store-evaluate

name	store-evaluate
description	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。

ASO 品質評価

CONTEXT

適用範囲

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。

用語

• ASO Quality Score: 本スキルが算出する 0-100 の品質スコア
• 5 軸評価: 明確性・緊急性・差別化・信頼性・市場適合性の視覚・コピー評価
• テキスト評価: キーワード充足率・タイトル活用度・説明文構造
• 技術評価: 画像サイズ/フォーマット、スクリーンショット枚数、ロケール正確性
• LLM-as-Judge: ルーブリックに基づき LLM が評価者として採点する手法
• fastlane/metadata/: fastlane 標準のメタデータディレクトリ構造

前提条件

• store-craft.config.json が存在すること
• fastlane/metadata/{locale}/ にメタデータファイルが配置されていること
• スクリーンショット PNG が store-assets/ 配下に存在すること（合成済みまたは raw）

ROLE

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）

INTENT

Goal

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。

Value

• V-1: 主観に頼らない再現可能な品質スコア（ルーブリック基準）
• V-2: スコアの低い軸を特定し、改善の優先順位を明示
• V-3: /store-optimize の入力として直接利用可能なレポート出力

Success Criteria

• ASO Quality Score (0-100) が算出されている
• 7 観点すべてにスコアと詳細フィードバックが付与されている
• 改善提案が優先度付きで 3 件以上リストされている
• スクリーンショット PNG を視覚的に評価した結果が含まれている

STEPS

Step 1: 設定ファイル読み込み

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）

Step 2: メタデータ読み込み

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。

Step 3: Apple ガイドライン準拠チェック（Blocker）

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:

• タイトル（name.txt）
• サブタイトル（subtitle.txt）
• キーワード（keywords.txt）
• スクリーンショットのヘッドライン・サブテキスト（store-craft.config.json）
• 説明文（description.txt）— 互換性説明としての言及は許容

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: タイトル・サブタイトルでの商標使用 → リジェクト確実
• ⚠️ WARNING: キーワード・スクリーンショットコピーでの商標使用 → リスク高
• ℹ️ INFO: 説明文での互換性説明としての言及 → 許容されるが注意

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。

Step 4: スクリーンショット視覚評価

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。

Step 5: aso-evaluator エージェント起動

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}

Step 6: 技術検証

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

Step 7: 総合スコア算出 & レポート出力

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:

• コンソール出力（Markdown 形式）
• オプション: store-assets/aso-report.md にファイル保存

PROOF

Output

• ASO Quality Score (0-100)
• 軸別スコア表
• 改善提案リスト（優先度付き）
• 軸ごとの詳細フィードバック
• オプション: store-assets/aso-report.md

Verification

• 総合スコアが 0-100 の範囲で算出されている
• 7 観点すべてにスコアが付与されている
• 改善提案が 3 件以上リストされている
• スクリーンショットの視覚的評価が含まれている
• 技術検証結果が含まれている

Done Criteria

• aso-evaluator エージェントが 5 軸スコアを返している
• 技術検証（サイズ、フォーマット、枚数）が実行されている
• テキスト評価（キーワード充足率等）が算出されている
• 総合スコアが正しい重み付けで計算されている

Do / Don't

Do:

• ✅ スクリーンショット PNG を Read で視覚的に評価する（画像として読み込む）
• ✅ メタデータの文字数を正確にカウントする（バイト数ではなく文字数）
• ✅ 改善提案には具体的なアクション（「XXをYYに変更」等）を含める
• ✅ 競合情報がある場合は差別化の評価に活用する

Don't:

• ❌ store-craft.config.json やメタデータファイルを変更しない
• ❌ スクリーンショットを加工・再生成しない（評価のみ）
• ❌ 主観的な印象だけで採点しない（ルーブリック基準に従う）
• ❌ 存在しないファイルをエラーとして中断しない（減点評価する）