Virality

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 : aucun pour l'installation elle-même : aucun compte, aucune clé API, aucun service payant, et rien d'autre à installer d'abord. Pour utiliser le skill ensuite, lis ceci d'abord : ses outils livrés n'exigent que Python 3 (bibliothèque standard seulement, rien à installer par pip). Un seul outil externe optionnel peut compter à l'usage, seulement comme divulgué au point 2 : yt-dlp, un programme séparé que le skill utilise seulement s'il est DÉJÀ installé sur cette machine pour lister les Shorts publics d'une chaîne YouTube et télécharger ses sous-titres automatiques publics ; le skill ne l'installe jamais, ne l'y connecte jamais et ne lui passe jamais de cookies, et s'il manque, le skill le dit et utilise une autre source à la place. Tout le reste à l'usage est du matériel que je fournis moi-même : ma niche, mon spectateur unique, mon offre et mon mot-clé de commentaire, 3 à 5 de mes propres légendes ou transcriptions pour bâtir mon fichier de voix, mes vrais chiffres de preuve (le skill interdit d'inventer un nombre, un résultat, un client ou une source ; un chiffre manquant est demandé ou laissé comme espace réservé {{your number}} et signalé, jamais fabriqué), et les données de publications de ma niche que je colle ou exporte moi-même. Installe-moi « virality ». Il trouve ce qui fonctionne déjà dans une niche, décortique les gagnants, et réécrit le motif (jamais la vidéo elle-même) dans ma propre voix pour mon audience, jusqu'à un script de vidéo courte prêt à tourner (Reels, TikTok, Shorts), avec une publication LinkedIn ou une version longue en sortie secondaire sur demande. Son flot : (1) le brief : lire ou bâtir mes fichiers d'audience et de voix à partir des modèles livrés, en une seule question groupée (niche, le spectateur unique, l'offre et le mot-clé de commentaire, plateformes, 3 à 5 de mes propres légendes ou transcriptions), et recueillir ma banque de preuves ; (2) trouver ce qui fonctionne : 30 publications récentes ou plus chez 6 à 12 créateurs, classées selon les vues en multiple de la médiane propre à chaque créateur, pour qu'un énorme compte n'écrase pas le signal ; (3) décortiquer les 3 à 5 meilleurs écarts : formule d'accroche, gain promis, format, longueur et rythme, structure, appel à l'action ; (4) réécrire le motif gagnant à partir de mon propre matériel dans ma voix, puis retirer les traces d'IA et passer le brouillon dans un panneau à cinq contrôles ; (5) noter 5 accroches sur 5 formules différentes et garder les deux meilleures, en livrant la note la plus haute dont le gain promis arrive en tête ; (6) emballer le script prêt à tourner dans le format de script livré (temps minutés avec ligne dite, texte à l'écran et visuels, légende, 3 à 5 hashtags, couverture et titre vérifiés comme paire), imprimé dans le clavardage. Trois modèles (audience, voice, script) et huit outils Python l'accompagnent : collect.py (normaliser les publications collées, les exports CSV et le JSON yt-dlp), swipe.py (classer les écarts contre la médiane propre à chaque créateur), hookscore.py (noter une accroche et nommer sa formule, parmi les 26 formules de hooks.json), speech.py (minuter une ligne parlée et mesurer le rythme à partir d'une transcription), humanize.py (retirer les caractères invisibles, les traces typographiques et les mots creux, à l'aide de slop.json), detect.py (un panneau local à cinq contrôles sur l'air écrit-par-machine d'un brouillon), title.py (vérifier un titre et une couverture comme paire) et test_virality.py (la suite de tests des outils eux-mêmes). Dépôt : https://github.com/Jakeschincariol/master-skills (le skill est tout le dossier skills/virality/ au commit épinglé : SKILL.md plus ses dossiers templates/ et tools/, 14 fichiers) Version épinglée : installe le code au commit b5b43e44f0a976ad25bda5095a94c161aab2f086 exactement. Ne substitue pas une version plus récente. Si ce commit est inaccessible, arrête-toi et dis-le-moi. 1. Clone https://github.com/Jakeschincariol/master-skills dans un dossier temporaire, place-toi au commit b5b43e44f0a976ad25bda5095a94c161aab2f086, et copie le dossier skills/virality/ de ce checkout. Compare ensuite chaque fichier du dossier aux empreintes enregistrées pour cette fiche le 2026-10-19 : [FINGERPRINTS] - SKILL.md: SHA-256 5c641eb3508242d3596db6be0066380aa7d6e40e76037bc4cc7847d9a8013f49 - templates/audience.md: SHA-256 45c5ddbb48db264e0418aa94985b8f8239e4a65ed18ea7122e30836b295ecd92 - templates/script.md: SHA-256 cf635ef5f0e810264ec90ec3435c4ce8f9c2e7ed1db64f01918f4fb7798f16f5 - templates/voice.md: SHA-256 c313f3ad3db692eefce0809ac4c97c806aa9b92d37131bb8c0e2e5d5a05c6220 - tools/collect.py: SHA-256 