描述產品任務,不是畫面。
安裝開放格式的 IconFlow skill。相容的代理程式在你要求應用程式圖示、favicon、標誌或系統匣圖示時,就能發現工作流程。
- 01安裝一次 skill
- 02給代理程式產品脈絡
- 03檢視比稿與 Review Lab
開始使用 · 原始碼安裝
IconFlow 把產品意圖變成可編輯 SVG,再讓設計撐過原生像素、平台裁切,以及綁定原始檔的審查,之後才交付任何素材。
幫人比對研究,卻不丟失脈絡。
運作模式
代理程式研究產品、探索不同概念,並撰寫語意化 SVG。IconFlow 提供設計手冊、確定性渲染器、品質關卡、目標轉換與學習迴圈。它不是提示詞生圖工具。
選擇路徑
需要產品思考與 SVG 工藝協助時,走代理程式路徑。你已掌握設計決策時,走 CLI 路徑。兩者都停在同一份審查契約。
安裝開放格式的 IconFlow skill。相容的代理程式在你要求應用程式圖示、favicon、標誌或系統匣圖示時,就能發現工作流程。
讀設計手冊,撰寫 SVG 決選稿,並使用代理程式所跑的同一組指令。CLI 背後沒有隱藏服務。
iconflow.toml用的是別的 AI 代理程式? 只要代理程式能讀儲存庫說明並執行 shell 指令,就能透過 AGENTS.md 加上 CLI 使用 IconFlow。能否自動發現 skill 取決於用戶端。
五分鐘引擎校樣
這會把 IconFlow 已提交、已審查的圖示家族建到可拋棄的工作目錄。它證明的是你的環境——不是五分鐘內就能設計出獨特的新識別。
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-out
macOS / 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
doctor回報渲染器已就緒。ship 驗證已提交的原始檔與審查契約,重跑 QA,並將網頁、PWA、Tauri 桌面、Electron 與系統匣素材寫入 work/quick-start/icon-out/。
從意圖開始
只給名詞的提示詞會做出裝飾。要包含產品任務、受眾、個性、色盤、該避開的陳腔濫調,以及確切的產出版面。
代理程式提示詞
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.
通用後備
即使用戶端不支援 Agent Skills,只要代理程式能讀檔並執行本機 Python CLI,就能這樣做。
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.
完整迴圈
從使用端專案執行這些指令。以絕對路徑使用 IconFlow 虛擬環境的 Python,讓設定與最終原始檔留在所屬產品裡。
先記錄意圖再動手畫。設定也會鎖定目標、顏色、路徑與系統匣行為。
python -m iconflow init --out iconflow.toml \
--name "My App" --essence proof \
--targets web,tauri,electron,tray
至少透過不同視角做出四個概念。技法預設是鷹架,從來不是完成的識別。
python -m iconflow styles
python -m iconflow new flat-geometric \
--out work/my-app/a.svg
把兩到三個決選稿一起烘焙。在 128px、16px 與剪影下讀對照表。
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
修掉每則警告。然後檢視原生像素、alpha、自適應裁切、桌面圓角與系統匣情境。
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
只有每個評分軸都達到 4/5 之後,才匯出 Review Lab receipt。原始檔或目標一改,那份 receipt 就過期。
python -m iconflow ship \
--config iconflow.toml \
--review master-review.json
記錄最先失敗的是什麼、改了什麼,以及一條可重用的規則。沒記下的圖示什麼也教不了。
python -m iconflow case new ...
python -m iconflow case lint
python -m iconflow case stats
確切的產出家族
目標是明示的。IconFlow 不宣稱「所有平台」,完整的 app 卡片也不會默默變成好用的選單列剪影。
Favicon 的 SVG 與 ICO、Apple touch icon、192px 與 512px 的 PWA 素材,外加 maskable 圖示與 manifest 片段。
--targets web,pwaPNG 尺寸、ICO、ICNS,以及 Tauri v2 桌面應用程式慣用的 src-tauri/icons 配置。
--targets tauri供 Electron 與 electron-builder 打包流程使用的跨平台 PNG、ICO 與 ICNS 素材。
--targets electron彩色系統匣 PNG、macOS 範本素材,以及 TypeScript 輔助程式。強烈建議使用專用、僅含標誌的 tray.svg。
--targets tray建置範例
可編輯的 master.svg(主檔)仍是專案旁邊的真實來源。產出的檔案隨時都能重建。
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
已知界線
pip install ai-iconflow。可以進你的專案了
先跑一次引擎校樣。然後打開你的產品儲存庫,給代理程式一份具體簡報,並把每個設計決策留在未來維護者能檢視的地方。