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Claude Skills by GeekFamilyCorp
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- Open Source Jp ScraperUse this skill when Claude must collect information from websites with minimal token usage.Votes: 0GitHub stars: 32
- Vault Token OptimizerOptimize any Markdown or Obsidian vault for Claude Code by analyzing structure first, generating manifests, routing work to CLI/MCP/cache/delta, and minimizing token use. Use when working on vault audits, vault migrations, Obsidian cleanup, TricorderKit, a linked private project, or large Markdown repositories.Votes: 0GitHub stars: 32
- Agent Config AuditAudit de sécurité en lecture seule de la CONFIGURATION DE L'AGENT lui-même (pas de l'application) — serveurs MCP et leurs portées, hooks et commandes, permissions et auto-approbations d'outils, secrets en clair dans les configs/hooks/env, code distant ou non épinglé, exposition réseau de la surface agent. À utiliser sur "audit de ma config agent", "mes MCP sont-ils sûrs", "audit des hooks/permissions", "secrets en clair dans la config", "revue de sécurité du harnais", ou après l'installation ...Votes: 0GitHub stars: 32
- Cli CompressCompresse les sorties de commandes shell verbeuses (git, npm, docker, kubectl, pytest, cargo…) avant qu'elles n'entrent dans le contexte, via le binaire rtk et le hook PreToolUse du plugin. À utiliser quand l'utilisateur mentionne « rtk », « sortie trop longue », « output bash massif », « git log trop long », « pytest verbose », ou avant une session riche en commandes shell pour vérifier que rtk est installé. Ne pas utiliser pour compresser de la prose ou un contexte de conversation (→ cavema...Votes: 0GitHub stars: 32
- Graphrag HybridRépond à une question par recherche hybride locale : similarité vectorielle dans Qdrant, puis expansion du voisinage dans Neo4j, puis synthèse par un modèle Ollama — pipeline neo4j-graphrag-python (Apache-2.0), zéro API payante. À utiliser quand l'utilisateur veut « chercher dans ma base de connaissances », « des projets/notes qui ressemblent à … », « pourquoi ces deux fiches sont liées », « RAG sur mon graphe », « indexer mon vault Markdown à frontmatter dans Qdrant et Neo4j », « réponse sou...Votes: 0GitHub stars: 32
- Neo4j Graph OpsInterroge et fait évoluer le graphe de connaissances Neo4j d'une stack locale (APOC/GDS) via le serveur MCP officiel neo4j/mcp : lit le schéma, formule des requêtes Cypher en LECTURE d'abord, propose l'écriture et ne l'exécute que sur GO, applique les patterns personne → projets → versions (projets, articles, personnes, organisations). À utiliser quand l'utilisateur veut « interroger le graphe », « quel est le schéma Neo4j », « écris-moi une requête Cypher », « relie ces fiches dans le graphe...Votes: 0GitHub stars: 32
- Scrape AdaptiveCollecte des pages web de façon robuste et respectueuse avec Scrapling (BSD-3 : parseur adaptatif qui retrouve un élément après refonte du site, spiders pause/reprise, robots.txt, serveur MCP natif) et Playwright en repli pour les pages rendues en JavaScript. À utiliser quand l'utilisateur veut « scraper », « récupérer les nouveautés d'un site », « extraire une liste de titres/dates/prix », « mon sélecteur ne marche plus depuis la refonte », « crawler un catalogue avec reprise », « brancher l...Votes: 0GitHub stars: 32
- Watch ChangesMet en place et exploite une veille de changements de pages et de flux, en local : changedetection.io (Apache-2.0, sélecteurs CSS/XPath/jq, notifications Apprise) pour surveiller des pages, RSSHub (AGPL-3.0) pour transformer des sites sans flux en RSS, puis route chaque changement détecté vers un fichier de veille daté ou un message sur le bus des agents. À utiliser quand l'utilisateur veut « être prévenu quand cette page change », « surveiller les nouveautés d'un site », « générer un flux RS...Votes: 0GitHub stars: 32
