Communitygithub.com

curiositech/windags-skills

Automatiseur de soumission App Store et Google Play avec Fastlane, capture d'écran automatisée, gestion des métadonnées et tests TestFlight/interne.

Qu'est-ce que windags-skills ?

Cette compétence est un expert en automatisation des soumissions d'applications vers l'App Store (iOS) et le Google Play Console (Android) via Fastlane. Elle couvre la génération de captures d'écran, la gestion des métadonnées, la signature de code, les rollouts progressifs, et les tests internes (TestFlight pour iOS, piste interne pour Android). Elle est activée lors de tâches de soumission, test beta, ou mise à jour de l'App Store / Play Store. Son utilité principale est d'accélérer le processus de soumission (de 45 minutes à 8 minutes) en automatisant les étapes répétitives et en évitant les erreurs courantes (certificats manquants, rejets pour informations manquantes, timeouts de build). Elle fournit des arbres de décision pour choisir entre rollout progressif et complet, pour la gestion du renouvellement des certificats, et pour sélectionner le type de soumission (interne, beta, production). Elle est conçue pour fonctionner avec des projets React Native (ou autres frameworks mobiles) et suppose que l'infrastructure CI/CD (GitHub Actions, etc.) est déjà en place. La compétence inclut des 'Quality Gates' (liste de vérification pré-soumission) et des modes d'échec courants avec diagnostics et correctifs. Elle ne traite PAS de la configuration CI/CD (à utiliser `github-actions-pipeline-builder`), de l'architecture de l'application (`react-native-architect`), ni de l'analytique (`mobile-analytics-crash-reporting-expert`).

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

Demander à votre IA préférée

Ouvre une nouvelle conversation avec cette compétence d'agent déjà préchargée.

Documentation

Automatiseur de Soumission App Store

Expert en automatisation des soumissions App Store et Google Play avec Fastlane, génération de captures d'écran, gestion des métadonnées et optimisation des révisions.

Points de Décision

Quand Utiliser un Déploiement Progressif vs Complet

SI première version de l'application OU changements majeurs :
  └── Utiliser un déploiement progressif : 10% → 50% → 100% sur 7 jours
      └── Surveiller les taux de crash et les retours utilisateurs à chaque étape
SINON SI correctif ou mise à jour mineure :
  └── SI correctif de sécurité critique :
      └── Déploiement complet immédiatement
  SINON :
      └── Utiliser 50% → 100% sur 2-3 jours

Matrice de Décision pour le Renouvellement des Certificats

ScénarioJours avant expirationAction
Certificat de distribution< 30 joursExécuter fastlane match nuke distribution, puis regénérer
Certificat de développement< 30 joursExécuter fastlane match nuke development
Profil de provisionnement< 14 joursExécuter match avec force_for_new_devices: true
Certificat push< 30 joursRegénérer dans le portail développeur Apple, mettre à jour le serveur

Sélection du Type de Soumission

SI tests internes nécessaires :
  ├── iOS : Utiliser les groupes externes TestFlight (jusqu'à 10 000 testeurs)
  └── Android : Utiliser la piste interne (jusqu'à 100 testeurs)
SINON SI bêta publique :
  ├── iOS : Utiliser le lien public TestFlight
  └── Android : Utiliser la piste fermée avec URL d'opt-in
SINON SI prêt pour la production :
  ├── Vérifier que toutes les exigences du store sont remplies (voir Quality Gates)
  └── Utiliser la piste de production/release

Modes d'Échec

Inadéquation des identifiants Match

  • Symptôme : "Aucun certificat trouvé" ou "Le profil ne correspond pas au certificat"
  • Diagnostic : Dépôt Git désynchronisé ou membre de l'équipe a généré des certificats manuellement
  • Correctif : Exécuter fastlane match nuke, regénérer tous les certificats, commiter dans le dépôt match

Rejet de la Révision de l'App - Informations Manquantes

  • Symptôme : "Nous avons besoin d'informations supplémentaires pour réviser votre application"
  • Diagnostic : Identifiants de démonstration, coordonnées ou notes de révision manquants
  • Correctif : Ajouter demo_user.txt, demo_password.txt et notes.txt détaillés dans fastlane/metadata/review_information/

Délai d'Attente de Build pour les Grandes Applications

  • Symptôme : Fastlane expire pendant l'étape build_app
  • Diagnostic : Taille de l'application > 2 Go ou processus de build complexe
  • Correctif : Ajouter build_timeout : 7200 à l'action build_app, activer les builds incrémentiels

Échec de la Génération de Captures d'Écran

  • Symptôme : snapshot/screengrab produit des captures d'écran vierges ou incorrectes
  • Diagnostic : Les tests UI n'attendent pas les animations ou utilisent les mauvais simulateurs
  • Correctif : Ajouter des attentes explicites dans les tests UI, vérifier que les noms de simulateurs correspondent à la liste des appareils du Snapfile

