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curiositech/windags-skills

Automatisiert App Store- und Google Play-Einreichungen mit Fastlane, Screenshot-Automatisierung, Metadatenverwaltung und TestFlight/internen Tests.

Was ist windags-skills?

Dieses Skill automatisiert die Einreichung von Apps im App Store und bei Google Play mithilfe von Fastlane. Es deckt die Generierung von Screenshots, die Verwaltung von Metadaten, Code-Signing, TestFlight-Verteilung und interne Testtracks ab. Der Skill unterstützt Entwicklerteams dabei, manuelle, fehleranfällige Schritte zu eliminieren und die Einreichungszeit drastisch zu reduzieren – von durchschnittlich 45 Minuten auf unter 8 Minuten. Er ist ideal für mobile Entwickler, die React Native, Flutter oder native iOS/Android-Apps mit Fastlane bereitstellen. Zu den wichtigsten Funktionen gehören Entscheidungsmatrizen für gestaffelte vs. vollständige Rollouts, Zertifikatsverwaltung mit Match, Fehlerbehebungen für häufige Probleme wie abgelehnte App-Überprüfungen oder Zeitüberschreitungen bei großen Builds. Der Skill ist für CI/CD-Umgebungen optimiert, setzt jedoch voraus, dass eine CI-Pipeline bereits vorhanden ist – er erstellt keine Pipelines selbst.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/curiositech/windags-skills/tree/HEAD/skills/app-store-submission-automator

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Dokumentation

App Store Submission Automator

Experte für die Automatisierung von App Store- und Google Play-Einreichungen mit Fastlane, Screenshot-Generierung, Metadatenverwaltung und Optimierung der App-Überprüfung.

Entscheidungspunkte

Wann gestaffelte vs. vollständige Ausrollung verwenden

WENN erste App-Version ODER große Funktionsänderungen:
  └── Gestaffelte Ausrollung verwenden: 10% → 50% → 100% über 7 Tage
      └── Absturzraten und Benutzerfeedback in jeder Phase überwachen
SONST WENN Hotfix oder geringfügiges Update:
  └── WENN kritischer Sicherheitsfix:
      └── Sofort vollständige Ausrollung
  ANDERS:
      └── 50% → 100% über 2-3 Tage verwenden

Entscheidungsmatrix für Zertifikatserneuerung

SzenarioTage bis AblaufAktion
Verteilungszertifikat< 30 Tagefastlane match nuke distribution ausführen, dann neu generieren
Entwicklungszertifikat< 30 Tagefastlane match nuke development ausführen
Provisioning-Profil< 14 Tagematch mit force_for_new_devices: true ausführen
Push-Zertifikat< 30 TageIm Apple Developer Portal neu generieren, Server aktualisieren

Auswahl des Einreichungstyps

WENN interne Tests erforderlich:
  ├── iOS: TestFlight externe Gruppen verwenden (bis zu 10.000 Tester)
  └── Android: Internen Track verwenden (bis zu 100 Tester)
SONST WENN öffentliche Beta:
  ├── iOS: TestFlight öffentlichen Link verwenden
  └── Android: Geschlossenen Track mit Opt-in-URL verwenden
SONST WENN produktionsbereit:
  ├── Prüfen, ob alle Store-Anforderungen erfüllt sind (siehe Qualitätsgates)
  └── Produktions-/Release-Track verwenden

Fehlermodi

Match-Anmeldeinformationskonflikt

  • Symptom: „Kein Zertifikat gefunden“ oder „Profil stimmt nicht mit Zertifikat überein“
  • Diagnose: Git-Repo nicht synchron oder Teammitglied hat Zertifikate manuell generiert
  • Behebung: fastlane match nuke ausführen, alle Zertifikate neu generieren, in Match-Repo committen

App-Überprüfungsablehnung – Fehlende Informationen

  • Symptom: „Wir benötigen zusätzliche Informationen, um Ihre App zu überprüfen“
  • Diagnose: Fehlende Demo-Anmeldedaten, Kontaktinformationen oder Überprüfungsnotizen
  • Behebung: demo_user.txt, demo_password.txt und detaillierte notes.txt in fastlane/metadata/review_information/ hinzufügen

Build-Timeout bei großen Apps

  • Symptom: Fastlane-Timeout während des build_app-Schritts
  • Diagnose: App-Größe > 2 GB oder komplexer Build-Prozess
  • Behebung: build_timeout: 7200 zur build_app-Aktion hinzufügen, inkrementelle Builds aktivieren

