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iOS-Icon-Generator

Generiert iOS-App-Icons als PNG-Imagestsets für Xcode-Asset-Kataloge aus SF Symbols (über 5.000 Apple-native) oder der Iconify-API (über 275.000 Open-Source-Icons aus mehr als 200 Sammlungen). Verwenden Sie dies, wenn Sie Icons generieren, Icon-Assets erstellen, Icons zum Asset-Katalog hinzufügen oder nach Icons für iOS-Projekte suchen.

Was ist iOS-Icon-Generator?

Diese Fähigkeit (Skill) dient der automatischen Generierung von PNG-Icon-Imagestsets (1x, 2x, 3x) für Xcode-Asset-Kataloge. Sie unterstützt zwei Quellen: die Iconify-API (über 275.000 Icons aus 200+ Sammlungen wie Material Design, Phosphor, Solar) und SF Symbols (über 5.000 Apple-native Symbole). Der Skill sucht, generiert und integriert Icons direkt in ein Xcode-Projekt. Er erkennt anhand des Projekts die bestehenden Icon-Stile und sorgt für konsistente Größen, Farben und Schriftgewichte. Die Ausgabe erfolgt als vollständiges `.imageset`-Verzeichnis mit `Contents.json` und den drei PNG-Auflösungen. Der Skill ist ideal für iOS/macOS-Entwickler, die mit Claude Code, Cursor oder ähnlichen KI-Agenten arbeiten, und automatisiert den gesamten Workflow von der Suche bis zur Integration in den Asset-Katalog.

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

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Dokumentation

Was macht iOS-Icon-Generator?

Generieren Sie PNG-Icon-Imagestsets für Xcode-Asset-Kataloge aus zwei Quellen.

Wann aktivieren

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

Kernprinzipien

1. Zwei Quellen, ein Ausgabeformat

Beide Quellen erzeugen identische Xcode-kompatible Imagestsets. Wählen Sie je nach Bedarf:

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

2. Immer vorhandenen Stil angleichen

Prüfen Sie vor der Generierung die vorhandenen Icons des Projekts auf Größen-, Farb- und Gewichtskonsistenz.

3. Ausgabestruktur

Beide Methoden erzeugen ein vollständiges Xcode-Imagesset:

<output-dir>/<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

Ermitteln Sie die Icon-Anforderungen: Was das Icon darstellt, bevorzugter Stil, Zielfarbe und -größe.

Wenn das Projekt bereits Icons hat, prüfen Sie den vorhandenen Stil:

# Abmessungen eines vorhandenen Icons prüfen
sips -g pixelWidth -g pixelHeight path/to/[email protected]

Schritt 2: Nach Icons suchen

Iconify-API (empfohlen für große Auswahl):

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

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

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

SF Symbols (für Apple-nativen Stil): Durchsuchen Sie die SF Symbols-App oder referenzieren Sie gebräuchliche Namen:

AnwendungsfallSymbolname
Dokumentdoc.text, doc.fill
Belegdoc.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:

# Basisgenerierung
$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 <dir> (Standard: /tmp/icons)

SF Symbols:

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

# Benutzerdefinierte Farbe, Gewicht 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 <dir> (Standard: /tmp/icons)

Schritt 5: Überprüfen und integrieren

  1. Lesen Sie das generierte @2x-PNG zur visuellen Überprüfung
  2. Kopieren Sie es in den Asset-Katalog, falls nicht direkt dort ausgegeben:
    cp -r /tmp/icons/<name>.imageset path/to/Assets.xcassets/<group>/
    
  3. Bauen Sie das Projekt, um zu überprüfen, ob Xcode die neuen Assets erkennt

Beliebte Iconify-Sammlungen

PräfixNameAnzahlStil
mdiMaterial Design Icons7400+Gefüllte + Umrissvarianten
phPhosphor9000+6 Gewichte pro Icon
solarSolar7400+Fett, linear, Umriss
tablerTabler Icons6000+Konsistente Strichstärke
lucideLucide1700+Sauber, minimal
riRemix Icon3100+Gefüllte + Linienvarianten
carbonCarbon2400+IBM Designsprache
heroiconsHeroIcons1200+Tailwind CSS Begleitung

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 – verfügbare Icons durchsuchen, um die beste Übereinstimmung zu finden
  • Vorhandenen Projektstil angleichen – Abmessungen, Farbe und Gewicht vorhandener Icons vor der Generierung neuer Icons prüfen
  • Iconify für Vielfalt nutzen – 200+ Sammlungen bieten Ihnen den genauen Stil, den Sie benötigen
  • SF Symbols für Apple-Konsistenz verwenden – sie passen perfekt zur System-UI
  • Direkt in den Asset-Katalog generieren – mit --output ./Assets.xcassets/icons sparen Sie sich das manuelle Kopieren
  • Visuell überprüfen – immer das @2x-PNG vor dem Commit ansehen

Anti-Patterns

  • Icons generieren, ohne den vorhandenen Icon-Stil im Projekt zu prüfen
  • Standardfarben verwenden, wenn das Projekt eine definierte Farbpalette hat
  • In falschen Größen generieren (vorhandene Icons zuerst prüfen)
  • Generierte Icons ohne visuelle Überprüfung committen

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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

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