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> 作者：Adam Lyttle (@adamlyttleapps) · 平台：X (Twitter) · 日期：2026-03-30

> 原始來源：https://x.com/adamlyttleapps/status/2038535497828733177

## 中文摘要

設計 App Store 截圖耗時過長，一位開發者透過 Claude Skill 將這項繁瑣的工作自動化，將原本需要數小時在 Figma 中手工製作的流程縮短至 15 分鐘，最終產出的截圖可直接上傳至 App Store。

**核心問題與解決方案**

開發者面臨的實際痛點是：App Store 截圖設計過於耗時，通常需要在設計軟體中花費數小時逐一調整、排版和美化。此 Claude Skill 透過自動化分析應用程式的程式碼庫，識別核心功能賣點，再生成市場轉換率優化的專業級截圖，大幅縮短製作週期。

**工作流程與能力**

該工具採四階段運作模式：
- **功能挖掘** — 分析應用程式程式碼庫，自動辨識出 3-5 項最能驅動下載的核心優勢
- **截圖配對** — 評估模擬器截圖品質，將每張截圖與最契合的功能優勢進行配對
- **生成流程** — 採兩階段策略產生截圖：先用 compose.py 進行確定性骨架建置（精確定位文字、設備邊框及應用截圖），再透過 Gemini MCP 的 Nano Banana Pro 模型進行 AI 增強（加入逼真的設備邊框、突出視覺元素及拋光效果）
- **預覽展示** — 產生將所有截圖並排的預覽影像

**技術架構的設計哲學**

此方案刻意避免從零開始生成截圖（因會造成結果不一致），改採「骨架→增強」的雙階段管道。Python 的 compose.py 負責產生確定性的版面配置、精確的文字位置和裝置邊框，Nano Banana Pro 則在此基礎上進行創意增強。這種設計確保所有截圖在版面上保持一致性，同時讓 AI 負責視覺美化工作。

**輸出與檔案組織**

生成的截圖存放在 `screenshots/` 資料夾，按功能優勢分類為子資料夾，每個資料夾包含確定性骨架、多個 AI 增強版本及裁切至 App Store 規格（iPhone 6.7 吋預設 1290×2796 像素）的版本。最終的 `final/` 資料夾包含可直接上傳至 App Store 的成品，並附生成一份展示用的並排預覽影像。

**安裝與使用門檻**

使用者需在 Claude Code 中安裝此 skill、安裝 Python 依賴（Pillow 函式庫）、設定 Apple 的 SF Pro Display Black 字型，以及配置 Gemini MCP 伺服器。完成後，在應用程式專案目錄執行單一指令即可啟動互動式工作流程，進度會自動儲存至 Claude Code 的記憶系統，允許跨對話繼續進行。

這個工具代表了 AI 在開發者工作流程中的實務應用——不是取代設計師，而是消除重複性設計任務，讓開發者能在 15 分鐘內完成過往耗時數小時的工作。

## 標籤

Skills, AIGC, iOS, Anthropic, Apple