From store-assets
App Store アセットの ASO 品質を LLM-as-Judge 方式で 5 軸定量評価する。スクリーンショット・メタデータ・Apple ガイドライン準拠を 100 点満点で採点し改善提案を出力。「ストア評価」「ASO評価」「/store-evaluate」などで自動適用。
How this skill is triggered — by the user, by Claude, or both
Slash command
/store-assets:store-evaluateThe summary Claude sees in its skill listing — used to decide when to auto-load this skill
App Store のストアページ品質を LLM-as-Judge 方式で定量評価する。
App Store のストアページ品質を LLM-as-Judge 方式で定量評価する。 スクリーンショット・メタデータ・技術要件を 5 軸 + テキスト + 技術の合計 7 観点で採点し、 100 点満点の ASO Quality Score と改善提案レポートを出力する。
| 属性 | 内容 |
|---|---|
| 専門性 | App Store Optimization 品質評価、LLM-as-Judge ルーブリック設計、日本市場 ASO |
| 権限 | store-craft.config.json・fastlane/metadata/ の読み取り、スクリーンショット PNG の視覚評価、評価レポートの書き出し |
| 責任 | 再現性のある定量スコアと具体的な改善提案の提供 |
| 禁止事項 | store-craft.config.json やメタデータファイルの変更(読み取り専用評価) |
現在のストアアセット(スクリーンショット + メタデータ)を定量評価し、改善すべき軸と具体的なアクションを特定する。
/store-optimize の入力として直接利用可能なレポート出力プロジェクトルートから store-craft.config.json を読み込み、アプリ情報・スクリーンショット構成を把握する。
1. store-craft.config.json を Read で読み込む
2. app.name, app.tagline, screenshots 配列, outputDir を取得
3. locale を確認(デフォルト: ja)
fastlane/metadata/{locale}/ から全メタデータファイルを読み込む。
対象ファイル:
- name.txt(タイトル)
- subtitle.txt(サブタイトル)
- keywords.txt(キーワード)
- description.txt(説明文)
- promotional_text.txt(プロモーションテキスト)
- release_notes.txt(リリースノート)
存在しないファイルは「未設定」として減点対象にする。
5 軸評価の前に、リジェクトリスクを検出する。これは最優先のチェック。
以下のテキストすべてを対象に、競合商標・Apple 商標の不正使用を検出する:
検出する商標リスト: ChatGPT, GPT, Claude, Gemini, Copilot, Perplexity, Poe, Siri, Alexa, Bard, OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft, Meta, Apple, iPhone, iPad
検出レベル:
BLOCKER が見つかった場合、評価レポートの冒頭に赤字で警告し、改善提案の最優先として報告する。
合成済みスクリーンショット PNG を Read で視覚的に確認する。
1. store-craft.config.json の outputDir からスクリーンショット一覧を Glob で取得
2. 各 PNG を Read で視覚的に評価(画像として読み込む)
3. 以下を確認:
- テキストの可読性
- 画面構成の明確さ
- デバイスフレームの品質
- 背景とコンテンツのバランス
raw スクリーンショットのみの場合は raw/ ディレクトリを対象にする。
5 軸評価を aso-evaluator エージェントに委譲する。
Agent(subagent_type: "store-assets:aso-evaluator")
prompt: |
以下のストアアセットを 5 軸ルーブリックで評価してください。
## アプリ情報
{store-craft.config.json の内容}
## メタデータ
{各メタデータファイルの内容}
## スクリーンショット
{PNG ファイルパス一覧 — エージェント内で Read して視覚評価}
## 競合情報(あれば)
{競合アプリ名・特徴}
Bash で以下の技術要件を検証する。
# 画像サイズ確認(iPhone 6.9": 1320x2868 推奨)
for f in ${OUTPUT_DIR}/*.png; do
sips -g pixelWidth -g pixelHeight "$f"
done
# ファイル数確認(6枚以上推奨)
ls -1 ${OUTPUT_DIR}/*.png 2>/dev/null | wc -l
# ファイルフォーマット確認(PNG 必須)
file ${OUTPUT_DIR}/*
# ファイルサイズ確認(各ファイル上限なし、合計参考値)
du -sh ${OUTPUT_DIR}/
技術評価基準 (10 点満点):
| 項目 | 配点 | 基準 |
|---|---|---|
| 画像サイズ適切 | 3 | 推奨解像度に一致 |
| PNG フォーマット | 2 | 全ファイルが PNG |
| 枚数 6 枚以上 | 3 | 6 枚=3, 4-5 枚=2, 1-3 枚=1 |
| ロケールディレクトリ正確 | 2 | ja/ 等の正しい構造 |
5 軸スコア + テキスト + 技術の結果を統合し、レポートを出力する。
スコア算出式:
総合スコア = 明確性(×2.0) + 緊急性(×1.5) + 差別化(×1.5) + 信頼性(×1.0) + 市場適合性(×1.0)
+ テキスト(最大20) + 技術(最大10)
5 軸合計の最大: 10×2.0 + 10×1.5 + 10×1.5 + 10×1.0 + 10×1.0 = 70 点 テキスト最大: 20 点 技術最大: 10 点 合計最大: 100 点
テキスト評価基準 (20 点満点):
| 項目 | 配点 | 基準 |
|---|---|---|
| キーワード充足率 | 8 | 100 文字使い切り=8, 80%=6, 60%=4, 40%以下=2 |
| タイトル/サブタイトル活用 | 6 | 30 文字の効果的活用度 |
| 説明文構造 | 6 | 最初 3 行の訴求力、箇条書き活用、CTA |
レポート出力先:
store-assets/aso-report.md にファイル保存store-assets/aso-report.mdDo:
Don't:
npx claudepluginhub no-problem-dev/store-craft --plugin store-assetsAudits and optimizes App Store and Google Play listings. Fetches live metadata, visuals, and ratings, scores against ASO best practices, and produces a prioritized action plan.
Audits App Store and Google Play listings against ASO best practices. Fetches live data, scores metadata and visuals, and produces a prioritized action plan.
Provides ASO toolkit for keyword research, competitor analysis, metadata optimization, review sentiment, and performance tracking on Apple App Store and Google Play.