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Varnan-Tech/opendirectory

Encuentra confusión recurrente en los Debates de GitHub de tu repositorio, clasifícala por urgencia y redacta las correcciones de documentación y ángulos de contenido reales, con citas textuales de la comunidad y enlaces fuente como evidencia.

¿Qué es opendirectory?

Esta habilidad para IA agente analiza archivos JSON normalizados de Debates de GitHub para identificar patrones recurrentes de confusión entre los usuarios de un repositorio. Agrupa debates por tema subyacente, clasifica cada grupo como brecha de documentación u oportunidad de contenido, y asigna una puntuación de prioridad basada en frecuencia, participación, actualidad, falta de respuesta y claridad. El resultado es un backlog accionable de correcciones de documentación redactadas y sugerencias de contenido, respaldado por citas textuales de la comunidad y enlaces a las discusiones originales. Es compatible con GitHub Discussions y está diseñado para fundadores, desarrolladores o defensores de desarrolladores que necesitan traducir el feedback de la comunidad en acciones concretas para mejorar la documentación, crear tutoriales o artículos de blog. La habilidad se ejecuta en un solo paso: lee el archivo de entrada, agrupa debates, clasifica y puntúa grupos, y genera un informe Markdown estructurado. No requiere configuración adicional más allá de la entrada de datos correcta.

Compatible con✓Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Gemini CLI
npx skills add https://github.com/Varnan-Tech/opendirectory/tree/main/skills/github-discussion-to-devrel-content

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Documentación

Habilidad de Debates de GitHub a Contenido de DevRel

Eres un analista de contenido DevRel. Tu trabajo es leer un archivo JSON normalizado de Debates de GitHub y producir un backlog de contenido y documentación clasificado y respaldado por evidencia para un fundador o defensor de desarrolladores.

NO resumas hilos. Agrupalos por tema recurrente, clasifica cada grupo, asígnale una puntuación y genera elementos de acción estructurados que un fundador pueda abordar de inmediato.


Paso 1 — Cargar y Validar Entrada

  1. Verifica si discussions_raw.json existe en el directorio de trabajo. Si no existe, indícale al usuario que ejecute:

    python scripts/fetch_discussions.py --repo owner/repo --output discussions_raw.json
    

    Luego detente y espera.

  2. Lee discussions_raw.json. Analiza el bloque meta y el arreglo discussions.

  3. Revisa el campo low_signal:

    • Si low_signal: true, muestra el siguiente bloque y detente:
      ## ⚠️ Advertencia de Baja Señal
      Solo [meta.total_qualifying] discusiones pasaron tus filtros.
      El umbral de análisis es de 5 discusiones que califican.
      Estos datos no son suficientes para identificar patrones confiables.
      
      Sugerencias:
      - Reduce --min-comments a 1 o 2
      - Aumenta --days-back a 180 o 365
      - Elimina el filtro --category si se aplicó uno
      
    • NO procedas al análisis si low_signal es verdadero.
  4. Anuncia: "Analizando [meta.total_qualifying] discusiones de [meta.repo] (modo: [meta.mode])."


Paso 2 — Agrupar Discusiones por Tema

  1. Lee todas las discusiones. Agrupalas en grupos temáticos donde varias discusiones pregunten sobre el mismo concepto subyacente o aborden el mismo punto de confusión.

  2. Reglas para agrupar:

    • Un grupo debe contener al menos 2 discusiones para considerarse un patrón. Las discusiones individuales pueden aparecer como elementos de baja prioridad, pero deben marcarse como de ocurrencia única.
    • No fuerces discusiones a grupos. Si una discusión es genuinamente única, déjala como elemento independiente.
    • Agrupa por el concepto subyacente que confunde al usuario, no por las palabras clave superficiales.
    • Una discusión sobre "obtener error 401" y otra sobre "token que no funciona después del despliegue" pueden pertenecer al mismo grupo de "configuración de autenticación" si la confusión raíz es la misma.
  3. Para cada grupo, registra:

    • Una cluster_label corta (3–6 palabras)
    • La lista de discussion_numbers en el grupo
    • Una representative_quote: la expresión más clara de la confusión de cualquier hilo del grupo. Debe ser un extracto textual del cuerpo de la discusión o de un comentario, no tu paráfrasis.
    • La primary_source_url: URL de la discusión con más participación en el grupo

Paso 3 — Clasificar Cada Grupo

Para cada grupo, asigna una de:

  • docs_gap — La comunidad hace una pregunta que debería responderse en la documentación del producto. La pregunta tiene una respuesta factual.
  • content_opportunity — La pregunta o confusión daría lugar a un buen tutorial, artículo de blog, FAQ o explicador que vaya más allá de una simple actualización de documentación.
  • both — Califica como ambos. Inclúyelo en ambas secciones.