- Code CorrectorCorrige et durcit le code d'une application web de façon disciplinée et mesurée. À utiliser quand l'utilisateur veut corriger les bugs d'une web app, faire un audit de sécurité (OWASP Top 10 : injections, XSS, CSRF, contrôle d'accès), lever les plafonds d'affichage/pagination SANS retirer les protections serveur, optimiser un code en préservant à 100 % le design existant, ou obtenir un rapport de correction structuré avec correctifs testés, y compris un composant de la stack personnelle (mode...Votes: 0GitHub stars: 32
- Debugging And Error RecoveryDébogage discipliné par cause racine pour scripts Python, VPS (systemd/Docker/SFTP), pipelines de veille et automatisations maison. À utiliser quand un test échoue, un build casse, un timer ou une tâche planifiée ne produit rien, un script renvoie un résultat inattendu, ou face à toute erreur non comprise. Déclencheurs : "débogue", "ça marche pas", "pourquoi cette erreur", "trouve la cause", "root cause", "ça plantait avant", "le timer ne tourne plus", "sortie vide". Ne pas activer pour une c...Votes: 0GitHub stars: 32
- Dev ProtocolApplique un protocole de développement discipliné à une tâche non triviale : brainstorm socratique → spec courte → plan écrit avec checkpoints → implémentation incrémentale par sous-agents avec revue à deux étages (conformité puis qualité) → tests → vérification avant de déclarer terminé → ship. À utiliser quand l'utilisateur veut "faire les choses dans l'ordre", "spec d'abord", "un plan avant de coder", "approche rigoureuse", "TDD", "revue avant merge", ou dès qu'une tâche touche plus d'un f...Votes: 0GitHub stars: 32
- Doubt Driven DevelopmentSoumet une décision non triviale à une revue adverse à contexte frais AVANT de la valider — trois modes d'échec concrets, recoupement sur la source réelle, réversibilité vérifiée, dry-run. À utiliser quand la justesse prime sur la vitesse : opération irréversible (écriture en masse, purge, push prod, modification d'un service ou d'un timer), logique sensible, terrain inconnu, ou toute affirmation d'état faite de mémoire. Usage manuel (déclenchement explicite) pour ne pas ralentir les tâches s...Votes: 0GitHub stars: 32
- Interview MeExtrait ce que l'utilisateur veut réellement par un entretien une-question-à-la-fois (outil AskUserQuestion), jusqu'à ~95 % de confiance sur l'intention, le périmètre, les contraintes, le critère de réussite et le format de livrable, AVANT tout plan, spec ou code. Usage manuel : 'interroge-moi', 'cadre ma demande', 'es-tu sûr d'avoir compris', 'stress-test mon idée', 'pose-moi les bonnes questions', ou quand la demande est sous-spécifiée et qu'on se surprend à combler des trous. Ne pas utilis...Votes: 0GitHub stars: 32
- Observability And InstrumentationRend le comportement des automatisations VISIBLE et diagnosticable — logs structurés JSON, compteurs de fin de run, heartbeats, alertes sur seuil — pour les timers systemd, tâches planifiées, pipelines de veille et scripts maison. À utiliser quand on ajoute du logging ou de l'alerting, quand on déploie une automatisation et qu'il faut prouver qu'elle tourne, ou quand un incident survient sans trace exploitable. Déclencheurs : "ajoute des logs", "comment savoir si ça tourne", "instrumente", "m...Votes: 0GitHub stars: 32
