Sponsor Research

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 : pour l'installation elle-même — la copie du seul fichier ci-dessous — aucun : aucun compte, aucune clé, et rien n'est exécuté. Pour utiliser le skill ensuite, lis ceci d'abord, parce que ce skill n'est que des instructions pour un service externe, et ce service n'est pas inclus dans le fichier que tu installes : (1) le serveur MCP distant Arcmira doit être connecté dans mon hôte d'agent, à https://mcp.arcmira.com/mcp — sa configuration vit en dehors du dossier de ce skill (dans le .mcp.json / mcp.json du plugin, non copiés par cette installation), donc je le connecte moi-même, séparément ; (2) cette connexion doit être connectée à un compte Arcmira, soit par OAuth dans l'hôte (aucune clé manipulée par le skill), soit avec ma propre clé de compte, une clé arc_sk_ envoyée par l'hôte en en-tête Bearer — un plan et des crédits sur ce compte paient les lectures mesurées, d'abord depuis le plan, puis depuis le budget à la demande que je règle dans le tableau de bord Arcmira, et Arcmira fait respecter ce budget à chaque lecture ; (3) deux portes propres au sujet de ce skill : filtrer les sponsors d'une émission par nombre minimum de lectures publicitaires, par statut ou par limite est une fonction Pro+ (les autres plans reçoivent filter_requires_paid, et c'est pourquoi le programme fourni tranche à 10 au lieu d'utiliser le filtre de limite), et la direction marque-vers-émissions utilise les recommandations, qui peuvent revenir recommendations_not_enabled — l'exemple propre du dépôt le nomme : « Sponsor recommendations require Pro. » — avec le niveau requis rapporté par l'API. arcmira_describe lui-même ne facture jamais. Si je n'ai pas de compte Arcmira, en créer un est une étape séparée que je fais moi-même (le dépôt décrit une inscription depuis l'API en postant une adresse courriel à https://api.arcmira.com/v1/signups puis en repostant le code à six chiffres reçu dans cette boîte, ou une connexion sur arcmira.com par OAuth) : ne m'inscris jamais, ne poste jamais mon adresse courriel, et ne demande ni ne manipule jamais ma clé ni un code de vérification pendant cette installation. Installe-moi « sponsor-research ». Il fait la recherche de sponsors et de lectures publicitaires sur les podcasts et YouTube dans deux directions, et il ne contient aucun code à lui : il dit à l'agent comment rouler un programme JavaScript par question à travers les outils MCP d'Arcmira. D'une émission vers ses sponsors : arcmira.sponsors(channelId) classe les sponsors récurrents par lectures publicitaires, avec les comptes, les comptes d'épisodes, les dates de première et dernière vue et le statut du sponsor. D'une marque vers les émissions qu'elle sponsorise : arcmira.recommendations(entityId, { kind: "sponsored" }) liste chaque lecture publicitaire sponsorisée — le programme fourni couvre les 90 derniers jours, pagine avec un curseur à 100 lignes par page jusqu'à 500 lectures, et regroupe les lectures par émission — et les sponsors que deux émissions partagent sont les sponsors de chacune, croisés par entity.id. Les noms sont d'abord résolus en ids (une émission avec { type: "channel" }, en utilisant son youtube_channel_id, un id UC ; une marque sans type, parce qu'une compagnie peut être typée produit ; un sponsor est une compagnie, jamais une personne ni un sujet du même nom), un choix suggested est une supposition que la réponse doit nommer avec sa preuve, et quand plusieurs entités conviennent, les options de ask me reviennent avant que quoi que ce soit d'autre roule. Une bonne réponse nomme la marque ou l'émission utilisée avec son type et son id, classe par lectures publicitaires avec les comptes et les dates de première et dernière vue et le statut du sponsor, énonce la fenêtre et la date as-of et que les comptes ne couvrent que les émissions qu'Arcmira indexe, cite une lecture publicitaire mot pour mot avec son code promo quand il y en a un, et lie chaque nom à la page que le résultat porte. Une recommandation orale non payée est kind: "organic", jamais mélangée à un compte sponsorisé. Dépôt : https://github.com/arcmira/mcp (le skill est tout le dossier plugins/arcmira/skills/sponsor-research/ 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/sponsor-research/ de ce checkout. Compare ensuite chaque fichier du dossier à l'empreinte enregistrée pour cette fiche le 2026-10-19 : [FINGERPRINTS] - SKILL.md: SHA-256 343a42945b2e590e483aff3438747a695341216979a65ebc9329439115604560 