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iOS-Icon-Generator

Generiere PNG-Icon-Imagesets für Xcode-Asset-Kataloge aus SF Symbols (5.000+ Apple-native) oder der Iconify-API (275.000+ Open-Source-Icons aus über 200 Sammlungen). Verwende dies zum Generieren von Icons, Erstellen von Icon-Assets, Hinzufügen von Icons zum Asset-Katalog oder zur Suche nach Icons für iOS-Projekte.

Was ist iOS-Icon-Generator?

Der iOS-Icon-Generator ist ein Skill zur Erstellung von PNG-Icon-Imagesets (1x, 2x, 3x) für Xcode-Asset-Kataloge. Er unterstützt zwei Quellen: die Iconify-API mit über 275.000 Open-Source-Icons aus mehr als 200 Sammlungen (erfordert Internet) und Apples SF Symbols mit über 5.000 nativen Symbolen (nur macOS). Beide Quellen produzieren identische, Xcode-kompatible Imagesets. Die Ausgabe erfolgt automatisch im Format eines .imageset-Ordners mit Contents.json und den PNG-Dateien in den benötigten Auflösungen. Der Skill ermöglicht die Suche nach Icons, Vorschau, individuelle Farb- und Größenanpassung sowie die direkte Ausgabe in den Asset-Katalog. Er ist besonders nützlich für Entwickler, die in Xcode-Projekten einheitliche, professionelle Icon-Assets benötigen – egal ob für iOS oder macOS.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/ios-icon-gen

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Dokumentation

Was macht iOS-Icon-Generator?

Generiere PNG-Icon-Imagesets für Xcode-Asset-Kataloge aus zwei Quellen.

Wann aktivieren

  • Generieren von Icon-Assets für ein iOS/macOS-Xcode-Projekt
  • Suche nach Icons in Open-Source-Sammlungen
  • Erstellen von PNG-Imagesets (1x, 2x, 3x) für Asset-Kataloge
  • Ersetzen von Platzhalter-Icons durch professionelle Assets
  • Anpassen an bestehende Icon-Stile in einem Xcode-Projekt

Kernprinzipien

1. Zwei Quellen, ein Ausgabeformat

Beide Quellen erzeugen identische, Xcode-kompatible Imagesets. Wähle je nach Bedarf:

QuelleIconsErfordertAm besten für
Iconify-API275.000+ aus 200+ SammlungenInternetGroße Auswahl, spezifische Stile, Open-Source-Icons
SF Symbols5.000+ Apple-SymbolemacOSApple-nativer Stil, Offline-Nutzung

2. Immer vorhandenen Stil übernehmen

Überprüfe vor dem Generieren die vorhandenen Icons im Projekt auf Größen-, Farb- und Linienstärke-Konsistenz.

3. Ausgabestruktur

Beide Methoden erzeugen ein vollständiges Xcode-Imageset:

<ausgabe-verz>/<asset-name>.imageset/
  Contents.json
  <asset-name>.png        # 1x (68px Standard)
  <asset-name>@2x.png     # 2x (136px Standard)
  <asset-name>@3x.png     # 3x (204px Standard)

Beispiele

Schritt 1: Anforderungen ermitteln

Bestimme die Icon-Anforderungen: Was das Icon darstellt, bevorzugter Stil, Zielfarbe und Größe.

Wenn das Projekt bereits Icons hat, überprüfe den vorhandenen Stil:

# Überprüfe die Abmessungen eines vorhandenen Icons
sips -g pixelWidth -g pixelHeight pfad/zum/[email protected]

Schritt 2: Icons suchen

Iconify-API (empfohlen für große Auswahl):

# In allen Sammlungen suchen
$SKILL_DIR/scripts/iconify_gen.sh search "quittung"

# In einer bestimmten Sammlung suchen
$SKILL_DIR/scripts/iconify_gen.sh search "visitenkarte" --prefix mdi

# Verfügbare Sammlungen auflisten
$SKILL_DIR/scripts/iconify_gen.sh collections

SF Symbols (für Apple-nativen Stil): Durchsuche die SF Symbols App oder nutze gebräuchliche Namen:

