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Submit Store Review

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K9i-0
submit-store-review

既存の安定ビルドをApp Store / Google Playの審査へ提出・再提出する。新規ビルドはrelease-appを使う。

Overview

PublisherK9i-0
Repositoryccpocket
Skill namesubmit-store-review
Stars
1.1K
Forks
115
Bundled files
3
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • 3 bundled files

    Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.

  • Open source

    Published by K9i-0 on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Submit Store Review AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/K9i-0/ccpocket/tree/main/.claude/skills/submit-store-review
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/K9i-0/ccpocket.git /tmp/ccpocket
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/ccpocket/.claude/skills/submit-store-review .claude/skills/submit-store-review
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Submit Store Review in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Submit Store Review on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Submit Store Review is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

Submit Store Review

release-app で作成済みの候補を、ストアの公開版との差分から審査へ提出する。新しいタグ、バージョン、ビルドは作成しない。

責務と安全境界

  • 提出は .github/workflows/submit-store-review.yml を使う。iOS は asc、Android は Fastlane と Google Play Developer API で処理する。
  • 公開状態は .github/workflows/inspect-store-state.yml で読む。iOS は新APIの READY_FOR_DISTRIBUTION または旧APIの READY_FOR_SALE、Android は production track の completed / inProgress を正とする。
  • Computer Use は通常使わない。APIで処理できない契約・税務・銀行情報や質問項目が残る場合だけ、理由と未完了項目を報告して止める。
  • 新しいリリースが必要なら $release-app、説明文やスクリーンショット全体の更新なら $update-store を使う。
  • 新規IAP・サブスクリプションを同じiOS審査へ含める場合、この自動提出は止める。アプリバージョン単体だけを自動化する。

「最新を審査提出して」の既定動作

プラットフォーム指定がなければ iOS と Android の両方を対象に、次を連続して行う。

  1. ストアAPIから現在の公開版を取得する。
  2. 各プラットフォームの最新リリースタグと成功した release workflow を確認する。
  3. 公開版タグから候補タグまでの累積差分を読む。
  4. 英語、日本語、韓国語、簡体字中国語のリリースノートを作る。
  5. 審査専用refへメタデータだけをコミットしてpushする。
  6. 公開版、候補、リリースノートの要点、公開方式、対象refを報告する。
  7. iOSメタデータ反映と審査提出をdispatchし、完了まで監視する。

審査提出の依頼を、既定ルールでの候補選択・ノート作成・メタデータ反映・審査提出の承認として扱い、途中や最後に追加の承認を求めない。ノート作成や提出準備だけの依頼では、ストアへの反映・提出は行わない。

1. 公開版と最新候補を特定する

最初にリモートとタグを更新し、ローカルの未コミット変更を上書きしない。

bash
git status --short
git fetch origin main
git fetch --prune origin \
  '+refs/tags/ios/*:refs/store-review/remote-tags/ios/*' \
  '+refs/tags/android/*:refs/store-review/remote-tags/android/*'

候補版と公開版の比較には refs/store-review/remote-tags/ 配下の隔離refを使う。既存のローカルタグは上書きしない。

公開状態の取得は main 上の読み取り専用workflowを使う。dispatch前のUTC時刻を記録し、その時刻より後に作られた同じref・同じplatformのrunだけを採用する。該当runが複数あり一意に決められなければ止める。

bash
gh workflow run inspect-store-state.yml --ref main -f platform=<ios|android|both>
gh run list --workflow=inspect-store-state.yml --event workflow_dispatch --limit 10 \
  --json databaseId,displayTitle,headBranch,status,conclusion,createdAt,url
gh run watch <run-id> --exit-status

state_dir=$(mktemp -d)
gh run download <run-id> -n ios-store-state -D "$state_dir/ios"
gh run download <run-id> -n android-store-state -D "$state_dir/android"

JSONから基準タグを厳密に解決する。

  • iOS: ios/v<version>+<buildNumber> が存在すること。
  • Android: publicRelease.versionCodes の最大値を N とし、android/v*+N がちょうど1つ存在すること。
  • 基準タグ内の apps/mobile/pubspec.yaml がタグ表記と一致すること。