Limite de Caractères des Métadonnées Dépassée

  • Symptôme : Le téléversement échoue avec l'erreur "Description trop longue"
  • Diagnostic : Les métadonnées localisées dépassent les limites de la plateforme (App Store : 4000 caractères, Play Store : 4000 caractères)
  • Correctif : Exécuter fastlane precheck avant la soumission, ajuster les descriptions aux limites de la plateforme

Exemple Pratique

Scénario : Configuration de la soumission automatisée pour une application React Native avec cibles iOS et Android

Évaluation Initiale :

  • L'application a un processus de soumission manuel existant
  • Une équipe de 4 développeurs a besoin d'une signature de code partagée
  • Exigence de déploiements progressifs et d'automatisation des captures d'écran

Étape 1 : Décision de configuration

# À la racine du projet
fastlane init
# Choisir l'option 4 (Configuration manuelle)

Point de décision rencontré : Stratégie de gestion des certificats

  • Choix novice : Utiliser la signature automatique Xcode (échoue en CI)
  • Choix expert : Configurer match pour le partage des certificats à l'échelle de l'équipe

Étape 2 : Configurer Match

# fastlane/Matchfile
git_url("https://github.com/company/certificates")
storage_mode("git")
type("appstore") # Prend également en charge : development, adhoc

Étape 3 : Créer des Lanes (Décision Clé : Beta vs Production)

# fastlane/Fastfile
desc "Soumission TestFlight avec incrémentation du numéro de build"
lanes :beta do
  setup_ci if ENV['CI']
  match(type: "appstore", readonly: true)
  
  # Décision : Toujours incrémenter le build, version seulement pour les 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

Conseil d'expert : Toujours utiliser skip_waiting_for_build_processing : true dans la CI pour éviter les timeouts

Étape 4 : Validation Avant la Première Exécution

  • Exécuter fastlane precheck pour valider les métadonnées
  • Tester sur un seul appareil avant l'automatisation complète des captures d'écran
  • Vérifier que l'environnement CI dispose de la version correcte de Xcode

Résultat : Pipeline automatisé réduisant le temps de soumission de 45 minutes à 8 minutes

Quality Gates

Liste de vérification pré-soumission qui doit être réussie avant d'exécuter les lanes de production :

  • fastlane precheck réussit sans avertissements
  • Tous les fichiers de métadonnées requis existent dans fastlane/metadata/[locale]/
  • Captures d'écran générées pour toutes les tailles d'appareils requises (iPhone 6,9", 6,3", iPad 13")
  • Numéro de version incrémenté par rapport à la version précédente
  • Le numéro de build est unique et supérieur au dernier TestFlight
  • Certificats de signature de code valides pour >30 jours
  • Identifiants de démonstration fournis dans review_information/ (si l'application nécessite une connexion)
  • Pourcentage de déploiement progressif configuré (recommandation : commencer à 10%)
  • Variables d'environnement CI définies : FASTLANE_USER, MATCH_PASSWORD, FASTLANE_SESSION
  • Toutes les localisations terminées pour les marchés cibles
  • Icône de l'application et ressources requises présentes dans les formats corrects

Limites de la Compétence

N'utilisez PAS cette compétence pour :

  • Configuration CI/CD → Utilisez github-actions-pipeline-builder à la place

    • Cette compétence suppose que la CI existe ; elle ne crée pas de workflows/pipelines
  • Décisions d'Architecture d'Application → Utilisez react-native-architect à la place

    • Cette compétence gère le déploiement, pas la structure du code ou la navigation
  • Analytique et Signalement de Crashs → Utilisez mobile-analytics-crash-reporting-expert à la place

    • Cette compétence se concentre sur la soumission au store, pas sur la surveillance post-lancement
  • Optimisation App Store (ASO) → Utilisez un spécialiste ASO dédié

    • Cette compétence gère la soumission technique, pas l'optimisation des mots-clés ou la conversion
  • Développement d'API Backend → Utilisez api-architect à la place

    • Cette compétence suppose que le backend de votre application est prêt pour la production

Quand déléguer :

  • Pour les problèmes de configuration de build → react-native-architect
  • Pour la configuration CI/CD à partir de zéro → github-actions-pipeline-builder
  • Pour la surveillance des performances de l'application → 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.

curiositech/windags-skills

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).

curiositech/windags-skills

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.

curiositech/windags-skills

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.

curiositech/windags-skills

>- 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.

curiositech/windags-skills

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.

curiositech/windags-skills

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).

curiositech/windags-skills

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).

curiositech/windags-skills

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).

curiositech/windags-skills

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).

curiositech/windags-skills

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.

curiositech/windags-skills

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

curiositech/windags-skills

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).

curiositech/windags-skills

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

curiositech/windags-skills

license: Apache-2.0 NOT for unrelated tasks outside this domain.

Skills associés