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backport-to-template

Remonte une amélioration de mécanique développée dans un repo client vers le template public marketing-cockpit-template. Dé-brandification systématique (valeurs de marque → placeholders) puis checklist de sanitisation BLOQUANTE (noms clients, chiffres réels, URLs privées, emails, IDs, tokens) avant préparation de la branche et de la PR. À utiliser quand une skill, un script ou un workflow mis au point chez un client mérite d'entrer dans le template.

Overview

PublisherLittlpinguin
Repositorymarketing-cockpit-template
Skill namebackport-to-template
Stars
9
Forks
0
Bundled files
Instructions only
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • Self-contained

    Everything the model needs lives in the instructions — no extra files to sync.

  • Open source

    Published by Littlpinguin on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Backport To Template AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/Littlpinguin/marketing-cockpit-template/tree/main/.claude/skills/backport-to-template
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/Littlpinguin/marketing-cockpit-template.git /tmp/marketing-cockpit-template
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/marketing-cockpit-template/.claude/skills/backport-to-template .claude/skills/backport-to-template
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Backport To Template in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Backport To Template on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Backport To Template is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

backport-to-template — remonter une amélioration client vers le template public

Sens inverse de sync-template : une mécanique éprouvée chez un client (nouvelle skill, fix de script, amélioration de workflow) est généralisée puis proposée en PR sur le template public. Le template est public : une seule donnée client qui fuite est une faute grave. La sanitisation est donc bloquante, pas indicative.

Étape 1 — Identifier la mécanique pure

  1. Demander (ou identifier depuis la conversation) ce qui doit être remonté : commits précis, fichiers, ou diff.
  2. Lister le contenu : git log --oneline, git show --stat <sha>, ou diff des fichiers concernés.
  3. Filtrer : seule la mécanique remonte (logique de skill, script, hook, structure de dossier, doc générique). Est exclu d'office :
    • tout contenu produit (03- à 09-),
    • tout fichier de 01-brand/, profile/, .setup-completed, .env*,
    • toute config d'outil contenant des identifiants de ressources client (IDs Notion, audiences, boards),
    • les fichiers du moteur de slides vendorisé (en-tête VENDORED from slides-agent, liste dans docs/vendored-slides.md) : une amélioration du moteur remonte vers slides-agent, sa source de vérité, puis redescend dans le template par python3 scripts/sync-slides-engine.py.
  4. Si un commit mélange mécanique et marque, ne reprendre que les hunks de mécanique (reconstruire le fichier cible à la main plutôt que cherry-pick aveugle).

Étape 2 — Dé-brandification

Remplacer toute valeur de marque par le placeholder canonique. Référence : docs/placeholders.json du template (liste complète). Table des cas fréquents :

Valeur trouvée dans le code clientPlaceholder
Nom de l'entreprise{{COMPANY_NAME}} / {{COMPANY_SHORT_NAME}}
Site web{{COMPANY_WEBSITE}}
Positionnement, audience{{COMPANY_POSITIONING}}, {{COMPANY_AUDIENCE_SHORT}}
Couleurs hex, police{{BRAND_COLOR_PRIMARY}}, {{BRAND_COLOR_ACCENT}}, {{BRAND_FONT_PRIMARY}}...
Ton, vocabulaire{{BRAND_VOICE_POSITION}}, {{BRAND_VOCABULARY_BANNED}}...
Personas nommés{{PERSONA_1_NAME}}, {{PERSONA_1_DETAILS}}
Piliers, cadences{{PILLAR_1}}, {{CONTENT_CADENCE_LINKEDIN}}...
Contact, interlocuteurs{{COMPANY_MAIN_CONTACT}}, {{SALES_CONTACT}}
Exemples de posts/contenus réelsRéécrire des exemples fictifs mais réalistes (style _examples/)

Si une valeur n'a pas de placeholder existant, en proposer un nouveau et l'ajouter à docs/placeholders.json dans la même PR — jamais de valeur en dur.

