aso-skills：40 个 skill，把 agent 变成一支 ASO 团队

App Store 优化是一支团队才顶得下来的多面专业——关键词、创意素材、买量、付费墙、数据分析、拒审恢复——而独立开发者通常只能深夜独自硬扛。eronred/aso-skills 把整条循环打包成 40 个 agent skill，支持 Cursor、Claude Code 和任何 Agent Skills 兼容助手，每个 skill 装的都是实战框架、评分量表和输出模板，而不是泛泛之谈。

为什么这个 Skill 重要

40 个 skill 分七组，外加一组底座——作为单一入口的 aso-router 和共享上下文的 app-marketing-context 文档：ASO 核心（给 listing 打 0-100 分的十因子审计、按量×难度×相关性的关键词研究、带三版方案和字符数统计的元数据、竞品分析、季节性 ASO、Google Play 专属打法）、创意与国际化（截图策略、预览视频脚本、图标 A/B 测试、本地化）、增长（8 周上线时间线、Apple Search Ads 深潜、创作者营销、带 K-factor 计算的推荐机制、媒体资料包）、收入与留存（付费墙诊断、订阅生命周期、新手引导）、分析（归因配置、崩溃分诊）、市场情报，以及 app-rejection-recovery 这类恢复型 skill——按条款诊断拒审原因、代拟 Resolution Center 回复。

让这套东西可用的设计是 aso-router——单一入口，读取任意自然语言 ASO 请求并路由到对应专家 skill。十一个 skill 还提供了直达斜杠命令（/aso-audit、/keyword-research、/apple-search-ads 等）。

安装

两条命令，按编辑器来：

npx skills add eronred/aso-skills              # Claude Code
npx skills add eronred/aso-skills -a cursor    # Cursor

实战：带实时数据的 ASO 审计

发出审计请求后，skill 先读自己的框架，经 Appeeky API 拉取真实 App Store 数据，然后返回评分卡——逐因子得分、速赢项、高影响改动、战略建议。不接集成时这些 skill 依然能凭通用 ASO 知识工作；接上之后就能拉实时关键词排名、竞品元数据和下载预估：

{
  "mcpServers": {
    "appeeky": {
      "url": "https://mcp.appeeky.com/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer apk_your_key_here" }
    }
  }
}

README 的示例链路展示了 skill 之间如何接力：aso-audit 建议跑 keyword-research，其产出再交给 metadata-optimization 落地。

技巧

• 别背目录——每个请求都用 /aso-router 开头。
• 先跑一次 app-marketing-context：它写出所有其他 skill 都会引用的上下文文档（应用、受众、竞品、目标）。
• asc-metrics 走 Appeeky Connect 同步你的第一方 App Store Connect 数据——按 README 说明需要每月 8 美元的 Indie 档。
• README 的示例提示词清单本身就是一次系统巡礼，从"现在榜单上什么在涨"到"帮我向 TechCrunch 投稿"。

何时不用这个 Skill

这些框架是按 App Store / Google Play 的形状长的——纯 web 产品在这里得不到什么。实时数据走第三方商业 API（知识免费、数据收费），要真数字就得预算那份订阅。另外审计分数是一把量规，不是市场判决：这些 skill 优化的是你的 listing，不是你产品的口碑。

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