VerwendungSymbolname
Dokumentdoc.text, doc.fill
Quittungdoc.text.below.ecg, receipt
Personperson.crop.rectangle, person.text.rectangle
Kameracamera, camera.fill
Scandoc.viewfinder, qrcode.viewfinder
Einstellungengearshape, slider.horizontal.3

Schritt 3: Vorschau (optional)

# Iconify-Vorschau
$SKILL_DIR/scripts/iconify_gen.sh preview mdi:receipt-text-outline

Schritt 4: Generieren

Iconify-API:

# Einfache Generierung
$SKILL_DIR/scripts/iconify_gen.sh mdi:receipt-text-outline editTool_expenseReport

# Benutzerdefinierte Farbe und Ausgabepfad
$SKILL_DIR/scripts/iconify_gen.sh mdi:receipt-text-outline myIcon --color 007AFF --output ./Assets.xcassets/icons

Optionen: --size <pt> (Standard: 68), --color <hex> (Standard: 8E8E93), --output <verz> (Standard: /tmp/icons)

SF Symbols:

# Einfache Generierung
swift $SKILL_DIR/scripts/generate_icons.swift doc.text.below.ecg editTool_expenseReport

# Benutzerdefinierte Farbe, Strichstärke und Ausgabe
swift $SKILL_DIR/scripts/generate_icons.swift person.crop.rectangle myIcon --color 007AFF --weight regular --output ./Assets.xcassets/icons

Optionen: --size <pt> (Standard: 68), --color <hex> (Standard: 8E8E93), --weight <name> (Standard: thin), --output <verz> (Standard: /tmp/icons)

Schritt 5: Überprüfen und integrieren

  1. Lies das generierte @2x-PNG zur visuellen Überprüfung
  2. Kopiere es in den Asset-Katalog, falls nicht direkt dorthin ausgegeben:
    cp -r /tmp/icons/<name>.imageset pfad/zu/Assets.xcassets/<gruppe>/
    
  3. Baue das Projekt, um zu überprüfen, ob Xcode die neuen Assets übernimmt

Beliebte Iconify-Sammlungen

PräfixNameAnzahlStil
mdiMaterial Design Icons7400+Gefüllt + Outline-Varianten
phPhosphor9000+6 Strichstärken pro Icon
solarSolar7400+Fett, linear, Outline
tablerTabler Icons6000+Einheitliche Strichbreite
lucideLucide1700+Sauber, minimalistisch
riRemix Icon3100+Gefüllt + Line-Varianten
carbonCarbon2400+IBM-Designsprache
heroiconsHeroIcons1200+Tailwind CSS Begleiter

Alle durchsuchen: https://icon-sets.iconify.design/

Skript-Referenz

SkriptQuellePfad
iconify_gen.shIconify-API (275k+ Icons)$SKILL_DIR/scripts/iconify_gen.sh
generate_icons.swiftSF Symbols (5k+ Icons)$SKILL_DIR/scripts/generate_icons.swift

Best Practices

  • Vor dem Generieren suchen – Durchstöbere verfügbare Icons, um die beste Übereinstimmung zu finden
  • Vorhandenen Projektstil übernehmen – Überprüfe Abmessungen, Farbe und Strichstärke vorhandener Icons, bevor du neue generierst
  • Iconify für Vielfalt nutzen – Über 200 Sammlungen ermöglichen es, den exakt passenden Stil zu finden
  • SF Symbols für Apple-Konsistenz nutzen – Sie passen perfekt zur System-UI
  • Direkt in den Asset-Katalog generieren – Verwende --output ./Assets.xcassets/icons, um manuelles Kopieren zu vermeiden
  • Visuell überprüfen – Vorschaue immer das @2x-PNG, bevor du es eincheckst

Anti-Patterns

  • Generieren von Icons ohne vorherige Prüfung des vorhandenen Icon-Stils im Projekt
  • Verwenden von Standardfarben, wenn das Projekt eine definierte Farbpalette hat
  • Generieren in falschen Größen (zuerst vorhandene Icons prüfen)
  • Generierte Icons ohne visuelle Überprüfung einchecken

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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