Étape 3 — CHECKLIST DE SANITISATION (bloquante)

Exécuter chaque scan sur le diff complet destiné à la PR (fichiers ajoutés/modifiés). Adapter les motifs au contexte client (noms réels connus).

bash
# 1. Noms de clients, de marques clientes, de personnes (compléter avec les noms réels du repo source)
grep -rniE "<nom-client>|<nom-produit>|<noms-fondateurs>" <fichiers du diff>

# 2. Tarifs et chiffres d'affaires réels (montants €/$, pourcentages business suspects)
grep -rnE "[0-9][0-9 .,]*(€|EUR|\\$|USD|k€)" <fichiers du diff>

# 3. URLs privées ou spécifiques client (domaines non génériques, staging, espaces clients)
grep -rnoE "https?://[a-zA-Z0-9./_-]+" <fichiers du diff> | grep -vE "apify\\.com|github\\.com|docs\\.|schema\\.org|example\\.com"

# 4. Emails
grep -rnE "[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\\.[a-z]{2,}" <fichiers du diff>

# 5. IDs de ressources (Notion 32 hex, Google Drive/Sheets ~25-44 chars, Airtable app…, bases)
grep -rnE "[a-f0-9]{32}|[a-zA-Z0-9_-]{25,44}|app[a-zA-Z0-9]{14}" <fichiers du diff>

# 6. Tokens et secrets (JWT, clés API)
grep -rnE "eyJ[a-zA-Z0-9_-]{10,}|sk-[a-zA-Z0-9]|apify_api_|ghp_|gho_|xox[bap]-|AKIA[0-9A-Z]{16}|AIza[a-zA-Z0-9_-]{35}|-----BEGIN" <fichiers du diff>

Règle de décision :

  • Le motif 5 génère des faux positifs (hash, slugs) : examiner chaque hit à la main.
  • Tout hit confirmé (vraie donnée client, vraie clé, vraie URL privée) → 🔴 REFUS de préparer la PR. Corriger (placeholder, exemple fictif, suppression), puis relancer la checklist complète depuis le scan 1.
  • La PR n'est préparée que quand les 6 scans sont vierges ou 100 % faux positifs justifiés un par un dans le message final.
  • En cas de doute sur un hit : le traiter comme confirmé. Jamais de bénéfice du doute sur un repo public.

Étape 4 — Branche et PR

  1. Dans un clone/worktree local du template (pas du repo client), créer la branche :
    bash
    git checkout -b backport/<slug-court> origin/main
  2. Appliquer les fichiers dé-brandifiés et sanitisés. Mettre à jour si nécessaire : CLAUDE.md racine (tableau des skills), docs/placeholders.json, CHANGELOG.md.
  3. Relancer les scans de l'étape 3 sur git diff origin/main...HEAD (dernier filet avant publication).
  4. Committer avec un message descriptif, puis préparer la PR vers main du template via gh pr create, en incluant dans le corps :
    • origine (« généralisé depuis un déploiement client », sans nommer le client),
    • ce que ça change pour le template,
    • la mention « Checklist de sanitisation exécutée : 6/6 scans propres ».
  5. Le push et l'ouverture effective de la PR se font après confirmation de l'utilisateur (cf. SECURITY.md).

Ce que cette skill ne fait PAS

  • ❌ Descendre les évolutions du template vers un client (→ sync-template)
  • ❌ Remonter du contenu, des exemples réels ou de la config de marque — mécanique uniquement
  • ❌ Pousser ou merger sans validation humaine

Frequently asked questions

What does the Backport To Template AI skill do?

Remonte une amélioration de mécanique développée dans un repo client vers le template public marketing-cockpit-template. Dé-brandification systématique (valeurs de marque → placeholders) puis checklist de sanitisation BLOQUANTE (noms clients, chiffres réels, URLs privées, emails, IDs, tokens) avant préparation de la branche et de la PR. À utiliser quand une skill, un script ou un workflow mis au point chez un client mérite d'entrer dans le template.

Why use Backport To Template on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Backport To Template is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Backport To Template in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/Littlpinguin/marketing-cockpit-template/tree/main/.claude/skills/backport-to-template. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Backport To Template?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Backport To Template?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Backport To Template with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Backport To Template AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by Littlpinguin under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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