推奨エージェント支援
絵ではなく、製品の役割を伝える。
オープン形式の IconFlow スキルをインストールします。対応するエージェントなら、アプリアイコン、favicon、ロゴマーク、トレイアイコンを頼むとワークフローを検出できます。
- 01 スキルを一度だけインストール
- 02 エージェントに製品コンテキストを渡す
- 03 比較検討結果と Review Lab を確認
Getting Started · ソースからインストール
エージェントに
ブリーフを渡す。
プルーフを残す。
IconFlow は製品の意図を編集可能な SVG に変え、アセットをリリースする前に、ネイティブピクセル、プラットフォームごとのクロップ、ソースに紐づいたレビューに耐えるデザインへ仕上げます。
- Python 3.10+
- Git
- 初回のみネットワーク設定
エージェントへの引き継ぎ01 / 04
製品の意図
筋道を見失わずに調査を比較できるようにする。
本質 · プルーフ避ける · きらめき
判断を後から確認できるブリーフ · SVG · レビュー · receipt · ケース
運用モデル
エージェントがデザイン。
IconFlow がプルーフを担う。
エージェントは製品を調査し、異なるコンセプトを探り、セマンティック SVG を作成します。IconFlow はプレイブック、決定論的レンダラー、品質ゲート、ターゲット変換、学習ループを提供します。プロンプトから画像を生成するツールではありません。
進め方を選ぶ
二つの入口。
品質ゲートは一つ。
製品の考え方や SVG 制作の支援が必要なら、エージェント経由を選びます。デザイン判断を自分で担うなら、CLI 経由を選びます。どちらも同じレビュー契約に到達します。
透明性CLI を直接操作
すべての判断を自分で行う。
デザインプレイブックを読み、SVG の最終候補を作成し、エージェントと同じコマンドを使います。CLI の背後に隠れたサービスはありません。
- 01 作成
iconflow.toml - 02 候補を比較してレビュー
- 03 有効な承認がある場合だけリリース
別の AI エージェントを使いますか？ リポジトリの指示を読み、シェルコマンドを実行できるエージェントなら、AGENTS.md と CLI を介して IconFlow を使えます。スキルの自動検出はクライアント次第です。
5 分のエンジンプルーフ
デザインの前に
パイプラインを検証。
これは、IconFlow リポジトリに含まれるレビュー済みアイコンファミリーを使い捨ての作業ディレクトリにビルドします。確認できるのは環境です。5 分で独自性のある新しいアイデンティティをデザインできるという意味ではありません。
01クローン最新のソースを取得します。
02セットアップPython の依存パッケージ、Chromium、エージェントスキルをインストールします。
03リリースのプルーフreceipt を再検証し、23 個のアセットをビルドします。
Windows · PowerShell
git clone https://github.com/snowyukitty/ai-iconflow.git
cd ai-iconflow
python -m venv .venv
powershell -NoProfile -ExecutionPolicy Bypass -File .\scripts\setup.ps1
.\.venv\Scripts\python.exe -m iconflow doctor
.\.venv\Scripts\python.exe -m iconflow ship `
--config brand\iconflow.toml `
--review brand\master-review.json `
--out work\quick-start\icon-outmacOS / Linux · shell
git clone https://github.com/snowyukitty/ai-iconflow.git
cd ai-iconflow
python3 -m venv .venv
sh ./scripts/setup.sh
./.venv/bin/python -m iconflow doctor
./.venv/bin/python -m iconflow ship \
--config brand/iconflow.toml \
--review brand/master-review.json \
--out work/quick-start/icon-out
想定される結果
単なるフォルダーではなく、ゲート。
doctorはレンダラーの準備完了を報告します。ship はリポジトリ内のソースとレビュー契約を検証し、QA を再実行して、Web、PWA、Tauri デスクトップ、Electron、トレイ用のアセットを work/quick-start/icon-out/ 以下に書き出します。
- ソースハッシュが一致
- 自動警告 0 件
- 6 つのスコアが 4/5 以上
意図から始める
エージェントに
役立つブリーフを渡す。
名詞だけのプロンプトでは装飾しか生まれません。製品の役割、対象ユーザー、個性、配色、避けるべき定番の落とし穴、正確な出力サーフェスを含めます。
ブリーフ / 01エージェントに必要なもの
- 製品の意図
- 製品で何ができるようになりますか？
- ユーザーの目的
- ユーザーはどんな前進を目指していますか？
- 本質
- すべての判断を導く一語。
- 個性
- 相反する二つか三つの特性。
- 定番の落とし穴
- 避けるべき、ありがちなカテゴリ記号。
- ターゲット
- Web、PWA、デスクトップ、トレイのうち、実在するものだけ。
エージェント用プロンプト
Use the IconFlow skill to design, review, and ship a distinctive icon family for this project.
