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curiositech/windags-skills

Automatizador de envíos a App Store y Google Play con Fastlane, automatización de capturas de pantalla, gestión de metadatos y pruebas TestFlight/internas.

¿Qué es windags-skills?

Este skill está diseñado para desarrolladores y equipos que necesitan automatizar el proceso de envío de aplicaciones móviles a las tiendas de Apple y Google, utilizando Fastlane como plataforma principal. Es útil para reducir el tiempo de envío, evitar errores manuales y gestionar certificados de firma de código de forma compartida entre desarrolladores. Admite iOS y Android, incluyendo flujos de trabajo para TestFlight (grupos internos y externos), tracks internos de Google Play, despliegues graduales (staged rollout) y automatización de capturas de pantalla mediante UI tests. Su documentación incluye matrices de decisión para renovación de certificados, selección de tipo de envío (beta interna, beta pública, producción), modos de fallo comunes con diagnósticos y soluciones, y un ejemplo práctico completo para una app React Native. No debe usarse para configurar pipelines CI/CD, arquitectura de la app, análisis de rendimiento, ASO ni desarrollo de backend.

Compatible con~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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Documentación

Automatizador de Envíos a App Store y Google Play

Experto en automatizar envíos a App Store y Google Play con Fastlane, generación de capturas de pantalla, gestión de metadatos y optimización de revisiones.

Puntos de Decisión

Cuándo usar Despliegue Gradual vs Completo

SI es la primera versión de la app O hay cambios importantes de funcionalidad:
  └── Usar despliegue gradual: 10% → 50% → 100% durante 7 días
      └── Monitorear tasas de fallos y comentarios de usuarios en cada etapa
SI NO, si es un hotfix o actualización menor:
  └── SI es un parche de seguridad crítico:
      └── Despliegue completo inmediatamente
  SI NO:
      └── Usar 50% → 100% durante 2-3 días

Matriz de Decisión para Renovación de Certificados

EscenarioDías hasta VencimientoAcción
Certificado de distribución< 30 díasEjecutar fastlane match nuke distribution, luego regenerar
Certificado de desarrollo< 30 díasEjecutar fastlane match nuke development
Perfil de aprovisionamiento< 14 díasEjecutar match con force_for_new_devices: true
Certificado push< 30 díasRegenerar en el Portal de Desarrolladores de Apple, actualizar el servidor

Selección del Tipo de Envío

SI se necesitan pruebas internas:
  ├── iOS: Usar grupos externos de TestFlight (hasta 10,000 testers)
  └── Android: Usar track interno (hasta 100 testers)
SI NO, si es beta pública:
  ├── iOS: Usar enlace público de TestFlight
  └── Android: Usar track cerrado con URL de suscripción
SI NO, si está listo para producción:
  ├── Verificar que se cumplen todos los requisitos de la tienda (ver Quality Gates)
  └── Usar track de producción/lanzamiento

Modos de Fallo

Discrepancia de Credenciales de Match

  • Síntoma: "No certificate found" o "Profile doesn't match certificate"
  • Diagnóstico: Repositorio Git desincronizado o un miembro del equipo generó certificados manualmente
  • Solución: Ejecutar fastlane match nuke, regenerar todos los certificados, confirmar en el repositorio de match

Rechazo en Revisión de la App - Información Faltante

  • Síntoma: "Necesitamos información adicional para revisar tu aplicación"
  • Diagnóstico: Faltan credenciales de demostración, información de contacto o notas de revisión
  • Solución: Agregar demo_user.txt, demo_password.txt y detailed_notes.txt en fastlane/metadata/review_information/

Tiempo de Compilación Agotado en Apps Grandes

  • Síntoma: Fastlane agota el tiempo de espera durante el paso build_app
  • Diagnóstico: Tamaño de la app > 2GB o proceso de compilación complejo
  • Solución: Agregar build_timeout: 7200 a la acción build_app, habilitar compilaciones incrementales

Fallo en la Generación de Capturas de Pantalla

  • Síntoma: snapshot/screengrab produce capturas en blanco o incorrectas
  • Diagnóstico: Las pruebas de UI no esperan animaciones o usan simuladores incorrectos
  • Solución: Agregar esperas explícitas en las pruebas de UI, verificar que los nombres de los simuladores coincidan con la lista de dispositivos en Snapfile

