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ios-icon-gen

Générez des icônes d'applications iOS sous forme d'imagesets PNG pour les catalogues d'actifs Xcode à partir de SF Symbols (5 000+ icônes natives Apple) ou de l'API Iconify (275 000+ icônes open source de plus de 200 collections). À utiliser pour générer des icônes, créer des actifs d'icônes, ajouter des icônes au catalogue d'actifs ou rechercher des icônes pour des projets iOS.

Qu'est-ce que ios-icon-gen ?

Ce skill permet de générer des imagesets PNG compatibles avec Xcode pour les catalogues d'actifs (Asset Catalogs) des projets iOS/macOS. Il s'appuie sur deux sources d'icônes : l'API Iconify (plus de 275 000 icônes open source réparties dans plus de 200 collections) et les SF Symbols (plus de 5 000 symboles natifs Apple). L'utilisateur peut rechercher une icône, la prévisualiser, puis la générer aux trois résolutions (1x, 2x, 3x) avec une taille, une couleur et un poids personnalisables. Le skill est particulièrement utile pour remplacer des icônes placeholder par des actifs de qualité production, ou pour enrichir un catalogue d'icônes existant en respectant le style visuel du projet (dimensions, couleur, graisse). Des scripts shell et Swift facilitent l'exécution des commandes directement depuis le terminal. Le skill insiste sur les bonnes pratiques : toujours analyser le style des icônes existantes avant génération, utiliser Iconify pour une grande variété de styles, et SF Symbols pour une intégration parfaite avec l'écosystème Apple. Il déconseille de générer des icônes sans vérifier le style existant, d'utiliser des couleurs par défaut si le projet a sa propre palette, ou de commiter sans vérification visuelle.

Compatible avec~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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Documentation

Générateur d'icônes iOS

Générez des imagesets PNG pour les catalogues d'actifs Xcode à partir de deux sources.

Quand activer

  • Générer des actifs d'icônes pour un projet iOS/macOS Xcode
  • Rechercher des icônes dans des collections open source
  • Créer des imagesets PNG (1x, 2x, 3x) pour les catalogues d'actifs
  • Remplacer des icônes placeholder par des actifs de qualité production
  • Adapter le style des icônes existantes dans un projet Xcode

Principes fondamentaux

1. Deux sources, un format de sortie

Les deux sources produisent des imagesets identiques et compatibles avec Xcode. Choisissez selon vos besoins :

SourceIcônesNécessiteIdéal pour
API Iconify275 000+ issues de 200+ collectionsInternetLarge sélection, styles spécifiques, icônes open source
SF Symbols5 000+ symboles ApplemacOS uniquementStyle natif Apple, utilisation hors ligne

2. Toujours adapter au style existant

Avant de générer, vérifiez la taille, la couleur et la graisse des icônes existantes du projet pour assurer la cohérence.

3. Structure de sortie

Les deux méthodes produisent un imageset Xcode complet :

<dossier-sortie>/<nom-actif>.imageset/
  Contents.json
  <nom-actif>.png        # 1x (68px par défaut)
  <nom-actif>@2x.png     # 2x (136px par défaut)
  <nom-actif>@3x.png     # 3x (204px par défaut)

Exemples

Étape 1 : Évaluer les besoins

Déterminez les besoins de l'icône : ce qu'elle représente, le style souhaité, la couleur cible et la taille.

Si le projet possède déjà des icônes, vérifiez le style existant :

# Vérifier les dimensions d'une icône existante
sips -g pixelWidth -g pixelHeight chemin/vers/[email protected]

Étape 2 : Rechercher des icônes

API Iconify (recommandée pour une large sélection) :

# Rechercher dans toutes les collections
$SKILL_DIR/scripts/iconify_gen.sh search "reçu"

# Rechercher dans une collection spécifique
$SKILL_DIR/scripts/iconify_gen.sh search "carte de visite" --prefix mdi

# Lister les collections disponibles
$SKILL_DIR/scripts/iconify_gen.sh collections

SF Symbols (pour le style natif Apple) : Parcourez l'application SF Symbols ou référez-vous aux noms courants :

UsageNom du symbole
Documentdoc.text, doc.fill
Reçudoc.text.below.ecg, receipt
Personneperson.crop.rectangle, person.text.rectangle
Appareil photocamera, camera.fill
Scandoc.viewfinder, qrcode.viewfinder
Réglagesgearshape, slider.horizontal.3

Étape 3 : Aperçu (optionnel)

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

Étape 4 : Générer

API Iconify :

# Génération de base
$SKILL_DIR/scripts/iconify_gen.sh mdi:receipt-text-outline editTool_expenseReport

# Couleur personnalisée et emplacement de sortie
$SKILL_DIR/scripts/iconify_gen.sh mdi:receipt-text-outline myIcon --color 007AFF --output ./Assets.xcassets/icons

Options : --size <pt> (défaut : 68), --color <hex> (défaut : 8E8E93), --output <dossier> (défaut : /tmp/icons)

SF Symbols :

# Génération de base
swift $SKILL_DIR/scripts/generate_icons.swift doc.text.below.ecg editTool_expenseReport

# Couleur personnalisée, graisse et sortie
swift $SKILL_DIR/scripts/generate_icons.swift person.crop.rectangle myIcon --color 007AFF --weight regular --output ./Assets.xcassets/icons

Options : --size <pt> (défaut : 68), --color <hex> (défaut : 8E8E93), --weight <nom> (défaut : thin), --output <dossier> (défaut : /tmp/icons)

Étape 5 : Vérifier et intégrer

  1. Lisez le PNG @2x généré pour vérifier visuellement
  2. Copiez dans le catalogue d'actifs si la sortie n'y est pas directement :
    cp -r /tmp/icons/<nom>.imageset chemin/vers/Assets.xcassets/<groupe>/
    
  3. Compilez le projet pour vérifier que Xcode prend en compte les nouveaux actifs

Collections Iconify populaires

PréfixeNomNombreStyle
mdiMaterial Design Icons7400+Variantes remplies + contours
phPhosphor9000+6 graisses par icône
solarSolar7400+Gras, linéaire, contour
tablerTabler Icons6000+Épaisseur de trait constante
lucideLucide1700+Propre, minimaliste
riRemix Icon3100+Variantes remplies + lignes
carbonCarbon2400+Langage de design IBM
heroiconsHeroIcons1200+Compagnon Tailwind CSS

Parcourez tout : https://icon-sets.iconify.design/

Référence des scripts

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

Bonnes pratiques

  • Recherchez avant de générer -- Parcourez les icônes disponibles pour trouver la meilleure correspondance
  • Adaptez-vous au style existant du projet -- Vérifiez les dimensions, la couleur et la graisse des icônes existantes avant d'en générer de nouvelles
  • Utilisez Iconify pour la variété -- 200+ collections vous permettent de trouver exactement le style dont vous avez besoin
  • Utilisez SF Symbols pour la cohérence Apple -- Ils s'intègrent parfaitement à l'interface système
  • Générez directement dans le catalogue d'actifs -- Utilisez --output ./Assets.xcassets/icons pour éviter les copier-coller manuels
  • Vérifiez visuellement -- Prévisualisez toujours le PNG @2x avant de commiter

Anti-patrons

  • Générer des icônes sans vérifier le style existant du projet
  • Utiliser les couleurs par défaut alors que le projet a une palette définie
  • Générer à des tailles incorrectes (vérifiez d'abord les icônes existantes)
  • Commiter des icônes générées sans vérification visuelle

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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