Communitygithub.com

iOS 아이콘 생성기

SF Symbols(5,000개 이상의 Apple 네이티브 아이콘) 또는 Iconify API(200개 이상 컬렉션, 275,000개 이상 오픈 소스 아이콘)로부터 Xcode 에셋 카탈로그용 PNG 아이콘 이미지셋을 생성합니다. 아이콘 생성, 아이콘 에셋 추가, 에셋 카탈로그에 아이콘 추가, iOS 프로젝트용 아이콘 검색 시 사용하세요.

iOS 아이콘 생성기란 무엇인가요?

이 스킬은 두 가지 주요 소스(SF Symbols와 Iconify API)를 통해 Xcode 에셋 카탈로그용 PNG 아이콘 이미지셋(1x, 2x, 3x)을 생성하는 iOS 아이콘 생성기입니다. Iconify API는 200개 이상의 컬렉션에서 275,000개 이상의 아이콘을 제공하며 인터넷 연결이 필요하고, SF Symbols는 5,000개 이상의 Apple 네이티브 심볼을 제공하며 macOS에서 오프라인으로 사용할 수 있습니다. 두 소스 모두 동일한 Xcode 호환 이미지셋 구조를 출력합니다. 사용자는 먼저 기존 프로젝트 아이콘의 스타일(크기, 색상, 굵기)을 확인한 후, `iconify_gen.sh` 또는 `generate_icons.swift` 스크립트를 사용하여 아이콘을 검색, 미리보기, 생성할 수 있습니다. 생성된 이미지셋은 자동으로 에셋 카탈로그에 저장되거나 수동으로 복사할 수 있으며, 최종 커밋 전에 @2x PNG를 시각적으로 확인하는 것이 권장됩니다.

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

즐겨 사용하는 AI에게 물어보기

이 에이전트 스킬이 미리 로드된 새 채팅을 엽니다.

문서

iOS 아이콘 생성기은(는) 무엇을 하나요?

두 가지 소스로부터 Xcode 에셋 카탈로그용 PNG 아이콘 이미지셋을 생성합니다.

활성화 시점

  • iOS/macOS Xcode 프로젝트의 아이콘 에셋 생성
  • 오픈 소스 컬렉션에서 아이콘 검색
  • 에셋 카탈로그용 PNG 이미지셋(1x, 2x, 3x) 생성
  • 플레이스홀더 아이콘을 프로덕션 품질의 에셋으로 교체
  • Xcode 프로젝트의 기존 아이콘 스타일과 일치

핵심 원칙

1. 두 가지 소스, 하나의 출력 형식

두 소스 모두 동일한 Xcode 호환 이미지셋을 생성합니다. 필요에 따라 선택하세요.

소스아이콘 수필요 조건최적 사용처
Iconify API200개 이상 컬렉션에서 275,000개 이상인터넷 연결다양한 선택, 특정 스타일, 오픈 소스 아이콘
SF Symbols5,000개 이상의 Apple 심볼macOS 전용Apple 네이티브 스타일, 오프라인 사용

2. 항상 기존 스타일 일치

생성 전에 프로젝트의 기존 아이콘 크기, 색상, 굵기 일관성을 확인하세요.

3. 출력 구조

두 방법 모두 완전한 Xcode 이미지셋을 생성합니다.

<출력-디렉토리>/<에셋-이름>.imageset/
  Contents.json
  <에셋-이름>.png        # 1x (기본 68px)
  <에셋-이름>@2x.png     # 2x (기본 136px)
  <에셋-이름>@3x.png     # 3x (기본 204px)

예제

1단계: 요구 사항 평가

아이콘 요구 사항을 결정합니다: 아이콘이 나타내는 것, 선호하는 스타일, 목표 색상, 크기.

프로젝트에 이미 아이콘이 있다면 기존 스타일을 확인하세요.

# 기존 아이콘의 크기 확인
sips -g pixelWidth -g pixelHeight path/to/[email protected]

2단계: 아이콘 검색

Iconify API (다양한 선택에 권장):

# 모든 컬렉션 검색
$SKILL_DIR/scripts/iconify_gen.sh search "receipt"

# 특정 컬렉션 내 검색
$SKILL_DIR/scripts/iconify_gen.sh search "business card" --prefix mdi

# 사용 가능한 컬렉션 목록
$SKILL_DIR/scripts/iconify_gen.sh collections

SF Symbols (Apple 네이티브 스타일): SF Symbols 앱을 탐색하거나 일반적인 이름을 참조하세요.

