Appshot Core 是 Appshot 系列技能的基础参考技能，所有 Appshot 技能在执行前都应先阅读此技能。它定义了整个 Appshot 项目的架构规范、原语库、配置模式、设备预设和商店要求，并负责从目标项目中提取应用上下文信息。
用途
Appshot Core 主要用于为 Appshot 的视频和图片生成技能提供统一的项目上下文基础。它通过自动化的提取流程，从应用代码库中收集应用身份、品牌颜色、图标、商店元数据、ASO 关键词、应用分类、屏幕结构、导航模式、UI 设计语言、功能特性、核心操作循环、价值主张和主题模式等信息，并将这些信息缓存到项目根目录的 .appshot-context.json 文件中，供后续技能使用。
主要能力
架构定义
Appshot Core 定义了基于 Remotion 4.0 + React 18 + Tailwind CSS 3.4 的项目架构。配置仅定义应用元数据和品牌信息，场景为自定义 .tsx 文件而非配置条目。每个项目有一个编排器组件（如 FooPreview.tsx），通过 Remotion 的 <Sequence> 和 <SceneWrap> 来编排自定义场景。所有原语都通过从配置的 BrandColors 派生的 brand prop 实现品牌感知。
项目上下文自动注入
技能会自动注入项目上下文，包括包清单（package.json、pubspec.yaml 或 app.json）、应用颜色文件、应用图标、商店元数据和 README 摘要。
提取与上下文缓存
appshot-videos 和 appshot-images 都使用此提取流程。结果缓存到 .appshot-context.json，因此每个项目只需提取一次。在扫描前会检查缓存文件是否存在，如果存在则加载并向用户展示摘要，询问是否仍然正确或需要重新扫描。
框架检测
按顺序检查标记文件，在第一个匹配处停止。支持的框架包括：Expo/React Native（app.json、app.config.ts、app.config.js）、Flutter（pubspec.yaml）、iOS Swift（.xcodeproj/、.xcworkspace/、Package.swift）、Android Kotlin/Java（AndroidManifest.xml、build.gradle.kts、build.gradle）、Next.js（next.config.js 等）、SvelteKit（svelte.config.js）、Nuxt（nuxt.config.ts 等）、Astro（astro.config.mjs 等）、Remix（remix.config.js 等）、Vite（vite.config.ts 等）。如果都不匹配，则记录未检测到框架并继续，用户可以通过口头描述应用。
应用身份提取
针对不同框架从相应文件中提取应用名称、描述/标语、Bundle ID 等信息。例如 Expo/React Native 从 app.json 的 expo.name、expo.description、expo.ios.bundleIdentifier 等字段提取；Flutter 从 pubspec.yaml 的 name、description 提取；iOS 从 Info.plist 的 CFBundleDisplayName、CFBundleName、CFBundleIdentifier 提取；Android 从 strings.xml 的 app_name 和 AndroidManifest.xml 的 package 属性提取；Web 框架从 package.json 的 name、description 以及布局文件中的 metadata 提取。
品牌颜色提取
搜索颜色定义文件，读取每个框架的第一个匹配项。Expo/React Native 搜索 src/theme.ts、src/colors.ts、tailwind.config.js 等；Flutter 搜索 lib/theme.dart、lib/theme/colors.dart、lib/main.dart 等；iOS 搜索 .xcassets/Colors/**/.colorset/Contents.json、Theme.swift、Colors.swift 等；Android 搜索 colors.xml、themes.xml、Color.kt 等；Web 框架搜索 tailwind.config.js、globals.css、theme.* 等。查找命名颜色导出（primary、secondary、background、surface、accent、success、danger/error）、十六进制字符串、rgb() 值。
应用图标查找
根据框架在相应位置查找应用图标，如 Expo/RN 的 app.json 中 expo.icon 字段、Flutter 的 mipmap-xxxhdpi/ic_launcher.png、iOS 的 AppIcon.appiconset 中最大的 .png、Android 的 mipmap-xxxhdpi/ic_launcher.png、Web 的 public/favicon.svg 等。
功能与商店元数据提取
从 Fastlane 元数据文件（iOS 的 description.txt、full_description.txt、subtitle.txt、keywords.txt；Android 的 full_description.txt、short_description.txt）、README.md 前 80 行、CLAUDE.md 中提取功能描述和商店元数据。
ASO 关键词提取
Apple 和 Google 现在可以通过视觉智能读取截图和视频中的文本。提取关键词列表以便叠加文本能自然融入高价值搜索词。主要来源是 fastlane/metadata/en-US/keywords.txt（逗号分隔），这是开发者自己的关键词策略，作为权威列表使用。如果没有 Fastlane 关键词，则从 App Store 副标题、商店描述、功能名称和应用分类信号中派生 8-12 个候选关键词。输出按重要性排序的关键词列表，包含单个词和短语，最多 12 个。
应用分类推断
根据提取的关键词、描述和功能名称推断应用分类，支持的习惯追踪、健身、金融、生产力、社交、教育、健康、旅行、美食、SaaS、电商、开发者工具、内容/出版、AI/ML、社区等分类。如果没有明确匹配，则标记为未分类，由用户澄清。
深度分析
超越身份和颜色，理解应用实际功能。包括：屏幕清单（扫描导航文件发现所有屏幕）、导航界面提取（标签栏、导航标题、状态栏样式、Home 指示器）、页面/路由清单（Web 应用）、着陆页分析（英雄标题、副标题、功能区块、CTA 文本、定价结构）、功能分析（每个屏幕显示的数据、用户可执行的操作、视觉亮点）、UI 模式提取（边框圆角、间距节奏、排版、按钮样式、卡片样式、图标库、特殊 UI 元素）、价值主张/差异化（解决的问题、与竞品的区别、情感承诺）、核心操作循环（用户每次打开应用最频繁的操作、需要多少步骤、完成后得到什么反馈）、主题检测（是否支持亮/暗模式、默认主题、是否仅暗色主题）。
保存上下文
提取并确认后，将结果保存到项目根目录的 .appshot-context.json 文件中，包含版本、提取时间、应用信息、品牌颜色、分类、主题、导航结构、屏幕列表、页面列表、着陆页信息、UI 模式、功能列表、核心操作、价值主张、关键词、截图信息、商店描述和来源信息。
使用方式
Appshot Core 作为基础参考技能，在执行 appshot-videos 或 appshot-images 之前阅读。它定义了提取流程和缓存机制，后续技能会调用这些提取结果。用户无需直接调用此技能，而是在使用 Appshot 系列技能时自动生效。
适用场景
适用于需要为移动应用或 Web 应用生成营销视频和图片的场景。通过自动提取应用的设计语言、品牌颜色、导航结构和功能特性，确保生成的模拟界面与真实应用的外观一致，提高营销素材的可信度。
限制
该技能依赖于项目中的特定文件结构和命名约定来提取信息。如果项目结构不标准或缺少相关文件，提取结果可能不完整。对于无法检测到框架的项目，需要用户口头描述应用信息。ASO 关键词提取在没有 Fastlane 关键词文件时依赖派生逻辑，可能不如开发者自己的关键词策略准确。