b21aea51cc103eec8bceb5028f09f25a678ab854a4e2fb240b52f293595a298a - tools/detect.py: SHA-256 3e387ae8e8b78f043cc7792877e4d2df9f59559e2055983c6a8e8610d2a41bf1 - tools/hooks.json: SHA-256 fbe654ee8ed553ae98a4fbcba0ca29975bbfdd50b10914faf2ca34848b717a0a - tools/hookscore.py: SHA-256 e3638366facfb0da10ee0b36d22dfb5131940f8035c0a4bbb01f4789eb4162e1 - tools/humanize.py: SHA-256 69698003ee2f6ad84135d8919cce04a56108bbf74c44801b0a4507be9696cc93 - tools/slop.json: SHA-256 bb9375eaacf82527a18c0b0ec68db528a13b7db968e5cdbbfbceb7da1fbb1807 - tools/speech.py: SHA-256 86949a80904d3f7a676d30b9f5d5bd0a3e848ae55d69bd24de95dd5663b03537 - tools/swipe.py: SHA-256 ae6149c2732b5fdc58bd05e2991bd7fc534c6435fd4914c7a7eee51c9bc24d7b - tools/test_virality.py: SHA-256 94f2fd8d28da96fdfe0027e6a0186be7689fbb77d98cd1aac53023ef3b80ccda - tools/title.py: SHA-256 4735a9dc5b948022e1c47b6309827d0c6ca83fca1607e911020b47c915593ef7 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, lis les trois modèles de templates/ (audience.md, script.md, voice.md) et lis les dix fichiers de tools/ (collect.py, detect.py, hooks.json, hookscore.py, humanize.py, slop.json, speech.py, swipe.py, test_virality.py, title.py), 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 14 fichiers seulement : SKILL.md (13 155 octets), trois modèles dans templates/ (audience.md 1 258 octets, script.md 3 585 octets, voice.md 1 930 octets) et dix fichiers dans tools/ (collect.py 19 614 octets, detect.py 8 706 octets, hooks.json 21 524 octets, hookscore.py 18 599 octets, humanize.py 9 641 octets, slop.json 17 672 octets, speech.py 12 746 octets, swipe.py 4 048 octets, test_virality.py 10 310 octets, title.py 4 409 octets). Le skill est autonome dans son propre dossier : SKILL.md n'appelle que les outils et les modèles assis à côté de lui, swipe.py et hookscore.py chargent hooks.json de leur propre dossier tools/, humanize.py et detect.py chargent slop.json de ce même dossier, et test_virality.py importe collect, hookscore et speech de ce même dossier. Il n'a besoin d'aucun fichier d'ailleurs dans le dépôt : ni les deux autres skills (edit, build), ni le README, ni les fichiers de plugin. Les huit fichiers Python n'utilisent que la bibliothèque standard de Python 3. Les seuls fichiers hors du dossier que le flot peut toucher à l'usage sont mes propres fichiers locaux, divulgués au point (a) ci-dessous : mes fichiers d'audience, de voix et de journal sous ~/.claude/virality/, et, seulement s'ils existent déjà, les fichiers de voix des autres packs du même auteur à ~/.claude/youtube/voice.md et ~/.claude/linkedin/voice.md. - 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 script n'est exécuté pendant l'installation, aucune clé n'est demandée, et il n'y a aucune télémétrie dans le dossier. Aucun des outils livrés ne touche au réseau du tout : leurs imports sont seulement des modules bibliothèque standard de fichiers, de texte et de statistiques (aucun urllib, aucun requests, aucun socket), collect.py déclare qu'il lit des fichiers que j'ai déjà et ne récupère jamais rien, et detect.py déclare qu'il n'appelle ni GPTZero ni aucune autre API de détecteur. Aucun outil ne lit de variables d'environnement, de clés API, de mots de passe ou de fichiers d'identifiants, et les règles du flot disent le contraire : ne jamais se connecter à un compte, ne jamais demander un mot de passe, ne jamais passer de cookies, ne jamais gratter derrière une connexion, ne jamais automatiser un navigateur connecté. - 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 te demande de rechercher ou de scripter une vidéo. (a) Travail purement local, aucun envoi : les sept outils de travail ne lisent que les fichiers que je leur donne (lignes de publications collées, exports d'analytique CSV ou TSV, fichiers JSON yt-dlp, mes transcriptions en SRT, WebVTT, JSON Whisper, json3 YouTube ou texte brut, mes brouillons et mes listes d'accroches, depuis des fichiers ou une entrée collée) et n'écrivent que des fichiers locaux : les fichiers de travail dans un dossier ./virality/<slug>/ de mon répertoire courant, jamais dans le dossier du skill (candidates.json de collect.py, le brouillon nettoyé de humanize.py, les accroches et le script.md final), plus mes fichiers de profil locaux persistants : les fichiers d'audience et de voix remplis, enregistrés à ~/.claude/virality/audience.md et ~/.claude/virality/voice.md, et, seulement quand je réponds « shoot it » à la fin d'un passage, une ligne (date, formule, accroche, mot-clé) ajoutée à ~/.claude/virality/log.md, que le passage suivant relit avec mes fichiers d'audience et de voix. test_virality.py est la suite de tests des outils eux-mêmes, pas une partie du flot normal : si elle roule