사용 사례심볼 이름
문서doc.text, doc.fill
영수증doc.text.below.ecg, receipt
사람person.crop.rectangle, person.text.rectangle
카메라camera, camera.fill
스캔doc.viewfinder, qrcode.viewfinder
설정gearshape, slider.horizontal.3

3단계: 미리보기 (선택 사항)

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

4단계: 생성

Iconify API:

# 기본 생성
$SKILL_DIR/scripts/iconify_gen.sh mdi:receipt-text-outline editTool_expenseReport

# 사용자 정의 색상 및 출력 위치
$SKILL_DIR/scripts/iconify_gen.sh mdi:receipt-text-outline myIcon --color 007AFF --output ./Assets.xcassets/icons

옵션: --size <pt> (기본값: 68), --color <hex> (기본값: 8E8E93), --output <dir> (기본값: /tmp/icons)

SF Symbols:

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

# 사용자 정의 색상, 굵기, 출력
swift $SKILL_DIR/scripts/generate_icons.swift person.crop.rectangle myIcon --color 007AFF --weight regular --output ./Assets.xcassets/icons

옵션: --size <pt> (기본값: 68), --color <hex> (기본값: 8E8E93), --weight <name> (기본값: thin), --output <dir> (기본값: /tmp/icons)

5단계: 확인 및 통합

  1. 생성된 @2x PNG를 읽어 시각적으로 확인
  2. 직접 출력하지 않은 경우 에셋 카탈로그로 복사:
    cp -r /tmp/icons/<name>.imageset path/to/Assets.xcassets/<group>/
    
  3. 프로젝트를 빌드하여 Xcode가 새 에셋을 인식하는지 확인

인기 있는 Iconify 컬렉션

접두사이름개수스타일
mdiMaterial Design Icons7400개 이상채움 + 윤곽선 변형
phPhosphor9000개 이상아이콘당 6가지 굵기
solarSolar7400개 이상굵게, 선형, 윤곽선
tablerTabler Icons6000개 이상일관된 선 두께
lucideLucide1700개 이상깔끔하고 미니멀
riRemix Icon3100개 이상채움 + 선 변형
carbonCarbon2400개 이상IBM 디자인 언어
heroiconsHeroIcons1200개 이상Tailwind CSS 동반

전체 목록 보기: https://icon-sets.iconify.design/

스크립트 참조

스크립트소스경로
iconify_gen.shIconify API (275,000개 이상 아이콘)$SKILL_DIR/scripts/iconify_gen.sh
generate_icons.swiftSF Symbols (5,000개 이상 아이콘)$SKILL_DIR/scripts/generate_icons.swift

모범 사례

  • 생성 전 검색 -- 사용 가능한 아이콘을 탐색하여 가장 적합한 아이콘을 찾으세요.
  • 기존 프로젝트 스타일과 일치 -- 새 아이콘을 생성하기 전에 기존 아이콘의 크기, 색상, 굵기를 확인하세요.
  • 다양성을 위해 Iconify 사용 -- 200개 이상의 컬렉션에서 필요한 정확한 스타일을 찾을 수 있습니다.
  • Apple 일관성을 위해 SF Symbols 사용 -- 시스템 UI와 완벽하게 일치합니다.
  • 에셋 카탈로그에 직접 생성 -- --output ./Assets.xcassets/icons을 사용하여 수동 복사를 건너뛰세요.
  • 시각적으로 확인 -- 커밋 전에 항상 @2x PNG를 미리보기하세요.

안티 패턴

  • 기존 프로젝트 아이콘 스타일을 확인하지 않고 아이콘 생성
  • 프로젝트에 정의된 색상 팔레트가 있을 때 기본 색상 사용
  • 잘못된 크기로 생성 (먼저 기존 아이콘 확인)
  • 시각적 확인 없이 생성된 아이콘 커밋

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.

관련 스킬