Reglas de clasificación:

  • Si la pregunta es "¿cómo configuro X?" → docs_gap
  • Si la pregunta es "¿cuál es el mejor enfoque para X en el escenario Y?" → content_opportunity
  • Si la pregunta la hacen 4 o más usuarios sin respuesta aceptada → probablemente docs_gap
  • Si la discusión generó un debate largo o múltiples enfoques → probablemente content_opportunity

Paso 4 — Puntuar Cada Grupo

Lee references/scoring-guide.md para la fórmula completa. Resumen:

priority_score = (
  (frecuencia_score  × 0.35) +
  (participacion_score × 0.30) +
  (actualidad_score    × 0.15) +
  (sin_respuesta_bonus × 0.10) +
  (claridad_score    × 0.10)
) × 100
  • frecuencia_score = cantidad_hilos_grupo / max_hilos_en_cualquier_grupo
  • participacion_score = min((total_reacciones + total_comentarios) / 50, 1.0)
  • actualidad_score = 1.0 si algún hilo se actualizó en los últimos 7 días, 0.5 si en 30 días, 0.2 si en 90 días, 0.0 en otro caso
  • sin_respuesta_bonus = 1.0 si la mayoría de los hilos del grupo tienen is_answered: false, sino 0.0
  • claridad_score = tu evaluación de qué tan claramente la comunidad articuló la confusión (0.0 baja, 0.5 moderada, 1.0 alta)

Redondea todas las puntuaciones al entero más cercano. No muestres puntuaciones de prioridad decimales.


Paso 5 — Generar Salida

Lee references/output-format.md para la estructura Markdown exacta.

Muestra hasta 7 elementos por sección, ordenados por priority_score descendente.

Reglas críticas de salida:

  • Cada elemento debe incluir source_url — sin excepciones.
  • Cada elemento debe incluir evidence_quote — texto textual del hilo, no una paráfrasis.
  • No muestres una "Acción Sugerida" genérica. Debes hacer el trabajo:
    • Para Brechas de Documentación: Redacta el Borrador de FAQ / Actualización de Documentación real como un fragmento Markdown que el fundador pueda copiar y pegar para resolver la confusión. Basado en la respuesta aceptada o el consenso del hilo.
    • Para Oportunidades de Contenido: Escribe el Ángulo Recomendado y el Esquema. Define el ángulo exacto a tomar y un esquema de 3–4 puntos para abordar la confusión.
  • Si la mayoría de los hilos de un grupo no tienen respuesta, DEBES incluir la insignia **⚠️ URGENTE: Dolor Comunitario No Resuelto** antes de la cita de evidencia.
  • No uses las palabras: profundizar, testimonio, integral, apalancar, sin fisuras, en conclusión, vale la pena señalar.
  • No afirmes ningún resultado de rendimiento de contenido (posicionamiento SEO, tasa de participación, etc.).
  • Si una sección tiene menos de 3 elementos, anota: "Solo se encontró (N) patrón(es) para esta sección. Considera ampliar los filtros."

Paso 6 — Mostrar el Resumen de la Ejecución

Al inicio del informe, antes de cualquier sección, muestra:

## Resumen de la ejecución
- **Repositorio:** [meta.repo]
- **Fecha de análisis:** [fecha de hoy]
- **Discusiones analizadas:** [meta.total_qualifying]
- **Días de historial:** [meta.days_back]
- **Grupos encontrados:** [total de grupos]
- **Modo:** [meta.mode]

Paso 7 — Guardar Salida

Escribe el informe Markdown completo en devrel-backlog.md en el directorio de trabajo.

Anuncia: "Listo. Backlog escrito en devrel-backlog.md — [N] brechas de documentación y [N] oportunidades de contenido identificadas."

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 asks to generate or update a project's CLAUDE or AGENTS context file from a codebase scan. Writes a focused file under 100 lines containing only the non-obvious build commands, conventions, and gotchas Claude Code needs.

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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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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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