Product intent: [what the product enables]
User job: [the progress a person wants]
Essence: [one word]
Personality: [two or three traits]
Existing palette: [tokens or colors]
Clichés to avoid: [obvious symbols]
Targets: [web, pwa, tauri, electron, tray]
Keep the editable SVG and iconflow.toml in this project. Show me the concept bake-off and native-size review before shipping. Do not stop before recording the case.汎用フォールバック
スキルを検出できない場合は、エージェントに契約を渡します。
クライアントが Agent Skills に対応していなくても、ファイルを読み、ローカルの Python CLI を実行できるエージェントなら使えます。
Read [ICONFLOW_REPO]/AGENTS.md completely.
Use [ICONFLOW_REPO]/.venv/.../python -m iconflow ...
Keep your shell in this consuming project.
Follow concept → compare → check → review → ship → case.完全なループ
すべてのコマンドに
役割がある。
これらは利用側のプロジェクトから実行します。IconFlow の仮想環境にある Python を絶対パスで使い、設定と最終ソースを対象の製品と同じ場所に保ちます。
-
01ブリーフ
製品契約を書く。
描く前に意図を記録します。設定では、ターゲット、色、パス、トレイの動作も固定します。
python -m iconflow init --out iconflow.toml \ --name "My App" --essence proof \ --targets web,tauri,electron,tray -
02探索
異なるビジュアル案を必ず出す。
異なる視点から少なくとも 4 つのコンセプトを作成します。技法プリセットは足場であり、完成したアイデンティティではありません。
python -m iconflow styles python -m iconflow new flat-geometric \ --out work/my-app/a.svg -
03比較
磨き込む前に形を選ぶ。
最終候補を 2 つか 3 つまとめてレンダリングします。シートを 128px、16px、シルエットで確認します。
python -m iconflow compare \ work/my-app/a.svg work/my-app/b.svg \ work/my-app/c.svg --out work/my-app/bake.png -
04検査
実際のターゲット変換をレビューする。
すべての警告を解消します。次に、ネイティブピクセル、アルファ、アダプティブクロップ、デスクトップの角、トレイでの表示を確認します。
python -m iconflow check master.svg python -m iconflow review --config iconflow.toml \ --out work/my-app/review.png \ --html work/my-app/review.html -
05リリース
承認はフェイルクローズにする。
すべての評価軸が 4/5 に達してから、Review Lab の receipt をエクスポートします。ソースまたはターゲットを変更すると、その receipt は無効になります。
python -m iconflow ship \ --config iconflow.toml \ --review master-review.json -
06学ぶ
学びをシステムに戻す。
最初に何が失敗し、何を変えたか、再利用できるルールを一つ記録します。記録されないアイコンからは何も学べません。
python -m iconflow case new ... python -m iconflow case lint python -m iconflow case stats
出力ファミリーの仕様
リリースする
サーフェスだけを指定。
ターゲットは明示的です。IconFlow は「全プラットフォーム対応」をうたいません。また、全面を使うアプリカードが暗黙に実用的なメニューバー用シルエットへ変わることもありません。
ブラウザ向けサーフェス
favicon の SVG と ICO、Apple touch icon、192px と 512px の PWA アセット、さらに maskable icon と manifest スニペット。
--targets web,pwaデスクトップバンドル
PNG の各サイズ、ICO、ICNS、および Tauri v2 デスクトップアプリ向けの標準的な src-tauri/icons レイアウト。
--targets tauriパッケージャー入力
Electron と electron-builder のパッケージングワークフロー向け、クロスプラットフォームの PNG、ICO、ICNS アセット。
--targets electronメニューバー用マーク
カラートレイ PNG、macOS テンプレートアセット、TypeScript ヘルパー。マーク専用の tray.svg を強く推奨します。
--targets trayビルド例
一つのソース。明示的な分岐。
編集可能な master.svg（マスター SVG）は、プロジェクトとともに信頼できる唯一のソースとして残ります。生成ファイルはいつでも再ビルドできます。
icon-out/
├── favicon.svg
├── favicon.ico
├── icon-192.png
├── icon-512.png
├── icon-512-maskable.png
├── icons/
│ ├── icon.ico
│ └── icon.icns
├── build/
│ ├── icon.png
│ ├── icon.ico
│ └── icon.icns
└── tray/
├── tray.png
├── trayTemplate.png
└── trayIcon.ts既知の制約
ローカルだからといって
魔法ではない。
- 現時点ではソースからインストール。IconFlow はまだ PyPI で公開されていません。公式リリースが出るまで
pip install ai-iconflowは使わないでください。 - 初回のみダウンロード。セットアップ時は、依存パッケージと Playwright Chromium の取得にネットワーク接続が必要です。その後のレンダリングとビルドはローカルで行われます。
- デスクトップの範囲。現在の Tauri 出力が対象とするのはデスクトップアセットです。Android や iOS の起動画面とアイコンセットは含みません。
- ツールチェーンに依存するプルーフ。再現性には、同じ正規化済み SVG、設定、IconFlow、Chromium、Pillow のバージョンを使うことが前提です。
プロジェクトで始める準備
役割から始める。
根拠で終える。
エンジンプルーフを一度実行します。次に製品リポジトリを開き、エージェントに具体的なブリーフを渡し、将来のメンテナーが確認できる場所にすべてのデザイン判断を残します。