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 (SKILL.md, et le README du plugin et le README du dépôt vers lesquels il pointe pour le serveur dont il dépend) : - Le dossier du skill contient 1 fichier seulement : SKILL.md (6 305 octets). Il n'y a aucun script, aucun code et aucun fichier de données dans le dossier, et le plugin lui-même n'exécute aucun code local : le fichier est des instructions plus deux programmes JavaScript fournis, faits pour être passés à l'outil MCP distant arcmira_execute_read. Le skill n'est pas autonome à l'usage : il dépend entièrement du serveur MCP distant externe Arcmira à https://mcp.arcmira.com/mcp et des outils arcmira_describe (la référence des méthodes), arcmira_execute_read (qui roule le programme) et, seulement pour la ligne de feedback qui ferme le skill, arcmira_feedback. Son dossier ne contient pas la configuration MCP : c'est le dossier du plugin en dehors de ce skill (plugins/arcmira/.mcp.json et plugins/arcmira/mcp.json, hors périmètre d'installation) qui pointe un hôte vers ce serveur, et les cinq autres skills du plugin (arcmira, company-watch, compare-shows, find-quotes, person-research) ne font pas partie de cette installation — en particulier le moniteur auquel un tour de recherche peut mener est mis en place par le skill séparé company-watch, pas par celui-ci, dont les deux programmes sont en lecture seule et n'appellent jamais arcmira_execute_write. - 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 roulé, aucun outil MCP n'est appelé, aucun compte, aucune clé ni aucune connexion n'est en jeu, et aucun feedback ni aucun moniteur n'est créé pendant l'installation. - 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 pose une question de sponsors, et chaque tour de recherche envoie à Arcmira : d'abord un appel arcmira_describe à https://mcp.arcmira.com/mcp (il retourne la référence des méthodes à jour et ne facture jamais), puis un programme JavaScript via arcmira_execute_read au même serveur, qui le roule côté serveur et ne relaie que des requêtes GET vers https://api.arcmira.com/v1/ sur mon compte — pour ce skill, la résolution du nom que j'ai donné (GET /v1/entities/resolve, portant le nom exact de l'émission ou de la marque et, comme contexte, mes propres mots à son sujet tirés de mon message — jamais une supposition de l'agent), puis soit GET /v1/channels/{id}/sponsors avec l'id de chaîne UC résolu, soit GET /v1/recommendations avec l'id d'entité résolu, kind "sponsored", la fenêtre de 90 jours bâtie depuis arcmira.daysAgo(90) et arcmira.today(), et un curseur jusqu'à ce que le programme ait paginé jusqu'à 500 lectures. Donc ce qui va à Arcmira à l'usage, c'est : le texte du programme lui-même (les noms et ids ci-dessus, la fenêtre, et mes propres mots utilisés comme contexte de résolution), sous mon identifiant Arcmira — l'hôte ajoute l'identifiant (son jeton OAuth, ou ma clé arc_sk_ en en-tête Bearer) à ce que le serveur relaie, et le programme lui-même ne détient jamais la clé. Les données de la réponse reviennent par le même chemin (noms de sponsors et d'émissions, ids d'entité et de chaîne et pages, comptes de lectures publicitaires et d'épisodes, dates de première et dernière vue, statut du sponsor, et une citation de lecture publicitaire mot pour mot avec son code promo). - Le serveur journalise chaque appel d'outil MCP, divulgué ici dans les envois à l'usage : le README du dépôt (« What we log ») et src/telemetry.ts disent que chaque appel est enregistré dans l'analytique produit d'Arcmira (PostHog), lié à mon compte, par l'API après la construction du résultat, avec mon identifiant, et qu'un enregistrement qui échoue est abandonné et ne change jamais une réponse. Un enregistrement par appel contient le nom de l'outil, le nom et la version de l'hôte, la version du serveur et la durée de l'appel ; l'entrée (le texte du programme d'un outil d'exécution, 4 000 premiers caractères ; un sujet de describe ; ou une catégorie et une note de feedback) ; l'intent optionnel, 300 caractères au plus, si l'agent envoie ma demande en quelques mots ; et l'issue, pas le résultat — ok ou le code d'erreur, la taille du résultat, s'il a été tronqué, et les routes API empruntées (des gabarits de route comme GET /v1/search, pas la chaîne de requête). Avant le stockage, l'API remplace tout ce qui ressemble à un identifiant ou à une adresse courriel par [redacted] ; les résultats, le texte des transcriptions et les journaux des programmes