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github/générateur-de-plan-de-structure-de-dossiers

Invite exhaustive et indépendante de la technologie pour analyser et documenter les structures de dossiers de projets. Détecte automatiquement les types de projets (.NET, Java, React, Angular, Python, Node.js, Flutter), génère des plans détaillés avec options de visualisation, conventions de nommage, modèles de placement de fichiers et gabarits d'extension pour maintenir une organisation cohérente du code sur diverses piles technologiques.

Qu'est-ce que générateur-de-plan-de-structure-de-dossiers ?

Cette compétence, connue sous le nom de « générateur de plan de structure de dossiers », est conçue pour les agents d'IA et les développeurs souhaitant analyser, documenter et maintenir une organisation de code cohérente dans divers projets. Elle détecte automatiquement le type de projet (comme .NET, Java, React, Python, Flutter, etc.) et génère un blueprint complet incluant les conventions de nommage, les modèles de placement des fichiers, des options de visualisation (arborescence texte, diagrammes), et des gabarits d'extension pour garantir une structure homogène. Utile pour l'onboarding de développeurs, l'audit de code existant, ou la création de nouveaux projets avec une architecture standardisée. La compétence s'appuie sur une analyse du système de fichiers et peut s'intégrer à des flux de travail CI/CD pour vérifier la conformité structurelle. Elle prend en charge les plateformes d'agents comme Claude Code, Cursor et d'autres outils basés sur des invites, et son fonctionnement repose sur l'inspection des dossiers et fichiers pour déduire les frameworks et les meilleures pratiques associés.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot/tree/main/skills/folder-structure-blueprint-generator

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Documentation

Que fait générateur-de-plan-de-structure-de-dossiers ?

Invite exhaustive et indépendante de la technologie pour analyser et documenter les structures de dossiers de projets. Détecte automatiquement les types de projets (.NET, Java, React, Angular, Python, Node.js, Flutter), génère des plans détaillés avec options de visualisation, conventions de nommage, modèles de placement de fichiers et gabarits d'extension pour maintenir une organisation cohérente du code sur diverses piles technologiques.

Résumé

Ce plan de structure fournit une approche standardisée pour analyser et documenter l'organisation des dossiers de n'importe quel projet logiciel. Il aide les équipes à maintenir la cohérence, facilite l'intégration des nouveaux développeurs et garantit que les pratiques architecturales sont respectées sur l'ensemble des projets.

Fonctionnalités

  • Détection de type de projet : Identifie automatiquement le framework ou le langage du projet
  • Options de visualisation : Génère soit une arborescence texte, soit un diagramme visuel de la structure
  • Conventions de nommage : Documente les conventions utilisées pour les fichiers, dossiers et composants
  • Modèles de placement : Explique où placer les différents types de fichiers (composants, utilitaires, tests, etc.)
  • Gabarits d'extension : Fournit des modèles pour ajouter de nouvelles fonctionnalités conformément à la structure existante

Utilisation

Invite de base :

Analysez la structure du projet dans [chemin/vers/projet] et générez un plan de structure de dossiers incluant la détection du type de projet, une visualisation de l'arborescence, les conventions de nommage et les modèles de placement.

Options avancées :

  • --format : json|tree|diagram - Choisir le format de sortie
  • --export : fichier.md - Exporter le plan vers un fichier
  • --validate - Valider la structure actuelle par rapport aux meilleures pratiques
  • --template : mon-gabarit - Utiliser un gabarit personnalisé pour la documentation

Exemple de sortie

Type de projet : React
Framework : React 18 + TypeScript + Vite

Structure :
src/
├── components/         # Composants réutilisables
│   ├── ui/            # Composants d'interface utilisateur
│   └── features/      # Composants spécifiques aux fonctionnalités
├── hooks/              # Hooks React personnalisés
├── pages/              # Composants de page/route
├── services/           # Logique métier et appels API
├── styles/             # Feuilles de style globales
└── utils/              # Fonctions utilitaires