- Doc To SkillTransforme une source documentaire (README, doc, PDF, DOCX, page web, dépôt) en un brouillon de SKILL.md prêt à relire OU en fiche de connaissance, avec checklist de frontmatter et détection de doublon vs les skills existants. À utiliser quand l'utilisateur veut "faire un skill à partir de ce doc/PDF/repo", "ingérer cette documentation", "extraire un skill de ce README", "convertir cette page en compétence", "capitaliser ce contenu". Pipeline : ingestion (pdf/docx via les skills pdf et docx) ...Votes: 0GitHub stars: 32
- Head AgentOrchestrateur multi-agents pour les LIVRABLES NON-CODE : recherche + synthèse, rapports, audits, veilles, dossiers structurés. Découpe une tâche trop large ou hétérogène en sous-tâches déléguées à des sous-agents via l'outil Agent, choisit le mode (séquentiel ou parallèle), vérifie puis assemble. Usage manuel : 'orchestre', 'coordonne plusieurs agents', 'head agent', 'délègue', 'recherche + synthèse en parallèle', 'gros livrable structuré', 'audit avec sous-agents'. Ne pas utiliser pour : une...Votes: 0GitHub stars: 32
- Skill EvalsÉcrit, exécute et consigne les jeux d'evals des skills critiques de l'utilisateur (déclenchement, non-déclenchement, qualité, régression, token-hygiene) au format natif de skill-creator (evals.json + triggers.json), avec contrôles déterministes hors LLM (check_static.py : frontmatter, description ≤ 1024, chemins en dur, IP, nom de modèle versionné, renvois → skill fantômes, changelog) AVANT tout juge LLM. À utiliser quand l'utilisateur dit « écris/lance les evals de X », « teste ce skill avan...Votes: 0GitHub stars: 32
- Skill ManagerGestionnaire centralisé des skills et plugins Claude Cowork installés : inventaire multi-racines (skills autonomes, plugins, anciennes surfaces), health check à 8 critères appuyé sur quick_validate.py, détection de conflits et redondances, comparaison, archivage, changelog. S'active quand l'utilisateur parle de 'mes skills', 'inventaire skills', 'audit skills', 'health check', 'conflit skills', 'compare skill A et B', 'que fait le skill X', 'archive le skill', 'changelog skill', 'optimise mon...Votes: 0GitHub stars: 32
- Daily Budget Morning CheckPrompt de la tâche planifiée « contrôle budget tokens du matin » : lit le statut estimé du budget via budget.py, calcule le niveau d'alerte et envoie un message court à l'utilisateur. Déclencheur : tâche planifiée créée avec create_trigger (cron UTC), jours ouvrés à 8h30 Paris ; ou appel manuel « lance le contrôle budget du matin ». Ne pas utiliser comme cron local ni pour appliquer une optimisation (analyze seulement, jamais apply).Votes: 0GitHub stars: 32
- BudgetSuit, analyse et optimise la consommation mensuelle de tokens ESTIMÉE par famille de modèle (fast / default / deep, voir models.json) à partir d'un fichier local. Trois modes : `status` (consommation et seuils 50/80/95 %), `analyze` (tendance, projection fin de mois, gaspillages), `optimize` (drapeaux sûrs et réversibles, jamais appliqués sans GO explicite). À utiliser quand l'utilisateur demande « combien j'ai consommé », « budget tokens », « où partent mes tokens », « projection budget », «...Votes: 0GitHub stars: 32
- CavemanMode de réponse compressé (inspiré de JuliusBrussee/caveman et GabrielBarberini/laconic) qui supprime le remplissage, les formules de politesse et les articles superflus tout en gardant intacte la précision technique, sur trois niveaux (lite, full, ultra). Activation MANUELLE uniquement : à utiliser quand l'utilisateur dit « mode caveman », « /caveman lite|full|ultra », « réponses compressées », « moins de tokens en sortie », « laconic ». Ne pas utiliser pour du code, des commits, des documen...Votes: 0GitHub stars: 32
