关于 replica-launch
replica-launch 是用于准备仿制应用发布材料的 Skill,涵盖落地页、定价、商店列表和发布计划。它要求依据证据撰写内容,并避免在宣传材料中使用原应用名称。
主要功能
- 01编写落地页各部分
- 02调研并比较定价
- 03验证 App Store 和 Play 列表
- 04制定发布计划
- 05避免无依据声明和名称
适用场景
- 01撰写仿制应用的落地页
- 02依据竞品定价和反馈规划套餐
- 03检查商店列表限制和声明
- 04组织发布前的 Beta 用户联系
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
npx skills add https:/ / github.com/ jakeschincariol/ replica-skill --skill replica-launch安装后在 Claude Code 中输入/replica-launch确认已加载。
附带文件listing.example.jsonlisting.py
详细介绍
replica-launch
读取 replica/fixes.md(核心卖点和证据)、replica/brand.md,
以及 replica/brand.json。写入 replica/launch/:landing.md、
pricing.md、listing.json、launch-plan.md。
python3 listing.py replica/launch/listing.json # limits, claims, the original's name
从此文件夹中的 listing.example.json 开始。
规则
- 不得伪造证据。 不得编造用户评价、用户数量、星级评分、 媒体标志或“深受……信赖”栏目。留空的证据栏目胜过伪造的内容。 经许可的真实 Beta 用户可以使用。
- 不得将评测者的引言作为用户评价。 原版的评测是研究资料。
- 不得在应用名称、商店页面、关键词和广告中使用原版名称。 Apple 和 Google 会拒绝,而且这会招致下架通知。
第 1 步:落地页
先逐节编写 landing.md,然后在项目中构建页面:
- 主视觉区:以核心卖点作为标题(你做什么、面向谁),下方 一行说明,一个按钮。展示真实产品的截图。
- 问题:用通俗的语言讲述排名前两位的“痛点”主题。改写, 不要引用评测者的话。
- 工作方式:从核心流程中提炼出三个步骤。
- 功能:每项功能都要对应
fixes.md中的一项改进。先突出改进, 而不是功能对标。功能对标只是入场门槛。 - 定价:使用第 2 步中的表格。
- 常见问题:回答真实的异议;如果你构建了导入工具,还要包括 “我可以从 {{category}} 工具导入吗?”
- 最后的行动号召。
按照品牌语气撰写文案。在页面上运行 replica-design 的对比度检查。
第 2 步:定价
pricing.md:
- 用一个表格列出原版公开的定价页面和 2 或 3 个替代方案, 并附上 URL 和查阅日期。价格会变,所以日期很重要。
- 根据
feedback.md总结评测者对价格和账单的看法,并注明数量。 - 定价模式:免费套餐或试用、按席位收费或统一收费、月付和年付 (年付通常相当于免费 2 个月)。
- 最多设置三个套餐。根据适用人群为套餐命名。
- 在产品中解决账单方面的投诉:一键取消、清晰的续订邮件、不出现 意外的按席位涨价。
- 列出要创建的 Stripe 产品和价格(由用户创建)。
第 3 步:商店页面
填写 listing.json,然后:
python3 listing.py replica/launch/listing.json
该脚本会检查 App Store 的限制(名称 30、字幕 30、推广文本 170、
关键词 100、描述 4000)和 Google Play 的限制(标题 30、简短
描述 80、完整描述 4000),按用户的方式统计字符数,标记简短字段
中的排名和价格声明、表情符号、浪费的关键词字符,以及商店页面中
任何出现在 avoid 中的名称。出错时以状态码 1 退出。
Apple 的《App Review Guideline 4.1》(山寨应用)会拒绝只是照搬 热门应用,或对其他应用的名称或 UI 仅做细微改动的应用。你的改进 和自有品牌是通过审核的关键,因此要在截图和描述开头几行中突出展示。
还要准备:符合当前要求尺寸的截图(上传时查看 App Store Connect 和 Play Console,要求会变化)、隐私标签和数据安全表、 隐私政策和支持 URL、年龄分级,以及包含审核者可用演示账号的审核备注。
第 4 步:发布计划
launch-plan.md:发布前建立候补名单或 Beta 名单,启用分析和错误
跟踪,找到原版不满意的用户讨论的地方(研究中找到的 Reddit 帖子和
社区),准备一篇以改进为重点的 Product Hunt 或 Hacker News 帖子,
并列出要亲自沟通的首批 10 位用户。
输出
完成 replica/launch/,构建落地页,并确保 listing.py 通过。
下一步:/replica-deploy。