候補は各プラットフォームで最も新しいタグにする。次をすべて満たさなければ提出しない。

  • タグ platform/vX.Y.Z+N が存在し、タグ内の pubspec.yaml が一致する。
  • 対応する ios-release.yml / android-release.yml のrunが、タグcommitと同じ headSha で success。
  • ストア側でビルド処理が完了し、既知の重大な不具合や待機中hotfixがない。
  • 最新タグのworkflowが失敗している場合、古いタグへ黙って戻さず停止する。

公開版と候補が同一なら「審査提出する新しいビルドなし」と報告して終了する。公開版タグが候補タグの祖先でない、または公開版の方が新しい場合も、差分を推測せず停止する。

2. 累積差分からリリースノートを作る

プラットフォームごとに公開版から候補までを調べる。

bash
git merge-base --is-ancestor <public-tag> <candidate-tag>
git log --no-merges --format='%h %s' <public-tag>..<candidate-tag> -- apps/mobile CHANGELOG.md
git diff --stat <public-tag>..<candidate-tag> -- apps/mobile
git diff <public-tag>..<candidate-tag> -- CHANGELOG.md

リリースノートは途中のカジュアルリリースを含む累積内容にする。

  • ユーザーが認識できる新機能、操作改善、不具合修正だけを書く。
  • CI、依存更新、テスト、内部リファクタだけの変更は書かない。
  • コミット件名だけで判断できない変更は実diffと該当コードを読む。
  • Bridgeの最低バージョンなど利用条件が増えた場合は明記する。
  • 4言語の意味と箇条書きの対応を揃える。製品名や技術名は不自然に翻訳しない。
  • iOSは各4000文字以内、Google Playは各500文字以内。空ファイルは禁止する。

保存先は次のとおり。

text
# iOS
apps/mobile/fastlane/metadata/en-US/release_notes.txt
apps/mobile/fastlane/metadata/ja/release_notes.txt
apps/mobile/fastlane/metadata/ko/release_notes.txt
apps/mobile/fastlane/metadata/zh-Hans/release_notes.txt

# Android
apps/mobile/fastlane/metadata/android/en-US/changelogs/<N>.txt
apps/mobile/fastlane/metadata/android/ja-JP/changelogs/<N>.txt
apps/mobile/fastlane/metadata/android/ko-KR/changelogs/<N>.txt
apps/mobile/fastlane/metadata/android/zh-CN/changelogs/<N>.txt

3. 審査refを準備する

作業ツリーがdirtyなら直接切り替えず、一時worktreeを使う。審査refは最新の origin/main から作り、workflowと安全確認スクリプトを含める。iOSメタデータはiOS候補タグ、AndroidメタデータはAndroid候補タグから復元してから、生成したリリースノートだけを更新する。アプリのソースコードは変更しない。

ブランチ名は同じ候補なら store/review-X.Y.Z-N、異なる候補なら store/review-<platform>-X.Y.Z-N とする。既存ブランチをforce pushしない。既存refがある場合は内容と親commitを検査し、安全に再利用できなければ別名を使う。

次を確認して Conventional Commit でコミットし、明示した審査refへpushする。push後の完全な40文字commit SHAを review_sha として記録し、git ls-remote origin refs/heads/<target-ref> が同じSHAを返すことを確認する。以後はref名だけでなく、このSHAを提出内容の固定・workflow入力・run追跡に使う。

bash
scripts/store-review/preflight.sh \
  <ios|android|both> <X.Y.Z> <N> 'SUBMIT <X.Y.Z>+<N>' \
  AFTER_APPROVAL completed 0.1 APP_VERSION_ONLY
git diff --check

iOSとAndroidの候補バージョンまたはビルド番号が異なる場合、both を使わず、プラットフォーム別refと提出runに分ける。

4. 提出内容を検証・報告する

ストアを変更する前に、次をエージェントが検証し、対象と公開方式を簡潔に報告して進める。ノート全文はファイル参照で示し、承認待ちにしない。

  • 各ストアの 公開版 → 候補 と候補release workflow URL
  • 4言語のリリースノート全文と文字数
  • iOS: AFTER_APPROVAL(承認後に自動公開)、審査対象 APP_VERSION_ONLY
  • Android: completed(全ユーザーへ100%公開)
  • 対象ref、完全なcommit SHA、メタデータ反映・審査提出を続けて行うこと
  • Managed publishing、既知の警告、APIで確認できない必須項目