Screenshot-Generierung schlägt fehl

  • Symptom: snapshot/screengrab erzeugt leere oder falsche Screenshots
  • Diagnose: UI-Tests warten nicht auf Animationen oder verwenden falsche Simulatoren
  • Behebung: Explizite Wartezeiten in UI-Tests hinzufügen, Simulatornamen mit Snapfile-Geräteliste abgleichen

Metadaten-Zeichenlimit überschritten

  • Symptom: Upload schlägt fehl mit Fehler „Beschreibung zu lang“
  • Diagnose: Lokalisierte Metadaten überschreiten Plattformgrenzen (App Store: 4000 Zeichen, Play Store: 4000 Zeichen)
  • Behebung: fastlane precheck vor der Einreichung ausführen, Beschreibungen auf Plattformgrenzen kürzen

Ausgearbeitetes Beispiel

Szenario: Automatisierte Einreichung für eine React Native-App mit iOS- und Android-Zielen einrichten

Erstbewertung:

  • App hat bestehenden manuellen Einreichungsprozess
  • Team von 4 Entwicklern benötigt gemeinsames Code-Signing
  • Anforderung für gestaffelte Ausrollungen und Screenshot-Automatisierung

Schritt 1: Einrichtungsentscheidung

# Im Projektverzeichnis
fastlane init
# Option 4 auswählen (Manuelle Einrichtung)

Entscheidungspunkt erreicht: Zertifikatsverwaltungsstrategie

  • Anfängerentscheidung: Xcode automatische Signierung verwenden (schlägt in CI fehl)
  • Expertenentscheidung: Match für teamweite Zertifikatsfreigabe einrichten

Schritt 2: Match konfigurieren

# fastlane/Matchfile
git_url("https://github.com/company/certificates")
storage_mode("git")
type("appstore") # Unterstützt auch: development, adhoc

Schritt 3: Lanes erstellen (Schlüsselentscheidung: Beta vs. Produktion)

# fastlane/Fastfile
desc "TestFlight-Einreichung mit Build-Nummer-Erhöhung"
lanes :beta do
  setup_ci if ENV['CI']
  match(type: "appstore", readonly: true)
  
  # Entscheidung: Build immer erhöhen, Version nur für Releases
  increment_build_number(build_number: ENV['BUILD_NUMBER'])
  
  build_app(workspace: "ios/MyApp.xcworkspace", scheme: "MyApp")
  upload_to_testflight(skip_waiting_for_build_processing: true)
end

Expertenhinweis: Immer skip_waiting_for_build_processing: true in CI verwenden, um Timeouts zu vermeiden

Schritt 4: Validierung vor dem ersten Durchlauf

  • fastlane precheck ausführen, um Metadaten zu validieren
  • Auf einem einzelnen Gerät testen, bevor die vollständige Screenshot-Automatisierung ausgeführt wird
  • CI-Umgebung auf korrekte Xcode-Version überprüfen

Ergebnis: Automatisierte Pipeline, die die Einreichungszeit von 45 Minuten auf 8 Minuten reduziert

Qualitätsgates

Checkliste vor der Einreichung, die bestanden werden muss, bevor Produktions-Lanes ausgeführt werden:

  • fastlane precheck besteht ohne Warnungen
  • Alle erforderlichen Metadatendateien existieren in fastlane/metadata/[locale]/
  • Screenshots für alle erforderlichen Gerätegrößen generiert (iPhone 6,9", 6,3", iPad 13")
  • Versionsnummer gegenüber vorherigem Release erhöht
  • Build-Nummer ist eindeutig und höher als die neueste TestFlight-Build-Nummer
  • Code-Signing-Zertifikate sind >30 Tage gültig
  • Demo-Anmeldedaten in review_information/ bereitgestellt (falls App-Anmeldung erforderlich ist)
  • Prozentsatz der gestaffelten Ausrollung konfiguriert (empfohlen: mit 10% beginnen)
  • CI-Umgebungsvariablen gesetzt: FASTLANE_USER, MATCH_PASSWORD, FASTLANE_SESSION
  • Alle Lokalisierungen für Zielmärkte abgeschlossen
  • App-Symbol und erforderliche Assets in korrekten Formaten vorhanden

NICHT-FÜR-Grenzen

Dieses Skill NICHT verwenden für:

  • CI/CD-Pipeline-Einrichtung → Stattdessen github-actions-pipeline-builder verwenden

    • Dieses Skill setzt voraus, dass CI existiert; es erstellt keine Workflows/Pipelines
  • App-Architekturentscheidungen → Stattdessen react-native-architect verwenden

