub Discussions, rank it by urgency, and draft the actual docs fixes and content angles — with verbatim community quotes and source links as evidence.

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SEO keyword research workflow for blog generation using Google Trends data. Use when writing blog posts, planning content calendars, or optimizing articles for search engines. Finds breakout keywords, builds content structure, and generates SEO-optimized blog outlines targeting tech and developer audiences.

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Generates a professionally designed case study PDF for B2B SaaS sales and marketing. Supports 7 page layouts, 9 style presets, 1-4 page output. Trigger when user says "create a case study", "write a customer story", "make a case study PDF", "design a success story", "turn this customer win into a PDF".

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Generates data visualization charts (bar, line, area, pie, doughnut, scatter, radar, treemap) as PNG using Apache ECharts v6. 1080×1080px default, 5 style presets, highlight annotations. Trigger when user says "create a chart", "visualize data", "make a bar chart", "line graph", "pie chart", "data visualization", "chart this data", "plot", "graph", or "visualize these numbers".

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Creates professionally designed B2B SaaS e-books in HTML + CSS, exported as print-ready PDF. 3–10 pages, 9 style presets, 11 page layout types. Trigger when user says "create an ebook", "design a lead magnet", "make a PDF guide", "build a gated content piece", "write a B2B ebook", "design a white paper", "create a nurture asset", or "make a PDF report".

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Fetches low-star App Store and Google Play reviews, clusters them into broken-promise patterns, and generates a ranked copy brief with positioning opportunities.

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