- Context CompressCompresse le contexte d'une conversation longue en un résumé structuré à cinq sections (objectif, décisions, fichiers touchés, état courant, prochaines étapes) qui préserve chemins, identifiants et contraintes négociées, après archivage daté du contexte complet. À utiliser quand l'utilisateur demande « compresse le contexte », « résume pour continuer », « fais un handoff », « le contexte est trop chargé », ou avant de passer une longue conversation à un sous-agent. Ne pas utiliser pour raccou...Votes: 0GitHub stars: 32
- Docs FreshInterroge la documentation officielle à jour d'une bibliothèque, d'un framework, d'un SDK ou d'une CLI via le connecteur Context7 déjà présent dans la session (resolve-library-id puis query-docs), pour éviter les API hallucinées ou obsolètes. À utiliser dès qu'une bibliothèque précise est citée (React, Next.js, Webflow API, Shopify, FastAPI, SDK Anthropic…), quand l'utilisateur écrit « use context7 », « docs à jour », « vérifie la doc officielle », « signature de X », « migration vers la vers...Votes: 0GitHub stars: 32
- Model RouterClassifie une demande en tier de complexité (T1 simple, T2 standard, T3 complexe) avec un score 0-100, choisit l'alias de modèle correspondant (fast / default / deep, identifiants dans models.json) et délègue à l'agent exécuteur adapté en tenant compte du budget mensuel estimé. À utiliser sur demande explicite de l'utilisateur : « quel modèle pour ça », « route cette tâche », « classifie cette demande », « évalue la complexité », « dispatche en économisant des tokens », ou avant de lancer un ...Votes: 0GitHub stars: 32
- Connector HubHub d'ingestion passif multi-sources. Lit les declarations sources.yaml de chaque linked_project actif, construit un registre unifie et route chaque ingestion vers le CLI adapte. Declencheurs : ingestion sources, veille multi-sources, registre de connecteurs, router une source, connector hub.Votes: 0GitHub stars: 32
- Tk Deep ResearchRecherche autonome local-first : collecte multi-sources, deduplication, scoring et synthese Markdown. Declencheurs : /tk:deep-research, recherche approfondie, synthese de sources, pipeline de recherche, deep research.Votes: 0GitHub stars: 32
- Eval Lab> Version : 0.1.0 — 16/05/2026 > Ancrage : TricorderKit v0.8 — Phase 5 active > Statut : Implémenté — prod_ready ---Votes: 0GitHub stars: 32
- GraphifyKnowledge graph hybride Neo4j + Qdrant. Stocker et retrouver concepts, decisions et entites ; traversee de graphe et recherche semantique ; indexer la sortie de recherche ; seed depuis le vault Obsidian. Declencheurs : stocke dans le graphe, qu'est-ce qui est relie a X, retrouve les concepts lies, graphify_store, graphify_retrieve.Votes: 0GitHub stars: 32
- Memory BootBoot de session Claude — lit le HOT_CACHE, les patterns d'erreurs actifs et le log d'erreurs, puis log le demarrage dans le Daily Log du jour. Declencher en debut de chaque conversation Cowork : 'boot', 'reprends le contexte', 'charge ta memoire', 'hot cache', 'memoire', ou au debut de tout projet ou conversation longue.Votes: 0GitHub stars: 32
- RapportSkill de bilan et rapport de session. Genere un resume des accomplissements, projets actifs, taches ouvertes et 3 suggestions d'amelioration. Declencher avec : 'rapport', 'status', 'bilan', 'qu est-ce qu on a fait', 'resume', 'avancees', 'ou en est-on', 'rapport de session', 'rapport du projet'.Votes: 0GitHub stars: 32
- Obsidian Agent LayerCouche d'integration Obsidian : CRUD notes avec frontmatter structure, recherche semantique full-text + tags, fiches conformes aux templates (project, paper, person, organization, concept, source), routing vault, sync HOT_CACHE. Declencheurs : creer/lire/patcher une note, ecrire dans le vault, fiche structuree Obsidian.Votes: 0GitHub stars: 32