Límite de Caracteres de Metadatos Superado

  • Síntoma: La subida falla con error "Descripción demasiado larga"
  • Diagnóstico: Los metadatos localizados superan los límites de la plataforma (App Store: 4000 caracteres, Play Store: 4000 caracteres)
  • Solución: Ejecutar fastlane precheck antes del envío, recortar las descripciones a los límites de la plataforma

Ejemplo Práctico

Escenario: Configurar envío automatizado para una app React Native con objetivos iOS y Android

Evaluación inicial:

  • La app tiene un proceso de envío manual existente
  • Un equipo de 4 desarrolladores necesita firma de código compartida
  • Se requiere despliegue gradual y automatización de capturas de pantalla

Paso 1: Decisión de Configuración

# En la raíz del proyecto
fastlane init
# Elegir opción 4 (Configuración manual)

Punto de Decisión Alcanzado: Estrategia de gestión de certificados

  • Opción novata: Usar firma automática de Xcode (falla en CI)
  • Opción experta: Configurar match para compartir certificados entre el equipo

Paso 2: Configurar Match

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

Paso 3: Crear Lanes (Decisión Clave: Beta vs Producción)

# fastlane/Fastfile
desc "Envío a TestFlight con incremento de número de compilación"
lanes :beta do
  setup_ci if ENV['CI']
  match(type: "appstore", readonly: true)
  
  # Decisión: Siempre incrementar compilación, versión solo para lanzamientos
  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

Consejo de Experto: Usa siempre skip_waiting_for_build_processing: true en CI para evitar tiempos de espera

Paso 4: Validación Antes del Primer Envío

  • Ejecutar fastlane precheck para validar metadatos
  • Probar en un solo dispositivo antes de la automatización completa de capturas
  • Verificar que el entorno CI tenga la versión correcta de Xcode

Resultado: Pipeline automatizado que reduce el tiempo de envío de 45 minutos a 8 minutos

Quality Gates

Lista de verificación previa al envío que debe pasar antes de ejecutar lanes de producción:

  • fastlane precheck se ejecuta sin advertencias
  • Todos los archivos de metadatos requeridos existen en fastlane/metadata/[locale]/
  • Capturas de pantalla generadas para todos los tamaños de dispositivo requeridos (iPhone 6.9", 6.3", iPad 13")
  • Número de versión incrementado respecto al lanzamiento anterior
  • El número de compilación es único y mayor que el último de TestFlight
  • Los certificados de firma de código son válidos por más de 30 días
  • Credenciales de demostración proporcionadas en review_information/ (si la app requiere inicio de sesión)
  • Porcentaje de despliegue gradual configurado (se recomienda empezar en 10%)
  • Variables de entorno del CI configuradas: FASTLANE_USER, MATCH_PASSWORD, FASTLANE_SESSION
  • Todas las localizaciones completas para los mercados objetivo
  • Icono de la app y activos requeridos presentes en los formatos correctos

Límites de Uso (NO-FOR)

NO utilices este skill para:

  • Configuración de Pipelines CI/CD → Usa github-actions-pipeline-builder en su lugar

    • Este skill asume que CI ya existe; no crea flujos de trabajo/pipelines
  • Decisiones de Arquitectura de la App → Usa react-native-architect en su lugar

    • Este skill maneja el despliegue, no la estructura del código ni la navegación
  • Analíticas y Reporte de Fallos → Usa mobile-analytics-crash-reporting-expert en su lugar

    • Este skill se enfoca en el envío a tiendas, no en la monitorización post-lanzamiento
  • Optimización en la Tienda de Aplicaciones (ASO) → Usa un especialista ASO dedicado

    • Este skill maneja el envío técnico, no la optimización de palabras clave ni la conversión
  • Desarrollo de APIs Backend → Usa api-architect en su lugar

    • Este skill asume que el backend de tu app está listo para producción

Cuándo delegar:

  • Para problemas de configuración de compilación → react-native-architect
  • Para configuración de CI/CD desde cero → github-actions-pipeline-builder
  • Para monitoreo de rendimiento de la app → 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.

curiositech/windags-skills

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).

curiositech/windags-skills

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).

curiositech/windags-skills

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

curiositech/windags-skills

>- 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.

curiositech/windags-skills

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

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