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Varnan-Tech/opendirectory

À utiliser lorsque l'utilisateur demande de générer ou de mettre à jour le fichier CLAUDE ou AGENTS de contexte d'un projet à partir d'une analyse du code source. Écrit un fichier ciblé de moins de 100 lignes contenant uniquement les commandes de build, les conventions et les pièges non évidents dont Claude a besoin.

Qu'est-ce que opendirectory ?

Cette compétence crée un fichier CLAUDE.md contenant uniquement les informations essentielles pour l'agent Claude, en se concentrant sur les commandes de build, les conventions et les pièges non évidents. Elle est utile car elle évite les fichiers d'instructions longs et redondants qui gaspillent des tokens et deviennent obsolètes. La compétence prend en charge plusieurs modes : création (create), mise à jour (update) et audit (audit) des fichiers CLAUDE.md existants. Elle fonctionne avec des projets utilisant npm, yarn, pnpm, bun, Python, Go ou Rust. Le processus comprend l'analyse de la structure du projet, l'extraction des commandes de build et de test, la découverte des fichier auto-générés et des variables d'environnement requises, puis la génération d'un brouillon via l'API Gemini avant de présenter le résultat pour approbation.

Compatible avec✓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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Documentation

Générateur de CLAUDE.md

Analyse le code source. Écris un fichier CLAUDE.md qui dit exactement ce dont Claude a besoin : ni plus, ni moins.


Règle cruciale : Un bon CLAUDE.md fait moins de 100 lignes. Il ne contient que les informations que Claude ne peut pas déduire en lisant le code lui-même. N'écris pas le fichier automatiquement : affiche toujours le brouillon et attends l'approbation de l'utilisateur d'abord.

Règle des extraits de code : N'inclus jamais d'exemples de code en ligne dans CLAUDE.md. Utilise plutôt des références comme fichier.ts:42. Le code dans CLAUDE.md gaspille des tokens et devient obsolète.


Étape 1 : Détection du mode

Détermine lequel des trois modes exécuter :

create : Aucun fichier CLAUDE.md n'existe. Écris-en un à partir de rien. update : Un fichier CLAUDE.md existe. Améliore-le sans supprimer le contenu personnalisé. audit : Note tous les fichiers CLAUDE.md du projet de A à F et produit un rapport de qualité. Si l'utilisateur dit « auditer », « vérifier », « revoir » ou « noter » mon CLAUDE.md, exécute le mode audit.

# Découvrir TOUS les emplacements 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 trouvé"
ls .claude.local.md 2>/dev/null && echo ".claude.local.md trouvé"

Si plusieurs fichiers CLAUDE.md sont trouvés : liste-les. Demande : « CLAUDE.md trouvé dans [emplacements]. Dois-je tous les mettre à jour ou seulement [racine] ? »


Étape 2 : Mode audit (passe à l'étape 3 si create/update)

Pour chaque CLAUDE.md trouvé, note-le de A à F en utilisant cette grille :

CritèreQue vérifier
CommandesLes commandes de build/test/lint sont-elles présentes et exécutables ?
ArchitectureLa structure non évidente est-elle expliquée ?
Motifs non évidentsLes pièges, fichiers générés, variables d'env ordre sont-ils documentés ?
ConcisionMoins de 100 lignes ? Pas de remplissage évident ?
ActualitéLes commandes correspondent-elles toujours au package.json/Makefile actuel ?
ActionnabilitéUn nouveau contributeur peut-il suivre cela sans poser de questions ?

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

Présente sous forme de tableau :

## Rapport d'audit CLAUDE.md

| Fichier | Score | Note | Problèmes principaux |
|---------|-------|------|----------------------|
| ./CLAUDE.md | 72 | B | Section pièges manquante, commande de test obsolète |
| ./packages/api/CLAUDE.md | 45 | D | Aucune commande, 340 lignes (trop long), notes archi obsolètes |

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

Problèmes trouvés :
- ./packages/api/CLAUDE.md : 340 lignes : bien au-dessus de l'objectif de 100 lignes
- ./packages/api/CLAUDE.md : La commande de test fait référence à `jest` mais package.json utilise `vitest`
- ./CLAUDE.md : Pas de section Pièges : la section la plus précieuse manque

Après le rapport, demande : « Veux-tu que je corrige certains de ces fichiers ? (tous / juste la racine / précise) »

Si l'utilisateur répond oui, continue à l'étape 3 pour chaque fichier qu'il souhaite corriger.


Étape 3 : Analyse de la structure du projet

# Type de projet et gestionnaire de paquets
ls package.json yarn.lock pnpm-lock.yaml bun.lockb requirements.txt pyproject.toml Cargo.toml go.mod 2>/dev/null

# Structure des répertoires de premier niveau
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

Étape 4 : Extraction des commandes de build et de test

# Scripts 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 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

Identifie les commandes exactes pour : build, test (tous), test (un seul fichier/nom), serveur de développement, lint/typecheck. Note les variables d'environnement nécessaires pour les exécuter.