    • Dieses Skill behandelt die Bereitstellung, nicht die Codestruktur oder Navigation
  • Analytics und Absturzberichte → Stattdessen mobile-analytics-crash-reporting-expert verwenden

    • Dieses Skill konzentriert sich auf die Store-Einreichung, nicht auf die Überwachung nach der Veröffentlichung
  • App-Store-Optimierung (ASO) → Stattdessen dedizierten ASO-Spezialisten verwenden

    • Dieses Skill behandelt die technische Einreichung, nicht die Keyword-Optimierung oder Konversion
  • Backend-API-Entwicklung → Stattdessen api-architect verwenden

    • Dieses Skill geht davon aus, dass Ihr App-Backend produktionsbereit ist

Wann delegieren:

  • Bei Build-Konfigurationsproblemen → react-native-architect
  • Bei CI/CD-Einrichtung von Grund auf → github-actions-pipeline-builder
  • Bei App-Leistungsüberwachung → mobile-analytics-crash-reporting-expert

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

curiositech/windags-skills

Expert in 2000s-era music visualization (Milkdrop, AVS, Geiss) and modern WebGL implementations. Specializes in Butterchurn integration, Web Audio API AnalyserNode FFT data, GLSL shaders for audio-reactive visuals, and psychedelic generative art. Activate on "Milkdrop", "music visualization", "WebGL visualizer", "Butterchurn", "audio reactive", "FFT visualization", "spectrum analyzer". NOT for simple bar charts/waveforms (use basic canvas), video editing, or non-audio visuals.

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Expert legal research agent for finding and scraping expungement data state by state. Knows authoritative sources, URL patterns, Firecrawl configuration, and 2026 legal landscape.

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Expert in 3D computer vision labeling tools, workflows, and AI-assisted annotation for LiDAR, point clouds, and sensor fusion. Covers SAM4D/Point-SAM, human-in-the-loop architectures, and vertical-specific training strategies. Activate on '3D labeling', 'point cloud annotation', 'LiDAR labeling', 'SAM 3D', 'SAM4D', 'sensor fusion annotation', '3D bounding box', 'semantic segmentation point cloud'. NOT for 2D image labeling (use clip-aware-embeddings), general ML training (use ml-engineer), video annotation without 3D (use computer-vision-pipeline), or VLM prompt engineering (use prompt-engineer).

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Implement WCAG 2.2 AA/AAA compliance with automated testing, keyboard navigation, screen reader support, and focus management. Activate on: accessibility audit, WCAG compliance, keyboard navigation, screen reader, aria attributes, axe-core, focus trap. NOT for: design-level accessibility review (use design-accessibility-auditor), color contrast only (use css-in-js-architect).

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Time-blind friendly planning, executive function support, and daily structure for ADHD brains. Specializes in realistic time estimation, dopamine-aware task design, and building systems that actually work for neurodivergent minds.

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Designs digital experiences for ADHD brains using neuroscience research and UX principles. Expert in reducing cognitive load, time blindness solutions, dopamine-driven engagement, and compassionate design patterns. Activate on 'ADHD design', 'cognitive load', 'accessibility', 'neurodivergent UX', 'time blindness', 'dopamine-driven', 'executive function'. NOT for general accessibility (WCAG only), neurotypical UX design, or simple UI styling without ADHD context.

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>- Apply crisis decision-making research to agent routing, uncertainty triage, and coordination failure analysis in time-pressured systems. Use when diagnosing handoff failures, analytical paralysis, or expert judgment under incomplete information. NOT for routine coding, simple CRUD design, or static single-agent tasks with complete information.

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Extend and modify the admin dashboard, developer portal, and operations console. Use when adding new admin tabs, metrics, monitoring features, or internal tools. Activates for dashboard development, analytics, user management, and internal tooling.

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Conversation patterns and interaction protocols for multi-agent systems. Covers request/response, pub/sub, blackboard, delegation chains, debate, critique, consensus, fan-out/fan-in, supervisor-worker, and peer negotiation. Deep analysis of AutoGen conversation patterns, CrewAI delegation, LangGraph state passing, and FIPA-ACL performatives. Teaches how to design what agents say to each other and in what order. Activate on: "agent conversation", "agent protocol", "multi-agent debate", "agent delegation", "supervisor worker pattern", "agent voting", "consensus protocol", "fan-out fan-in", "agent negotiation", "blackboard pattern", "agent dialogue", "conversation topology", "agent handoff". NOT for: wire format or serialization (use agent-interchange-formats), orchestration infrastructure (use agentic-infrastructure-2026), single agent behavior (use agentic-patterns).

