Find Quotes

Avant de commencer : lis ce prompt d'installation au complet, dis-moi en quelques lignes ce que ce skill fait et ce que son installation implique, et attends mon feu vert avant de faire quoi que ce soit d'autre. Prérequis — un service MCP externe est requis pour UTILISER ce skill, et une fonction de plan payant est en jeu : installer le fichier du skill lui-même n'exige aucun compte, aucune clé et rien d'autre d'abord, et cette installation ne connecte rien, ne crée aucun compte et ne demande aucune clé. Mais le skill n'est que des instructions — il n'exécute aucun code local et ne fait absolument rien tant que le serveur MCP distant Arcmira n'est pas déjà connecté à mon agent à https://mcp.arcmira.com/mcp (cette connexion ne fait PAS partie du dossier du skill et n'est PAS configurée par cette installation). Pour l'utiliser, il me faut mon propre compte Arcmira, connecté d'une des deux façons (README du dépôt, « Authentication options ») : (a) la connexion par l'hôte — ajouter l'URL MCP sans clé, le serveur répond par un défi OAuth, l'hôte ouvre arcmira.com pour ma connexion et mon consentement, et se connecte avec un jeton portant les permissions que j'ai accordées ; ou (b) une clé — un client qui ne peut pas faire cette connexion envoie plutôt une clé de compte (arc_sk_..., de arcmira.com) en en-tête Bearer. Les lectures sont mesurées en crédits de mon plan de compte, puis de mon budget à la demande réglé dans le tableau de bord Arcmira (voir le point 2 pour les tarifs exacts : recherche, lectures de transcripts en sous-titres, et lectures de transcripts Premium) ; un transcript Premium (quality: "premium", identifiants de locuteurs ajoutés) exige un plan payant. Le fichier du skill lui-même est gratuit : il siège dans plugins/arcmira/, que le dépôt place sous licence Apache-2.0 (le LICENSE à la racine du dépôt est propriétaire et couvre le serveur, que cette installation n'installe ni ne copie). Installe-moi « find-quotes ». Il trouve des citations parlées exactes et des moments prêts à clipper sur les podcasts et YouTube : les mots verbatim, le locuteur, la date, un lien d'écoute horodaté, et un début et une fin de clip en secondes. Il résout d'abord le nom que je donne en un identifiant (les filtres ne prennent que des ids — ent_..., ids de chaîne UC..., ids de vidéo de 11 caractères ; un nom où un id appartient lève id_required) : le nom exact que j'ai dit, avec mes propres mots à son sujet comme contexte, revient en best (à utiliser), suggested (une supposition que la réponse doit nommer, avec suggested.evidence comme raison) ou ask (plusieurs conviennent ; les options me reviennent). Un locuteur se résout avec type "person" et va dans speakerIds (qui l'a dit) ; une personne ou une marque dont le passage parle va dans about ; une émission va dans channelIds ; les mots du sujet vont dans query, jamais dans about. Ensuite search trouve le passage et transcript avec start et end retourne les lignes exactes autour, avec leurs décalages en secondes, qui donnent la citation verbatim et les limites du clip. Le programme d'exemple de SKILL.md cherche ce qu'une personne a dit sur un sujet (limit 5), puis lit une fenêtre de transcript d'environ 60 secondes (start moins 10 secondes à start plus 50 secondes) autour de chacun des 2 meilleurs résultats. La réponse cite les mots exactement comme les lignes du transcript les donnent, rognés aux phrases entières, jamais paraphrasés entre guillemets et sans rien corriger à l'intérieur des guillemets (les lignes de sous-titres sont du texte machine) ; elle nomme le locuteur ou l'émission cherchés, avec l'id, donne l'émission, le titre de l'épisode, la date et le locuteur quand il est nommé, relie