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Varnan-Tech/opendirectory

Analyse votre projet à la recherche de packages obsolètes (npm, pip, Cargo, Go, Ruby). Exécute un audit de sécurité CVE. Récupère les changelogs, résume les breaking changes avec Gemini et ouvre une PR par groupe de risque (patch, mineur, majeur). Inclut un mode diagnostic pour les conflits d'installation.

Qu'est-ce que opendirectory ?

Ce skill (Varnan-Tech/opendirectory) automatise entièrement la mise à jour des dépendances dans vos projets logiciels. Il détecte les packages obsolètes pour les gestionnaires npm, pip, Cargo, Go et Ruby, puis les classe par niveau de risque (patch, mineur, majeur) en fonction du changement de version. Avant de créer des PRs, il exécute un audit de sécurité CVE et, si un correctif de sécurité critique est disponible, il promeut la mise à jour au niveau majeur. Pour chaque groupe de risque, il récupère le changelog (via l'API GitHub Releases ou des sources de repli comme le README npm ou la description PyPI), puis le résume à l'aide de l'API Gemini 2.0 Flash pour générer un corps de PR clair et concis. Enfin, il crée une PR dédiée par groupe de risque (une PR distincte pour chaque mise à jour majeure, nécessitant une revue individuelle) et un résumé final indiquant les packages mis à jour, les CVE corrigées et les PR ouvertes. Le skill gère également les échecs d'installation via un mode diagnostic, permettant de poursuivre les mises à jour réussies.

Compatible avec✓Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Gemini CLI
npx skills add https://github.com/Varnan-Tech/opendirectory/tree/main/skills/dependency-update-bot

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Documentation

Robot de mise à jour des dépendances

Analyse les packages obsolètes. Exécute un audit de sécurité. Récupère les changelogs. Résume les breaking changes. Ouvre une PR par groupe de risque.


Règle critique : Ne mettre à jour que les packages que la commande outdated du gestionnaire de packages signale effectivement. Ne jamais deviner ni inventer de numéros de version. Si un changelog ne peut pas être récupéré, noter l'absence plutôt que d'inventer du contenu.


Étape 1 : Vérification de la configuration

echo "GEMINI_API_KEY: ${GEMINI_API_KEY:+défini}"
echo "GITHUB_TOKEN: ${GITHUB_TOKEN:-non défini, récupération des changelogs limitée à 60/heure}"
gh auth status 2>/dev/null | head -1 || echo "gh : non authentifié"

Si GEMINI_API_KEY est manquant : Arrêter. Dire à l'utilisateur : « GEMINI_API_KEY est requis. Obtenez-la sur aistudio.google.com. Ajoutez-la à votre fichier .env. »

Si gh n'est pas authentifié : Arrêter. Dire à l'utilisateur : « GitHub CLI doit être authentifié. Exécutez : gh auth login »

Détecter le(s) gestionnaire(s) de packages :

ls package.json 2>/dev/null && echo "npm"
ls requirements.txt pyproject.toml 2>/dev/null && echo "pip"
ls Cargo.toml 2>/dev/null && echo "cargo"
ls go.mod 2>/dev/null && echo "go"
ls Gemfile 2>/dev/null && echo "ruby"

Si plusieurs sont trouvés, demander : « [liste] trouvé. Lequel dois-je analyser ? (all / npm / pip / cargo / go / ruby) »


Étape 2 : Détecter les packages obsolètes

npm :

npm outdated --json --long 2>/dev/null | python3 -c "
import sys, json
data = json.load(sys.stdin)
for name, info in data.items():
    print(json.dumps({'name': name, 'current': info.get('current','?'), 'latest': info.get('latest','?'), 'dep_type': info.get('type','dependencies')}))
"

pip :

pip list --outdated --format=json 2>/dev/null | python3 -c "
import sys, json
for p in json.load(sys.stdin):
    print(json.dumps({'name': p['name'], 'current': p['version'], 'latest': p['latest_version']}))
"

Cargo (Rust) :

cargo outdated --format json 2>/dev/null || \
  cargo outdated 2>/dev/null | grep -v "^---" | tail -n +3 | head -30
# Si cargo-outdated n'est pas installé : cargo install cargo-outdated

Modules Go :

go list -u -m -json all 2>/dev/null | python3 -c "
import sys, json
decoder = json.JSONDecoder()
buf = sys.stdin.read()
pos = 0
while pos < len(buf):
    try:
        obj, idx = decoder.raw_decode(buf, pos)
        if obj.get('Update'):
            print(json.dumps({'name': obj['Path'], 'current': obj['Version'], 'latest': obj['Update']['Version']}))
        pos += idx
    except: break
"

Ruby (Bundler) :

bundle outdated --parseable 2>/dev/null | python3 -c "
import sys
for line in sys.stdin:
    parts = line.strip().split()
    if len(parts) >= 4:
        print('{\"name\":\"' + parts[0] + '\",\"current\":\"' + parts[3].strip('()') + '\",\"latest\":\"' + parts[1] + '\"}')
"

Si tout est vide : « Tous les packages sont à jour. » Arrêter.