un jour, elle ne travaille que contre des dossiers temporaires et roule les outils comme sous-processus locaux sur de petites entrées générées. (b) La route YouTube, une commande du flot dans SKILL.md, pas un outil livré : si, et seulement si, yt-dlp est déjà installé sur cette machine, la commande de l'étape 2 python3 -m yt_dlp --flat-playlist --playlist-end 40 -J « https://www.youtube.com/@HANDLE/shorts » envoie une requête publique à youtube.com et télécharge la liste publique des Shorts (titres, nombres de vues et URL) du pseudo de chaîne dans la commande, et la commande de l'étape 3 yt-dlp --write-auto-subs --sub-format json3 --skip-download URL envoie une requête publique à youtube.com et télécharge les sous-titres automatiques publics de l'URL de vidéo publique précise que j'étudie. Les serveurs de YouTube voient ces requêtes publiques ordinaires depuis cette machine ; aucune connexion, aucun cookie et aucun mot de passe ne sont jamais passés. Si yt-dlp n'est pas installé, dis-le et utilise une autre source : n'installe ni yt-dlp ni aucun autre paquet pendant cette installation ni comme partie de l'utilisation de ce skill. (c) La route recherche web : pour la découverte TikTok, Instagram, LinkedIn et YouTube, SKILL.md permet d'utiliser la recherche web pour trouver des publications et des comptes publics, donc les termes de recherche (ma niche et les pseudos ou noms de créateurs) vont au service de recherche que tu utilises, et un site d'analytique public, si on en utilise un pour chercher les vues typiques d'un créateur, reçoit le pseudo ou le nom de créateur cherché. (d) La route collée, aucun contact direct du skill du tout : pour les chiffres TikTok, Instagram et LinkedIn, le défaut est que je lis les nombres sur mon propre écran (je suis déjà connecté sur mon téléphone) et que je les colle, ou que je colle ou exporte les données de publications moi-même, et les outils ne travaillent ensuite que sur ce que j'ai collé. (e) Rien dans ce skill ne se connecte, ne publie, ne commente, ne suit et n'envoie de message privé sur aucune plateforme : les outils écrivent des fichiers, et je tourne et je publie tout moi-même. (f) La section Credits à la fin de SKILL.md nomme les trois packs antérieurs de l'auteur (linkedin-agent-skill, youtube-agent-skill, instagram-agent-skill) comme les origines de fichiers déjà copiés dans ce dossier, et imprime deux lignes /plugin marketplace add pour les packs complets linkedin-agent-skill et youtube-agent-skill : ces packs ne font pas partie de cette installation et ne sont pas requis pour utiliser virality ; ne roule pas ces lignes pendant cette installation ni comme partie de l'utilisation de virality ; si je demande un jour l'un d'eux séparément, il téléchargerait du code de plus depuis GitHub, et on le vérifierait d'abord. - N'exécute aucun des huit fichiers Python pendant cette installation, ne roule pas yt-dlp, ne fais pas de recherche web, ne collecte ni ne note rien, et n'écris aucun fichier d'audience, de voix, de journal ou de script : tout ça, c'est l'usage, plus tard, seulement quand je demande une vidéo. 3. Quand je dis « yes, install », installe-le comme skill : copie tout le dossier virality dans le répertoire des skills de l'agent, dans un dossier nommé « virality », en gardant ses 14 fichiers (SKILL.md à sa racine, les trois modèles dans son sous-dossier templates/ et les dix fichiers dans son sous-dossier tools/). Un clone manuel suivi de la copie du dossier skills/virality 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: virality), les 14 fichiers en place avec des empreintes concordantes. N'exécute pas collect.py, detect.py, hookscore.py, humanize.py, speech.py, swipe.py, test_virality.py ou title.py pour vérifier. 5. Indique ce qui a été installé, où, et ce qu'il me reste à faire moi-même (par exemple : répondre à la seule question groupée du brief : ma niche, mon spectateur unique, mon offre et mon mot-clé de commentaire, mes plateformes, et 3 à 5 de mes propres légendes ou transcriptions pour que mon fichier de voix puisse être bâti, plus ma banque de preuves de vrais chiffres que je signerai ; apporter les données de ma niche moi-même en collant ou en exportant des publications, décider si yt-dlp est déjà installé si je veux la route liste et sous-titres YouTube, en sachant que YouTube reçoit ces requêtes publiques comme divulgué ci-dessus ; tourner et publier chaque vidéo moi-même, puisque le skill ne publie jamais rien ; utiliser le skill est une étape séparée qui ne commence que quand je le demande, et les contacts à l'usage divulgués ci-dessus arrivent seulement à ce moment-là, sur la route qui roule). 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.