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Meta-agent for creating new custom agents, skills, and MCP integrations. Expert in agent design, MCP development, skill architecture, and rapid prototyping. Activate on 'create agent', 'new skill', 'MCP server', 'custom tool', 'agent design'. NOT for using existing agents (invoke them directly), general coding (use language-specific skills), or infrastructure setup (use deployment-engineer).

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AI-powered calendar management and agent-based scheduling coordination. Covers calendar APIs (Google Calendar, CalDAV/iCal), AI scheduling assistants (Reclaim, Clockwise, Motion, Cal.com), building custom calendar agents with MCP, multi-calendar merging, timezone management, focus block protection, meeting fatigue detection, and agent-to-agent meeting negotiation protocols. Activate on: "calendar agent", "AI scheduling", "calendar coordination", "meeting scheduling", "calendar API", "focus time protection", "calendar optimization", "Google Calendar MCP", "Reclaim", "Clockwise", "Motion", "Cal.com", "smart scheduling", "calendar-aware agent", "timezone scheduling", "agent negotiation meetings". NOT for: manual calendar UI component design (use form-validation-architect), project management scheduling or Gantt charts (use project-management-guru-adhd), general time-tracking or pomodoro apps (use adhd-daily-planner for time-awareness), building the agent itself from scratch (use agent-creator).

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Build and adopt production AI agent infrastructure in 2026. Covers framework selection (LangGraph, CrewAI, AutoGen, MCP), orchestration patterns, evaluation, observability, memory systems, and tool use. Also covers the SOCIAL dimension: how to sell agent infrastructure internally, change management, measuring ROI, building trust in autonomous systems, and scaling adoption across teams. Activate on: "agent infrastructure", "agent framework comparison", "which agent framework", "sell AI tools internally", "agent adoption", "agent observability", "agent evaluation", "MCP architecture", "agentic mesh", "enterprise AI agents", "AI change management", "agent ROI". NOT for: building specific agents (use ai-engineer), designing agent behavior patterns (use agentic-patterns), prompt tuning (use prompt-engineer).

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Fundamental patterns for effective agentic behavior. Teaches decomposition, tool orchestration, error recovery, context management, quality self-assessment, and knowing when to stop. Model-agnostic principles that make any agent more effective regardless of domain. Activate on: "how should I structure this agent", "agentic workflow", "agent patterns", "multi-step task", "tool orchestration", "/agentic-patterns", "decompose this", "agent best practices", "chain of actions", "when should the agent stop", "agent loop design". NOT for: creating agent infrastructure (use agent-creator), building DAGs (use windags-architect), specific tool implementation.

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Automated discovery and matching of agent skills for dynamic task routing and capability assessment

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Cryptographic security for agentic systems — zero-trust agent networking, signed message envelopes (JWS/JWE), capability-based security (ocaps), Merkle tree audit trails, WASM sandboxing, and formal verification. Covers CLI dev tool security, mTLS between agents, permission boundaries (least privilege for AI agents), and supply chain security for skills/plugins. Activate on: "agent security", "zero trust agents", "secure agent communication", "capability-based security", "ocap", "signed messages between agents", "agent audit trail", "sandbox agent execution", "agent permissions", "mTLS agents", "cryptographic verification", "agent supply chain", "OWASP agentic", "prove agent did X", "tamper-proof agent logs". NOT for: application-level SAST scanning (use security-auditor), network firewall rules (use infrastructure), SOC2/HIPAA compliance (organizational), or prompt injection defense (use prompt-engineer).

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Data structures and serialization formats for agent-to-agent communication. Covers message envelopes, structured output schemas, capability declarations, task handoff payloads, error/retry signaling, and context windows as data structures. Deep comparison of A2A protocol, MCP, OpenAI function calling, and LangChain message types. Teaches when to use rigid schemas vs free-form with validation, typed vs untyped, streaming vs batch. Activate on: "agent message format", "agent communication schema", "agent-to-agent protocol", "A2A protocol", "MCP message format", "structured output for agents", "agent interop", "interchange format", "agent serialization", "task handoff format", "capability declaration". NOT for: what agents say to each other (use agent-conversation-protocols), orchestration topology (use multi-agent-coordination), building agent infrastructure (use agentic-infrastructure-2026).

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Logic-based agent programming language implementing BDI architecture for practical autonomous agent development

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>- Design AgentSpeak(L)-style BDI agents with context-guarded plans, selection functions, and intention stacks. Use for interruptible autonomy, agent policy, and multi-agent orchestration in dynamic environments. NOT for simple rule engines, static planners, or centralized workflows.

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Foundational concurrent computation model where actors communicate exclusively through asynchronous message passing

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