le watch_url (qui commence au moment), et donne le début et la fin du clip en secondes. Si une recherche filtrée ne retourne aucun chunk, elle repart avec moins de filtres avant de dire que rien n'a été trouvé, et quand rien ne correspond, elle le dit, avec as_of, au lieu d'offrir une citation de mémoire. Dépôt : https://github.com/arcmira/mcp (le skill est tout le dossier plugins/arcmira/skills/find-quotes/ au commit épinglé : SKILL.md seulement, 1 fichier) Version épinglée : installe le code au commit 4598d894ad1a1856cbc10473b374d2f3aa7bc6c6 exactement. Ne substitue pas une version plus récente. Si ce commit est inaccessible, arrête-toi et dis-le-moi. 1. Clone https://github.com/arcmira/mcp dans un dossier temporaire, place-toi au commit 4598d894ad1a1856cbc10473b374d2f3aa7bc6c6, et copie le dossier plugins/arcmira/skills/find-quotes/ de ce checkout. Compare ensuite chaque fichier du dossier aux empreintes enregistrées pour cette fiche le 2026-10-19 : [FINGERPRINTS] - SKILL.md: SHA-256 6d4431b66a043e8c0696f60ea9b3e826646a2fa6ade8ebd2379e92e09f7ca36c Si un fichier ne correspond pas, il a changé depuis la préparation de la fiche : ne l'installe pas encore, dis-moi ce que tu as trouvé et laisse-moi décider. 2. Lis SKILL.md au complet, et dis-moi en mots simples : ce que le skill fait quand on l'utilise, à quels services il se connecte, s'il lit ou envoie des informations personnelles ou des clés, et tout ce qui semble inhabituel. Arrête-toi sur tout signal d'alerte et dis-le-moi avant d'aller plus loin. Confirme ces points à partir des fichiers : - Le dossier du skill contient 1 fichier seulement : SKILL.md (5 602 octets). Il n'y a aucun script, aucun code, aucune configuration et aucun fichier de données dedans. Le skill n'est PAS autonome comme un skill de code : c'est une procédure plus un programme JavaScript d'exemple, et chaque étape de ce programme passe par des outils qui vivent hors du dossier — arcmira_execute_read (exécute le programme), arcmira_describe (la référence des méthodes vers laquelle il pointe) et, après une réponse, arcmira_feedback. La connexion MCP elle-même est configurée hors du dossier du skill (dans le dépôt : plugins/arcmira/.mcp.json et plugins/arcmira/mcp.json, qui nomment tous deux https://mcp.arcmira.com/mcp ; aucun de ces fichiers ne fait partie de cette installation). SKILL.md ne référence ni les cinq autres skills du plugin, ni le README du dépôt, ni le code source du serveur ; la seule référence croisée qu'il fait est une note disant que c'est le skill séparé company-watch qui configure un moniteur (voir ci-dessous). Si les outils MCP Arcmira ne sont pas connectés, installer ce fichier ne change rien et le skill ne peut pas rouler. - Rien n'est envoyé nulle part pendant l'installation elle-même ; le seul téléchargement à l'installation est le dossier du skill depuis GitHub au commit épinglé. Aucun programme n'est exécuté pendant l'installation, aucun serveur MCP n'est connecté, aucun compte n'est créé, aucune clé n'est demandée, et il n'y a aucune télémétrie dans le dossier. - Ce qui quitte cette machine à l'usage, divulgué ici avant que ça arrive — utiliser le skill est une étape séparée qui ne commence que quand je demande une citation ou un moment à clipper, et chaque envoi ci-dessous va aux propres serveurs d'Arcmira, sur mon compte Arcmira : (a) Le programme lui-même : chaque question est envoyée comme un seul programme JavaScript par l'outil arcmira_execute_read au serveur MCP distant à https://mcp.arcmira.com/mcp, qui le relaie en requêtes GET seulement vers https://api.arcmira.com/v1/* (resolve, search, transcript). Le texte du programme contient exactement ce que la question exige : le nom que