Communitygithub.com

ios-icon-gen

Genera conjuntos de imágenes PNG para iconos de aplicaciones iOS en catálogos de activos de Xcode a partir de SF Symbols (más de 5000 nativos de Apple) o la API de Iconify (más de 275k iconos de código abierto de más de 200 colecciones). Úsalo al generar iconos, crear activos de iconos, añadir iconos al catálogo de activos o buscar iconos para proyectos iOS.

¿Qué es ios-icon-gen?

Esta habilidad permite generar rápidamente conjuntos de imágenes PNG listos para Xcode (1x, 2x, 3x) para catálogos de activos, utilizando dos fuentes principales: Iconify API (más de 275,000 iconos de 200+ colecciones) y SF Symbols (más de 5,000 símbolos nativos de Apple, solo en macOS). Es útil para desarrolladores iOS/macOS que necesitan buscar, previsualizar y generar iconos de alta calidad de manera consistente sin abandonar el flujo de trabajo de desarrollo. La habilidad recomienda siempre inspeccionar el estilo de iconos existente en el proyecto (tamaño, color, peso) antes de generar, para mantener la coherencia visual. Los comandos se ejecutan mediante scripts shell o Swift, y permiten personalizar el tamaño, color, peso y directorio de salida, además de integrarse directamente con el catálogo de activos de Xcode.

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

Preguntar en tu IA favorita

Abre un nuevo chat con esta habilidad de agente ya precargada.

Documentación

Generador de Iconos iOS

Genera conjuntos de imágenes PNG para catálogos de activos de Xcode a partir de dos fuentes.

Cuándo activarlo

  • Generando activos de iconos para un proyecto Xcode iOS/macOS
  • Buscando iconos en colecciones de código abierto
  • Creando conjuntos de imágenes PNG (1x, 2x, 3x) para catálogos de activos
  • Reemplazando iconos provisionales con activos de calidad de producción
  • Igualando estilos de iconos existentes en un proyecto Xcode

Principios fundamentales

1. Dos fuentes, un formato de salida

Ambas fuentes producen conjuntos de imágenes idénticos y compatibles con Xcode. Elige según la necesidad:

FuenteIconosRequiereMejor para
API Iconify275,000+ de 200+ coleccionesInternetAmplia selección, estilos específicos, iconos de código abierto
SF Symbols5,000+ símbolos AppleSolo macOSEstilo nativo Apple, uso sin conexión

2. Siempre iguala el estilo existente

Antes de generar, revisa los iconos existentes del proyecto para mantener coherencia en tamaño, color y peso.

3. Estructura de salida

Ambos métodos producen un conjunto de imágenes completo para Xcode:

<dir-salida>/<nombre-activo>.imageset/
  Contents.json
  <nombre-activo>.png        # 1x (68px por defecto)
  <nombre-activo>@2x.png     # 2x (136px por defecto)
  <nombre-activo>@3x.png     # 3x (204px por defecto)

Ejemplos

Paso 1: Evaluar requisitos

Determina las necesidades del icono: qué representa, estilo preferido, color objetivo y tamaño.

Si el proyecto ya tiene iconos, verifica el estilo existente:

# Comprueba las dimensiones de un icono existente
sips -g pixelWidth -g pixelHeight ruta/a/[email protected]

Paso 2: Buscar iconos

API Iconify (recomendado para amplia selección):

# Buscar en todas las colecciones
$SKILL_DIR/scripts/iconify_gen.sh search "recibo"

# Buscar dentro de una colección específica
$SKILL_DIR/scripts/iconify_gen.sh search "tarjeta de visita" --prefix mdi

# Listar colecciones disponibles
$SKILL_DIR/scripts/iconify_gen.sh collections

SF Symbols (para estilo nativo Apple): Explora la aplicación SF Symbols o consulta nombres comunes:

Caso de usoNombre del símbolo
Documentodoc.text, doc.fill
Recibodoc.text.below.ecg, receipt
Personaperson.crop.rectangle, person.text.rectangle
Cámaracamera, camera.fill
Escaneardoc.viewfinder, qrcode.viewfinder
Ajustesgearshape, slider.horizontal.3

Paso 3: Vista previa (opcional)

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

Paso 4: Generar

API Iconify:

# Generación básica
$SKILL_DIR/scripts/iconify_gen.sh mdi:receipt-text-outline editTool_expenseReport

# Color y ubicación de salida personalizados
$SKILL_DIR/scripts/iconify_gen.sh mdi:receipt-text-outline myIcon --color 007AFF --output ./Assets.xcassets/icons

Opciones: --size <pt> (por defecto: 68), --color <hex> (por defecto: 8E8E93), --output <dir> (por defecto: /tmp/icons)

SF Symbols:

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

# Color, peso y salida personalizados
swift $SKILL_DIR/scripts/generate_icons.swift person.crop.rectangle myIcon --color 007AFF --weight regular --output ./Assets.xcassets/icons

Opciones: --size <pt> (por defecto: 68), --color <hex> (por defecto: 8E8E93), --weight <nombre> (por defecto: thin), --output <dir> (por defecto: /tmp/icons)

Paso 5: Verificar e integrar

  1. Lee el PNG @2x generado para verificar visualmente
  2. Copia al catálogo de activos si no se generó directamente allí:
    cp -r /tmp/icons/<nombre>.imageset ruta/a/Assets.xcassets/<grupo>/
    
  3. Compila el proyecto para verificar que Xcode reconoce los nuevos activos

Colecciones populares de Iconify

PrefijoNombreCantidadEstilo
mdiMaterial Design Icons7400+Variantes relleno + contorno
phPhosphor9000+6 pesos por icono
solarSolar7400+Negrita, lineal, contorno
tablerTabler Icons6000+Grosor de trazo consistente
lucideLucide1700+Limpio, minimalista
riRemix Icon3100+Variantes relleno + línea
carbonCarbon2400+Lenguaje de diseño IBM
heroiconsHeroIcons1200+Complemento de Tailwind CSS

Explora todo: https://icon-sets.iconify.design/

Referencia de scripts

ScriptFuenteRuta
iconify_gen.shAPI Iconify (275k+ iconos)$SKILL_DIR/scripts/iconify_gen.sh
generate_icons.swiftSF Symbols (5k+ iconos)$SKILL_DIR/scripts/generate_icons.swift

Mejores prácticas

  • Buscar antes de generar -- explora los iconos disponibles para encontrar el mejor
  • Igualar el estilo del proyecto existente -- verifica dimensiones, color y peso de los iconos existentes antes de generar nuevos
  • Usar Iconify para variedad -- más de 200 colecciones significa que puedes encontrar el estilo exacto que necesitas
  • Usar SF Symbols para coherencia Apple -- se integran perfectamente con la UI del sistema
  • Generar directamente en el catálogo de activos -- usa --output ./Assets.xcassets/icons para evitar copias manuales
  • Verificar visualmente -- siempre previsualiza el PNG @2x antes de hacer commit

Antipatrones

  • Generar iconos sin verificar el estilo de iconos existente del proyecto
  • Usar colores predeterminados cuando el proyecto tiene una paleta de colores definida
  • Generar con tamaños incorrectos (verifica primero los iconos existentes)
  • Hacer commit de iconos generados sin verificación visual

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.

Skills relacionados