ne sont jamais journalisés, et un appel sans identifiant valide n'est pas journalisé. - L'autre envoi conditionnel de SKILL.md, lui aussi divulgué avant qu'il arrive : sa dernière ligne dit que si quelque chose était faux, lent ou manquant pour moi, ou que je veux une source ou une capacité qu'Arcmira n'a pas, l'agent envoie un arcmira_feedback — un POST /v1/feedback à Arcmira portant une catégorie, une note disant ce que je faisais (avec les liens de sources éventuels), et optionnellement l'id de requête ou d'appel ; il enregistre un dossier stocké pour l'équipe Arcmira, chaque appel est un dossier séparé, et il ne coûte rien. Il n'est pas envoyé pendant l'installation, et il ne fait pas partie de la réponse à ma question. - Coûts et portes à l'usage, divulgués ici : les lectures mesurées utilisent les crédits du plan de mon compte, puis le budget à la demande que je règle dans le tableau de bord — aucun outil ne prend un montant de dépense. La liste des sponsors d'une émission utilise le minimum par défaut de 3 lectures publicitaires ; ses filtres minAdReads, status et limit sont Pro+ et les autres plans lancent filter_requires_paid, donc le programme fourni récupère sans le filtre de limite et tranche à 10 localement. Le programme de marque peut lancer recommendations_not_enabled : explique la limite d'accès du compte et le niveau requis que l'API rapporte, et ne lui substitue pas une liste de sponsors de chaîne. Les autres blocages de plan ou de budget (paid_plan_required, quota_exceeded, spend_limit_exceeded, member_limit, fair_use_cap, on_demand_paused) portent les chiffres de la limite et, quand un changement de plan ou de réglage les lève, un niveau et une URL de déblocage. La note de moniteur qui ferme SKILL.md n'est ni un envoi ni une écriture par ce skill : un moniteur est une étape séparée et ultérieure dans le skill company-watch, en créer un n'utilise aucun crédit, et chaque alerte de moniteur utiliserait 25 crédits du plan, puis du budget à la demande. - Périmètre honnête : les comptes ne couvrent que les émissions qu'Arcmira indexe, et le dépôt prévient que l'attribution des locuteurs et les classifications de sponsoring peuvent être incomplètes ou incorrectes, donc le passage cité et son contexte devraient être vérifiés avant qu'une réponse traite une classification comme réglée. Le skill prépare une réponse documentée ; il ne publie, n'affiche et n'achète rien. - Ne connecte pas le serveur MCP Arcmira, ne m'inscris pas, ne me connecte pas, ne demande pas ma clé arc_sk_ ni aucun code de vérification, ne roule aucun des deux programmes fournis, n'appelle ni arcmira_describe, ni arcmira_execute_read, ni arcmira_feedback, et ne crée aucun moniteur pendant cette installation : connecter le service et utiliser le skill sont mes décisions, plus tard, quand je pose vraiment une question de sponsors. 3. Quand je dis « yes, install », installe-le comme skill : copie tout le dossier sponsor-research dans le répertoire des skills de l'agent, dans un dossier nommé « sponsor-research », en gardant son 1 fichier (SKILL.md à sa racine). Un clone manuel suivi de la copie du dossier plugins/arcmira/skills/sponsor-research 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: sponsor-research), le 1 fichier en place avec une empreinte concordante. N'appelle aucun outil MCP Arcmira pour vérifier. 5. Indique ce qui a été installé, où, et ce qu'il me reste à faire moi-même (par exemple : rien pour l'installation elle-même ; pour utiliser le skill plus tard, connecter moi-même le serveur MCP distant Arcmira à https://mcp.arcmira.com/mcp dans mon hôte et m'y connecter à mon compte Arcmira — OAuth par l'hôte, ou ma propre clé arc_sk_ en en-tête Bearer ; m'assurer que mon plan et mon budget de crédits / à la demande couvrent les lectures mesurées, et que mon niveau couvre ce que je demande — Pro+ si je veux les filtres de la liste de sponsors, et un niveau avec les recommandations activées, l'exemple du dépôt étant Pro, si je demande quelles émissions une marque sponsorise ; puis poser une question de sponsors comme étape séparée, en sachant que les envois à l'usage divulgués ci-dessus — le programme avec le nom, mes mots de contexte et la fenêtre vers mcp.arcmira.com / api.arcmira.com sous mon identifiant, la journalisation analytique par appel, et au plus un dossier de feedback quand quelque chose était faux — arrivent seulement à ce moment-là, sur cette question). 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.