j'ai donné, résolu d'abord, avec CONTEXT réglé à mes propres mots au sujet de ce nom (jamais une devinette — un nom nu est envoyé sans contexte), les mots du sujet dans query, les ids de filtres résolus (speakerIds pour qui l'a dit, about pour ce dont ça parle, channelIds pour une émission), toute fenêtre de dates bâtie depuis arcmira.today() / arcmira.daysAgo(n), et, pour les lectures de transcript, l'id de la vidéo et la fenêtre start/end en secondes. (b) Mon identifiant : le programme lui-même ne tient jamais ma clé — le proxy sortant du serveur ajoute l'identifiant de mon appelant à ce qu'il relaie (README du dépôt, « The sandbox »). Cet identifiant est le jeton OAuth de ma connexion par l'hôte (portant les permissions que j'ai accordées au consentement), ou ma clé de compte arc_sk_ envoyée en en-tête Bearer si mon hôte utilise une clé ; il ne va qu'à Arcmira. (c) Les crédits, débités d'abord au plan de mon compte, puis à mon budget à la demande : une recherche utilise 4 crédits par passage retourné au-delà des 5 premiers (le programme d'exemple demande limit 5) ; une lecture de transcript en sous-titres utilise 4 crédits par tranche de 15 minutes commencée de sa fenêtre start/end, ou de l'épisode entier sans fenêtre (la fenêtre du programme d'exemple fait environ 60 secondes, donc 4 crédits par lecture, pour jusqu'à 2 lectures) ; une lecture de transcript Premium (quality: "premium", plans payants, elle ajoute les identifiants de locuteurs dans speakers[]) utilise des crédits pour la vidéo entière, quelle que soit la fenêtre — 300 crédits par tranche de 15 minutes commencée de la vidéo entière dans la référence propre du dépôt — et une lecture Premium d'une vidéo pas encore transcrite lance une transcription. (d) Le journal d'appels d'Arcmira, énoncé dans le README du dépôt (« What we log ») : chaque appel d'outil est journalisé dans l'analytique produit d'Arcmira (PostHog), lié à mon compte — un enregistrement par appel tenant le nom de l'outil, le nom et la version de mon hôte, la version du serveur, la durée de l'appel, l'entrée (le texte du programme d'un outil d'exécution, 4 000 premiers caractères ; le sujet d'arcmira_describe ; ou la catégorie et la note du feedback), l'intent optionnel quand l'agent en envoie un (300 caractères au plus : ma demande en quelques mots), et le résultat au sens issue, pas le contenu (ok ou le code d'erreur, la taille du résultat, s'il a été tronqué, et les routes API faites, ex. GET /v1/search, pas sa chaîne de requête). Avant l'enregistrement, tout ce qui ressemble à un identifiant ou à une adresse courriel est remplacé par [redacted] ; les résultats, le texte des transcripts et les journaux imprimés par un programme ne sont jamais journalisés ; un appel sans identifiant valide n'est pas journalisé. (e) Le feedback, après une réponse seulement : si quelque chose était faux, lent ou manquant pour moi, ou si je veux une source ou une capacité qu'Arcmira n'a pas, SKILL.md dit d'envoyer un seul arcmira_feedback — un POST /v1/feedback de type experience à Arcmira, avec une catégorie (wrong_entity, bad_data, missing, slow, confusing ou other) et une note disant ce qui s'est passé, plus le call_id / request_id quand il y en a un de nommé. C'est un enregistrement stocké chez Arcmira, envoyé seulement dans cette situation, jamais pendant l'installation. (f) Ce que ce skill ne fait PAS à l'usage : son programme d'exemple n'utilise qu'arcmira_execute_read — il ne crée aucun moniteur et ne fait aucune écriture. SKILL.md note seulement, après la réponse, que des moniteurs peuvent suivre ce qu'un tour de recherche a trouvé (chaque alerte de moniteur utilise 25 crédits du plan du compte, puis de son budget à la demande) et