Conventions de nommage :
- Composants : PascalCase (ex : UserProfile.tsx)
- Hooks : camelCase préfixé par 'use' (ex : useAuth.ts)
- Fichiers de test : *.test.tsx ou *.spec.ts
- Fichiers de style : *.module.css ou *.styled.ts

Placement des fichiers :
- Pages : src/pages/<nom-de-la-page>/
- Composants partagés : src/components/ui/<nom-du-composant>/
- Fonctionnalités : src/features/<nom-de-la-fonctionnalite>/

Intégration

Cette compétence peut être intégrée dans :

  • CI/CD : Valider les structures de code dans les pipelines de build
  • Générateurs de code : Automatiser la création de nouveaux composants en respectant les conventions
  • Documentation : Maintenir à jour les décisions architecturales
  • Onboarding : Fournir aux nouveaux développeurs une vue d'ensemble claire de l'organisation du code

Technologies prises en charge

  • Langages : JavaScript, TypeScript, Python, Java, C#, Go, Rust, PHP
  • Frameworks : React, Angular, Vue, Next.js, Django, Spring Boot, .NET, Flutter, Express
  • Outils : npm, yarn, pnpm, webpack, vite, eslint, prettier

Contribution

Les contributions sont les bienvenues ! Veuillez consulter le dépôt GitHub pour les directives.


Ce plan est maintenu par la communauté et indépendant de toute plateforme d'agent spécifique.

Individual skills in this repo

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

github/acquire-codebase-knowledge

Use this skill when the user explicitly asks to map, document, or onboard into an existing codebase. Trigger for prompts like "map this codebase", "document this architecture", "onboard me to this repo", or "create codebase docs". Do not trigger for routine feature implementation, bug fixes, or narrow code edits unless the user asks for repository-level discovery.

github/add-educational-comments

Add educational comments to the file specified, or prompt asking for file to comment if one is not provided.

github/agent-governance

Patterns and techniques for adding governance, safety, and trust controls to AI agent systems. Use this skill when: - Building AI agents that call external tools (APIs, databases, file systems) - Implementing policy-based access controls for agent tool usage - Adding semantic intent classification to detect dangerous prompts - Creating trust scoring systems for multi-agent workflows - Building audit trails for agent actions and decisions - Enforcing rate limits, content filters, or tool restrictions on agents - Working with any agent framework (PydanticAI, CrewAI, OpenAI Agents, LangChain, AutoGen)

github/agentic-eval

Patterns and techniques for evaluating and improving AI agent outputs. Use this skill when: - Implementing self-critique and reflection loops - Building evaluator-optimizer pipelines for quality-critical generation - Creating test-driven code refinement workflows - Designing rubric-based or LLM-as-judge evaluation systems - Adding iterative improvement to agent outputs (code, reports, analysis) - Measuring and improving agent response quality

github/agent-owasp-compliance

Check any AI agent codebase against the OWASP Agentic Security Initiative (ASI) Top 10 risks. Use this skill when: - Evaluating an agent system's security posture before production deployment - Running a compliance check against OWASP ASI 2026 standards - Mapping existing security controls to the 10 agentic risks - Generating a compliance report for security review or audit - Comparing agent framework security features against the standard - Any request like "is my agent OWASP compliant?", "check ASI compliance", or "agentic security audit"

github/ai-prompt-engineering-safety-review

Comprehensive AI prompt engineering safety review and improvement prompt. Analyzes prompts for safety, bias, security vulnerabilities, and effectiveness while providing detailed improvement recommendations with extensive frameworks, testing methodologies, and educational content.

github/appinsights-instrumentation

Instrument a webapp to send useful telemetry data to Azure App Insights

github/apple-appstore-reviewer

Serves as a reviewer of the codebase with instructions on looking for Apple App Store optimizations or rejection reasons.