Indiquer le compte avant de continuer : « X packages obsolètes trouvés. »


Étape 3 : Classer par niveau de risque

Analyser le saut de version (actuelle → dernière) :

  • MAJEUR : premier chiffre modifié (1.x.x → 2.x.x)
  • MINEUR : deuxième chiffre modifié (1.2.x → 1.3.x)
  • PATCH : troisième chiffre modifié (1.2.3 → 1.2.4)
python3 -c "
def classify(current, latest):
    try:
        c = [int(x) for x in current.lstrip('v').split('.')[:3]]
        l = [int(x) for x in latest.lstrip('v').split('.')[:3]]
        if l[0] > c[0]: return 'major'
        if len(l) > 1 and len(c) > 1 and l[1] > c[1]: return 'minor'
        return 'patch'
    except: return 'unknown'
"

Indiquer la répartition : « Patch : X packages. Mineur : Y packages. Majeur : Z packages. »


Étape 4 : Audit de sécurité

Executer une analyse CVE avant de créer des PR. Cela détermine l'urgence.

npm :

npm audit --json 2>/dev/null | python3 -c "
import sys, json
d = json.load(sys.stdin)
vulns = d.get('vulnerabilities', {})
for pkg, info in vulns.items():
    sev = info.get('severity', 'unknown')
    via = [v.get('title','') for v in info.get('via',[]) if isinstance(v, dict)]
    print(f'  [{sev.upper()}] {pkg}: {via[0] if via else \"voir npm audit\"}')
" 2>/dev/null || echo "Aucune vulnérabilité trouvée ou npm audit non disponible"

pip :

pip-audit --format=json 2>/dev/null | python3 -c "
import sys, json
for vuln in json.load(sys.stdin):
    print(f'  [{vuln.get(\"aliases\",[\"\"])[0]}] {vuln[\"name\"]} {vuln[\"version\"]}: {vuln[\"description\"][:80]}')
" 2>/dev/null || echo "pip-audit non installé. Exécutez : pip install pip-audit"

Cargo :

cargo audit 2>/dev/null | grep -E "^(ID|Package|Severity|URL)" | head -30 \
  || echo "cargo-audit non installé. Exécutez : cargo install cargo-audit"

Règle d'escalade : Si une mise à jour PATCH ou MINEUR a une CVE Critique ou Élevée, la promouvoir au niveau MAJEUR : elle obtient sa propre PR et les détails de la CVE sont inclus dans le corps de la PR.

Signaler les résultats de sécurité avant de continuer :

Audit de sécurité : [N] vulnérabilités trouvées
  [CRITIQUE] lodash 4.17.19 : Prototype Pollution (CVE-2021-23337)
  [ÉLEVÉ] axios 0.21.1 : Server-Side Request Forgery (CVE-2021-3749)

Si aucune vulnérabilité : « Audit de sécurité : propre. »


Étape 5 : Récupérer les changelogs

Pour chaque package, essayer les sources dans l'ordre. S'arrêter à la première qui renvoie du contenu.

Source 1 : API GitHub Releases

Obtenir l'URL du dépôt depuis le registre :

# npm
curl -s "https://registry.npmjs.org/{PACKAGE}/latest" \
  | python3 -c "import sys,json; d=json.load(sys.stdin); r=d.get('repository',{}); print(r.get('url','') if isinstance(r,dict) else str(r))"

# pip
curl -s "https://pypi.org/pypi/{PACKAGE}/json" \
  | python3 -c "import sys,json; d=json.load(sys.stdin); print(d.get('info',{}).get('home_page','') or d.get('info',{}).get('project_urls',{}).get('Source',''))"

Récupérer les 5 dernières versions :

AUTH_HEADER=""
[ -n "$GITHUB_TOKEN" ] && AUTH_HEADER="-H \"Authorization: Bearer $GITHUB_TOKEN\""
curl -s $AUTH_HEADER \
  "https://api.github.com/repos/{OWNER}/{REPO}/releases?per_page=5" \
  | python3 -c "import sys,json; [print(json.dumps({'tag':r.get('tag_name',''),'body':r.get('body','')[:1500]})) for r in json.load(sys.stdin)]"

Ne conserver que les versions comprises entre la version actuelle et la dernière.

Source 2 : README du registre npm (solution de repli)

curl -s "https://registry.npmjs.org/{PACKAGE}" \
  | python3 -c "import sys,json; print(json.load(sys.stdin).get('readme','')[:3000])"

Source 3 : Description PyPI (dernier recours pour pip)

curl -s "https://pypi.org/pypi/{PACKAGE}/json" \
  | python3 -c "import sys,json; print(json.load(sys.stdin).get('info',{}).get('description','')[:2000])"

Si aucune source ne renvoie de contenu : noter « Aucun changelog trouvé » et continuer.


