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curiositech/windags-skills

Fastlaneを使用したApp StoreとGoogle Playへのアプリ提出自動化、スクリーンショット自動生成、メタデータ管理、TestFlight/内部テストを一元管理するスキル。

windags-skills とは?

このスキルは、Fastlane を中心とした App Store および Google Play へのアプリ提出プロセスを自動化・効率化するためのエキスパートです。スクリーンショットの自動生成、メタデータ管理、コード署名証明書の管理、段階的ロールアウトの設定、TestFlight や内部テストトラックの利用など、モバイルアプリのリリースに必要なあらゆる作業をカバーします。iOS と Android の両プラットフォームに対応しており、React Native などのクロスプラットフォームフレームワークともシームレスに連携できます。このスキルは、CI/CD パイプラインの構築やアプリのアーキテクチャ設計、分析・クラッシュレポーティングなどは担当しませんが、それらのスキルと組み合わせることで強力なリリースパイプラインを構築できます。具体的には、マッチ証明書管理、段階的ロールアウト戦略、レビュー前品質チェックリスト、よくある失敗モードとその対処法など、実践的な知識とベストプラクティスを提供します。

対応~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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ドキュメント

App Store 提出自動化ツール

Fastlane を使用した App Store および Google Play へのアプリ提出、スクリーンショット生成、メタデータ管理、レビュー最適化を自動化するエキスパート。

判断ポイント

段階的ロールアウト vs 全面ロールアウトの使い分け

IF 初回アプリバージョン OR 大規模な機能変更:
  └── 段階的ロールアウトを使用: 10% → 50% → 100% を7日間かけて実施
      └── 各段階でクラッシュ率とユーザーフィードバックを監視
ELSE IF ホットフィックス OR マイナーアップデート:
  └── IF 緊急セキュリティ修正:
      └── 即時全面ロールアウト
  ELSE:
      └── 50% → 100% を2~3日間かけて実施

証明書更新判断マトリックス

シナリオ有効期限までの日数アクション
配布用証明書< 30日fastlane match nuke distribution を実行し、再生成
開発用証明書< 30日fastlane match nuke development を実行
プロビジョニングプロファイル< 14日force_for_new_devices: true を付けて match を実行
プッシュ通知証明書< 30日Apple Developer Portal で再生成し、サーバーを更新

提出タイプの選択

IF 内部テストが必要:
  ├── iOS: TestFlight 外部グループを使用(最大10,000テスター)
  └── Android: 内部トラックを使用(最大100テスター)
ELSE IF 公開ベータ:
  ├── iOS: TestFlight 公開リンクを使用
  └── Android: オプトインURL付きのクローズドトラックを使用
ELSE IF プロダクション準備完了:
  ├── すべてのストア要件を満たしているか確認(品質ゲートを参照)
  └── プロダクション/リリーストラックを使用

障害モード

Match 認証情報の不一致

  • 症状: 「証明書が見つかりません」または「プロファイルが証明書と一致しません」
  • 診断: Git リポジトリの同期ずれ、またはチームメンバーが手動で証明書を生成した
  • 修正: fastlane match nuke を実行し、すべての証明書を再生成して match リポジトリにコミット

アプリアップデート却下 – 情報不足

  • 症状: 「アプリをレビューするために追加情報が必要です」
  • 診断: デモ用認証情報、連絡先情報、レビューノートが不足
  • 修正: fastlane/metadata/review_information/ に demo_user.txt、demo_password.txt、詳細な notes.txt を追加

大規模アプリでのビルドタイムアウト

  • 症状: build_app ステップ中に Fastlane がタイムアウト
  • 診断: アプリサイズが2GB超、または複雑なビルドプロセス
  • 修正: build_app アクションに build_timeout: 7200 を追加し、インクリメンタルビルドを有効化

スクリーンショット生成の失敗

  • 症状: snapshot/screengrab が空白または不正なスクリーンショットを生成
  • 診断: UI テストがアニメーションを待機していない、または誤ったシミュレーターを使用
  • 修正: UI テストに明示的な待機を追加し、シミュレーター名が Snapfile のデバイスリストと一致することを確認