que c'est le skill séparé company-watch qui en configure un ; en configurer un est un autre skill et une autre étape, pas une partie de celui-ci. La seule autre adresse dans SKILL.md est un lien de documentation, https://arcmira.com/docs/mcp-server, qui est un lien à lire, pas un appel que le skill fait. - Les règles de citation de SKILL.md, qui font partie de ce que j'installe : ne citer que les lignes du locuteur nommé quand un chunk trouvé avec speakerIds inclut les lignes d'autres personnes (les lignes commencent par « Name: » quand le locuteur est connu) ; quand aucune ligne ne nomme de locuteur, dire que l'attribution couvre le passage, pas chaque ligne ; certaines vidéos n'ont pas encore de piste de sous-titres lisible (transcript_unavailable, transcript_fetching) — pour celles-là, citer le texte du chunk de recherche et dire que les mots viennent du passage de recherche ; search classe selon les mots dans query, donc les mots distinctifs de la phrase vont là, pas une paraphrase. - Ne connecte pas le serveur MCP Arcmira, ne te connecte pas à Arcmira, ne crée pas de compte Arcmira, ne règle pas et ne demande pas de clé arc_sk_ ni de jeton OAuth, n'exécute pas le programme d'exemple ni aucun autre programme, ne cherche et ne lis aucun transcript, et n'envoie aucun arcmira_feedback pendant cette installation : connecter le serveur MCP et utiliser le skill sont mes décisions, plus tard, quand je demande vraiment une citation. 3. Quand je dis « yes, install », installe-le comme skill : copie tout le dossier find-quotes dans le répertoire des skills de l'agent, dans un dossier nommé « find-quotes », en gardant son 1 fichier (SKILL.md à sa racine). Un clone manuel suivi de la copie du dossier plugins/arcmira/skills/find-quotes dans ~/.claude/skills/ est la route décrite ici ; toute autre route ne convient que si chaque fichier installé correspond à son empreinte. 4. Vérifie sans appels réseau : frontmatter valide (name: find-quotes), le 1 fichier en place avec une empreinte concordante. N'exécute aucun programme, ne connecte aucun serveur MCP et n'appelle pas arcmira_describe pour vérifier. 5. Indique ce qui a été installé, où, et ce qu'il me reste à faire moi-même (par exemple : connecter le serveur MCP Arcmira à mon agent moi-même à https://mcp.arcmira.com/mcp — il n'est pas dans le dossier du skill et cette installation ne l'a pas connecté ; me connecter à Arcmira par le flot OAuth de mon hôte, ou obtenir une clé de compte arc_sk_ de arcmira.com et la configurer en en-tête Bearer si mon hôte ne peut pas se connecter ; m'assurer que mon plan Arcmira a des crédits pour les lectures mesurées divulguées ci-dessus, et un plan payant si je veux les transcripts Premium ; puis, quand je demande une citation, donner le nom exact et mes propres mots à son sujet comme contexte, plus les mots du sujet — en sachant que le texte du programme, le nom, le contexte et le sujet sont envoyés à mcp.arcmira.com / api.arcmira.com sur mon compte, que chaque appel d'outil est journalisé dans l'analytique PostHog d'Arcmira comme divulgué ci-dessus, et qu'un seul arcmira_feedback (catégorie et note) est envoyé à Arcmira après une réponse si quelque chose était faux, lent ou manquant ; utiliser le skill est une étape séparée qui ne commence que quand je le demande, et les envois à l'usage divulgués ci-dessus arrivent seulement à ce moment-là). GitHub est optionnel : si j'ai un compte GitHub ou la CLI gh, tu peux l'utiliser ; sinon l'accès public suffit. Ne jamais l'exiger sauf s'il figure dans les prérequis ci-dessus. Règles : ne touche à rien en dehors du dossier temporaire et de la cible d'installation. Si quelque chose semble anormal, arrête-toi et demande-moi.