- Security Audit CliAudit de securite TricorderKit : secret scanning, audit des dependances vs CVE, controle des permissions, analyse de patterns a risque, verification d'anonymisation avant depot public. Declencheurs : audit securite, scan secrets, verifie les fuites, check anonymisation, security scan.Votes: 0GitHub stars: 32
- Daily Budget Morning CheckNotification matinale du statut budget tokens — rappel quotidien à 8h30Votes: 0GitHub stars: 32
- Auto OptimizeBoucle d'auto-amelioration du budget tokens : applique automatiquement les optimisations SURES (reroute Haiku, caveman par defaut, biais de score) et propose le reste. Mots-cles : "auto-optimise", "optimise mon budget automatiquement", "applique les economies", "active les optimisations", "rollback optimisation", "etat des optimisations".Votes: 0GitHub stars: 32
- Budget AnalyzerAnalyse la consommation de tokens et propose des economies. Lit ~/.token-optimizer/budget.json (alimente par budget-tracker) et produit tendances, projection fin de mois, detection de gaspillage et opportunites d'economie chiffrees. Mots-cles : "analyse mon budget", "ou partent mes tokens", "rapport d'optimisation", "comment economiser des tokens", "projection budget", "gaspillage tokens", "audit conso".Votes: 0GitHub stars: 32
- Budget TrackerSuit la consommation mensuelle de tokens par modele (Haiku, Sonnet, Opus) et declenche des alertes a 50%, 80% et 95% du budget. Mots-cles : "combien j'ai consomme", "budget tokens", "conso du mois", "reset budget", "quota restant", "configure budget". Alimente aussi le model-router qui desescalade quand le budget est sature.Votes: 0GitHub stars: 32
- CavemanMode de communication ultra-compressé inspiré de JuliusBrussee/caveman et GabrielBarberini/laconic. Coupe ~75-90% des tokens de sortie en conservant toute la précision technique. S'active automatiquement sur les tâches T1/T2 via le model-router. Mots-clés : "caveman mode", "mode économique sortie", "compresse les réponses", "laconic", "less tokens", "moins de tokens", "/caveman". Niveaux : lite (professionnel serré), full (caveman classique), ultra (abréviations + flèches).Votes: 0GitHub stars: 32
- Cli CompressCompresse les sorties de commandes shell longues (git, npm, docker, kubectl, pytest, etc.) via le proxy Rust rtk (Rust Token Killer) pour economiser 60-90% de tokens avant qu'elles n'atteignent le contexte. Mots-cles : "rtk", "compresse mes commandes", "trop verbeux", "sortie trop longue", "output bash massif", "git log trop long", "pytest verbose".Votes: 0GitHub stars: 32
- Context CompressCompresse le contexte d'une conversation longue en preservant les decisions, fichiers touches, et prochaines etapes. Base sur les techniques du repo Agent-Skills-for-Context-Engineering (muratcankoylan). Mots-cles : "compresse le contexte", "trop long", "resume cette conversation pour continuer", "fais un handoff", "optimise ma memoire", "context trop charge".Votes: 0GitHub stars: 32
- Docs FreshInjecte la documentation officielle a jour de toute bibliotheque ou framework via le MCP Context7 (Upstash), pour eviter les hallucinations d'API et le code obsolete. Mots-cles : "use context7", "docs a jour", "verifie la doc officielle", "documentation fraiche", "API de X", "signature de X", "comment utiliser [lib]", "la derniere version de [framework]".Votes: 0GitHub stars: 32
- Model RouterChoisit le modele Claude optimal (Haiku 4.5, Sonnet 4.6 ou Opus 4.6) pour une tache donnee en combinant longueur du prompt, type de tache detecte et budget mensuel restant. Applique automatiquement le mode caveman (compression sortie -75%) sur T1/T2 pour maximiser l'economie de tokens. Se declenche AVANT toute execution significative sur les requetes utilisateur. Mots-cles : "quel modele", "route la tache", "choisis le modele", "dispatche", "optimise mon token", "economise des tokens", "class...Votes: 0GitHub stars: 32
