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iOSアイコン生成

SF Symbols(Appleネイティブ5,000+)またはIconify API(275k+のオープンソースアイコン、200+コレクション)から、Xcodeアセットカタログ用のPNG画像セットを生成します。アイコン生成、アセット作成、アセットカタログへの追加、iOSプロジェクトのアイコン検索時に使用します。

iOSアイコン生成 とは?

このスキルは、iOS/macOS Xcodeプロジェクト向けに、PNG形式のアイコン画像セットを生成するためのツールです。2つのソースからアイコンを取得できます。1つはAppleが提供するSF Symbols(5,000種類以上、macOSのみ対応)で、もう1つはIconify API(275,000種類以上、200以上のコレクションから選択可能)です。どちらのソースも、最終的にはXcodeアセットカタログでそのまま使用できるアセットセット(1x、2x、3xのPNG画像とContents.json)を生成します。既存のプロジェクトスタイル(サイズ、色、太さ)を確認した上で、一貫性を保ちながらアイコンを生成することを推奨します。作業の流れは、要件確認、アイコン検索(必要に応じてプレビュー)、生成、検証と統合です。Iconify APIを使用する場合は`iconify_gen.sh`スクリプト、SF Symbolsを使用する場合は`generate_icons.swift`スクリプトを利用します。生成先を直接アセットカタログに指定することも可能で、生成後の確認が重要です。

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

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ドキュメント

iOSアイコン生成 は何をしますか?

SF Symbols(Appleネイティブ5,000+)またはIconify API(275k+のオープンソースアイコン、200+コレクション)から、Xcodeアセットカタログ用のPNGアイコン画像セットを生成します。

アクティブにするタイミング

  • iOS/macOS Xcodeプロジェクトのアイコンアセットを生成するとき
  • オープンソースコレクションからアイコンを検索するとき
  • アセットカタログ用のPNG画像セット(1x、2x、3x)を作成するとき
  • プレースホルダーアイコンを本番品質のアセットで置き換えるとき
  • Xcodeプロジェクト内の既存アイコンスタイルに合わせるとき

基本原則

1. 2つのソース、1つの出力形式

どちらのソースも、Xcode互換の同一フォーマットの画像セットを生成します。ニーズに応じて選択してください。

ソースアイコン数必要なもの最適な用途
Iconify API275,000+(200+コレクション)インターネット幅広い選択肢、特定のスタイル、オープンソースアイコン
SF Symbols5,000+のAppleシンボルmacOSのみAppleネイティブスタイル、オフライン作業

2. 常に既存のスタイルに合わせる

生成前に、プロジェクトの既存アイコンのサイズ、色、太さの一貫性を確認してください。

3. 出力構造

どちらの方法でも、完全なXcode画像セットを生成します。

<出力ディレクトリ>/<アセット名>.imageset/
  Contents.json
  <アセット名>.png        # 1x(デフォルト68px)
  <アセット名>@2x.png     # 2x(デフォルト136px)
  <アセット名>@3x.png     # 3x(デフォルト204px)

例

ステップ1: 要件の確認

アイコンのニーズ(アイコンが表すもの、希望スタイル、ターゲットカラー、サイズ)を決めます。

プロジェクトに既存アイコンがある場合は、スタイルを確認します。

# 既存アイコンの寸法を確認
sips -g pixelWidth -g pixelHeight path/to/[email protected]

ステップ2: アイコンを検索

Iconify API(幅広い選択肢におすすめ):

# 全コレクションから検索
$SKILL_DIR/scripts/iconify_gen.sh search "receipt"

# 特定のコレクション内で検索
$SKILL_DIR/scripts/iconify_gen.sh search "business card" --prefix mdi

# 利用可能なコレクション一覧表示
$SKILL_DIR/scripts/iconify_gen.sh collections

SF Symbols(Appleネイティブスタイルの場合): SF Symbolsアプリを参照するか、一般的な名前を確認します。

用途シンボル名
書類doc.text, doc.fill
領収書doc.text.below.ecg, receipt
人物person.crop.rectangle, person.text.rectangle
カメラcamera, camera.fill
スキャンdoc.viewfinder, qrcode.viewfinder
設定gearshape, slider.horizontal.3

ステップ3: プレビュー(任意)

# Iconifyプレビュー
$SKILL_DIR/scripts/iconify_gen.sh preview mdi:receipt-text-outline

ステップ4: 生成

Iconify API:

# 基本生成
$SKILL_DIR/scripts/iconify_gen.sh mdi:receipt-text-outline editTool_expenseReport

# カスタムカラーと出力先
$SKILL_DIR/scripts/iconify_gen.sh mdi:receipt-text-outline myIcon --color 007AFF --output ./Assets.xcassets/icons

オプション: --size <pt>(デフォルト: 68)、--color <hex>(デフォルト: 8E8E93)、--output <dir>(デフォルト: /tmp/icons)

SF Symbols:

# 基本生成
swift $SKILL_DIR/scripts/generate_icons.swift doc.text.below.ecg editTool_expenseReport

# カスタムカラー、太さ、出力先
swift $SKILL_DIR/scripts/generate_icons.swift person.crop.rectangle myIcon --color 007AFF --weight regular --output ./Assets.xcassets/icons

オプション: --size <pt>(デフォルト: 68)、--color <hex>(デフォルト: 8E8E93)、--weight <name>(デフォルト: thin)、--output <dir>(デフォルト: /tmp/icons)

ステップ5: 確認と統合

  1. 生成された@2x PNGを開いて視覚的に確認する
  2. 直接アセットカタログに出力していない場合はコピーする:
    cp -r /tmp/icons/<name>.imageset path/to/Assets.xcassets/<group>/
    
  3. プロジェクトをビルドして、Xcodeが新しいアセットを認識することを確認する

人気のIconifyコレクション

プレフィックス名前数スタイル
mdiMaterial Design Icons7400+塗りつぶし+アウトラインのバリエーション
phPhosphor9000+アイコンあたり6ウェイト
solarSolar7400+ボールド、リニア、アウトライン
tablerTabler Icons6000+一貫したストローク幅
lucideLucide1700+クリーン、ミニマル
riRemix Icon3100+塗りつぶし+ラインのバリエーション
carbonCarbon2400+IBMデザイン言語
heroiconsHeroIcons1200+Tailwind CSSコンパニオン

すべてを閲覧: https://icon-sets.iconify.design/

スクリプトリファレンス

スクリプトソースパス
iconify_gen.shIconify API(275k+アイコン)$SKILL_DIR/scripts/iconify_gen.sh
generate_icons.swiftSF Symbols(5k+アイコン)$SKILL_DIR/scripts/generate_icons.swift

ベストプラクティス

  • 生成前に検索する -- 利用可能なアイコンをブラウズして最適なものを見つける
  • 既存のプロジェクトスタイルに合わせる -- 新しいアイコンを生成する前に、既存アイコンの寸法、色、太さを確認する
  • 多様性にはIconifyを使う -- 200以上のコレクションから必要なスタイルを正確に見つけられる
  • Appleとの一貫性にはSF Symbolsを使う -- システムUIに完全に一致する
  • アセットカタログに直接生成する -- --output ./Assets.xcassets/icons を使って手動コピーを省く
  • 視覚的に確認する -- コミット前に必ず@2x PNGをプレビューする

アンチパターン

  • 既存のプロジェクトアイコンスタイルを確認せずにアイコンを生成する
  • プロジェクトに定義済みのカラーパレットがあるのにデフォルトカラーを使用する
  • 間違ったサイズで生成する(最初に既存アイコンを確認する)
  • 視覚確認せずに生成アイコンをコミットする

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.

関連スキル