render-icon-pipeline
О программе
Этот навык запускает визуализационный конвейер для создания иконок из существующих глифов для навыков, агентов и команд. Он обрабатывает генерацию палитры, построение данных, создание манифеста и рендеринг иконок. Разработчики всегда должны использовать скрипт `build.sh` в качестве точки входа, никогда не вызывая Rscript напрямую.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/render-icon-pipelineСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
Render Icon Pipeline
Run viz pipeline end-to-end → render icons from existing glyphs. Palette gen, data build, manifest create, icon render for skills, agents, teams.
Canonical entry: bash viz/build.sh [flags] from project root, or bash build.sh [flags] from viz/. Script handles platform detection (WSL, Docker, native), R binary select, step ordering. Never call Rscript direct for build scripts — that path only for MCP server config.
Use When
- After create/modify glyph fns
- After add new skills, agents, teams to registries
- Icons need re-render for new/updated palettes
- Full pipeline rebuild (after infra changes)
- Setting up viz env first time
In
- Optional: Entity type —
skill,agent,team,all(defaultall) - Optional: Palette — specific name or
all(defaultall) - Optional: Domain filter — specific domain for skill icons (e.g.
git,design) - Optional: Render mode —
full,incremental,dry-run(defaultincremental)
Do
Step 1: Verify Prereqs
Ensure env ready for rendering.
- Confirm
viz/build.shexists:ls -la viz/build.sh - Verify Node.js available:
node --version - Check
viz/config.ymlexists (platform-specific R path profiles):ls viz/config.yml
build.sh handles R binary resolution auto — no need verify R paths manually. WSL → /usr/local/bin/Rscript (WSL-native R), Docker → container R, native Linux/macOS → Rscript from PATH.
→ build.sh, Node.js, config.yml present.
If err: config.yml missing → pipeline falls back to system defaults. Node.js missing → install via nvm.
Step 2: Run Pipeline
build.sh exec 5 steps in order:
- Generate palette colors (R) →
palette-colors.json+colors-generated.js - Build data (Node) →
skills.json - Build manifests (Node) →
icon-manifest.json,agent-icon-manifest.json,team-icon-manifest.json - Render icons (R) →
icons/+icons-hd/WebP files - Generate terminal glyphs (Node) →
cli/lib/glyph-data.json
Full pipeline (all types, all palettes, std + HD):
bash viz/build.sh
Incremental (skip icons existing on disk):
bash viz/build.sh --skip-existing
Single domain (skills only):
bash viz/build.sh --only design
Single entity type:
bash viz/build.sh --type skill
bash viz/build.sh --type agent
bash viz/build.sh --type team
Dry run (preview no rendering):
bash viz/build.sh --dry-run
Std size only (skip HD):
bash viz/build.sh --no-hd
All flags after build.sh passed through to build-all-icons.R.
→ Icons rendered to viz/public/icons/<palette>/ + viz/public/icons-hd/<palette>/.
If err:
- renv hang on NTFS: viz
.Rprofilebypassesrenv/activate.R+ sets.libPaths()direct. Ensure run fromviz/(build.sh does auto viacd "$(dirname "$0")") - Missing R pkgs: Run
Rscript -e "install.packages(c('ggplot2', 'ggforce', 'ggfx', 'ragg', 'magick', 'future', 'furrr', 'digest'))"from R env build.sh selects - No glyph mapped: Entity needs glyph fn — use
create-glyphbefore rendering
Step 3: Verify Output
Confirm render completed.
- Check file counts match:
find viz/public/icons/cyberpunk -name "*.webp" | wc -l find viz/public/icons-hd/cyberpunk -name "*.webp" | wc -l - Check reasonable file sizes (2-80 KB per icon)
- Run
audit-icon-pipelinefor comprehensive check
→ File counts match manifest entry counts. Sizes in expected range.
If err: counts don't match → some glyphs errored during render. Check build log for [ERROR] lines.
CLI Flag Reference
All flags passed through build.sh → build-all-icons.R:
| Flag | Default | Description |
|---|---|---|
--type <types> | all | Comma-separated: skill, agent, team |
--palette <name> | all | Single palette or all (9 palettes) |
--only <filter> | none | Domain (skills) or entity ID (agents/teams) |
--skip-existing | off | Skip icons with existing WebP files |
--dry-run | off | List what would be generated |
--size <n> | 512 | Output dimension in pixels |
--glow-sigma <n> | 4 | Glow blur radius |
--workers <n> | auto | Parallel workers (detectCores()-1) |
--no-cache | off | Ignore content-hash cache |
--hd | on | Enable HD variants (1024px) |
--no-hd | off | Skip HD variants |
--strict | off | Exit on first sub-script failure |
What build.sh Does Internally
For ref only — do NOT run these manually:
cd viz/
# 1. Platform detection: sets R_CONFIG_ACTIVE (wsl, docker, or unset)
# 2. R binary selection: WSL → /usr/local/bin/Rscript, Docker → same, native → Rscript
# 3. $RSCRIPT generate-palette-colors.R
# 4. node build-data.js
# 5. node build-icon-manifest.js --type all
# 6. $RSCRIPT build-all-icons.R "$@" (flags passed through)
# 7. node build-terminal-glyphs.js
Docker Alternative
Pipeline can also run in Docker:
cd viz
docker compose up --build
Runs full pipeline in isolated Linux env + serves on port 8080.
Check
- Ran
bash viz/build.sh(not bareRscript) - Palette colors generated (JSON + JS)
- Data files built from registries
- Manifests generated from data
- Icons rendered for target types + palettes
- File counts match
- Sizes in expected range (2-80 KB)
Traps
- Calling Rscript direct: Never
Rscript build-icons.RorRscript generate-palette-colors.Rmanually. Alwaysbash build.sh [flags]. Direct calls bypass platform detection + may use wrong R binary (Windows R via~/bin/Rscriptwrapper instead of WSL-native R at/usr/local/bin/Rscript). Note: Windows R path in CLAUDE.md + guides for MCP server config only, not build scripts. - Wrong cwd:
build.shCDs to own dir auto (cd "$(dirname "$0")"), so call from anywhere:bash viz/build.shfrom project root works. - Stale manifests:
build.shruns Steps 1-5 in order, manifests always regen before render. Only need manifests no render →node viz/build-data.js && node viz/build-icon-manifest.js(Node steps no need R). - renv not activated:
.Rprofileworkaround needs running fromviz/—build.shhandles. Using--vanillaor running R from another dir skips it. - Parallel on Windows: Windows no support fork-based parallelism — pipeline auto-selects
multisessionviaconfig.yml.
→
- audit-icon-pipeline — detect missing glyphs + icons before render
- create-glyph — create new glyph fns for entities missing icons
- enhance-glyph — improve existing glyphs before re-render
GitHub репозиторий
Похожие навыки
content-collections
МетаЭтот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.
polymarket
МетаЭтот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.
creating-opencode-plugins
МетаЭтот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.
sglang
МетаSGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.