- Task ClassifierClassifie une requete utilisateur en tier de complexite (T1 simple, T2 standard, T3 complexe) pour alimenter le model-router. Expose un score numerique 0-100 et une explication. Se declenche quand l'utilisateur demande "classifie cette demande", "evalue la complexite", "quel est le niveau de cette tache", ou quand le skill model-router en a besoin.Votes: 0GitHub stars: 32
- Agent Config AuditAudit de sécurité de la CONFIGURATION DE L'AGENT lui-même (pas de l'app applicative). À utiliser pour passer en revue les serveurs MCP et leurs portées, les hooks et commandes, les permissions/auto-approbations d'outils, les secrets en clair dans les configs/hooks/env, l'exécution de code distant ou non épinglé, et l'exposition réseau de la surface agent. Déclencheurs : "audit de ma config agent", "AgentShield", "mes MCP sont-ils sûrs", "audit des hooks/permissions", "secrets en clair dans la...Votes: 0GitHub stars: 32
- Claude Code Router**Version** : 0.1.0 **Trigger** : "lance tk-orchestrator", "exécute une commande TricorderKit", "router vers tk", "tk:dispatch", "délègue à Claude Code", "claude-code-router" ---Votes: 0GitHub stars: 32
- Code CorrectorCorrecteur et durcisseur de code web, discipliné et mesuré. À utiliser quand l'utilisateur veut corriger les bugs d'une web app, faire un audit de sécurité (OWASP Top 10 : injections, XSS, CSRF, contrôle d'accès), lever les plafonds d'affichage/pagination SANS retirer les protections serveur, optimiser un code en préservant à 100% le design existant, ou produire un rapport de correction structuré avec correctifs testés. Déclencheurs : "corrige les bugs de mon app", "audit sécurité", "OWASP", ...Votes: 0GitHub stars: 32
- Consolidate MemoryReflective pass over your memory files — merge duplicates, fix stale facts, prune the index.Votes: 0GitHub stars: 32
- Dev ProtocolProtocole de développement discipliné pour une tâche non triviale : brainstorm → spec → plan → implémentation incrémentale (pilotée par sous-agents) → TDD → revue → ship. À utiliser quand l'utilisateur veut "faire les choses dans l'ordre", "spec d'abord", "un plan avant de coder", "approche disciplinée/rigoureuse", "TDD", "revue avant merge", ou quand une tâche est assez grosse/risquée pour mériter un cadrage. Orchestrateur : il SÉQUENCE et DÉLÈGUE aux skills existants, il ne les refait pas. ...Votes: 0GitHub stars: 32
- Doc To SkillTransforme une source documentaire (README, doc, PDF, page web, repo) en un SKILL.md prêt à relire OU en fiche de connaissance, avec détection de conflit/duplication. À utiliser quand l'utilisateur veut "faire un skill à partir de ce doc/PDF/repo", "ingérer cette documentation", "extraire un skill de ce README", "convertir cette page en compétence", "capitaliser ce contenu". Pipeline : ingestion → extraction d'intention/structure → brouillon (SKILL.md ou fiche) → détection de doublon vs l'exi...Votes: 0GitHub stars: 32
- Docmancer> Version 0.1.0 — 2026-05-18 > Génération automatique de notes Obsidian et documents Markdown structurés. > S'appuie sur obsidian-agent-layer pour le CRUD vault et les templates. ---Votes: 0GitHub stars: 32
- God ModeRadar d'innovation et moteur d'auto-amélioration de TricorderKit. À utiliser quand l'utilisateur veut surveiller l'état de l'art, trouver des innovations récentes, "que sort-il de neuf en IA", chercher comment améliorer TricorderKit/un de ses modules, faire une veille techno priorisée, ou alimenter le self-improving en candidats. Scanne une base de sources de référence (arXiv, Papers with Code, IEEE, awesome-*, ResearchRabbit…), classe par pertinence pour TricorderKit, et PROPOSE des améliora...Votes: 0GitHub stars: 32