Étape 6 : Résumer avec Gemini

Une requête par groupe de risque. Inclure les résultats de sécurité pour tout package affecté par une CVE :

cat > /tmp/deps-summary-request.json << 'ENDJSON'
{
  "system_instruction": {
    "parts": [{
      "text": "Vous êtes un développeur qui rédige une description de PR GitHub pour une mise à jour de dépendances. À partir d'une liste de packages mis à jour et de leur contenu brut de changelog, rédigez un corps de PR concis en Markdown. Règles : Pour chaque package, listez uniquement ce qui a changé entre l'ANCIENNE version et la NOUVELLE version. Utilisez des points de liste. Signalez les breaking changes avec un préfixe BREAKING. Signalez les correctifs CVE avec un préfixe SECURITY et incluez l'ID CVE. Limitez chaque section de package à 3-5 points maximum. Si aucun changelog n'a été trouvé pour un package, écrivez 'Aucun changelog disponible'. N'utilisez pas de tirets cadratins. N'utilisez pas ces mots : seamless, robust, leverage, transform, innovative. Produisez uniquement le corps de la PR en Markdown, sans commentaire."
    }]
  },
  "contents": [{
    "parts": [{
      "text": "PACKAGES_AND_CHANGELOGS_HERE"
    }]
  }],
  "generationConfig": {
    "temperature": 0.2,
    "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/deps-summary-request.json \
  | python3 -c "import sys,json; d=json.load(sys.stdin); print(d['candidates'][0]['content']['parts'][0]['text'])"

Étape 7 : Créer les PR

Une PR par groupe de risque non vide. Une PR par package pour les mises à jour majeures (revue individuelle requise).

1. Créer la branche :

BRANCH="deps/{RISK}-updates-$(date +%Y%m%d)"
git checkout -b "$BRANCH"

2. Mettre à jour le fichier de package :

npm :

npm install {package}@{latest_version} --save-exact
# devDependencies :
npm install {package}@{latest_version} --save-dev --save-exact

pip :

python3 -c "
import re, sys
pkg, version, filename = sys.argv[1], sys.argv[2], sys.argv[3]
with open(filename) as f: content = f.read()
pattern = rf'^{re.escape(pkg)}[>=<\\!\\s].*$'
new_content = re.sub(pattern, f'{pkg}=={version}', content, flags=re.MULTILINE|re.IGNORECASE)
if new_content == content: new_content = content + f'\n{pkg}=={version}'
open(filename, 'w').write(new_content)
" "{PACKAGE}" "{LATEST}" "requirements.txt"

Cargo :

# Modifier le champ version dans Cargo.toml pour le package, puis :
cargo update {package}

Go :

go get {module}@{latest_version}
go mod tidy

Ruby :

bundle update {gem_name}

3. Commiter :

git add -A
git commit -m "chore(deps): update {RISK} dependencies $(date +%Y-%m-%d)"

4. Créer la PR :

cat > /tmp/dep-pr-body-{RISK}.md << 'ENDMD'
PR_BODY_FROM_GEMINI
ENDMD

gh pr create \
  --title "chore(deps): update {RISK} dependencies" \
  --body-file /tmp/dep-pr-body-{RISK}.md \
  --label "dependencies" \
  --base main

Les mises à jour majeures reçoivent le label dependencies,breaking-change. Les mises à jour corrigeant une CVE reçoivent le label dependencies,security.

Après chaque PR, revenir à main : git checkout main


Étape 8 : Mode diagnostic

Déclenchement : Si une commande d'installation de package échoue en cours d'exécution, entrer en mode diagnostic au lieu de s'arrêter.

Détecter le type d'échec :

Schéma d'erreurCause probableCorrectif suggéré
peer dep conflictIncompatibilité de dépendance homologueAfficher la paire conflictuelle, suggérer le flag --legacy-peer-deps ou une rétrogradation
ERESOLVEConflit de résolution npmExécuter npm install --legacy-peer-deps pour le package concerné uniquement
version not foundLa version n'existe pas dans le registreVérifier le registre avec npm view {pkg} versions
python requiresIncompatibilité de version PythonNoter la version Python requise, ignorer le package
cargo E0463Incompatibilité d'édition RustMarquer pour révision manuelle

Présenter un résumé du diagnostic :

Échec de l'installation pour {package} : {type d'erreur}
Cause probable : {explication}
Correctif suggéré : {commande ou action spécifique}
Packages restants : poursuite avec {N} qui ont réussi.

Ne pas arrêter toute l'exécution quand un package échoue. Continuer avec les packages qui réussissent.


Étape 9 : Résumé de sortie

## Résumé de la mise à jour des dépendances : [AAAA-MM-JJ]

### Sécurité
[CRITIQUE] lodash : CVE-2021-23337 corrigée dans 4.17.21 : PR #42
[ÉLEVÉ] axios : CVE-2021-3749 corrigée dans 0.21.4 : PR #42

| Niveau de risque | Packages | PR |
|-----------------|----------|-----|
| Patch | lodash 4.17.19→4.17.21, axios 0.21.1→0.21.4 | #42 |
| Mineur | express 4.17.1→4.18.2 | #43 |
| Majeur | react 17.0.2→18.2.0 | #44 |

PR ouvertes : 3

Packages sans changelog : some-obscure-pkg (aucun dépôt GitHub dans le registre)
Échecs d'installation : aucun

Action suivante : examiner les PR de mise à jour majeure individuellement avant de fusionner.

Individual skills in this repo

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

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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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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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