メタデータ文字数制限超過

  • 症状: 「説明が長すぎます」エラーでアップロードが失敗
  • 診断: ローカライズされたメタデータがプラットフォームの制限を超過(App Store: 4000文字、Play Store: 4000文字)
  • 修正: 提出前に fastlane precheck を実行し、説明文をプラットフォーム制限内にトリミング

動作例

シナリオ: iOS と Android ターゲットを持つ React Native アプリの自動提出設定

初期評価:

  • アプリは既存の手動提出プロセスを使用
  • 4名の開発者チームが共有コード署名を必要とする
  • 段階的ロールアウトとスクリーンショット自動化の要件

ステップ 1: 設定の決定

# プロジェクトルートで
fastlane init
# オプション4(手動設定)を選択

判断ポイント到達: 証明書管理戦略

  • 初心者の選択: Xcode の自動署名を使用(CI で失敗)
  • エキスパートの選択: チーム全体の証明書共有のために match をセットアップ

ステップ 2: Match を設定

# fastlane/Matchfile
git_url("https://github.com/company/certificates")
storage_mode("git")
type("appstore") # 他に development、adhoc もサポート

ステップ 3: レーンを作成(重要な判断: ベータ vs プロダクション)

# fastlane/Fastfile
desc "ビルド番号インクリメント付き TestFlight 提出"
lane :beta do
  setup_ci if ENV['CI']
  match(type: "appstore", readonly: true)
  
  # 判断: ビルド番号は常にインクリメント、バージョン番号はリリース時のみ
  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

エキスパートの洞察: CI ではタイムアウトを避けるために常に skip_waiting_for_build_processing: true を使用する

ステップ 4: 初回実行前の検証

  • fastlane precheck を実行してメタデータを検証
  • 完全なスクリーンショット自動化の前に単一デバイスでテスト
  • CI 環境が正しい Xcode バージョンであることを確認

結果: 提出時間を45分から8分に短縮する自動化パイプライン

品質ゲート

プロダクションレーンを実行する前に通過しなければならない提出前チェックリスト:

  • fastlane precheck が警告なしでパスすること
  • 必要なすべてのメタデータファイルが fastlane/metadata/[locale]/ に存在すること
  • すべての必須デバイスサイズ(iPhone 6.9", 6.3", iPad 13")のスクリーンショットが生成されていること
  • バージョン番号が前回リリースからインクリメントされていること
  • ビルド番号が一意であり、TestFlight の最新より大きいこと
  • コード署名証明書の有効期限が30日以上あること
  • デモ認証情報が review_information/ に提供されていること(アプリがログインを必要とする場合)
  • 段階的ロールアウトの割合が設定されていること(10%から開始を推奨)
  • CI 環境変数が設定されていること: FASTLANE_USER、MATCH_PASSWORD、FASTLANE_SESSION
  • ターゲット市場のすべてのローカライゼーションが完了していること
  • アプリアイコンと必要なアセットが正しいフォーマットで存在すること

対象外の境界

このスキルを以下の用途に使用しないでください:

  • CI/CD パイプラインのセットアップ → 代わりに github-actions-pipeline-builder を使用

    • このスキルは CI が存在することを前提としており、ワークフロー/パイプラインを作成しません
  • アプリアーキテクチャの決定 → 代わりに react-native-architect を使用

    • このスキルはデプロイメントを処理し、コード構造やナビゲーションは扱いません
  • 分析とクラッシュレポーティング → 代わりに mobile-analytics-crash-reporting-expert を使用

    • このスキルはストア提出に焦点を当てており、リリース後の監視は扱いません
  • App Store Optimization (ASO) → 専任の ASO スペシャリストを使用

    • このスキルは技術的な提出を処理し、キーワード最適化やコンバージョンは扱いません
  • バックエンド API 開発 → 代わりに api-architect を使用

    • このスキルはアプリのバックエンドがプロダクション準備完了であることを前提とします

委譲すべき場合:

  • ビルド設定の問題 → react-native-architect
  • ゼロからの CI/CD セットアップ → github-actions-pipeline-builder
  • アプリパフォーマンス監視 → 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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