Étape 5 : Trouver le style de code et les pièges

# Alias d'import (les plus souvent oubliés)
python3 -c "
import json, sys
try:
    d = json.load(open('tsconfig.json'))
    paths = d.get('compilerOptions', {}).get('paths', {})
    if paths: print('Alias d\'import :', json.dumps(paths, indent=2))
except: pass
" 2>/dev/null

# Variables d'environnement requises
cat .env.example 2>/dev/null | grep -v "^#" | grep -v "^$" | head -20

# Fichiers auto-générés (ne doivent pas être modifiés)
find . -path "*/node_modules" -prune -o -name "*.ts" -print \
  | xargs grep -l "DO NOT EDIT\|@generated\|Generated by" 2>/dev/null | head -5

# Configuration de test
cat jest.config.js jest.config.ts vitest.config.ts 2>/dev/null | head -30

# Configuration de base de données/migration
ls migrations/ prisma/ drizzle/ db/ 2>/dev/null

Ce qui compte comme un piège (inclus ceux-ci, ignore tout le reste) :

  • Fichiers générés automatiquement (à ne pas modifier)
  • Variables d'environnement requises AVANT l'exécution des tests
  • Mappages d'alias d'import non par défaut
  • Commandes de test qui nécessitent un service en cours
  • Bizarreries intentionnelles connues (solutions de contournement, pas des bugs)

Étape 6 : Générer un brouillon de CLAUDE.md avec Gemini

Compile tous les résultats et génère le brouillon :

cat > /tmp/claude-md-request.json << 'ENDJSON'
{
  "system_instruction": {
    "parts": [{
      "text": "Écris un fichier CLAUDE.md pour un projet logiciel. Règles : (1) Moins de 100 lignes au total. (2) Inclus uniquement ce que Claude ne peut pas déduire en lisant le code. (3) Pas d'exemples de code en ligne : utilise des références comme fichier.ts:42 à la place. (4) Sections : Commandes, Style de code (uniquement les non-par défaut), Tests (uniquement si une configuration est nécessaire), Pièges (obligatoire : ce qui pose problème aux gens). Ignore toute section qui n'a rien de non évident à dire. (5) Toutes les commandes dans des blocs de code. (6) Ordre préféré : court Aperçu du projet (1-2 phrases, uniquement si non évident), Commandes, Architecture (uniquement structure non évidente), Style de code, Tests, Pièges. (7) N'utilise pas de tirets cadratins. (8) Produis uniquement le contenu de CLAUDE.md, aucun commentaire."
    }]
  },
  "contents": [{
    "parts": [{
      "text": "ANALYSE_DU_PROJET_ICI"
    }]
  }],
  "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'])"

Remplace ANALYSE_DU_PROJET_ICI par les résultats des étapes 3 à 5.

Pour les grands projets (50+ fichiers) : Ajoute un pointeur @path en bas de CLAUDE.md au lieu des détails en ligne :

## Référence étendue
Voir @docs/ai-context/architecture.md pour la carte complète des modules.
Voir @docs/ai-context/testing.md pour les détails de configuration des tests d'intégration.

Écris les fichiers référencés dans docs/ai-context/ avec les détails qui ne tiendraient pas dans 100 lignes.


Étape 7 : Auto-vérification

Avant de présenter le brouillon, vérifie :

  • Moins de 100 lignes (compte : echo "$CONTENU" | wc -l)
  • Pas d'exemples de code en ligne (uniquement des références fichier.ts:42 ou des commandes shell)
  • Toutes les commandes dans des blocs de code et exécutables telles quelles
  • Section Pièges présente avec au moins une entrée réelle
  • Aucune section qui ne dit que des choses évidentes à partir des fichiers
  • Pas de tirets cadratins
  • Pas de mots marketing ou de phrases de remplissage (« Ce projet utilise React pour... »)
  • Alias d'import documentés s'ils existent
  • Fichiers générés automatiquement marqués « ne pas modifier » s'ils existent

Si un contrôle échoue, révise avant de présenter.


Étape 8 : Présenter le brouillon et attendre l'approbation

N'écris jamais le fichier sans l'approbation de l'utilisateur.

Présente le brouillon dans un bloc de code :

## Brouillon CLAUDE.md ([N] lignes)

[contenu complet du brouillon ici]

---
Écrire ceci dans CLAUDE.md ? (oui / modifier d'abord / annuler)

Si l'utilisateur dit oui : écris le fichier, puis confirme : « CLAUDE.md écrit ([N] lignes). Sections : [liste des ## en-têtes]. »

Si l'utilisateur dit modifier d'abord : applique ses modifications, réaffiche le brouillon.

Si l'utilisateur dit annuler : arrête.


Ce qu'il NE FAUT PAS inclure

  • Version du langage/framework (« Ceci est un projet TypeScript »)
  • Fonctionnement du framework (Claude connaît déjà React, FastAPI, etc.)
  • Liste de toutes les dépendances
  • Règles de style que le linter applique déjà (taille d'indentation, style de guillemets)
  • Contenu qui duplique README.md
  • Exemples de code en ligne ou extraits multi-lignes
  • Tout ce qui serait identique pour tout projet utilisant la même pile

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.

Skills associés