通常の文言・翻訳・要約は差分に基づいて自動決定する。workflowの confirmation は選択した候補からエージェントが生成する誤操作防止入力であり、ユーザーから合言葉の入力を求めない。

5. メタデータ反映と審査提出

詳細は references/ios.md と references/android.md を読む。

反映直前に inspect-store-state.yml をもう一度実行し、iOSのversion/build numberとAndroidのpublic release versionCodes/status/userFractionがノート作成時のsnapshotと一致することを確認する。公開版が変わっていたら未反映のまま手順1〜4をやり直し、差分・ノート・ref・SHAを更新して続行する。再計算は1回までとし、再び状態が変わる場合は競合を報告して停止する。候補が公開済みなら提出不要として終了する。

各dispatch直前にも git ls-remote で対象refが検証済み review_sha を指すことを確認する。workflowへ expected_ref_sha を渡し、workflow側でもcheckout済み ${GITHUB_SHA} と完全一致しなければ、ストア操作前に停止させる。

iOSは対象バージョンを明示してメタデータを先に反映し、成功を確認する。

bash
gh workflow run upload-metadata.yml \
  --ref <target-ref> \
  -f platform=ios \
  -f ios_version=<X.Y.Z> \
  -f expected_ref_sha=<review-sha> \
  -f upload_screenshots=false \
  -f upload_metadata=true \
  -f upload_images=false

その後、同じrefで審査提出する。iOSとAndroidの候補が同一なら both、異なるなら別runを使う。

bash
gh workflow run submit-store-review.yml \
  --ref <target-ref> \
  -f platform=<ios|android|both> \
  -f version=<X.Y.Z> \
  -f build_number=<N> \
  -f confirmation='SUBMIT <X.Y.Z>+<N>' \
  -f expected_ref_sha=<review-sha> \
  -f ios_release_type=AFTER_APPROVAL \
  -f ios_review_scope=APP_VERSION_ONLY \
  -f android_release_status=completed \
  -f android_user_fraction=0.1

Androidは全ユーザーへの100%公開(completed)を既定にする。段階配信を使うのはユーザーが明示した場合だけで、そのときは inProgress と指定された初期配信率(未指定なら 0.1)を使う。GitHub Environment store-review の Required reviewers は追加の組織側ゲートとして維持する。

6. 完了を検証する

workflowを起動しただけで完了としない。dispatch時刻・ref・表示名でrunを一意に特定し、終了まで監視する。

bash
gh run list --workflow=upload-metadata.yml --limit 10 \
  --json databaseId,displayTitle,headBranch,headSha,status,conclusion,createdAt,url
gh run list --workflow=submit-store-review.yml --limit 10 \
  --json databaseId,displayTitle,headBranch,headSha,status,conclusion,createdAt,url
gh run watch <run-id> --exit-status

対象runは headBranch == <target-ref> かつ headSha == <review-sha> のものだけを採用する。どちらかが一致しなければ、そのrunを提出結果として扱わない。

  • iOSは WAITING_FOR_REVIEW、IN_REVIEW、または既に COMPLETE をAPIで確認する。
  • Androidは対象versionCodeだけをproductionへ昇格し、editのcommit成功を確認する。
  • Google Playに別変更が審査中なら ERROR_IF_IN_REVIEW で停止し、既存審査を取り消さない。
  • Android対象versionCodeが既にproductionにある再実行は、APIだけで審査送信済みか断定できないため無変更で停止する。前回runを確認する。
  • Managed publishingは通常変更しない。既定運用はオフ(承認後に自動公開)。有効なら手動公開が必要と報告し、ユーザーが自動公開への変更を依頼した場合はPlay Consoleでオフへ変更して確認する。承認済みの待機分も即時公開されることを事前に伝える。

最後に、公開版、候補、各workflow URL、公開方式、審査状態、残る手動項目をまとめる。

Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

Frequently asked questions

What does the Submit Store Review AI skill do?

既存の安定ビルドをApp Store / Google Playの審査へ提出・再提出する。新規ビルドはrelease-appを使う。

Why use Submit Store Review on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Submit Store Review is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Submit Store Review in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/K9i-0/ccpocket/tree/main/.claude/skills/submit-store-review. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Submit Store Review?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Submit Store Review?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Submit Store Review with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Submit Store Review AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by K9i-0 under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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