github/architecture-blueprint-generator

Comprehensive project architecture blueprint generator that analyzes codebases to create detailed architectural documentation. Automatically detects technology stacks and architectural patterns, generates visual diagrams, documents implementation patterns, and provides extensible blueprints for maintaining architectural consistency and guiding new development.

github/arch-linux-triage

Triage and resolve Arch Linux issues with pacman, systemd, and rolling-release best practices.

github/arize-ai-provider-integration

Creates, reads, updates, and deletes Arize AI integrations that store LLM provider credentials used by evaluators and other Arize features. Supports any LLM provider (e.g. OpenAI, Anthropic, Azure OpenAI, AWS Bedrock, Vertex AI, Gemini, NVIDIA NIM). Use when the user mentions AI integration, LLM provider credentials, create integration, list integrations, update credentials, delete integration, or connecting an LLM provider to Arize.

github/arize-annotation

Creates and manages annotation configs (categorical, continuous, freeform label schemas) and annotation queues (human review workflows) on Arize. Applies human annotations to project spans via the Python SDK. Use when the user mentions annotation config, annotation queue, label schema, human feedback, bulk annotate spans, update_annotations, labeling queue, annotate record, or human review.

github/arize-dataset

Creates, manages, and queries Arize datasets and examples. Covers dataset CRUD, appending examples, exporting data, and file-based dataset creation using the ax CLI. Use when the user needs test data, evaluation examples, or mentions create dataset, list datasets, export dataset, append examples, dataset version, golden dataset, or test set.

github/arize-evaluator

Handles LLM-as-judge evaluation workflows on Arize including creating/updating evaluators, running evaluations on spans or experiments, managing tasks, trigger-run operations, column mapping, and continuous monitoring. Use when the user mentions create evaluator, LLM judge, hallucination, faithfulness, correctness, relevance, run eval, score spans, score experiment, trigger-run, column mapping, continuous monitoring, or improve evaluator prompt.

github/arize-experiment

Creates, runs, and analyzes Arize experiments for evaluating and comparing model performance. Covers experiment CRUD, exporting runs, comparing results, and evaluation workflows using the ax CLI. Use when the user mentions create experiment, run experiment, compare models, model performance, evaluate AI, experiment results, benchmark, A/B test models, or measure accuracy.

github/arize-instrumentation

Adds Arize AX tracing to an LLM application for the first time. Follows a two-phase agent-assisted flow to analyze the codebase then implement instrumentation after user confirmation. Use when the user wants to instrument their app, add tracing from scratch, set up LLM observability, integrate OpenTelemetry or openinference, or get started with Arize tracing.

github/arize-link

Generates deep links to the Arize UI for traces, spans, sessions, datasets, labeling queues, evaluators, and annotation configs. Produces clickable URLs for sharing Arize resources with team members. Use when the user wants to link to or open a trace, span, session, dataset, evaluator, or annotation config in the Arize UI.

github/arize-prompt-optimization

Optimizes, improves, and debugs LLM prompts using production trace data, evaluations, and annotations. Extracts prompts from spans, gathers performance signal, and runs a data-driven optimization loop using the ax CLI. Use when the user mentions optimize prompt, improve prompt, make AI respond better, improve output quality, prompt engineering, prompt tuning, or system prompt improvement.

github/arize-trace

Downloads, exports, and inspects existing Arize traces and spans to understand what an LLM app is doing or debug runtime issues. Covers exporting traces by ID, spans by ID, sessions by ID, and root-cause investigation using the ax CLI. Use when the user wants to look at existing trace data, see what their LLM app is doing, export traces, download spans, investigate errors, or analyze behavior regressions.

github/aspire

Aspire skill covering the Aspire CLI, AppHost orchestration, service discovery, integrations, MCP server, VS Code extension, Dev Containers, GitHub Codespaces, templates, dashboard, and deployment. Use when the user asks to create, run, debug, configure, deploy, or troubleshoot an Aspire distributed application.

Skills associés