app-store-preflight-skills

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一款专为 iOS/macOS 开发者设计的 AI 智能体技能，能够在应用提交 App Store 审核前自动扫描项目，识别可能导致拒审的常见问题。它通过整合 Apple 的 100 多项审核指南，结合特定应用类型的专项检测清单，帮助开发者在早期阶段发现并修复合规隐患，从而大幅降低被拒审的风险，节省反复提交的时间成本。

Github地址

https://github.com/truongduy2611/app-store-preflight-skills

功能特性

全面的审核指南覆盖

该项目内置了完整的 Apple 审核指南索引，涵盖 100 多条官方准则，并针对 10 种典型应用类型提供了专项检测清单。无论是通用应用、订阅制应用、社交类应用、儿童类别应用，还是健康医疗、游戏、macOS 应用、AI 生成类应用、加密货币金融应用以及 VPN 网络工具，都能找到对应的预审方案。

多维度的扫描检测能力

系统从五个核心维度对应用进行深度检查：

元数据层面 会排查竞争对手品牌名称误用、Apple 商标侵权、中国商店敏感词、预览视频中的设备边框展示问题，以及订阅类应用缺失服务条款和隐私政策链接等常见疏漏。

订阅与内购机制 重点检测是否缺少必要的条款声明，以及是否存在误导性定价展示——比如将月费价格做得比实际账单金额更显眼，这在审核中极易触发拒审。

隐私合规 关注是否强制索取无关的个人数据，以及是否按规定配置了 PrivacyInfo.xcprivacy 隐私清单文件。

设计规范 检查 Sign in with Apple 的集成是否合规，以及应用是否存在功能过于单薄的问题——例如简单的 WebView 套壳、界面少于 3 个屏幕、缺乏独特价值等情况。

权限配置 会扫描 Xcode 项目中是否存在声明但未实际使用的权限项，这类问题同样可能成为拒审理由。

智能化的工作流程

整个预审流程高度自动化：首先识别应用类型并加载对应检测清单，然后通过 asc CLI 工具拉取 App Store 元数据，接着执行规则扫描，最终生成包含问题严重程度、影响文件位置及修复建议的详细报告。系统还支持自动修复和验证循环，确保问题得到妥善解决。

部署与使用方式

快速安装

开发者可以通过以下命令一键集成该技能：

npx skills add truongduy2611/app-store-preflight-skills

前置依赖准备

为了完整使用元数据检测功能，需要先安装配套的命令行工具：

brew install asc

该工具由 rudrankriyam/App-Store-Connect-CLI 提供，用于从 App Store Connect 拉取应用的元数据信息。

标准使用流程

第一步：拉取元数据

使用 asc 命令获取目标应用的完整元数据，建议指定应用 ID 和版本号：

asc metadata pull --app "<APP_ID>" --version "<VERSION>" --dir ./metadata

如果项目当前使用 fastlane 管理元数据，建议先转换为 asc 的标准 JSON 格式，或相应调整路径配置。

第二步：执行扫描检测

AI 智能体将自动加载对应应用类型的检测清单，对元数据、源代码、Xcode 项目配置等进行全面扫描。

第三步：查看报告并修复

根据生成的检测报告，按严重程度和类别逐一处理发现的问题。对于支持自动修复的条目，可直接应用修复方案并重新验证。

扩展与定制

开发者可以基于项目提供的规则模板，在 references/rules/ 的对应子目录中创建新的检测规则。标准模板包含准则编号、严重程度分级、检测逻辑、修复方案及真实拒审案例参考，便于团队沉淀和共享审核经验。