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github/sponsor-finder

Découvrez quelles dépendances d'un dépôt GitHub sont sponsorisables via GitHub Sponsors. Utilise l'API deps.dev et vérifie les métadonnées de financement pour les écosystèmes npm, PyPI, Cargo, Go, RubyGems, Maven et NuGet.

Qu'est-ce que sponsor-finder ?

Cette compétence pour agents IA permet d'identifier rapidement les dépendances (directes et transitives) d'un dépôt GitHub qui participent au programme GitHub Sponsors. Elle s'appuie sur l'API deps.dev pour résoudre l'arbre des dépendances dans huit écosystèmes majeurs (npm, PyPI, Cargo, Go, RubyGems, Maven, NuGet), puis vérifie les métadonnées de financement npm, les fichiers FUNDING.yml, et peut même effectuer une recherche web pour confirmer la sponsorisabilité. Chaque lien de sponsorisation est vérifié pour garantir sa validité. La compétence affiche également les scores OSSF Scorecard pour chaque dépendance, offrant ainsi une vue d'ensemble de la santé du projet. Elle s'invoque simplement avec la commande `/sponsor owner/repo` et est compatible avec tout agent capable d'exécuter des scripts shell et d'appeler des API REST (comme Claude Code, Cursor, ou Codex).

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot/tree/main/skills/sponsor-finder

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Documentation

Que fait sponsor-finder ?

Trouvez quelles dépendances d'un dépôt GitHub sont sponsorisables via GitHub Sponsors. Utilise l'API deps.dev pour la résolution des dépendances dans npm, PyPI, Cargo, Go, RubyGems, Maven et NuGet. Vérifie les métadonnées de financement npm, les fichiers FUNDING.yml et effectue des recherches web. Chaque lien est vérifié. Affiche les dépendances directes et transitives avec les données de santé OSSF Scorecard. Invoquez avec /sponsor suivi d'un propriétaire/dépôt GitHub (ex. /sponsor expressjs/express).

Comment cela fonctionne

  1. Résolution des dépendances : utilise l'API publique deps.dev pour récupérer la liste des dépendances directes et transitives du dépôt.
  2. Détection de sponsorisabilité pour chaque dépendance :
    • Vérifie la métadonnée funding dans package.json (écosystème npm).
    • Recherche un fichier FUNDING.yml dans le dépôt source.
    • Effectue une recherche web ciblée pour trouver les liens GitHub Sponsors.
  3. Vérification : confirme que chaque lien pointe bien vers une page valide de GitHub Sponsors.
  4. Rapport : présente les dépendances sponsorisables avec leur type (directe/transitive), leur score OSSF Scorecard, et les liens vérifiés.

Écosystèmes supportés

ÉcosystèmeGestionnaire de paquets
npmNode.js
PyPIPython
CargoRust
GoGo modules
RubyGemsRuby
MavenJava
NuGet.NET

Utilisation

Invoquez la compétence avec la commande suivante :

/sponsor nom-utilisateur/nom-du-depot

Exemple :

/sponsor expressjs/express

Configuration

Aucune configuration requise. La compétence utilise des API publiques.

Remarques

  • Les dépendances transitives peuvent être nombreuses. La compétence les traite par lots pour éviter les timeouts.
  • Les scores OSSF Scorecard sont récupérés depuis l'API publique OSSF.
  • Les liens GitHub Sponsors sont vérifiés via une requête HEAD pour confirmer qu'ils retournent une réponse HTTP 200.

Dépannage

  • "Aucune dépendance sponsorisable trouvée" : Cela peut arriver si le dépôt a peu de dépendances ou si celles-ci n'ont pas de lien de financement déclaré.
  • Erreur API : Si l'API deps.dev est indisponible, réessayez plus tard.
  • Délai d'attente dépassé : Pour les dépôts avec un très grand nombre de dépendances, l'analyse peut prendre plus de temps. Soit patient.

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

steipete/bluebubbles

Send and manage iMessages via BlueBubbles, including attachments, tapbacks, edits, replies, and groups.

community

steipete/eightctl

Control Eight Sleep pods (status, temperature, alarms, schedules).

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steipete/blucli

BluOS CLI (blu) for discovery, playback, grouping, and volume.

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steipete/bear-notes

Create, search, and manage Bear notes via grizzly CLI.

community

steipete/camsnap

Capture frames or clips from RTSP/ONVIF cameras.

community

steipete/gifgrep

Search GIF providers with CLI/TUI, download results, and extract stills/sheets.

community
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