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ios-icon-gen

SF Symbols(5000以上のAppleネイティブアイコン)またはIconify API(200以上のコレクションから27万5千以上のオープンソースアイコン)からiOSアプリアイコンを生成し、Xcodeアセットカタログ用のPNGイメージセットとして出力します。

ios-icon-gen とは?

このスキルは、iOS/macOS向けXcodeプロジェクト用のアプリアイコンを簡単に生成・管理するための専用ツールです。SF Symbols(macOSのみ、5000種類以上)とIconify API(インターネット経由、200以上のコレクションから27万5千以上のアイコン)の2つのソースに対応し、どちらも同一形式のXcode互換イメージセット(1x、2x、3xのPNGとContents.json)を出力します。プロジェクトの既存アイコンのスタイル(サイズ、色、太さ)を自動的にチェックし、それに合わせたアイコン生成を推奨するガイダンスも提供。カスタムカラーやウェイト、出力先ディレクトリの指定が可能で、生成したイメージセットはそのままアセットカタログにコピーして使用できます。このスキールは、アイコン作成、アセットカタログへの追加、iOSプロジェクト用のアイコン検索の場面で特に有効です。

対応~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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ドキュメント

iOS Icon Generator

2つのソースから、Xcodeアセットカタログ用のPNGアイコンイメージセットを生成します。

いつアクティブにするか

  • 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イメージセット(1x、2x、3x)を作成するとき
  • プレースホルダーアイコンをプロダクション品質のアセットに置き換えるとき
  • Xcodeプロジェクト内の既存の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

どちらのソースも同一のXcode互換イメージ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条件最適な用途
Iconify API200以上のコレクションから275,000以上インターネット接続幅広い選択肢、特定のスタイル、オープンソースアイコン
SF Symbols5,000以上のAppleシンボルmacOSのみAppleネイティブスタイル、オフライン使用

2. 常に既存のスタイルに合わせる

生成する前に、プロジェクトの既存アイコンのサイズ、色、線の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イメージセットが生成されます:

<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:要件の評価

必要なアイコン、希望のスタイル、ターゲットの色、サイズを決定します。

プロジェクトに既にアイコンがある場合は、既存の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(幅広い選択におすすめ):

# 全コレクションを検索
$SKILL_DIR/scripts/iconify_gen.sh search "receipt"

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

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

SF Symbols(Appleネイティブスタイル用): SF Symbolsアプリを参照するか、一般的な名前を参考にしてください:

ユースケースシンボル名
ドキュメント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(オプション)

# 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:

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

# カスタム色と出力先
$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:

# 基本的な生成
swift $SKILL_DIR/scripts/generate_icons.swift doc.text.below.ecg editTool_expenseReport

# カスタム色、線の太さ、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を視覚的に確認
  2. 直接出力していない場合は、アセットカタログにコピー:
    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

人気のIconifyコレクション

プレフィックス名前アイコン数スタイル
mdiMaterial Design Icons7400以上塗りつぶし+アウトライン
phPhosphor9000以上アイコンごとに6種類の太さ
solarSolar7400以上ボールド、リニア、アウトライン
tablerTabler Icons6000以上均一なストローク幅
lucideLucide1700以上クリーンでミニマル
riRemix Icon3100以上塗りつぶし+ライン
carbonCarbon2400以上IBMデザイン言語
heroiconsHeroIcons1200以上Tailwind CSSコンパニオン

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

スクリプト一覧

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

ベストプラクティス

  • 生成前に検索 -- 利用可能なアイコンを閲覧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
  • 多様性のためにIconifyを使用 -- 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の一貫性のためにSF Symbolsを使用 -- システムUIに完璧に一致
  • アセットカタログに直接生成 -- --output ./Assets.xcassets/iconsを使用して手動コピーを回避
  • 視覚的に確認 -- コミットする前に必ず@2x PNGをプレビュー

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されたカラーパレットがあるのにデフォルト色を使用する
  • 間違ったサイズで生成する(最初に既存アイコンを確認)
  • 生成したアイコンを視覚確認せずにコミットする

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/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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